doanh nghiệp và nhỏ.
Với vị trí quan trọng trong nền kinh tế nên các quốc gia luôn chú trọng cơng tác khuyến khích sự phát triển của loại hình doanh ngiệp vừa và nhỏ. Các hỗ trợ mang tính thể chế để khuyến khích bao gồm: các hỗ trợ nhằm tạo ra một môi trƣờng kinh doanh thuận lợi (xây dựng và ban hành các luật về doanh nghiệp vừa và nhỏ, tạo thuận lợi trong cấp giấy phép, cung cấp thông tin, ...), hỗ trợ bồi dƣỡng năng lực cho doanh nghiệp (đào tạo nguồn lực quản lý, hỗ trợ về công nghệ, ...), và những hỗ trợ về tín dụng (thành lập ngân hàng chuyên cho doanh nghiệp vừa và nhỏ vay, bảo lãnh tín dụng cho doanh nghiệp, thành lập các công ty đầu tƣ mạo hiểm, ...), và những hỗ trợ khác (nhƣ mặt bằng kinh doanh).
Hỗ trợ về vốn cho doanh nghiệp vừa và nhỏ là một trong những giải pháp quan trọng, xuyên suốt trong chính sách hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các quốc gia, vùng lãnh thổ. Nhƣng cũng phải thừa nhận một thực tế là do những hạn chế cố hữu mang tính đặc thù của doanh nghiệp vừa và nhỏ nên hoạt động cho vay
doanh nghiệp vừa và nhỏ luôn tiềm ẩn nhiểu rủi ro cho các tổ chức tín dụng. Thực tế này khiến cho việc nhận diện các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ để có biện pháp hạn chế sao cho hữu hiệu trở nên hết sức cần thiết. Nói cách khác, việc xác định các yếu tố dẫn đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ nhằm tìm ra nguyên nhân làm cho chất lƣợng tín dụng kém, rủi ro cao để xử lý triệt để là rất quan trọng đối với các tổ chức tín dụng.
1.5 Giới thiệu một số mơ hình đo lƣờng rủi ro tín dụng
Có nhiều mơ hình khác nhau để đánh giá rủi ro tín dụng. Các mơ hình này rất đa dạng bao gồm các mơ hình định lƣợng và mơ hình định tính. Luận văn xin giới thiệu một số mơ hình nhƣ sau:
1.5.1 Mơ hình định tính về rủi ro tín dụng – Mơ hình 6C
Đối với mỗi khoản vay, câu hỏi đầu tiên của ngân hàng là liệu khách hàng có thiện chí và khả thanh tốn khi khoản vay đến hạn hay không? Điều này liên quan đến việc nghiên cứu chi tiết “6 khía cạnh – 6C” của khách hàng bao gồm:
- Tƣ cách ngƣời vay (Character): Cán bộ tín dụng phải chắc chắn rằng ngƣời vay có mục đích tín dụng rõ ràng và có thiện chí nghiêm chỉnh trả nợ khi đến hạn.
- Năng lực của ngƣời vay (Capacity): Ngƣời đi vay phải có năng lực pháp luật dân sự và năng lực hành vi dân sự, ngƣời vay có phải là đại diện hợp pháp của doanh nghiệp.
- Thu nhập của ngƣời vay (Cashflow): xác định nguồn trả nợ của khách hàng vay.
- Bảo đảm tiền vay (Collateral): là nguồn thu thứ hai có thể dùng để trả nợ vay cho ngân hàng.
- Các điều kiện (Conditions): ngân hàng quy định các điều kiện tùy theo chính sách tín dụng từng thời kỳ.
- Kiểm soát (Control): đánh giá những ảnh hƣởng do sự thay đổi của luật pháp, quy chế hoạt động, khả năng khách hàng đáp ứng các tiêu chuẩn của ngân hàng.
Việc sử dụng mơ hình này tƣơng đối đơn giản, song hạn chế của mơ hình này là nó phụ thuộc vào mức độ chính xác của nguồn thơng tin thu thập, khả năng dự báo cũng nhƣ trình độ phân tích, đánh giá của cán bộ tín dụng.
1.5.2 Mơ hình lƣợng hóa rủi ro tín dụng
Mơ hình định tính đƣợc xem là mơ hình cổ điển để đánh giá rủi ro tín dụng. Hiện nay, hầu hết các ngân hàng đều tiếp cận phƣơng pháp đánh giá rủi ro hiện đại hơn, đó là lƣợng hóa rủi ro tín dụng. Sau đây là một số mơ hình lƣợng hóa rủi ro tín dụng thƣờng đƣợc sử dụng nhiều nhất:
1.5.2.1 Mơ hình điểm số Z
Mơ hình này phụ thuộc vào: (i) chỉ số các yếu tố tài chính của ngƣời vay – X; (ii) tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của ngƣời vay trong quá khứ, mơ hình đƣợc mơ tả nhƣ sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5 Trong đó:
X1: tỷ số “vốn lƣu động rịng/tổng tài sản”. X2: tỷ số “lợi nhuận tích lũy/tổng tài sản”.
X3: tỷ số “lợi nhuận trƣớc thuế và lãi/tổng tài sản”. X4: tỷ số “thị giá cổ phiếu/giá trị ghi sổ của nợ dài hạn” X5: tỷ số “doanh thu/tổng tài sản”.
Trị số Z càng cao, thì ngƣời vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Nhƣ vậy, khi trị số Z thấp hoặc là một số âm sẽ là căn cứ để xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.
Z < 1,8: Khách hàng có khả năng rủi ro cao. 1,8 < Z <3: Không xác định đƣợc.
Z > 3: Khách hàng khơng có khả năng vỡ nợ.
Bất kỳ cơng ty nào có điểm số Z < 1.81 phải đƣợc xếp vào nhóm có nguy cơ rủi ro tín dụng cao.
Ƣu điểm: Kỹ thuật đo lƣờng rủi ro tín dụng tƣơng đối đơn giản.
Nhƣợc điểm: Mơ hình này chỉ cho phép phân loại nhóm khách hàng vay có rủi ro và khơng có rủi ro. Tuy nhiên trong thực tế mức độ rủi ro tín dụng tiềm năng của mỗi khách hàng khác nhau từ mức thấp nhƣ chậm trả lãi, khơng đƣợc trả lãi cho đến mức mất hồn tồn cả vốn và lãi của khoản vay.
Khơng có lý do thuyết phục để chứng minh rằng các thông số phản ánh tầm quan trọng của các chỉ số trong công thức là bất biến. Tƣơng tự nhƣ vậy, bản thân các chỉ số đƣợc chọn cũng không phải là bất biến, đặc biệt khi các điều kiện kinh doanh cũng nhƣ điều kiện thị trƣờng tài chính đang thay đổi liên tục.
Mơ hình khơng tính đến một số nhân tố khó định lƣợng nhƣng có thể đóng một vai trị quan trọng ảnh hƣởng đến mức độ của các khoản vay (Kinh nghiệm quản trị, mối quan hệ lâu dài giữa ngân hàng và khách hàng hay các yếu tố vĩ mô nhƣ sự biến động của chu kỳ kinh tế).
1.5.2.2 Mơ hình điểm số tín dụng tiêu dùng
Ngồi mơ hình điểm số Z, nhiều ngân hàng cịn áp dụng mơ hình cho điểm để xử lý đơn xin vay của ngƣời tiêu dùng nhƣ: mua xe hơi, trang thiết bị gia đình, bất động sản,…Các yếu tố quan trọng trong mơ hình cho điểm tín dụng bao gồm: hệ số tín dụng, tuổi đời, trạng thái tài sản, số ngƣời phụ thuộc, sở hữu nhà, thu nhập, điện thoại cố định, tài khoản cá nhân, thời gian làm việc. Mơ hình này thƣờng sử dụng 7- 12 hạng mục, mỗi hạng mục đƣợc cho điểm từ 1-10.
Ƣu điểm: mơ hình loại bỏ đƣợc sự phán xét chủ quan trong quá trình cho vay và giảm đáng kể thời gian ra quyết định tín dụng.
Nhƣợc điểm: Mơ hình chỉ áp dụng đƣợc với hoạt động cho vay tiên dùng, không thể áp dụng trong cho vay các doanh nghiệp. Mô hình khơng thể tự điều chỉnh một cách nhanh chóng để thích ứng với những thay đổi trong nền kinh tế.
1.6 Lƣợc khảo một số nghiên cứu trƣớc đây về đo lƣờng các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng hƣởng đến rủi ro tín dụng
Các mơ hình lƣợng hóa rủi ro trình bày ở mục 1.5 có những điểm khơng phù hợp do có những nhƣợc điểm nhƣ đã nêu. Do đó việc áp dụng mơ hình đo lƣờng có tính bao qt, linh hoạt hơn là điều cần thiết. Mơ hình Binary Logistic đƣợc ứng dụng cho việc dự đốn khả năng xảy ra một sự kiện nào đó mà ta quan tâm (chính là xác suất xảy ra) nhƣ khả năng ngƣời vay có trả đƣợc nợ khơng, có nên cho vay hay khơng. Nên đây là mơ hình khá phù hợp với đề tài nghiên cứu của luận văn.
Trƣớc đây đã có nhiều cơng trình nghiên cứu vận dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic trong đo lƣờng rủi ro tín dụng và đã đƣợc thực hiện thành công. Luận văn xin lƣợc khảo một số nghiên cứu nhƣ sau:
1.6.1 Nghiên cứu “Rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các chi nhánh Ngân hàng Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam ở Đồng bằng các chi nhánh Ngân hàng Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam ở Đồng bằng Sông Cửu Long”
Nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc vào năm 2012 và đăng trên Tạp chí Cơng nghệ ngân hàng số 73, tháng 4/2012. Nội dung nghiên cứu là xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các chi nhánh Ngân hàng Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam ở Đồng bằng Sơng Cửu Long để từ đó kiến nghị những giải pháp hạn chế sao cho hữu hiệu. Nghiên cứu này nhìn chung có nhiều điểm tƣơng đồng với đề tài nghiên cứu của luận văn. Nhƣng xét về mặt nội dung cũng có một số khác biệt với luận văn của tác giả nhƣ:
- Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc thực hiện nghiên cứu tại các chi nhánh Ngân hàng Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam ở Đồng bằng Sông Cửu Long trong khi tác giả nghiên cứu tại SeABank Bình Dƣơng.
- Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc sử dụng nhiều chỉ tiêu từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp nhƣ tỷ suất lợi nhuận ròng/tổng giá trị tài sản, chỉ tiêu khả năng thanh toán nhanh, … trong khi tác giả sử dụng các thơng tin định tính nhiều hơn.
Mặc dù vậy kết quả nghiên cứu của Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc rất có ý nghĩa với tác giả trong việc lựa chọn các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng đã đƣợc Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc tổng hợp từ các tài liệu nghiên cứu trƣớc đây và những yếu tố từ kết quả nghiên cứu để làm biến khảo sát.
Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc đã tổng hợp những nhân tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ nhƣ sau:
- Những thay đổi khó lƣờng của mơi trƣờng kinh doanh do ảnh hƣởng của chu kỳ kinh tế và sự thiếu nhất qn của chính sách vĩ mơ.
- Năng lực quản trị yếu kém dẫn đến việc sử dụng vốn vay khơng hiệu quả, do đó ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ hoặc do ngƣời vay thiếu thiện chí trong việc trả nợ trong khi các tổ chức tín dụng khơng phát hiện (do thơng tin bất đối xứng) hay phát hiện nhƣng khả năng cƣỡng chế thu hồi nợ kém hiệu quả.
- Do tiềm lực tài chính yếu kém, thể hiện qua nhiều tiêu chí nhƣ nợ phải trả tính trên vốn chủ sở hữu, tỷ số giữa thu nhập thuần sau thuế dự kiến và chi phí khấu hao dự kiến trong năm tiếp theo trên vốn vay đầu tƣ đến hạn trả nợ dự kiến trong năm tới, khả năng thanh toán nhanh.
- Tỷ lệ giá trị tài sản đảm bảo tính trên số tiền cho vay. - Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp.
- Lịch sử quan hệ tín dụng của khác hàng.
- Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng thẩm định khoản vay.
- Yếu tố cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Dựa trên cơ sở lý thuyết đƣợc tổng hợp, Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc đã xây dƣng mơ hình sau để kiểm định ảnh hƣởng của các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp:
Trong đó,
- RUIRO: Rủi ro tín dụng
- QUYMO: Quy mơ doanh nghiệp
- KINHNGHIEMQL: Kinh nghiệm quản lý - NOPHAITRA: Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu
- ROA: Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản đo lƣờng bằng Lợi nhuận ròng/vốn chủ sở hữu
- KNTRANO: Khả năng trả nợ đo lƣờng bằng (Thu nhập thuần sau thuế dự kiến + chi phí khấu hao dự kiến trong năm tới)/vốn vay đầu tƣ đến hạ trả nợ dự kiến trong năm tới
- KNTTNHANH: Khả năng thanh toán nhanh đo lƣờng bằng (Tài sản lƣu động – hàng tồn kho)/nợ ngắn hạn
- TSDAMBAO: Tỷ lệ tài sản đảm bảo đo lƣờng bằng Giá trị tài sản đảm bảo/tổng dƣ nợ vay
- XEPHANG: Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp - LICHSUVAY: Lịch sử trả nợ vay của doanh nghiệp
- KINHNGHIEMCBTD: Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng làm công tác thẩm định khoản vay
- CANHTRANH: Yếu tố cạnh tranh của sản phẩm kinh doanh của doanh nghiệp.
Lê Khƣơng Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic để phân tích hồi quy. Kết quả nghiên cứu chỉ ra có 7 biến ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng là QUYMO, NOPHAITRA, ROA, XEPHANG, LICHSUVAY, KINHNGHIEMCBTD, CANHTRANH.
1.6.2 Luận văn “Ứng dụng mơ hình Binary Logistics vào phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp tại Cơng ty cho th tài chính II Ngân hàng Đầu tƣ dụng doanh nghiệp tại Cơng ty cho th tài chính II Ngân hàng Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam”
Nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi tác giả Lƣơng Thị Kim Thuận vào năm 2011. Nội dung nghiên cứu là phân tích, kiểm định và đƣa ra các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp tại Cơng ty Cho th Tài chính II Ngân hàng Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam thơng qua việc vận dụng mơ hình Binary Logistic.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 6 chỉ tiêu ảnh hƣởng đến khả năng trả đƣợc nợ vay của doanh nghiệp là Tỷ số thanh tốn nhanh, Hiệu suất sử dụng tồn bộ tài sản, Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, Tỷ suất sinh lợi trên doanh thu, Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, Số tiền vay trên tổng giá trị tài sản đảm bảo.
1.7 Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Từ những thành công của các nghiên cứu trƣớc đây trong việc ứng dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic trong nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng, luận văn cũng sử dụng mơ hình Binary Logistic để đo lƣờng các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Mơ hình Binary Logistic có dạng nhƣ sau:
Trong đó, Pi là xác suất xảy ra hiện tƣợng đƣợc quan tâm (trong luận văn của tác giả là Rủi ro tín dụng) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể Xi. Mơ hình có thể mở rộng cho 2 hay nhiều biến độc lập Xk.
X thay đổi (tăng hoặc giảm) 1
đơn vị thì loge của tỷ lệ xác suất xảy ra sự kiện (Pi) và xác xuất không xảy ra sự kiện (1-Pi) thay đổi (tăng hoặc giảm) đơn vị.
Pi X Pi X Pi. X Pi (1.2) X Pi P1
TÓM TẮT CHƢƠNG 1
Mục tiêu của luận văn giới hạn trong khuôn khổ đo lƣờng các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ tại SeABank Bình Dƣơng nên chƣơng cơ sở lý luận tập trung hệ thống hóa lý thuyết về rủi ro tín dụng, doanh nghiệp vừa và nhỏ và các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các ngân hàng thƣơng mại.
- Về rủi ro tín dụng: trình bày khái qt khái niệm tín dụng, rủi ro tín dụng, phân loại rủi ro tín dụng, các hình thức rủi ro tín dụng, tác động của rủi ro tín dụng đối với ngân hàng và nền kinh tế;
- Về doanh nghiệp vừa và nhỏ, gồm những nội dung khái niệm, đặc điểm của doanh nghiệp vừa và nhỏ theo các tiêu chuẩn của Việt Nam, vài trò của doanh nghiệp vừa và nhỏ trong nền kinh tế.
- Các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng gồm hai nhóm:
+ Nhóm yếu tố khách quan: mơi trƣờng kinh doanh và mơi trƣờng pháp lý
+ Nhóm yếu tố chủ quan: các yếu tố thuộc về khách hàng và các yếu tố thuộc về ngân hàng
Cơ sở lý luận ở Chƣơng 1 này là nền tảng cho việc xây dựng mơ hình đo