PHẦN I : MỞ ĐẦU
5. Kết cấu đề tài
3.1. Điều kiện áp dụng và phương pháp phân tích hồi quy Binary Logistic
3.1.1. Điều kiện áp dụng
Hồi quy Binary Logistic được sử dụng trong trường hợp biến phụ thuộc sử dụng trong mơ hình là biến định tính với hai giá trị 0 và 1 (hay biến nhị phân), ở đây chính là Tình trạng rủi ro tín dụng của DN với hai giá trị là 1: DN có rủi ro tín dụng và 0: DN khơng có rủi ro tín dụng, để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Trước khi tiến hành hồi quy Binary Logistic cần chú ý đến những điểm sau:
+ Thông thường sử dụng phương pháp đưa biến vào mặc định là Enter, tức là đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong một bước. Ngồi ra cịn có phương pháp đưa biến vào là Stepwise ( hồi quy từng bước), số thống kê được sử dụng cho các biến được đưa vào và dời ra căn cứ trên số thống kê likehood- ratio( tỷ lệ thích hợp) hay số thống kê Wald3.
+ Giá trị P_value được thể hiện qua chỉ tiêu sig. trong SPSS của kiểm định Chi bình phương (Chi – square) dùng để kiểm định cho giả thiết Ho: 1 = 2 = … = n = 0, kiểm định này xem xét khả năng giải thích biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập hay cho thấy độ phù hợp tổng qt của mơ hình:
- Nếu giá trị sig. < 0.1( mức ý nghĩa phù hợp với cỡ mẫu không đủ lớn, tương ứng với độ tin cậy 90%) ta đủ điều kiện để bác bỏ H0, nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc.
- Ngược lại nếu giá trị sig. > 0.1 ta không đủ điều kiện để bác bỏ Ho, nói cách khác ta phải chấp nhận Ho, tức lúc này là tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các
3 Hoàng trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu với spss tập 2, Nhà xuất bản Hồng Đức, trang 5 Trường Đại học Kinh tế Huế
30
hệ số trong mơ hình là khơng có ý nghĩa trong việc giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc.
+ Mức độ chính xác của mơ hình cịn được thể hiện trong kết quả của bảng phân loại (Classification table), cho thấy tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình.
+ Đối với hồi quy tuyến tính sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết H0: k=0. Còn đối với hồi quy Binary Logistic, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể, tức là kiểm định giả thuyết H0: k=0
- Nếu giá trị sig. của biến thứ k < mức ý nghĩa = 0.1, ta đủ điều kiện để bác bỏ Ho, hay hệ số hồi quy tìm được là có ý nghĩa, tức là tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất là khác 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra là khác nhau, lúc này mơ hình hồi quy mới có tác dụng dự đốn.
- Nếu giá trị sig. của biến thứ k > mức ý nghĩa = 0.1, ta không đủ điều kiện để bác bỏ Ho, hay hệ số hồi quy tìm được là khơng có ý nghĩa, tức là tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra là bằng nhau, lúc này mơ hình hồi quy khơng có tác dụng dự đốn.
3.1.2. Phương pháp phân tích
Kiểm định tính phù hợp của mơ hình bằng cách so sánh trong mẫu và ngoài mẫu để thấy rõ được sự sai lệch trong dự báo. Thủ tục như sau:
Sử dụng dữ liệu là các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của 66 doanh nghiệp có quan hệ tín dụng đối với Vietinbank và các phần mềm có liên quan như SPSS để đánh giá khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp trên. So sánh khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp trên theo mô hình logistic và theo quy trình xây dựng của Ngân hàng Công thương. Nếu hai cách trên không làm đổi hạng của doanh nghiệp thì mơ hình được coi là phù hợp.
Nếu mơ hình phù hợp, dùng kết quả của mơ hình phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến xác suất rủi ro tín dụng. Từ đó đánh giá khả năng chuyển đổi
31
hạng đối với từng doanh nghiệp khi có sự tác động tích cực hoặc tiêu cực của một hay nhiều yếu tố khác và đưa ra quyết định cho vay hay không, nếu cho vay thì khoản vay bằng bao nhiêu, lãi suất như thế nào?
3.2. Áp dụng mơ hình binary logistic để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp vay vốn của Vietinbank Huế
3.2.1. Mơ hình hồi quy Binary logistic
Mơ hình hồi qui Logistic nghiên cứu sự phụ thuộc của 1 biến nhị phân vào các biến độc lập khác. Mục đích của mơ hình này sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến DN (biến độc lập) để xác định khả năng những DN này sẽ có rủi ro tín dụng (biến phụ thuộc) là bao nhiêu. Nghĩa là, mơ hình Logistic có thể ước lượng xác suất mặc định một DN có rủi ro là bao nhiêu trực tiếp từ mẫu.
Cấu trúc dữ liệu trong mơ hình như sau:
Giả sử biến giảY phụ thuộc vào chỉ số khả dụng Y*. Trong đó: Y*=ß1+ß2X2i+...+ßkXki +Єi
Vì Y(i) là biến nhị phân có thể được giải thích như sau: 0 nếu khơng trả được nợ (có rủi ro tín dụng) Yi =
1 nếu trả trả được nợ (khơng có rủi ro tín dụng)
Trong đó Pi=P(Yi=1/Xi), khi đó Yilà biến ngẫu nhiên phân phối theo qui luật Bernoulli, có nghĩa là:
fi(Yi)=PiYi(1-Pi)1-Yi hay 𝒀𝒊 = 𝑳𝒐𝒈 𝑷𝒊
𝟏−𝑷𝒊= 𝐥𝐨𝐠 𝑷(𝒚=𝟏) 𝑳𝒐𝒈𝑷(𝒀=𝟎)
Trong đó Yi = 0,1,...,n. Khi đó, kì vọng tốn và phương sai được tính nhưsau: E(Yi)=niPi, Var (Yi) = ni Pi(1-Pi). Vì Yi là biến ngẫu nhiên phân phối theo qui luật Bernoulli nên có thể viết lại như sau:
32
𝑷𝒊(𝟏 − 𝑷𝒊) 𝟏−𝒚𝒊 = (𝟏 − 𝒑𝒊). 𝐞𝐱𝐩 (𝒀𝒊.𝐥𝐨𝐠 ( 𝑷𝒊 𝟏 − 𝑷𝒊))
Tỷ lệ chênh lệch: Odds=Pi/(1-Pi)
Mở rộng hơn nữa chúng ta có thể viết như sau: Yi =Log[Pi/(1-Pi)]=ß1+ß2X2i+...+ßkXki
Pi/(1-Pi)=Exp(ß1+ß2X2i+...+ßkXki )
𝑷(𝒀𝒊 = 𝟏) = 𝑷𝒊 = 𝑬𝒙𝒑(ß𝟏 + ß𝟐𝐗𝟐𝐢+. . . +ß𝐤𝐗𝐤𝐢 )
𝟏 + 𝑬𝒙𝒑(ß𝟏 + ß𝟐𝑿𝟐𝒊+. . . +ß𝒌𝑿𝒌𝒊 )
Phương trình trên được gọi là hàm phân bố Logistic. Và xác suất để DN có rủi ro tín dụng được tính bằng cơng thức trên. Như vậy trong mơ hình Logistic chúng ta khơng nghiên cứu ảnh hưởng trực tiếp của biến độc lập Xi đối với Y mà xem xét ảnh hưởng của Xi đến xác suất P đề Y nhận giá trị bằng 1. Trong mơ hình trên dễ thấy Pi khơng phải là hàm tuyến tính của các biến độc lập Xi tham số β. Vì khi Xi, βi nhận các giá trị từ -∞ đến +∞, thì Pi nhận giá trị từ 0 đến 1. Để ước lượng β có thể sử dụng các phần mềm như SPSS, Eviews…
3.2.2. Mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu gồm 66 doanh nghiệp đang vay vốn tại ngân hàng VietinBank- Chi nhánh huế. Kích thước mẫu đã thỏa mãn điều kiện: số lượng quan sát ít nhất là gấp 5 lần số biến độc lập.
Mẫu này được chia thành 2 nhóm: nhóm 1 gồm các DN có rủi ro tín dụng ( 22 gồm DN), nhóm 0 gồm các DN khơng có rủi ro tín dụng (44 gồm DN).
3.2.2.1. Biến và số liệu
Dấu hiệu rủi ro tín dụng:
33
Căn cứ vào dấu hiệu nhận biết rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II4 thì một DN có rủi ro tín dụng khi xuất hiện ít nhất một trong các dấu hiệu sau:
a) Khơng có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với các đối tác b) Vốn lưu động ròng < 0
c) Giá trị thị trường của DN < Tổng nợ phải trả
Việc đo lường các sự cố trên có thể sử dụng thơng qua các chỉ tiêu:
Dấu hiệu Chỉ tiêu Cách tính
a Nợ quá hạn Có nợquá hạn
b Vốn lưu động ròng Tổng TS ngắn hạn -Tổng nợngắn hạn c Giá trịthịtrường của DN Tổng cổphiếu x Giá thịtrường 1 cổphiếu
Trong ba dấu hiệu trên thì dấu hiệu đầu tiên là khó có thể quan sát nhất , vì chỉ nhận biết khi phát sinh kiện tung hoặc phản hồi của bên cho vay. Đối với dấu hiệu thứ 2 và thứ 3, có thể quan sát trực tiếp từ BCTC mà NH cung cấp. Do đó đề tài chỉ sử dụng một trong hai dấu hiệu đó để xác định rủi ro tín dụng của DN.
Biến phụ thuộc: Y là khả năng trả nợ của doanh nghiệp Y=1 : khơng có rủi ro tín dụng
Y= Y=0 : có rủi ro tín dụng STT Kí Hiệu Chỉ Tiêu Dấu kì vọng Ý nghĩa kỳ vọng Tác giả nghiên cứu 1 D1
Thương hiệu thị trường D=0: Thương hiệu ít nổi
tiếng
D=1: Thương hiệu nổi tiếng
- Lợi thế về
thương hiệu Biến đề xuất
2 D2
Trình độ quản lý, kinh nghiệm ban lãnh đạo D2= 0: Nếu trình độ quản lý,
kinh nghiệm ban lãnh đạo
- Lợi thế về kinh nghiêm quản lý Biến đề xuất
4Basel II là hệthống các tiêu chuẩn được thiết lập nhằm quản lý rủi ro tín dụng do uỷban Basel vềgiám sát ngân hàng ban hành. Uỷ ban Basel bao gồm đại diện ngân hàng trung ương của 20 nền kinh tếlớn (G20).
34
khơng cao.
D2=1: Nếu trình độ quản lý, kinh nghiệm ban lãnh đạo
cao.
3 X1 Khả năng thanh toán ngắn
hạn - Tỷ số khả năng thanh toán. Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011) 4 X2 Khả năng thanh toán nhanh -
Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011) 5 X3 Khả năng trả lãi - Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011)
6 X4 Kỳ thu tiền bình quân + Hiệu quả thu
hồi nợ
Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ
Dung (2011)
7 X5 Nợ phải trả/TTS + Cơ cấu nợ,
quy mơ tài chính của doanh nghiệp Hồng Tùng (2011); Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011) 8 X6 Nợ phải trả/VCSH + Hồng Tùng (2011) 9 X7 Vịng quay hàng tồn kho - Hiệu quả quản trị ngân quỹ Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011); 10 X8
Lợi nhuận sau thuế/DTT -
Tỷ suất sinh lợi Hoàng Tùng (2011); Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011)
11 X9 Lợi nhuận sau thuế/VCSH - Hoàng Tùng
(2011)
12 X10
Lợi nhuận sau thuế/TTS -
Hoàng Tùng (2011); Đỗ Văn Lộc và Lâm Thị Mỹ Dung (2011) 13 X11 DTT/ Tổng TS - Hiệu quả sử dụng tài sản Hoàng Tùng (2011)
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
35 Thương hiệu thị trường
Chỉ tiêu phi tài chính này thường được đưa ra để chấm điểm trong mơ hình xếp hạng tín dụng nội bộ của NH. Chứng tỏ chỉ tiêu này có sự tác động đến rủi ro tín dụng của DN. Thương hiệu thị trường càng lớn, giá trị của DN càng cao, thương hiệu lớn và nhiều người biết đến cần trải qua thời gian dài để xây dựng và bảo vệ. Nên đối với các DN có thương hiệu lớn thì rủi ro tín dụng càng thấp, khả năng trả nợ của DN càng cao và ngược lại.5
Trình độ quản lý và kinh nghiệm của ban lãnh đạo
Đây là chỉ tiêu phi tài chính thường được đưa ra để chấm điểm trong mơ hình xếp hạn tín dụng nội bộ của NH. Chỉ tiêu này cũng tác động khá lớn đến rủi ro tín dụng của DN. Nếu DN có trình độ quản lý và kinh nghiệm của ban lãnh đạo cao thì DN hoạt động tốt. Quản lý là yêu tố quan trọng quyết định đến sự phát triển hay phá sản của DN. Ví dụ như trong công tác quản lý HTK, nếu có chính sách quản lý tốt, HTK không tồn đọng nhiều, vốn xoay vòng nhanh giúp tính thanh khoản của DN lớn dẫn đến rủi ro tín dụng DN thấp.
Khả năng thanh tốn ngắn hạn
Cơng thức tính: Tài sản lưu động/Nợ ngắn hạn
Chỉ tiêu này dùng để kiểm tra trạng thái vốn lưu động và tính thanh khoản; xem xét mức độ bảo vệ người cho vay trong trường hợp doanh nghiệp vay ngắn hạn để tài trợ vốn lưu động, thể hiện sự an toàn của người cho vay ngắn hạn. Tuy nhiên, chỉ số này khơng đo lường được trong tương lai dịng tiền thu vào có đủ đảm bảo cho dịng tiền chi ra hay khơng, vì đây là thước đo tĩnh về các nguồn có sẵn tại một thời điểm xác định để đáp ứng nghĩa vụ nợ ngắn hạn. Theo giả thiết, chỉ số này càng cao thì DN càng ít có rủi ro tín dụng.
Đối với chỉ tiêu này:
- Khoảng giá trị từ 1-> 4 là chấp nhận được.
5 Câm nang tín dụng của ngân hàng Vietinbank
36
- Nếu khả năng thanh toán ngắn hạn <1 : dùng vốn ngắn hạn để đầu tư cho tài sản cố định => rủi ro trong thanh toán ngắn hạn.
- Nếu khả năng thanh tốn ngắn hạn >4: khơng tốt, có thể vì sử dụng không tốt khoản tiền đi vay, quỹ tiền mặt còn tồn đọng nhiều…
Khả năng thanh tốn nhanh
Cơng thức tính: (Tài sản lưu động - Hàng tồn kho)/Nợ ngắn hạn
Chỉ tiêu này khơng tính đến HTK bình qn, nó cho biết khả năng chuyển đổi các tài sản có của DN thành tiền để đáp ứng yêu cầu thanh toán cấp thiết cho các khoản nợ. Giá trị của tỷ lệ này càng cao chứng tỏ độ rủi ro tín dụng thấp vì khả năng chuyển đổi các tài sản có của DN thành tiền nhanh nên đáp ứng kịp thời nhu cầu trả nợ trong ngắn hạn. Tuy nhiên, điều này cũng có ý nghĩa rằng hiệu quả quản lý tài sản lưu động chưa tốt vì những tài sản này có tỷ lệ sinh lời thấp đối với doanh nghiệp. Nếu tỷ lệ nhỏ thì khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ ngắn hạn kém nên rủi ro tín dụng cao. Giá trị có thể chấp nhận được là 1 – 2.
Khả năng thanh toán lãi vay
Hệ số khả năng thanh toán lãi vay cho biết mức độ lợi nhuận đảm bảo khả năng trả lãi như thế nào. Nếu công ty quá yếu về mặt này, các chủ nợ có thể đi đến gây sức ép lên cơng ty, thậm chí dẫn tới phá sản cơng ty. Nên khả năng thanh toán lãi vay thấp thì rủi ro tín dụng cao. Chỉ số này càng cao thì rủi ro mất khả năng chi trả càng thấp, đồng nghĩa với rủi ro tín dụng càng thấp.
Kỳ thu tiền bình quân
Cơng thức tính:365 X Giá trị các khoản phải thu bình quân/ DTT
Là một tỷ số tài chính đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Tỷ số này cho biết doanh nghiệp mất bình quân là bao nhiêu ngày để thu hồi các khoản phải thu của mình, giúp đánh giá khả năng của doanh nghiệp trong việc thu nợ khách hàng. Giá trị này càng cao chứng tỏ các chính sách tín dụng của doanh nghiệp là quá dễ dãi, các khoản phải thu khơng đủ tính thanh tốn, hiệu quả thu hồi nợ của doanh nghiệp càng thấp, khả năng có những khoản nợ khó địi cao nên rủi ro
37
tín dụng sẽ cao. Nếu giá trị kỳ thu tiền bình qn thấp thì chính sách tín dụng của doanh nghiệp tốt, khả năng thu nợ nhanh nên rủi ro tín dụng sẽ thấp.
Nợ phải trả / tổng tài sản
Thuộc nhóm chỉ tiêu địn bẩy, hệ số phản ánh cơ cấu đầu tư của DN. Thông thường các ngân hàng muốn tỷ số nợ trên tổng tài sản vừa phải vì tỷ số này càng thấp thì khoản nợ càng được đảm bảo trong trường hợp doanh nghiệp bị phá sản. Trong khi đó, các chủ sở hữu doanh nghiệp lại muốn tỷ số này cao vì họ muốn lợi nhuận gia tăng nhanh và muốn tồn quyền kiểm sốt doanh nghiệp. Tỷ số này cao thể hiện sự bất lợi đối với các ngân hàng nhưng lại có lợi cho chủ sở hữu nếu đồng vốn được sử dụng có khả năng sinh lợi cao. Tuy nhiên, nếu tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản quá cao, doanh nghiệp dễ bị rơi vào tình trạng mất khả năng thanh tốn.
Nợ phải trả / Vốn chủ sở hữu
Thuộc nhóm chỉ tiêu địn bẩy, hệ số này phản ánh quy mơ tài chính của cơng ty và mức độ đảm bảo cho các khoản nợ bằng vốn riêng của DN. Nó cho ta biết về tỉ lệ giữa 2 nguồn vốn cơ bản (nợ và VCSH) mà doanh nghiệp sử dụng để chi trả cho hoạt động của mình. Hai nguồn vốn này có những đặc tính riêng biệt và mối quan hệ giữa chúng được sử dụng rộng rãi để đánh giá tình hình tài chính của