Đểước tính mối liên hệ giữa khoản tín dụng có TSBĐ với khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ProCreditBank của Georgia từ năm 2004 - 2007, tác giả
sử dụng một mô hình Logit, với về tài sản bảo đảm như là một biến phụ thuộc. Mô hình giải thích mối quan hệ giữa tỷ lệ rủi ro tín dụng (thay cho khả năng trả nợ của KHDN) và các khoản vay có TSBĐ.
Các thông tin về khả năng thanh toán khoản vay của KHDN được đánh giá thông qua tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR). Các khoản vay với LLR cao được xác định là các khoản vay rủi ro và khoản vay với LLR thấp được xác định là các khoản vay ít rủi ro.
Bảng 1.2: Các biến để ước lượng LLR trong mô hình của Irakli Ninua
STT Biến sử dụng trong mô hình
1 Biến phụ thuộc
- → Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR) 2 Biến độc lập
-
→ Biến giả = 1 nếu có TSBĐ, = 0 nếu là cho vay không TSBĐ. (COLLATERAL)
→ Giá trị khoản vay (RAMOUNT)
→ Thời gian cho vay (RLENGTH)
→ Tỷ lệ chấp thuận số tiền vay (RATIORA)
→ Biến giả cho loại khách hàng = 1 nếu khách hàng cũ, = 0 nếu khách hàng mới (CLIENTTYPE)
→ Số lượng nhân viên của khách hàng tại thời điểm vay (EMPLOYMENT)
→ biến giả cho thành phố, nơi đặt chi nhánh cho vay
→ biến giả cho ngành công nghiệp của khách hàng
Nguồn: Does a collateralized loan have a higher probability to default, Irakli Ninua
Kết quả nghiên cứu (xem kết quả tại phụ lục 1):
- Ảnh hưởng của TSBĐ là đồng biến với LLR, với mức ý nghĩa 1%. Điều đó cho thấy sự hiện diện của TSBĐ ảnh hưởng đến tỷ lệ tổn thất của ngân hàng. Trên cơ sở này, tác giả nhận định các khoản vay thế chấp có xác suất không
trả nợ cao hơn nếu so sánh với các khoản vay không có TSBĐ.
- Tỷ lệ số tiền vay đã được phê duyệt (RATIOAR) ảnh hưởng tiêu cực đến LLR, ngụ ý khách hàng được cấp tín dụng theo yêu cầu sẽ trả nợ tốt hơn so với trường hợp không được cấp tín dụng như mong đợi.
- Các công ty sử dụng nhiều lao động xu hướng có LLR cao hơn so với các công ty sử dụng ít lao động. Tác giả giải thích do các công ty lớn thường có khoản vay lớn, nghĩa vụ trả nợ lớn nên tỷ lệ rủi ro tín dụng cao tương ứng. - Số tiền vay (RAMOUNT) và thời gian vay (RLEGTH) có tác động ngược
chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể và không có ý nghĩa thống kê.
- Biến loại khách hàng TYPECLIENT có tác động đồng biến và có ý nghĩa ở
mức 1%, mối quan hệ của ngân hàng và khách hàng làm tăng nguy cơ vỡ nợ. - Đối với kết quả biến giả của các ngành công nghiệp, tác giả thấy rằng sản xuất
các sản xuất thực phẩm có tác động đồng biến và có ý nghĩa ở mức 10%, có LLR cao hơn hơn các ngành công nghiệp khác.