CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
2.4. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Hiện nay, có rất nhiều nghiên cứu định lượng phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro trong hoạt động cho vay thông qua ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor, Moodys’, Fitch,… đã được thực hiện. Bảng 2.2 trình bày tóm tắt một số nghiên cứu liên quan của nhiều nhà nghiên cứu trong nước và trên thế giới với thời gian, đối tượng nghiên cứu và phương pháp định lượng khác nhau.
Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về khả năng trả nợ vay của KHDN
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp
sử dụng Kết quả nghiên cứu
Altman và Lavalle (1981)
54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối ở Canada Phương pháp phân tích biệt thức với mơ hình chỉ số Z-score Các biến: Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn; Tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản; Lợi nhuận/Tổng nợ sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z); Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác động ngược chiều (-) Irakli Ninua (2008) 600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN vay vốn tại ProCreditBank của Georgia (Mỹ) trong khoảng thời gian 2004-2007
Mơ hình hồi
quy Logit
nhị thức
Biến phụ thuộc: Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR)
Kết quả: Các biến TSĐB; Loại khách hàng (TYPECLIENT); Số lượng nhân viên của khách hàng có tác động cùng chiều đến LLR. (+)
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp
sử dụng Kết quả nghiên cứu
Còn lại các biến: Giá trị khoản vay; thời gian cho vay; Tỷ lệ chấp thuận số tiền cho vay có tác động ngược chiều đến LLR (-) Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) Các DN vừa và nhỏ ở Ý Mơ hình hồi quy Logit nhị thức Tất cả các chỉ tiêu: Nợ dài hạn/TTS; Lợi nhuận trước lãi và thuế/TTS; Vốn chủ sở hữu/TTS và Tổng doanh thu/TTS đều tác động cùng chiều (+) đến khả năng trả nợ của khách hàng Rashid và Abbas (2011) 52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở Pakistan, trong đó có 26 cơng ty phá sản và 26 công ty không phá sản Phương pháp phân tích phân
biệt với mơ hình chỉ số Z-score
Các biến: Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Nợ ngắn hạn; Doanh thu/Tổng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z); Z <= -0,724: Công ty được coi là phá sản
Z >= 0,724: Công ty được coi là không phá sản Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Đức (2012)
Mẫu dữ liệu đã được làm sạch bao gồm 285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm 2008 đến 2010)
Phương
pháp phân
tích phân
biệt với mơ hình chỉ số Z-score
Các biến: Vốn lưu động/TTS; Lợi nhuận giữ lại/TTS; Giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả; Tổng nợ phải trả/TTS; Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản; Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);
Chỉ riêng đối với biến Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều (-)
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp
sử dụng Kết quả nghiên cứu
Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) Bao gồm 490 khách hàng tại các NHTM Việt Nam từ năm 2007 - 2011
Mơ hình hồi
quy Logit
nhị thức
Biến phụ thuộc: Khả năng không trả được nợ
Giá trị khoản vay; tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ của khách hàng;
Tương tự DNNN cũng có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 2.2 cho thấy các nghiên cứu trong nước và trên thế giới đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng, đi kèm với việc chọn lựa danh mục biến độc lập khác nhau với các đối tượng và thời gian nghiên cứu khác nhau. Trong nghiên cứu của mình, Altman và Lavalle (1981) đã sử dụng phương pháp phân tích phân biệt với mơ hình chỉ số Z-score để xây dựng mơ hình ước lượng xác suất vỡ nợ tại Canada bằng cách sử dụng các số liệu tài chính của 54 cơng ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối. Từ 11 biến độc lập ban đầu các tác giả thu được mơ hình cuối cùng với 5 chỉ số tài chính và kết quả được thể hiện như sau: các biến lợi nhuận/tổng nợ; tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn; tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z). Chỉ riêng duy nhất biến tổng nợ/tổng tài sản cho thấy tác động ngược chiều (-) đến chỉ số tổng thể.
Hay trong nghiên cứu của Rashid và Abbas (2011), các tác giả đã cơng bố mơ hình sau khi tiến hành nghiên cứu trên mẫu gồm 52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở Pakistan, trong đó có 26 cơng ty phá sản và 26 cơng ty không phá sản. Kết quả cho thấy với trường hợp Z <= -0,724 thì cơng ty được coi là phá sản và ngược lại Z >= 0,724 thì cơng ty được coi là không phá sản. Thêm vào đó các biến lợi nhuận trước thuế và lãi vay/nợ ngắn hạn; doanh thu/tổng tài sản; sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);
Ở Việt Nam, hai tác giả Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Đức (2012) đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm 2008 đến 2010). Kết quả mơ hình chỉ số Z-score cho kết quả: các chỉ tiêu vốn lưu động/tổng tài sản; lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản; lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; lợi nhuận sau thuế/doanh thu thuần; giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả; tổng nợ phải trả/tổng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z). Chỉ riêng đối với biến giá trị vốn hóa thị trường/giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều (-).
Sau đó, rất nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng mơ hình Logit để dự báo khả năng trả nợ của các doanh nghiệp như Irakli Ninua (2008) với việc sử dụng mơ hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ khoản vay khơng hồn trả (LLR) và Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) với việc sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đốn khả năng trả nợ của các DN nhỏ ở Ý….
Trong nghiên cứu của mình, Irakli Ninua (2008) cũng đã sử dụng mơ hình hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay thơng qua một biến phụ thuộc – tỷ lệ khoản vay khơng hồn trả (LLR) của một mẫu 600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 DN được nhận vốn vay tại ProCreditBank trong khoảng thời gian 2004- 2007. Kết quả ước lượng cho kết luận tài sản bảo đảm có mối quan hệ cùng chiều với LLR ở mức ý nghĩa 1%. Tác giả cũng lưu ý rằng các khoản vay có TSĐB có xác suất không trả nợ cao hơn so với các khoản vay khơng có TSĐB. Ngược lại, giá trị khoản vay và thời gian vay lại tác động ngược chiều với LLR nhưng ảnh hưởng khơng đáng kể.
Tại Việt Nam, cũng đã có nhiều nghiên cứu về việc lựa chọn mơ hình có thể đo lường rủi ro cho các khoản vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam như nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) đã dùng phương pháp hồi quy logit để ước lượng mơ hình khả năng trả nợ với độ tin cậy 90%. Kết quả cho thấy các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng không trả nợ đúng hạn hoặc trả nợ trong phạm vi 90 ngày từ ngày đến hạn bao gồm: mức độ xếp hạng tín dụng, mục đích của khoản vay, giá trị khoản vay, bảo đảm tiền vay và các cam kết ràng buộc bổ sung trong hợp đồng cấp tín dụng, mức độ quan hệ giữa ngân hàng và
doanh nghiệp, khách hàng vay có phải là tập đồn DNNN hay khơng. Với kết quả mơ hình cho thấy tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng chặt chẽ và có mối quan hệ cùng chiều với khả năng vỡ nợ. Bên cạnh đó theo kết quả nghiên cứu thì trong số khách hàng khơng hồn trả được nợ vay cho ngân hàng đúng hạn và sau 90 ngày thì khách hàng là DNNN chiếm tới gần 50% nhưng tổng giá trị khoản vay thì chiếm tương ứng hơn 70% trong giá trị khoản vay của mẫu nghiên cứu và mục đích của các món vay đó chủ yếu là dành cho đầu tư xây dựng cơng trình lớn.
Có thể thấy, mơ hình Logit được sử dụng nhiều và chứng minh được hiệu quả của nó trong những nghiên cứu trước đây để đánh giá khả năng trả nợ cũng như thực tế xếp hạng từ việc ước lượng các tham số là dễ dàng và ước lượng rủi ro khi thay đổi kích thước mẫu là thấp.
Nhận xét của tác giả: Điểm chung của các đề tài nghiên cứu tại Việt Nam là chưa xây dựng được mơ hình định lượng để đo lường rủi ro tín dụng cho các ngân hàng. Trong khi đó nghiên cứu của các tác giả nước ngồi lại sử dụng các mơ hình định lượng trong điều kiện nước ngoài và chủ yếu là sử dụng các chỉ số tài chính để đo lường khả năng trả nợ. Tại Việt Nam, cụ thể là tại VCB.HCM, tác giả nhận thấy cịn có những yếu tố phi tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN như loại hình doanh nghiệp nhà nước, tư nhân gia đình,… Do đó, tác giả mong muốn xem xét rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN dựa trên cả hai yếu tố tài chính và phi tài chính, cụ thể hơn là lượng hóa rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay bằng khả năng trả nợ của KHDN. Đồng thời tác giả cũng kỳ vọng mơ hình này sẽ được tham khảo sử dụng trong việc ra quyết định cấp tín dụng đối với các KHDN vay vốn tại VCB.HCM.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Qua chương 2, đề tài đã lần lượt trình bày cơ sở lý luận cho vay KHDN và khái quát một số lý thuyết về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN, từ đó có thể đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp, xác định cơ sở lý thuyết mà tác giả sử dụng để đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của KHDN. Ngoài ra, kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về khả năng trả nợ của khách hàng cũng được trình bày trong chương này.
CHƯƠNG 3. THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP
NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HCM