5. Kết cấu luận văn
1.3 Mơ hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM
1.3.2 Mô hình Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động đến nợ
Để kiểm tra các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu, luận văn sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic để phân tích xác suất xảy ra nợ xấu tại các NHTM. Ta có phương trình hồi quy Binary Logistic như sau:
Loge [ P (Y = 1)
Trong đó:
Y (biến phụ thuộc): có giá trị như sau Y = 0: Khơng có nợ xấu
Y = 1: Có nợ xấu
Y là mức độ rủi ro của khoản vay được đo lường theo hai khả năng là có nợ xấu (nhận giá trị 1) và khơng có nợ xấu (nhận giá trị 0).
Xi (các biến độc lập) là các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu.
Bi: hệ số hồi quy, thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập,
đo lường sự thay đổi trong tỷ lệ của khả năng xảy ra sự kiện (điều kiện các nhân tố khác không đổi), với 1 đơn vị thay đổi trong biến độc lập Xi.
Dựa trên một số nghiên cứu trước đây và thực tế hoạt động cho vay, thực trạng phát sinh về nợ xấu trong thời gian qua, đề tài xây dựng mơ hình nghiên cứu và kiểm định tác động của các nhân tố đến nợ xấu như sau:
Loge [ P (Y = 1)
P (Y = 0) ] = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + B6X6 + B7X7 + B8X8
Trong đó, các biến sử dụng trong mơ hình theo bảng dưới đây
Diễn giải bảng 1.1
Nợ xấu (Y): các khoản vay có nợ xấu là những khoản vay thuộc nhóm 3,4 và 5, những khoản vay khơng có nợ xấu là những khoản vay thuộc nhóm 1 và 2. Các khoản vay được phân nhóm phù hợp theo quy định.
Lãi suất cho vay (X1): lãi suất cho vay càng cao thì khả năng xảy ra nợ xấu càng cao và ngược lại.
Số tiền vay (X2): số tiền vay càng nhiều thì khả năng xảy ra nợ xấu càng cao và ngược lại.
Tỷ lệ vốn vay trên giá trị TSĐB (X3): đó là tỷ lệ giữa số tiền vay và giá trị tài sản để đảm bảo tiền vay. Khi tỷ số này càng lớn thì khả năng xảy ra nợ xấu càng cao và ngược lại.
Lợi nhuận (X4): khách hàng vay tạo ra thu nhập càng lớn thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp và ngược lại.
Năng lực tài chính của doanh nghiệp (X5): khách hàng có năng lực tài chính càng mạnh thì có khả năng chống chịu rủi ro rất tốt. Khi đó, khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp và ngược lại.
Bảng 1.1: Mô tả các biến đo lƣờng đƣợc sử dụng trong mơ hình và mối tƣơng quan kỳ vọng
Biến Tên biến Ký
hiệu
Kỳ vọng
Các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây
Biến phụ thuộc Nợ xấu Y
Biến độc lập
Lãi suất cho vay X1 +
Hippolyte Fofack (2005); Irum Saba, Rehana Kouser và Azeem (2013); Roberto Blanco và Ricardo Gimeno (2012); Mohammadreza AlizadehJanvisloo và Junaina Muhammad (2013) Số tiền vay X2 + Roberto Blanco và Ricardo
Gimeno (2012) Tỷ lệ vốn vay trên giá trị
TSĐB X3 +
Roberto Blanco và Ricardo Gimeno (2012), Nguyễn Khắc Hải Minh (2014) Lợi nhuận X4 - Hippolyte Fofack (2005) Năng lực tài chính của doanh
nghiệp X5 - Trần Chí Chinh, 2012 Kinh nghiệm của người quản
lý doanh nghiệp X6 - Lý Thị Ngọc Quyên (2013) Trình độ học vấn của người
quản lý doanh nghiệp X7 - Lý Thị Ngọc Quyên (2013) Sự biến động của môi trường
kinh doanh X8 -
Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), Lý Thị Ngọc Quyên (2013)
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
Kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp (X6): người quản lý doanh
nghiệp càng có nhiều kinh nghiệm thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp và ngược lại.
Trình độ học vấn của người quản lý doanh nghiệp (X7): khách hàng vay có trình độ học vấn càng cao thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp và ngược lại.
Sự biến động của môi trường kinh doanh (X8): môi trường kinh doanh càng ổn định thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp và ngược lại.
Tóm tắt chƣơng 1:
Trong chương 1, luận văn đã hệ thống hóa cơ sở lý luận, tổng hợp những vấn đề cơ bản về nợ xấu trong hoạt động tín dụng của các NHTM như khái niệm nợ xấu, phân loại nợ, các chỉ tiêu đo lường, tác động của nợ xấu và nguyên tắc về quản lý nợ xấu của hiệp ước Basel. Đồng thời, chương 1 cũng đã đề ra được mơ hình nghiên cứu nhằm thực hiện phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và tại Việt Nam.
CHƢƠNG 2: THỰC TRẠNG NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU