CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Bảng 4.26: Tóm tắt mô hình hồi quy
Giả thuyết Biến Hệ số hồi quy Sig. (p-values) Exp(B)
H1 Size 1.428 0.005 0.240
H10 XHTD -2.635 0.033 0.072
H8.1 NPTTS -0.577 0.049 1.780
H7 Laisuat -0.165 0.009 0.848
H8.2 NDHTS -4.992 0.019 0.007
H2 ROA 4.383 0.048 80.096
H9 DTTS 0.193 0.019 1.213
Constant 4.203 0.023 66.865
Nguồn: Kết quả từ SPSS - Trên cơ sở kết quả kiểm định và mô hình nghiên cứu, tác giả đã xác định mô hình nghiên cứu có 7 biến mang ý nghĩa thống kê do giá trị p-values nhỏ hơn 5%
(Bảng 4.26). Các biến đó bao gồm: quy mô của DN; xếp hạng tín dụng; nợ phải trả trên tổng tài sản; mức lãi suất cho vay; nợ dài hạn trên tổng tài sản; lợi nhuận trên tổng tài sản; doanh thu thuần trên tổng tài sản.
- Trong các biến mang ý nghĩa thống kê, các biến tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương gồm quy mô doanh nghiệp; lợi nhuận trên tổng tài sản; doanh thu thuần. Trong khi các biến còn lại có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của KHDN tại chi nhánh. Cụ thể:
+ Lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA): vì giá trị p-values của biến này bằng 0.048 < 0.05 giả thuyết H2 được chấp nhận, và đồng thời, hệ số hồi quy dương của biến lợi nhuận trên tổng tài sản dương (4.383) nên biến lợi nhuận trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ KHDN tại Vietcombank Bình Dương. Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi biến lợi nhuận trên tổng tài sản lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hưởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì log của tỷ lệ xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương sẽ tăng 4.383 đơn vị. Hay xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương tăng 80.096 lần so với xác suất khả năng không trả được nợ của KHDN tại chi nhánh. Giả thuyết H2 phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đề xuất trong nội dung trên và kết quả nghiên cứu của Pederzoli và Torricelli (2010); Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016).
+ Doanh thu thuần (DTTS): vì giá trị p-values của biến này bằng 0.019 <
0.05 giả thuyết H9 được chấp nhận, và đồng thời, hệ số hồi quy dương của biến doanh thu thuần dương (0.193) nên biến doanh thu thuần có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ KHDN tại Vietcombank Bình Dương. Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi biến doanh thu thuần tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hưởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì log của tỷ lệ xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương sẽ tăng 0.193 đơn vị. Hay xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương tăng 1.213 lần so với xác suất khả năng không trả được nợ của KHDN tại chi nhánh. Giả thuyết H9 phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đề xuất trong nội dung trên và kết quả nghiên cứu của Park và Han (2002); Pederzoli và Torricelli (2010); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016); Đoàn Thị Thùy Trang (2017)
+ Quy mô doanh nghiệp (size): vì giá trị p-values của biến này bằng 0.005
< 0.05 giả thuyết H1 được chấp nhận, và đồng thời, hệ số hồi quy của biến quy mô doanh nghiệp là dương (1.428) nên biến quy mô doanh nghiệp có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ KHDN tại Vietcombank Bình Dương. Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi biến quy mô doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hưởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì log của tỷ lệ xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương sẽ tăng 1.428 đơn vị. Hay xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương tăng 0.240 lần so với xác suất khả năng không trả được nợ của KHDN tại chi nhánh. Giả thuyết H1 phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đề xuất trong nội dung trên và kết quả nghiên cứu của Ohlson (1980); Cassar (2004); Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016); Đoàn Thị Thùy Trang (2017)
+ Xếp hạng tín dụng (XHTD): vì giá trị p-values của biến này bằng 0.033
< 0.05 giả thuyết H10 được chấp nhận, và đồng thời, hệ số hồi quy âm của biến xếp hạng tín dụng (-2.635) nên xếp hạng tín dụng có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ KHDN tại Vietcombank Bình Dương. Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi biến xếp hạng tín dụng giảm xuống 1 đơn vị với điều kiện ảnh hưởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì log của tỷ lệ xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương sẽ giảm 2.635 đơn vị. Hay xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương giảm 0.072 lần so với xác suất khả năng không trả được nợ của KHDN tại chi nhánh. Giả thuyết H10 phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đề xuất trong nội dung trên và kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Yến Nhi (2016).
+ Nợ phải trả trên tổng tài sản (NPTTS): vì giá trị p-values của biến này bằng 0.049 < 0.05 giả thuyết H8.1 được chấp nhận, và đồng thời, hệ số hồi quy âm của biến nợ phải trả trên tổng tài sản (-0.577) nên biến nợ phải trả trên tổng tài sản có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ KHDN tại Vietcombank Bình Dương.
Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi nợ phải trả trên tổng tài sản tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hưởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không
đổi thì log của tỷ lệ xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương sẽ giảm 0.577 đơn vị. Hay xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương giảm 1.780 lần so với xác suất khả năng không trả được nợ của KHDN tại chi nhánh. Giả thuyết H8.1 phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đề xuất trong nội dung trên và kết quả nghiên cứu Hol và cộng sự (2002); Altman và cộng sự (2004); Pederzoli và Torricelli (2010); Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)
+ Lãi suất (laisuat): vì giá trị p-values của biến này bằng 0.009 < 0.05 giả thuyết H7 được chấp nhận, và đồng thời, hệ số hồi quy âm của biến lãi suất (-0.165) nên biến lãi suất có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ KHDN tại Vietcombank Bình Dương. Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi biến lãi suất tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hưởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì log của tỷ lệ xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương sẽ giảm 0.165 đơn vị. Hay xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương giảm 0.848 lần so với xác suất khả năng không trả được nợ của KHDN tại chi nhánh. Giả thuyết H7 phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đề xuất trong nội dung trên và kết quả nghiên cứu của Flannery (1986); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)
+ Nợ dài hạn trên tổng tài sản (NDHTS): vì giá trị p-values của biến này bằng 0.019 < 0.05 giả thuyết H8.2 được chấp nhận, và đồng thời, hệ số hồi quy âm của biến nợ dài hạn trên tổng tài sản (-4.992) nên biến nợ dài hạn trên tổng tài sản có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ KHDN tại Vietcombank Bình Dương. Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi biến nợ dài hạn trên tổng tài sản tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hưởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì log của tỷ lệ xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương sẽ giảm 4.992 đơn vị. Hay xác suất khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương giảm 0.007 lần so với xác suất khả năng không trả được nợ của KHDN tại chi nhánh. Giả thuyết H8.2 phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đề xuất trong nội dung trên và kết quả nghiên cứu của Hol và cộng sự (2002); Altman và
cộng sự (2004); Pederzoli và Torricelli (2010); Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016).
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Nội dung chương 4 của Luận văn đã đề cương đến tổng quan về Vietcombank Bình Dương và kết quả hoạt động kinh doanh của chi nhánh, bao gồm hoạt động tín dụng tại đơn vị trong giai đoạn 2015 – 2019. Ngoài ra, bằng việc sử dụng mô hình phân tích hồi quy nhị phân để đo lường khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương và ước lượng mức độ tác động của từng nhân tố đến khả năng trả nợ của KHDN tại đơn vị, mô hình có 7 biến mang ý nghĩa thống kê do giá trị p-values nhỏ hơn 5%. Các biến đó là: quy mô của DN; xếp hạng tín dụng; nợ phải trả trên tổng tài sản; mức lãi suất cho vay; nợ dài hạn trên tổng tài sản; lợi nhuận trên tổng tài sản; doanh thu thuần trên tổng tài sản.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu đạt được, tác giả sẽ tiến hành đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao khả năng trả nợ của KHDN được trình bày ở chương 5.