Tập trung tối đa khai thác, phục vụ các khách hàng hiện hữu:
Hiện tại, danh mục khách hàng thủy sản tại Techcombank gồm có 32 khách hàng, cần ưu tiên tập trung phân tích và lựa chọn những khách hàng tối ưu nhất tại
địa bàn, nhằm tiếp tục cung cấp SPDV theo nhóm 5 tiêu chí định hướng chung: Doanh nghiệp chế biến thuỷ sản có thị trường xuất khẩu tốt, đa dạng,
không phụ thuộc quá lớn vào một thị trường, ưu tiên các doanh nghiệp
không bị áp thuế chống phá giá hoặc có tên trong danh sách bị áp thuế chống phá giá (POR8) của Mỹ hoặc các hàng rào kỹ thuật khác của nước nhập khẩu đối với thị trường xuất khẩu chính của doanh nghiệp;
Ưu tiên doanh nghiệp chế biến thuỷ sản có quy trình sản xuất, chế biến
xuất khẩu khép kín từ khâu con giống, thức ăn, vùng nuôi, chế biến và xuất khẩu nhằm chủ động nguyên liệu và tiết giảm chi phí đầu vào, tăng khả năng cạnh tranh đối với sản phẩm đầu ra trong bối cảnh kinh tế Việt Nam
và thế giới đang gặp rất nhiều khó khăn;
Hạn chế tối đa các doanh nghiệp bị mất cân đối tài chính dài hạn do việc
đầu tư dàn trải và thiếu hiệu quả trong các năm vừa qua, đặc biệt lưu ý đối
với các doanh nghiệp đầu tư ngồi ngành và khơng phục vụ cho hoạt động kinh doanh chính là chế biến xuất khẩu thủy sản.
Ưu tiên tiếp nhận các TSBĐ có chất lượng tốt như tài sản bảo đảm là nhóm
1(Hợp đồng tiền gửi/ Sổ tiết kiệm/...), bất động sản, máy móc thiết bị hoặc hàng hóa có khả năng đánh giá và kiểm sốt tốt.
Ưu tiên các doanh nghiệp có thời gian quan hệ giao dịch lâu năm, được đánh giá tốt và xếp hạng tín dụng cao tại Techcombank, chưa phát sinh nợ
quá hạn từ nhóm 2 trở lên tại tất cả các TCTD trong 2 năm gần nhất.
Tiếp cận và khai thác khách hàng mới có hoạt động kinh doanh hiệu quả
Chỉ tiếp cận các khách hàng thủy sản mới với hoạt động kinh doanh hiệu quả và uy tín vượt trội trong ngành hoặc chỉ ưu tiên khai thác hệ khách hàng mới theo
hướng thực hiện các dịch vụ phi tín dụng như: FX/Casa/tiền gửi/chiết khấu Bộ chứng từ hoặc các dịch vụ khác.
3.2. XÂY DỰNG MƠ HÌNH 3.2.1. Lựa chọn mơ hình
Các tiêu chí đối với mơ hình XHTD
Tính ứng dụng: kết quả thể hiện trong XHTD phải tương ướng với khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng đối với bên đối tác, cụ thể là đối với ngân hàng. Tiêu chí này được xem là một yêu cầu đầu tiên đối với một mơ hình
xếp hạng.
Tính đầy đủ: kết quả xếp hạng phải bao trùm được đầy đủ những thông tin liên quan đến nguy cơ phát sinh nợ xấu. Do đó, để đảm bảo tính đầy đủ
trong XHTD, hiệp ước Basel II yêu cầu các TCTD xem xét tất cả các thơng tin có sẵn trong báo cáo tài chính khi tiến hành xếp hạng doanh nghiệp.
Tính khách quan: kết quả XHTD phải loại bỏ được tối đa ý kiến chủ quan của nhân viên tín dụng bằng cách ứng dụng mơ hình thống kê tốn học và cơng nghệ thơng tin vào XHTD.
Tính phù hợp: doanh nghiệp vừa và nhỏ là bộ phận khách hàng trọng yếu
đối với Techcombank, phần đa BCTC của nhóm khách hàng này khơng
được kiểm tốn, dữ liệu về dịng tiền và khấu hao chưa rõ ràng, thông tin chưa thực sự minh bạch. Do đó, cần thiết thiết kế mơ hình XHTD phù hợp
với thực trạng thơng tin tài chính.
Với các tiêu chí nêu trên và đặc điểm nền kinh tế Việt Nam hiện nay, cũng như với các ưu điểm của phương pháp kết hợp. Vì vậy, nghiên cứu đề xuất Xây dựng mơ hình XHTD là mơ hình kết hợp của:
i. Mơ hình chun gia: đối với dữ liệu định tính theo phương pháp
chấm điểm. Các chỉ tiêu định tính được sử dụng theo Bộ chỉ tiêu phi tài chính của Ernst&Young (Chi tiết theo Phụ lục đính kèm)
ii. Mơ hình hồi quy Logistic: đối với dữ liệu định lượng, được lấy từ
BCTC của các doanh nghiệp
Từ mục 3.2.2 đến mục 3.2.4 sẽ tập trung xây dựng mơ hình hồi quy Logistic để phân biệt 2 nhóm doanh nghiệp có nguy cơ/có nợ xấu và nhóm doanh nghiệp khơng có nguy cơ/khơng có nợ xấu trong ngành chế biến thủy sản.
3.2.2. Chọn mẫu và mô tả mẫu
Thu thập thông tin, số liệu cho mẫu là một giai đoạn quan trọng trong bất kỳ một nghiên cứu định lượng nào, bởi số liệu chính xác sẽ mơ tả tốt nhất cho việc xây dựng mơ hình. Tuy nhiên trên thực tế, khơng ít doanh nghiệp vẫn có 3 BCTC: một báo cáo lỗ để “né” thuế, một báo cáo lãi để vay vốn và một báo cáo trung thực chỉ có Ban lãnh đạo biết. Tất nhiên phải chấp nhận rủi ro mang tính khách quan trong mẫu quan sát, nên tôi giả định rằng những quan sát thu thập được phần lớn nằm trong số doanh nghiệp trung thực hoặc tính về trung bình có thể loại bỏ được các
yếu tố sai lệch.
Đề tài đã chọn mẫu là thơng tin tài chính 2 năm gần nhất (2011, 2012) của 37
doanh nghiệp chế biến thủy sản được giao dịch trên các sàn chứng khốn (chính thức và OTC) có BCTC kiểm tốn và thơng tin doanh nghiệp khá minh bạch, để
tăng độ tin cậy của bộ dữ liệu đầu vào. Đồng thời, 14 doanh nghiệp cùng ngành tại
Techcombank cũng đã được đưa vào bộ dữ liệu.
Chi tiết các doanh nghiệp trong mẫu đã chọn được liệt kê tại Phụ lục các doanh
nghiệp trong mẫu.
Trong mẫu của nghiên cứu gồm 102 quan sát được chia thành 2 nhóm. Nhóm 1
là nhóm các quan sát khơng có nguy cơ/khơng có nợ xấu (38 quan sát, chiếm 37%),
Nhóm 0 là nhóm các quan sát có nguy cơ/có nợ xấu (64 quan sát, chiếm 63%). Quan sát được xếp vào nhóm có nguy cơ/có nợ xấu trong các trường hợp sau:
i. Phát sinh nợ nhóm 3,4,5 theo thơng tin CIC
Đứng trên góc độ ngân hàng, đây là tiêu chí quan trọng để xét duyệt cho
vay. Nếu phát sinh, chứng tỏ doanh nghiệp khơng có khả năng thực hiện
nghĩa vụ tín dụng. Đối với khách hàng trường hợp này, cần có nhiều hơn những cân nhắc, thận trọng nhất định trong khi quyết định cấp tín dụng.
ii. Vốn lưu động rịng < 0
Doanh nghiệp muốn hoạt động khơng bị gián đoạn thì phải duy trì một
mức vốn hoạt động thuần hợp lý để đáp ứng việc thanh toán các khoản nợ ngắn hạn và dự trữ hàng tồn kho. Vốn lưu động rịng càng cao, tình hình tài chính lành mạnh hơn. Khi vốn lưu động ròng âm, chứng tỏ một bộ phận tài sản dài hạn được hình thành bằng nguồn vốn ngắn hạn, dẫn đến cán cân thanh toán mất cân bằng và nguy cơ phát sinh nợ xấu của doanh nghiệp là cao.
3.2.3. Lựa chọn biến số
Để áp dụng hồi quy Logistic, trong quá trình xây dựng mơ hình cần phải xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc dùng để phân biệt đối tượng trên cơ sở các biến độc lập được lựa chọn, nói cách khác là mỗi quan sát phải được sắp xếp vào một nhóm duy nhất.
Gọi Y là biến phụ thuộc phản ánh khả năng trả nợ của doanh nghiệp 1-2 năm tới.
= 0 1
Có nguy cơ/ ó nợ xấu
Khơng có nguy ơ/ ℎơ ó nợ xấu
Biến độc lập
Hệ thống các biến độc lập có thể được sử dụng trong mơ hình XHTD là các biến tài chính, gồm:
Bảng 3.1 – Các biến độc lập được chọn để xây dựng mơ hình
TT Biến quan sát Ký hiệu
1
Thanh khoản (Li)
Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản (%) Li1 Vốn luân chuyển/Tổng tài sản (%) Li2
Nợ ngân hàng/Tổng tài sản (%) Li3
2
Trang trải lãi vay và nợ gốc (cover)
EBIT/Lãi vay cover1
(CFO+Lãi vay)/Lãi vay cover2
EBIT/Tổng nợ phải trả cover4 (FCF+Lãi vay)/(Lãi vay+Nợ ngắn hạn) (%) cover5
3 Hoạt động (hdong)
Giá vốn hàng bán/Hàng tồn kho bình quân hdong1 Doanh thu thuần/Khoản phải thu bình quân hdong2 Doanh thu/Tổng tài sản bình quân hdong3
4
Tỷ suất sinh lời (sinhloi)
EBIT/Doanh thu thuần (EBIT biên) (%) sinhloi1 Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân(ROA)(%) sinhloi2 EBIT/Tổng tài sản bình quân (%) sinhloi3 Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (%) sinhloi4
5 Quy mô Tổng tài sản qm1
Doanh thu thuần qm2
Các biến được lựa chọn này bằng phương pháp chuyên gia, chủ yếu được lấy từ các nghiên cứu của Altman, của các tổ chức XHTD lớn trên thế giới và một số biến mà hiện các ngân hàng Việt Nam đang sử dụng.
3.2.4. Ứng dụng hồi quy Logistic
Hồi quy Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất xảy ra nợ xấu với những thông tin của biến độc lập theo quy tắc: nếu xác suất < 0.5 thì quan sát có/có nguy cơ nợ xấu, nếu xác suất ≥ 0.5 thì quan sát khơng có/khơng
có nguy cơ nợ xấu. Hàm hồi quy được thể hiện:
Pi = E(Y=1/X) =
( ⋯
( ⋯
Trong đó Pi là xác suất quan sát i khơng có nguy cơ/ khơng có nợ xấu với n biến
độc lập X1, X2,…Xn được tính tốn từ báo cáo tài chính của I, và β1, β2,… βn là các hệ số hồi quy của hàm Logistic.
Vì số lượng biến độc lập khá lớn (17 biến), nên để tìm được mơ hình Logistic
tốt nhất một cách nhanh chóng, học viên lập ra quy trình để đánh giá tác động tổng thể của các nhân tố đến biến phụ thuộc Y như hình 3.2:
Hình 3.2 – Quy trình xây dựng mơ hình Logistic trong XHTD
3.2.4.1. Phân tích nhân tố EFA
Các tiêu chuẩn sử dụng:
KMO ≥ 0.5: Phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu
Tổng phương sai trích (total variance explained) ≥ 50%
Sig < 5%: Các biến độc lập có tương quan với nhau
Biến bị loại bỏ khi │hệ số tải nhân tố│max < 0.5 và khoảng cách giữa │hệ số tải nhân tố│lớn thứ nhất và thứ nhì của mỗi biến < 0.3.
Kết quả phân tích nhân tố EFA 17 biến:
Bảng 3.2 - KMO và Kiểm định Bartlett (KMO and Bartlett's Test)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .666 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 1991.989
df 136
Sig. .000
Bảng 3.3 - Tổng phương sai trích (Total Variance Explained)
Comp onent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumulati ve % 1 6.372 37.485 37.485 6.372 37.485 37.485 5.451 32.066 32.066 2 2.989 17.581 55.066 2.989 17.581 55.066 2.751 16.185 48.252 3 2.304 13.551 68.617 2.304 13.551 68.617 2.410 14.174 62.426 4 1.317 7.744 76.361 1.317 7.744 76.361 2.369 13.936 76.361
Phân tích nhân tố EFA (phương pháp trích Principal
components và xoay nhân tố Varimax)
Đánh giá độ tin cậy
Cronbach’s Alpha
Nhận diện các nhân tố cơ bản tác động
đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp
Hồi quy Logistic (để ước lượng xác suất xảy
5 .888 5.224 81.586 6 .782 4.601 86.187 7 .700 4.116 90.303 8 .553 3.251 93.554 9 .474 2.787 96.342 10 .193 1.135 97.477 11 .141 .826 98.303 12 .081 .479 98.782 13 .075 .441 99.224 14 .064 .377 99.601 15 .036 .213 99.814 16 .017 .103 99.917 17 .014 .083 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 3.4- Ma trận xoay (Rotated Component Matrixa)
Component 1 2 3 4 sinhloi2 .953 sinhloi4 .939 sinhloi3 .922 sinhloi1 .903 Li2 .839 Li3 -.752 cover4 .618 .610 cover3 .937 cover1 .880 cover2 .691 hdong3 .840 cover5 .654 hdong2 .637 hdong1 .579 -.508 Li1 .528 qm1 .934 qm2 .904
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Bảng kết quả cho thấy các tiêu chuẩn đều phù hợp, cụ thể:
KMO = 0.666 > 0.5
Tổng phương sai trích (total variance explained) = 76.36% > 50%
Sig = 0% < 5%
Có 4 nhân tố được rút ra từ 17 biến đều có │hệ số tải nhân tố│max > 0.5
Nhân tố 1 (Component 1) gồm các biến: sinhloi1, sinhloi2, sinhloi3, sinhloi4, Li2, Li3, cover4. Trong đó, khoảng cách giữa │hệ số tải nhân
tố│lớn thứ nhất và thứ nhì của biến cover4 là 0.008 < 0.3, chứng tỏ biến này vừa đo lường nhân tố 1 và nhân tố 2, nên sẽ loại biến cover4.
Nhân tố 2 (Component 2) gồm các biến cover1, cover2, cover3
Nhân tố 3 (Component 3) gồm các biến hdong1, hdong2, hdong3, cover5,
Li1. Trong đó, khoảng cách giữa │hệ số tải nhân tố│lớn thứ nhất và thứ
nhì của biến hdong1 là 0.071 < 0.3, chứng tỏ biến này vừa đo lường nhân tố 3 và nhân tố 4, nên sẽ loại biến hdong1.
Nhân tố 4 (Component 4) gồm các biến qm1, qm2
3.2.4.2. Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Thực hiện đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho 4 thang đo ứng với 4 nhân tố được rút ra từ Phân tích nhân tố trên, với các tiêu chuẩn sử dụng:
Cronbach’s Alpha α > 0.6
Hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh (corrected item – total correlation) của mỗi biến ≥ 0.3
Kết quả đánh giá độ tin cậy của 4 thang đo:
Thang đo 1 (sinhloi1, sinhloi2, sinhloi3, sinhloi4, Li2, Li3):
Bảng 3.5 – Bảng đánh giá độ tin cậy của thang đo 1
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.572 6 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Li2 58.4505 3852.003 .543 .386 Li3 7.2936 12395.066 .107 .906 sinhloi1 57.9534 5459.590 .863 .345 sinhloi2 58.8838 5669.632 .941 .358 sinhloi3 53.0250 5913.815 .926 .385 sinhloi4 64.3961 3984.661 .872 .186
Đọc kết quả:
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0.572 < 0.6
Hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh của biến Li3 < 0.3
Hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh của các biến còn lại > 0.3 Tiến hành đánh giá lại độ tin cậy của thang đo 1 với điều chỉnh loại biến Li3, thì giá trị Cronbach’s được cải thiện đáng kể và hệ số tương quan biến - tổng hiệu
chỉnh của các biến đều > 0.3. Do đó, thang đo 1 với điều chỉnh loại biến Li3 được giữ lại để hồi quy.
Bảng 3.6 – Bảng đánh giá độ tin cậy của thang đo 1 điều chỉnh
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.906 5 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Li2 5.7436 5979.143 .759 .940 sinhloi1 5.2466 9011.219 .839 .882 sinhloi2 6.1770 9124.879 .967 .873 sinhloi3 .3181 9514.056 .922 .886 sinhloi4 11.6892 6968.664 .890 .856
Thang đo 2 (cover1, cover2, cover3):
Bảng 3.7 – Bảng đánh giá độ tin cậy của thang đo 2
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.564 3 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted cover1 2.4003 216.407 .482 .289 cover2 4.5397 132.247 .415 .569 cover3 5.8673 366.903 .819 .527
Đọc kết quả:
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0.564 < 0.6
Hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh của các biến > 0.3
Mặc dù giá trị Cronbach’s Alpha < 0.6, tuy nhiên căn cứ và giá trị nội dung thì các biến độc lập này rất có ý nghĩa đối với việc đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Do đó, thang đo này được giữ lại để tiến hành hồi quy.
Thang đo 3 (hdong2, hdong3, cover5, Li1)
Bảng 3.8 – Bảng đánh giá độ tin cậy của thang đo 3
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.175 4 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Li1 18.4974 1686.384 .262 .194 Cover5 12.2798 121.223 .242 .300 hdong2 9.6346 1421.613 .240 .050 hdong3 17.1871 1618.773 .463 .143 Đọc kết quả:
Giá trị Cronbach’s Alpha = 0.175 < 0.6
Hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh của biến hdong3 > 0.3
Hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh của các biến còn lại đều < 0.3 Do giá trị Cronbach’s Alpha quá thấp, hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh của các biến không tốt và giá trị nội dung khác biệt nhiều, nên không sử dụng
thang đo này vào mơ hình hồi quy.
Thang đo 4 (qm1, qm2)