YẾT TẠI VIỆT NAM
2.3.5. Phân tích kết quả
2.3.5.1. Các biến định lượng
fUNIQUE1: Hệ số của fUNIQUE1 = 1.26168 cho thấy khi biến này tăng 1% thì cơ cấu nợ vay sẽ tăng 126%. Mối quan hệ này là tỷ lệ thuận – điều này trái ngược với dự đoán của người viết và kết quả trước đó trong nghiên cứu của Harris và Raviv (1991).
Kết quả này có thể do đặc điểm của các doanh nghiệp Việt Nam. Ta có thể lý giải rằng, với những sản phẩm có tính độc đáo càng cao thì khả năng các sản phẩm này bị thay thế càng thấp, biến động trong doanh thu cũng là không đáng kể. Vì thế, doanh nghiệp có thể tự tin vào dòng doanh thu ổn định (trong điều kiện kinh tế bình thường). Ngân hàng cũng có thể coi đây là một tín hiệu tích cực để cho doanh nghiệp vay, nhất là trong giai đoạn mà khóa luận nghiên cứu (từ năm 2011 đến năm 2013) – là giai đoạn mà nền kinh tế có nhiều dấu hiệu hồi phục. Dòng tiền ổn định này có thể bù trừ cho tính thanh khoản hạn chế của các máy móc chuyên dụng dùng để sản xuất ra các sản phẩm này.
fGO1: Hệ số của fGO1 = −1.02591 cho thấy khi biến này tăng 1% thì cơ cấu nợ vay sẽ giảm 102 %. Kết quả này phù hợp với các giải thích đi trước, rằng doanh nghiệp
có tỷ lệ tăng trưởng cao thường không được cho vay nhiều bằng các doanh nghiệp tăng trưởng bền vững. Những doanh nghiệp tăng trưởng cao cũng thường chỉ được cho vay trong một giới hạn nhất định. Điều này lại càng đúng với bối cảnh của Việt Nam. Ở nước ta, những doanh nghiệp có tỷ lệ tăng trưởng cao thường rất tự tin vào năng lực tài chính của mình nên nhiều khi đầu tư dàn trải vào nhiều lĩnh vực (trong đó có cả những lĩnh vực rủi ro như bất động sản, chứng khoán…). Vì lẽ đó, các ngân hàng cũng rất thận trọng khi cấp khoản vay dài hạn cho các đối tượng này. Dấu “–“ của biến fGO1 ở đây phù hợp với các lý thuyết đi trước, cũng như phù hợp với dự đoán của người viết.
Trước khi chữa lỗi tự tương quan, mô hình còn có biến SIZE có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, sau khi chữa lỗi tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, biến fSIZE1 không còn ý nghĩa thống kê trong mô hình.
2.3.5.2. Các biến giả
Biến DOWN: trong mô hình trước khi chữa lỗi, biến DOWN có ý nghĩa thống kê và có hệ số là −0.47132. Kết quả này hàm ý rằng, sau khi bị hạ xếp hạng, doanh nghiệp có xu hướng giảm nợ vay. Điều này là dễ hiểu bởi với khối lượng nợ thấp, doanh nghiệp sẽ giảm sức ép về các nghĩa vụ tài chính phải hoàn thành. Với sức ép này giảm đi, doanh nghiệp sẽ có điều kiện tập trung hơn vào hoạt động sản xuất kinh doanh. Sau một thời gian, với những chỉ số tài chính được cải thiện, rất có thể xếp hạng tín nhiệm của họ sẽ được nâng trở lại hoặc cao hơn mức cũ. Một khi xếp hạng tín nhiệm tốt lên, doanh nghiệp có thể tiếp cận các khoản vay ngân hàng với những điều kiện có lợi hơn (ví dụ: lãi suất thấp, thời gian giữa mỗi lần trả nợ dài…).
Ngoài ra, còn có một hướng giải thích khác. Nguyên nhân của việc giảm nợ vay sau khi hạ hạng tín nhiệm còn có thể đến từ phía ngân hàng. Khi hạng tín nhiệm của khách hàng doanh nghiệp giảm, ngân hàng có thể chủ động cắt giảm khoản vay do lo ngại rằng doanh nghiệp không còn đủ khả năng trả nợ.
Tuy nhiên, trong mô hình sau khi chữa lỗi, biến DOWN đã không còn ý nghĩa thống kê.
Biến UP: Dù trước hay sau khi chữa lỗi, biến UP vẫn có ý nghĩa thống kê khá cao trong mô hình. Điều này phản ánh khả năng giải thích của biến này với tỷ lệ nợ vay.
Chỉ có điều, điểm đáng chú ý về biến này là dấu “-“. Kết quả này đi ngược lại với dự đoán của người viết.
Giá trị −0.406859 thể hiện rằng doanh nghiệp sau khi được nâng hạng tín nhiệm thường giảm tỷ lệ nợ vay đến 40,6%. Kết quả này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu tại thị trường Na Uy của Sundheim và Harstad (2012), với các công ty sau khi được nâng hạng thường giảm 5.78% tỷ lệ nợ vay. Giá trị âm của hệ số UP đi ngược lại dự đoán của người viết. Hiện tượng này là khá bất thường vì theo quy luật thông thường, doanh nghiệp có xếp hạng tín nhiệm càng cao thì ngân hàng càng săn đón và sẵn sàng cho vay với mức lãi suất ưu đãi. Theo logic đó, đáng lẽ tỷ lệ nợ vay ở các doanh nghiệp được nâng hạng phải tăng lên, thay vì giảm đi như trong kết quả này.
Ta có thể sử dụng hiểu biết từ lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trật tự phân hạng để giải thích hiện tượng này:
- Lý thuyết đánh đổi (trade-off theory): Việc tăng tỷ lệ nợ vay (trong một giới hạn nhất định) sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng được lợi ích từ lá chắn thuế. Các khoản khấu trừ từ chi phí lãi vay sẽ giúp doanh nghiệp có lợi nhuận cao hơn. Lợi nhuận cao là một trong những yếu tố giúp doanh nghiệp được nâng hạng tín nhiệm. Sau khi thu được những lợi ích như vậy, doanh nghiệp sẽ giảm tỷ lệ nợ vay để tránh các rủi ro khủng hoảng tài chính.
- Lý thuyết trật tự phân hạng (pecking order theory): Việc được nâng hạng cho thấy những thay đổi tích cực trong năng lực tài chính của doanh nghiệp. Có thể doanh nghiệp có doanh thu và lợi nhuận cao hơn, hoặc dòng tiền vào nhiều hơn… Trong những trường hợp doanh nghiệp tự chủ hơn về tài chính, nguồn tài trợ từ bên trong sẽ được ưu tiên hơn là vay nợ từ bên ngoài. Đây cũng là một nguyên nhân có thể khiến tỷ lệ nợ vay giảm sau khi doanh nghiệp được nâng hạng tín nhiệm.
2.4. Đánh giá