CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.4 Các nghiên cứu có liên quan
Hol và cộng sự (2002) nghiên cứu những nhân tố tác động đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp Na-Uy dựa trên phân tích hồi quy Logictic. Các số liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập từ báo cáo tài chính của 1394 công ty trách nhiệm hữu hạn (TNHH) Na Uy trong giai đoạn 1995-2000. Các công ty này phải có tổng tài sản hoặc tổng doanh thu từ 12,500 đô-la Mỹ trở lên. Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến dự báo tốt khả năng phá sản của doanh nghiệp là Tỷ số nợ trên tài sản;
Dòng tiền; và Độ lệch chuẩn của dòng tiền.
Altman và cộng sự (2004) đã xây dựng mô hình phân tích xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp dựa vào tập hợp các biến giải thích mô tả tình hình tài chính, độ tuổi, quy mô, tốc độ tăng trưởng tài sản, lợi nhuận, đòn bẩy và thanh khoản của khách hàng; tập hợp các biến chỉ rủi ro hệ thống, bao gồm các yếu tố tăng trưởng GDP, sản xuất công nghiệp, lòng tin, tăng trưởng tín dụng và lãi suất trái phiếu. Theo đó, rủi ro tín dụng có thể được nhận biết thông qua đặc điểm vĩ mô và vi mô của khách hàng.
Jiménez và Saurina (2003) đã phân tích các yếu tố quyết định xác suất vỡ nợ (PD) của các khoản vay ngân hàng. Các tác giả tập trung vào việc phân tích mối quan hệ giữa các biến như TSBĐ, loại khoản vay và mối quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng. Dữ liệu sử dụng trong bài ngiên cứu này được thu thập từ 3 triệu khoản vay của các TCTD (ngân hàng, quỹ tiết kiệm…) ở Tây Ban Nha trong khoảng thời gian 1988-2000. Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả cho thấy yếu tố TSĐB, loại sản phẩm tín dụng, thời hạn vay, quy mô khoản vay, ngành nghề kinh doanh và khu vực hoạt động của doanh nghiệp, mối quan hệ của khách hàng với ngân hàng có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KH.
Mô hình nghiên cứu của Niua (2008) nghiên cứu mối quan hệ giữa các khoản vay có TSBĐ và khả năng trả nợ của KHDN thuộc 11 nhóm ngành khác nhau, trong khoảng thời gian từ 2004 đến 2007 tại ProCreditBank. Tác giả sử dụng mô hình Logistic để giải thích mối quan hệ giữa các khoản vay có TSBĐ với khả năng trả nợ của KHDN, với biến phụ thuộc là tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR). Các khoản
vay có LLR cao là các khoản vay có nhiều rủi ro và các khoản vay có LLR thấp là các khoản vay có ít rủi ro hơn. Kết quả nghiên cứu cho thấy: với mức ý nghĩa 1%, TSBĐ có mối quan hệ đồng biến với LLR. Nghĩa là tỷ lệ TSBĐ càng tăng thì tỷ lệ các khoản vay không hoàn trả càng tăng và ngược lai. Do đó, việc cho vay có TSBĐ hay không có TSBĐ có ảnh hưởng rất lớn đến lợi nhuận hoặc tổn thất của ngân hàng.
Trên cơ sở này, tác giả nhận định các khoản vay tín chấp có xác suất hoàn trả cao hơn các khoản vay thế chấp. Thứ hai, tỷ lệ cho vay cuối cùng có ảnh hưởng không tốt tới LLR, nghĩa là các khách hàng được cấp tín dụng theo đúng nhu cầu vốn sẽ trả nợ tốt hơn các khách hàng không đạt được số tiền vay như mong đợi. Thứ ba, các công ty có quy mô nhân sự lớn sẽ có xu hướng LLR cao hơn, điều này được tác giả giải thích một phần do các công ty này sẽ có nhu cầu vốn cao, giá trị khoản vay lớn nên nghĩa vụ trả nợ cao hơn, rủi ro tín dụng cao tương ứng. Thứ tư, số tiền vay và thời gian vay có tác động ngược chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể và không có ý nghĩa thống kê. Thứ năm, biến xếp loại khách hàng có mối quan hệ đồng biến với LLR và có ý nghĩa 1%, việc phân loại khách hàng theo thời gian quan hệ với ngân hàng có ảnh hưởng tới việc xác định nguy cơ vỡ nợ của khách hàng. Thứ sáu, biến giả về địa điểm hoạt động của doanh nghiệp và ngân hàng cho thấy các khoản vay của KHDN có cùng địa bàn với ngân hàng sẽ dễ dàng hơn trong việc kiểm soát khoản vay, làm giảm nguy cơ không thu hồi được nợ. Thứ bảy, đối với biến giả thể hiện nhóm ngành hoạt động của khách hàng, tác giả đã thấy rằng các doanh nghiệp trong lĩnh vực lương thực thực phẩm có LLR cao hơn các nhóm ngành khác, với mức ý nghĩa 10%.
Chiara Pederzoli & Costanza Torricelli (2010) nghiên cứu mô hình được phát triển dựa trên kết quả nghiên cứu của Altman (1968). Mô hình này được sử dụng để xác định điểm tín dụng đối với các doanh nghiệp vay vốn dựa trên giả định rủi ro tài chính của doanh nghiệp ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro tín dụng của khách hàng. Nếu như Alman (1968) sử dụng đại lượng Z làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp và phụ thuộc vào trị số của các tỷ số tài chính của doanh nghiệp và tầm quan trọng của các tỷ số này trong việc xác định xác xuất vỡ nợ của doanh nghiệp trong quá khứ thì Chiara Pederzoli & Costanza Torricelli (2010)
lại sử dụng các chỉ tiêu tài chính và trọng số để lượng hóa xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp quy mô nhỏ và quy mô siêu nhỏ. Kết quả nghiên cứu chỉ ra có 4 biến độc lập có khả năng dự báo tốt nhất cho xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp, đó là Nợ dài hạn/tổng tài sản; Lợi nhuận trước thuế/tổng tài sản; Nợ phải trả/tổng tài sản; và Doanh thu/tổng tài sản.
2.4.2 Các nghiên cứu trong nước
Các nghiên cứu Trương Đông Lộc (2010); Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011) về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng. Nghiên cứu này đã sử dụng mô hình xác suất (probit) và mô hình xác suất tuyến tính (logit).
Tác giả sử dụng các yếu tố tài chính/ phi tài chính để đưa vào mô hình từ hồ sơ khách hàng xin vay ở ngân hàng, ngoài ra còn quan sát hoạt động kinh doanh của khác hàng và yếu tố của chính ngân hàng mà tác giả quan sát thực tế. Nghiên cứu đã đưa ra kết luận các nhân tố ảnh hưởng đó là: Khả năng tài chính của người vay, đảm bảo nợ vay, lĩnh vực ngành nghề chính tạo ra thu nhập để trả nợ, kiểm tra giám sát nợ vay, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, kinh nghiệm của người vay. Hạn chế của nghiên cứu này là kết quả chỉ kiểm định với các NHTM Nhà nước trên khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long. Do đó kết quả chỉ đúng ở khía cạnh nào đó, chưa mang tính khái quát cao.
Trong bài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương CN TP Cần Thơ”, Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011) cũng đã có kết quả tương tự. Tuy nhiên kết quả cho thấy ngoài những yếu tố đã nêu ra ở bài nghiên cứu trước đó (2010) thì có thêm 2 biến khác cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng đó là việc sử dụng vốn vay của khách hàng và biến đa dạng hóa hoạt động kinh doanh nhưng lại không có biến ngành nghề kinh doanh chính. Cũng tương tự bài nghiên cứu chỉ mới kiểm định tại NHTMCP Ngoại Thương Chi nhánh TP. Cần Thơ, tuy nhiên nó lại phản ánh tương đối đúng về thực tế của NH Ngoại thương Chi nhánh TP. Cần Thơ.
Nghiên cứu của Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012) đã dùng phương pháp định lượng để khảo sát những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN.
Mẫu được chọn ngẫu nhiên từ 250 các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Cần Thơ giai đoạn 2010 – 2012. Bằng việc lược khảo các nghiên cứu trước đây, các tác giả đã đưa các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN đó là đòn bẩy tài chính, dòng tiền tự do, ROA, ROE, dòng tiền, vốn lưu động, thanh khoản, khả năng hoạt động, quy mô của doanh nghiệp, kinh nghiệm hoạt động, lĩnh vực hoạt động (công nghiệp hay thương mại). Kết quả nghiên cứu cho thấy biến đòn bẩy tài chính có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ của KHDN ở mức ý nghĩa 1%. Theo số liệu khảo sát của nhóm tác giả, hiện tượng này xuất hiện là do nhiều doanh nghiệp có tỷ lệ nợ khá cao so với vốn chủ sở hữu. Trong khi đó, tỷ suất lợi nhuận ROE càng cao thì khả năng trả nợ của doanh nghiệp càng tốt. Ngoài ra, dòng tiền có quan hệ càng đồng biến với khả năng trả nợ của KHDN, nghĩa là doanh nghiệp có có dòng tiền càng mạnh thì sẽ có khả năng tài trợ cho các hoạt động sản xuất kinh doanh và thanh toán nợ vay càng tốt.
Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) đã sử dụng mô hình hồi quy Logit nhị thức để đo lường rủi ro cho một khoản vay Tập đoàn kinh tế Nhà nước tại các NHTM Việt Nam. Đối tượng khảo sát gồm 490 khách hàng tại các NHTM Việt Nam từ năm 2007 – 2011. Kết quả nghiên cứu cho thấy với độ tin cậy 90%, nếu khách hàng vay là Tập đoàn kinh tế Nhà nước khả năng không hoàn trả nợ vay đúng kỳ hạn và trong vòng 90 ngày cao hơn so với DN khác (Tập đoàn kinh tế Nhà nước thường là đối tượng có mối quan hệ lâu năm với ngân hàng, luôn đáp ứng được các điều kiện đảm bảo tiền vay và điều kiện ràng buộc bổ sung, mục đích vay vốn tập trung vào bất động sản, xây dựng và có giá trị khoản vay thường rất lớn). Giá trị khoản vay; tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được trả nợ của khách hàng; Tương tự DNNN cũng có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ.
Nguyễn Thị Yến Nhi (2016) đã thực hiện nghiên cứu về “Phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội” thông qua mô hình hồi quy Logistic và cách vận dụng mô hình để đánh giả khả năng trả nợ của KHDN tại NHTMCP Quân đội. Kết
quả thu được từ mô hình hồi quy đã xác định được 6 biến có tác động đến khả năng trả nợ của KHDN. Các biến này bao gồm: KINHNGHIEM (kinh nghiệm hoạt động trong lĩnh vực hiện tại), DUNO (dư nợ tại một thời điểm), DTT.TTS (doanh thu thuần/tổng tài sản), ROE (tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu), LAISUAT (lãi suất vay) và THOIGIANVAY (thời gian vay). Tuy nhiên, kết quả mô hình cũng đã loại bỏ 6/12 biến còn lại như: NGANH (ngành), NPT.TTS (tỷ số nợ phải trả/tổng tài sản), DIEMPTC (điểm phi tài chính), KHUVUC (khu vực) và TSBD (tài sản bảo đảm).
Trên thực tế, các biến này có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN như tỷ lệ tài sản đảm bảo, ngành nghề kinh doanh hay điểm phi tài chính xuất ra từ hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ.
Đoàn Thị Thuỳ Trang (2017) đã thực hiện đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi Nhánh Tp. Hồ Chí Minh”. Kết quả định lượng cho thấy các biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản; quy mô doanh nghiệp; loại hình DNNN và vốn lưu động/tổng tài sản có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHDN. Ngược lại, biến thời gian vay cho thấy tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của KHDN.
Ngoài ra, tác giả cũng phân tích mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank TP.Hồ Chí Minh. Từ đó đề xuất việc ứng dụng mô hình thực nghiệm vào công tác quản lý rủi ro tín dụng tại Vietcombank.
Tóm lại, các nghiên cứu trước đây đã đề cập đến cơ sở lý thuyết về tín dụng NHTM, khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp. Đồng thời, các nghiên cứu nước ngoài cũng như trong nước đã tập trung đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng phá sản hoặc khả năng trả nợ của các KHDN ở các quốc gia khác nhau, dựa trên mô hình hồi quy nhị phân (Binary Logistic) hoặc mô hình xác suất (probit)/
mô hình xác suất tuyến tính (logit).
Mặc dù cùng mục tiêu nghiên cứu, phương pháp tương đồng, nhưng kết quả nghiên cứu chưa có sự thống nhất giữa các công trình trong và ngoài nước về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN tại NHTM. Ngoài ra, trong phạm vi nghiên cứu của tác giả, chưa có nghiên cứu nào đi sâu, xác định và kiểm định sự
ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương. Vì vậy, luận văn là sự tổng hợp và kế thừa từ các nghiên cứu trước có liên quan về các nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương.