BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH
THỌ AN HIỀN
CÁC YẾU TỔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY ĐÚNG HẠN
CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
CỔ PHẦN ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
CHI NHÁNH NINH THUẬN
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2019
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH
THỌ AN HIỀN
CÁC YẾU TỔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY ĐÚNG HẠN
CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
CỔ PHẦN ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
CHI NHÁNH NINH THUẬN
LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 80 34 02 01
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. LÊ PHAN THỊ DIỆU THẢO
TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2019
i
TÓM TẮT
Mục tiêu chính của đề tài nghiên cứu là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến
khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển
Việt Nam – chi nhánh Ninh Thuận (BIDV Ninh Thuận) và mức độ tác động của các
yếu tố này. Từ đó gợi ý một số khuyến nghị nhằm đánh giá đúng khả năng trả nợ
của khách hàng, tăng khả năng nhận diện khách hàng trả nợ tốt, góp phần nâng cao
chất lượng tín dụng.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng, cụ thể là sử dụng dữ
liệu chéo và áp dụng mô hình hồi quy Logistic, với việc doanh nghiệp trả nợ đúng
hạn nhận giá trị 1 và doanh nghiệp không trả nợ đúng hạn nhận giá trị 0. Nguồn dữ
liệu cho đề tài nghiên cứu được chọn ngẫu nhiên từ 270 hồ sơ vay vốn của 90 doanh
nghiệp có quan hệ tín dụng với BIDV Ninh Thuận từ năm 2015 đến 2017.
Nghiên cứu đưa vào mô hình 13 yếu tố để đánh giá tác động của các yếu tố
này đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 3 yếu tố
không có ý nghĩa thống kê (Quy mô của doanh nghiệp, Số năm hoạt động, Tỷ lệ
TSBĐ), còn lại 10 yếu tố có tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, trong
đó có 6 yếu tố có mối quan hệ đồng biến (Tỷ suất sinh lợi trên VCSH, Mục đích sử
dụng vốn vay, Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, Dòng tiền qua tài khoản ngân
hàng, Vốn lưu động ròng, Khả năng thanh toán hiện hành) và 4 yếu tố có mối quan
hệ nghịch biến với khả năng trả nợ vay (Lãi suất vay, Số tiền vay, Ngành nghề kinh
doanh, Đòn bẩy tài chính).
Trên cơ sở 10 yếu tố có tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp,
nghiên cứu gợi ý một số khuyến nghị đối với BIDV Ninh Thuận nhằm đánh giá
đúng khả năng trả nợ của khách hàng, tăng khả năng nhận diện khách hàng trả nợ
tốt.
ii
LỜI CAM ĐOAN
Luận văn này chưa được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại
học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên
cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc
các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy
đủ trong luận văn.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 6 năm 2019
Thọ An Hiền
iii
LỜI CÁM ƠN
Chân thành cám ơn PGS.TS Lê Phan Thị Diệu Thảo đã tận tình hướng dẫn,
hỗ trợ và truyền đạt cho tôi những ý kiến khoa học quý báu về lý thuyết cũng như
kinh nghiệm triển khai thực tế trong quá trình tôi lựa chọn đề tài và thực hiện luận
văn “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Ninh Thuận”.
Chân thành cám ơn Ban lãnh đạo BIDV Ninh Thuận và các cán bộ đang
công tác tại Phòng khách hàng doanh nghiệp - BIDV Ninh Thuận đã tạo điều kiện
thuận lợi và hỗ trợ cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn.
Sau cùng, chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô giảng dạy chương trình đào tạo
Thạc sỹ Tài chính ngân hàng của Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chi Minh đã
tận tình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm hết sức bổ ích để tôi có
thể hoàn thành luận văn này.
Xin chân thành cảm ơn.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 6 năm 2019
Thọ An Hiền
iv
MỤC LỤC TÓM TẮT .................................................................................................................... i
LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... ii
LỜI CÁM ƠN ........................................................................................................... iii
MỤC LỤC .................................................................................................................. iv
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ............................................................................... vii
DANH MỤC BẢNG ............................................................................................... viii
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU ........................................................... 1
1.1. Lý do nghiên cứu.................................................................................................. 1
1.1.1. Đặt vấn đề ................................................................................................. 1
1.1.2. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................ 2
1.2. Mục tiêu của đề tài ............................................................................................... 5
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu.................................................................................. 5
1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................... 5
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ........................................................................ 5
1.4. Phương pháp nghiên cứu định lượng ................................................................... 6
1.5. Kết cấu đề tài nghiên cứu ..................................................................................... 6
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM . 7
2.1. Các khái niệm ....................................................................................................... 7
2.1.1. Khái niệm nợ vay ...................................................................................... 7
2.1.2. Khái niệm khả năng trả nợ của khách hàng .............................................. 7
2.1.3. Vai trò của đánh giá khả năng trả nợ khách hàng trong rủi ro tín dụng ... 9
2.1.4. Đặc điểm đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp . 10
2.2. Mô hình lý thuyết về đánh giá khả năng trả nợ vay ........................................... 11
2.2.1. Mô hình 5C ............................................................................................. 11
2.2.2. Mô hình 5P .............................................................................................. 14
2.2.3. Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ .......................................................... 15
2.3. Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ........... 20
2.3.1. Một số nghiên cứu trên thế giới ............................................................... 20
2.3.2. Một số nghiên cứu tại Việt Nam .............................................................. 24
2.4. Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp .......................... 29
v
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 41
3.1. Giả thuyết nghiên cứu ........................................................................................ 41
3.2. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................... 44
3.2.1. Mô hình Logistic ...................................................................................... 44
3.2.2. Mô hình nghiên cứu ................................................................................. 47
3.3. Dữ liệu nghiên cứu. ............................................................................................ 52
3.4. Trình tự nghiên cứu ............................................................................................ 53
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .............................................................. 55
4.1. Phân tích thống kê mô tả .................................................................................... 55
4.2. Phân tích tương quan .......................................................................................... 59
4.2.1. Phân tích tương quan ................................................................................ 59
4.2.2. Phân tích đa cộng tuyến ............................................................................ 60
4.3. Phân tích hồi quy ................................................................................................ 61
4.4. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình ........................................................... 65
4.4.1. Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát của mô hình ................................. 65
4.4.2. Kiểm định mức độ giải thích của mô hình ............................................... 65
4.4.3. Kiểm định mức độ dự báo của mô hình ................................................... 66
4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu ............................................................................ 66
4.5.1. Yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp ............ 67
4.5.2. Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay .................... 68
4.5.3. Dự báo xác suất khả năng trả nợ vay........................................................ 75
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ.................................................. 78
5.1. Kết luận .............................................................................................................. 78
5.2. Một số khuyến nghị ............................................................................................ 79
5.2.1. Về tỷ suất sinh lợi trên VCSH (ROE) ...................................................... 79
5.2.2. Về mục đích sử dụng vốn vay .................................................................. 80
5.2.3. Về dòng tiền của doanh nghiệp ................................................................ 81
5.2.4. Về dòng tiền chuyển về ngân hàng .......................................................... 84
5.2.5. Về vốn lưu động ròng ............................................................................... 85
5.2.6. Về lãi suất cho vay ................................................................................... 86
5.2.7. Về ngành nghề kinh doanh ....................................................................... 87
5.2.8. Về sồ tiền vay và đòn bẩy tài chính .......................................................... 88
vi
5.3. Hạn chế của luận văn ......................................................................................... 89
KẾT LUẬN ............................................................................................................... 90
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 91
PHỤ LỤC .................................................................................................................. 94
vii
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ
Joint Stock Commercial Bank for Investment and
BIDV Development of Vietnam (Ngân hàng TMCP Đầu tư và
Phát triển Việt Nam)
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi BIDV Ninh Thuận nhánh Ninh Thuận
BCTC Báo cáo tài chính
CB QLKH Cán bộ quản lý khách hàng
HĐKD Hoạt động kinh doanh
KHDN Khách hàng doanh nghiệp
LNST Lợi nhuận sau thuế
NHNN Ngân hàng nhà nước
NHTM Ngân hàng thương mại
ROE Return On Equity (Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu)
TCTD Tổ chức tín dụng
TSBĐ Tài sản bảo đảm
VCSH Vốn chủ sở hữu
XHTD Xếp hạng tín dụng
viii
DANH MỤC BẢNG
Bảng Tên bảng Trang
Bảng 1.1 Dư nợ và nợ xấu tại BIDV Ninh Thuận từ 2015-2018 3
Bảng 3.1 Mô tả các biến đo lường được sử dụng trong nghiên cứu 50
Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả các biến định tính 55
Bảng 4.2 Bảng thống kê mô tả các biến định lượng 56
Bảng 4.3 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình 59
Bảng 4.4 Chỉ số VIF 60
Bảng 4.5 Chỉ số VIF sau khi loại bỏ biến độc lập TSBĐ 60
Bảng 4.6 Các yếu tố trong mô hình 61
Bảng 4.7 Yếu tố trong mô hình sau khi loại bỏ yếu tố không có ý nghĩa thống kê 62
Bảng 4.8 Tóm tắt kỳ vọng của giả thuyết nghiên cứu và kết quả mô hình 64
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Omnibus 65
Bảng 4.10 Kết quả mức độ giải thích của mô hình 65
Bảng 4.11 Kiểm định mức độ dự báo của mô hình 66
Bảng 4.12 Các yếu tố trong mô hình 67
Bảng 4.13 Mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của các yếu tố 71
Bảng 4.14 Kết quả dự báo khả năng trả nợ vay 76
Bảng 5.1 Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay 78
1
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
1.1. Lý do nghiên cứu
1.1.1. Đặt vấn đề
Bất cứ hoạt động kinh doanh (HĐKD) nào cũng chứa đựng những rủi ro tiềm
ẩn và HĐKD của ngân hàng cũng không phải là một ngoại lệ. Hoạt động cấp tín
dụng của ngân hàng thường mang lại lợi nhuận cao nhất nhưng lại tiềm ẩn nhiều rủi
ro hơn so với các hoạt động khác, đặc biệt trong hoạt động cấp tín dụng đối với
khách hàng doanh nghiệp (KHDN). Trong hoạt động cấp tín dụng cho doanh
nghiệp, các khoản vay vốn thường có giá trị lớn, trong khi chênh lệch giữa thu nhập
và chi phí (NIM) ngày càng thu hẹp do sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng,
chỉ cần một khoản vay bị quá hạn, không thu hồi được nợ vay thì không chỉ làm cho
lợi nhuận từ khoản vay đó bị mất đi mà còn ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của
ngân hàng. Do đó, tình trạng nợ quá hạn và nợ xấu ở các ngân hàng là vấn đề rất
được quan tâm hiện nay. Nợ xấu ngân hàng có tác động lớn tới hoạt động của hệ
thống ngân hàng, ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế và thu ngân sách Nhà nước, cụ
thể các tác động của nợ xấu cũng như việc giải quyết nợ xấu tới nền kinh tế có thể
nhắc tới như:
Một là, nợ xấu tăng đe dọa an toàn hoạt động của cả hệ thống ngân hàng, nếu
nợ xấu không được xử lý kịp thời, có thể gây ra đổ vỡ của một số ngân hàng yếu
kém, khi đó nó có thể gây ra tác động lan truyền đến cả hệ thống ngân hàng, gây
mất niềm tin của người dân, của nhà đầu tư, của các doanh nghiệp.
Hai là, nợ xấu tăng sẽ gây đình trệ nền kinh tế, tỷ lệ nợ xấu cao không cho
phép các ngân hàng tăng trưởng dư nợ tín dụng, đồng nghĩa với dòng huyết mạch
của nền kinh tế bị nghẽn lại, các thành phần khác của nền kinh tế (doanh nghiệp, cá
nhân, …) cũng không thể tiếp tục kinh doanh. Điều này sẽ gây ra những tác động xã
hội như thất nghiệp, việc làm, an sinh xã hội, …
Ba là, xử lý nợ xấu ảnh hưởng đến việc thu ngân sách, trong bối cảnh nợ công
đang tăng cao thì việc giải bài toán tăng thu ngân sách rất quan trọng. Trong hoạt
động của ngân hàng thương mại (NHTM), khi phát sinh nợ xấu thì các ngân hàng
2
phải trích lập dự phòng rủi ro, điều này ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng
đồng thời gián tiếp ảnh hưởng đến việc nộp ngân sách. Hơn nữa, các ngân hàng
phải duy trì mức lãi suất cao hơn vì việc trích lập dự phòng rủi ro, kéo theo chi phí
vốn của doanh nghiệp vay vốn tăng lên theo làm cho lợi nhuận của doanh nghiệp
giảm đi, và thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp cũng thấp hơn.
Từ những tác động nêu trên của nợ xấu đến nền kinh tế, đứng trên góc độ ngân
hàng, việc nhận diện và đánh giá được khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giúp ngân
hàng có những quyết định cấp tín dụng phù hợp, góp phần giảm thiểu nợ xấu và
những tác động của nợ xấu. Tuy nhiên hiện tại các ngân hàng Việt Nam thường
đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên cơ sở kinh nghiệm chủ quan của
cán bộ quản lý khách hàng (CB QLKH) để phân tích từng hồ sơ tín dụng mà chưa
chú trọng chuẩn hóa phương pháp ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng từ lúc
giải ngân đến khi thu hồi nợ.
1.1.2. Tính cấp thiết của đề tài
Trong tình hình cạnh tranh gây gắt như hiện nay, số lượng các tổ chức tín dụng
(TCTD) ngày càng nhiều và để có thể giữ được thị phần trên thị trường, duy trì và
tăng trưởng nền khách hàng, các ngân hàng buộc phải đưa ra nhiều chính sách ưu
đãi đối với khách hàng nhằm lôi kéo khách hàng về, có rất nhiều chính sách mà
ngân hàng có thể đưa ra nhằm thu hút khách hàng, trong đó không thể nói đến chính
sách cấp tín dụng đối với khách hàng, để có thể duy trì và thu hút khách hàng trong
điều kiện cạnh tranh, các ngân hàng buộc phải nới lỏng chính sách cấp tín dụng
như: giảm tỷ lệ tài sản bảo đảm (TSBĐ) hoặc thậm chí là cho vay tín chấp đối với
các khách hàng tốt, giảm tỷ lệ vốn chủ sở hữu (VCSH) tham gia vào dự án và
phương án sản xuất kinh doanh, giảm lãi suất cho vay, … việc nới lỏng chính sách
cấp tín dụng đã làm cho tiềm ẩn rủi ro trong hoạt động cho vay càng gia tăng, có
nguy cơ không thu hồi được nợ khi có rủi ro xảy ra. Vì vậy để đảm bảo ngân hàng
có thể thu hồi được cả gốc và lãi vay thì việc đánh giá khả năng trả nợ của khách
hàng trong quá trình thẩm định cho vay cần phải được chú trọng đặc biệt.
3
Theo thống kê của Sở kế hoạch và đầu tư tỉnh Ninh Thuận đến cuối năm 2018
thì tổng số doanh nghiệp đang hoạt động trên địa bàn Ninh Thuận là 4.232 doanh
nghiệp, trong đó có 238 doanh nghiệp (chiếm tỷ lệ 5,6%) hiện đang quan hệ tín
dụng tại BIDV Ninh Thuận. Tính đến cuối năm 2018 tổng dư nợ của BIDV Ninh
Thuận là 5.367 tỷ đồng, trong đó dư nợ KHDN là 3.175 tỷ đồng, chiếm 59% tổng
dư nợ của BIDV Ninh Thuận. Hằng năm, hoạt động cấp tín dụng KHDN đóng góp
từ 30% - 50% tổng thu nhập ròng từ hoạt động tín dụng của BIDV Ninh Thuận,
điều này cho thấy hoạt động này đóng vai trò rất quan trọng việc hoàn thành các chỉ
tiêu kinh doanh của ngân hàng. Do đó khi hoạt động cho vay doanh nghiệp gặp rủi
ro do phát sinh nợ quá hạn, nợ xấu và không thu hồi được nợ thì sẽ ảnh hưởng rất
lớn đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.
Dư nợ cho vay KHDN tại BIDV Ninh Thuận tăng dần qua các năm, tuy nhiên
chất lượng tín dụng trong thời gian qua có dấu hiệu chuyển biến không tích cực, thể
hiện qua bảng số liệu sau:
STT
Bảng 1.1: Dư nợ và nợ xấu tại BIDV Ninh Thuận từ 2015-2018
Chỉ tiêu Đvt: tỷ đồng Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
1 Dư nợ cuối kỳ 3,450 4,037 4,773 5,367
Trong đó:
- Dư nợ KHDN 2,158 2,437 2,953 3,175
- Tỷ trọng 63% 60% 62% 62%
2 Nợ xấu 38 75 80 20
Trong đó:
- Dư nợ xấu KHDN 32 67 61 6
Tỷ trọng - 85% 90% 76% 30%
Tỷ lệ nợ xấu 3 1.10% 1.85% 1.67% 0.37%
Trong đó:
- Tỷ lệ nợ xấu KHDN 1.49% 2.74% 2.06% 0.19%
Nguồn: Báo cáo tổng kết công tác tín dụng năm 2018 của BIDV Ninh Thuận
4
Bảng 1.1 cho thấy từ năm 2015 đến năm 2017 tỷ lệ nợ xấu có dấu hiệu tăng
dần qua các năm, riêng năm 2018 nợ xấu giảm so với năm trước là do BIDV Ninh
Thuận đã xử lý rủi ro 80 tỷ đồng nợ xấu của KHDN, do vậy nếu tính cả nợ xấu đã
xử lý rủi ro thì nợ xấu năm 2018 cũng tăng so với năm trước.
Nợ xấu của BIDV Ninh Thuận chủ yếu tập trung ở KHDN, dư nợ KHDN
chiếm tỷ trọng từ 60% - 63% tổng dư nợ toàn chi nhánh nhưng dư nợ xấu khối
KHDN lại chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng dư nợ xấu toàn chi nhánh. Vậy đâu là
nguyên nhân dẫn đến nợ xấu gia tăng, đặc biệt là nợ xấu khối KHDN? Có rất nhiều
nguyên nhân dẫn đến nợ xấu của ngân hàng như nguyên nhân từ tình hình chung
của nền kinh tế, về ngành nghề kinh doanh, từ khách hàng vay vốn, từ ngân hàng
cho vay, … trong đó phải nói đến nguyên nhân từ khách hàng vay vốn, cụ thể hơn
là khả năng trả nợ của khách hàng.
Các nghiên cứu thực nghiệm khác đã được thực hiện tại Việt Nam chủ yếu
đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân, rất ít đề tài nghiên cứu về đối
tượng KHDN trong khi đây là đối tượng có dư nợ vay vẫn đang chiếm tỷ trọng rất
lớn trong tổng dư nợ của hệ thống ngân hàng trong nước, đồng thời khi hoạt động
cho vay doanh nghiệp gặp rủi ro không thu hồi được nợ sẽ ảnh hưởng rất lớn đến
HĐKD của ngân hàng cũng như nền kinh tế. Vì vậy, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN tại các ngân hàng ngày càng trở nên thực
tiễn khá bức thiết, nhất là trong giai đoạn hiện nay.
Nhận thức được vai trò quan trọng của việc đánh giá khả năng trả nợ của
khách hàng trong thẩm định tín dụng để đưa ra quyết định cấp tín dụng phù hợp,
đặc biệt là trong hoạt động cấp tín dụng đối với KHDN, chính vì vậy Tôi đã thực
hiện đề tài nghiên cứu: “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng
hạn của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển
Việt Nam – Chi nhánh Ninh Thuận” với mong muốn hoạt động tín dụng tại chi
nhánh hiệu quả, bền vững và có độ an toàn cao đối với các phương án tài trợ vốn,
đảm bảo khả năng thu hồi vốn sau khi được xét duyệt cấp tín dụng và quan trọng
hơn hết là nâng cao hiệu quả HĐKD của ngân hàng.
5
1.2. Mục tiêu của đề tài
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát là nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ vay
đúng hạn của doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận, qua đó gợi ý một số khuyến nghị
nhằm đánh giá đúng khả năng của trả nợ của doanh nghiệp, tăng khả năng nhận
diện doanh nghiệp tốt, giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng.
Mục tiêu cụ thể tập trung vào các mục tiêu sau:
(1) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp.
(2) Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay của
doanh nghiệp.
(3) Gợi ý một số khuyến nghị nhằm đánh giá đúng khả năng của trả nợ của
doanh nghiệp, tăng khả năng nhận diện doanh nghiệp tốt.
1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu trên, đề tài cần trả lời các câu hỏi sau:
(1) Yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp tại BIDV
Ninh Thuận?
(2) Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp tại
BIDV Ninh Thuận như thế nào?
(3) Ngân hàng cần có các giải pháp nào để tăng khả năng nhận diện doanh
nghiệp tốt, đánh giá đúng khả năng của trả nợ của doanh nghiệp?
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của
doang nghiệp.
Phạm vi nghiên cứu là các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh
Thuận, trong đó sẽ lựa chọn ngẫu nhiên 90 doanh nghiệp, mỗi doanh nghiệp sẽ
chọn ngẫu nhiên ra 3 bộ hồ sơ vay vốn phát sinh trong ba năm gần nhất (2015-
2016-2017). Phạm vi nghiên cứu không xem xét đến ảnh hưởng của yếu tố vĩ mô
đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận
6
Thời gian nghiên cứu là các hồ sơ vay vốn phát sinh trong khoảng thời gian từ
2015 đến 2017.
1.4. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Để trả lời câu hỏi nghiên cứu được đưa ra, trước hết trên cơ sở các mô hình lý
thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, đề tài xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Tiếp theo, sau khi xác định các yếu có ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi
quy Logistic để ước lượng các yếu tố này. Dựa vào kết quả của mô hình hồi quy
Logistic, đề tài xác định mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của
doanh nghiệp, trong đó các yếu tố nào có tác động cùng chiều hay ngược chiều với
khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Cuối cùng, dựa trên phân tích và tổng hợp kết
quả nghiên cứu, đề tài gợi ý một số khuyến nghị nhằm đánh giá đúng khả năng của
trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp, tăng khả năng nhận diện doanh nghiệp tốt.
1.5. Kết cấu đề tài nghiên cứu
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 2: Các mô hình lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Tóm tắt Chương 1
Trong Chương 1, luận văn đã trình bày sơ lược nội dung đề tài nghiên cứu,
khái quát tính cấp thiết của đề tài, nêu ra mục tiêu chung và các mục tiêu cụ thể,
tương ứng với từng mục tiêu cụ thể luận văn cũng đặt ra những câu hỏi cần được
giải đáp để đạt được các mục tiêu đề ra. Đồng thời Chương 1 cũng trình bày về đối
tượng và phạm vi nghiên cứu, đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng
bằng mô hình hồi quy Logistic, cuối cùng là kết cấu của luận văn.
7
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
2.1. Các khái niệm
2.1.1. Khái niệm nợ vay
Theo Thông tư số 39/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 của NHNNVN quy
định về hoạt động cho vay của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài
đối với khách hàng: “Cho vay là hình thức cấp tín dụng, theo đó tổ chức tín dụng
giao hoặc cam kết giao cho khách hàng một khoản tiền để sử dụng vào mục đích
xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả
cả gốc và lãi”. Như vậy, vay nợ là một hình thức khách hàng nhận một khoản tiền
từ tổ chức tín dụng để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định
theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.
Việc vay nợ, hay có thể nói một cách khác là sử dụng đòn bẩy tài chính, trên
thực tế là điều rất thường gặp đối với tất cả các doanh nghiệp. Doanh nghiệp thông
thường phát sinh vay nợ vì một số nguyên nhân: (1) Quy mô vốn của doanh nghiệp
nhỏ, nếu chỉ dựa vào vốn chủ sở hữu thì không thể mở rộng HĐKD (thống kê trong
đến cuối năm 2016, tại Việt Nam có khoảng 590.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa
(SME), chiếm tỷ trọng khoảng 97% tổng số doanh nghiệp đang hoạt động tại Việt
Nam. Hàng năm, các doanh nghiệp SME đóng góp khoảng 45% vào GDP cả nước
và 31% tổng số thu ngân sách Nhà nước); (2) Theo lý thuyết, vì tài trợ bằng nợ vay
rẻ hơn vốn cổ phần do lãi suất mà doanh nghiệp trả nợ vay được miễn thuế (thuế
được đánh sau lãi vay), nên một doanh nghiệp sử dụng nợ sẽ có khả năng tạo được
kết quả HĐKD tốt hơn so với 100% vốn cổ phần do tận dụng lợi ích từ lá chắn thuế
của nợ.
2.1.2. Khái niệm khả năng trả nợ của khách hàng
Trước khi ra quyết định cấp tín dụng đối với một khách hàng, ngân hàng phải
xem xét, đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng có đủ đảm bảo thanh toán khoản
vay đến hạn hay không. Vậy xét về mối quan hệ tín dụng với ngân hàng, khả năng
8
trả nợ được hiểu khái quát là việc ngân hàng đánh giá được khách hàng có thực hiện
nghĩa vụ trả nợ cho tất cả các khoản vay trong toàn bộ thời gian quan hệ tín dụng
hoặc trong khoảng thời gian xác định hay không. Thực tế vẫn chưa có khái niệm,
tiêu chuẩn đo lường chính xác và thống nhất về khả năng trả nợ, mà chỉ xác định
thông qua các biểu hiện, các dấu hiệu “mất khả năng trả nợ” và loại trừ các trường
hợp này sẽ là nhóm khách hàng có “khả năng trả nợ”.
Căn cứ theo tài liệu Basel Committee on Banking Supervision (2006), Ủy Ban
Basel về Giám Sát Ngân hàng định nghĩa khách hàng không có khả năng trả nợ là
những khách hàng thuộc một trong các dấu hiệu hoặc tất cả dấu hiệu: (1) Khách
hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà chưa
tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hoàn trả; (2) Khách hàng có các
khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày.
Tại Việt Nam, theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 quy
định TCTD phân loại nợ theo phương pháp định tính thành 05 nhóm như sau:
- Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm các khoản nợ được TCTD, chi nhánh
ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và
lãi đúng hạn.
- Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân
hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi
nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm khả năng trả nợ.
- Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm các khoản nợ được TCTD, chi nhánh
ngân hàng nước ngoài đánh giá là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi
khi đến hạn. Các khoản nợ này được tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng
nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất.
- Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân
hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất cao.
- Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm các khoản nợ được TCTD, chi
nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là không còn khả năng thu hồi, mất
vốn.
9
Dựa vào phương pháp phân loại nợ định tính như trên, thì các khách hàng
phân loại nợ nhóm 1 là khách hàng được đánh giá là có khả năng trả nợ, các khách
hàng được phân loại nợ nhóm 2 cũng được đánh giá là có khả năng trả nợ mặc dù
khả năng trả nợ trước mắt là suy yếu. Đối với các khách hàng được phân loại nợ
nhóm 3, 4, 5 thì đánh giá là mất khả năng trả nợ, cũng theo Thông tư số
02/2013/TT-NHNN thì nhóm nợ 3, 4, 5 được gọi là nợ xấu. Như vậy có thể hiểu các
khách hàng mất khả năng trả nợ đồng nghĩa với việc các khách hàng phát sinh nợ
xấu, các khách hàng có khả năng trả nợ là những khách hàng không phát sinh nợ
xấu.
2.1.3. Vai trò của đánh giá khả năng trả nợ khách hàng trong rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng là rủi ro thất thoát tài sản phát sinh khi bên vay không thực
hiện thanh toán nợ bao gồm lãi hoặc nợ gốc khi đến hạn thanh toán hay còn gọi là
tổn thất mất vốn. Các ngân hàng trên thế giới đang áp dụng mô hình dựa trên hệ
thống dữ liệu nội bộ để xác định khả năng tổn thất tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II.
Các NHTM Việt Nam đang trong quá trình xây dựng cho mình hệ thống cơ sở dữ
liệu nội bộ chuẩn xác nhất để từng bước tiếp cận và áp dụng theo tiêu chuẩn Basel
II. Theo quy định của Basel, tổn thất tín dụng của một danh mục tín dụng phân chia
thành 02 loại: (1) Khoản tổn thất dự tính được-EL(Expected Loss) và (2) Khoản tổn
thất không dự tính được-UL (Unexpected Loss). Trong đó, tổn thất dự tính được-EL
là mức tổn thất trung bình có thể tính được từ các số liệu thống kê trong quá khứ,
đây là mức tổn thất ngân hàng kỳ vọng sẽ xảy ra trong một khoảng thời gian. Ngân
hàng có thể sử dụng chỉ tiêu tổn thất dự tính làm chuẩn để ra quyết định cho vay,
nếu tổn thất trong dự tính của khách hàng vượt quá tỷ lệ cho phép theo quy định của
ngân hàng thì ngân hàng tự động từ chối cho vay khách hàng đó. Đối với mỗi khoản
vay hay mỗi khách hàng, khoản tổn thất dự tính được-EL xác định theo công thức:
EL=PD*LGD*EAD (2.1)
Trong đó, PD (Probability of Default) là xác suất khách hàng không trả được
nợ trong 12 tháng tới; EAD (Exposure of Defaut) là dư nợ của khách hàng tại thời
điểm không trả được nợ LGD (Loss Given Default) là tỷ lệ mất vốn dự kiến
10
Việc xác định khả năng trả nợ của khách hàng là việc đầu tiên và quan trọng
trong việc xác định khoản tín dụng tổn thất dự tính được. Để xác định được PD-xác
suất không trả được nợ trong vòng 1 năm của khách hàng, ngân hàng phải căn cứ
vào dữ liệu tài chính, phi tài chính và một số dữ liệu cảnh báo khác của khách hàng
trong vòng 5 năm gần nhất. Từ những dữ liệu trên, ngân hàng nhập vào một mô
hình định sẵn để từ đó tính được xác suất không trả được nợ của khách hàng và mô
hình này thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn chuyên nghiệp. Nhiệm vụ
của luận văn này là tập trung đi tìm các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của
khách hàng, trên cơ sở đó đề xuất mô hình nghiên cứu để đo lường mức độ ảnh
hưởng của các nhân tố đó đến khả năng trả nợ của khách hàng, và khách hàng cụ
thể ở đây là doanh nghiệp.
2.1.4. Đặc điểm đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp
Đánh giá khả năng trả nợ vay của KHDN hay nói cách khác là thẩm định khả
năng trả nợ của doanh nghiệp là việc đánh giá độ tín nhiệm của doanh nghiệp. Độ
tín nhiệm là khả năng một doanh nghiệp đảm bảo cho các nghĩa vụ trả nợ. Thông
thường để đánh giá khả năng trả nợ vay của KHDN, ngân hàng sẽ thực hiện đánh
giá các nội dung như sau:
Một là đánh giá chung về khách hàng, bao gồm: (1) Đánh giá về tư cách và
năng lực pháp lý, năng lực điều hành và quản lý SXKD của khách hàng. Những
thông tin này được dùng để đánh giá chung về khả năng hiện tại cũng như tính cạnh
tranh của doanh nghiệp trong tương lai. Đây là điều cần thiết để biết liệu doang
nghiệp có thể đứng vững trước những thay đổi bên ngoài cũng như khả năng mở rộng
hoạt động; (2) Đánh giá, phân tích tình hình hoạt động SXKD của khách hàng như
đánh giá về năng lực sản xuất, khả năng cung cấp nguyên vật liệu và các yếu tố đầu
vào, phương thức tiêu thụ và mạng lưới phân phối, sản lượng và doanh thu, …; (3)
Đánh giá về hoạt động và triển vọng của khách hàng như về thị trường, sản phẩm
dịch vụ, kênh phân phối; (4) Phân tích tình hình quan hệ với ngân hàng.
Hai là đánh giá về tình hình tài chính của khách hàng. Phân tích tài chính là việc
xác định những điểm mạnh và những điểm yếu hiện tại của doanh nghiệp qua việc
11
tính toán và phân tích những chỉ tiêu khác nhau sử dụng những số liệu từ các báo cáo
tài chính. Phân tích tài chính doanh nghiệp vay vốn cần căn cứ vào báo cáo tài chính
gần nhất, bao gồm: Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả kinh doanh, Thuyết minh
báo cáo tài chính (bắt buộc), bổ sung Báo cáo lưu chuyển tiền tệ (nếu có) và một số
nguồn thông tin khác như: Số lượng lao động, Bảng thanh toán lương, …
Ba là đánh giá phương án sản xuất kinh doanh hoặc dự án dầu tư của khách
hàng, một số nội dung cần đánh giá như: Mục tiêu phương án hoặc kế hoạch kinh
doanh, quy mô sản xuất kinh doanh của phương án, cách thức tiến hành phương án,
tính khả thi của phương án hoặc dự án và tính hiệu quả về mặt tài chính của phương
án hoặc dự án.
2.2. Mô hình lý thuyết về đánh giá khả năng trả nợ vay
2.2.1. Mô hình 5C
Khi các cá nhân hay tổ chức vay vốn, ngân hàng phải thẩm định hồ sơ vay
vốn. Để làm việc này, nhiều ngân hàng sử dụng một số chỉ tiêu để thẩm định tín
dụng hồ sơ vay vốn đó, bao gồm Uy tín (Character), Năng lực (Capacity), Vốn
(Capital), Thế chấp (Collateral), và Các điều kiện khác (Conditions) hay còn gọi tắt
là mô hình 5C.
Uy tín (Character)
Uy tín là ấn tượng chung khách hàng để lại đối với ngân hàng. Ấn tượng này
có thể là khá chủ quan. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, đối với nhiều ngân
hàng, thái độ của khách hàng là yếu tố quyết định liệu một khoản vay nhỏ có được
phê duyệt hay không. Các vấn đề chủ yếu liên quan đến thái độ đáng ngờ bao gồm:
sự thiếu hợp tác với ngân hàng, lừa dối, các vụ kiện tụng và thua lỗ. Thời gian, chi
phí kiện tụng và chi phí cơ hội có thể phát sinh do khoản vay gặp vấn đề có thể lớn
hơn nhiều so với thu nhập dự tính. Ngoài ra, một số yếu tố định tính khác như trình
độ học vấn, kinh nghiệm điều hành kinh doanh, phẩm chất cá nhân của khách hàng
cũng được xem xét.
Các tiêu chí đánh giá: (1) Uy tín trong lịch sử quan hệ tín dụng; (2) Kinh
nghiệm của các TCTD, bên thứ ba đối với khách hàng; (3) Kinh nghiệm của Ngân
12
hàng đối với khách hàng; (4) Mục đích cấp tín dụng; (5) Khả năng phân tích, dự
báo về hoạt động kinh doanh của khách hàng trong quá khứ; (6) Phân loại tín dụng,
khả năng tín chấp của khoản vay.
Năng lực (Capacity)
Năng lực cụ thể ở đây là khả năng điều hành hoạt động sản xuất kinh doanh và
hoàn trả khoản vay thành công của khách hàng. Đây được coi là chỉ tiêu quan trọng
nhất trong mô hình 5C.
Đánh giá năng lực được dựa trên việc đánh giá các yếu tố: kinh nghiệm điều
hành, báo cáo tài chính (BCTC) quá khứ, sản phẩm, tình hình hoạt động trên thị
trường và khả năng cạnh tranh. Từ đó, ngân hàng dự tính được luồng tiền sẽ được
sử dụng để trả nợ, thời gian trả nợ và xác suất trả nợ thành công của khách hàng.
Việc đánh giá lịch sử các khoản vay và thanh toán các khoản vay, dù là của cá nhân
hay các khoản vay thương mại cũng được coi là chỉ báo cho khả năng chi trả trong
tương lai.
Có 4 tiêu chí cơ bản để đánh giá năng lực khách hàng: (1) Năng lực pháp luật,
năng lực hành vi dân sự; (2) Năng lực hoạt động và sản xuất kinh doanh; (3) Năng
lực quản trị điều hành; (4) Tính hợp pháp của nhu cầu cấp tín dụng.
Vốn (Capital)
Là nguồn vốn khách hàng đầu tư vào doanh nghiệp. Ngân hàng sẽ yên tâm hơn
nếu khách hàng có VCSH đủ lớn. VCSH có thể được huy động trong quá trình hoạt
động, giúp đảm bảo cho khoản vay của ngân hàng. Ngân hàng cũng nhìn nhận
VCSH như là chỉ báo của mức độ cam kết cũng như mức rủi ro của khách hàng đối
với kinh doanh của mình, nếu hoạt động kinh doanh không tốt thì chính khách hàng
là người thiệt hại đầu tiên.
Các chỉ tiêu chính để đánh giá nguồn vốn của doanh nghiệp: (1) Hệ số nợ phải
trả trên vốn chủ sở hữu; (2) Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu; (3) Dòng tiền từ
hoạt động kinh doanh; (4) Khả năng thanh toán hiện hành.
13
Tài sản bảo đảm (Collateral)
TSBĐ hay sự bảo lãnh của bên thứ ba là một hình thức khác mà khách hàng có
thể đảm bảo với ngân hàng trong quan hệ tín dụng. Ngân hàng có thể xử lý TSBĐ
của khách hàng khi khách hàng bị phá sản hoặc mất khả năng chi trả nợ. Ngân hàng
được đảm bảo quyền ưu tiên xử lý TSBĐ của khách hàng trước các chủ nợ khác.
Ngân hàng cũng có thể yêu cầu khách hàng sử dụng các tài sản cá nhân khác ngoài
doanh nghiệp làm tài sản thế chấp. Đối với ngân hàng, đây là sự đảm bảo và là
nguồn trả nợ thay thế ngoài dòng tiền trả nợ dự tính. Một số ngân hàng có thể yêu
cầu có bảo lãnh của bên thứ ba cùng với TSBĐ. Trong một số trường hợp ngân
hàng có thể yêu cầu bên bảo lãnh thứ ba ký giấy bảo lãnh cam kết sẽ thanh toán
khoản vay nếu doanh nghiệp (bên được bảo lãnh) không thể trả nợ.
Các tiêu chí chính để đánh giá TSBĐ: (1) Loại TSBĐ (bất động sản, động sản,
máy móc thiết bị, hàng tồn kho, …); (2) Tính pháp lý của TSBĐ; (3) Khả năng
thanh khoản của TSBĐ; (4) Giá trị TSBĐ.
Các điều kiện khác (Conditions)
Ngân hàng cho vay luôn thận trọng và tính đến những trường hợp xấu nhất có
thể xảy ra. Do vậy khi thẩm định tín dụng, ngân hàng sẽ đánh giá tình hình kinh tế
trong và ngoài nước, tình hình kinh tế ngành của doanh nghiệp đang hoạt động cũng
như các ngành hoạt động liên quan có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp. Những
doanh nghiệp mà hoạt động kinh doanh ổn định, không bị ảnh hưởng nhiều bởi biến
động kinh tế sẽ được ngân hàng đánh giá tốt hơn.
Các điều kiện cần xem xét: (1) Ngành nghề kinh doanh có phù hợp với định
hướng cấp tín dụng của ngân hàng hay không; (2) Kết quả kinh doanh của khách
hàng so với các đối thủ cạnh tranh khác trong ngành; (3) Năng lực cạnh tranh của
khách hàng; (4) Mức độ nhạy cảm của khách hàng đối với chu kỳ kinh doanh và
thay đổi về công nghệ; (5) Tình trạng thị trường lao động trong ngành, khu vực mà
khách hàng đang hoạt động; (6) Các yếu tố chính trị, pháp lý, xã hội, môi trường
ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, ngành nghề của khách hàng.
14
2.2.2. Mô hình 5P
Mục đích (Purpose)
Người vay vốn ngân hàng nhất định phải có mục đích sử dụng, nếu mục đích
sử dụng vốn vay hợp pháp, phù hợp với phương án sản xuất kinh doanh thì ngân
hàng sẽ đồng ý cấp tín dụng. Vì vậy, mục đích vay vốn cần thể hiện rõ ràng trong
hợp đồng tín dụng và còn phải chứng minh cụ thể qua các chứng từ, hóa đơn, hợp
đồng kinh tế.
Thanh toán (Payment)
Người vay phải chứng minh có khả năng trả nợ với những khoản vay đến hạn.
Khả năng thanh toán phụ thuộc vào nguồn thu nhập của khách hàng trong mối quan
hệ với các khoản nợ vay. Nếu khả năng thanh toán đáp ứng được yêu cầu về mặt
định lượng, thì các khoản nợ nói chung và nợ ngân hàng nói riêng sẽ được thanh
toán đúng hạn.
Bảo vệ (Protection)
Một khoản tín dụng được cấp cho khách hàng phải được an toàn cho suốt chu
kỳ luân chuyển nếu có được một hệ thống “bảo vệ” tốt. Hệ thống bảo vệ này không
những nằm ngay trong quá trình luân chuyển sử dụng vốn (hợp pháp, đúng mục
đích) mà còn được bảo đảm bằng tài sản thế chấp, tài sản cầm cố, hoặc bảo lãnh của
bên thứ ba. Tính an toàn của vốn tín dụng phụ thuộc vào hệ thống bảo vệ nó. Tùy
điều kiện cụ thể mà có thể chấp nhận tiêu chuẩn “bảo vệ” cho phù hợp với từng
khách hàng.
Chính sách (Policy)
Chính sách phát triển của doanh nghiệp có ý nghĩa quyết định đến sự tồn tại
và phát triển của doanh nghiệp trong tương lai. Việc hoạch định chiến lược và sách
lược trong nhiều nội dung như đổi mới công nghệ, trang thiết bị, vấn đề đội ngũ
công nhân lành nghề, cán bộ quản lý, ổn định phát triển và chiếm lĩnh thị trường,
đổi mới mẫu mã chất lượng sản phẩm. Trên một tầm nhìn có căn cứ, có định hướng
thì khả năng tồn tại và phát triển của doanh nghiệp mới ổn định và vững chắc.
15
Định giá (Pricing)
Thông thường các ngân hàng sẽ đưa ra các tiêu chí cụ thể bằng cách chấm
điểm khách hàng thông qua hệ thống xếp hạng tín dụng (XHTD) để quyết định cho
vay. Hệ thống XHTD giúp đánh giá rủi ro tiềm tàng của từng khoản tín dụng dựa
trên phương pháp đánh giá bằng thang điểm. Hệ thống XHTD sử dụng các thông
tin định tính và định luợng để đánh giá khách hàng, điểm tổng hợp được sử dụng để
xếp hạng khách hàng, tương ứng với từng hạng khách hàng, Ngân hàng sẽ có chính
sách cấp tín dụng phù hợp.
Các NHTM sử dụng mô hình 5C và 5P để thẩm định cho vay là phù hợp, tuy
nhiên để sử dụng mô hình 5C và 5P cần phải vận dụng linh hoạt và có chọn lọc.
Mô hình 5C và 5P là cơ sở khung lý thuyết nghiên cứu làm nền tảng cho đề tài.
2.2.3. Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ
XHTD nội bộ là việc NHTM đánh giá khả năng, xác suất trả nợ của khách
hàng, mức độ rủi ro của khoản vay, làm cơ sở để đưa ra quyết định cấp tín dụng,
quản lý rủi ro, xây dựng chính sách khách hàng phù hợp với từng đối tượng khách
hàng theo kết quả xếp hạng.
Hệ thống XHTD tiếp cận đến tất cả các yếu tố có liên quan đến rủi ro tín dụng,
các NHTM không sử dụng kết quả XHTD nhằm thể hiện giá trị của người đi vay
mà đơn thuần là đưa ra ý kiến hiện tại dựa vào các nhân rố rủi ro, từ đó chính sách
tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp. Một sự xếp hạng cao của một khách hàng
vay chưa phải là chắc chắn trong việc thu hồi đầy đủ các khoản nợ gốc và lãi vay,
mà chỉ là quyết định đúng đắn về tín dụng đã được điều chỉnh theo mức độ rủi ro tín
dụng có liên quan đến khách hàng là người đi vay và tất cả các khoản vay của khách
hàng đó. Thông qua kết quả XHTD khách hàng, ngân hàng sẽ đánh giá được mức
độ tín nhiệm của từng khách hàng vay vốn, xác định được mức độ rủi ro khi cung
cấp khoản vay, khả năng trả nợ vay. Dựa vào kết quả xếp hạng ngân hàng sẽ quyết
định cho vay hay từ chối cho vay đảm bảo tính khách quan và khoa học. Hệ thống
XHTD thường được phát triển theo ba phương pháp: phương pháp chuyên gia,
phương pháp mô hình và phương pháp hỗn hợp (kết hợp cả yếu tố chuyên gia và kết
16
quả mô hình tính toán); trong đó, phương pháp xếp hạng hỗn hợp được các TCTD
sử dụng phổ biến nhất.
Hiện nay hệ thống XHTD nội bộ cho các KHDN của BIDV sử dụng phương
pháp chấm điểm các nhóm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của từng khách hàng,
kết hợp với phương pháp chuyên gia và phương pháp thống kê để xếp hạng khách
hàng. Nhóm chỉ tiêu tài chính bao gồm các tỷ số tài chính quan trọng thông qua các
báo cáo tài chính như nhóm chỉ tiêu về khả năng thanh toán (khả năng thanh toán
hiện hành, khả năng thanh toán nhanh, khả năng thanh toán tức thời), nhóm chỉ tiêu
về hiệu quả hoạt động (vòng quay vốn lưu động, vòng quay hàng tồn kho, vòng
quay khoản phải thu, hiệu suất sử dụng tài sản cố định), nhóm chỉ tiêu về cơ cấu
nguồn vốn (hệ số nợ phải trả trên VCSH, hệ số nợ phải trả trên tổng tài sản, …),
nhóm chỉ tiêu về khả năng sinh lời (tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu, tỷ suất lợi
nhuận trên VCSH, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản). Nhóm chỉ tiêu phi tài chính là
các yếu tố khó có thể định lượng, được chia thành 7 nhóm chỉ tiêu: Khả năng trả nợ
từ lưu chuyển tiền tệ; Trình độ quản lý và môi trường nội bộ; Tình hình quan hệ với
Ngân hàng; Các nhân tố bên ngoài (chu kỳ kinh doanh, tính ổn định của nguyên liệu
đầu vào, các chính sách ưu đãi của nhà nước, sự phụ thuộc của hoạt động kinh
doanh của doanh nghiệp vào các điều kiện tự nhiên); Các đặc điểm hoạt động khác
(số năm hoạt động, phạm vi tiêu thụ sản phẩm của doanh nghiệp, uy tín của doanh
nghiệp với người tiêu dùng, Triển vọng doanh nghiệp); Chỉ tiêu đặc trưng của
doanh nghiệp (lợi thế về vị trí địa lý của doanh nghiệp); Đánh giá tình hình kinh
doanh (mức độ tập trung vào người mua, mức độ tập trung vào nhà cung cấp).
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo
bằng cách tập hợp và hỏi ý kiến của các chuyên gia, có thể chia thành ba giai đoạn
lớn: (1) Lựa chọn chuyên gia; (2) Trưng cầu ý kiến chuyên gia; (3) Thu thập và xử
lý các đánh giá dự báo. Trong hệ thống XHTD, phương pháp chuyên gia dựa trên
những kinh nghiệm đã được đúc kết của các chuyên gia, qua đó có thể tìm ra bản
chất của mối quan hệ giữa có nguy cơ phá sản và các nhân tố ảnh hưởng đến nó.
17
Mô hình XHTD được minh họa trong hình dưới:
KHÁCH HÀNG
NGÀNH NGHỀ
QUY MÔ
Biến tài chính 1
Biến định tính 1
Biến tài chính n
Biến đính tính m
Tỷ trọng
Tỷ trọng
Tỷ trọng
Tỷ trọng
Tỷ trọng
Tỷ trọng
Điểm tài chính
Điểm định tính
…… ……
TỔNG ĐIỂM
Dấu hiệu cảnh báo sớm
Xếp hạng đơn lẻ
Hỗ trợ từ công ty mẹ, chính phủ
Xếp hạng hỗ trợ
Điều chỉnh bên ngoài
XẾP HẠNG CUỐI CÙNG
Hình 2.1: Minh họa quy trình xếp hạng tín dụng tại BIDV
Nguồn: Hướng dẫn triển khai Hệ thống Xếp hạng tín dụng nội bộ của BIDV
Trên cơ sở tổng điểm của hệ thống XHTD, BIDV xếp hạng khách hàng thành
15 hạng, chia thành 10 đối tượng và thuộc 5 nhóm nợ như sau:
18
Bảng 2.1: Phân chia hạng của khách hàng theo hệ thống XHTD của BIDV
STT Hạng Đối tượng Nhóm nợ Khả năng trả nợ
1 AAA Đối tượng 1 2 AA+ Có khả năng trả nợ tốt 3 AA Đối tượng 2 4 AA-
5 A+ Nhóm 1 Đối tượng 3 (Nợ đủ tiêu chuẩn) 6 A
7 A- Đối tượng 4 Có khả năng trả nợ 8 BBB bình thường 9 BB+ Đối tượng 5
10 BB Đối tượng 6
11 BB- Đối tượng 7 Có khả năng trả nợ Nhóm 2 nhưng có dấu hiệu suy (Nợ cần chú ý) 12 B Đối tượng 8 giảm khả năng trả nợ
Nhóm 3 13 D1 Đối tượng 9 (Nợ dưới tiêu chuẩn)
Nhóm 4 14 D2 Có dấu hiệu không trả (Nợ nghi ngờ) được nợ Đối tượng 10 Nhóm 5
15 D3 (Nợ có khả năng mất
vốn)
Bảng 2.1 cho thấy khách hàng được xếp hạng cao nhất là hạng AAA và thấp
nhất là D3, dựa vào kết quả xếp hạng khách hàng, BIDV sẽ đánh giá khả năng trả
nợ của từng khách hàng từ đó có định hướng cấp tín dụng phù hợp, cụ thể:
Khách hàng xếp hạng thuộc đối tượng 1 và 2 được BIDV đánh giá là khách
hàng có khả năng trả nợ tốt nên sẽ định hướng là “Ưu tiên cấp tín dụng”: BIDV tập
trung đáp ứng tối đa nhu cầu tín dụng của khách hàng (bao gồm cả việc xem xét cấp
19
tín dụng đối với các ngành, lĩnh vực BIDV hạn chế cấp tín dụng trong từng thời kỳ)
trên cơ sở phải đảm bảo giới hạn cấp tín dụng theo quy định của pháp luật.
Khách hàng xếp hạng thuộc đối tượng 3, 4, 5, 6 đuợc BIDV đánh giá là khách
hàng có khả năng trả nợ bình thường nên sẽ định hướng là “Cấp tín dụng bình
thường”: BIDV đáp ứng nhu cầu tín dụng của khách hàng trên cơ sở phải bảo đảm
định hướng tăng trưởng, phát triển tín dụng của BIDV trong cùng thời kỳ, xem xét
cấp tín dụng có bảo đảm một phần bằng tài sản, bảo lãnh của TCTD.
Khách hàng xếp hạng thuộc đối tượng 7, 8 được BIDV đánh giá là khách hàng
vẫn có khả năng trả nợ nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợnên sẽ định
hướng là “Cấp tín dụng có chọn lọc”: BIDV thực hiện chọn lọc các khách hàng mới,
có hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả, bảo đảm khả năng trả nợ, có tiềm năng
phát triển hoạt động sản xuất kinh doanh trong tương lai để tài trợ vốn. Thực hiện duy
trì quan hệ tín dụng ở mức cần thiết để hỗ trợ khách hàng đang quan hệ tiếp tục hoạt
động sản xuất kinh doanh, tạo nguồn thu trả nợ đối với dư nợ hiện tại, thực hiện từng
bước giảm dần dư nợ đối với khách hàng được đánh giá có khả năng tiếp tục suy
giảm. Hạn chế cho vay trung dài hạn đầu tư dự án.
Khách hàng xếp hạng thuộc đối tượng 9, 10 được BIDV đánh giá là khách
hàng có dấu hiệu không trả được nợ nên sẽ định hướng là “Kiểm soát cấp tín dụng”
hoặc không cấp tín dụng: BIDV xem xét cấp tín dụng ở mức tối thiểu đối với khách
hàng đang có quan hệ tín dụng để hỗ trợ khách hàng hoạt động tạo nguồn thu trả nợ
đối với dư nợ hiện tại. BIDV chỉ xem xét cho vay vốn lưu động, cấp bảo lãnh ngân
hàng và phát hành cam kết thanh toán theo phương thức cấp tín dụng theo món căn
cứ trên phương án kinh doanh hiệu quả, với nguyên tắc giảm dần dư nợ. Đối với
khách hàng mới thì không tiếp thị và không cấp tín dụng.
Nhìn chung cách BIDV xếp hạng khách hàng và chia thành 10 đối tượng thuộc
5 nhóm nợ khác nhau cũng phù hợp với cách phân loại nợ theo Thông tư số
02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013, cụ thể là khách hàng thuộc từ đối tượng 1 đến
đối tượng 6 thuộc nợ nhóm 1 là nhóm khách hàng có khả năng trả nợ; Khách hàng
20
thuộc đối tượng 7 và đối tượng 8 thuộc nợ nhóm 2 là nhóm khách hàng có khả năng
trả nợ nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ; Khách hàng thuộc đối tượng 9 và
đối tượng 10 thuộc nợ nhóm 3 là nhóm khách hàng mất khả năng trả nợ
2.3. Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
2.3.1. Một số nghiên cứu trên thế giới
Irakli Ninua (2008), để ước tính mối liên hệ giữa khoản tín dụng có TSBĐ với
khả năng trả nợ của KHDN tại ProTTHHedit Bank của Georgia từ năm 2004 - 2007,
tác giả sử dụng một mô hình Logit với TSBĐ 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 - Loss
Reserves). 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.
Các biến để ước lượng LLR trong mô hình của Irakli Ninua:
Biến phụ thuộc: Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR).
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 ngân hàng cho vay.
- Biến giả cho ngành công nghiệp của khách hàng.
Nguồn: Does a collateralized STCV have a higher probability to default? Irakli
Ninua (Khoản vay thế chấp có xác suất cao hơn để mặc định không?)
21
Kết quả nghiên cứu cho thấy 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 ngành 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
Andrea Ruth Coravos (2010), tác giả sử dụng mô hình Logit đa thức
(Multinomial Logistic Regressions Models) để đo lường khả năng trả nợ của khách
hàng là các KHDN quy mô nhỏ tại Community Development Financial Institutions
(CDFIs). Biến phụ thuộc kết quả khả năng trả nợ của khách hàng được xác định dựa
trên tình trạng thanh toán thực tế của khách hàng (“Strong”: chưa từng nợ quá hạn,
cơ cấu nợ; “Medium”: từng hơn 1 lần nợ quá hạn 30 ngày, từng nợ quá hạn 60 ngày,
từng cơ cấu nợ; “Weak”: từng nợ quá hạn 90 ngày, không trả nợ). Các biến độc lập
được đưa vào mô hình gồm biến: Xi đặc điểm người vay (kinh nghiệm quản lý, giới
tính giám đốc, điểm tín dụng cá nhân (Fico Score), mã ngành, thời gian kinh doanh,
nợ trước khi vay, doanh nghiệp mới; Yi đặc điểm khoản vay (thời gian vay, tỷ lệ bảo
lãnh của chính phủ đối với khoản vay doanh nghiệp, lãi suất, số tiền vay,...); Zi đặc
điểm người cho vay (lãi suất được Fed cấp vốn) và Mi đặc điểm vĩ mô (chỉ số S&P,
tỷ lệ thất nghiệp). Bộ dữ liệu chứa 530 khoản vay, trong đó bao gồm 229 khoản vay
22
doanh nghiệp nhỏ có bảo lãnh và 301 khoản vay doanh nghiệp nhỏ không có bảo lãnh
từ năm 2002 - 2007. Dữ liệu được lấy từ một mẫu không ngẫu nhiên, tập trung vào
các khoản vay “weak”, “medium”.
Kết quả nghiên cứu cho thấy kết quả hồi quy đa thức cho tất cả các khoản vay
với biến cơ sở là khoản vay "weak" đưa ra mô hình các yếu tố có ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ dựa trên các biến độc lập đã đề xuất ban đầu. Biến kinh nghiệm quản lý
tác động cùng chiều với khả năng trả nợ. Điểm FICO cá nhân càng cao thì khả năng
trả nợ của khách hàng càng tốt. Thời gian kinh doanh tác động cùng chiều với khả
năng trả nợ của khách hàng. Các khoản vay được chính phủ hỗ trợ bảo lãnh có khả
năng trả nợ kém. Thời gian vay có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ, vay
càng dài khả năng trả nợ của khách hàng càng kém. Số tiền vay càng lớn thì khả năng
trả nợ của khách hàng càng tốt. Biên độ lãi suất tín dụng càng cao so với lãi suất cơ
bản thì khả năng trả nợ càng kém. Tỷ lệ thất nghiệp càng cao thì khả năng khách
hàng càng trả nợ kém.
Gabriel Jiménez và Jesús Saurina (2004), nhóm tác giả sử dụng dữ liệu tất cả
các khoản vay của các TCTD (ngân hàng, quỹ tiết kiệm, hợp tác xã và cơ sở tài chính
tín dụng) ở Tây Ban Nha với giá trị món vay hơn 6.000 Euro với trên 3 triệu dữ liệu
quan sát. Để bao phủ dữ liệu cho toàn bộ một chu kỳ kinh tế, tác giả đã sử dụng dữ
liệu từ các tháng trong 5 năm 1987, 1990, 1993, 1997 và 2000.
Phương pháp tiếp cận đo lường khả năng vỡ nợ dựa trên một mô hình Logit nhị
thức (Binary Logistic Regressions Models) như sau:
Prob(yit = 1 / (xit, zt)) = Prob(y*
it >0 / (Xit, zt)) = F(α + X’it β + Z’t γ) Trong đó, Prob (Yit = 1 / (xi , Zt)) là xác suất vỡ nợ của khoản vay. Các biến
độc lập (Xit ) được xem xét đưa vào mô hình gồm các loại sản phẩm tín dụng, tiền
tệ, kỳ hạn, TSBĐ, số tiền vay, lĩnh vực kinh doanh, khu vực, loại hình TCTD. Để
kiểm soát các yếu tố kinh tế vĩ mô chung cho tất cả khách hàng doanh nghiệp đi
vay và các khoản vay, mô hình bổ sung một biến giả năm (Zt).
Kết quả nghiên cứu cho thấy khoản vay có TSBĐ có xác suất vỡ nợ cao hơn
so với khoản vay không có TSBĐ. Trong phạm vi khoản vay có TSBĐ, những
23
khoản vay có tỷ lệ TSBĐ cao có nguy cơ vỡ nợ thấp hơn những khoản vay có tỷ lệ
TSBĐ. Ngân hàng tiết kiệm có rủi ro tín dụng cao hơn so với NHTM, nguyên nhân
do mong muốn tăng nhanh quá mức thị phần tín dụng của ngân hàng tiết kiệm
trong khi thiếu hụt kiến thức kinh doanh. Theo loại sản phẩm tín dụng, tín dụng tài
chính là rủi ro cao nhất, tiếp theo là tín dụng thương mại. Tín dụng thương mại có
xu hướng ngắn hạn (dưới một năm) và được liên kết chặt chẽ với doanh thu công ty
và cơ bản được sử dụng để cung cấp vốn lưu động. Ngược lại, tài chính tín dụng có
xu hướng được sử dụng cho đầu tư dài hạn có kết quả mất nhiều thời gian để
chuyển hóa thành lợi nhuận. Khả năng vỡ nợ của các khoản vay bằng ngoại tệ là
đáng kể nhưng thấp hơn so với các khoản vay bằng đồng tiền quốc gia. Do đặc
điểm của các khoản vay ngoại tệ thường được giám sát kỹ lưỡng. Liên quan đến
thời gian vay, các khoản vay ngắn hạn là những khoản vay có nguy cơ cao nhất và
ngược lại đối với các khoản vay dài hạn (hơn 5 năm). Phát hiện này đi theo hướng
ngược lại của các giả thuyết tín hiệu của DBTCannery (1986) (tức là rủi ro tốt
muốn tăng nguồn vốn ngắn hạn) và được giải thích dựa trên cơ chế sàng lọc
KHDN và quản lý tín dụng hiệu quả. Khoản vay càng lớn thì khả năng vỡ nợ càng
thấp. Kết quả được giải thích dựa trên sự cẩn trọng của TCTD đối với khoản vay
lớn hơn là khoản vay nhỏ. Có một sự khác biệt khả năng trả nợ của KHDN giữa
các ngành kinh doanh và khu vực cấp tín dụng: ngành xây dựng (không có ý nghĩa
thống kê) là rủi ro nhất, tiếp theo là kinh doanh khách sạn và nhà hàng (có tính chất
vụ mùa). Ngành có nguy cơ thấp nhất là sản xuất và phân phối điện, khí đốt và
nước do được chi phối bởi các công ty lớn, thường có kết quả xếp hạng tín dụng
cao. Có sự khác biệt khả năng trả nợ giữa các khu vực cấp tín dụng. Liên quan đến
mối quan hệ ngân hàng, tác giả nhận định mối quan hệ với ngân hàng làm gia tăng
rủi ro tín dụng đối với khách hàng đó.
Kohansal và Mansoori (2009), các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay
của nông hộ ở tỉnh Khorasan - Razavi nước Iran. Nghiên cứu đã sử dụng mô hình
hồi quy Logit để ước lượng, trong đó biến phụ thuộc khả năng trả nợ được định
nghĩa có giá trị 1 nếu nông hộ trả nợ đúng hạn, ngược lại bằng 0 cho nông hộ trả nợ
24
không đúng hạn. Dữ liệu thu thập được từ bảng câu hỏi phỏng vấn cho 175 nông hộ
ở vùng nông thôn. Kết quả đã chỉ ra trong số 12 biến độc lập đưa vào mô hình ước
lượng thì 4 biến có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng thuận chiều với biến phụ thuộc
là kinh nghiệm canh tác, lượng vốn vay, giá trị tài sản thế chấp, thu nhập; 3 biến có
ý nghĩa thống kê và nghịch chiều với biến phụ thuộc là lãi suất vay, số tiền đề nghị
vay, số tiền đến hạn trả theo phân kỳ.
2.3.2. Một số nghiên cứu tại Việt Nam
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), nghiên cứu các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh Hậu Giang. Tác giả sử
dụng số liệu thu thập bằng cách phỏng vấn trực tiếp 436 nông hộ có vay vốn trong
năm 2009 và đến 31/12/2009 vẫn còn dư nợ, phương pháp nghiên cứu mô hình
Probit để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của
nông hộ. Kết quả cho thấy khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ có tương
quan thuận với thu nhập sau khi vay và số thành viên trong gia đình có thu nhập,
nhưng lại có tương quan nghịch với lãi suất đi vay. Ngoài ra, kết quả phân tích cho
thấy trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn của họ càng
cao. Cuối cùng, kết quả phân tích định lượng còn cho thấy rằng khả năng trả nợ
đúng hạn của những hộ đi vay vốn phục vụ cho sản xuất nông nghiệp có xác suất trả
nợ cao hơn những hộ vay vốn sử dụng cho mục đích phi nông nghiệp.
Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012), Nghiên cứu dùng phương pháp
định lượng để khảo sát những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh
nghiệp. Tác giả dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên các doanh nghiệp trên địa
bàn thành phố Cần Thơ, mẫu khảo sát gồm 214 doanh nghiệp, tác giả sử dụng thông
tin BCTC của doanh nghiệp gồm ba phần: Bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả
HĐKD và báo cáo lưu chuyển tiền tệ. Sau khi tính toán các chỉ số tài chính, tác giả
đưa vào mô hình hồi quy để ước lượng ảnh hưởng của chúng đến khả năng trả nợ
của doanh nghiệp.
Mô hình nghiên cứu như sau:
25
KNTRANO[P(Y=1)/P(Y=0)] = β0 + β1DBTC + β2DTTD + β3ROE + β4ROA +
β5DT+ β6VLD+ β7TK+ β8KNHD + β9QUYMO+
β10KN + β11CN+ β12TM+ ε
Kết quả cho thấy có 3 nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ doanh nghiệp đó
là đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ doanh nghiệp, ROA
càng cao thì khả năng trả nợ của doanh nghiệp càng tốt, dòng tiền mạnh sẽ có khả
năng thanh toán nợ vay tốt hơn.
Đoàn Thị Xuân Duyên (2013), tác giả đã nghiên cứu dạng mô hình Logit để
đo lường khả năng trả nợ của KHDN tại MHTM cổ phần Á Châu. Tác giả đã thu
thập số liệu từ năm 2010-2012 của 2.951 mẫu nghiên cứu trên 22.215 mẫu tổng thể.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 870 khách hàng không trả nợ tốt, 2.081 khách
hàng trả nợ tốt; 464 khách hàng không có khả năng trả nợ, 2.487 khách hàng không
có khả năng trả nợ.
Yếu tố ảnh hưởng:
- Biến “lai suat tin dung” tác động ngược chiều (-) với khả năng trả nợ của
KHDN, phù hợp với giả thiết ban đầu là lãi suất càng cao thì khả năng trả
nợ càng kém.
- Biến “quy mo”: tác động ngược chiều (-), quy mô của KHDN càng lớn thì
khả năng trả nợ càng kém, trái với giả thiết ban đầu.
- Biến “diem TS” và “TyleTSBD/Chovay”: có ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ của KHDN, kết quả ngược lại với quan điểm truyền thống về rủi ro
KHDN càng cao thì ngân hàng càng yêu cầu TSBĐ.
- Biến “diem phi TC”, “diem XHTD”, “Lnsauthue/TTS”,
“Lntruocthue&lai/TTS”, ”Doanhthu/TTS” và “VLD/TTS”. Hầu hết các biến
ảnh hưởng cùng chiều phù hợp với năng lực tài chính, phi tài chính càng cao
thì khả năng trả nợ của KHDN càng tốt.
Bùi Kim Yến, Nguyễn Thị Thanh Hoài (2015), đã sử dụng mẫu nghiên cứu
gồm 250 khách hàng là SME, trong đó có 36 khách hàng đang có nợ xấu. Nhóm 36
khách hàng đang có nợ xấu sẽ nhận giá trị Y=0; nhóm 214 khách hàng trả nợ tốt sẽ
26
nhận giá trị Y=1. Có 10 biến độc lập được tính toán từ BCTC của các công ty vào
năm 2012 là: Tiền/ Tổng tài sản, Nợ phải trả/ Nợ ngắn hạn, Tài sản ngắn hạn/ Nợ
ngắn hạn, Nợ ngắn hạn/ Vốn chủ sở hữu, Tổng nợ/ VSCH, Vòng quay vốn lưu
động, Doanh thu/ Tổng tài sản, Nợ phải trả/ Doanh thu, Lợi nhuận chưa phân phối/
Tổng tài sản, EBIT/ Tổng tài sản.
Kết quả nghiên cứu cho thấy phương trình:
LogeP(y = 1)/ P(Y = 0) = −5.5009 + 2.0101*X3 − 0.4111*X4 + 4.4743*X7
Mô hình được lựa chọn do tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức sai số
chuẩn hồi quy bằng 5%. Mô hình đã dự đoán đúng được 52,78% trường hợp doanh
nghiệp đang có nợ xấu; còn với các doanh nghiệp đang hoạt động hiệu quả, mô hình
dự đoán đúng 97,66% trường hợp. Tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình là 91,20%. Kết
quả mô hình nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ của DNVVN bao gồm: Hệ số thanh toán ngắn hạn, Nợ ngắn hạn/VCSH,
Doanh thu/Tổng tài sản.
Mức độ ảnh hưởng: chỉ tiêu có ảnh hưởng lớn nhất là X7: Doanh thu/Tổng tài
sản với hệ số hồi quy bằng 4.4743; tiếp theo là X3: Hệ số thanh toán ngắn hạn (Tài
sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn) với hệ số hồi quy là 2.0101 và cuối cùng là X4: Nợ
ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu với hệ số hồi quy là -0.4111. Chỉ tiêu X7 và X3 có tương
quan thuận với khả năng trả nợ của SME, chỉ tiêu X4 có tương quan nghịch với khả
năng trả nợ của khách hàng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả,
cũng như phù hợp với các nghiên cứu trước đây.
Lê Vũ Lộc (2016), Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay
đúng hạn của doanh nghiệp tại NHTM Cổ phần Ngoại thương Việt Nam
(Vietcombank), tác giả sử dụng mẫu dữ liệu 710 KHDN có quan hệ tín dụng với
Vietcombank trong năm 2014.
Tác giả sử dụng mô hình hồi quy logistic để nghiên cứu:
BANK + β8 CASH + β9 YEAR + β10DNNN + β11LS + β12 LOAN +
Y = β0 + β1 USE + β2 ROE + β3 EXP + β4 GENDER + β5 AGE +β6 SIZE +β7
β13 COLLATERAL + β14VLD
27
Trong đó, Biến phụ thuộc Y là khả năng trả nợ của doanh nghiệp, các biến độc
lập gồm mục đích sử dụng vốn, thu nhập sau khi vay, kinh nghiệm người điều hành,
giới tính người điều hành, tuổi người điều hành, quy mô doanh nghiệp, số lượng
ngân hàng cấp tín dụng, dòng tiền vào tài khoản ngân hàng, số năm hoạt động của
doanh nghiệp, loại hình doanh nghiệp nhà nước, lãi suất vay, số lượng tiền vay,
TSBĐ, vốn lưu động ròng.
Kết quả nghiên cứu đạt được như sau:
- Khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích (USE) có mối quan hệ đồng
biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Thu nhập sau khi vay (ROE) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ
vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Kinh nghiệm người điều hành (EXP) có mối quan hệ đồng biến với khả năng
trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Tuổi người điều hành (AGE) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ
vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ
vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Số lượng ngân hàng cấp tín dụng (BANK) có mối quan hệ đồng biến với khả
năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Dòng tiền vào tài khoản (CASH) có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả
nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
- Lãi suất vay (LS) có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ vay đúng
hạn của doanh nghiệp.
- Giá trị tài sản đảm bảo (COLLATERAL) có mối quan hệ đồng biến với khả
năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
28
Bảng 2.1: Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
Kết quả Yếu tố ảnh Stt Biến Nghiên cứu có liên quan nghiên hưởng cứu
Khả năng thanh Bùi Kim Yến, Nguyễn Thị Thanh 1 TTHH toán hiện hành Hoài (2015) +
Vốn lưu động Lê Vũ Lộc (2016); Bùi Kim Yến, 2 VLDR + ròng Nguyễn Thị Thanh Hoài (2015)
Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Đòn bẩy tài 3 DBTC Diềm (2012); Bùi Kim Yến, Nguyễn - chính Thị Thanh Hoài (2015)
Dòng tiền từ Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu 4 hoạt động kinh DTKD + Diềm (2012) doanh
Kohansal và Mansoori (2009);
Tỷ suất sinh lợi Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh 5 ROE + trên VSCH Bình (2011); Đoàn Thị Xuân Duyên
(2013); Lê Vũ Lộc (2016)
Quy mô doanh 6 QMDN Lê Vũ Lộc (2016) + nghiệp
Số năm hoạt 7 SNHD Andrea Ruth Coravos (2010) + động
Ngành xây
dựng có Ngành nghề Gabriel Jiménez và Jesús Saurina 8 NNKD khả năng kinh doanh (2004) trả nợ thấp
nhất
29
Dòng tiền qua 9 DTNH Lê Vũ Lộc (2016) + ngân hàng
Mục đích sử 10 MDVV Lê Vũ Lộc (2016) + dụng vốn vay
Andrea Ruth Coravos (2010);
Kohansal và Mansoori (2009); 11 Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Lãi suất cho vay LSCV Bình (2011); Đoàn Thị Xuân Duyên -
(2013); Lê Vũ Lộc (2016)
Irakli Ninua (2008); Đoàn Thị Xuân Số tiền cho vay STCV 12 Duyên (2013) -
Irakli Ninua (2008); Gabriel Jiménez
và Jesús Saurina (2004); Tỷ lệ TSBĐ/ Dư Kohansal và Mansoori (2009); Đoàn 13 nợ TSBĐ + Thị Xuân Duyên
(2013); Lê Vũ Lộc (2016)
2.4. Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp
Sau khi nghiên cứu các mô hình lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm về các
yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay, tác giả nhận định các yếu tố có khả năng
ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận như
sau:
Khả năng thanh toán hiện hành
Khả năng thanh toán hiện hành là thước đo khả năng thanh toán nợ ngắn hạn
của doanh nghiệp, cho biết khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn trong vòng 1
năm bằng các tài sản có khả năng chuyển hóa thành tiền trong vòng 1 năm tới.
Tỷ số khả năng thanh toán hiện hành được xác định bằng công thức:
Khả năng thanh toán hiện hành = (2.1) Tài sản ngắn hạn Nợ ngắn hạn
30
Tỷ số khả năng thanh toán hiện hành có được chấp thuận hay không tùy thuộc
vào giá trị trung bình ngành và so sánh với các tỷ số của năm trước. Tỷ số này lơn
hơn 1 thì đánh giá khả năng thanh toán nợ ngắn hạn của doanh nghiệp đảm bảo,
ngược lại tỷ số này nhỏ hơn 1 thì khả năng thanh toán của doanh nghiệp không đảm
bảo. Điều này đúng với thực tế tại BIDV Ninh Thuận, cụ thể trong 270 bộ hồ sơ
đưa vào quan sát thì có 35 bộ hồ sơ không trả nợ đúng hạn và trong 35 hồ sơ này có
tới 22 hồ sơ có khả năng thanh toán nhỏ hơn 1.
Khi giá trị của tỷ số này giảm có nghĩa là khả năng trả nợ ngắn hạn của doanh
nghiệp giảm và cũng là dấu hiệu báo trước những khó khăn tài chính tiềm tàng.
Ngược lại, khi tỷ số này cao hơn có nghĩa là khả năng thanh toán nợ của doanh
nghiệp tăng. Tuy nhiên khi giá trị của tỷ số này quá cao thì có nghĩa là doanh
nghiệp đã đầu tư quá nhiều vào tài sản ngắn hạn, điều này có thể do sự quản trị tài
sản ngắn hạn chưa hiệu quả nên còn có quá nhiều tiền mặt nhàn rỗi hay hàng tồn
kho và nợ phải thu cao, … Do vậy tỷ số khả năng thanh toán hiện hành của doanh
nghiệp từ 1-2 là vừa, nhưng trong thực tế khi đánh giá khả năng thanh toán cần phải
kết hợp với đặc điểm ngành nghề khác nhau, có ngành nghề có tỷ số cao, nhưng
cũng có ngành nghề có tỷ số thấp.
Vốn lưu động ròng
Vốn lưu động ròng còn được gọi là vốn kinh doanh, là phần tài sản lưu động
vượt quá các khoản nợ ngắn hạn, là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá năng lực
thanh toán của doanh nghiệp. Tình hình vốn lưu động không chỉ quan trọng đối với
nội bộ doanh nghiệp mà còn là một chỉ tiêu được dùng rộng rãi để ước lượng những
rủi ro tài chính của doanh nghiệp. Trên lý thuyết, trong trường hợp các nhân tố khác
như nhau, doanh nghiệp có vốn lưu động ròng càng cao càng tốt vì càng có thể thực
hiện được nhiệm vụ tài chính trong kỳ (Nguyễn Minh Kiều 2006).
Vốn lưu động ròng được xác định bằng công thức:
Vốn lưu động ròng = tài sản ngắn hạn – nợ ngắn hạn (2.2)
Với một doanh nghiệp hoạt động lành mạnh thì thường có vốn lưu động
dương. Ngược lại, vốn lưu động âm thể hiện doanh nghiệp đã sử dụng một phần nợ
31
ngắn hạn để tài trợ cho tài sản dài hạn, điều này thể hiện sự mất cân đối tài chính do
tài sản dài hạn có thời gian thu hồi vốn lâu dài trong khi các khoản nợ ngắn hạn sẽ
phải đáo hạn trong thời gian ngắn, doanh nghiệp rơi vào tình trạng thường xuyên
phải đảo nợ ngắn hạn (vay nợ mới trả nợ cũ) tạo ra tình trạng căng thẳng tài chính
và nếu ngân hàng từ chối cho vay thì điều này sẽ dẫn đến tình trạng doanh nghiệp
cạn kiệt tiền mặt và có thể phải dừng hoạt động do thiếu vốn lưu động.
Căn cứ vào dấu hiệu nhận biết rủi ro tín dụng theo tiêu chuẩn Basel II thì một
doanh nghiệp có rủi ro tín dụng khi xuất hiện ít nhất một trong các dấu hiệu: (1)
Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với các đối tác; (2) Vốn lưu động
ròng <0; (3) Giá trị thị trường của doanh nghiệp < Tổng nợ phải trả.
Như vậy có thể nói rằng vốn lưu động ròng càng nhỏ hơn 0 thì doanh nghiệp
có rủi ro tín dụng càng cao, hay nói cách khác khả năng trả nợ của doanh nghiệp
trong trường hợp này được đánh giá thấp. Điều này đúng với thực tế tại BIDV Ninh
Thuận, cụ thể trong 35 bộ hồ sơ không trả nợ đúng hạn thì có tới 22 hồ sơ của
khách hàng có vốn lưu động ròng âm.
Đòn bẩy tài chính
Bất kỳ một doanh nghiệp nào đều muốn thu lại lợi nhuận cao nhất từ số vốn bỏ
ra, vấn đề là làm sao doanh nghiệp chỉ bỏ ra số vốn thấp nhất nhưng vẫn thu được
lợi nhuận cao nhất. Muốn làm được điều này cần có công cụ đòn bẩy tài chính, là
việc doanh nghiệp sử dụng nguồn tài trợ có chi phí cố định (chủ yếu là nợ vay) để
gia tăng lợi nhuận trên VCSH. Doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy với hy vọng đạt lợi
nhuận cao hơn các định phí của nợ, tăng lợi nhuận trên VCSH. Đòn bẩy tài chính
dùng chi phí cố định làm điểm tựa, dùng sự thay đổi thu nhập trước thuế và lãi vay
là lực bẩy và cái cần được bẩy là lợi nhuận trên VCSH. Như vậy, đòn bẩy tài chính
đặt vào trọng tâm của tỷ số nợ. Trong việc điều hành chính sách của doanh nghiệp,
đòn bẩy tài chính là sự kết hợp giữa nợ phải trả và VCSH, do đó đòn bẩy tài chính
sẽ lớn trong các doanh nghiệp có tỷ trọng nợ phải trả cao hơn tỷ trọng của VCSH.
Ngược lại, đòn bẩy tài chính sẽ thấp khi tỷ trọng nợ phải trả nhỏ hơn tỷ trọng
VCSH. Tuy nhiên không phải bất kỳ trường hợp nào cũng sử dụng nợ vay đều có
32
lợi cho doanh nghiệp, vì gia tăng nợ là gia tăng rủi ro tài chính, nếu tổng tài sản
không có khả năng sinh ra một tỷ lệ lợi nhuận đủ lớn để bù đắp các chi phí tiền lãi
vay phải trả thì tỷ suất LNST trên VCSH bị giảm sút, lúc này lãi vay chính là gánh
nặng phải trả của doanh nghiệp, rủi ro mất khả năng chi trả nợ vay càng tăng lên.
Đây chính là nguyên nhân các chủ nợ chủ yếu là ngân hàng xem xét mức độ sử
dụng nợ trên VCSH trong giới hạn cho phép để đảm bảo khả năng thanh toán nợ
vay trong trường hợp doanh nghiệp rơi vào tình trạng mất khả năng tự chủ tài chính.
Theo nhiều nghiên cứu về mối quan hệ đòn bẩy tài chính và khả năng trả nợ vay của
doanh nghiệp nhận thấy mối quan hệ nghịch biến giữa đòn bẩy tài chính và khả
năng trả nợ của doanh nghiệp (Beattie và các tác giả, 2006). Nghiên cứu chỉ ra rằng
đòn bẩy tài chính càng cao thì khả năng trả nợ doanh nghiệp càng thấp. Đòn bẩy tài
chính sử dụng trong nghiên cứu được tính bằng công thức nợ vay trên VCSH:
Đòn bẩy tài chinh = (2.3) Nợ vay VCSH
Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh
Một doanh nghiệp tạo ra được nhiều tiền từ HĐKD thường được xem là có
khả năng chống đỡ rủi ro tốt hơn và ít bị vỡ nợ hơn, doanh nghiệp có dòng tiền
dương sẽ có khả năng làm tốt nghĩa vụ trả nợ trong khi một doanh nghiệp có dòng
tiền âm thì dễ đối diện với nguy cơ vỡ nợ. Trên thực tế có rất nhiều doanh nghiệp
vẫn có báo cáo lợi nhuận sau thuế dương, tuy nhiên thực chất doanh nghiệp đang
gặp khó khăn trong việc trang trải các chi phí và thanh toán nợ. Vậy nhân tố nào
quyết định khả năng hoàn trả nợ của doanh nghiệp? Ngân hàng khi xem xét cho
khách hàng vay vốn nhằm đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng đối với các
khoản vay tới hạn dựa vào các hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn. Tuy nhiên do
các hệ số này chỉ mang tính thời điểm (đầu kỳ, cuối kỳ) vì cơ sở tính toán dựa trên
số liệu của Bảng cân đối kế toán nên chỉ tiêu này không phản ánh đúng tình hình
thực tế. Nguyên nhân là do các nhà quản lý có thể dễ dàng ngụy tạo các chỉ số tài
chính đẹp trong thời điểm báo cáo. Một nguyên nhân khác mang tính khách quan là
do tính thời vụ của HĐKD mà tại thời điểm báo cáo, tài sản lưu động của doanh
33
nghiệp rất lớn như dự trữ hàng dịp lễ, tết, kinh doanh theo mùa, … làm cho khả
năng thanh toán nợ ngắn hạn tại thời điểm đó rất cao, tuy nhiên thực tế doanh
nghiệp không đủ khả năng thanh toán. Chính vì thế, để đánh giá chính xác tình hình
tài chính, cần xem xét đến hệ số khả năng trả nợ được tính toán dựa trên dòng tiền
thuần từ HĐKD của doanh nghiệp, hệ số này khắc phục được nhược điểm trên vì nó
được xác định cho cả kỳ kinh doanh và không phụ thuộc yếu tố mùa vụ. Có thể nói
dòng tiền là nhân tố phản ánh khá chính xác khả năng thanh toán của một doanh
nghiệp.
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu
Có rất nhiều quan điểm cho rằng quyết định vay nhiều hay ít có tương quan
đến lợi nhuận. Theo lý thuyết trật tự phân hạng thì các nhà quản lý doanh nghiệp
thường thích tài trợ các dự án bằng nguồn vốn sẵn có hơn, sau đó mới huy động các
nguồn vốn bên ngoài. Ngoài ra, doanh nghiệp không muốn huy động nhiều VCSH
nhằm tránh pha loãng quyền sở hữu, điều này lý giải rằng doanh nghiệp có lời
thường có tỷ lệ nợ vay thấp. Do vậy, tỷ suất sinh lợi trên VCSH (ROE) càng cao thì
doanh nghiệp càng dễ trả được nợ và muốn trả được nợ để tiếp tục vay nhằm khai
thác các cơ hội sinh lời cao. Ngoài ra, do thông tin bất đối xứng giữa ngân hàng hay
cổ đông và nhà quản lý doanh nghiệp nên chi phí sử dụng vốn từ nguồn bên ngoài
thường cao hơn chi phí sử dụng vốn hình thành từ lợi nhuận giữ lại. Như vậy, các
doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả thì sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn bởi có thể chủ
động sử dụng nguồn tự tài trợ với chi phí thấp để đầu tư.
ROE phản ánh hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp, cho biết 1 đồng VCSH
đầu tư vào kinh doanh đem lại mấy đồng lợi nhuận sau thuế. Nếu doanh nghiệp có
tỷ đồng số này càng cao, lợi nhuận để lại càng lớn thì quy mô vốn tự có sẽ ngày
càng tăng kết hợp với đầu tư thận trọng, thì tỷ đồng lệ VCSH/Tổng nguồn vốn sẽ
tăng dần, mức độ rủi ro khi cho vay doanh nghiệp giảm.
ROE = (2.4) LNST VCSH
34
Quy mô của doanh nghiệp
Theo lý thuyết đánh đổi thì quy mô của doanh nghiệp có tỷ lệ thuận với nợ
vay, các doanh nghiệp có quy mô lớn thường có ít rủi ro và chi phí phá sản thấp.
Các doanh nghiệp lớn thường sử dụng nợ vay dài hạn nhiều hơn trong khi các
doanh nghiệp nhỏ thường chủ yếu sử dụng nợ ngắn hạn. Ngoài ra các doanh nghiệp
lớn thường có dòng tiền ổn định hơn, khả năng phá sản cũng bé hơn so với doanh
nghiệp nhỏ. Do đó, doanh nghiệp có quy mô càng nhỏ, sự bất cân xứng thông tin
càng lớn. Doanh nghiệp có quy mô lớn thường công bố thông tin với bên ngoài
nhiều hơn các doanh nghiệp nhỏ. Sự bất cân xứng thông tin ít hơn đối với các doanh
nghiệp lớn làm cho các doanh nghiệp nhỏ khó có khả năng tiếp cận các khoản tín
dụng của ngân hàng và có xu hướng sử dụng vốn nhiều hơn. Hơn nữa, bởi vì các tài
sản của doanh nghiệp nhỏ thường có trị giá thấp, nó trở nên khó khăn cho họ để
thuyết phục những người cho vay rằng, họ sẽ có thể đủ sức thực hiện các cam kết
trước đó trong các trường hợp thanh lý. Bên cạnh đó, doanh nghiệp có quy mô nhỏ
rất nhạy cảm với những biến động xấu của môi trường kinh doanh và khả năng chịu
đựng rủi ro thấp hơn các doanh nghiệp có quy mô lớn nên dễ gặp thất bại và khó
thực hiện nghĩa vụ trả nợ.
Số năm hoạt động của doanh nghiệp
Những doanh nghiệp lâu năm có khả năng đánh giá được tình hình thị trường
tốt hơn và dễ thích nghi với những biến đổi của thị trường nên rủi ro hoạt động của
doanh nghiệp được hạn chế. Mặt khác, những doanh nghiệp lâu năm thường có thị
phần tương đối ổn định nên doanh thu và lợi nhuận ổn định. Điều này sẽ có ảnh
hưởng tích cực đến khả năng vay và trả nợ của doanh nghiệp (Võ Văn Dứt 2012).
Xét ở góc độ ngân hàng, đây là những khách hàng mang đến lợi nhuận ổn định cho
họ vì rủi ro phát sinh trong mối quan hệ tín dụng tương đối thấp. Bên cạnh đó,
doanh nghiệp hoạt động lâu năm trong lĩnh vực nào thì thường có một lượng lớn
kinh nghiệm, có lượng khách hàng quen thuộc và các nhà cung cấp truyền thống có
tiềm lực mạnh, lợi thế cạnh tranh càng nhiều, kinh doanh càng thuận lợi.
35
Ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp
Mỗi ngành nghề kinh doanh có những đặc điểm, tính chất hoạt động khác nhau
gây ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp hoạt động
trong các lĩnh vực khác nhau cũng sẽ có khả năng trả nợ không giống nhau bởi khác
biệt về đặc điểm kinh doanh cũng như các các yếu tố nội tại của chính bản thân
doanh nghiệp. Tương ứng với mỗi thời kỳ kinh tế, ngân hàng thường có những ưu
tiên và hạn chế nhất định đối với hoạt động cho vay một số ngành nghề kinh doanh.
Theo định hướng của NHNN Việt Nam hiện nay các ngành bị thu hẹp cho vay và
giám sát chặt chẽ giai đoạn hiện nay là BOT và BT giao thông, bất động sản, xây
dựng, chứng khoán. Đồng thời chuyển dịch cơ cấu tín dụng theo hướng ưu tiên tập
trung vốn cho sản xuất, kinh doanh, đặc biệt là đáp ứng đầy đủ và kịp thời nhu cầu
vốn đối với các lĩnh vực ưu tiên gồm: Nông nghiệp, nông thôn, xuất khẩu, công
nghiệp hỗ trợ, doanh nghiệp nhỏ và vừa, doanh nghiệp ứng dụng công nghệ cao.
Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng
Xét ở góc độ ngân hàng cho vay, việc kiểm soát được dòng tiền của doanh
nghiệp đi vay chảy vào ngân hàng là rất quan trọng vì qua dòng tiền chuyển về,
ngân hàng có thể đánh giá được doanh thu hoạt động của doanh nghiệp có thường
xuyên hay không, tình hình luân chuyển vốn có tốt không, tỷ trọng doanh thu tiền
về so với doanh số tài trợ vốn của ngân hàng có tương xứng không, qua đó có thể
kiểm tra được mục đích sử dụng vốn của khách hàng, …
Dòng tiền chuyển về ngân hàng cũng là một dấu hiệu rất quan để ngân hàng
đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Tuy nhiên việc kiểm soát dòng tiền là
không dễ dàng thực hiện được, vì trong tình hình thị trường cạnh tranh như hiện
nay, các doanh nghiệp có xu hướng đặt mối quan hệ với nhiều ngân hàng để được
hưởng các chính sách ưu đãi hơn về phí dịch vụ, lãi suất vay, ... Ngoài ra một số
doanh nghiệp có doanh thu bằng tiền mặt nên rất khó kiểm soát dòng tiền của khách
hàng. Thông thường để kiểm soát dòng tiền của khách hàng, đối với trường hợp
khách hàng chỉ quan hệ duy nhất với một ngân hàng thì khi cấp tín dụng ngân hàng
thường có điều kiện là yêu cầu khách hàng tập trung toàn bộ doanh thu từ HĐKD
36
về tài khoản tiền gửi của khách hàng mở tại chính ngân hàng đó, còn trường hợp
khách hàng quan hệ với nhiều tổ chức tín dụng thì yêu cầu khách hàng tập trung
doanh thu từ HĐKD về tối thiểu bằng tỷ lệ tài trợ vốn vay của ngân hàng.
Trong quan hệ với ngân hàng, doanh nghiệp sẽ có sự ưu tiên, ví dụ như tập
trung phần lớn nhu cầu vay vào ngân hàng A (do lãi suất vay thấp nhất), thanh toán
xuất nhập khẩu qua ngân hàng B (vì phí rẻ), gửi tiền vào ngân hàng C (lãi suất tiền
gửi cao)… để tối đa hóa hiệu quả hoạt động của mình. Đây là vấn đề nan giải cho
các ngân hàng khi cấp tín dụng cho khách hàng. Vì thực tiễn cho thấy, khi doanh
nghiệp hoạt động bình thường, có lợi nhuận, khả năng thanh toán nợ vay đúng hạn
cho các ngân hàng là như nhau. Nhưng trong trường hợp phát sinh các sự kiện bất
khả kháng, sự kiện bất lợi gây ảnh hưởng xấu đến hoạt động doanh nghiệp, ngân
hàng được ưu tiên trả nợ trước sẽ là ngân hàng được doanh nghiệp tập trung thị
phần tiền gửi lớn (hoặc thậm chí ngân hàng này có thể chủ động thu hồi nợ vay khi
tiền vào tài khoản theo thỏa thuận giữa hai bên). Các ngân hàng còn lại sẽ phải đối
mặt với rủi ro khách hàng không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn.
Mục đích sử dụng vốn vay
Cho vay là hình thức cấp tín dụng, theo đó TCTD giao hoặc cam kết giao cho
khách hàng một khoản tiền để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian
nhất định theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi. Như vậy mục
đích sử dụng vốn vay được xác định theo thỏa thuận cụ thể khi tổ chức tín dụng
chuyển vốn cho khách hàng. Khách hàng vay có nghĩa vụ phải đảm bảo sử dụng
vốn vay đúng mục đích đã thoả thuận trong hợp đồng tín dụng.
Trong năm những qua, các phương tiện thông tin đại chúng đã công bố nhiều
trường hợp khách hàng vay mất khả năng thanh toán, không trả được nợ và gây
thiệt hại lớn cho nhiều ngân hàng, ví dụ như: trường hợp Công ty Nông thủy sản
Tây Nam, Công ty Đồng Bằng Xanh, Công ty Nam Bộ Cửu Long lập khống hồ sơ
vay, nâng khống giá trị tài sản bảo đảm để vay và sử dụng vốn vay sai mục đích gây
thiệt hại về tài sản cho Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn chi nhánh
Cần Thơ số tiền hơn 304 tỷ đồng; Trường hợp khác như 7 doanh nghiệp thủy sản
37
(DNTN Ngọc Sinh, Công ty TTHH Nhật Đức, Công ty TTHH chế biến thủy sản
xuất nhập khẩu Minh Châu, Công ty cổ phần thực phẩm Đại Dương, Công ty
TTHH xuất nhập khẩu Nam Thành, Công ty TTHH chế biến và xuất nhập khẩu Việt
Hải, Xí nghiệp kinh doanh chế biến thủy sản và xuất khẩu Ngọc Sinh) do kinh
doanh không hiệu quả, nhiều công ty thủy sản này đã lập hồ sơ vay vốn sai sự thật
để chiếm đoạt trên 1.000 tỷ đồng của Ngân hàng Phát triển Việt Nam chi nhánh
Minh Hải (Nguồn tác giả thu thập trên internet).
Một trong các vấn đề rất đáng lưu tâm, sau khi xem xét những trường hợp trên,
là trách nhiệm của ngân hàng trong việc kiểm soát mục đích sử dụng vốn vay của
khách hàng, vì hầu hết các trường hợp xác định nguyên nhân nợ quá hạn là do
nguồn vốn vay của ngân hàng đã bị khách hàng chiếm dụng để sử dụng vào việc
khác như mua bất động sản, xây dựng nhà xưởng, tiêu dùng cá nhân, … hay nói
cách khác là sử dụng vốn không đúng mục đích.
Một số các nghiên cứu gần đây cũng đề cập đến ảnh hưởng của việc sử dụng
vốn không đúng mục đích đến khả năng phát sinh nợ xấu. Vũ Công Ty (2012) đã
chỉ ra một trong những nguyên nhân chính gây ra nợ quá hạn chính là việc sử dụng
vốn không đúng mục đích. Biểu hiện của việc này có thể liệt kê như: (1) Dùng nợ
ngắn hạn đầu tư dài hạn, khi đang gặp khó khăn về vốn, việc doanh nghiệp lấy vay
ngắn hạn cho đầu tư dài hạn là khá phổ biến. Ví dụ: Tập đoàn Thái Hòa dùng tới
263 tỷ đồng các khoản nợ ngắn hạn, trong đó chủ yếu là nợ quá hạn, để đầu tư dài
hạn, dẫn đến mất cân đối tài chính nghiêm trọng, phải phát mại tài sản để trả nợ
ngân hàng khi các khoản nợ đến thời gian thu hồi. Từ một doanh nghiệp tư nhân lớn
trong sản xuất và chế biến nông sản, đến giữa năm 2012, Tập đoàn Thái Hòa đã
phải đứng trước bờ vực phá sản. Bài học nói trên cho thấy, việc sử dụng vốn sai
nguyên tắc (dùng vốn ngắn hạn đầu tư dài hạn) là con đường ngắn nhất dẫn tới nợ
quá hạn, nợ xấu cho doanh nghiệp và hệ thống ngân hàng; (2) Dùng vốn vay đầu tư
ra ngoài ngành (trong đó phần lớn là bất động sản), cùng với chứng khoán, bất động
sản được xếp vào nhóm lĩnh vực cho vay tiềm ẩn nhiều rủi ro với các ngân hàng. Vì
vậy, trong nhiều quyết sách, Chính phủ và NHNN luôn yêu cầu kiểm soát chặt tín
38
dụng cho vay trong những lĩnh vực này. Theo thống kê của NHNN cho biết tỷ trọng
dư nợ cho vay bất động sản của ngành ngân hàng Việt Nam hiện nay đang chiếm
7,5% tổng dư nợ. Tuy nhiên nếu phân loại cho vay bất động sản đúng thực chất,
cộng cả cho vay tiêu dùng, trong đó có cho vay sửa chữa nhà, cho vay xây nhà, ...
nhưng thực chất là cho vay bất động sản thì tỷ trọng dư nợ thực cho vay bất động
sản ước chừng lên tới 20%. Tính đến nay, tổng dư nợ nền kinh tế khoảng 6,8 triệu
tỷ đồng, với tỷ trọng cho vay bất động sản là 20% tổng dư nợ, con số tuyệt đối cho
vay ngành này phải lên đến 1,36 triệu tỷ đồng, đây là con số rất lớn. Tỉ lệ này khá
cao so với một số nước, tại Mỹ tín dụng bất động sản chỉ khoảng 8-10% tổng dư nợ
toàn nền kinh tế, tại Thái Lan khoảng 6%, tại Malaysia khoảng 7%, ...
Lãi suất cho vay
Theo Trương Đông Lộc (2011), nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ vay đúng hạn của hộ nông nghiệp ở tỉnh Hậu Giang, lãi suất luôn là vấn
đề được người đi vay quan tâm, đặc biệt là nông hộ vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến
kết quả sản xuất kinh doanh của họ. Kết quả phân tích bằng mô hình probit cho thấy
lãi suất có mối liên quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông
hộ. Cụ thể nếu lãi suất càng cao thì khả năng trả nợ vay càng thấp và ngược lại (có ý
nghĩa thống kê ở mức 1%).
Trong giáo trình về phân tích khả năng trả nợ của Nguyễn Thị Ngọc Trang và
Nguyễn Thị Liên Hoa (2008), một trong các chỉ số thường được sử dụng để đánh
giá khả năng thanh toán của doanh nghiệp là hệ số khả năng thanh toán lãi vay,
được tính bằng tỷ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/lãi vay (Ebit). Công thức này
cho thấy lãi vay của doanh nghiệp càng lớn thì khả năng thanh toán càng giảm (với
giả định lợi nhuận trước thuế và lãi không đổi), đồng nghĩa với khả năng trả nợ sẽ
giảm sút theo. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế tại BIDV Ninh Thuận, đặc
biệt là giai đoạn 2009-2011 khi lãi suất cho vay lên đến mức cao nhất 18%/năm,
hầu hết các doanh nghiệp đều kinh doanh không hiệu quả, lợi nhuận không đủ bù
đắp chi phí lãi vay dẫn đến nợ quá hạn tại BIDV Ninh Thuận phát sinh rất cao.
Trong khi giai đoạn 2006-2008, lãi suất cho vay bình quân ở mức 8-10%/năm, các
39
doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận phát triển tốt, hầu như rất ít trường hợp phát
sinh nợ quá hạn.
Số tiền cho vay
Trên lý thuyết, một doanh nghiệp sử dụng nợ sẽ có khả năng tạo được kết quả
HĐKD tốt hơn 100% VCSH do tận dụng lợi ích từ lá chắn thuế của nợ. Tuy nhiên
khi gia tăng việc sử dụng nợ sẽ đồng thời làm gia tăng chi phí khánh tận tài chính,
gia tăng khả năng phá sản và sẽ làm giảm giá trị doanh nghiệp, do đó cấu trúc tài
chính tối ưu là cấu trúc đỏi hỏi phải cân bằng giữa lợi ích do sử dụng nợ và chi phí
khánh tận tài chính. Điều này cũng hàm nghĩa rằng khi doanh nghiệp sử dụng nợ
vay càng lớn, vượt quá mức kiểm soát thì khả năng phá sản, không hoàn trả được
nợ càng lớn.
Tỷ lệ tài sản bảo đảm
Theo Điều 15 Thông tư số 39/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016: “Việc áp
dụng biện pháp bảo đảm tiền vay hoặc không áp dụng biện pháp bảo đảm tiền vay
do tổ chức tín dụng và khách hàng thoả thuận. Việc thỏa thuận về biện pháp bảo
đảm tiền vay của tổ chức tín dụng với khách hàng phù hợp với quy định của pháp
luật về biện pháp bảo đảm và pháp luật có liên quan”.
Như vậy, theo quy định trên thì tổ chức tín dụng được cho vay không áp dụng
biện pháp bảo đảm tiền vay. Tuy nhiên thực tế hiện nay, ngoại trừ cho vay tiêu dùng
nhân thì phần lớn các ngân hàng thường yêu cầu khách hàng vay phải có TSBĐ, đặc
biệt là đối với các KHDN. Quy định TSBĐ được thực hiện nhằm đáp ứng hai mục
tiêu của ngân hàng cho vay: thứ nhất, nếu người vay không có khả năng hoàn trả thì
người cho vay có quyền thu giữ và bán TSBĐ để thu hồi lại khoản tiền đã cho vay;
thứ hai, việc thế chấp tài sản sẽ tạo ra lợi thế về tâm lý cho người cho vay, bởi vì
các tài sản cụ thể đã được dùng để thế chấp cho khoản vay nên người vay sẽ cảm
thấy cần phải làm việc tích cực hơn để thanh toán nợ của mình và tránh khả năng để
mất những tài sản có giá trị. Hay nói cách khác, khả năng trả nợ của người vay tiền
trong trường hợp có TSBĐ sẽ được đánh giá cao hơn.
40
Tóm tắt chương 2
Trong Chương 2, luận văn đã hệ thống hóa lý luận về nợ vay, khả năng trả nợ
của khách hàng, vai trò đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng và đặc điểm đánh
giá khả năng trả nợ vay của KHDN. Tác giả cũng đã tổng hợp và phân tích 03 mô
hình lý thuyết (mô hình 5C, mô hình 5P và XHTD nội bộ) về đánh giả khả năng trả
nợ vay. Ngoài ra, tác giả đã thu thập 04 nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài, 05
nghiên cứu trong nước có liên quan và lập bảng tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến
khả năng trả nợ vay. Trên cơ sở lý thuyết và phân tích các nghiên cứu thực nghiệm,
tác giả đối chiếu với thực tế tại BIDV Ninh Thuận để xác định các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp tại BIDV gồm 13 yếu tố.
41
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 2 đã trình bày một số khái niệm, các mô hình lý thuyết về đánh giá
khả năng trả nợ của doanh nghiệp và các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng, từ đó nhận định các yếu tố có khả
năng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận.
Chương 3 sẽ trình bày các giả thuyết nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, dữ liệu
nghiên cứu và trình tự nghiên cứu.
3.1. Giả thuyết nghiên cứu
Để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp tại
BIDV Ninh Thuận, tác giả lựa chọn và xác định mô hình giả định sẽ có 13 biến độc
lập và 1 biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc đo lường khả năng trả nợ của khách hàng là
biến nhị phân, trên cơ sở tổng hợp các mô hình lý thuyết và các nghiên cứu thực
nghiệm liên quan, tác giả đặt ra các giả thuyết nghiên cứu để xác định mô hình
nghiên cứu như sau:
Giả thuyết 1: Khả năng thanh toán hiện hành có mối quan hệ đồng biến với
khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Khi giá trị của tỷ số khả năng thanh toán
giảm có nghĩa là khả năng trả nợ ngắn hạn của doanh nghiệp giảm và cũng là dấu
hiệu báo trước những khó khăn tài chính tiềm tàng. Ngược lại, khi tỷ số này cao
hơn có nghĩa là khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp tăng.
Giả thuyết 2: Vốn lưu động ròng có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả
nợ vay của doanh nghiệp. Với một doanh nghiệp hoạt động lành mạnh thì thường
có vốn lưu động dương. Ngược lại, vốn lưu động âm thể hiện doanh nghiệp đã sử
dụng một phần nợ ngắn hạn để tài trợ cho tài sản dài hạn, điều này thể hiện sự mất
cân đối tài chính. Ngoài ra theo tiêu chuẩn Basel II thì một trong các dấu hiệu cho
thấy doanh nghiệp có rủi ro tín dụng là Vốn lưu động ròng <0. Như vậy có thể nói
rằng vốn lưu động ròng càng nhỏ hơn 0 thì doanh nghiệp có rủi ro tín dụng càng
cao, hay nói cách khác khả năng trả nợ của doanh nghiệp trong trường hợp này
được đánh giá thấp.
42
Giả thuyết 3: Đòn bẩy tài chính có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả
nợ vay của doanh nghiệp. Theo nhiều nghiên cứu về mối quan hệ đòn bẩy tài chính
và khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp nhận thấy mối quan hệ nghịch biến giữa
đòn bẩy tài chính và khả năng trả nợ của doanh nghiệp (Beattie và các tác giả,
2006). Nghiên cứu chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính càng cao thì khả năng trả nợ doanh
nghiệp càng thấp.
Giả thuyết 4: Dòng tiền từ HĐKD có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả
nợ vay của doanh nghiệp. Một doanh nghiệp tạo ra được nhiều tiền từ HĐKD
thường được xem là có khả năng chống đỡ rủi ro tốt hơn và ít bị vỡ nợ hơn, doanh
nghiệp có dòng tiền dương sẽ có khả năng làm tốt nghĩa vụ trả nợ trong khi một
doanh nghiệp có dòng tiền âm thì dễ đối diện với nguy cơ vỡ nợ.
Giả thuyết 5: ROE có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay của
doanh nghiệp. ROE phản ánh hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp, doanh
nghiệp có tỷ đồng số này càng cao chứng tỏ doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả,
nguồn trả nợ đảm bảo, do đó khả năng trả nợ sẽ tốt hơn.
Giả thuyết 6: Quy mô của doanh nghiệp có mối quan hệ đồng biến với khả
năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Thực tiễn cho thấy, doanh nghiệp có quy mô lớn
sẽ có khả năng chịu đựng tốt hơn đối với tình hình thị trường khó khăn, do đó khả
năng khả nợ vay cũng cao hơn. Điều này có thể minh chứng trong giai đoạn nền
kinh tế suy thoái những năm 2008 – 2013, phần lớn những doanh nghiệp phá sản
đều là doanh nghiệp có quy mô nhỏ, mức vốn thấp.
Giả thuyết 7: Số năm hoạt động của doanh nghiệp có mối quan hệ đồng biến
với khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Những doanh nghiệp lâu năm có khả
năng đánh giá được tình hình thị trường tốt hơn và dễ thích nghi với những biến đổi
của thị trường nên rủi ro hoạt động của doanh nghiệp được hạn chế. Mặt khác,
những doanh nghiệp lâu năm thường có thị phần tương đối ổn định nên doanh thu
và lợi nhuận ổn định nên khả năng trả nợ tốt hơn.
Giả thuyết 8: Các doanh nghiệp hoạt động xây lắp có mối quan hệ nghịch biến
với khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Phạm vi đề tài nghiên cứu là các doanh
43
nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận, hiện nay các doanh nghiệp
đang quan hệ tại BIDV Ninh Thuận chủ yếu là hoạt động xây lắp chiếm tỷ trọng lớn
(gần 40%), còn lại là hoạt động trong các lĩnh vực khác. Tình hình xây lắp trên địa
bàn trong những năm gần đây gặp nhiều khó khăn do chính phủ thắt chặt chính sách
đầu tư công nên khả năng trả nợ của các doanh nghiệp hoạt động xây lắp bị suy
giảm. Ngoài ra theo nghiên cứu của Gabriel Jiménez và Jesús Saurina (2004), một
sự khác biệt khả năng trả nợ của KHDN giữa các ngành kinh doanh và khu vực cấp
tín dụng: ngành xây dựng là rủi ro nhất, tiếp theo là kinh doanh khách sạn và nhà
hàng (có tính chất vụ mùa). Ngành có nguy cơ thấp nhất là sản xuất và phân phối
điện, khí đốt và nước do được chi phối bởi các công ty lớn, thường có kết quả xếp
hạng tín dụng cao
Giả thuyết 9: Có mối quan hệ đồng biến giữa dòng tiền vào tài khoản ngân
hàng và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng. Dòng tiền chuyển về ngân
hàng là một dấu hiệu rất quan để ngân hàng đánh giá khả năng trả nợ của doanh
nghiệp, nếu doanh nghiệp có dòng tiền luân chuyển qua ngân hàng thường xuyên
chứng tỏ tình kinh doanh của doanh nghiệp đang ổn định, khả năng bán hàng và thu
hồi công nợ tốt nên khả năng trả nợ cũng tốt hơn.
Giả thuyết 10: Có mối quan hệ đồng biến giữa việc sử dụng vốn vay đúng mục
đích và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng. Thực thiễn cho thấy hầu hết
các trường hợp xác định nguyên nhân nợ quá hạn là do nguồn vốn vay của ngân
hàng đã bị khách hàng chiếm dụng để sử dụng vào việc khác như mua bất động sản,
xây dựng nhà xưởng, tiêu dùng cá nhân, … hay nói cách khác là sử dụng vốn không
đúng mục đích. Một số các nghiên cứu gần đây cũng đề cập đến ảnh hưởng của việc
sử dụng vốn không đúng mục đích đến khả năng phát sinh nợ xấu. Vũ Công Ty
(2012) đã chỉ ra một trong những nguyên nhân chính gây ra nợ quá hạn chính là
việc sử dụng vốn không đúng mục đích.
Giả thuyết 11: Lãi suất vay của doanh nghiệp có mối quan hệ nghịch biến
giữa với khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng. Một trong các chỉ số
thường được sử dụng để đánh giá khả năng thanh toán của doanh nghiệp là hệ số
44
khả năng thanh toán lãi vay, được tính bằng tỷ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/lãi
vay (Ebit). Công thức này cho thấy lãi vay của doanh nghiệp càng lớn thì khả năng
thanh toán càng giảm (với giả định lợi nhuận trước thuế và lãi không đổi), đồng
nghĩa với khả năng trả nợ sẽ giảm sút theo.
Giả thuyết 12: Có mối quan hệ nghịch biến giữa số tiền vay và khả năng trả
nợ vay đúng hạn của khách hàng. Khi doanh nghiệp sử dụng nợ vay càng lớn, vượt
quá mức kiểm soát thì khả năng phá sản, không hoàn trả được nợ càng lớn.
Giả thuyết H13: Có mối quan hệ đồng biến giữa TSBĐ và khả năng trả nợ vay
của doanh nghiệp. Việc thế chấp tài sản sẽ tạo ra lợi thế về tâm lý cho người cho
vay, bởi vì các tài sản cụ thể đã được dùng để thế chấp cho khoản vay nên người
vay sẽ cảm thấy cần phải làm việc tích cực hơn để thanh toán nợ của mình và tránh
khả năng để mất những tài sản có giá trị. Hay nói cách khác, khả năng trả nợ của
người vay tiền trong trường hợp có TSBĐ sẽ được đánh giá cao hơn.
3.2. Mô hình nghiên cứu
3.2.1. Mô hình Logistic
Do biến phụ thuộc trong đề tài là khả năng trả nợ vay đúng hạn (biến nhị phân
chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1), nên đề tài có thể sử dụng một số mô hình cơ bản để phân
tích như: mô hình phân tích đa nhân tố (MDA), mô hình Probit, mô hình hồi quy
Binary Logistic (gọi tắt là mô hình Logistic), … Trong đó, mô hình MDA được sử
dụng rộng rãi trước những năm 1980, nhược điểm của mô hình này là các biến độc
lập phải tuân theo các giả định: có phân phối chuẩn, có hệ số tương quan thấp hoặc
không tương quan, ma trận hiệp phương sai của các nhóm là như nhau, … mà thực
tế các biến độc lập đôi khi rất khó để thỏa mãn được các yêu cầu này.
Từ các hạn chế đó, sau những năm 1980 thì mô hình Logistic được sử dụng
nhiều hơn và mang lại hiệu quả cao hơn trong phân tích. Lý do là mô hình Logistic
không có bất cứ giả thiết nào về phân phối của các biến độc lập, kiểm định thống kê
không phức tạp, có thể điều chỉnh hàm phi tuyến dễ dàng, các biến độc lập định tính
thông qua việc thiết lập biến giả có thể chuyển thành định lượng.
45
Biến Ký hiệu Loại
Phụ thuộc Y Nhị phân
Độc lập Liên tục hoặc rời rạc Xi
Nguồn: Maddala (1984)
- Y đóng vai trò là biến phụ thuộc và là biến nhị phân, chỉ có thể nhận hai
giá trị 0 hoặc 1, cụ thể là:
Y=
- Xi là biến độc lập, thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến khách hàng
Mô hình hồi quy Logistic trong phân tích hhả năng trả nợ vay:
Trong đó,
- P (Y = 1) : Xác suất có khả năng trả nợ vay
- P (Y = 0) : Xác suất không trả nợ vay
- Ln: Log của cơ số e (e = 2,714)
: Các cơ số của các biến -
- : Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay
Như vậy, với các nhân tố có ảnh hưởng tới khách hàng được xác định trước
chúng ta có thể xác định được xác suất khách hàng đó trả được nợ. Với xác suất trả
được nợ càng cao thì khách hàng đó càng ít rủi ro tín dụng và ngược lại. Theo
phương trình tính xác suất khả năng trả nợ ở trên, chúng ta cần ước lượng giá trị
hợp lý của Y, để làm được đều này chúng ta cần tính toán các giá trị để ước lượng
hệ số beta. Ngày nay, phương pháp ước lượng các hệ số beta đã được tự động hóa
dựa trên một số phần mềm kinh tế lượng như Eviews, SPSS,… Trong nghiên cứu
thực nghiệm, người ta có thể tìm cách bỏ đi một số biến mà vai trò giải thích cho
biến Y không đủ lớn (hệ số không có ý nghĩa thống kê), nhằm tránh hiện tượng biến
độc lập có tương quan lẫn nhau làm sai lệch kết quả mô hình.
46
Một mô hình được coi là thành công hay không phụ thuộc chủ yếu vào tính
chính xác của kết quả dự báo thu được từ mô hình đó. Do biến Y chỉ có thể nhận 2
giá trị là 0 với 1, do vậy người ta đưa vào 1 ngưỡng xác suất để xếp khách hàng vào
mức 0 hoặc 1 (tương ứng với không có khả năng trả nợ hoặc có khả năng trả nợ).
Ngưỡng xác suất ở đây thường được lấy là 0,5 tức là nếu xác suất khách hàng
trả được từ 0,5 trở lên, khi đó xếp khách hàng vào nhóm trả nợ được. Nếu xác suất
khách hàng trả được nợ nhỏ hơn 0,5 khi đó xếp khách hàng vào nhóm không trả nợ
được. Sau đó so sánh việc xếp loại khách hàng này với thực tế trả nợ của họ xem tỷ
lệ đúng là bao nhiêu, đó chính là độ chính xác của kết quả dự báo.
Mô hình Logistic là mô hình định lượng nên có ưu điểm là khắc phục được
những nhược điểm của mô hình định tính, thể hiện sự khách quan, nhất quán, không
phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng; Mô hình Logistic có kỹ thuật đo
lường rủi ro tín dụng khá đơn giản, dễ thực hiện bằng phần mềm chuyên dụng (như
Eview, SPSS); Ngoài ra mô hình Logistic có thể là cơ sở để ngân hàng phân loại
khách hàng và nhận diện rủi ro. Thông qua kết quả từ mô hình, chúng ta có thể ước
lượng được xác suất không trả được nợ của khách hàng, từ đó ngân hàng có thể xác
định được doanh nghiệp nào có khả năng trả nợ, doanh nghiệp không có khả năng
trả nợ và giúp ngân hàng chủ động trong việc đưa ra những biện pháp hạn chế rủi
ro. Một ưu điểm nổi bật của mô hình Logistic so với mô hình XHTD truyền thống,
có thể đo lường vai trò của các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng;
Mô hình Logistic có thể dễ dàng hiệu chỉnh hoặc thêm bớt các biến định tính và
định lượng nhằm xác định cụ thể tác động của các yếu tố tới rủi ro tín dụng là như
thế nào.
Nhược điểm mô hình là đòi hỏi phải có một số lượng dữ liệu đủ lớn cho mỗi
phạm trù trong số liệu thống kê trong quá trình xử lý dữ liệu. Trong trường hợp biến
độc lập có số lượng biến hiển thị quá thấp, mô hình có thể mắc phải lỗi bỏ qua tác
động của biến trên kết quả biến phụ thuộc; Do chỉ sử dụng phương pháp định lượng
nên kết quả mô hình có thể trái ngược hoàn toàn với lý thuyết và không có chức
năng giải thích nguyên nhân kết quả mô hình; Mô hình không thể ứng dụng đối với
47
các trường hợp doanh nghiệp khiếm khuyết dữ liệu hoặc các trường hợp doanh
nghiệp có cấu trúc tài chính đặc biệt.
3.2.2. Mô hình nghiên cứu
Qua xem xét các lý thuyết cũng như nghiên cứu thực nghiệm kết hợp với dữ
liệu thu thập được và đánh giá ưu nhược điểm của mô hình, luận văn đề xuất mô
hình hồi quy Logistic để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của
KHDN tại BIDV Ninh Thuận
Trong bài nghiên cứu này, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng
hạn của doanh nghiệp được đưa vào mô hình nghiên cứu chính của đề tài bao gồm:
KNTN (Y) = β0 + β1 TTHH + β2 VLDR+ β3 DBTC + β4 DTKD + β5 ROE +
β6 QMDN + β7 SNHD + β8 NNKD + β9 DTNH + β10 MDVV +
(3.1) β11 LSCV + β12 STCV + β13 TSBĐ
Với các biến được giải thích chi tiết ở phần sau:
Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc của mô hình hồi quy này là khả năng trả nợ vay đúng hạn của
doanh nghiệp (KNTN), được giải thích như sau:
KNTN = 0 nếu doanh nghiệp trả nợ vay không đúng hạn (khoản nợ vay của
doanh nghiệp có phát sinh nợ quá hạn đối với một phần hoặc toàn bộ nợ gốc
và/hoặc lãi)
KNTN = 1 nếu doanh nghiệp trả nợ vay đúng hạn (khoản nợ vay của doanh
nghiệp không phát sinh nợ quá hạn)
Biến độc lập
Khả năng thanh toán hiện hành (TTHH)
Để đo lường biến này, nghiên cứu sẽ lấy khả năng thanh toán hiện hành trong
ba năm (2015, 2016, 2017) của doanh nghiệp được tính toán từ BCTC của doanh
nghiệp. Khả năng thanh toán hiện hành được đo lường bằng tài sản ngắn hạn/ nợ
ngắn hạn, chỉ tiêu này càng lớn càng tốt, khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp
càng đảm bảo.
48
Vốn lưu động ròng (VLDR)
Trên lý thuyết, trong trường hợp các nhân tố khác như nhau, doanh nghiệp có
vốn lưu động ròng càng cao càng tốt vì càng có thể thực hiện được nhiệm vụ tài
chính trong kỳ. Trong nghiên cứu này, biến vốn lưu động ròng được đo lường bằng
Tổng tài sản ngắn hạn – Tổng nợ ngắn hạn. Các chỉ tiêu tài sản ngắn hạn và nợ ngắn
hạn được lấy từ BCTC của doanh nghiệp qua ba năm gần nhất (2015,2016,2017).
Đòn bẩy tài chính (DBTC)
Đòn bẩy tài chính sử dụng trong nghiên cứu được tính bằng công thức nợ
vay/VCSH, các chỉ tiêu nợ vay và VCSH được lấy từ BCTC của doanh nghiệp qua
ba năm gần nhất (2015, 2016, 2017). Nếu hệ số nợ vay trên VCSH lớn hơn 1 chứng
tỏ doanh nghiệp đang phụ thuộc vào vốn vay, hệ số này càng lớn doanh nghiệp càng
mất dần khả năng tự chủ về tài chính.
Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (DTKD)
Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ khảo sát dòng tiền của các doanh nghiệp
được lựa chọn trong ba năm (2015, 2016, 2017), trong đó: Dòng tiền thuần từ
HĐKD được tính bằng LNST +/- khoản mục điều chỉnh. Các chỉ tiêu LNST và các
khoản điều chỉnh được lấy từ BCTC của doanh nghiệp.
Khoản mục điều chỉnh Cách điều chỉnh Nhóm Khoản mục cụ thể
Khấu hao TSCĐ Cộng vào LNST Chi phí không bằng tiền Trích lập dự phòng rủi ro Cộng vào LNST
Trừ vào LNST
Thu nhập từ hoạt động đầu tư và tài chính Cộng vào LNST
Trừ vào LNST
Cộng vào LNST Thay đổi tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn
Lãi từ hoạt động đầu tư và tài chính Lỗ từ hoạt động đầu tư và tài chính Tăng TSNH không phải tiền và tương đương tiền Giảm TSNH không phải tiền và tương đương tiền Tăng nợ ngắn hạn Giảm nợ ngắn hạn Cộng vào LNST Trừ vào LNST
49
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ lấy chỉ số ROE hàng năm của doanh
nghiệp, trong đó: ROE được tính bằng LNST/VCSH bình quân. Các chỉ tiêu LNST
và VCHS được lấy từ BCTC của doanh nghiệp qua hai năm gần nhất 2016-2017.
ROE càng cao dấu hiệu doanh nghiệp kinh doanh có hiệu quả, kiếm được nhiều tiền
hơn trên lượng đầu tư ít hơn; ROE nhỏ hơn hay bằng lãi vay ngân hàng thì sẽ không
hấp dẫn các nhà đầu tư, lợi nhuận tạo ra cũng chỉ để đủ để trả lãi vay ngân hàng nếu
doanh nghiệp vay nợ ngân hàng.
Quy mô của doanh nghiệp (QMDN)
Trong nghiên cứu này, quy mô của doanh nghiệp được dựa trên tổng tài sản
của doanh nghiệp theo BCTC của doanh nghiệp qua hai năm gần nhất 2016-2017.
Số năm hoạt động của doanh nghiệp (SNHD)
Trong nghiên cứu này, số năm hoạt động được đo lường bằng số năm từ lúc
thành lập doanh nghiệp được xác định trên giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh
của doanh nghiệp.
Ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp (NNKD)
Trong nghiên cứu này, ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp được xác
định từ ngành nghề kinh doanh chính của các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng
tại BIDV Ninh Thuận và được phân loại thành các ngành nghề kinh doanh chính
như Xây lắp (XL); Thương mại dịch vụ (TMDV); Xăng dầu (XD); Công nghiệp chế
biến (CNCB); Sản xuất (SX).
Các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận hoạt động
trong lĩnh vực xây lắp chiếm tỷ trọng lớn, do đó trong nghiên cứu biến này được
xác định: có giá trị là 1 đối với các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực xây
dựng, có giá trị là 0 đối với các trường hợp khác.
Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng (DTNH)
Trong nghiên cứu này, biến dòng tiền vào tài khoản ngân hàng được đo lường
bằng tỷ số giữa doanh số chuyển tiền trong năm về tài khoản tiền gửi của doanh
nghiệp mở tại BIDV Ninh Thuận và dư nợ vay bình quân của doanh nghiệp trong
50
năm tại BIDV Ninh Thuận. Trong đó doanh số chuyển tiền về tài khoản tiền gửi của
doanh nghiệp mở tại BIDV Ninh Thuận được lấy từ phần mềm BDS của BIDV
Ninh Thuận.
Mục đích sử dụng vốn vay (MDVV)
Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ áp dụng phương pháp của Trương Đông
Lộc (2011), sử dụng biến giả, nhận giá trị 1 nếu doanh nghiệp sử dụng vốn vay
đúng mục đích, nhận giá trị 0 nếu doanh nghiệp sử dụng vốn vay không đúng mục
đích.
Lãi suất cho vay (LSCV)
Trong nghiên cứu này, biến được đo lường bằng lãi suất cho vay bình quân
trong năm của BIDV Ninh Thuận áp dụng đối với doanh nghiệp thông qua lãi suất
ghi trên hợp đồng tín dụng của các hồ sơ vay vốn được chọn mẫu đưa vào dữ liệu
quan sát. Biến này cũng từng được sử dụng trong các nghiên cứu của Trương Đông
Lộc (2011), Phùng Mai Lan (2014).
Số tiền vay của doanh nghiệp (STCV)
Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ lấy dư nợ vay bình quân trong năm của
doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận.
Tỷ lệ tài sản bảo đảm (TSBĐ)
Trong nghiên cứu này, biến được đo lường bằng tỷ số giữa giá trị TSBĐ tại
BIDV Ninh Thuận/ dư nợ vay bình quân trong năm của doanh nghiệp tại BIDV
Ninh Thuận.
Tóm tắt cách đo lường các biến trong mô hình.
Bảng 3.1: Mô tả các biến đo lường được sử dụng trong nghiên cứu
Kỳ
Yếu tố
Ký hiệu
vọng
TT
ảnh
Ý nghĩa và cách đo lường
Nguồn tham khảo
biến
về
hưởng
dấu
Khả năng
KNTN = 1 nếu trong năm
Bùi Kim Yến, Nguyễn
1
KNTN
trả nợ
doanh nghiệp trả nợ đúng
Thị Thanh Hoài (2015)
51
hạn, nhận giá trị 0 nếu trả
nợ không đúng hạn
Khả năng
Lê Vũ Lộc (2016); Bùi
thanh
Tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn
2
TTHH
+
Kim Yến, Nguyễn Thị
toán hiện
hạn
Thanh Hoài (2015)
hành
Lê Khương Ninh và Lê
Vốn lưu
Tài sản ngắn hạn –nợ
Thị Thu Diềm (2012);
3
động
VLDR
+
ngắn hạn
Bùi Kim Yến, Nguyễn
ròng
Thị Thanh Hoài (2015)
Đòn bẩy
Lê Khương Ninh và Lê
4
DBTC
Nợ vay/vốn chủ sở hữu
-
tài chính
Thị Thu Diềm (2012)
Trương Đông Lộc và
Nguyễn Thanh Bình
Dòng tiền
LNST +/- khoản mục điều
5
+
(2011); Đoàn Thị Xuân
DTKD
từ HĐKD
chỉnh
Duyên (2013); Lê Vũ
Lộc (2016)
Tỷ suất
sinh lợi
ROE =LNST/ VCSH bình
Bùi Kim Yến, Nguyễn
ROE
+
trên
quân
Thị Thanh Hoài (2015)
VSCH
Quy mô
của
Theo tổng tài sản trên
6
QMDN
+
Lê Vũ Lộc (2016)
doanh
BCTC
nghiệp
Số năm
Số năm hoạt động từ lúc
Andrea Ruth Coravos
7
+
SNHD
hoạt động
thành lập doanh nghiệp
(2010)
Có giá trị là 1 đối với các
Ngành
doanh nghiệp xây dựng,
Gabriel Jiménez và
-
8
nghề kinh
NNKD
có giá trị là 0 đối với các
Jesús Saurina (2004)
doanh
trường hợp khác
52
Dòng tiền
vào tài
Doanh số chuyển tiền về
9
khoản
DTNH
TKTG/ dư nợ vay bình
+
Lê Vũ Lộc (2016)
ngân
quân trong năm
hàng
Biến giả, bằng 1 nếu
Mục đích
doanh nghiệp sử dụng vốn
10
sử dụng
MDVV
vay đúng mục đích, bằng
+
Lê Vũ Lộc (2016)
vốn vay
0 nếu sử dụng vốn sai mục
đích
Kohansal và Mansoori
(2009); Trương Đông
Lãi suất vay BIDV Ninh
Lãi suất
Lộc và Nguyễn Thanh
11
LSCV
Thuận bình quân trong
-
vay
Bình (2011); Đoàn Thị
năm
Xuân Duyên (2013); Lê
Vũ Lộc (2016)
Dư nợ vay bình quân
Irakli Ninua (2008);
Số tiền
12
STVV
trong năm tại BIDV Ninh
-
Đoàn Thị Xuân Duyên
vay
Thuận
(2013)
Gabriel Jiménez và
Jesús Saurina (2004);
Giá trị TSBĐ/ Dư nợ vay
Kohansal và Mansoori
Tỷ lệ
13
TSBĐ
bình quân trong năm tại
+
(2009); Đoàn Thị Xuân
TSBĐ
BIDV Ninh Thuận
Duyên (2013); Lê Vũ Lộc
(2016)
3.3. Dữ liệu nghiên cứu.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chéo với các số liệu thu thập được của các doanh
nghiệp đang có quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận từ năm 2015 đến năm 2017,
với đa dạng các ngành nghề khác nhau. Thông tin dữ liệu chi tiết về các đơn vị
được chọn mẫu lấy từ các nguồn: Báo cáo đề xuất cấp tín dụng của Phòng khách
53
hàng doanh nghiệp - BIDV Ninh Thuận; BCTC của các doanh nghiệp; Hệ thống
XHTD nội bộ của BIDV; Đăng ký kinh doanh của doanh nghiệp; CIC của NHNN.
Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu: Đầu tiên, chọn ngẫu nhiên 90 doanh
nghiệp đang có quan hệ tín dụng với BIDV Ninh Thuận, sau đó từ 90 doanh nghiệp
này chọn ngẫu nghiên ra 270 bộ hồ sơ vay vốn (mỗi doanh nghiệp 3 bộ hồ sơ vay
vốn) phát sinh trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến năm 2017.
Nguyên tắc chọn mẫu: Trước hết, chọn các doanh nghiệp đang quan hệ tín
dụng tại BIDV Ninh Thuận hoạt động trong những lĩnh vực khác nhau. Các doanh
nghiệp được chọn có đầy đủ dữ liệu BCTC trong vòng 3 năm từ năm 2015-2017
(BCTC có đủ số dư đầu kỳ và cuối kỳ), có đầy đủ biến quan sát. Các bộ hồ sơ vay
vốn của các doanh nghiệp được lựa chọn phải qua thời hạn trả nợ hoặc qua kỳ trả
nợ đầu tiên để xác định được doanh nghiệp đó có trả nợ đúng hạn hay không, trong
đó sẽ ưu tiên lựa chọn bộ hồ sơ có phát sinh nợ quá hạn trong năm. Tiếp theo, chia
các doanh nghiệp này thành hai nhóm: nhóm 1 (chưa từng phát sinh nợ quá hạn, tức
là không có bộ hồ sơ vay nào phát sinh nợ quá hạn) và nhóm 0 (đã từng phát sinh
nợ quá hạn, tức là có ít nhất một bộ hồ sơ vay quá hạn).
3.4. Trình tự nghiên cứu
Sau khi thu thập dữ liệu, nghiên cứu được thực hiện theo các trình tự như sau:
Một là thống kê mô tả dữ liệu, thực hiện thống kê mô tả bằng cách xử lý và
tổng hợp dữ liệu thô thành các chỉ số cụ thể hơn nhằm tìm ra yếu tố đặc trưng của
từng biến và toàn bộ dữ liệu. Số liệu sau khi đã được xử lý sẽ được trình bày dưới
dạng bảng thống kê mô tả, trong đó được chia thành hai bảng: Bảng mô tả các biến
định tính với các nội dung cụ thể gồm: Tên biến, số quan sát và tỷ lệ; Bảng mô tả
các biến định lượng với các nội dung cụ thể như: Tên biến, giá trị trung bình, độ
lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
Hai là phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình, mục đích của việc
phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu là tìm ra những cặp
biến có hệ số tương quan cao qua việc thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các
biến. Nếu hệ số tương quan giữa các biến vượt quá 0,8 là dấu hiệu nhận biết có hiện
54
tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng kéo theo dấu của các hệ số hồi quy có thể sai dẫn
đến phản ánh không đúng các quy luật kinh tế. Trường hợp nếu phát hiện ra hiện
tượng đa cộng tuyến trong mô hình thì cặp biến độc lập này sẽ được xử lý bằng
cách bỏ đi một biến có đa cộng tuyến ra khỏi mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, sử
dụng chỉ số VIF cũng rất có giá trị trong việc phát hiện khả năng tồn tại đa cộng
tuyến
Ba là chạy mô hình hồi quy, do biến phụ thuộc trong đề tài là khả năng trả nợ
vay đúng hạn (biến nhị phân chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1), đề tài sử dụng mô hình
Binary Logistic thông qua phần mềm SPSS 20 để chạy mô hình hồi quy.
Bốn là kiểm định giả thuyết, sau khi có kết quả hồi quy, đề tài tiến hành kiểm
định mức độ phù hợp của mô hình gồm kiểm định mức độ phù hợp hợp tổng quát
của mô hình, kiểm định mức độ giải thích của mô hình và kiểm định mức độ dự báo
chính xác của mô hình.
Cuối cùng đề tài tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu
Tóm tắt chương 3
Trên cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu thực nghiệm và đặc điểm của BIDV Ninh
Thuận, tác giả chọn mô hình nghiên cứu là mô hình hồi quy logistic, trong đó gồm
01 biến phụ thuộc đo lường khả năng trả nợ của khách hàng là biến nhị phân và 13
biến độc lập. Tác giả đã đặt giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến độc
lập và biến phụ thuộc, gồm 04 biến mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ
vay và 09 biến có mối quan hệ đồng biến. Ngoài ra trong chương 3 cũng trình bày
về cách đo lường các biến độc lập, cách lấy dữ liệu nghiên cứu và trình tự nghiên
cứu để làm cơ sở thực hiện các bước tiếp theo trong Chương 4.
55
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Với phương pháp nghiên cứu được đề xuất trong Chương 3, trọng tâm của
Chương 4 là thông qua các phần mềm thống kê, luận văn đưa ra những kết quả ước
lượng cụ thể và phân tích một cách chi tiết về số liệu, kết quả ước lượng nhằm củng
cố cho mô hình kinh tế lượng đề xuất và làm rõ mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.
4.1. Phân tích thống kê mô tả
Để thực hiện việc phân tích mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ vay của doanh nghiệp, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu của 90 khách
hàng là các doanh nghiệp hoạt động trong nhiều lĩnh vực khác nhau đang quan hệ
tín dụng tại BIDV Ninh Thuận, mỗi khách hàng lựa chọn ngẫu nhiên 3 bộ hồ sơ vay
vốn phát sinh trong 3 năm gần nhất (2015, 2016, 2017), như vậy có tộng cộng 270
quan sát. Bảng 4.1 và 4.2 dưới đây là các số liệu thống kê tính được trên mẫu
nghiên cứu:
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả các biến định tính
Biến độc lập
Ngành nghề kinh doanh (NNKD) Số quan sát Tỷ lệ
Ngành xây lắp 105 38.9%
Ngành khác 165 61.1%
Tổng cộng 270
Số năm hoạt động (SNHD)
SNHD ≤ 11 năm 142 52.6%
SNHD > 11 năm 128 47.4%
Tổng cộng 270
Mục đích sử dụng vốn vay (MDVV)
Sử dụng vốn đúng mục đích 251 93.0%
Sử dụng vốn sai mục đích 19 7.0%
Tổng cộng 270
Nguồn: Thống kê từ bảng tổng hợp dữ liệu quan sát
56
QMDN
STCV
TSBĐ
Chỉ tiêu TTHH VLDR DBTC DTKD Trung
19,21 4.478,43
1,89
8,234.91 10,57%
73.817,84
14,68 9,29% 20.442,89
461%
bình
Giá trị
1,00 1.113,00
1,09
-25.674,00
2,00%
2,244.00
2,30 9,00%
9.255,00
147%
Mode
Nhỏ
-
0,07 -92.430,00
0,02
-108.388,00
646
0,00 5,00%
46,18
12%
107,00%
nhất
Lớn
1.559,00 87.657,00
52,94
620.961,00 128,00% 2.045.940,00
988,98 12,00% 349.738,58 38.331%
nhất
Bảng 4.2: Bảng thống kê mô tả các biến định lượng DTNH LSCV ROE
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
Ghi chú: Các chỉ tiêu VLDR, DTKD, QMDN, STCV đơn vị tính là triệu đồng.
Bảng 4.1 và Bảng 4.2 cho thấy các dữ liệu thống kê các yếu tố liên quan đến
việc phân tích khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp cụ thể như sau:
Về ngành nghề kinh doanh, các doanh nghiệp được chọn để quan sát hoạt
động trong nhiều ngành nghề khác nhau, trong đó tác giả chia thành hai nhóm:
nhóm các doanh nghiệp hoạt động chính trong ngành xây lắp gồm 105 quan sát
(chiếm tỷ lệ 38,9%) và có 165 quan sát (chiếm tỷ lệ 61,1%) là nhóm các doanh
nghiệp hoạt động trong các ngành khác như: thương mại dịch vụ, công nghiệp chế
biến, sản xuất, kinh doanh xăng dầu. Việc phân chia này là do các doanh nghiệp
đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận chủ yếu hoạt động trong lĩnh vực xây
lắp, điều này cũng do đặc thù kinh tế tỉnh Ninh Thuận với các hoạt động thương
mại dịch vụ chưa phát triển, các khu công nghiệp và khu chế xuất chưa nhiều, trong
giai đoạn hiện nay tỉnh Ninh Thuận chủ yếu tập trung đầu tư xây dựng cơ sở hạ
tầng, do vậy đây là cơ hội để các doanh nghiệp xây lắp hình thành.
Về thời gian hoạt động, các doanh nghiệp này có kinh nghiệm hoạt động
trong lĩnh vực kinh doanh từ 1 năm đến 25 năm và thời gian hoạt động bình quân là
11 năm, so với kinh nghiệm của các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay thì các doanh
nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh thuận không quá trẻ, do đó dữ liệu
đưa vào phân tích khá tin cậy.
57
Về sử dụng vốn vay, dữ liệu 270 quan sát cho thấy có đến 251 doanh nghiệp
(chiếm tỷ lệ 93,0%) là sử dụng vốn vay đúng mục đích và chỉ có 19 doanh nghiệp
(chiếm tỷ lệ 7,0%) là sử dụng vốn vay sai mục đích. Tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng
vốn vay đúng mục đích gần tương đồng với tỷ lệ doanh nghiệp trả nợ đúng hạn, cụ
thể trong 270 quan sát thì có 235 quan sát (chiếm tỷ lệ 87%) là trả nợ đúng hạn và
chỉ có 35 quan sát (chiếm tỷ lệ 13%) là trả nợ không đúng hạn. Do đó có cơ sở kỳ
vọng mối quan hệ đồng biến giữa khả năng trả nợ đúng hạn và sử dụng vốn vay
đúng mục đích.
Khả năng thanh toán hiện hành của 270 quan sát bình quân vào khoảng
19,21 lần, có doanh nghiệp khả năng thanh toán lên đến 1.559 lần, tuy nhiên cũng
có doanh nghiệp chỉ đạt mức 0,07 lần.
Vốn lưu động ròng của các doanh nghiệp cũng biến động khá lớn, giao động
từ mức -92.430 triệu đồng đến mức 87.657 triệu đồng và trung bình là 4.478 triệu
đồng.
Đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp giao động từ 0,02 lần đến 52,94 lần
và bình quân đạt mức 1,89 lần.
Dòng tiền từ HĐKD của các doanh nghiệp này giao động từ -108.388 triệu
đồng cho đến mức 620.961 triệu đồng và bình quân là 8.235 triệu đồng. Tỷ lệ giữa
dòng tiền từ HĐKD chuyển về BIDV Ninh Thuận trong năm so với dư nợ vay bình
quân tại BIDV Ninh Thuận từ mức 0% cho đến mức 98.898% và bình quân là
1.468%.
Về tỷ suất lợi nhuận trên VCSH, có những doanh nghiệp đạt lợi nhuận rất
thấp, thậm chí bị lỗ, thể hiện qua chỉ số ROE thấp nhất là -107%, tuy nhiên cũng có
doanh nghiệp đạt lợi nhuận rất tốt, thể hiện qua chỉ số ROE lên đến 128%, chỉ số
ROE của các doanh nghiệp trong mẫu quan sát biến động khá cao (chênh lệch giữa
giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là 235%). Chỉ số ROE bình quân là 10,57%, so với lãi
suất tiền gửi bình quân kỳ hạn 12 tháng tại BIDV Ninh Thuận (khoảng 7,5%/năm)
thì chỉ số ROE các doanh nghiệp này tương đối tốt.
58
Về quy mô, các doanh nghiệp có quy mô tổng tài sản từ 646 triệu đồng đến
2.045.940 triệu đồng, tổng tài sản trung bình là 73.818 triệu đồng. Nếu phân loại
doanh nghiệp dựa theo tiêu chí tổng nguồn vốn thì cho thấy các doanh nghiệp đang
quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận chủ yếu là doanh nghiệp nhỏ và vừa do có
tổng nguồn vốn (bằng tổng tài sản) trung bình nhỏ hơn 100 tỷ đồng.
Lãi suất cho vay áp dụng cho 270 quan sát này giao động từ mức 5% đến
12%, bình quân vào khoảng 9,29%. Lãi suất vay của các doanh nghiệp trong mẫu
quan sát biến động khá lớn, do BIDV Ninh Thuận áp dụng lãi suất cho vay đối với
từng khách hàng căn cứ theo mức độ xếp hạng tín nhiệm, cũng như theo kỳ hạn vay
khác nhau. Do đó đối với những khách hàng được BIDV Ninh Thuận đánh giá có
mức độ tín nhiệm cao sẽ được ưu đãi lãi suất vay thấp hơn, đồng thời kỳ hạn vay
càng ngắn thì lãi suất vay càng thấp.
Số tiền vay của các doanh nghiệp giao động từ mức 46 triệu đồng cho đến
349.738 triệu đồng và bình quân số tiền vay vào khoảng 20.442 triệu đồng, với quy
mô doanh nghiệp chủ yếu là nhỏ và vừa thì số tiền vay bình quân là phù hợp.
Mức đảm bảo bằng TSBĐ được tính theo tỷ số giữa giá trị TSBĐ trên dư nợ
vay bình quân tại BIDV Ninh Thuận vào khoảng 12% cho đến 38.331%; bình quân
các doanh nghiệp đáp ứng tỷ lệ TSBĐ là 461%, tỷ lệ này tương đối cao, điều này
cho thấy phần lớn BIDV Ninh Thuận cho vay đối với các doanh nghiệp có TSBĐ,
không cho vay tín chấp.
Trên đây là các thông tin về các yếu tố liên quan đến việc phân tích khả năng
trả nợ vay của các doanh nghiệp, tiếp theo tác giả thực hiện phân tích mô hình hồi
quy Logistic nhằm xác định mức độ và xác suất ảnh hưởng của các yếu tố đến khả
năng trả nợ của doanh nghiệp. Để thực hiện điều này, tác giả tiến hành thu thập 270
quan sát từ các hồ sơ vay vốn của các doanh nghiệp, với mỗi quan sát nhận các giá
trị tương ứng về các chỉ tiêu: khả năng thanh toán hiện hành, vốn lưu động ròng,
đòn bẩy tài chính, dòng tiền từ HĐKD, ROE, quy mô doanh nghiệp, số năm hoạt
động, ngành nghề kinh doanh, dòng tiền vào tài khoản ngân hàng, mục đích sử dụng
59
vốn vay, lãi suất cho vay, số tiền cho vay, tỷ lệ TSBĐ và khả năng trả nợ vay chỉ
nhận giá trị 0 (Trả nợ vay không đúng hạn) hoặc 1 (Trả nợ vay đúng hạn).
4.2. Phân tích tương quan
4.2.1. Phân tích tương quan
Ma trận hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong
mẫu quan sát, hệ số tương quan (rxy) nhận giá trị -1 ≤ rxy ≤ 1, bằng 0 khi hai giá trị
không có mối quan hệ. Theo bảng ma trận tương quan dưới đây, hệ số tương quan
giữa các cặp biến trong mẫu quan sát đều ở mức thấp.
Y
TTHH VLDR DBTC DTKD ROE QMDN SNHD NNKD DTNH MDVV LSCV
STCV
TSBĐ
Y
1
1
TTHH
.039
VLDR
.111
-.016
1
DBTC
-.345**
-.014
-.449**
1
DTKD
.017
-.014
-.270**
.073
1
ROE
.106
.000
.048
-.177**
-.057
1
QMDN
.012
-.041
.104
.019
.742**
-.100
1
SNHD
-.074
-.051
.118
.055
-.038
-.036
.122*
1
NNKD
.006
-.045
.186**
.023
.093
.186**
.130*
.189**
1
DTNH
.077
-.022
.158**
-.048
.028
-.032
.119
.133*
-.020
1
MDVV
.325**
.031
-.151*
.000
.047
-.019
-.025
-.105
-.024
.047
1
LSCV
.001
.080
.013
-.035
-.174**
-.099
-.244**
-.274**
-.226**
-.102
-.140*
1
STCV
-.086
-.044
.295**
.172**
.338**
-.113
.652**
.284**
.171**
-.052
-.087
1
- .229**
TSBĐ
.052
-.008
.168**
-.039
.011
-.034
.110
.134*
-.051
.963**
.037
-.066
-.062
1
Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
Nguồn: Kết quả được xử lý từ phần mềm SPSS
Bảng 4.3 cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến phụ thuộc và biến độc
lập đều ở mức thấp và nằm trong khoảng -1 ≤ rxy ≤ 1. Do vậy các biến phụ
thuộc có mối tương quan với biến độc lập và các các biến độc lập cũng có mối
tương quan với nhau. Tuy nhiên giữa các cặp biến độc lập tồn tại các cặp biến
có hệ số tương quan khá cao trong ma trận hệ số tương quan (như rQMDN,DTKD =
0.742, rSTCV,QMDN = 0.652, rTSBĐ,DTNH = 0.963), vì vậy để kết luận biến trong
60
mô hình có tương quan đa cộng tuyến hay không, luận văn tiến hành tính giá
trị của hệ số phóng đại phương sai VIF bằng phần mềm SPSS 20, nếu hệ số
VIF < 10 thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô
hình nghiên cứu (theo theo Gujarati (2004), trích bởi Lê Phương Dung và
Nguyễn Thị Nam Thanh (2013))
4.2.2. Phân tích đa cộng tuyến
Bảng 4.4: Chỉ số VIF
Biến Giá trị VIF
TTHH VLDR DBTC DTKD ROE QMDN SNHD NNKD DTNH MDVV LSCV STCV TSBĐ 1,01 2,40 1,67 3,33 1,12 4,32 1,27 1,23 14,13 1,08 1,26 2,72 14,38
Nguồn: Kết quả được xử lý từ phần mềm SPSS
Bảng 4.4 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai của biến DTNH và biến TSBĐ
lớn hơn 10, do vậy có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. Để khắc phục
đa cộng tuyến, tác giả bỏ bớt biến độc lập TSBĐ.
Bảng 4.5: Chỉ số VIF sau khi loại bỏ biến độc lập TSBĐ
Biến Giá trị VIF
TTHH VLDR DBTC DTKD ROE QMDN 1,01 2,37 1,65 3,33 1,11 4,30
61
SNHD NNKD DTNH MDVV LSCV STCV 1,26 1,21 1,18 1,08 1,25 2,68
Bảng 4.5 cho thấy, sau khi loại bỏ biến độc lập TSBĐ, chỉ số VIF đều nhỏ hơn
10, do vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3. Phân tích hồi quy
Sau khi loại bỏ biến độc lập TSBĐ, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để tiến
hành phân tích mô hình hồi quy Logistic và thu được kết quả các biến trong mô
hình hồi quy như sau:
Bảng 4.6: Các yếu tố trong mô hình
Hệ số β S.E. Wald Df Sig. Exp(β)
TTHH (*) .002 .004 .320 .006 1.002 1
VLDR (*) .983 .000 .272 .020 2.672 1
DBTC (*) -.354 .147 5.778 .016 .702 1
DTKD (*) 1.048 .000 .001 .010 2.852 1
ROE (*) 2.525 1.871 1.821 .002 12.487 1
QMDN .016 .000 .031 1.016 1 .860
SNHD .037 .056 .431 1.038 1 .511
NNKD (*) -.443 .841 .277 .006 .642 1
DTNH (*) .974 .229 18.182 .000 2.650 1
MDVV (*) 2.933 .907 10.467 .001 18.789 1
LSCV (*) -3.715 22.636 7.923 .005 .024 1
STCV (*) -1.308 .000 1.204 .003 .270 1
Constant -9.194 2.984 9.493 .002 .000 1
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
62
Bảng 4.6 cho thấy Sig của các yếu tố Quy mô doanh nghiệp (QMDN) và Số
năm hoạt động (SNHD) lần lượt là 0,860 và 0,511 đều lớn hơn 0,05 (tức lớn hơn
5%), điều đó có nghĩa rằng, 2 yếu tố này không có ý nghĩa thống kê khi phân tích
mô hình hồi quy. Do đó, tác giả tiến hành loại bỏ 2 yếu tố này và thực hiện phân
tích mô hình hồi quy với các yếu tố còn lại và thu được kết quả như sau:
Bảng 4.7: Các yếu tố trong mô hình sau khi loại bỏ yếu tố không có ý nghĩa
thống kê
Hệ số β S.E. Wald df Sig.
21.955 .000
TTHH (*) VLDR (*) DBTC (*) DTKD (*) ROE (*) NNKD (*) DTNH (*) MDVV (*) LSCV (*) STCV (*) Constant .002 .881 -.352 1.061 2.587 -.457 .929 2.105 -3.755 -1.756 -9.345 .339 .004 .060 .000 6.054 .143 .018 .000 2.213 1.739 .323 .805 .207 20.073 .891 12.160 8.433 .779 2.694 12.031 Exp(β) 1.002 .001 2.413 .007 .703 .014 .009 2.889 .001 13.287 .633 .006 2.533 .000 8.207 .000 .023 .004 .173 .004 .000 .001 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
Bảng 4.7 cho thấy sau khi loại bỏ 2 yếu tố QMDN và SNHD không có ý nghĩa
thống kê và thực hiện phân tích hồi quy các yếu tố còn lại, tác giả nhận được giá trị
Sig của các yếu tố đều lớn hơn 0 và bé hơn 5%, lần lượt với các yếu tố TTHH,
VLDR, DBTC, DTKD, ROE, NNKD, DTNH, MDVV, LSCV, STCV giá trị Sig là
0,001; 0,007; 0,014; 0,009; 0,001; 0,006; 0,000; 0,000; 0,004 và 0,004. Do vậy các
yếu tố độc lập (TTHH, VLDR, DBTC, DTKD, ROE, NNKD, DTNH, MDVV,
LSCV, STCV) trong mô hình hồi quy Logistic có mối tương quan với yếu tố phụ
thuộc.
Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trên đều có độ tin cậy trên 95%,
dấu của các hệ số hồi quy phù hợp với mong đợi, phần lớn các yếu tố độc lập đều
tác động dương/cùng chiều đến khả năng trả nợ vay ngoại trừ yếu tố DBTC,
63
NNKD, LSCV, STCV tác động âm/ngược chiều đến khả năng trả nợ vay, điều này
có ý nghĩa cụ thể như sau:
Khả năng thanh toán hiện hành tác động dương/cùng chiều với khả năng trả
nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 0,002 > 0), tức khi khả năng thanh
toán hiện hành của doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Vốn lưu động ròng tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể
hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 0,881 > 0), tức khi vốn lưu động ròng của doanh
nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Đòn bẩy tài chính tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay (thể
hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = -0,352 < 0), tức khi đòn bẩy tài chính của doanh
nghiệp càng cao thì khả năng trả nợ vay càng giảm đi.
Dòng tiền từ HĐKD tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay
(thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 1,061 > 0), tức khi dòng tiền từ HĐKD của
doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Chỉ số ROE tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện
qua giá trị hệ số hồi quy β = 2,587 > 0), tức khi chỉ số ROE của doanh nghiệp càng
tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Ngành nghề kinh doanh tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay
(thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = -0,457 < 0), tức khi doanh nghiệp hoạt động
trong lĩnh vực xây dựng thì khả năng trả nợ vay thấp hơn các lĩnh vực khác.
Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng tác động dương/cùng chiều với khả năng
trả nợ vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 0,929 > 0), tức khi dòng tiền vào
tài khoản ngân hàng của doanh nghiệp càng tăng thì khả năng trả nợ vay càng cao.
Mục đích sử dụng vốn vay tác động dương/cùng chiều với khả năng trả nợ
vay (thể hiện qua giá trị hệ số hồi quy β = 2,105 > 0), tức khi doanh nghiệp sử dụng
vốn vay đúng mục đích thì khả năng trả nợ vay cao hơn khi sử dụng vốn vay không
đúng mục đích.
64
Lãi suất vay tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua
giá trị hệ số hồi quy β = -3,755 < 0), tức khi lãi suất vay của doanh nghiệp càng cao
thì khả năng trả nợ vay càng giảm đi.
Số tiền vay tác động âm/ngược chiều với khả năng trả nợ vay (thể hiện qua
giá trị hệ số hồi quy β = -1,756 < 0), tức khi số tiền vay của doanh nghiệp càng cao
thì Khả năng trả nợ vay càng giảm đi.
Dưới đây là bảng tóm tắt lại kết quả mô hình và kỳ vọng ban đầu do giả thiết
đặt ra:
Bảng 4.8: Tóm tắt kỳ vọng của giả thuyết nghiên cứu và kết quả mô hình
Ký Kỳ vọng Kết quả mô TT Biến độc lập hiệu về dấu hình
1 Khả năng thanh toán hiện hành TTHH + +
2 Vốn lưu động ròng VLDR + +
3 Đòn bẩy tài chính DBTC - -
4 Dòng tiền từ HĐKD DTKD + +
5 Tỷ suất sinh lợi trên VCSH ROE + +
Không có ý 6 Quy mô của doanh nghiệp QMDN + nghĩa thống kê
Không có ý 7 Số năm hoạt động SNHD + nghĩa thống kê
8 Ngành nghề kinh doanh NNKD - -
9 Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng DTNH + +
10 Mục đích sử dụng vốn vay MDVV + +
11 Lãi suất cho vay LSCV - -
12 Số tiền cho vay STCV - -
Không có ý 13 Tỷ lệ tài sản bảo đảm TSBĐ + nghĩa thống kê
65
4.4. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
4.4.1. Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát của mô hình
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Omnibus
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 102.467 10 .000
Block 102.467 10 .000
Model 102.467 10 .000
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
Bảng 4.9 cho thấy dựa vào kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình với
kết quả kiểm định Omnibus, ta có Sig là 0,000 (tức 0%) nhỏ hơn 5%. Như vậy, mô
hình tổng quát cho thấy mối tương quan giữa yếu tố phụ thuộc và các yếu tố độc lập
trong mô hình có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy lớn hơn 95%.
Cùng với đó, thông qua kết quả kiểm định Omnibus, giá trị Sig. bằng 0,000
(tức 0%) đã phản ánh một điều rằng, các hệ số hồi quy của các yếu tố độc lập không
đồng thời bằng 0. Do đó, các yếu tố độc lập có ý nghĩa trong việc tác động đến khả
năng trả nợ vay.
4.4.2. Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Bảng 4.10: Kết quả mức độ giải thích của mô hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 15,801 0,516 0,687
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
Hệ số mức độ giải thích của mô hình là Nagelkerke R Square đạt giá trị 0,687
tức 68,7%. Điều này có nghĩa là 68,7% sự thay đổi của yếu tố phụ thuộc khả năng
trả nợ vay, được giải thích bởi 10 yếu tố độc lập (TTHH, VLDR, DBTC, DTKD,
ROE, NNKD, DTNH, MDVV, LSCV, STCV).
66
Đồng thời, giá trị của -2Loglikelihood là 15,801 khá thấp, điều đó thể hiện
mức độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể về các yếu tố tác động đến khả năng
trả nợ vay.
4.4.3. Kiểm định mức độ dự báo của mô hình
Bảng 4.11: Kiểm định mức độ dự báo của mô hình
Dự đoán
Khả năng trả nợ % dự Quan sát đoán Trả nợ vay không Trả nợ vay
chính xác đúng hạn đúng hạn
Khả năng Trả nợ vay không đúng hạn 19 16 54,3
trả nợ Trả nợ vay đúng hạn 5 230 97,9
% dự đóan chính xác 92,2
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
Bảng 4.11 cho thấy trong số 35 quan sát không có khả năng trả nợ vay (tính
theo dòng 19 + 16), mô hình đã dự báo chính xác 19, vậy tỷ lệ đúng là 54,3%.
Tương tự, trong số 235 quan sát có khả năng trả nợ vay (tính theo dòng 5 + 230), thì
mô hình đã dự báo chính xác 230, tỷ lệ đúng là 97,9%. Như vậy, tỷ lệ dự báo đúng
của toàn bộ mô hình là 92,2%.
4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Với mong muốn nghiên cứu tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay
đúng hạn của doanh nghiệp, luận văn dựa trên các lý thuyết có liên quan đến việc
đánh giá khả năng trả nợ như thông qua phân tích chỉ số tài chính hay thông qua hệ
thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp, … Đồng thời dựa trên nhiều nghiên cứu
thực nghiệm của các tác giả đi trước, luận văn tiến hành nghiên cứu trên dữ liệu
gồm 270 quan sátcủa các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh
Thuận. Các giả thuyết về yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh
nghiệp lần lượt được đưa ra như sau: Khả năng thanh toán hiện hành, Vốn lưu động
67
ròng, Dòng tiền từ HĐKD, Tỷ suất sinh lợi trên VCSH, Quy mô của doanh nghiệp,
Số năm hoạt động, Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng, Mục đích sử dụng vốn vay,
Tỷ lệ TSBĐ có tác động tích cực đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh
nghiệp; Các yếu tố còn lại như: Đòn bẩy tài chính, Ngành nghề kinh doanh, Lãi
suất vay, Số tiền vay lại có tác động tiêu cực đến trả nợ vay đúng hạn của doanh
nghiệp.
Tuy nhiên sau khi có kết quả hồi quy từ 270 quan sát thì kết quả không hoàn
toàn đúng như kỳ vọng mà luận văn đưa ra trong các giả thuyết ban đầu, cụ thể có
ba yếu tố là Quy mô doanh nghiệp, Số năm hoạt động, Tỷ lệ TSBĐ không có ý nghĩa
thống kế, các yếu tố còn lại đều có tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.
Sau đây là phần thảo luận chi tiết về kết quả.
4.5.1. Yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp
Một lần nữa, tác giả xin được đề cập đến kết quả hồi quy thông qua bảng các
yếu tố trong mô hình để thấy được các yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của
doanh nghiệp.
Bảng 4.12: Các yếu tố trong mô hình
Hệ số β S.E. Wald df Sig. Exp (β)
TTHH .002 .004 .339 1 .001 1.002
VLDR .881 .000 .060 1 .007 2.413
DBTC -.352 .143 6.054 1 .014 .703
DTKD 1.061 .000 .018 1 .009 2.889
ROE 1.739 2.213 .001 13.287 2.587 1
NNKD -.457 .805 .323 1 .006 .633
DTNH .929 .207 20.073 1 .000 2.533
MDVV 2.105 .891 12.160 1 .000 8.207
LSCV -3.755 21.955 8.433 1 .004 .023
STCV -1.756 .000 .779 1 .004 .173
Constant -9.345 2.694 12.031 1 .001 .000
Nguồn: Kết quả Phân tích SPSS
68
Từ bảng kết quả phân tích hồi quy Logistic, ta viết được phương trình tương
quan Logistic theo hướng kinh tế như sau:
Ln(Odds) = -9,345+0,002*TTHH + 0,881*VLDR – 0,352*DBTC + 1,061*DTKD
+ 2,587*ROE – 0,457*NNKD + 0,929*DTNH + 2,105*MDVV
– 3,755*LSC – 1,756*STCV
Và E( (4.1)
E(Y/X): Xác suất để yếu tố phụ thuộc đạt giá trị 1 khi các yếu tố độc lập có giá trị
cụ thể
4.5.2. Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay
Sau đây, tác giả sẽ tiến hành phân tích từng yếu tố ảnh hưởng như thế nào đến
khả năng trả nợ vay
Yếu tố khả năng thanh toán hiện hành: Khả năng thanh toán hiện hành có hệ
số β1 = 0,002 và Exp(β1) = 1,002 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P1 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi khả năng thanh
toán hiện hành của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay
đạt mức 10,02% (tức tăng thêm 0,02%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố
khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố khả năng thanh toán hiện hành.
Yếu tố vốn lưu động ròng: Vốn lưu động ròng có hệ số β2 = 0,881 và
Exp(β2) = 2,413 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P2 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi vốn lưu động
ròng của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức
21,14% (tức tăng thêm 11,14%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác
không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố vốn lưu động ròng.
Yếu tố đòn bẩy tài chính: Đòn bẩy tài chính có hệ số β3 = -0,352 và
Exp(β3) = 0,733 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
69
P3 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi đòn bẩy tài
chính của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay chỉ đạt
mức 7,25% (tức giảm đi 2,75%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác
không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố đòn bẩy tài chính.
Yếu tố dòng tiền HĐKD: dòng tiền HĐKD có hệ số β4 = 1,061 và Exp(β4)
= 2,889, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P4 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi dòng tiền
HĐKD của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức
24,30% (tức tăng thêm 14,30%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác
không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố dòng tiền HĐKD.
Yếu tố ROE: Chỉ số ROE có hệ số β5 = 2,587 và Exp(β 5) = 13,287, với giá
trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P5 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi chỉ số ROE của
doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 59,62%
(tức tăng thêm 49,62%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không
thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố chỉ số ROE.
Yếu tố ngành nghề kinh doanh: Ngành nghề kinh doanh có hệ số β6 = -
0,457 và Exp(β6) = 0,633, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P6 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay của các doanh nghiệp hoạt động lĩnh
vực khác là 10%, khi ngành nghề hoạt động từ những ngành nghề khác chuyển sang
ngành nghề xây dựng thì xác suất khả năng trả nợ vay đạt mức 6,57% (tức giảm đi
3,43%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem
xét riêng biệt yếu tố ngành nghề kinh doanh.
70
Yếu tố dòng tiền vào tài khoản ngân hàng: Dòng tiền vào tài khoản ngân
hàng có hệ số β7 = 0,929 và Exp(β7) = 2,533, với giá trị P0 = 10% cho việc phân
tích.
P7 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi kòng tiền vào
tài khoản ngân hàng của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ
vay đạt mức 21,96% (tức tăng thêm 11,96%) so với xác suất ban đầu trong khi các
yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố lòng tiền vào tài khoản
ngân hàng.
Yếu tố mục đích sử dụng vốn vay: Mục đích sử dụng vốn vay có hệ số β8 =
2,105 và Exp (β8) = 8,207, với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P8 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi mục đích sử
dụng vốn vay của doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay
đạt mức 47,70% (tức tăng thêm 37,70%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu
tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố mục đích sử dụng vốn vay.
Yếu tố lãi suất cho vay: Lãi suất vay có hệ số β9 = -3,755 và Exp (β9) =
0,027 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P9 =
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi lãi suất vay của
doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay chỉ đạt mức 0,30%
(tức giảm đi 9,70%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay
đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố lãi suất vay.
Yếu tố số tiền cho vay: Số tiền vay có hệ số β10 = -1,756 và Exp(β10) =
0,173 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích.
P10 =
71
Với giả định xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi số tiền vay của
doanh nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì xác suất khả năng trả nợ vay chỉ đạt mức 1,89%
(tức giảm đi 8,11%) so với xác suất ban đầu trong khi các yếu tố khác không thay
đổi và chỉ xem xét riêng biệt yếu tố số tiền vay.
Thông qua việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập (khả năng
thanh toán hiện hành, vốn lưu động ròng, đòn bẩy tài chính, dòng tiền từ HĐKD,
ROE, ngành nghề kinh doanh, dòng tiền vào tài khoản ngân hàng, mục đích sử
dụng vốn vay, lãi suất vay, số tiền vay) đến yếu tố phụ thuộc khả năng trả nợ vay,
tác giả sẽ tiến hành sắp xếp vị trí ảnh hưởng của các yếu tố như sau:
Bảng 4.13: Mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của các yếu tố
Xác suất ban đầu 10% Tốc độ Mức độ Hệ số STT Yếu tố Exp(β) tăng ảnh β Xác suất lúc sau (giảm) hưởng
1 TTHH .002 1.002 10,02% +0,02% 10
2 VLDR .881 2.413 21,14% +11,14% 5
3 DBTC -.352 .703 7,25% -2,75% 9
4 DTKD 1.061 2.889 24,30% +14,30% 3
5 ROE 2.587 13.287 59,62% +49,62% 1
6 NNKD -.457 .633 6,57% -3,43% 8
7 DTNH .929 2.533 21,96% +11,96% 4
8 MDVV 2.105 8.207 47,70% +37,70% 2
9 LSCV -3.755 .023 0,30% -9,70% 6
10 STCV -1.756 .173 1,89% -8,11% 7
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Bảng 4.13 cho thấy nếu xác suất khả năng trả nợ vay ban đầu là 10%, khi các
yếu tố khác không thay đổi và chỉ xem xét riêng biệt từng yếu tố thì yếu tố có tác
động đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp theo thứ tự từ mạnh nhất đến thấp
nhất như sau:
72
Thứ nhất là chỉ số ROE, có sự tác động mạnh nhất và làm cho xác suất khả
năng trả nợ vay tăng lên nhiều nhất. Kết quả này cũng hoàn toàn phù hợp với thực
tế vì đối với hầu hết doanh nghiệp, việc trả nợ vay thường là ưu tiên hàng đầu vì nợ
vay càng để lâu thì lãi phát sinh càng lớn. Khi ROE càng cao tức là doanh nghiệp
HĐKD có hiệu quả, lợi nhuận càng cao thì người đi vay sẽ chủ động trả nợ vay
trước hạn nhằm giảm chi phí tài chính. Ngoài ra, xét ở góc độ ngân hàng thì việc trả
nợ vay trước hạn của doanh nghiệp sẽ giúp tăng điểm đánh giá của ngân hàng đối
với doanh nghiệp, chứng minh doanh nghiệp quản lý tốt dòng tiền của mình, từ đó
ngân hàng có thể đưa ra những gói lãi suất, điều kiện cho vay ưu đãi hơn.
Thứ hai là mục đích sử dụng vốn vay, từ kết quả phân tích bằng mô hình
Logistic cho thấy mục đích sử dụng vốn có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng
trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là, doanh nghiệp sử dụng
vốn vay đúng mục đích, phục vụ HĐKD chính của mình thì khả năng trả nợ vay
đúng hạn sẽ tốt hơn. Bảng 4.11 cho thấy biến này tác động rất mạnh đến khả năng
trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận, cụ thể qua thực tế
mẫu khảo sát có 35 quan sát phát sinh trả nợ vay không đúng hạn thì có 10 trường
hợp khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích. Một trong những nguyên
nhân chính là BIDV Ninh Thuận thường áp dụng hình thức cho vay theohạn mức
tín dụng (doanh nghiệp được vay trả nhiều lần với điều kiện dư nợ không vượt quá
hạn mức được cấp) đối với khách hàng doanh nghiệp thay vì cho vay từng lần. Hình
thức này cho phép doanh nghiệp chủ động vay trả nợ tùy theo dòng tiền từ HĐKD
của mình, giảm thiểu các giấy tờ theo yêu cầu của ngân hàng so với vay từng lần và
thời gian giải ngân cho khách hàng nhanh hơn. Tuy nhiên do đặc tính mang lại tính
chủ động cho doanh nghiệp trong việc sử dụng tiền nên đồng thời sẽ tăng thêm rủi
ro cho ngân hàng, yêu cầu ngân hàng phải kiểm soát được dòng tiền của khách hàng
để bảo đảm tiền thu về phải được dùng trả nợ vay cho ngân hàng mà không phải sử
dụng cho mục đích khác. Hầu hết các khách hàng này khi nhận được nguồn tiền từ
HĐKD về, trong khi chưa đến kỳ hạn trả nợ (do thu được tiền sớm hơn dự kiến,
hoặc do ngân hàng xác định kỳ hạn trả nợ dài hơn so với vòng quay vốn của khách
73
hàng) nên đã dùng tiền cho các mục đích khác như: đầu tư vào tài sản cố định, bất
động sản, đầu tư dự án, … với kỳ vọng sẽ thu hồi kịp trước khi đến hạn trả nợ. Tuy
nhiên việc thu tiền sau đó lại không đúng tiến độ như kỳ vọng dẫn đến phát sinh
không trả nợ đúng hạn cho ngân hàng.
Thứ ba và thứ tư lần lượt là yếu tố dòng tiền từ HĐKD và dòng tiền chuyển
vào tài khoản ngân hàng, từ kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho thấy hai
yếu tố này có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ vay đúng hạn của
doanh nghiệp. Thực tế dòng tiền từ HĐKD cũng như dòng tiền chuyển về tài khoản
mở tại Ngân hàng cho vay có thể được xem là dấu hiệu cảnh báo sớm trong việc
đánh giá khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp. Sau khi giải ngân cho
doanh nghiệp, cán bộ quản lý khách hàng sẽ phải thường xuyên xem xét tài khoản
tiền gửi để đánh giá mức độ luân chuyển dòng tiền của doanh nghiệp xem có tương
xứng với tỷ lệ tài trợ vốn vay cho doanh nghiệp hay không. Qua hơn 5 năm kinh
nghiệm làm việc tại bộ phận cho vay khách hàng doanh nghiệp của BIDV Ninh
Thuận nhận thấy, các doanh nghiệp có giao dịch tiền về tài khoản tại BIDV Ninh
Thuận phát sinh đều đặn thì khả năng doanh nghiệp trả nợ đúng hạn cao hơn nhiều
so với doanh nghiệp khi nợ đến hạn mới chuyển tiền về trả nợ vì đây là dấu hiệu
cho thấy hoạt động của doanh nghiệp vẫn ổn định. Ngược lại, nếu dòng tiền của
khách hàng không về đều đặn, ngoài nguyên nhân doanh nghiệp tập trung tiền tại
ngân hàng khác, một nguyên nhân khác ảnh hưởng nghiêm trọng hơn đến khả năng
trả nợ là doanh nghiệp sử dụng vốn không cho HĐKD hoặc có thể do doanh nghiêp
đang gặp khó về đầu ra, hàng tồn kho nhiều, hoặc do công nợ thu hồi chậm, … dẫn
đến không có dòng tiền thu về thường xuyên, đây là dấu hiệu khách hàng đang gặp
khó khăn.
Thực tế tại BIDV Ninh Thuận, chỉ tiêu dòng tiền từ HĐKD về tài khoản tiền
gửi của khách hàng mở tại BIDV như điều kiện cho vay đối với khách hàng. Căn cứ
số liệu báo cáo doanh nghiệp có thực hiện đúng cam kết về việc tập trung dòng tiền
hay không, BIDV Ninh Thuận sẽ đưa ra các biện pháp cần thiết để hạn chế trường
hợp doanh nghiệp vay tại BIDV Ninh Thuận nhưng lại gửi tiền tại ngân hàng khác.
74
Các biện pháp thường áp dụng (theo mức tăng dần) như làm thông báo nhắc nhở, áp
dụng biện pháp giảm dần dư nợ, tiến tới ngưng cấp tín dụng thu hồi nợ vay, … Nhờ
có chỉ báo sớm và áp dụng các biện pháp phù hợp, BIDV Ninh Thuận có thể chủ
động trong việc quản lý kiểm soát dòng tiền khách hàng để tăng cường khả năng
thu hồi nợ vay khi đến hạn.
Thứ năm là yếu tố vốn lưu động ròng, kết quả mô hình cho thấy yếu tố này có
mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp,
điều này đúng với thực tế của các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV
Ninh Thuận. Khi phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp, đây là yếu tố mà
CB QLKH rất quan tâm, vốn lưu động dương và càng lớn càng tốt, ngược lại nếu
vốn lưu động âm cho thấy doanh nghiệp đang mắt cân đối tài chính tức là đang
thiếu đảm bảo nợ ngắn hạn (do tài sản ngắn hạn nhỏ hơn nợ ngắn hạn), đây là dấu
hiệu doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn ngắn hạn đầu tư trung dài hạn. Nếu tình trạng
này kéo dài thì doanh nghiệp sẽ mất khả năng thanh khoản, không có khả năng trả
các khoản vay ngắn hạn khi đến hạn. Ngoài ra khi vốn lưu động ròng âm thì ngân
hàng sẽ đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp không tốt, điều này ảnh
hưởng không tốt đến kết quả xếp hạng tín dụng của khách hàng.
Thứ sáu là yếu tố lãi suất vay, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho
thấy lãi suất có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của
doanh nghiệp. Điều này có ý nghĩa rằng nếu lãi suất càng cao thì khả năng doanh
nghiệp trả nợ vay đúng hạn càng thấp và ngược lại. Điều này hoàn toàn phù hợp với
thực tế tại BIDV Ninh Thuận, đặc biệt là giai đoạn 2009-2011 khi lãi suất cho vay
lên đến mức cao nhất 18%/năm, hầu hết các doanh nghiệp đều kinh doanh không
hiệu quả, lợi nhuận không đủ bù đắp chi phí lãi vay dẫn đến nợ quá hạn tại BIDV
Ninh Thuận phát sinh rất cao.
Thứ bảy là yếu tố số tiền vay, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho
thấy số tiền vay có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn
của doanh nghiệp, tức là số tiền vay càng lớn thì khả năng trả nợ không đúng hạn
càng cao. Thực tế tại BIDV Ninh Thuận số tiền vay cũng ảnh hưởng đến khả năng
75
trả nợ của doanh nghiệp, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng không mạnh nếu như số tiền
cho vay tương xứng với quy mô doanh nghiệp và phù hợp với nhu cầu vốn cần thiết
của doanh nghiệp.
Thứ tám là ngành nghề kinh doanh, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic
cho thấy các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xây lắp có mối tương quan tỷ lệ
nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp, điều này phản ánh đúng
thực trạng các doanh nghiệp xây lắp tại BIDV Ninh Thuận, do trong những năm
gần đây, chính phủ đang thắt chặt đầu tư công, nguồn vốn cho xây dựng cơ bản bị
hạn chế nên đã ảnh hưởng không tốt đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Tuy
nhiên sự tác động của ngành nghề kinh doanh đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp
còn tùy thuộc vào mỗi giai đoạn của nền kinh tế, cũng như đặc thù kinh tế của từng
địa phương nơi mà doanh nghiệp hoạt động.
Thứ chín là đòn bẩy tài chính, kết quả phân tích bằng mô hình Logistic cho
thấy yếu tố này có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn
của doanh nghiệp, tức là doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính càng cao thì khả
năng rả nợ vay đúng hạn càng thấp, thực tế yếu tố này cũng tương tự như yếu tố số
tiền vay, không tác động nhiều đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp.
Thứ mười là chỉ tiêu khả năng thanh toán hiện hành, kết quả phân tích bằng
mô hình Logistic cho thấy yếu tố này có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng
trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp, tức là chỉ tiêu này càng cao thì khả năng trả
nợ vay đúng hạn càng cao. Yếu tố này có tác động thấp nhất đến khả năng trả nợ
của doanh nghiệp, điều này là phù hợp, vì yếu tố này chỉ phản ánh tại thời điểm báo
cáo (đầu kỳ và cuối kỳ), không phản ánh hết quá trình hoạt động của doanh nghiệp.
4.5.3. Dự báo xác suất khả năng trả nợ vay
Một trong những ứng dụng của mô hình hồi quy Logistic là dự báo xác suất
xảy ra của yếu tố phụ thuộc khi các yếu tố độc lập nhận tương ứng từng giá trị. Như
vậy, thông qua kết quả mô hình hồi quy Logistic các yếu tố tác động đến khả năng
trả nợ vay, tác giả tiến hành dự báo xác suất khả năng trả nợ vay thông qua việc khi
các yếu tố độc lập (Khả năng thanh toán hiện hành, Vốn lưu động ròng, Đòn bẩy tài
76
chính, Dòng tiền từ HĐKD, ROE, Ngành nghề kinh doanh, Dòng tiền vào tài khoản
ngân hàng, Mục đích sử dụng vốn vay, Lãi suất vay, Số tiền vay) nhận cụ thể các
giá trị tương ứng.
Thông qua kết quả thống kê từ 270 quan sát mà tác giả thu thập được trong
việc phân tích mô hình hồi quy Logistic, tác giả tiến hành thống kê các giá trị nhỏ
nhất và lớn nhất của các yếu tố độc lập, điều này cho thấy được xác suất khả năng
trả nợ vay sẽ giao động trong khoảng tương ứng với các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất
của các yếu tố độc lập. Một điều lưu ý rằng, xác suất khả năng trả nợ vay nhỏ nhất
khi yếu tố Đòn bẩy tài chính nhận giá trị cao nhất (vì tác động ngược chiều lên Khả
năng trả nợ vay), Ngành nghề kinh doanh là Xây dựng (vì tác động ngược chiều lên
Khả năng trả nợ vay), Lãi suất vay cao nhất (vì tác động ngược chiều lên Khả năng
trả nợ vay), Số tiền vay nhiều nhất (vì tác động ngược chiều lên Khả năng trả nợ
vay) và các yếu tố còn lại nhận giá trị thấp nhất (vì tác động cùng chiều lên Khả
năng trả nợ vay).
Khả
năng
TTHH VLDR DBTC DTKD ROE NNKD DTNH MDVV LSCV
STCV
trả nợ
vay
0,07
-92.430,00 52,94 -108.388,00 -1,07
0,00
0,00
0,12 349.738,58
0%
1
1.559,00 87.657,00 0,02 620.961,00 1,28
988,98
1,00
0,05
46,18
100%
0
Bảng 4.14: Kết quả dự báo khả năng trả nợ vay
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả mô hình hồi quy Binary Logistic
Như vậy, qua việc phân tích mô hình hồi quy Logistic các yếu tố ảnh hưởng
đến khả năng xảy trả nợ vay cho thấy, để xác suất trả nợ vay là cao nhất thì ngân
hàng cũng như các CB QLKH cần xem xét và ưu tiên cho vay đối với các doanh
nghiệp có khả năng tài chính tốt (khả năng thanh toán hiện hành cao, dòng tiền
mạnh, vốn lưu động cao), khả năng sinh lời cao (giá trị chỉ số ROE cao). Bên cạnh
đó, ngân hàng cần xem xét đến lĩnh vực mà doanh nghiệp đó kinh doanh và theo dõi
mục đích sử dụng vốn của doanh nghiệp, dòng tiền từ HĐKD của doanh nghiệp.
77
Tóm tắt chương 4
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 10/13 yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ vay của KHDN, còn 3/13 yếu tố không có ý nghĩa thống kế (QMDN, SNHĐ,
TSBĐ), trong đó có 04 yếu tố có quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ vay
(LSCV, STCV, NNKD, DBTC) và 06 yếu tố có quan hệ đồng biến với khả năng trả
nợ vay của KHDN (TTHH, ROE, DTKD, VLĐR, MDVV, DTNH).
78
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Dựa vào mẫu dữ liệu nghiên cứu gồm 270 quan sát từ các hồ sơ vay vốn của
các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận và ứng dụng mô
hình hồi quy Logistic, kết quả nghiên cứu đã giải quyết được hai mục tiêu đặt ra
trong Chương 1 của luận văn là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
vay đúng hạn của doanh nghiệp, đồng thời đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng
yếu tố này đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp thông qua kiểm định
13 giả thuyết. Kết quả nghiên cứu đạt được như sau:
Bảng 5.1 : Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay
TT
Các yếu tố ảnh hưởng
Ký hiệu
Kết quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố với khả năng trả nợ
Mức độ tác động của từng yếu tố từ cao đến thấp
1
ROE
Đồng biến
1
2
MDVV
Đồng biến
2
Tỷ suất sinh lợi trên VCSH Mục đích sử dụng vốn vay
3 Dòng tiền từ HĐKD
DTKD
Đồng biến
3
4
DTNH
Đồng biến
4
Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng
5 Vốn lưu động ròng Lãi suất vay 6 Số tiền vay 7 8 Ngành nghề kinh doanh 9 Đòn bẩy tài chính
VLDR LSCV STCV NNKD DBTC
Đồng biến Nghịch biến Nghịch biến Nghịch biến Nghịch biến
5 6 7 8 9
10
TTHH
Đồng biến
10
11
QMDN
Khả năng thanh toán hiện hành Quy mô của doanh nghiệp
12 Số năm hoạt động
SNHD
13 Tỷ lệ TSBĐ
TSBĐ
không có ý nghĩa thống kê không có ý nghĩa thống kê không có ý nghĩa thống kê
không có ý nghĩa thống kê không có ý nghĩa thống kê không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả mô hình hồi quy Binary Logistic
79
Như vậy thông qua kết quả nghiên cứu tại Bảng 5.1 cho thấy: có 3 yếu tố
không có ý nghĩa thống kê (quy mô của doanh nghiệp, số năm hoạt động, tỷ lệ
TSBĐ), còn lại 10 yếu tố có tác động đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp,
trong đó có 6 yếu tố có mối quan hệ đồng biến và 4 yếu tố có mối quan hệ nghịch
biến với khả năng trả nợ vay, mức độ tác động của từng yếu tố đến khả năng trả nợ
vay như được trình bày tại Bảng 5.1
Bên cạnh việc xác định các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
của doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận, đề tài cũng đưa ra các khuyến nghị có liên
quan đến việc nâng cao hiệu quả đánh giá khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh
nghiệp, nhằm giảm thiểu tác động của nợ xấu và tăng hiệu quả hoạt động của ngân
hàng.
5.2. Một số khuyến nghị
Dựa trên kết quả phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng
trả nợ của doanh nghiệp ở Chương 4, tác giả đề xuất một số khuyến nghị tương ứng
với từng yếu tố nhằm tăng khả năng nhận diện khách hàng trả nợ tốt như sau:
5.2.1. Về tỷ suất sinh lợi trên VCSH (ROE)
Theo kết quả kiểm định, lợi nhuận là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng
trả nợ doanh nghiệp thông qua chỉ số ROE. Vấn đề đặt ra là làm thế nào ngân hàng
kiểm tra tính chính xác lợi nhuận doanh nghiệp, đảm bảo các khoản lãi lỗ được
phản ánh đúng trong BCTC của doanh nghiệp. Lợi nhuận tăng là tốt nhưng nếu
doanh nghiệp cố tình ghi tăng doanh thu hoặc giảm chi phí thì rủi ro hoàn toàn
thuộc về ngân hàng. Để kiểm tra chỉ tiêu lợi nhuận, khuyến nghị BIDV Ninh Thuận
mà cụ thể là CB QLKH cần tập trung các vấn đề sau:
Một là nhận diện một số khoản mục bất thường trong báo cáo lợi nhuận của
doanh nghiệp như tốc độ tăng lợi nhuận của doanh nghiệp vượt xa tốc độ tăng
doanh thu trong thời gian dài, xuất hiện các khoản chi phí, thu nhập hoạt động phát
sinh một lần duy nhất hoặc khoản chi phí, thu nhập hoạt động chiếm tỷ trọng lớn
trong tổng doanh thu, có sự thay đổi nguyên tắc kế toán trong định giá hàng tồn kho
hoặc thay đổi phương pháp khấu hao làm giảm chi phí khấu hao tăng lợi nhuận
80
trong kỳ, ẩn dấu những chi phí sản xuất kinh doanh trong kỳ vào giá trị các tài
khoản hàng tồn kho (hạch toán vào chi phí kinh doanh dở dang hoặc thành phẩm)
để làm giảm chi phí thực hạch toán trong giá vốn hàng bán, dấu những khoản tổn
thất trong kinh doanh chưa hạch toán vào chi phí trong tài khoản tài sản thiếu chờ
xử lý, …
Hai là các chỉ tiêu lợi nhuận phải được thường xuyên phân tích và so sánh với
số của năm trước và số bình quân của ngành để đánh giá xu hướng biến động của
lợi nhuận. Bên cạnh đó, khi xem xét ROE cần phải xác định nguyên nhân làm các
chỉ số này tăng hay giảm để từ đó có kết luận phù hợp tình hình hoạt động của
doanh nghiệp cũng như khả năng trả nợ của doanh nghiệp. ROE tăng không phải
lúc nào tăng cũng tốt cho doanh nghiệp, trong trường hợp ROE tăng là do doanh
nghiệp kinh doanh thua lỗ, thu hẹp HĐKD nên VCSH giảm thì lúc này ảnh hưởng
đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp.
5.2.2. Về mục đích sử dụng vốn vay
BIDV Ninh Thuận phải tăng cường kiểm tra sử dụng vốn vay của doanh
nghiệp, đảm bảo việc kiểm tra sử dụng vốn phù hợp với loại hình kinh doanh của
doanh nghiệp. Điều này sẽ làm giảm thiểu khả năng doanh nghiệp sử dụng vốn
không đúng mục đích, hoặc ngân hàng kịp thời có được biện pháp xử lý phù hợp
khi phát hiện sớm tình trạng doanh nghiệp không thực hiện đúng cam kết, từ đó
giảm được khả năng doanh nghiệp phát sinh trả nợ vay không đúng hạn. Để kiểm
tra việc sử dụng vốn vay đúng mục đích của doanh nghiệp cần kiểm tra như sau:
Kiểm tra qua hồ sơ chứng từ, khách hàng phải xuất trình được các chứng từ
chứng minh việc đã sử dụng tiền vay đúng mục đích. Các chứng từ phải chứng
minh tiền vay đã được thanh toán cho bên cung cấp vật tư, hàng hoá, dịch vụ, …
theo đúng nội dung vay vốn ngân hàng (VD: các hợp đồng kinh tế, các hoá đơn,
phiếu thu, phiếu chi, phiếu xuất kho, phiếu nhập kho, bộ chứng từ thanh toán quốc
tế, tờ khai hải quan, giấy tạm ứng, biên bản đối chiếu công nợ, biên bản nghiệm thu
khối lượng, …).
81
Kiểm tra tình trạng hiện tại của tài sản hình thành từ vốn vay tại hiện
trường, thực hiện đi kiểm tra thực tế tình trạng hiện tại của tài sản hình thành từ vốn
vay (số lượng, chất lượng của tài sản) và đánh giá giá trị của tài sản hình thành từ
vốn vay so với dư nợ vay. Trường hợp số lượng, chất lượng tài sản không đúng so
với phương án, dự án mà ngân hàng cho vay thì cần phải xác định rõ nguyên nhân
nhằm phát hiện sớm doanh nghiệp sử dụng vốn không đúng mục đích..
Kiểm tra công nợ và hàng hóa tồn kho, kiểm soát các khoản phải thu của
doanh nghiệp, yêu cầu doanh nghiệp cung cấp danh sách công nợ phải thu định kỳ,
xác nhận công nợ để kiểm tra chính xác các khoản nợ phải thu của doanh nghiệp,
đôn đốc khách hàng thu hồi công nợ, hạn chế tối đa lượng vốn bị chiếm dụng.
Kiểm tra thực tế số lượng, chất lượng hàng tồn kho, định kỳ đối chiếu sổ sách
vật tư, hàng hóa tồn kho đảm bảo nợ vay nhằm phát hiện sớm số hàng hóa thiếu hụt
hay tồn đọng để có biện pháp xử lý kịp thời đảm bảo khả năng thanh toán nợ vay.
Nếu thiếu hụt, chứng tỏ doanh nghiệp đã sử dụng vốn vay sai mục đích và ngân
hàng cần có biện pháp thu hồi nợ kịp thời, nếu hàng hóa tồn động yêu cầu doanh
nghiệp tìm biện pháp để giải phóng số hàng hóa tồn đọng để nhanh chóng thu hồi
vốn vay.
Kiểm tra qua BCTC, định kỳ thực hiện kiểm tra BCTC của khách hàng, so
sánh giữa giá trị tài sản ngắn hạn thực tế trong kỳ kiểm tra và nguồn vốn ngắn hạn
để kiểm tra vật tư đảm bảo nợ vay. Nếu thiếu vật tư bảo đảm vốn lưu động. Cán bộ
quan hệ khách hàng làm rõ nguyên nhân (do khách hàng dùng nguồn vốn ngắn hạn
để đầu tư TSCĐ, thua lỗ…) từ đó kiến nghị khách hàng thực hiện khắc phục tình
trạng trên.
5.2.3. Về dòng tiền của doanh nghiệp
Bất kỳ doanh nghiệp nào cũng cần tiền mặt để thực hiện các nghĩa vụ thanh
toán. Tài sản bằng tiền được coi là có tính lưu động cao nhất và là cơ sở quan trọng
đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Một doanh nghiệp có lợi nhuận trên sổ
sách cũng có thể mất khả năng chi trả khi dòng tiền âm. Trong một số trường hợp
doanh nghiệp có dòng tiền thu về từ bán hàng nhưng do các khoản nợ vay ngắn hạn
82
chưa đến hạn trả doanh nghiệp lại dùng tiền đi đầu tư vào các mục đích dài hạn
khác như đầu tư bất động sản, tài sản cố định, … thì lúc này doanh nghiệp dễ rơi
vào tình trạng mất cân đối tài chính và mất khả năng chi trả nếu tình hình không
được cải thiện. Chính vì thế để kiểm soát tốt dòng tiền của doanh nghiệp, tác giả
khuyến nghị đối với BIDV Ninh Thuận cần phải tăng cường kiểm soát dòng tiền
của doanh nghiệp để thu hồi vốn vay kịp thời, tránh tình trạng doanh nghiệp sử
dụng vốn vay sai mục đích và dẫn đến mất khả năng thanh toán nợ vay. Để làm
được điều này cần tập trung các vấn đề như sau:
Một là kiểm soát tốc độ luân chuyển dòng tiền thông qua đánh giá kỳ luân
chuyển hàng tồn kho, kỳ thu tiền bình quân của các khoản phải thu, kỳ trả tiền bình
quân của các khoản phải trả.
Hai là xem xét lựa chọn phương thức cấp tín dụng và phương thức giải ngân
phù hợp phù hợp, cụ thể về phương thức cấp tín dụng, đối với các doanh nghiệp
mới quan hệ tín dụng, có nhu cầu vốn không thường xuyên, hoặc vay có tính chất
thời vụ thì nên áp dụng phương thức cho vay từng lần theo món để kiểm soát theo
từng phương án vay; Đối với các doanh nghiệp đã có quan hệ tín dụng với ngân
hàng, có nhu cầu vay vốn thường xuyên, mục đích sử dụng vốn rõ ràng và có tín
nhiệm cao với ngân hàng (có năng lực tài chính tốt, tình hình sản xuất kinh doanh
ổn định và hiệu quả, không có nợ quá hạn tại các tổ chức tín dụng) thì nên áp dụng
phương thức cho vay theo hạn mức tín dụng nhằm giảm thủ tục hồ sơ, đáp ứng kịp
thời nhu cầu vốn cho khách hàng. Về phương thức giải ngân: phần lớn các doanh
nghiệp sử dụng vốn sai mục đích là do ngân hàng thực hiện giải ngân bằng tiền mặt
nên khó kiểm soát, do đó để kiểm soát mục đích sử dụng vốn của doanh nghiệp thì
yêu cầu doanh nghiệp thực hiện giải ngân chuyển khoản trực tiếp vào tài khoản
thanh toán của bên thụ hưởng, hạn chế giải ngân bằng tiền mặt trừ trường một số
hợp được giải ngân bằng tiền mặt (theo quy định tại khoản 1 Điều 5 Thông tư số:
21/2017/TT-NHNN ngày 29/12/2017 của NHNN Quy định về phương thức giải
ngân vốn cho vay của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đối với
khách hàng) như sau: (1) Khách hàng thanh toán, chi trả cho bên thụ hưởng (không
83
bao gồm pháp nhân) không có tài khoản thanh toán tại tổ chức cung ứng dịch vụ
thanh toán; (2) Khách hàng là bên thụ hưởng (không bao gồm pháp nhân) không có
tài khoản thanh toán tại tổ chức cung ứng dịch vụ thanh toán, đã ứng vốn tự có để
thanh toán, chi trả các chi phí thuộc chính phương án, dự án kinh doanh hoặc
phương án, dự án phục vụ đời sống được tổ chức tín dụng cho vay quyết định cho
vay theo quy định của pháp luật.
Ba là xác định kỳ hạn cho vay phù hợp với tốc độ luân chuyển dòng tiền, việc
xác định kỳ hạn cho vay phải dựa trên tốc độ chu chuyển tiền trong kỳ của doanh
nghiệp. Trường hợp xác định kỳ hạn cho vay dài hơn so với tốc độ luân chuyển
dòng tiền thì dễ dẫn đến khách hàng chiếm dụng vốn đầu tư các mục đích khác như:
đầu tư vào tài sản cố định, bất động sản, đầu tư dự án, … với kỳ vọng sẽ thu hồi kịp
trước khi đến hạn trả nợ. Tuy nhiên việc thu tiền sau đó lại không đúng tiến độ như
kỳ vọng dẫn đến phát sinh không trả nợ đúng hạn cho ngân hàng; hoặc trường hợp
xác định kỳ hạn cho vay ngắn hơn so với tốc độ luân chuyển dòng tiền thì dẫn đến
khách hàng không trả nợ đúng hạn do dòng tiền quay vòng không kịp để trả nợ đến
hạn.
Bên cạnh đó để hỗ trợ cho các NHTM mà trước hết là BIDV Ninh Thuận kiểm
soát tốt dòng tiền của doanh nghiệp, NHNN cần có các giải pháp nhằm phát triển
thanh toán không dùng tiền mặt. Trước hết, NHNN cần hoàn thiện khuôn khổ pháp
lý và cơ chế chính sách về thanh toán qua ngân hàng và tiếp tục thực hiện tốt công
tác đảm bảo an ninh an toàn trong thanh toán. Thêm vào đó là triển khai ứng dụng
thêm các hình thức, phương thức thanh toán qua ngân hàng tiên tiến, hiện đại phù
hợp với đặc thù thanh toán của mỗi loại hình dịch vụ công. Mở rông hợp tác giữa
các đơn vị cung ứng dịch vụ công với các ngân hàng, tổ chức cung ứng giải pháp
thanh toán; đẩy nhanh khả năng kết nối, trao đổi thông tin dữ liệu giữa đơn vị cung
ứng dịch vụ công với ngân hàng; Ngoài ra, NHNN cần sớm phối hợp với Bộ Tài
chính công khai chi tiết danh mục bắt buộc phải thanh toán qua ngân hàng; Hoàn
thiện thể chế chính sách, tạo điều kiện thuận lợi để các tổ chức tín dụng (TCTD)
cung ứng đầy đủ, đa dạng các sản phẩm dịch vụ tài chính, nhất là sản phẩm dịch vụ
84
ngân hàng phi tín dụng và các sản phẩm dịch vụ hiện đại dựa trên ứng dụng công
nghệ số.
5.2.4. Về dòng tiền chuyển về ngân hàng
BIDV Ninh Thuận cần phải kiểm soát và theo dõi thường xuyên tình trạng tiền
về tài khoản khách hàng vay sau khi giải ngân để phát hiện sớm tình trạng doanh
nghiệp chuyển dòng tiền thu từ HĐKD sang ngân hàng khác, hoặc doanh nghiệp sử
dụng vốn vay không đúng mục đích. Từ đó có biện pháp xử lý kịp thời để giảm
thiểu khả năng khách hàng trả nợ không đúng hạn. Một số giải pháp nhằm kiểm
soát dòng tiền của doanh nghiệp chuyển về Ngân hàng như sau:
Một là yêu cầu doanh nghiệp tập trung toàn bộ doanh thu từ HĐKD về tài
khoản của doanh nghiệp mở tại BIDV Ninh Thuận. Doanh số tiền về tài khoản tối
thiểu bằng 120% so với doanh số BIDV Ninh Thuận cho vay.
Hai là têu cầu các hợp đồng kinh tế đầu ra như: hợp đồng bán hàng, hợp đồng
thi công xây lắp, … mà doanh nghiệp ký kết với đối tác phải ghi rõ số TKTG của
doanh nghiệp mở tại BIDV Ninh Thuận nhằm kiểm soát doanh thuchuyển về tài
khoản của doanh nghiệp.
Ba là thường xuyên theo dõi doanh số giải ngân và doanh thu tiền về tài khoản
theo phương án kinh doanh mà ngân hàng tài trợ vốn. Trường hợp doanh thu về
thấp hơn so với với doanh số giải ngân cần tìm hiểu nguyên nhân do yếu tố khách
quan như: đối tác chậm thanh toán, thị trường kinh doanh suy giảm, hàng tồn kho
nhiều, … hay do yếu tố chủ quan như: khách hàng chuyển doanh thu sang các ngân
hàng khác, hàng hóa kém phẩm chất dẫn đến khó tiêu thụ, chính sách bán hàng
không hiệu quả, …. từ đó ngân hàng có biện pháp ứng xử kịp thời.
Kiến nghị đối với NHNN cần có những kênh thông tin về việc doanh nghiệp
chuyển tiền về các tổ chức tín dụng để BIDV Ninh Thuận nói riêng và các TCTD
nói chung có thể tra cứu và theo dõi kịp thời việc doanh nghiệp chuyển tiền về các
TCTD khác, tránh trường hợp doanh nghiệp đang quan hệ tại TCTD này nhưng
chuyển doanh thu về các TCTD khác, gây khó khăn cho ngân hàng trong việc quản
lý dòng tiền và thu hồi nợ vay của doanh nghiệp.
85
5.2.5. Về vốn lưu động ròng
Nguyên tắc truyền thống của cân bằng tài chính là các tài sản cố định phải
được tài trợ bởi các nguồn vốn dài hạn. Tính ổn định của nguồn vốn dài hạn không
những đảm bảo sự cân bằng nhất thời mà còn duy trì được sự cân bằng về dài hạn.
Phần trội của tổng nguồn vốn dài hạn so với tổng tài sản cố định được gọi là vốn
lưu động, tạo thành một biên an toàn cho cân bằng tài chính. Thực tế doanh nghiệp
rất dễ rơi vào tình trạng mất cân đối khi biên an toàn bị phá vỡ, nguồn vốn dài hạn
không đủ tài trợ cho tài sản dài hạn, lúc này doanh nghiệp dùng nguồn vốn ngắn
hạn mà chủ yếu là nợ vay ngân hàng để tài trợ cho tài sản dài hạn. Nếu tình hình
mất cân đối kéo dài mà doanh nghiệp không có biện pháp cân bằng thì dẫn đến
nguy cơ mất khả năng thanh toán khi nợ vay đến hạn.
Chính vì thế để kiểm soát tốt việc sử dụng vốn lưu động, khuyến nghị đối với
BIDV Ninh Thuận: (1) Cần xác định chính xác nhu cầu vốn lưu động của doanh
nghiệp. Khi xác định nhu cầu vốn lưu động của doanh nghiệp cần phải phân tích
chính xác các chỉ tiêu tài chính của kỳ trước, những biến động chủ yếu trong vốn
lưu động, mức chênh lệch giữa kế hoạch và thực hiện về nhu cầu vốn lưu động ở
các kỳ trước cùng với những dự đoán về tình hình HĐKD, khả năng tăng trưởng
trong năm tới. Tiếp đó, dựa trên nhu cầu vốn lưu động đã xác định, xác định khả
năng tài chính hiện tại của doanh nghiệp, xác định số vốn còn thiếu của doanh
nghiệp; (2) Cho vay bổ sung vốn lưu động sản xuất kinh doanh dựa trên các hợp
đồng cụ thể, tìm hiểu kỹ khả năng thanh toán của bên thanh toán, hợp đồng phải
quy định chặt chẽ về thời gian, phương thức thanh toán và hình thức phạt khi vi
phạm hợp đồng; (3) Định kỳ kiểm tra vật tư, hàng hoá đảm bảo nợ vay bằng cách so
sánh giữa giá trị tài sản ngắn hạn thực tế trong kỳ kiểm tra và nguồn vốn ngắn hạn
để xác định nguồn vốn lưu động ròng của khách hàng đang thừa/thiếu.
Đối với doanh nghiệp, cần phải xây dựng kế hoạch và sử dụng vốn của doanh
nghiệp sao cho hợp lý, hiệu quả, khi xác định nhu cầu vốn lưu động, doanh nghiệp
cần quan tâm đến các nguyên tắc: (1) Nhu cầu vốn lưu động phải xuất phát từ nhu
cầu sản xuất, đảm bảo đủ vốn lưu động cho sản xuất vì nhu cầu vốn lưu động phụ
86
thuộc vào tình hình sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp tại mỗi thời kỳ xác định;
(2) Thực hiện tiết kiệm vốn lưu động, giảm lượng vốn lưu động dư thừa, đảm bảo
sử dụng lượng vốn lưu động ở mức tối ưu cho sản xuất kinh doanh, bằng cách
thường xuyên đánh giá hiệu quả sử dụng vốn lưu động, thời gian luân chuyển của
vốn lưu động và các giai đoạn luân chuyển của vốn lưu động, để có biện pháp tiết
kiệm vốn lưu động cho doanh nghiệp; (3) Xác định nhu cầu vốn lưu động phải dựa
trên các kế hoạch về tiêu thụ sản phẩm, kế hoạch sản phẩm, kế hoạch chi phí, kế
hoạch thu mua nguyên vật liệu. Các kế hoạch này liên quan đến lượng thu chi tiền
mặt, ảnh hưởng đến nhu cầu vốn lưu động của doanh nghiệp. Vì vậy, doanh nghiệp
cần có các phương pháp dự báo chính xác khi xây dựng kế hoạch; (4) Xác định nhu
cầu vốn lưu động phải quan tâm đến việc thu thập thông tin từ các phòng ban, có sự
phối hợp và đóng góp ý kiến của các phòng ban chức năng. Vì kế hoạch hoạt động
của các phòng ban chức năng có ảnh hưởng đến lượng thu chi tiền mặt trong suốt
quá trình luân chuyển của vốn lưu động, từ khâu cung ứng nguyên vật liệu cho đến
khâu tiêu thụ. Thực hiện nguyên tắc này đảm bảo việc xác định nhu cầu vốn lưu
động chính xác, phù hợp với nhu cầu thực tế về sản xuất kinh doanh.
5.2.6. Về lãi suất cho vay
Kết quả nghiên cứu của luận văn cho thấy lãi suất là một trong những yếu tố
có mối tương quan tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
Đặc biệt, lãi suất cho vay giảm là một tín hiệu rất mừng đối với những doanh
nghiệp vừa và nhỏ, bởi gánh nặng lãi suất trong suốt thời gian qua có thể nhẹ bớt và
doanh nghiệp mới dám nghĩ tới việc có vay tiếp hay không.
Vì vậy để hỗ trợ lãi suất cho vay doanh nghiệp, khuyến nghị BIDV Ninh
Thuận nên áp dụng lãi suất cho vay theo từng đối tượng khách hàng và ngành nghề
kinh doanh của khách hàng, đối với các khách hàng xếp hạng tín nhiệm cao, đánh
giá có khả năng trả nợ tốt và các khách hàng hoạt động trong ngành nghề ưu tiên
phát triển thì áp dụng lãi suất vay ưu đãi hơn. Ngoài ra BIDV cũng nên có các gói
tín dụng hỗ trợ lãi suất cho vay nhằm khuyến khích doanh nghiệp vay vốn phát triển
sản xuất kinh doanh.
87
Hiện nay các NHTM đang áp dụng lãi suất cho vay đối với từng khách hàng
theo những mức khác nhau, nhưng về tổng thể vẫn phải nằm trong khung lãi suất do
NHNN quy định (thông qua mức lãi suất cơ bản NHNN ban hành từng thời kỳ). Do
đó kiến nghị đối với NHNN, với chức năng và quyền hạn của mình, NHNN có thể
xem xét tiếp tục áp dụng chính sách điều hành lãi suất thị trường ở mức thấp nhằm
tạo điều kiện cho doanh nghiệp có nhiều cơ hội phát triển, giúp tăng cường khả
năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp.
5.2.7. Về ngành nghề kinh doanh
Theo kết quả kiểm định cho thấy doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực xây
dựng, xây lắp sẽ gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ vay đến hạn và có khả năng
mất khả năng chi trả các khoản nợ vay so với các doanh nghiệp hoạt đông trong các
lĩnh vực khác. Tuy nhiên đa số các doanh nghiệp hoạt động trên địa bàn Tỉnh Ninh
Thuận thuộc lĩnh vực xây dựng, xây lắp. Chính vì thế vấn đề đặt ra là làm sao
BIDV Ninh Thuận phải kiểm soát được khi cho vay lĩnh vực này, muốn làm được
điều đó ngân hàng phải có những biện pháp sau:
Một là xác định số tiền cho vay tối đa theo từng công trình làm cơ sở giải
ngân. Trong quá trình giải ngân, Chi nhánh có thể xem xét điều chỉnh cơ cấu giải
ngân giữa các cấu phần: chi phí NVL, chi phí nhân công, chi phí khác cho phù hợp
thực tế thi công công trình nhưng phải nằm trong khuôn khổ dự toán được duyệt
nếu là công trình thanh toán từ nguồn NSNN.
Hai là mở sổ theo dõi giải ngân đến từng công trình để giám sát dòng vốn giải
ngân phù hợp tiến độ thi công công trình, tiến độ thanh toán ghi trong hợp đồng xây
dựng và cơ cấu chi phí (NVL, nhân công, khác) theo dự toán được duyệt nếu là
công trình thanh toán từ nguồn NSNN.
Ba là thường xuyên theo dõi tiến độ nghiệm thu và thanh toán khối lượng thi
công xây lắp hoàn thành và diễn biến dòng tiền thanh toán chuyển về tài khoản của
khách hàng theo từng công trình, đối chiếu với điều khoản thanh toán trong hợp
đồng xây dựng và tiến độ thi công thực tế để có biện pháp ứng xử (giải ngân, thu
nợ, đôn đốc khách hàng…) phù hợp.
88
Bốn là thực hiện giám sát thực tế hiện trường, kết hợp đối chiếu, kiểm tra sổ
sách tại chân công trường thi công với kết quả giải ngân, sổ theo dõi công trình và
chứng từ khách hàng còn nợ chưa cung cấp khi giải ngân.
Kiến nghị đối với chính quyền địa phương, cụ thể là UBND tỉnh Ninh Thuận
cần có những cơ chế chính sách để hỗ trợ các doanh nghiệp xây lắp trên địa bàn tỉnh
như: ưu tiên cho các doanh nghiệp trên địa bàn thi công xây dựng các công trình
của tỉnh, yêu cầu các chủ đầu tư phải có kế hoạch vốn rõ ràng và thanh toán vốn kịp
thời cho các doanh nghiệp ngay sau khi công trình hoàn thành nghiệm thu, hỗ trợ
doanh nghiệp thu hồi các khoản công nợ xây lắp khó đòi, giảm tình trạng chủ đầu tư
chiếm dụng vốn của doanh nghiệp, ...
5.2.8. Về sồ tiền vay và đòn bẩy tài chính
Doanh nghiệp phải xây dựng cấu trúc vốn của doanh nghiệp như thế nào,
VCSH bao nhiêu, vay ngân hàng bao nhiêu để có thể tối đa hóa giá trị doanh
nghiệp. Doanh nghiệp sử dụng vốn vay sẽ tạo ra “lá chắn thuế” cho doanh nghiệp,
đồng thời giảm mức độ phân tán các quyết định quản lý nhưng lại có thể làm tăng
rủi ro hành chính cho doanh nghiệp, gia tăng gánh nặng nợ và tạo áp lực với doanh
nghiệp. Do đó, khi xem xét cấp tín dụng cho doanh nghiệp BIDV Ninh Thuận cần
có những biện pháp kiểm soát sau:
Một là cần xác định động cơ vay vốn của doanh nghiệp, xác định doanh
nghiệp vay để tài trợ mục đích gì, tài trợ ngắn hay dài hạn phù hợp với mục đích tài
trợ và đảm bảo khả năng thanh toán đúng hạn cho khoản tài trợ.
Hai là tuân thủ chặt chẽ áp dụng chính sách khách hàng quy định tỷ lệ cấp tín
dụng tối đa đối với từng doanh nghiệp, yêu cầu doanh nghiệp cung cấp các tài liệu
chứng minh vốn tự có tham gia và tiến độ đưa vốn tự có vào dự án, phương án kinh
doanh, kiểm soát bảo đảm vốn tự có tham gia trước khi ngân hàng tài trợ phương án
kinh doanh, dự án đó.
Ba là đối với các khoản nợ có chất lượng kém, những khoản nợ vào nhóm 2,
ngân hàng cần sớm phân tích nguyên nhân để có biện pháp khắc phục, không để
kéo dài thời gian quá hạn, dẫn đến nguy nợ xảy ra nợ xấu. Ngân hàng phải trực tiếp
89
kiểm tra và thu thập thông tin, đánh giá nguyên nhân dẫn đến chậm trả nợ của
khách hàng để có những biện pháp xử lý kịp thời. Ngoài ra cần theo dõi khách hàng
trả nợ từ nguồn nào để đánh giá chính xác khách hàng đang khó khăn tạm thời hay
thật sự bất ổn trong kinh doanh, từ đó có biện pháp xử lý kịp thời
5.3. Hạn chế của luận văn
Khả năng trả nợ của KHDN chỉ xét cho từng trường hợp cụ thể, chưa xét đến
sự tương quan về xác suất trả nợ giữa các khách hàng và nhóm khách hàng liên
quan để đánh giá đúng bản chất rủi ro không trả được nợ của khách hàng.
Bài nghiên cứu chỉ xét các nhân tố ảnh hưởng đến KHDN tại BIDV Ninh
Thuận nên có thể kết quả nghiên cứu chưa hoàn toàn phù hợp với KHDN tại các
TCTD khác. Kết quả nghiên cứu chỉ là một cơ sở tham khảo khi xét phạm vi nghiên
cứu là KHDN trên toàn hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.
Mộ số dữ liệu thu thập đưa vào mô hình dựa vào BCTC của doanh nghiệp,
phần lớn các doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV Ninh Thuận đều doanh
nghiệp nhỏ và vừa, theo quy định nội bộ của BIDV thì các doanh nghiệp lớn có dư
nợ từ 100 tỷ đồng trở lên mới bắt buộc kiểm toán BCTC, còn lại phần lớn các
doanh nghiệp đều cung cấp BCTC nộp cho cơ quan thuế hoặc BCTC chưa được
kiểm toán độc lập. Tuy nhiên các doanh nghiệp thường có hiện tượng gian lận thuế
nên dữ liệu thu thập sẽ hạn chế một phần độ chính xác.
Tóm tắt chương 5
Trong Chương 5, tác giả đã trình bày tóm tắt kết quả nghiên cứu của đề tài và
đưa ra một số khuyến nghị nhằm tăng tính chính xác trong việc đánh giá khả năng
trả nợ của doanh nghiệp, góp phần làm giảm thiểu nợ xấu và tăng hiệu quả kinh
doanh của BIDV Ninh Thuận. Đồng thời chương này cũng nêu ra những hạn chế
trong luận văn và đề xuất một số gợi ý cho các nghiên cứu sau để hoàn thiện.
90
KẾT LUẬN
Để xây dựng chính xác mô hình đo lường khả năng trả nợ của doanh nghiệp tại
BIDV Ninh Thuận là vấn đề không phải trong một thời gian ngắn. Tác giả bước đầu
đưa ra mô hình đo lường khả năng trả nợ doanh nghiệp sau khi phân tích những hạn
chế của hoạt động đánh giá khả năng trả nợ tại BIDV Ninh Thuận. Nghiên cứu chỉ
bước đầu lượng hóa các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, cần có những
nghiên cứu sâu hơn để trả lới các câu hỏi: còn thiếu những nhân tố quan trọng nào
chưa đưa vào mô hình, mô hình có phù hợp trên tổng thể. Điều này đòi hỏi nghiên
cứu cần tiếp tục mở rộng và áp dụng trong thực tiễn để trả lời các câu hỏi đặt ra.
Quan trọng hơn hết là tìm ra phương pháp đánh giá khả năng trả nợ tối ưu giúp cho
ngân hàng có những quyết định cho vay đúng đắn, giảm thiểu rủi ro tín dụng, đẩy
nhanh tình hình giải quyết nợ xấu trong giai đoạn hiện nay. Để làm được điều này,
không chỉ về phía ngân hàng mà cần có sự hợp tác, góp sức từ phía các doanh
nghiệp
91
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Tài liệu trong nước
1.1. Nguyễn Minh Kiều (2013). Tín dụng và thẩm định tín dụng ngân hàng. NXB
Tài chính.
1.2. Nguyễn Đăng Dờn (2012). Quản trị Ngân hàng hiện đại. NXB Lao động Xã
hội.
1.3. Hoàng Tùng (2011), “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình
Logistic”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 2(43), trang 193-199.
1.4. Trương Đông Lộc (2011), “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay
đúng hạn của hộ nông nghiệp ở tỉnh Hậu Giang”, Tạp chí công nghệ ngân hàng,
64/2011, trang 39-43
1.5. Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011), “Các nhân tố ảnh hưởng đến
khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ nông nghiệp ở tỉnh Hậu Giang”, Tạp chí công
nghệ ngân hàng, 64/2011, trang 3-7
1.6. Vũ Công Ty (2012), “Giải pháp nào cho bài toán nợ xấu Việt Nam”, Tạp chí tài
chính số 11-2012, có thể tham khảo trên trang: http://www.tapchitaichinh.vn/Trao-
doi-Binh-luan/Giai-phap-nao-cho-bai-toan-no-xau-o-Viet-Nam/16249.tctc
1.7. Võ Văn Dứt (2012), “Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ vay ngắn hạn ngân hàng”,
Tạp chí Khoa học Xã hội và Nhân Văn, 8, trang 46-54
1.8. Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013), “Các nhân tố ảnh hưởng
đến nợ vay ngắn hạn ngân hàng”, Tạp chí Khoa học Xã hội và Nhân Văn, 8, trang
46-5
1.9. Bủi Kim Yến, Nguyễn Thị Thanh Hoài (2015), “Đánh giá khả năng vỡ nợ của
doanh nghiệp vừa và nhỏ trong quan hệ tín dụng ngân hàng”. Tạp chí số 10 tháng 6
-2015 3 tháng 1 kỳ - Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Bình Dương.
1.10. Đoàn Thị Xuân Duyên (2013). Ứng dụng mô hình Logit để đo lường khả năng
trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Á Châu. Luận văn thạc
sỹ.
92
1.11. Đỗ Thị Mai Hoa (2014). Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay ngân
hàng của các doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Luận văn thạc sỹ
1.12. Đoàn Thị Bảo Châu (2014). Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ vay của khách hàng cá nhân tại NHTM Cổ phần Á Châu. Luận văn thạc sỹ kinh
tế, trường ĐHKT TP.HCM.
1.13. Đoàn Thị Xuân Duyên (2013). Ứng dụng mô hình Logit để đo lường khả năng
trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Á Châu. Luận văn thạc
sỹ kinh tế, trường ĐHKT TPHCM
1.14. Lê Vũ Lộc (2016). Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
của doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam. Luận văn thạc sỹ.
1.15. Các quy trình nội bộ của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam:
- Quy định số 4633/BIDV-QLTD ngày 30/06/2015 của BIDV quy định về Quy
trình cấp tín dụng đối với khách hàng tổ chức.
- Quyết định số 3296/QĐ-BIDV ngày 15/12/2016 của BIDV về việc Ban hành
Chính sách cấp tín dụng.
- Các cáo tổng kết công tác tín dụng năm 2018 của Ngân hàng TMCP Đầu tư và
Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Ninh Thuận
1.16. Các tài liệu liên quan đến 90 doanh nghiệp tại BIDV Ninh Thuận
- Báo cáo tài chính
- Giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh
- Thông tin CIC
1.17. Tài liệu khác
- Thông tư số 39/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 của NHNN Việt Nam
- Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của NHNN Việt Nam
- Thông tư số 21/2017/TT-NHNN ngày 29/12/2017 của NHNN Việt Nam
2. Tài liệu nước ngoài
2.1. Irakli Ninua, 2008. Does a collateralized loan have a higher probability to
default.
93
2.2 Andrea Ruth Coravos, 2010. Measuring the Likelihood of Small Business Loan
Defauilt: Community Development Financial Insitutions (CDFIs) and the use of
Credit-Scoring o Miniminze Default Risk, Duke University, Durham, North
Carolina.
2.3. Gabriel Jimenez và Jesuz Saurina, 2004. Collateral, Type of Lender and
Relationship Banking as Determinants of Credit Risk, Bank of Spain.
2.4. Kohansal MR, Mansoori H (2009). Factors Affecting on loan Repayment
Performance of Famers in Khorasan-Razavi Province of Iran: Paper Presented at
Conference on International Research on Food Security, Natural Resource
Management and Rural Development Tropentag 2009, University of Hamburg,
October pp. 6-8
94
PHỤ LỤC Kết quả thống kê
Statistics
TTHH
VLDR
DBTC
DTKD
ROE
QMDN
SNHD
N Valid
270
270
270
270
270
270
270
Missing
0
0
0
0
0
0
0
Mean
1.8862
Mode
19.2136 4478.4258 1113.00a
1.00
1.09
8234.9061 -25674.00a
.1057 73817.8429 11.3667 2244.00a
10.00
.02
Minimum
.07 -92430.00
.02
-108388.00
-1.07
646.00
1.00
1559.00 87657.00
620961.00
25.00
1.28 2045940.00
Maximum 52.94 a. Multiple modes exist. The smallest value is shown
Statistics
NNKD
DTNH
MDVV
LSCV
STCV
N
Valid
270
270
270
270
270
Missing
0
0
0
0
0
Mean
.1778
.9296
.0929
Mode
.00
14.6776 2.30a
1.00
.09
20442.8907 9255.00a
Minimum
.00
.00
.00
.05
46.18
Maximum
1.00
988.98
1.00
.12
349738.58
a. Multiple modes exist. The smallest value is shown
Ngành nghề kinh doanh
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Lĩnh vực khác
222
82.2
82.2
82.2
Lĩnh vực xây dựng
48
17.8
100.0
Total
270
100.0
17.8 100.0
Mục đích sử dụng vốn vay
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Sai mục đích
19
7.0
7.0
7.0
Đúng mục đích
251
93.0
100.0
Total
270
100.0
93.0 100.0
95
Kết quả mô hình lần 1
Case Processing Summary
Unweighted Casesa
N
Percent
Selected Cases Included in Analysis
270
100.0
Missing Cases
0
.0
Total
270
100.0
Unselected Cases
0
.0
Total
270
100.0
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
Dependent Variable Encoding
Original Value
Internal Value
Trả nợ vay không đúng hạn
0
Trả nợ vay đúng hạn
1
Block 0: Beginning Block
Classification Tablea,b
Predicted
Khả năng trả nợ
Observed
Trả nợ vay không đúng hạn
Trả nợ vay đúng hạn
Percentage Correct
Trả nợ vay không đúng hạn
0
.0
35
Step 0 Khả năng trả nợ
Trả nợ vay đúng hạn
0
100.0
235
Overall Percentage
87.0
a. Constant is included in the model.
b. The cut value is .500
Variables in the Equation
B
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(B)
Step 0 Constant
1.904
.181 110.462
1
.000
6.714
96
Variables not in the Equationa
Score
df
Sig.
Step 0 Variables TTHH
.413
1
.521
3.299
1
.069
VLDR
32.210
1
.000
DBTC
.083
1
.774
DTKD
3.052
1
.081
ROE
.038
1
.845
QMDN
1.468
1
.226
SNHD
.011
1
.916
NNKD
1.584
1
.208
DTNH
28.506
1
.000
MDVV
.000
1
.989
LSCV
2.005
1
.157
STCV
a. Residual Chi-Squares are not computed becaMDVV of redundancies.
Block 1: Method = Enter
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square
df
Sig.
Step 1 Step
103.974
13
.000
Block
103.974
13
.000
Model
103.974
13
.000
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1
14.294a
.520
.694
a. Estimation terminated at iteration number 11 becaMDVV parameter estimates changed by less than .001.
97
Classification Tablea
Predicted
Khả năng trả nợ
Observed
Trả nợ vay không đúng hạn
Trả nợ vay đúng hạn
Percentage Correct
Step 1 Khả năng trả nợ
Trả nợ vay không đúng hạn
16
54.3
19
Trả nợ vay đúng hạn
231
98.3
4
Overall Percentage
92.6
a. The cut value is .500
Variables in the Equation
B
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(B)
Step 1a TTHH
.006
1.002
1
.002
.004
.320
VLDR
.020
2.672
1
.983
.000
.272
DBTC
.016
.702
1
-.354
.147
5.778
DTKD
.010
2.852
1
1.048
.000
.001
ROE
1
2.525
1.871
1.821
.002
12.487
QMDN
.860
1.016
1
.016
.000
.031
SNHD
.511
1.038
1
.037
.056
.431
NNKD
.006
.642
1
-.443
.841
.277
DTNH
.000
2.650
1
.974
.229
18.182
MDVV
1
2.933
.907
10.467
.001
18.789
LSCV
.005
.024
1
-3.715
22.636
7.923
STCV
.003
.270
1
-1.308
.000
1.204
1
Constant
-9.194
2.984
9.493
.002
.000
a. Variable(s) entered on step 1: TTHH, VLDR, DBTC, DTKD, ROE, QMDN, SNHD, NNKD, DTNH, MDVV, LSCV, STCV.
98
Kết quả mô hình lần 2
