Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng vay vốn thi công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

--------------------------------

NGUYỄN MINH CHÂU

YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA

CÁC KHÁCH HÀNG VAY VỐN THI CÔNG CÔNG TRÌNH

BẢO TRÌ ĐƯỜNG BỘ TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ

PHẦN BƯU ĐIỆN LIÊN VIỆT

LUẬN VĂN THẠC SĨ 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

--------------------------------

NGUYỄN MINH CHÂU

YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA

CÁC KHÁCH HÀNG VAY VỐN THI CÔNG CÔNG TRÌNH

BẢO TRÌ ĐƯỜNG BỘ TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ

PHẦN BƯU ĐIỆN LIÊN VIỆT

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 8340201

Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN TRẦN PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2019

MỤC LỤC

MỤC LỤC .................................................................................................................. 1

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .......................................................................... 1

DANH MỤC CÁC BẢNG ........................................................................................ 2

DANH MỤC CÁC HÌNH ......................................................................................... 3

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU .......................................................... 1

1.1 Lý do chọn đề tài .............................................................................................. 1

1.2 Mục tiêu nghiêm cứu ....................................................................................... 2

1.2.1 Mục tiêu tổng quát .................................................................................... 2

1.2.2 Mục tiêu cụ thể: ......................................................................................... 2

1.3 Câu hỏi nghiêm cứu ......................................................................................... 2

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiêm cứu .................................................................. 3

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu ............................................................................... 3

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu ................................................................................... 3

1.5 Phương pháp nghiên cứu.................................................................................. 3

1.6 Ý nghĩa thực tiễn .............................................................................................. 4

1.7 Kết cấu của đề tài ............................................................................................. 4

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................ 6

2.1 Tổng quan về cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ .... 6

2.1.1 Khái niệm nợ vay ...................................................................................... 6

2.1.2 Khái niệm cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ của

ngân hàng thương mại ......................................................................................... 6

2.1.3 Đặc điểm cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ .... 7

2.1 Tổng quan về khả năng trả nợ và đánh giá khả năng trả nợ ............................ 8

2.1.1 Khái niệm khả năng trả nợ ........................................................................ 8

2.1.2 Đánh giá khả năng trả nợ thông qua phân tích các chỉ số tài chính .......... 9

2.1.3 Đánh giá khả năng trả nợ thông qua hệ thống xếp hạng tín nhiệm........... 9

2.1.4 Hậu quả của việc khách hàng không trả được nợ ................................... 11

2.2 Các lý thuyết nền ............................................................................................ 13

2.2.1 Lý thuyết thông tin bất cân xứng ............................................................ 13

2.2.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn .............................................................. 13

2.2.3 Lý thuyết chi phí đại diện ....................................................................... 19

2.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp . 22

2.3.1 Nhân tố liên quan đến đặc điểm khách hàng doanh nghiệp .................... 22

2.3.2 Nhân tố liên quan đến đặc điểm sản phẩm tín dụng ............................... 23

2.3.3 Nhân tố liên quan đến ngân hàng ............................................................ 24

2.4 Tổng quan nghiêm cứu................................................................................... 25

2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài ..................................................................... 25

2.4.2 Các nghiên cứu trong nước ..................................................................... 29

2.4.3 Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ các nghiên cứu trước

đây ................................................................................................................. 31

Kết luận chương 2 ................................................................................................. 35

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ............................................................. 36

3.1 Quy trình nghiêm cứu .................................................................................... 36

3.2 Mô hình nghiêm cứu ...................................................................................... 37

3.3 Giải thích biến ................................................................................................ 39

3.4 Giả thuyết nghiêm cứu ................................................................................... 42

3.5 Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................... 51

3.6 Kỹ thuật phân tích số liệu .............................................................................. 52

3.6.1 Thống kê mô tả dữ liệu: .......................................................................... 52

3.6.2 Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình ................................ 52

3.6.3 Phân tích kết quả hồi quy ........................................................................ 53

Kết luận chương 3 ................................................................................................. 53

4.1 Thực trạng việc cho vay các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường

bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt....................................................... 54

4.1.1 Giới thiệu chung về Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt .................. 54

4.1.2 Tổng quan về hoạt động cấp tín dụng liên quan sản phẩm cho vay các

doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ .......................................... 55

4.2 Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ của các doanh nghiệp thi

công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt ...... 58

4.2.1 Đặc điểm các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ ......... 58

4.2.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ......................................................... 64

4.2.3 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi ..................................... 65

4.2.4 Kết quả hồi quy ....................................................................................... 66

4.2.5 Kiểm định tổng quát độ phù hợp của mô hình nghiên cứu ..................... 67

4.2.6 Thảo luận kết quả và kiểm định giả thiết nghiên cứu ............................. 69

Kết luận chương 4 ................................................................................................. 71

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ......................................................... 72

5.1 Tóm tắt kết quả nghiêm cứu .......................................................................... 72

5.2 Kiến nghị ........................................................................................................ 72

5.2.1 Đối với Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt ..................................... 72

5.2.2 Đối với Ngân hàng nhà nước .................................................................. 73

5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu mở rộng ......................................... 74

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 76

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

LienVietPostBank Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

BCTC Báo cáo tài chính

TCTD Tổ chức tín dụng

NHNN Ngân hàng nhà nước

NHTM Ngân hàng thương mại

NHTW Ngân hàng Trung ương

ROA Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản

ROE Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

VCSH Vốn chủ sở hữu

TMCP Thương mại cổ phần

SME Doanh nghiệp nhỏ và vừa

DN Doanh nghiệp

DNNN Doanh nghiệp nhà nước

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1 So sánh các nghiên cứu trước

Bảng 2 Bảng mô tả các biến đo lường được sử dụng trong nghiên cứu

Bảng 3 Cơ cấu mẫu nghiên cứu theo khả năng hoàn trả nợ vay của doanh nghiệp

Bảng 4 Bảng thống kê mô tả các biến định lượng

Bảng 5 Bảng thống kê mô tả các biến định tính

Bảng 6 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

Bảng 7 Kết quả hồi quy

DANH MỤC CÁC HÌNH

Biểu đồ 1 Vốn chủ sở hữu của LienVietPostBank năm 2014-2017

Biểu đồ 2 Tỉ lệ CAR của LienVietPostBank giai đoạn 2014-2017

Biểu đồ 3 Tỉ lệ CAR của NHTM năm 2017

Biểu đồ 4 Lợi nhuận ròng của LienVietPostBank giai đoạn 2014-2017

Biểu đồ 5 Chỉ tiêu ROE, ROA của LienVietPostBank năm 2014-2017

Biểu đồ 6 Tình hình huy động vốn của LienVietPostBank năm 2014-2017

Biểu đồ 7 Tình hình dư nợ tín dụng của LienVietPostBank năm 2014-2017

Biểu đồ 8 Tỉ lệ nợ xấu của LienVietPostBank giai đoạn năm 2014-2017

Biểu đồ 9 Cơ cấu các nhóm nợ tại LienVietPostBank giai đoạn năm 2014-2017

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

1.1 Lý do chọn đề tài

Đối với một ngân hàng thương mại, hoạt động cho vay là hoạt động truyền

thống và quan trọng nhất của các Ngân hàng thương mại. Trong các hoạt động nghiệp

vụ ngân hàng nói chung và nghiệp vụ ngân hàng đối với khách hàng doanh nghiệp

nói riêng, hoạt động cho vay luôn nhận được sự chú ý quan tâm đặc biệt của các nhà

quản trị Ngân hàng. Sở dĩ như vậy vì hoạt động cho vay luôn là hoạt động mang lại

nguồn thu nhập lớn nhất cho Ngân hàng và đồng thời cũng là hoạt động gánh chịu

nhiều rủi ro tiềm ẩn nhất.

Giống như các Ngân hàng TMCP khác, Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

cung cấp cho khách hàng nhiều gói sản phẩm cho vay như các khoản vay liên quan

đến nhà đất, nhà dự án; cho vay bổ sung vốn lưu động, tài trợ dự án,… Đặc biệt, trong

những năm gần đây Ngân hàng Liên Việt đã triển khai một sản phẩm hiện chưa được

áp dụng rộng rãi tại các Ngân hàng TMCP khác, đó là sản phẩm cho vay các doanh

nghiệp là đơn vị thi công các công trình bảo trì đường bộ. Tuy nhiên hiện nay các

doanh nghiệp thi công các công trình bảo trì đường bộ có đảm bảo được năng lực

quản lý tài chính hiệu quả đáp ứng khả năng trả nợ vay thì đang là vấn đề cấp thiết

mà Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt cần quan tâm để phát triển hoạt động cho

vay của ngân hàng đối với doanh nghiệp trong lĩnh vực này. Để trả lời vấn đề này thì

ngân hàng cần tìm hiểu thêm về các nguyên nhân chủ yếu dẫn đến việc không trả

được nợ vay của của nhóm khách hàng này. Trên cơ sở đó ngân hàng TMCP Bưu

Điện Liên Việt đưa ra những chiến lược kinh doanh hợp lý hạn chế những rủi ro phát

sinh từ nợ xấu đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực thi công bảo trì đường bộ

nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay ngân hàng. Với những lý do trên thì nghiên cứu

“Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng vay vốn thi công công

trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt” của tác giả là hết

sức cần thiết.

1.2 Mục tiêu nghiêm cứu

1.2.1 Mục tiêu tổng quát

Phân tích thực trạng cho vay các khách hàng vay vốn thi công công trình bảo

trì đường bộ, đồng thời phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của

các khách hàng vay vốn thi công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP

Bưu Điện Liên Việt để hạn chế rủi ro trong việc cấp tín dụng các khách hàng vay vốn

thi công công trình bảo trì đường bộ.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể:

− Phân tích thực trạng cho vay khách hàng doanh nghiệp thi công công trình

bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

− Xác định các yếu tố về doanh nghiệp thi công và các yếu tố về khoản vay

ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của của các doanh nghiệp thi công công trình bảo

trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

− Xây dựng và kiểm định mô hình dự báo khả năng trả nợ của các doanh

nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên

Việt. Mô hình có thể sử dụng làm công cụ tham khảo trong quyết định cấp tín dụng

đối với các doanh nghiệp thi công công trinh bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP

Bưu Điện Liên Việt.

1.3 Câu hỏi nghiêm cứu

− Thực trạng hoạt động cho vay đối với các doanh nghiệp thi công công trình

bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt từ năm 2013 đến nay như

thế nào?

− Các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp thi

công công trình tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt? Mức độ tác động của các

yếu tố này đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường

bộ như thế nào?

− Mô hình hồi quy thu được có thể sử dụng làm công cụ hỗ trợ ra quyết định

cấp tín dụng hay không?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiêm cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

Đề tài tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ tại Ngân

hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt bao gồm: mục đích sử dụng vốn vay;kinh nghiệm

người điều hành, tuổi, giới tính người điều hành; cơ cấu vốn doanh nghiệp; lợi nhuận

doanh nghiệp; các chỉ số tài chính; năng lực thi công; uy tín doanh nghiệp; cách thức

quản lý điều hành của ban lãnh đạo doanh nghiệp; đạo đức nghề nghiệp; yếu tố địa

lý; cách thức giám sát thi công; số năm hoạt động của doanh nghiệp; loại hình doanh

nghiệp; tài sản bảo đảm; số lượng tiền vay của doanh nghiệp và số lượng tổ chức tín

dụng có quan hệ với doanh nghiệp.

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận văn tập trung vào phạm vi nghiên cứu

là các khoản vay đã phát sinh từ thời điểm năm 2013 đến 31/12/2018 và còn dư nợ

đến 31/12/2018 tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Cùng với việc nghiên cứu các lý luận thuộc chuyên ngành kinh tế, tài chính,

ngân hàng đề tài nghiên cứu khoa học thực hiện trên cơ sở trả lời cho hai vấn đề sau:

− Trả lời câu hỏi thứ nhất: sử dụng phương pháp thống kê mô tả: thu thập số

liệu, tổng hợp, trình bày và mô tả các đặc trưng khác nhau nhằm phân tích thực trạng

cho vay các khách hàng doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân

hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

− Trả lời câu hỏi thứ hai: sử dụng phương pháp định lượng thông qua xây

dựng mô hình hồi quy đa biến để đo lường khả năng trả nợ vay. Cụ thể là sử dụng

mô hình Logistic, với biến đo lường Y là biến giả (biến nhị phân). Cụ thể Y nhận giá

trị 1 nếu trong năm doanh nghiệp trả nợ vay đúng hạn, nhận giá trị 0 nếu có phát sinh

trả nợ vay không đúng hạn. Với phương pháp này, ta sử dụng kỹ thuật phân tích hồi

quy Logistic (phần mềm thống kê Stata 12) để kiểm tra giả thuyết nghiên cứu đặt ra

chỉ ra các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp thi công

công trình tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt và mức độ tác động của các yếu

tố này.

− Trả lời câu hỏi thứ ba: qua kết quả phân tích xác định mô hình hồi quy thu

được có thể sử dụng làm công cụ hỗ trợ ra quyết định cấp tín dụng tại ngân hàng

TMCP Bưu Điện Liên Việt.

1.6 Ý nghĩa thực tiễn

− Phản ánh góc nhìn tổng quát về thực trạng cho vay các doanh nghiệp thi

công công trình bảo trì đường bộ tại ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

− Cung cấp bằng chứng thực nghiệm đánh giá khả năng trả nợ của Khách

hàng doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ.

− Cung cấp mô hình phân tích định lượng làm công cụ hỗ trợ ra quyết định

cấp tín dụng đối với các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ.

1.7 Kết cấu của đề tài

Ngoài mục lục, tài liệu tham khảo, danh mục các chữ viết tắt, danh mục bảng,

biểu đồ, sơ đồ và phần mở đầu, phần kết luận thì đề tài nghiên cứu bao gồm 5 chương:

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Nội dung chương 1 trình bày sự cần thiết của nghiên cứu, mục tiêu, phạm vi,

đối tượng và phương pháp nghiên cứu.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nội dung chương 2 trình bày về cơ sở lý luận, nền tảng lý thuyết để xác định

các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, đồng thời

giới thiệu một số nghiên cứu và mô hình đo lường khả năng trả nợ trước đây. Các

nghiên cứu này là cơ sở để tác giả xây dựng mô hình đo lường khả năng trả nợ của

khách hàng doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại ngân hàng TMCP

Bưu Điện Liên Việt.

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 trình bày chi tiết về mô hình nghiên cứu, các biến nghiên cứu, dữ

liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu là phân tích hồi quy Binary Logistic,

cách xác định các biến đưa vào mô hình, làm cơ sở cho kết quả nghiên cứu trong

chương tiếp theo.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 trình bày kết quả của nghiên cứu thông qua bảng số liệu thống kê

mô tả và kết quả hồi quy. Qua đó xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng

trả nợ vay của doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại ngân hàng TMCP

Bưu Điện Liên Việt và kiểm định ý nghĩa của kết quả thông qua việc kiểm định độ

phù hợp của mô hình, mức độ chính xác của dự báo và kiểm định ý nghĩa các hệ số

hồi quy.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Trong chương 5, tác giả đưa ra những kết luận rút ra từ kết quả nghiên cứu của

chương 4, qua đó đề xuất một số biện pháp nhận diện khả năng trả nợ vay của đối

tượng khách hàng doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại ngân hàng

TMCP Bưu Điện Liên Việt. Ngoài ra trong chương này tác giả cũng nêu ra một số

hạn chế thiếu sót trong quá trình nghiên cứu mà đề tài chưa khắc phục được.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nội dung chương 2 trình bày về cơ sở lý luận, nền tảng lý thuyết để xác định

các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, đồng thời

giới thiệu một số công trình nghiên cứu trước đây là cơ sở để tác giả xây dựng mô

hình đo lường khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp thi công công trình bảo

trì đường bộ tại ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt nhằm phù hợp với tình hình

thực tế.

2.1 Tổng quan về cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ

2.1.1 Khái niệm nợ vay

Theo Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa (2008), nợ vay là

nguồn tài trợ đi kèm với các nghĩa vụ tài chính, gắnliền với các khoản thanh toán tiền

(hoặc dịch vụ, tài sản khác) ở hiện tại và trong tương lai của doanh nghiệp trong một

thời gian nhất định. Nợ vay thể hiện trái quyền của những người bên ngoài doanh

nghiệp đối với các tài sản và nguồn lực ở hiện tại và tương lai của doanh nghiệp.

Căn cứ Quyết định của Thống đốc NHNN số 1627/2001/QĐ- NHNN ban hành

ngày 31/12/2001, vay nợ là một hình thức khách hàng nhận vốn từ tổ chức tín dụng

để sử dụng vào mục đích và thời gian nhất định theo thoả thuận với nguyên tắc cóhoàn

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. Theo

Nguyễn Minh Kiều (2006), quyết định nguồn vốn là 01 trong các quyết định quan

trọng nhất trong quản trị tài chính doanh nghiệp.

2.1.2 Khái niệm cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ của

ngân hàng thương mại

Cho vay doanh nghiệp của ngân hàng thương mại là hình thức cấp tín dụng

của ngân hàng đối với doanh nghiệp, theo đó ngân hàng giao cho doanh nghiệp một

khoản bằng tiền để sử dụng vào mục đích và thời gian nhất định theo thoả thuận với

nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi. (Nguyễn Minh Kiều, 2006)

Theo đó cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ là hình

thức cấp tín dụng của ngân hàng đối với doanh nghiệp doanh nghiệp thi công công

trình bảo trì đường bộ với một khoản bằng tiền để sử dụng vào mục đích đảm bảo

nguồn vốn thực hiện thi công công trình bảo trì đường bộ trong một khoảng thời gian

nhất định theo thoả thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.

2.1.3 Đặc điểm cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ

Cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ có những đặc điểm

- Đối tượng khách hàng là doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ.

- Mục đích sử dụng vốn của đảm bảo nguồn vốn thực hiện thi công công trình

bảo trì đường bộ là để đáp ứng nhu cầu đảm bảo nguồn vốn thực hiện thi công công

trình bảo trì đường bộ như vay vốn để mua nguyên liệu phục vụ hoạt động, mua sắm

tài sản cố định, đổi mới thiết bị và áp dụng những tiến bộ khoa học kỹ thuật vào quá

trình sản xuất với các khoản vay có giá trị lớn và có thể rất lớn.

- Thủ tục và quy trình cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường

bộ phức tạp hơn vì tính pháp lý của doanh nghiệp phức tạp hơn nhiều so với cá nhân.

Bên cạnh đó giá trị khoản vay lớn và tài sản đảm bảo thường phức tạp, khó định giá

hơn vì hầu hết tài sản doanh nghiệp thường thế chấp chính tài sản công ty, dụng cụ

sản xuất của mình...

- Nguồn trả nợ của người vay từ tiền lợi nhuận, khấu hao và các nguồn thu

hợp pháp khác.

- So với cho vay khách hàng cá nhân và hộ kinh doanh, khách hàng doanh

nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ có hệ thống thông tin tốt hơn, chặt chẽ

hơn do đều có hệ thống thông tin kế toán, báo cáo tài chính. Các thông tin tài chính

được khách hàng cung cấp từ các báo cáo tài chính, báo cáo thuế... Tùy thuộc vào

báo cáo tài chính có được kiểm toán hay không, uy tín tổ chức kiểm toán mà chất

lượng thông tin tài chính khách hàng cung cấp cao hay thấp.

- Rủi ro xảy ra từ cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ

thường gây ra tổn thất lớn cho ngân hàng thương mại. Do đó, các lãnh đạo NH rất

quan tâm đến quản trị rủi ro các khoản cho vay doanh nghiệp thi công công trình bảo

trì đường bộ.

2.1 Tổng quan về khả năng trả nợ và đánh giá khả năng trả nợ

2.1.1 Khái niệm khả năng trả nợ

Xét ở góc độ doanh nghiệp, khả năng trả nợ đề cập đến khả năng tài chính

trong dài hạn và khả năng thanh toán nghĩa vụ nợ trong dài hạn. Tất cả các hoạt động

kinh doanh của công ty như tài trợ, đầu tư và hoạt động đều ảnh hưởng đến khả năng

trả nợ doanh nghiệp.

Ở góc độ ngân hàng, việc phân tích tín dụng nhằm xác định khả năng trả nợ

của khách hàng chính 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. Hay nói cách khác,

nó là khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn của doanh nghiệp. Do đó, nội dung

chính của việc phân tích là dựa trên rủi ro, chứ không phải trên khả năng sinh lợi

(Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa, 2008).

Theo các quy định của pháp luật Việt Nam, cụ thể là Quyết định 493/2005/QĐ-

NHNN, quy định về phân loại khoản nợ theo hai phương pháp định lượng và định

tính. Với phương pháp định lượng, một khoản cho vay được gọi là nợđủ tiêu chuẩn

khi khoản nợ đó có khả năng thu hồi đúng hạn. Theo phương pháp định tính, nợ đủ

tiêu chuẩn là các khoản nợđược tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy

đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn. Như vậy một khoản vay được đánh giá là hiệu quả khi

khoản vay đó được khách hàng trả lãi và trả nợ gốc đúng thời hạn.

Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới khi xét về khả năng trả nợ vay, ở

góc độ đối lập là rủi ro trả nợ vay, của khách hàng cá nhân được biểu hiện ở hai góc

độ chính là quy mô trả nợ gốc (số tiền gốc trả được) và thời hạn trả nợ. Một số nghiên

cứu thực nghiệm trước như Maharjan và ctg (1983) và Sileshi và ctg (2012) tập trung

vào yếu tố quy mô trả nợ gốc. Trong khi đó một số tác giả khác như Kohansal và

Mansoori (2009), Antwi và ctg (2012) lại tập trung vào yếu tố trả nợ đúng hạn. Trong

nghiên cứu này, khả năng trả nợ vay sẽ được đánh giá dựa trên thời hạn trả nợ vay

đúng hạn hay trễ hạn.

2.1.2 Đánh giá khả năng trả nợ thông qua phân tích các chỉ số tài chính

Hoạt động tài chính có mối quan hệ trực tiếp với hoạt động sản xuất kinh

doanh. Do đó tất cả các hoạt động sản xuất kinh doanh đều có ảnh hưởng đến tài

chính của doanh nghiệp. Ngược lại, tình hình tài chính tốt hay xấu đều có tác động

thúc đẩy hoặc kìm hãm đối với quá trình sản xuất kinh doanh. Chính vì vậy, phân

tích tình hình tài chính có ý nghĩa quan trọng đối với bản thân chủ doanh nghiệp và

các đối tượng bên ngoài có liên quan đến tài chính của doanh nghiệp.

Riêng đối với người cho vay, mối quan tâm của họ làhướng đến khả năng trả

nợ của doanh nghiệp. Qua việc phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp, họ

đặc biệt chú ý tới lượng tiền và các tài sản có thể chuyển đổi thành tiền nhanh chóng

để từ đó có thể so sánh được và biết được khả năng thanh toán tức thời của doanh

nghiệp. Đồng thời họ cũng quan tâm đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp vì đó

chính là cơ sở của việc hoàn trả vốn và lãi vay.

Theo Wild, John J (2009); Helfert Erich A (1997); Higgins, Robert C (2009);

White, Mark A (2000),... Một số chỉ tiêu thường được sử dụng phân tích tình hình tài

chínhdoanh nghiệp như: Chỉ số thanh toán, Chỉ số thanh toán nhanh, Tỷ số dòng tiền,

Chỉ số tiền mặt trên tài sản lưu động, Chỉ số tiền mặt trên nợ ngắn hạn, Tỷ lệ thu nhập

trên chi phí cố định, Thu nhập đảm bảo nợ vay...

2.1.3 Đánh giá khả năng trả nợ thông qua hệ thống xếp hạng tín nhiệm

Xếp hạng tín nhiệm (Credit rating) là thuật ngữ do John Moody đưa ra vào

năm 1909 trong ấn phẩm công bố kết quả xếp hạng trái phiếu ngành đường sắt. Hệ

thống xếp hạng trình bày trong báo cáo này được ký hiệu gồm 3 chữcái ABC được

xếp lần lượt là AAA (mức ổn định cao nhất) đến C (mức rủi ro cao nhất). Kể từ đó

đến nay, các tổ chức xếp hạng đóng vai trò quan trọng trong thị trường tài chính bằng

các kết quả xếp hạng để đánh giá chất lượng của sản phẩm trên thị trường tài chính.

Moody’s (2013) cho rằng xếp hạng tín nhiệm nhằm mục đích đánh giá các rủi

ro tín dụng liên quan đến nghĩa vụtài chính của một tổchức trong tương lai. Xếp hạng

tín nhiệm dài hạn đánh giá rủi ro của các khoản tín dụng có thời gian đáo hạn từmột

năm trởlên, phản ánh khảnăng thực hiện cam kết trảnợvà rủi ro suy giảm nguồn tài

chính trong tương lai. Trong khi đó, xếp hạng ngắn hạn chỉ dành cho các khoản tín

dụng đáo hạn dưới 13 tháng và chỉ đánh giá vềrủi ro trả nợ (Moody’s, 2007).

Theo Standard and Poor’s (2012), xếp hạng tín nhiệm là đánh giá khảnăng tín

dụng của bên phải thực hiện nghĩa vụtài chính trong tương lai dựa trên những yếu tố

hiện tại và quan điểm của người đánh giá. Nói cách khác, xếp hạng tín dụng được coi

như là chỉ báo về độ an toàn khi đầu tư vào các giấy tờcó giá của tổchức, chẳng hạn

như trái phiếu, cổ phiếu hay những loại chứng chỉ nợ tương tự khác. Với quan điểm

của Fitch thì xếp hạng tín nhiệm là đánh giá mức độ khả năng thực hiện các nghĩa vụ

nợ như lãi suất, cổ tức ưu đãi, các khoản bảo hiểm hay các khoản phải trả khác của

một tổ chức. Phương pháp xếp hạng tín nhiệm của Fitch là sự kết hợp của cảyếu tốtài

chính và phi tài chính. Tổng hợp các quan điểm trên, ta có thểthấy xếp hạng tín nhiệm

là hoạt động đánh giá tình trạng tài chính của các đối tượng được đánh giá. Xếp hạng

tín nhiệm cung cấp thông tin cho các nhà đầu tư biết vềtình trạng tài chính và mức

độrủi ro của các tổ chức để có quyết định đầu tư phù hợp. Các yếu tố để đánh giá

thường bao gồm yếu tố về tài chính và phi tài chính. Yếu tố tài chính bao gồm các tỷ

số tài chính quan trọng thông qua các báo cáo tài chính. Yếu tố phi tài chính là các

yếu tố khó có thể định lượng như: chính trị, ngành nghề kinh doanh, môi trường kinh

tế vĩ mô,... (Võ Hồng Đức và Nguyễn Đình Thiên, 2013).

2.1.4 Hậu quả của việc khách hàng không trả được nợ

2.1.4.1 Đối với khách hàng

Là một nhân tố chính trong các khoản nợ ngân hàng và cũng là người bị ảnh

hưởng đầu tiên. Khi không đủ khả năng thanh toán nợ, khách hàng có thể gặp phải

những rủi ro như sau:

– Khi khách hàng không thanh toán đúng hạn hoặc không thanh toán đầy đủ

khoản vay thì có thể “bị đưa” vào danh sách “nợ xấu” của tổ chức tín dụng, dẫn đến

việc tiếp cận nguồn vốn hoặc các khoản vay khác sẽ trở lên khó thực hiện.

– Khi khách hàng vay nợ bằng tài sản đảm bảo thì khi mất khả năng thanh

toán, các tổ chức tín dụng hoàn toàn có quyền thu hồi nợ bằng cách lấy đi tài sản đảm

bảo đó ví dụ quyền sử dụng đất, xe ô tô…

– Dưới góc độ kinh tế, khi khoản dư nợ quá hạn của khách hàng trở lên quá

nhiều có thể gây ảnh hưởng đến tốc độ chu chuyển dòng vốn của ngân hàng, điều này

có thể khiến cho mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng trở lên khó khăn do hiện

nay hầu hết các giao dịch đều được thực hiện qua ngân hàng.

2.1.4.2 Đối với các tổ chức tín dụng

Hậu quả đầu tiên đối với các tổ chức tín dụng là giảm hoặc mất nguồn vốn.

Trong khi đó, các tổ chức tín dụng kinh doanh và tạo ra lợi nhuận chủ yếu dựa vào

các giao dịch liên quan đến dòng tiền. Khi nguồn vốn giảm hoặc mất thì có thể kéo

theo những hậu quả khác như:

– Giảm hiệu quả sử dụng nguồn vốn: Dư nợ quá hạn đồng nghĩa với việc đồng

vốn của tổ chức tín dụng còn đọng lại mà tổ chức tín dụng chưa biết có khả năng thu

hồi hay không (ví dụ dư nợ thuôc nhóm 4, nhóm 5), khiến cho tổ chức tín dụng không

thể đưa vốn vào kinh doanh hay lưu thông trên thị trường, làm ảnh hưởng đến lợi

nhuận của tổ chức tín dụng, việc sử dụng nguồn vốn không có hiệu quả.

– Uy tín của tổ chức tín dụng bị giảm sút: Khách hàng không thể tiến hành đầu

tư vào những tổ chức tín dụng đang có nguy cơ mất khả năng thanh toán. Bởi lẽ,

nghiệp vụ ngân hàng có khoản vay, khoản gửi, khi khoản vay dư nợ quá hạn cao thì

khoản gửi của khách hàng cũng có thể bị mất nếu tổ chức tín dụng không thu hồi

được khoản nợ. Do đó, tình trạng khách hàng có khoản tiền gửi tại các tổ chức tín

dụng đồng loạt đến để rút tiền sẽ khiến cho tổ chức tín dụng lâm vào tình trạng khó

huy động vốn do mất uy tín.

– Nguy cơ phá sản của các tổ chức tín dụng: Dư nợ quá hạn cao, không có khả

năng huy động vốn dẫn đến mức độ cạnh tranh, tham gia thị trường và số vốn của tổ

chức tín dụng không còn là những nguyên nhân khiến tổ chức tín dụng không thể

hoạt động.

2.1.4.3 Đối với nền kinh tế

– Khủng hoảng nền kinh tế và trong hệ thống ngân hàng: Xét ở góc độ vĩ mô,

hệ thống ngân hàng là nơi quản lý dòng tiền của một quốc gia. Nếu như có quá nhiều

ngân hàng bị dư nợ quá hạn thì dòng tiền quốc gia cũng bị ảnh hưởng và có thể dẫn

đến tình trạng lạm phát. Ngoài ra, dư nợ quá hạn có thể khiến cho các quốc gia khác

mất tin tưởng vào chính sách tiền tệ của quốc gia này, kéo theo việc mất cơ hội hợp

tác, đầu tư nước ngoài, cơ hội vay vốn nước ngoài, thậm chí là ảnh hưởng đến chính

sách chính trị, ngoại giao.

– Doanh nghiệp bị tác động: Không phải doanh nghiệp nào cũng có khả năng

duy trì hoạt động sản xuất, kinh doanh một cách hiệu quả. Trong khi đó, sự phát triển

kinh tế của một quốc gia có thành tựu hay không chủ yếu dựa vào sự phát triển doanh

nghiệp, đây cũng là nguồn thu thuế, giải quyết tình trạng việc làm. Khi doanh nghiệp

lâm vào tình trạng khó khăn về vốn thì một trong những kênh huy động vốn hiệu quả

chính là ngân hàng. Nhưng nếu dư nợ quá hạn của ngân hàng cao, ngân hàng cũng

không có vốn cho doanh nghiệp vay và doanh nghiệp có thể phải tạm dừng hay chấm

dứt hoạt động sản xuất, kinh doanh. Đây là hậu quả rất lớn tác động đến nền kinh tế

của một quốc gia.

2.2 Các lý thuyết nền

2.2.1 Lý thuyết thông tin bất cân xứng

Lý thuyết thông tin bất cân xứng xuất hiện vào những năm 1970 do các nhà

khoa học George Akerlof, Michael Spence và Joseph Stiglitz cùng nhận giải Nobel

2001. Thông tin bất cân xứng là 1 trong những nguyên nhân gây thất bại trên thị

trường, trạng thái mà ở đó những người tham gia tương tác có được những thông tin

khác nhau về giá trị hoặc chất lượng tài sản hay nói cách khác là nó xảy ra khi 1 bên

nắm vững thông tin còn bên đối tác thì không biết đích thực thông tin ở mức độ nào.

Từ đó dẫn đến hệ quả:

+Sự lựa chọn bất lợi hay còn gọi là lựa chọn nghịch: là hậu quả của thông tin

bất cân xứng trước khi giao dịch, bất lợi do một bên đối tác che giấu thông tin đều đó

làm ảnh hưởng đến bên còn lại, hoặc đôi khi có thể gây tổn thất cho cả hai.

+Rủi ro đạo đức hay còn gọi là tâm lý ỷ lại: sau khi HĐ ký kết bên có nhiều

thông tin cố ý che giấu nhằm đạt lợi ích nhất định trong khi đó bên còn lại không thể

biết nếu không thực hiện cơ chế giám sát.

Trong lĩnh vực tín dụng – ngân hàng lý thuyết thông tin bất cân xứng chỉ ra

nguyên nhân mà các doanh nghiệp làm việc không hiệu quả dẫn đến không đủ khả

năng trả nợ cho ngân hàng.

2.2.2 Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn

2.2.2.1 Thuế làm cho viêc sử dụng nợ trở nên hấp dẫn hơn

Nghiên cứu năm 1958 của M&M, định đề I nổi tiếng, được đặt trong điều kiện

Không có thuế. Năm 1963, M&M tiếp tục nối tiếp công trình vĩ đại này, nghiên cứu

mối liên hệ giữa cấu trúc vốn và giá trị của doanh nghiệp trong sự ảnh hướng của

thuế.

Với sự có mặt của thuế thu nhập doanh nghiệp, giá trị của doanh nghiệp được

xác định như sau:

− Đối với doanh nghiệp không vay nợ: V1, = xt(l- T j

− Đối với doanh nghiệp có vay nợ: VL, = (Xt-C)(l- Tn) = VUt + Ta c

(Trong đó Ta: thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp; C: chi phí lãi vay)

Vì lãi vay là một khoản chi phí được khấu trừ vào thu nhập chịu thuế, việc sử

dụng nợ tạo nên một khoản lợi ích, hay nói khác hơn là tạo nên một tấm chăn thuế.

Tam chắn thuế này thường được tính bằng một phép nhân giữa thuế suất biên tê và

lãi vay.

Kết quả này tạo nên một sức ảnh hưởng rất lớn trong suy nghĩ của các giám

đốc tài chính. Lợi ích của tấm chắn thuế thu hút các công ty sử dụng nợ nhiều đến

mức có thể. Tuy nhiên, trên thực tế, thuế thu nhập doanh nghiệp không phải là duy

nhất.

Xem xét thêm ảnh hưởng của thuế thu nhập cá nhân, Miller giải thích rằng tiết

kiệm thuế ròng từ nợ vay của doanh nghiệp có thể ít hơn hoặc bằng không, bởi vì

thuế thu nhập cá nhân đánh trên cả thu nhập từ vốn cổ phần (cổ tức của cổ đông) và

thu nhập từ lãi vay (của trái chủ). Sự thấp hơn của thuế suất thuế thu nhập cá nhân áp

dụng cho thu nhập từ vốn cổ phần so với thuế suất thuế thu nhập cá nhân áp dụng cho

lãi vốn trong thực tế khiến cho lợi ích của nợ bị giảm tương đối.

Như vậy, cấu trúc vốn tối ưu trong lý thuyết của M&M được xác định lại. Tỷ

trọng nợ trong doanh nghiệp sẽ tăng cho đến khi nào lợi ích từ thuế thu nhập doanh

nghiệp trở nên thấp hơn chi phí thuế thu nhập cá nhân mà các nhà đầu tư phải gánh

chịu. Tuy nhiên, giải thích này không thực sự thuyết phục, bởi vì nó còn phụ thuộc

vào sự ưa thích của các nhà đầu tư đối với các khoản lợi ích và chi phí của họ do thuế;

và điều này sẽ làm cho chính sách nợ không đặt thành vấn đề đối với các công ty nộp

thuế.

Trên thực tế, có những doanh nghiệp phát triển thịnh vượng mà không dùng

bất kỳ một món nợ nào cả, điều này cho thấy lợi ích từ tấm chắn thuế đã có thể bị

đánh đổi với một lý do quan trọng khác.

2.2.2.2 Giới hạn của việc sử dụng nợ

Với lợi thế tương đối của nợ, việc vay nợ sẽ là một hành vi khôn ngoan nếu

như doanh nghiệp có đủ khả năng để trả nợ. Tuy nhiên, với các doanh nghiệp khó đạt

được lợi nhuận để hướng lợi từ tấm chắn thuế thu nhập doanh nghiệp, tiết kiệm thuế

ròng có thê bị âm.

Phần này sẽ giải thích những đắn đo của các công ty trong việc sử dụng nợ.

❖ Chi phí phá sản

“Trách nhiệm hữu hạn” của các cổ đông đối với các nghĩa vụ phải trả là lý do

đủ để các trái chủ cảm thấy lo lắng, bới vì các trái chủ hoàn toàn có thể sẽ không thể

thu hồi hết các khoản nợ của một doanh nghiệp, nếu như thu nhập của doanh nghiệp

đó không đủ để trang trải hết. Các trái chủ luôn biết được điều này, và họ sẽ hành

động theo cách khác. Để “bù đắp” rủi ro không thể thu hồi hết tiền nợ vay và lãi, các

nhà đầu tư sẽ chỉ mua trái phiếu của doanh nghiệp có vay nợ nhiều hơn vói một mức

giá thấp hon so vói trái phiếu của doanh nghiệp có tỷ lệ nợ ít hơn, hay nói cách khác

là với một tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn.

Thực tế là giá trị doanh nghiệp của cả hai doanh nghiệp đều bằng nhau, mặc

dù là doanh nghiệp sử dụng nợ nhiều hơn có khả năng phá sản cao hơn do không thể

trả được nợ và lãi vay. Tuy nhiên, chính khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp

sử dụng nhiều nợ này sẽ khiến cho các nhà đầu tư đánh giá mức độ rủi ro của trái

phiếu của doanh nghiệp này cao hơn và họ sẽ đòi hỏi một tỷ suất sinh lợi cao hơn.

Đây chính là chi phí kiệt quệ tài chính mà một doanh nghiệp phải gánh chịu cho việc

sử dụng nợ nhiều hơn của mình.

Tuy vậy, đây không phải là thứ chi phí duy nhất làm cản trở việc gia tăng sử

dụng nợ.

Trên thực tế, có sự hiện diện của chi phí phá sản. Các chi phí của tòa án, thuê

luật sư và vô vàn các khoản chi phí hành chính khác phát sinh phục vụ cho thủ tục

phá sản sẽ khiến cho các trái chú của công ty bị phá sản chỉ có thể nhận lại được ít

hơn nữa phần vốn đầu tư của mình.

Chi phí phá sản, có thể phân chia thành hai loại sau:

− Chi phí phải trả cho tòa án và luật sư để thực hiện các thủ tục phá sản hay

tái cơ cấu doanh nghiệp sau phá sản. Loại chi phí này được gọi là chi phí

trực tiếp liên quan đến kiệt quệ tài chính;

− Doanh thu của công ty bị sụt giảm, thương hiệu bị ảnh hướng,... là những

chi phí mà công ty bị phá sản thường phái gánh chịu. Mặc dù rằng các

khoản thiệt hại này là không thể tránh khỏi, nhưng thường thì chúng khó

có thể được đo lường một cách chính xác,

❖ Chi phí kiệt quệ tài chính

Chi phí phá sản chính là một phần của chi phí kiệt quệ tài chính. Chi phí phá

sản chỉ xảy ra khi công ty đang trong tình trạng phá sản. Còn nếu như việc phá sản

chưa xảy ra, mặc dù công ty đang rất khó khăn trong việc xoay sở nguồn tiền đế trang

trải các khoản lãi vay và nợ đển hạn thanh toán?

Tình huống này của các công ty là một rủi ro đối với các cổ đông. Điều gì sẽ

xảy ra nếu công ty mất khả năng thanh toán và đi đến phá sản? Nếu công ty thực sự

phá sản, trong khi lợi ích của các chủ nợ thì được ưu tiên hơn, thì lợi ích của các cổ

đông sẽ được tòa án xem xét cuối cùng, hay thậm chí chẳng còn gì cả. Rủi ro này đẩy

họ vào những toan tính và các hành vi “xấu xa” với mục đích tranh giành quyền lợi

với các trái chủ. Các hành vi này, xét cho cùng, cũng sẽ làm cho công ty phải gánh

chịu thêm một khoản chi phí nữa. Các chi phí này cũng được xem là chi phí kiệt quệ

tài chính.

Như vậy, chi phí kiệt quệ tài chính là một sự đánh đổi đối với lợi ích của tấm

chắn thuế trong việc sử dựng nợ của doanh nghiệp.

❖ Ảnh hưởng của thuế và kiệt quệ tài chính

Định đề I của M&M sẽ không đúng trong thế giới hiện thực, vì rằng các điều

kiện để nó tồn tại là không thực tế. Tuy nhiên, giá trị của lý thuyết này không phải vì

nó đúng hay sai, mà vì tính ứng dụng của nó trong thực tế.

Trong thế giới thực, có sự tồn tại của thuế và chi phí phá sản. Nghĩa là “miếng

bánh” thu nhập không chỉ được chia cho cổ đông và trái chủ, mà còn phải nhường

hai phần nữa cho chính phủ (thuế phải nộp) và tòa án (chi phí phá sản). Lợi ích còn

lại cuối cùng cho cổ đông của công ty, nếu xét trong giới hạn của các quyết định tài

trợ, tùy thuộc vào phần trăm miếng bánh chia cho chủ nợ, chính phủ và tòa án; mà

điêu này, rốt cuộc lại phụ thuộc vào tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn của công ty.

Hình 2.1: Các đối tượng “thụ hưởng” EBIT

Nguồn; Corporate Finance, 6th edition

Hình 2.2 biểu diễn giá trị của doanh nghiệp trong ảnh hưởng của thuế và chi

phí kiệt quệ tài chính. Tại một thời điểm nào đó, việc sự dụng thêm một đồng vốn

vay sẽ làm cho chi phí kiệt quệ tài chính tăng lên đúng bằng với phần tăng của lợi ích

từ tấm chắn thuế. Đây chính là tỷ lệ nợ vay tối ưu cho doanh nghiệp, hay cũng chính

là cấu trúc vốn tối ưu.

Hình 2.2: Tỷ lệ nợ trong cấu trúc vổn và giá trị doanh nghiệp

Nguồn: Corporate Finance, 6th edition

Tóm lại:

Đối với lý thuyết đánh đổi, doanh nghiệp phải cân nhắc sự đánh đổi giữa lợi

ích của tấm chắn thuế và chi phí kiệt quệ tài chính trong việc lựa chọn một tỷ lệ tài

trợ bằng nợ hợp lý. Lý thuyết đánh đổi nhìn chung thừa nhận rằng một sự kết hợp

hợp lý giữa vốn chủ sở hữu và nợ sẽ tạo nên một cấu trúc vốn tối ưu cho doanh

nghiệp. Ta biết rằng thuế và kiệt quệ tài chính là hai nhân tố tác động lên cấu trúc vốn

của doanh nghiệp. Rất nhiều các nghiên cứu về cấu trúc vốn mong muốn tìm được

đâu là giới hạn được chấp nhận của sự đánh đổi giữa lợi ích của tấm chắn thuế và chi

phí kiệt quệ tài chính. Tuy vậy, thật không may mắn là không có một công thức nhất

định để xác định một cấu trúc vốn tối ưu cho một doanh nghiệp cụ thể. Điều này là

bởi vì chi phí kiệt quệ tài chính khó có thể được nhận diện và đo lường một cách

chính xác.

Lý thuyết đánh đổi thừa nhận rằng tỷ lệ nợ mục tiêu có thề khác nhau giữa các

doanh nghiệp. Các công ty có tài sản hữu hình an toàn, có nhiều thu nhập chịu thuế

nên có tỷ lệ nợ cao hơn. Các công ty có khả năng sinh lãi thấp hơn, có tỷ trọng tại sản

vô hình nhiều hơn (rủi ro hơn) nên chủ yếu sử dụng tài trợ bằng vốn cổ phần.

Lý thuyết đánh đổi giải thích được những khác biệt trong cấu trúc vốn giữa

nhiều ngành (do sự khác nhau cùa tài sản); tuy nhiên lại không thể giải thích được

mối liên hệ giữa một tỷ suất lợi nhuận cao với một tỷ lệ đòn bẩy tài chính thấp (khả

năng sinh lợi cao nghĩa là khả năng vay nợ cao và lợi ích của tấm chắn thuế càng

lớn).

2.2.3 Lý thuyết chi phí đại diện

Lý thuyết cấu trúc vốn dựa trên chi phí đại diện được đề cập đến đầu tiên trong

một nghiên cứu của Fama và Millẹr năm 1972. Về sau, lý thuyết chi phí đại diện được

phát triển sâu hơn trong nghiên cứu của Jensen và Medding năm 1976 và sau đó là

nghiên cứu của Jensen năm 1986.

Lý thuyết này nhìn nhận sự tồn tại của một cấu trúc vốn tối ưu cho doanh

nghiệp, bởi vì sự có mặt của chi phí đại diện. Chi phí đại diện phát sinh từ mâu thuẫn

của cổ đông và trái chủ, và phi phí đại diện phát sinh từ mâu thuẫn giữa cổ đông

doanh nghiệp với các trái chủ và nhà quản lý — còn gọi là chi phí đại diện của vốn

chủ sở hữu.

2.2.3.1 Chi phí đại diện phát sinh từ mâu thuẫn của cổ đông và trái chủ

Kiệt quệ tài chính không chỉ làm phát sinh chi phí phá sản. Khi một công ty

sử dụng nợ, các cổ đông và trái chủ sẽ có sự mâu thuẫn về mặt lợi ích. Trong trường

hợp công ty đang lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính, các cổ đông, những người

nắm quyền điểu hành công ty, có thể sẽ thực hiện một vài hành vi được giới thiệu sau

đây để tranh giành lợi ích đối với các chủ nợ của họ. Các hành vi này sẽ làm phát

sinh chi phí, bởi vì chúng gây tổn hại đến giá trị doanh nghiệp.

❖ Chiến lược chuyển dịch rủi ro

Khi công ty lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính, các cổ đông có thể sẽ lựa

chọn thực hiện các dự án mang lại lợi ích cho họ nhiều hơn, bất kể dự án đó có thể

làm giảm sút giá trị trái phiếu và giá trị doanh nghiệp.

❖ Chiến lược từ chối đóng góp vốn cổ phần

Các cổ đông củng sẽ từ chối góp vốn để tài trợ cho một dự án mới nếu như

việc thực hiện dự án mới không mang lại thu nhập nhiều hơn phần vốn góp thêm của

họ, bất chấp điều đó giúp gia tăng giá trị của công ty và giúp công ty thoát khỏi tình

trạng kiệt quệ tài chính. Như vậy, vì việc đầu tư này mang lại lợi ích cho trái chủ

nhiều hơn, các cổ đồng sẽ không chấp nhận thực hiện dự án này. Công ty bị mất đi

một cơ hội đầu tư vào dự án mới để làm tăng thu nhập do các cổ đông từ chối góp

thêm vốn.

❖ Và một số chiến lược khác

Các cố đông còn nhiều hành vi “ích kỷ” khác để bảo vệ quyền lợi của mình

khi công ty đang lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính.

Ví dụ như họ sẽ thực hiện chia cổ tức (bằng tiền mặt) bất chấp dòng tiền nhàn

rỗi của công ty không đủ để tài trợ cho các dự án mới. Giá trị thị trường của cổ phần

sẽ sụt giảm khi việc chia cổ tức được thực hiện, nhưng không vấn đề gì phải bận tâm

cả, bởi vì sự sụt giảm này ít hơn so với giá trị cổ tức nhận được.

Hoặc là các cổ đông sẽ sử dụng các thủ thuật kế toán để che dấu tình hình kinh

doanh bi đát, tạo ra những hy vọng mới về sự phục hồi,... nhằm kéo dài thời gian đi

đến sự phá sản. Sự kéo dài thời gian này, nếu như vì một sự may mắn hoặc tài năng

nào đó, cũng có khi là một cơ hội thực sự cho các công ty đang lâm vào tình trạng

kiệt quệ tài chính; nhưng nó cũng có thể khiến cho công ty trượt dài hơn vào những

khó khăn và giá trị của doanh nghiệp ngày càng giảm.

Kiệt quệ tài chính làm cho doanh nghiệp tổn kém hơn. Nhưng thực sự thì ai là

người phải gánh chịu các khoản chi phí này - cổ đông hay chủ nợ?

Doanh nghiệp càng vay nợ nhiều, sự hấp dẫn của các trò chơi này càng lớn.

Triển vọng gia tăng việc thực hiện các trò chơi này trong tương lai sẽ làm cho các

nhà đầu tư trả giá thấp hơn đối với giá trị của doanh nghiệp ở hiện tại. Còn đối với

các trái chủ, họ đã kịp thời chiết khấu rủi ro này vào trong mức lãi suất của các khoản

cho vay. Các cổ đông của công ty phải trả lãi vay nhiều hơn, phải gánh chịu sự giảm

giá thị trườmg của cố phần sở hữu, nên họ là người gánh chịu cuối cùng. Chi phí kiệt

quệ tài chính, nói chung, nhắc nhở các chủ công ty nên giới hạn việc sử dụng nợ.

2.2.3.2 Chi phí đại diện của vốn cổ phần

Lý thuyết này, nói chung, hàm ý rằng, một cá nhân sẽ làm việc cho chính anh

ta tốt hơn so với anh ta làm thuê cho người khác. Đồng thời, anh ta cũng sẽ làm tốt

hon cho công ty nếu như phần vốn góp của anh ta trong công ty đó nhiều hơn.

Một nhà quàn lý có sờ hữu cổ phần cùa công ty sẽ làm việc nỗ lực hơn so với

một nhà quản lý không kiêm là cổ đông của công ty, bởi vì lợi ích của công ty gắn

liền với lợi ích của cổ đông.

Mặc khác, nếu như một người nắm quyền quản lý của công ty, người này có

thể sử dụng hoặc chuyển một phần nguồn lực của doanh nghiệp để phục vụ cho lợi

ích riêng cùa mình... Trong trường hợp này, nếu như tỷ lệ sở hữu cổ phần của nhà

quản lý tại công ty càng nhiều, các khoản chi phí này sẽ càng ít, bởi vì phần gánh

chịu của anh ta nhiều hơn. Hay thậm chí rằng, nếu như anh ta không sở hữu cổ phần

của công ty, các cổ đông cũng khó an lòng về việc các dự án có NPV < 0 được đảm

bảo chắc chắn sẽ không triển khai.

Nói chung, nếu như phần trăm sở hữu của các nhà quản lý trong công ty càng

thấp, những chi phí mà họ tạo ra càng nhiều (làm ít giờ hơn, tiêu dùng hoang phí hơn,

sử dụng tài sản của công ty để phục vụ cho lợi ích của cá nhân họ nhiều hơn, hay

thậm chí là chấp nhận những dự án tồi,...). Cuối cùng, chính các cổ đông khác sẽ là

người gánh chịu thiệt hại này. Những chi phí này được gọi là chi phí đại diện của chủ

sở hữu, và cách tốt để hạn chế các khoản chi phí này là tăng cường số cổ phần của

các nhà quản lý này tại chính doanh nghiệp.

Như vậy, lý thuyết chi phí đại diện giải thích vì sao các công ty có quy mô lớn,

có dòng tiền tự do càng nhiều thường có khuynh hướng sử dụng nhiều nợ hon trong

cơ cấu vốn của mình. Giải thích của lý thuyết này, là do các điều khoản trong hợp

đồng vay nợ sẽ kiểm soát được phần nào các hành vi của các nhà quản lý không

hướng đến mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp.

2.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp

2.3.1 Nhân tố liên quan đến đặc điểm khách hàng doanh nghiệp

- Năng lực tài chính: chủ yếu được thể hiện qua các chỉ tiêu tài chính như tỷ

lệ sinh lợi từ tài sản, tỷ lệ sử dụng tài sản hiệu quả, suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu,

giá trịcủa doanh nghiệp trên thị trường,… Các nghiên cứu thực nghiệm vềrủi ro tín

dụng đều đi đến một kết luận rằng các chỉ số tài chính là hữu ích trong việc đo lường

khả năng trả nợ của KHDN. Trong các nghiên cứu, nhìn chung các chỉ số về lợi

nhuận, khả năng thanh khoản được sử dụng phổ biến nhất. Độ chính xác không phải

là tuyệt đối nhưng đa phần các nghiên cứu này đã chứng minh tính hiệu quả trong đo

lường rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian.

- Uy tín khách hàng: yếu tố cơ bản của nhân tố là độ tin cậy của chủ doanh

nghiệp, ban điều hành lãnh đạo doanh nghiệp, mối quan hệ, uy tín và thương hiệu của

KHDN trên thịtrường, năng lực trình độquản lý và dựa trên thiện chí hợp tác và trả

nợ của khách hàng. Uy tín của khách hàng được ngân hàng xác minh và phán đoán

chủyếu dựa trên các nguồn thông tin: lịch sử quan hệ tín dụng với ngân hàng và đối

tác, qua quá trình phỏng vấn trực tiếp,…

- Công nghệ, máy móc thiết bị: đánh giá mức độ hiện đại và hiệu quả của các

máy móc, thiết bị tham gia vào hoạt động sản xuất kinh doanh của KHDN, thể hiện

hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh và mức độkinh doanh ổn định của KHDN.

Các KHDN có công nghệ tối tân thường có chi phí sản xuất thấp, hoạt động hiệu quả,

khả năng cạnh tranh trên thị trường tốt và là những khách hàng trả nợ tốt hơn so với

KHDN yếu kém trong công nghệ.

- Quy mô hoạt động: các KHDN có quy mô nhỏ, thường là các doanh nghiệp

mới thành lập có rủi ro hơn so với các KHDN có quy mô lớn, chủ yếu do KHDN có

quy mô nhỏ có năng lực quản lý kinh doanh và tiềm lực tài chính thường kém hơn,

dễ dàng bị tác động bởi các nhân tố tiêu cực trên thị trường.

- Ngành nghề kinh doanh: mỗi ngành nghề kinh doanh phải đối mặt với những

rủi ro nhất định và không ngành nào có rủi ro giống ngành nào, có thể do cấu trúc

ngành đòi hỏi vốn đầu tư lớn nhưng thời gian hoàn vốn dài, do chính sách kinh tế

hoặc do ngành nhạy với biến động của thị trường. (Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang

Dũng, 2017)

2.3.2 Nhân tố liên quan đến đặc điểm sản phẩm tín dụng

- Lãi suất tín dụng: lãi suất có thể được thiết lập nhưlà "giá " của một khoản

vay. KHDN có rủi ro cao hơn phải trả lãi suất cao hơn. Đây là phương pháp tiếp cận

thông thường, và được gọi là "giá dựa trên rủi ro”. Đồng thời, lãi suất tín dụng là chi

phí sửdụng vốn của KHDN, ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả hoạt động kinh doanh

của KHDN, từ đó ảnh hưởng đến nguồn thu nhập trả nợ của KHDN.

- Thời gian vay: thời gian vay càng dài, vấn đề kiểm soát rủi ro của ngân hàng

đối với KHDN càng khó khăn. Ngoài ra, Flannery (1986) lập luận rằng thời gian cho

vay là một cơ chế thay thế cho việc giải quyết các vấn đề của lựa chọn bất lợi và rủi

ro đạo đức trong mối quan hệ tín dụng. Trong một tình huống thông tin bất đối xứng,

KHDN nhận định bản thân có rủi ro tín dụng thấp sẽthích vay ngắn hạn hơn vay dài

hạn nhằm giảm chi phí lãi vay. Do đó, KHDN rủi ro thấp hơn sẽ lựa chọn tài chính

ngắn hạn, đồng thời phát tín hiệu rủi ro thấp, khả năng trả nợ tốt.

- Số tiền vay: trong nhiều trường hợp số tiền vay của KHDN có liên quan trực

tiếp đến quy mô của KHDN, số năm kinh nghiệm của KHDN, hoặc mối quan hệgiữa

ngân hàng và KHDN cũng có thể là một chỉ báo rủi ro tín dụng. Các khoản vay

nhỏhơn có xu hướng liên quan đến các KHDN nhỏhoặc mới được thành lập, có rủi

ro lớn hơn và khảnăng trảnợsẽkém hơn. Ngược lại, các khoản vay cho các công ty

lớn có xu hướng rủi ro thấp do tài chính bền vững. Ngoài ra, các khoản vay quy mô

lớn có xu hướng được giám sát nghiêm ngặt hơn, vì vậy dẫn đến rủi ro không trả nợ

thấp.

- Tài sản bảo đảm: theo quan điểm truyền thống thì một mối liên hệ giữa rủi

ro và TSBĐ hàm ý KHDN khả năng trả nợ kém thì ngân hàng sẽ yêu cầu TSBĐ hơn

là KHDN có khả năng trả nợ tốt để đảm bảo khả năng thu hồi được vốn khi KHDN

không trả nợ. Tuy nhiên trong một số nghiên cứu thực nghiệm lại phát hiện mâu thuẫn

với quan điểm trên và được giải thích thông qua bối cảnh thông tin bất cân xứng và

rủi ro đạo đức của KHDN. Trong bối cảnh thông tin bất đối xứng giữa ngân hàng và

khách hàng, ngân hàng thiết kế hợp đồng tín dụng để phân loại khách hàng: KHDN

có rủi ro cao chọn lãi suất cao và không có TSBĐ, KHDN có rủi ro thấp là những

khoản vay có TSBĐ và nhận được mức lãi suất thấp hơn. TSBĐ sẽ giúp làm giảm

bớt các vấn đề rủi ro đạo đức, giúp sắp xếp các lợi ích giữa ngân hàng và KHDN,

tránh một tình huống phần vốn của KHDN tham gia rất ít hoặc không tham gia vào

dự án đầu tư. (Nguyễn Thị Yến Nhi, 2016)

2.3.3 Nhân tố liên quan đến ngân hàng

Nhân tố liên quan đến ngân hàng chủ yếu xem xét đến trình độ quản lý tín

dụng và kiểm soát rủi ro tín dụng của ngân hàng. Một ngân hàng nếu áp dụng trình

độ kỹ thuật và quy trình tín dụng tiên tiến sẽ sàng lọc của KHDN tốt để cấp tín dụng

và từ chối với những KHDN xấu. Ngoài ra, quy trình quản lý tín dụng hiệu quả sẽ

giám sát được hoạt động kinh doanh, nhận diện được thiện chí trả nợ của KHDN và

các nhân tố ảnh hưởng khác ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, từ đó làm

giảm thiểu rủi ro KHDN không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ theo quy định. (Nguyễn

Thị Yến Nhi, 2016)

2.4 Tổng quan nghiêm cứu

Tính đến thời điểm hiện tại thì ở Việt Nam cũng như các nước khác trên thế

giới đã có rất nhiều nghiên cứu xem xét những nhân tố tác động đến khả năng trả nợ

cũng như xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp của một quốc gia hay một nhóm các

quốc gia. Tuy nhiên, do giới hạn về thời gian nên tác giả chỉ liệt kê một vài nghiên

cứu để làm cơ sở cho đề tài nghiên cứu của mình.

2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Fitzpatrick (1931) là người tiên phong sử dụng phân tích tỷ số tài chính để dự

đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp. Số liệu nghiên cứu của ông được thu

thập từ các báo cáo tài chính của 20 doanh nghiệp không tham gia vào ngành công

nghiệp sản xuất và kinh doanh trong những năm 1920-1929 tại Hoa Kỳ. Có tổng cộng

13 tỷ số tài chính đã được lựa chọn dựa trên việc sử dụng thường xuyên bởi các nhà

phân tích hàng đầu tại thời điểm đó. Các phát hiện cho thấy rằng các tỷ số tài chính

tốt nhất để dự đoán sự phá sản từ báo cáo cuối cùng hàng năm trước khi kinh doanh

phá sản là Khả năng sinh lời của tài sản; Vòng quay tài sản cố định; Tỷ số nợ trên tài

sản; và Tỷ số thanh toán nhanh.

Beaver (1966) sử dụng phương pháp phân tích phân biệt để tìm ra mối quan

hệ giữa các tỷ số tài chính và khả năng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp. Bằng nghiên cứu

thực nghiệm 79 doanh nghiệp kinh doanh thất bại và một số lượng tương ứng các

doanh nghiệp kinh doanh thành công cho giai đoạn từ năm 1954-1964, bài nghiên

cứu của ông đã phân tích, đánh giá từng tỷ số tài chính nhằm đưa ra những tiêu chí

dự báo phá sản doanh nghiệp thông qua việc quan sát các tỷ số tài chính này. Tổng

cộng đã có 30 tỷ số tài chính được chia thành năm nhóm (các tỷ số dòng tiền, tỷ số

doanh thu thuần, tỷ số nợ phải trả trên tổng tài sản, tỷ số tài sản thanh khoản trên tổng

tài sản, tỷ số tài sản thanh khoản nhanh, các tỷ số vòng quay) đã được sử dụng. Kết

quả cho thấy các doanh nghiệp lâm vào tình trạng khủng hoảng tài chính là các doanh

nghiệp có ít tiền mặt, ít hàng tồn kho nhưng nhiều nợ phải thu.

Nghiên cứu của Beaver (1966) cũng chỉ ra rằng Tỷ lệ lưu chuyển tiền

thuần/tổng nợ phải trả là chỉ tiêu quan trọng nhất trong việc dự báo dấu hiệu khủng

hoảng và phá sản doanh nghiệp. Chỉ tiêu này phản ảnh tính cân đối giữa khả năng tạo

tiền của doanh nghiệp với số nợ mà doanh nghiệp phải thanh toán, và do đó nó thể

hiện rõ ràng nhất khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, Khả năng sinh

lời của tài sản (thu nhập ròng/tổng tài sản) và Hệ số nợ (tổng nợ phải trả/tổng tài sản)

cũng là những chỉ tiêu quan trọng trong việc phát hiện dấu hiệu khủng hoảng và phá

sản doanh nghiệp bởi vì các chỉ tiêu này phản ảnh hiệu quả hoạt động kinh doanh của

doanh nghiệp và mức độ rủi ro tài chính mà doanh nghiệp đang mắc phải.

Altman (1968) tiếp tục kế thừa và mở rộng nghiên cứu của Beaver (1966).

Altman (1968) đã sử dụng phương pháp phân tích phân biệt và các tỷ số tài chính

trong dự báo thất bại doanh nghiệp nhằm giúp cho các doanh nghiệp phát hiện sớm

các dấu hiệu báo trước nguy cơ phá sản để có biện pháp kịp thời. Sau đó, Altman

(1968) đã tiếp tục thực hiện các nghiên cứu khác nhau và cho thấy chỉ số Z’, Z’’ có

mức độ chính xác cao hơn so với mô hình cũ. Mô hình này lúc đầu được tác giả xây

dựng dựa trên các phân tích thống kê với số mẫu 66 doanh nghiệp, là các công ty sản

xuất và doanh nghiệp nhỏ, có tổng tài sản dưới một triệu đô-la Mỹ, một nửa trong số

này đã nộp đơn phá sản vào lúc đó. Kết quả nghiên cứu chỉ ra các biến độc lập có khả

năng dự báo tốt nguy cơ phá sản của doanh nghiệp là Vốn lưu động/tổng tài sản; Lợi

nhuận giữ lại/tổng tài sản; Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/tổng tài sản; Vốn hóa thị

trường/tổng nợ phải trả; và Doanh thu/tổng tài sản.

Ninua (2008) nghiên cứu mối liên hệ giữa khoản tín dụng có tài sản bảo đảm

với khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ProCreditBank của Georgia từ

năm 2004-2007 bằng mô hình Logistic. Mô hình giải thích mối quan hệ giữa tỷ lệ rủi

ro tín dụng (thay cho khả năng trả nợ của doanh nghiệp) và các khoản vay có tài sản

bảo đảm. Các thông tin về khả năng thanh toán khoản vay của KHDN được đánh giá

thông qua tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR). Các khoản vay với LLR cao được

xác định là các khoản vay rủi ro và khoản vay với LLR thấp được xác định là các

khoản vay ít rủi ro.

Kết quả nghiên cứu:

- Ảnh hưởng của TSBĐ là đồng biến với LLR, với mức ý nghĩa 1%. Điều đó

cho thấy sự hiện diện của TSBĐ ảnh hưởng đến tỷ lệ tổn thất của ngân hàng. Trên cơ

sở này, tác giả nhận định các khoản vay thế chấp có xác suất không trả nợ cao hơn

nếu so sánh với các khoản vay không có TSBĐ.

- Tỷ lệ số tiền vay đã được phê duyệt (RATIOAR) ảnh hưởng tiêu cực đến

LLR, ngụ ý khách hàng được cấp tín dụng theo yêu cầu sẽ trả nợ tốt hơn so với trường

hợp không được cấp tín dụng như mong đợi.

- Các công ty sử dụng nhiều lao động xu hướng có LLR cao hơn so với các

công ty sử dụng ít lao động. Tác giả giải thích do các công ty lớn thường có khoản

vay lớn, nghĩa vụ trả nợ lớn nên tỷ lệ rủi ro tín dụng cao tương ứng.

- Số tiền vay (RAMOUNT) và thời gian vay (RLEGTH) có tác động ngược

chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể và không có ý nghĩa thống kê.

- Biến loại khách hàng TYPECLIENT có tác động đồng biến và có ý nghĩa ở

mức 1%, mối quan hệ của ngân hàng và khách hàng làm tăng nguy cơ vỡ nợ.

- Đối với kết quả biến giả của các ngành công nghiệp, tác giả thấy rằng sản

xuất các sản xuất thực phẩm có tác động đồng biến và có ý nghĩa ở mức 10%, có LLR

cao hơn hơn các ngành công nghiệp khác.

Nghiên cứu của Andrea Ruth Coravos (2010) 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

(CIFIs).

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 NQH, cơ cấu

nợ; “Medium”: từng hơn 1 lần NQH 30 ngày, từng NQH 60 ngày, từng cơ cấu nợ;

“Weak”: từng NQH 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

FICO cá nhân, 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 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: 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 nhân 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.

Altman và Sabato (2007) nghiên cứu các nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ

của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại thị trường Mỹ và cho thấy sự cần thiết của việc

phải xây dựng một mô hình riêng biệt để đánh giá rủi ro tín dụng của nhóm các doanh

nghiệp vừa và nhỏ này. Các tác giả sử dụng kỹ thuật hồi quy Logistic với dữ liệu tài

chính lấy từ 2000 công ty Mỹ (có doanh số nhỏ hơn 65 triệu đô-la Mỹ) trong khoảng

thời gian từ 1994 đến 2002. Kết quả nghiên cứu chỉ ra có năm biến độc lập (các tỷ số

tài chính) có khả năng dự báo tốt nhất cho xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp, đó là tỷ

số: Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao/tổng tài sản; Nợ ngắn hạn/giá trị sổ

sách vốn cổ phần; Lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; Tiền mặt/tổng tài sản; và Lợi nhuận

trước thuế, lãi vay và khấu hao/chi phí lãi vay.

Pederzoli và Torricelli (2010) nghiên cứu mô hình được phát triển dựa trên kết

quả nghiên cứu của Altman (1968). Mô hình này được sử dụng để xác định điểm tín

dụng đối với các doanh nghiệp vay vốn dựa trên giả định rủi ro tài chính của doanh

nghiệp ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro tín dụng của khách hàng. Nếu như Alman

(1968) sử dụng đại lượng Z làm thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro tín dụng đối

với doanh nghiệp và phụ thuộc vào trị số của các tỷ số tài chính của doanh nghiệp và

tầm quan trọng của các tỷ số này trong việc xác định xác xuất vỡ nợ của doanh nghiệp

trong quá khứ thì Pederzoli và Torricelli (2010) lại sử dụng các chỉ tiêu tài chính và

trọng số để lượng hóa xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp quy mô nhỏ và quy mô siêu

nhỏ. Kết quả nghiên cứu chỉ ra có 4 biến độc lập có khả năng dự báo tốt nhất cho xác

suất vỡ nợ của doanh nghiệp, đó là Nợ dài hạn/tổng tài sản; Lợi nhuận trước thuế/tổng

tài sản; Nợ phải trả/tổng tài sản; và Doanh thu/tổng tài sản.

2.4.2 Các nghiên cứu trong nước

- Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), nghiên cứu “Các nhân tố

ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Chi

nhánh thành phố Cần Thơ”. Với mục tiêu tìm ra nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng,

bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình Probit với cỡ mẫu 438 khách hàng của Ngân

hàng. Kết quả cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng bao

gồm: Khả năng tài chính của khách hàng đi vay, việc sử dụng vốn vay, kinh nghiệm

của cán bộ tín dụng, số lần kiểm tra, giám sát khoản vay của cán bộ tín dụng và việc

đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của khách hàng vay;

Hoàng (2011) đã sử dụng phương pháp hồi quy Logistic để dự báo rủi ro tín

dụng cho các công ty niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác giả sử

dụng mẫu nghiên cứu gồm 463 công ty đang niêm yết và dữ liệu được khai thác từ

báo cáo tài chính năm 2009 của các công ty này. Kết quả nghiên cứu chỉ ra có bảy

biến độc lập được chấp nhận là: Nợ phải trả/tổng tài sản; Nợ phải trả/VCSH; Tài sản

ngắn hạn/tổng tài sản; Doanh thu/tổng tài sản; Lợi nhuận/doanh thu; Lợi nhuận/tổng

tài sản; và Lợi nhuận/VCSH.

Nghiên cứu của Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017) với mục tiêu chính

của nghiên cứu này là giúp các doanh nghiệp bất động sản nâng cao được khả năng

trả nợ. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là số liệu dạng bảng được thu thập chủ yếu

từ các báo cáo tài chính của 35 doanh nghiệp bất động sản trong giai đoạn 2011-2015.

Để giúp các doanh nghiệp bất động sản nâng cao được khả năng trả nợ, tác giả tiến

hành phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Theo đó, mô hình ảnh

hưởng ngẫu nhiên (REM) là phù hợp khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả

năng trả nợ của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán

Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Trong đó, các yếu tố tỷ số sinh lời tài sản (ROA)

và số vòng quay tài sản (SOA) có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, trong khi

tỷ số sinh lời vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ số nợ trên tài sản (DOA), và lạm phát (CPI)

có tác động nghịch chiều.

Nguyễn Thị Yến Nhi (2016) đã phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến khả

năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại cổ phần Quân

Đội. Kết quả thu được từ mô hình hồi quy đã xác định được 6 biến có tác động đến

khả năng trả nợ của KHDN. Các biến này bao gồm: KINHNGHIEM (kinh nghiệm

hoạt động trong lĩnh vực hiện tại), DUNO (dư nợ tại một thời điểm), DTT.TTS (doanh

thu thuần/tổng tài sản), ROE (tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu), LAISUAT (lãi

suất vay) và THOIGIANVAY (thời gian vay). Tuy nhiên, kết quả mô hình cũng đã

loại bỏ 6/12 biến còn lại như: NGANH (ngành), NPT.TTS (tỷ số nợ phải trả/tổng tài

sản), DIEMPTC (điểm phi tài chính), KHUVUC (khu vực) và TSBD (tài sản bảo

đảm). Trên thực tế, các biến này có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN như

tỷ lệ tài sản đảm bảo, ngành nghề kinh doanh hay điểm phi tài chính xuất ra từ hệ

thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Từ đó, tác giả đưa ra một số giải pháp đối với các

yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng

Thương mại Cổ phần Quân Đội.

Lê Vũ Lộc (2016) đã phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay

đúng hạn của doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam

(Vietcombank). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập được từ các doanh nghiệp có

quan hệ tín dụng với Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam trong năm 2014.

Phương pháp phân tích định lượng được áp dụng trong nghiên cứu, cụ thể là sử dụng

dữ liệu chéo và áp dụng mô hình 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. Kết quả phân

tích cho thấy khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh nghiệp tại Vietcombank có

mối quan hệ đồng biến với việc doanh nghiệp sử dụng vốn vay đúng mục đích, thu

nhập sau khi vay, kinh nghiệm người điều hành doanh nghiệp, tuổi người điều hành,

quy mô doanh nghiệp, số lượng ngân hàng cấp tín dụng, dòng tiền vào tài khoản, và

giá trị tài sản đảm bảo, nhưng lại có tương quan nghịch với lãi suất đi vay và loại hình

doanh nghiệp nhà nước.

2.4.3 Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ các nghiên cứu

trước đây

Bảng 2.1 Kết quả tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ các

nghiên cứu trước đây

Các biên số độc lập

Tác động Tác giả nghiên cứu

Phương pháp ước lượng

+

Pooled OLS;

Ninua (2008);

Logit Nguyễn Văn Thép,

Tạ Quang Dũng

1. Tài sản bảo đảm

TSĐB

(2017); Nguyễn Thị

Yến Nhi (2016)

-

Pooled OLS;

Ninua (2008),

Logit

Altman và Sabato

(2007); Nguyễn Văn

Thép, Tạ Quang

2. Số tiền vay

STV

Dũng (2017);

Nguyễn Thị Yến

Nhi (2016)

-

Pooled OLS;

Ninua (2008)

3. Quy mô công ty

QMDN

Logit

-

Pooled OLS;

Ninua (2008)

TLTVPD

4. Tỷ lệ số tiền vay đã được phê duyệt

Logit

-

Pooled OLS;

Ninua (2008);

Logit

Nguyễn Thị Yến

5. Thời gian vay

TGV

Nhi (2016)

+

Pooled OLS;

Ninua (2008)

6. Loại khách hàng

LKH

Logit

+/-

Pooled OLS;

Ninua (2008)

NCN

7. Ngành công nghiệp

Logit

+

KNQL

8. Kinh nghiệm quản lý

Andrea Ruth Coravos (2010); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)

+/-

9. Giới tính quản lý

GT

Andrea Ruth Coravos (2010)

+

Logit

FICO

10. Điểm FICO cá nhân

Andrea Ruth Coravos (2010)

+

Logit

SNHĐ

Andrea Ruth Coravos (2010)

11. Số năm hoạt động của doanh nghiệp

-

Logit

LS

12. Lãi suất

Andrea Ruth Coravos (2010); Altman và Sabato (2007), Phùng Mai Lan (2014)

-

Logit

13. Tỷ lệ thất nghiệp

TN

Andrea Ruth Coravos (2010)

-

Logit

KVĐNNHT

Andrea Ruth Coravos (2010)

14. Các khoản vay được chính phủ hỗ trợ bảo lãnh

+

Logit

LN

15. Lợi nhuận trước thuế

Altman và Sabato (2007); Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017)

+

Logit

16. Dòng tiền

DT

Altman và Sabato (2007)

-

Logit

17. Lạm phát

LP

Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017)

+

Logit

18. Doanh thu

DT

Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)

+

Probit

MĐSDVV

19. Mục đích sử dụng vốn vay

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011)

+

Probit

KNTC

20.Khả năng tài chính của khách hàng đi vay

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011)

+

Probit

KNCBTD

21. Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011)

+

Probit

SLKT

22. Số lần kiểm tra, giám sát khoản vay của cán bộ tín dụng

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011)

-

Probit

ĐDHKD

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011)

23. Việc đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của khách hàng vay

-

Lê Vũ Lộc (2016)

LHDNNN

24. Loại hình doanh nghiệp nhà nước

Ghi chú: Chỉ thống kê các biến số chính trong mô hình

Dấu + : tác động cùng chiều; Dấu - : tác động nghịch chiều

Qua quá trình tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, có

thể thấy các tác giả đa số vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistics để đánh giá tác

động của các nhân tố đến biến phụ thuộc. Tuy nhiên các biến được đưa vào từng mô

hình là khác nhau tùy thuộc theo đặc điểm của từng địa phương được phân tích, chủ

yếu là các yếu tố có thể kể đến như các yếu tố liên quan đến doanh nghiệp (Quy mô

công ty, Ngành công nghiệp,…) hay các yếu tố liên quan đến khoản vay (lãi suất vay,

hình thức vay, tài sản thế chấp,…). Các nghiên cứu trước tập trung vào khách hàng

doanh nghiệp nói chung. Luận văn này tập trung vào nhóm các doanh nghiệp thi công

công trình bảo trì đường bộ tại ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt, phân tích khả

năng trả nợ của khách hàng dưới góc nhìn của ngân hàng. Trên cơ sở kế thừa mô hình

và biến số được đưa vào của các nghiên cứu trước, tác giả cũng có thay đổi một số

biến số cho phù hợp với tình hình thu thập thông tin khách hàng và điều kiện hoạt

động tại ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

Kết luận chương 2

Như vậy, chương 2 của luận văn đã trình bày được cơ sở lý thuyết về khả năng

trả nợ của khách hàng, giới thiệu các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và Việt

Nam. Và trình bày các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh

nghiệp làm tiền đề hình thành các giả thuyết và sự lựa chọn các biến trong chương 3.

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Trong chương 3, tác giả trình bày chi tiết về dữ liệu nghiên cứu, phương pháp

phân tích số liệu, và phân tích hồi quy Binary Logistic cũng như cách xác định đưa

các biến vào mô hình. Từ đó, tác giả kỳ vọng về dấu các hệ số của biến độc lập và

dự kiến kết quả của mô hình, làm cơ sở cho kết quả nghiên cứu ở chương 4.

3.1 Quy trình nghiêm cứu

Quy trình nghiên cứu được thực hiện theo trình tự sau:

Xác định vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu và phạm vi của đề tài nghiên

cứu.

-Tìm hiểu và phân tích cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan

đến đề tài. Đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết.

-Thu thập số liệu từ kết quả khảo sát tình hình trả nợ vay đúng hạn của doanh

nghiệp tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

-Ước lượng mô hình kinh tế lượng: Sau khi mô hình đã được thiết lập và dữ

liệu phù hợp đã được thu thập, đề tài thực hiện ước lượng những thông số của mô

hình.

-Kiểm định: Sau khi ước lượng mô hình, nghiên cứu kiểm định hoặc dự báo

các giá trị của biến phụ thuộc, với những giá trị của các biến độc lập cho trước. Kiểm

định không chỉ được thực hiện nhằm cải tiến các đặc trưng của mô hình mà còn nhằm

kiểm định tính đúng đắn của lý thuyết

Xác định vấn đề nghiên cứu

Xác định mục tiêu nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Thu thập số liệu

Ước lượng mô hình kinh tế lượng

Đánh giá thực trạng cho vay

Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Viết báo cáo kết quả

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

3.2 Mô hình nghiêm cứu

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 mô hình Logistic. 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. (Hoàng

Thị Minh Thư, 2013)

Qua xem xét các lý thuyết cũng như nghiên cứu thực nghiệmkết hợp với dữ

liệu thu thập được, luận văn đề xuất mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến

khả năng trả nợ của doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ có vay vốn tại

Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt. Mô hình nghiên cứu kế thừa có chọn lọc từ

các nghiên cứu trước Ninua (2008); Altman và Sabato (2007); Nguyễn Văn Thép, Tạ

Quang Dũng (2017); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016); Andrea Ruth Coravos (2010);

Phùng Mai Lan (2014)... về phân tích các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ vay của

khách hàng, vì những nghiên cứu trên sử dụng các biến phù hợp với tình hình thị

trường Việt Nam và đề tài có khả năng thu thập số liệu trong giới hạn của thị trường

Việt Nam. 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:

Mục đích sử dụng vốn vay (MĐSDVV) kế thừa từ yếu tố Mục đích sử dụng

vốn vay của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011).

Lãi suất vay (LS) kế thừa từ yếu tố Lãi suất của Andrea Ruth Coravos (2010);

Altman và Sabato (2007), Phùng Mai Lan (2014).

Kinh nghiệm người điều hành (KNNĐH) kế thừa từ yếu tố Kinh nghiệm quản

lý của Andrea Ruth Coravos (2010); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016).

Giới tính người điều hành (GTNĐH) kế thừa từ yếu tố Giới tính quản lý của

Andrea Ruth Coravos (2010).

Quy mô doanh nghiệp (QMDN) kế thừa từ yếu tố Quy mô công ty của Ninua

(2008).

Lợi nhuận doanh nghiệp (ROE) kế thừa từ yếu tố Lợi nhuận trước thuế của

Altman và Sabato (2007); Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017)

Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng (DT) kế thừa từ yếu tố Dòng tiền của

Altman và Sabato (2007) của Altman và Sabato (2007).

Giá trị tài sản đảm bảo (GTTSĐB) kế thừa từ yếu tố Tài sản bảo đảm của

Ninua (2008); Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017); Nguyễn Thị Yến Nhi

(2016).

Số lượng tiền vay (SLTV) kế thừa từ yếu tố Số tiền vay của Ninua (2008);

Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)

Loại hình doanh nghiệp (LHDN) kế thừa từ yếu tố Loại hình doanh nghiệp

nhà nước của Friedrich (2013); Hà Thị Sáu (2013).

Số năm hoạt động của doanh nghiệp (SNHĐ) kế thừa từ yếu tố Số năm hoạt

động của doanh nghiệp của Andrea Ruth Coravos (2010).

Mô hình hồi quy nghiên cứu có dạng:

Y = β0 + β1MĐSDVV + β2 LS + β3 KNNĐH + β4 GTNĐH + β5 QMDN +

β6ROE + β8DT + β9GTTSĐB + β10SLTV + β11 SLNHCTD + β12 LHDN

Với các biến được giải thích chi tiết ở phần sau

3.3 Giải thích biến

Biến phụ thuộc

Khả năng trả nợ: Biến phụ thuộc của mô hình hồi quy này là Khả năng trả nợ

của doanh nghiệp (Y), được giải thích như sau:

Y= 0 nếu doanh nghiệp trả nợ vay không đúng hạn (doanh nghiệp có phát sinh

nợ quá hạn đối với một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi)

Y= 1 nếu doanh nghiệp trả nợ vay đúng hạn (khoản nợ vay của doanh nghiệp

không phát sinh nợ quá hạn)

Biến độc lập

Mục đích sử dụng vốn vay (MĐSDVV):

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.

Việc xác định doanh nghiệp sử dụng vốn vay đúng mục đích hay không được

tham chiếu từ báo cáo tổng kết năm 2014 của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

trụ sở chính (theo quy định Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt, định kỳ hàng quý

bộ phận kiểm tra sẽ đi rà soát toàn bộ các doanh nghiệp có vay vốn tại Ngân hàng

TMCP Bưu Điện Liên Việt; đến cuối năm căn cứ các báo cáo quý bộ phận kiểm tra

sẽ thực hiện tổng kết và cho ý kiến đánh giá về tình hình sử dụng vốn vay của doanh

nghiệp).

Lãi suất vay (LS):

Trong nghiên cứu này, biến được đo lường bằng lãi suất cho vay bình quân

trong năm Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt áp dụng đối với doanh nghiệp. Biến

này cũng từng được sử dụng trong các nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2011),

Phùng Mai Lan (2014), Afolabi (2010)...

Kinh nghiệm người điều hành (KNNĐH):

Trong nghiên cứu này, biến được đo lường bằng Ln số năm làm việc trong

ngành của người đứng đầu doanh nghiệp (tương tự như nghiên cứu của Andrea Ruth

Coravos (2010); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)).

Việc yêu cầu doanh nghiệp kê khai thông tin về số năm làm việc trong ngành

của ban lãnh đạo (bao gồm cả người đứng đầu doanh nghiệp) là bắt buộc thực hiện

khi doanh nghiệp có phát sinh nhu cầu vay vốn / đã vay vốn tại Ngân hàng TMCP

Bưu Điện Liên Việt (đối với doanh nghiệp đã vay vốn thì thông tin này sẽ được rà

soát hàng năm và cập nhật lên hệ thống).

Giới tính người điều hành (GTNĐH):

Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ áp dụng phương pháp của Nguyễn Minh

Tân, Võ Thành Danh và Tăng Thị Ngân (2015): sử dụng biến giả, nhận giá trị 1 nếu

người điều hành doanh nghiệp là nam, nhận giá trị 0 nếu người điều hành doanh

nghiệp là nữ.

Quy mô doanh nghiệp (QMDN):

Trongnghiên cứu này, biến quy mô doanh nghiệp sẽ đo lường bằng Ln của

tổng tài sản doanh nghiệp (tương tự như nghiên cứu của Huang và Song, 2002; Bauer,

2004; Winker, 1999; Cassar, 2004).

Lợi nhuận doanh nghiệp (ROE)

Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ lấy chỉ số ROE hàng năm của doanh

nghiệp (được tính toán từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp). Biến này cũng từng

được sử dụng trong các nghiên cứu của Arene (1993), Ezeh (1993), Nwachukwu et

al (2010), trích bởi Ajah, Eyo, Ofem (2014).

Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng (DT):

Trong nghiên cứu này, biến được đo lường bằng tỷ số giữa doanh số tiền gửi

trong năm tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt và doanh thu của doanh nghiệp

(tương tự như nghiên cứu của Võ Văn Dứt, 2012; Trần Hòa Bình, 2010).

Trong đó, doanh số tiền gửi được tính bằng lũy kế lượng tiền chuyển vào tài

khoản tiền gửi của doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt trong năm

(dữ liệu trích xuất từ hệ thống báo cáo Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt), doanh

thu được lấy từ báo cáo tài chính năm của doanh nghiệp.

Giá trị tài sản đảm bảo (GTTSĐB):

Trong nghiên cứu này, biến được đo lường bằng tỷ số giữa Trị giá tài sản đảm

bảo tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt / Dư nợ vay bình quân trong năm tại

Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt (ứng dụng theo nghiên cứu của Ninua (2008);

Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)).

Số lượng tiền vay (SLTV):

Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ lấy Ln của Dư nợ vay bình quân trong

năm của doanh nghiệp tại các ngân hàng, với dữ liệu lấy từ bản tin CIC của Ngân

hàng nhà nước (tương tự như nghiên cứu của Ninua (2008), Altman và Sabato (2007);

Nguyễn Văn Thép, Tạ Quang Dũng (2017); Nguyễn Thị Yến Nhi (2016)).

Số lượng ngân hàng cấp tín dụng (SLNHCTD):

Để đo lường biến, nghiên cứu này sẽ lấy số lượng các ngân hàng đang cấp tín

dụng đối với doanh nghiệp (Thông tin lấy từ bản tin CIC của Ngân hàng nhà nước).

Biến này cũng từng được sử dụng trong các nghiên cứu của Võ Văn Dứt (2012), Hồ

Kỳ Minh, Võ Thị Thúy Anh, Lê Thị Hồng Cẩm (2012).

Loại hình doanh nghiệp (LHDN):

Để đo lường biến, nghiên cứu này sử dụng biến giả, bằng 0 nếu là không phải

doanh nghiệp nhà nước, bằng 1 nếu là doanh nghiệp nhà nước (ứng dụng theo nghiên

cứu của Friedrich, 2013; Hà Thị Sáu, 2013).

Số năm hoạt động của doanh nghiệp (SNHĐ):

Trong nghiêncứu này, biến được đo lường bằng Ln số năm hoạt động từ lúc

thành lập doanh nghiệp (tương tự như nghiên cứu của Andrea Ruth Coravos (2010))

3.4 Giả thuyết nghiêm cứu

Giả thiết H1: 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.

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 (Điều 6 Quyết

định 1627/2001/QĐ-NHNN). Thời gian qua, theo thống kê thì 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.

Quan điểm trên cũng nhận được nhiều ý kiến tán đồng. Theo Friedrich (2013),

nguyên nhân nợ xấu phát sinh một phần là do nhiều doanh nghiệp dùng nợ ngắn hạn

để đầu tư dài hạn. Nhiều doanh nghiệp dùng vốn vay để đầu tư ra ngoài ngành, đặc

biệt là để đầu tư vào bất động sản.

Xem xét ở một góc độ khác, kết quả nghiên cứu của Daniela (2008) chỉ ra rằng

để hoạt động tín dụng có hiệu quả, giảm thiểu nợ xấu thì việc cấp tín dụng phải đáp

ứng nhu cầu thực sự của khách hàng vay, cũng như thời hạn tín dụng phải tương ứng

với tốc độ lưu thông của các nguồn tài nguyên phục vụ cho hoạt động kinh doanh.

Giả thiết H2: Có mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất vay của doanh nghiệp

và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Theo Trương Đông Lộc (2011), lãi suất luôn là vấn đề được người đi vay quan

tâm 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 khách hàng. 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%).

Tuy nhiên Afolabi (2010), lại đưa ra quan điểm khác vềtác động của lãi suất.

Cụ thể, kết quả nghiên cứu của Afolabi (2010) lại cho thấy bên cạnh quy mô thì lãi

suất vay có ảnh hưởng tích cực đến khả năng khả năng hoàn trả nợ của khách hàng

vay. Theo tác giả lý giải là do lãi suất vay cao thì khách hàng sẽ có xu hướng trả nợ

trước để giảm chi phí vay, hạn chế để nợ quá hạn vì lãi suất phạt sẽ rất cao, vượt quá

khả năng chi trả của khách hàng.

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. Theo các tác giả 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 thiết H3: Có mối quan hệ đồng biến giữa kinh nghiệm người điều hành

và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Afolabi (2010), khi nghiên cứu về quyết định trả nợ của khách hàng cho thấy

kinh nghiệm của người điều hành có ảnh hưởng tích cực đến khả năng khả năng trả

nợ của khách hàng vay. Một số nghiên cứu khác được thực hiện cũng cho thấy kết

quả tương tự, cụ thể như Ezeh (1993) và Nwachukwu và cộng sự (2010). Theo Ezeh

(1993) và Nwachukwu và cộng sự (2010), kinh nghiệm có tương quan dương với khả

năng trả nợ của khách hàng. Thực tiễn cho thấy, một người lãnh đạo có kinh nghiệm

sẽ có vai trò rất quan trọng trong việc điều hành doanh nghiệp, đặc biệt trong những

tình hình thị trường khó khăn, hoặc biến động theo chiều hướng không thuận lợi.

Những quyết định đúng đắn trong thời điểm này sẽ làm doanh nghiệp vượt qua được

giai đoạn khó khăn, tiến tới phục hồi hoạt động kinh doanh và tăng khả năng trả nợ.

Do đó, nếu giả định những yếu tố khác không đổi, một doanh nghiệp có người lãnh

đạo với nhiều năm kinh nghiệm trong ngành, sẽ có khả năng trả nợ vay đúng hạn cao

hơn so với doanh nghiệp có người lãnh đạo ít kinh nghiệm.

Giả thiết H4: Có mối quan hệ đồng biến giữa người điều hành là nữ và khả

năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Vai trò của phụ nữ ngày càng được đánh giá cao trong thế giới hiện đại, các

nghiên cứu về vai trò của phụ nữ trong bộ phận quản lý doanh nghiệp (DN) cũng

ngày càng nhiều hơn. Tuy nhiên, mỗi nghiên cứu lại cho một kết quả khác nhau. Điển

hình như nghiên cứu của Carter, Simpkins và Simpson (2003), Nguyễn Minh Tân,

Võ Thành Danh và Tăng Thị Ngân (2015), cho thấy việc đa dạng giới tính trong ban

lãnh đạo sẽ giúp cho DN đạt được hiệu quả hoạt động tốt hơn... Nhìn chung, dựa trên

các lý thuyết này, khi có nữ giới tham gia vào bộ phận quản lý sẽ tốt hơn cho hoạt

động của doanh nghiệp, góp phần làm tăng khả năng trả nợ của công ty. Riêng về khả

năng trả nợ thì theo mặt lý thuyết thì nữ giới có khả năng ít tạo ra các rủi ro tín dụng

hơn là nam giới do họ ít phạm tội, cá tính thận trọng, và ít gây ra các rủi ro đạo đức

Miller (2012). Một số nghiên cứu thực nghiệm như của Chapman (1990) và Weber

và Musshoff (2012) đã chứng minh lý thuyết này khi khám phá ra rằng nữ giới ít tạo

ra các khoản nợ xấu hơn nam giới. Tương tự như vậy, Kinyondo (2009) đã thấy rằng

những nhóm tín dụng vi mô có nhóm trưởng là nữ giới thì khả năng trả nợ của nhóm

càng cao.

Giả thiết H5: Có mối quan hệ đồng biến giữa quy mô doanh nghiệp và khả

năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Theo Huang và Song (2002), nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc

tài chính của các công ty trên cơ sở dữ liệu thị trường và dữ liệu kế toán của hơn 1000

công ty Trung Quốc được niêm yết trên thị trường chứng khoán. Hai tác giả này tìm

thấy mối quan hệ cùng chiều giữa khả năng vay nợ và quy mô doanh nghiệp. Đồng

quan điểm trên, Bauer (2004) cho rằng khả năng vay nợ, hoàn trả nợ của một công ty

tỷ lệ thuận với quy mô. Một số nghiên cứu khác cho ra kết quả tương tự. Quy mô

doanh nghiệp tác động có lợi về khả năng vay nợ tổng thể của doanh nghiệp liên

doanh (Winker, 1999). Theo Cassar (2004), các doanh nghiệp quy mô nhỏ phải đối

mặt nhiều khó khăn hơn đối với việc giải quyết các vấn đề bất đối xứng thông tin với

ngân hàng để có thể được cấp tín dụng. 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.

Theo Ezeh (1993) và Ajah, Eyo, Ofem, 2014) hay nghiên cứu của Afolabi

(2010), cho thấy quy mô có ảnh hưởng tích cực đến khả năng hoàn trả nợ của khách

hàng vay. Theo tác giả lý giải là do lãi suất vay cao thì khách hàng sẽ có xu hướng

trả nợ trước để giảm chi phí vay, hạn chế để nợ quá hạn vì lãi suất phạt sẽ rất cao,

vượt quá khả năng chi trả của khách hàng. Quan điểm khác lại cho rằng quy mô có

tác động ngược đối với khả năng trả nợ. Ajah, Eyo, Ofem (2014) cho quy mô càng

lớn thì khả năng trả nợ lại giảm đi. Nguyên nhân lý giải là do trình độquản lý không

tốt, càng mở rộng quy mô thì khách hàng không kiểm soát được hoạt động kinh doanh

của mình, dẫn đến không quản lý được chi phí và dòng tiền để trả nợ ngân hàng. 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.

(Lê Vũ Lộc, 2016)

Giả thiết H6: Có mối quan hệ đồng biến giữa lợi nhuận doanh nghiệp và khả

năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Arene (1993), chỉ ra rằng lợi nhuận trong hoạt động có tương quan dương với

khả năng hoàn trả nợ của khách hàng vay. Điều này hàm nghĩa rằng lợi nhuận càng

cao thì khả năng trả nợ vay đúng hạn của công ty càng cao. Một số nghiên cứu khác

cũng có đề cập đến sự tác động của lợi nhuận đến khả năng hoàn trả nợ. Kết quả

nghiên cứu Onyenucheya (2007) chỉ rằng khả năng hoàn trả nợ của khách hàng vay

ảnh hưởng trực tiếp bởi lợi nhuận.

Njoku và Odii (1991), sử dụng phương pháp hồi quy Regression đểx ác định

các nhân tố ảnh hưởng khả năng hoàn trả nợ của khách hàng vay. Kết quả cho thấy

các nhân tố có ảnh hưởng trọng yếu bao gồm lợi nhuận doanh nghiệp. Brigham (2009)

chỉ ra rằng, năng lực vay nợ của khách hàng doanh nghiệp chịu tác động bởi yếu tố

lợi nhuận, cụ thể một doanh nghiệp có lợi nhuận tương đối ổn định có xu hướng sử

dụng nhiều nợ vay hơn, đồng thời có khả năng và chi trả được các khoản chi phí

(trong đó có chi phí vay) lớn hơn các công ty có lợi nhuận không ổn định hoặc bị lỗ.

Giả thiết H7: 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.

Xét ở góc độ doanh nghiệp, quản trị dòng tiền là một nội dung vô cùng quan

trọng trong quản trị tài chính doanh nghiệp nói chung. Tại sao có những doanh nghiệp

kinh doanh có lãi nhưng họ vẫn bị phá sản? Lý do là bởi họ không đủ dòng tiền để

phục vụ cho hoạt động sản xuất kinh doanh chứ không phải vì không có lợi nhuận

(Trần Hòa Bình, 2010).

Theo Nguyễn Tấn Bình và các đồng sự (2007), khi có các luồng tiền vào doanh

nghiệp, ban lãnh đạo doanh nghiệp phải suy tính việc chi tiêu luồng tiền đó. Với

những dòng tiền không có quy định chi tiêu, chẳng hạn như dòng tiền tự do, doanh

nghiệp có sự tự chủ lớn trong việc sử dụng nó, ví dụ như dùng để giảm bớt nợ vay

nhằm giảm áp lực chi phí tài chính. Khoản tiền không bị quy định chi tiêu này là mối

quan tâm đặc biệt của những người thực hiện phân tích tài chính doanh nghiệp

(Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa, 2008). Xét ở góc độ ngân hàng

cho vay, việc kiểm soát được dòng tiền của doanh nghiệp đi vay chảy vảo ngân hàng

là rất quan trọng. Tuy nhiên điều này 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....

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 ay 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. (Lê Vũ Lộc, 2016)

Giả thiết H8: Có mối quan hệ đồng biến giữa giá trị tài sản đảm bảo và khả

năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng

Một số nghiên cứu thực nghiệm đã đề cập đến mối quan hệ giữa giá trị tài sản

đảm bảo và khả năng hoàn trả nợ. Njoku và Odii (1991), sử dụng phương pháp hồi

quy để xác định các nhân tố ảnh hưởng khả năng hoàn trả nợ của khách hàng vay.

Kết quả cho thấy giá trị tài sản đảm bảo là một trong những yếu tố trọng yếu có tác

động đến khả năng hoàn trả nợ của khách hàng

Tại Việt Nam, Điều 7 Quyết định 1627 có quy định về một trong các điều kiện

ngân hàng cần xem xét khi cho vay khách hàng “Tổ chức tín dụng xem xét và quyết

định cho vay khi khách hàng thực hiện các quy định về bảo đảm tiền vay theo quy

định của Chính phủ và hướng dẫn của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam”. Quy định tài

sản đảm bảo được thực hiện nhằm đáp ứng hai mục tiêu của ngân hàngcho vay: thứ

nhất, nếu người vay không có khả năng hoàn trả thì người cho vay có quyền thu giữ

và bán tài sản đảm bảo đểthu 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

(Châu Đình Linh, 2014). Hay nói cách khác, khả năng trả nợ của người vay tiền trong

trường hợp có tài sản đảm bảo sẽ được đánh giá cao hơn. (Lê Vũ Lộc, 2016)

Giả thiết H9: Có mối quan hệ nghịch biến giữa Số lượng tiền vay của doanh

nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Một số nghiên cứu thực nghiệm đã đề cập đến sự tác động của mức dư nợ vay

và khả năng hoàn trả nợ. Onyenucheya và Ukoha (2007), chỉ ra rằng số tiền vay có

tương quan dương đế khả năng trả nợ bởi nó giúp hoạt động kinh doanh hiệu quả.

Njoku và Odii (1991), sử dụng phương pháp hồi quy Regression để xác định các nhân

tố ảnh hưởng khả năng hoàn trảnợcủa khách hàng vay. Kết quả cho thấy các nhân tố

có ảnh hưởng trọng yếu bao gồm số tiền vay. Trên lý thuyết, một doanh nghiệp sử

dụng nợ sẽ có khả năng tạo được kết quả hoạt động kinh doanh tốt hơn 100% vốn cổ

phần 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.

Giả thiết H10: Có mối quan hệ đồng biến giữa Số lượng ngân hàng cấp tín

dụng và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Ðối với doanh nghiệp, những mối quan hệ bền vững với ngân hàng được xem

là tài sản quý giá vì chúng có thể làm giảm chi phí tín dụng và tăng nguồnvaytín dụng

(Boot và Thaker, 1994, Von Thadden, 1995, Petersen và Rajan, 1994). Nhấn mạnh

tầm quan trọng của mối quan hệ với ngân hàng, nghiên cứu của Hồ Kỳ Minh, Võ Thị

Thúy Anh, Lê Thị Hồng Cẩm (2012) đã xếp khả năng vay ngân hàng ở mức thứ hai,

chỉ sau giá nguyên vật liệu, về mức độ ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh

của doanh nghiệp.

Việc duy trì các mối quan hệ lâu dài giữa doanh nghiệp và ngân hàng sẽ mang

lại lợi ích cho cả doanh nghiệp và ngân hàng. Ðối với ngân hàng, sự duy trì mối quan

hệ lâu dài với khách hàng sẽ giúp ngân hàng có nhiều thông tin về khách hàng (Võ

Văn Dứt, 2012). Ðiều này sẽ làm giảm rủi ro trong hoạt động tín dụng do thông tin

bất đối xứng (Diamond, 1984, Berger và Udell, 1994). Do mức độ rủi ro thấp, nên

ngân hàng có thể cho vay những khách hàng quen thuộc với lãi suất thấp hơn và đòi

hỏi thế chấp ít hơn. Thậm chí, các ngân hàng có thể cho vay mà không cần lợi nhuận

trong những lúc khó khăn với niềm tin họ có thể được bù đắp trong suốt thời gian

quan hệ lâu dài. Các doanh nghiệp có nhiều mối quan hệ với ngân hàng chủ yếu là

những doanh nghiệp lớn, có hệ thống thanh toán qua nhiều tài khoản của nhiều ngân

hàng (Võ Văn Dứt, 2012). Các doanh nghiệp này thông thường được hưởng các chính

sách ưu đãi hơn về phí dịch vụ, lãi suất vay... (do có sự cạnh tranh giữa các ngân hàng

với nhau), làm tăng hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp, ảnh hưởng tốt đến khả

năng vay nợ và trả nợ ngân hàng

Giả thiết H11: Có mối quan hệ nghịch biến giữa loại hình doanh nghiệp nhà

nước và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng

Theo Friedrich (2013), loại hình doanh nghiệp là yếu tố tác động không nhỏ

đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Friedrich (2013) chỉ ra 70% nợ xấu là nợ của

các Doanh nghiệp nhà nước (DNNN) do đây là nhóm có nhiều thuận lợi trong tiếp

cận tín dụng và chiếm thị phần lớn trong tổng dư nợ tín dụng của toàn nền kinh tế.

Hầu hết các DNNN đều có chi phí vốn vay lớn, thậm chí quá lớn, trong khi doanh

thu có xu hướng giảm trong tình trạng thị trường kinh tế khó khăn dẫn đến mất cân

bằng về tài chính. Các khoản vay ngân hàng vì thế mà bị quá hạn, trở thành nợ xấu

là lẽ đương nhiên.

Trong nghiên cứu của mình, Hà Thị Sáu (2013) cũng đồng quan điểm về loại

hình DNcó vai trò đáng kể trong tổng nợ xấu ngân hàng. Tác giả cũng chỉ ra thực

trạng của một số DNNN: khi đang gặp khó khăn về vốn, nhiều doanh nghiệp đã dùng

nguồn vay ngắn hạn đầu tư dài hạn. Thực tế, việc sử dụng vốn sai nguyên tắc là con

đường ngắn nhất dẫn tới nợ quá hạn, nợ xấu cho doanh nghiệp và hệ thống ngân hàng.

Theo Báo cáo của The World Bank (2014) cập nhật tình hình phát triển kinh tế Việt

Nam, trong những năm gần đây nền kinh tế đã bộc lộ những khó khăn trong khu vực

doanh nghiệp và khu vực tài chính, tốc độ tăng trưởng GDP giảm dần. Các doanh

nghiệp nhà nước (DNNN) quy mô lớn đã không thực hiện được nghĩa vụ trả nợ và

một số doanh nghiệp nhà nước khác có vẻ như có mức vay nợ quá cao. Hệ thống

ngân hàng đã tích lũy một khối lượng nợ xấu đáng kể và nhiều ngân hàng nhỏ đã gặp

phải những khó khăn nghiêm trọng hơn về thanh khoản và khả năng thanh toán trong

cùng giai đoạn đó, dẫn tới việc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phải can thiệp.

Giả thiết H12: Có mối quan hệ đồng biến giữa Số năm hoạt động của doanh

nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

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 thịtrường nên rủi ro hoạt động của

doanh nghiệp được hạn chế. Mặt khác, những doanh nghiệp lâu năm thường có

thịphần 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 (Ongena và Smith,

2001)

Nghiên cứu của Ezeh (1993) và Nwachukwu và cộng sự (2010), chỉ ra rằng số

năm hoạt động của doanh nghiệp có tương quan dương với khả năng trả nợ của khách

hàng. Hay nghiên cứu của Afolabi (2010), Ajah, Eyo, Ofem (2014), cũng cho kết quả

rằng số năm hoạt động của doanh nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến khả năng khả

năng trả nợ của khách hàng vay....

3.5 Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện khảo sát bằng hình thức lấy thuận tiện, với kích thước mẫu

là 120.

Theo Green W.H. (1991), Tabachnick & Fidell (2007), khi dữ liệu là dạng số liệu

cùng một thời điểm (số liệu điều tra) thì:

- Kích thước mẫu tối thiểu: n ≥ 50 + 5P

- Trong đó: P là số biến độc lập

Mô hình có 12 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, quan sát tối thiểu n = 50 + 5*12=

110, nghiên cứu có số mẫu là 120 doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ có

vay vốn tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt lớn hơn 110 cho nên thỏa điều kiện

về kích thước mẫu.

❖ Phương pháp thu thập thông tin:

Mẫu nghiên cứu được lấy ngẫu phân tần dựa trên hồ sơ các doanh nghiệp thi công

công trình bảo trì đường bộ có vay vốn tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

3.6 Kỹ thuật phân tích số liệu

Dữ liệu thu thập được sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu thứ cấp, các

công cụ được sử dụng là Excel và phần mềm thống kê Stata 12

Dữ liệu thu thập được sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu thứ cấp, các

công cụ được sử dụng là Excel và phần mềm thống kê Stata 12 để hỗ trợ cho việc

thực hiện phân tích hồi quy. Số liệu sẽ được xử lý theo trình tự như sau:

3.6.1 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 dạngbảng thống kê mô tả 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.

3.6.2 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 trậnhệ số

tương quan giữa các biến. Nghiên cứu của Grunfeld (1958), cho rằng cần xem xét

thật kỹ hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình đểphát hiện khả năng

tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu hệ số này vượt quá 0,8, đây là dấu hiệu nhận

biết có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng kéo theo dấu của các hệ số hồi quycó

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 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.

3.6.3 Phân tích kết quả 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 Logistic thông qua phần mềm SPSS

để phân tích. Các bước phân tích kết quả bao gồm:

+ Chỉ tiêu -2LL (-2 log likelihood): là thước đo độ phù hợp của mô hình.

Giá trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao; -2LL càng gần 0 thì mô hình đã

xây dựng càng phù hợp.

+ Kiểm định Chi-bình phương: kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của

mô hình hồi qui Binary Logistic.

+ Kiểm định Wald Chi Square: kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi

qui tổng thể.

− Thảo luận chi tiết kết quả mô hình hồi quy

Kết luận chương 3

Trong nghiên cứu định lượng cách thức thu thập dữ liệu xây dựng mô hình

cũng như lựa chọn một phương pháp ước lượng cho mô hình rất quan trọng. Nếu

phương pháp ước lượng không tốt sẽ cho kết quả không chính xác, dẫn đến những

kết luận sai lầm. Chương 3 đã trình bày rất cụ thể từng phương pháp ước lượng cho

mô hình nghiên cứu qua đó cũng đưa ra các cách thức kiểm định cho mô hình. Đây

cũng là cơ sở để đánh giá kết quả nghiên cứu để thảo luận chương 4.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1 Thực trạng việc cho vay các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường

bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

4.1.1 Giới thiệu chung về Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bưu điện Liên Việt (LienVietPostBank) tiền

thân là Ngân hàng Thương mại Cổ phần Liên Việt (LienVietBank) được thành lập

theo Giấy phép thành lập và hoạt động số 91/GP-NHNN ngày 28/03/2008 của Thống

đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Năm 2011, với việc Tổng Công ty Bưu chính Việt Nam (nay là Tổng Công

ty Bưu điện Việt Nam) góp vốn vào LienVietBank bằng giá trị Công ty Dịch vụ Tiết

kiệm Bưu điện (VPSC) và bằng tiền mặt. Ngân hàng Liên Việt đã được Thủ tướng

Chính phủ và Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cho phép đổi tên thành

Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bưu điện Liên Việt. Cùng với việc đổi tên này, Tổng

Công ty Bưu chính Việt Nam chính thức trở thành cổ đông lớn nhất của

LienVietPostBank.

Cổ đông sáng lập của LienVietPostBank là Công ty Cổ phần Him Lam, Tổng

Công ty Thương mại Sài Gòn (SATRA) và Công ty dịch vụ Hàng không sân bay Tân

Sơn Nhất (SASCO). Hiện nay, với số vốn điều lệ 8.881 tỷ đồng, LienVietPostBank

hiện là một trong các Ngân hàng Thương mại Cổ phần lớn nhất tại Việt Nam.

Các cổ đông và đối tác chiến lược của LienVietPostBank là các tổ chức Tài

chính – Ngân hàng lớn đang hoạt động tại Việt Nam và nước ngoài như Ngân hàng

Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank), Ngân hàng Wells Fargo

(Mỹ), Ngân hàng Credit Suisse (Thụy Sỹ), Công ty Oracle Financial Services

Software Limited…

LienVietPostBank định hướng xây dựng thương hiệu mạnh trên cơ sở phát

huy nội lực, hoạt động minh bạch, gắn xã hội trong kinh doanh.

4.1.2 Tổng quan về hoạt động cấp tín dụng liên quan sản phẩm cho vay các

doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ

Dư nợ tín dụng các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ theo

thời gian cho vay

Bảng 4.1: Dư nợ tín dụng các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường

bộ phân tích theo thời gian

Đơn vị tính: Tỷ đồng

Chỉ tiêu 2015 2016 2017 2018

Dư nợ ngắn hạn 4,364 11,015 10,798 12,825

Dư nợ trung hạn 7,596 10,494 12,478 12,210

Dư nợ dài hạn 27,081 33,112 34,328 41,529

Tổng cộng 31,445 44,127 45,126 54,354

Nguồn: Báo cáo tình hình khách hàng doanh nghiệp từ năm 2015 - 2018

Xét giá trị tuyệt đối, dư nợ ngắn hạn có xu hướng tăng lên từ năm 2015- 2018

nhưng có phần giảm nhẹ trong năm 2018. Xét về giá trị tương đối, tỷ lệ Dư nợ dài

hạn luôn duy trì tỷ trọng lớn trên 75% dư nợ tín dụng doanh nghiệp thi công công

trình bảo trì đường bộ. Do đây là khoản tín dụng dài hạn mới thu hồi vốn và quay

vòng vốn chậm, gia tăng rủi ro hơn đối với Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt.

Dư nợ tín dụng theo khu vực

Bảng 4.2: Dư nợ tín dụng doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ

phân tích theo khu vực

Đơn vị tính: Tỷ đồng

Chỉ tiêu 2015 2016 2017 2018

Thành phố Hồ Chí Minh 23,172 33,900 39,558 33,735

Miền Bắc 10,234 12,974 16,731 12,682

Miền Trung 1,887 2,364 3,477 4,171

Miền Đông 1,946 3,162 3,656 4,336

Miền Tây 1,802 2,222 3,143 2,680

Tổng cộng 39,041 54,621 66,564 57,604

Nguồn: Báo cáo tình hình khách hàng doanh nghiệp từ năm 2015 - 2018

Cơ cấu tín dụng của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt theo khu vực cũng

được phân bổ không đồng đều. Khu vực thành phố Hồ Chí Minh luôn chiếm hơn

50% tổng dư nợ của toàn hệ thống, tiếp theo là khu vực miền Bắc. Đây cũng là điều

dễ hiểu bởi vì hai khu vực là hai trung tâm hành chính kinh tế lớn Việt Nam là thủ đô

Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh.

Các khu vực khác như khu vực miền Đông, miền Tây, miền Trung thì dư nợ

tín dụng của các khu vực này đều có sự tăng trưởng. Tuy nhiên về tỷ trọng của các

khu vực này trong tổng dư nợ vẫn còn thấp.

Thực trạng rủi ro tín dụng

Chất lượng tín dụng doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại

Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt có sự biến động lớn qua các năm, Ngân hàng

TMCP Bưu Điện Liên Việt thực hiện theo dõi tỷ lệ nợ quá hạn/Dư nợ và tỷ lệ nợ

xấu/Dư nợ để đánh giá rủi ro tín dụng doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường

bộ.

Bảng 4.3: Phân tích rủi ro tín dụng theo nợ quá hạn

Đơn vị tính: Tỷ đồng

Tỷ Tỷ Tỷ Tỷ Chỉ tiêu 2015 2016 2017 2018 trọng trọng trọng trọng

Không NQH 38,652 99.00% 53,793 98.48% 65,847 98.92% 55,381 96.14%

NQH 389 1.00% 828 1.52% 717 1.08% 2,223 3.86%

Tổng cộng 39,041 100% 54,621 100 % 66,564 100% 57,604 100%

Nguồn: Báo cáo tình hình khách hàng doanh nghiệp từ năm 2015 - 2018

Bảng 4.4: Phân tích rủi ro tín dụng theo nhóm nợ

Đơn vị tính: Tỷ đồng

Chỉ tiêu 2015 Tỷ Tỷ Tỷ Tỷ 2016 2017 2018 trọng trọng trọng trọng

Nợ nhóm 1 38,351 98.23% 53,906 98.69% 65,686 98.68% 51,886 90.07%

Nợ nhóm 2 574 1.47% 336 0.62% 152 0.23% 4,019 6.98%

Nợ nhóm 3 30 0.08% 225 0.41% 79 0.12% 465 0.81%

Nợ nhóm 4 12 0.03% 54 0.10% 489 0.73% 534 0.93%

Nợ nhóm 5 76 0.19% 100 0.18% 158 0.24% 700 1.21%

Nhóm 2 - 5 692 1.77% 715 1.31% 878 1.32% 5718 9.93%

Nợ xấu (3-5) 118 0.30% 379 0.69% 726 1.09% 1699 2.95%

Tổng cộng 39,041 100% 54,621 100% 66,564 100% 57,604 100%

Nguồn: Báo cáo tình hình khách hàng doanh nghiệp từ năm 2015 - 2018

Tỷ lệ nợ xấu/Tổng dư nợ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt luôn ở

nhóm thấp nhất trong các NHTM trong nước và thấp hơn quy định của NHNN Việt

Nam (tỷ lệ nợ xấu/Tổng dư nợ không quá 3% và tỷ lệ nợ quá hạn/Tổng dư nợ không

quá 5%), chất lượng tín dụng của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt được kiểm

soát khá tốt trong những năm 2015 - 2018.

Tuy nhiên xét về dài hạn thì tỷ lệ nợ xấu (nợ từ nhóm 3 - nhóm 5) của Ngân

hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt có xu hướng tăng nhanh từ đầu năm 2017. Nợ xấu

năm 2015 là 0.30%, nợ xấu năm 2016 là 0.69%, nợ xấu năm 2017 là 0.80% và nợ

xấu năm 2018 là 2.95%. Nợ nhóm 2 tăng mạnh trong năm 2018, nguyên nhân chủ

yếu do phát sinh khoản nợ cơ cấu của doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường

bộ. Do đó, công tác giải quyết nợ xấu và cảnh báo rủi ro tín dụng là nhiệm vụ đặc

biệt, cấp thiết của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt trong giai đoạn hiện nay.

4.2 Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ của các doanh nghiệp thi

công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

4.2.1 Đặc điểm các doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ

Trong phạm vi của luận văn này, học viên chỉ tập trung phân tích đặc điểm

của doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ nên dữ liệu của mẫu phân tích

gồm 120 doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ có vay vốn tại Ngân hàng

TMCP Bưu Điện Liên Việt.

❖ Mục đích sử dụng vốn vay (MĐSDVV):

Bảng 4.5: Phân bố giá trị theo mục đích sử dụng vốn vay

Frequency Percent Valid

Percent

Không sử dụng vốn vay đúng mục đích 16 13.3 13.3

Sử dụng vốn vay đúng mục đích 86.7 86.7 104

Total 100.0 100.0 120

Theo thống kê hiện nay hầu hết các doanh nghiệp sử dụng vốn vay đúng mục

đích với 86.7%. tuy nhiên vẫn còn một số doanh nghiệp sử dụng vốn không đúng

mục đích với 13.3%.

❖ Lãi suất vay (LS):

Bảng 4.6 Phân bổ giá trị theo lãi suất

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

LS 120 11.50 13.00 12.0375 .59819

Valid N 120

(listwise)

Theo thống kê của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt mức lãi suất các

doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ đang có mức lãi suất dao động từ

11.5% – 13%/năm. Sở dĩ có sự chênh lệch khác nhau giữa các doanh nghiệp là do

các doanh nghiệp vay vốn trong những giai đoạn khác nhau nên chịu mức lãi suất vay

vốn khác nhau tùy theo năm giao dịch.

❖ Kinh nghiệm người điều hành (KNNĐH):

Bảng 4.7 Phân bổ giá trị theo kinh nghiệm người điều hành

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

VAR00001 120 5.00 26.00 12.9583 5.32379

Valid N 120

(listwise)

Theo thống kê của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt lãnh đạo tại các

doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ đều là các cán bộ dày dạn kinh

nghiệm trong công tác quản lý. Kinh nghiệm người điều hành của các doanh nghiệp

được quan sát nằm trong khoảng từ 5 năm đến 26 năm và trung bình là 12.9583 năm.

❖ Giới tính người điều hành (GTNĐH):

Bảng 4.7 Phân bổ giá trị theo giới tính người điều hành

Frequency Percent Valid

Percent

Valid Nữ 30 25.0 25.0

Nam 90 75.0 75.0

Total 120 100.0 100.0

Theo thống kê thì hầu hết người điều hành mang giới tính nam với 75% và

25% là nữ. như vậy có sự chênh lệch khá lớn về giới tính tại các doanh nghiệp thi

công công trình bảo trì đường bộ.

❖ Quy mô doanh nghiệp (QMDN)

Bảng 4.8 Phân bổ giá trị theo quy mô tài sản doanh nghiệp

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

QMDN 120 2.11 429.96 74.1963 92.61333

Valid N 120

(listwise)

Tổng tài sản trung bình của các doanh nghiệp trong giai đoạn này là 74.1963

tỷ đồng. Tuy nhiên có sự chênh lệch khá lớn giữa các doanh nghiệp trong đó giá trị

lớn nhất của doanh nghiệp đạt 429.96 tỷ đồng và giá trị nhỏ nhất đạt 2.11 tỷ đồng.

❖ Lợi nhuận doanh nghiệp (ROE)

Bảng 4.9 Phân bổ giá trị theo lợi nhuận doanh nghiệp

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

ROE 120 3.46 36.81 13.0348 4.73005

Valid N 120

(listwise)

Lợi nhuận doanh nghiệp được quan sát nằm trong khoảng 3.46% đến 36.81%

và trung bình là 13.0348%. Nếu so sánh ROE trung bình với lãi suất tiền gửi bình

quân cùng kỳ của ngân hàng thương mại (12.0375%) thì tỷ lệ này tương đối cao.

❖ Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng (DT):

Bảng 4.10 Phân bổ giá trị theo dòng tiền vào tài khoản ngân hàng

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

DT 120 .015 .2564 .12109 .72

Valid N 120

(listwise)

Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng của các doanh nghiệp được quan sát nằm

trong khoảng 0.015 đến 0.72 và trung bình là 0.2564 đơn vị. Thực tế các doanh nghiệp

thi công công trình bảo trì đường bộ có dòng tiền thấp với hệ số quay vòng vốn chậm,

thu hồi tiền chậm nên thường sử dụng khoản vay dài hạn để tài trợ hoạt động.

❖ Giá trị tài sản đảm bảo (GTTSĐB)

Bảng 4.11 Phân bổ giá trị theo giá trị tài sản đảm bảo

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

GTTSĐB 120 1.50 3.90 2.4230 .60451

Valid N 120

(listwise)

Giá trị tài sản đảm bảo nằm trong khoảng 1.50 đến 3.90 và trung bình là 2.42,

trong đó số lượng doanh nghiệp vay có tài sản đảm bảo chiếm100%. Dữ liệu này cho

thấy các khoản vay của doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân

hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt là có tài sản đảm bảo.

❖ Số lượng tiền vay

Bảng 4.12 Phân bổ giá trị theo số lượng tiền vay

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

VAR00002 120 28.00 489.00 194.5467 98.32273

Valid N 120

(listwise)

Số lượng tiền vay của doanh nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ tại

Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt được quan sát biến động rất cao, nằm trong

khoảng 28 đến 489 tỷ đồng và trung bình là 194.5467 tỷ đồng.

❖ Số lượng ngân hàng cấp tín dụng (SLNHCTD):

Bảng 4.13 Phân bổ giá trị theo số lượng ngân hàng cấp tín dụng

Frequency Percent Valid Percent

Valid 1.00 110 91.7 91.7

2.00 10 8.3 8.3

Total 120 100.0 100.0

Số lượng ngân hàng cấp tín dụng được đo bằng số lượng các ngân hàng đang

cấp tín dụng đối với doanh nghiệp. Số lượng ngân hàng cấp tín dụng của các doanh

nghiệp thi công công trình bảo trì đường bộ được quan sát tại Ngân hàng TMCP Bưu

Điện Liên Việt có giá trị là 1 đơn vị chiếm 91.7%, 2 đơn vị chiếm 8.3%.

❖ Loại hình doanh nghiệp (LHDN)

Bảng 4.13 Phân bổ giá trị theo loại hình doanh nghiệp

Frequency Percent Valid Cumulative

Percent Percent

Valid Không phải doanh 98 81.7 81.7 81.7

nghiệp nhà nước

Doanh nghiệp nhà 22 18.3 18.3 100.0

nước

Total 120 100.0 100.0

Số quan sát doanh nghiệp là doanh nghiệp nhà nước là 22 quan sát, tương

đương 18.3% tổng số quan sát, Số quan sát doanh nghiệp không phải là doanh nghiệp

nhà nước là 98 quan sát, chiếm tỷ lệ 81.7%.

❖ Độ tuổi của doanh nghiệp

Bảng 4.14 Phân bổ giá trị theo độ tuổi của doanh nghiệp

N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

ĐTDN 120 2.00 26.00 17.4333 5.74783

Valid N 120

(listwise)

Số năm hoạt động của các doanh nghiệp được quan sát nằm trong khoảng từ

2 năm đến 26 năm và trung bình là 17.4333 năm. So với mặt bằng chung của thị

trường, đặc biệt trong giai đoạn tình hình kinh tế khó khăn vừa qua, số lượng doanh

nghiệp thành lập mới và phá sản hàng năm rất lớn thì độ tuổi doanh nghiệp là tương

đối lớn.

4.2.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.15 Kiểm tra đa cộng tuyến mô hình nghiên cứu:

Biến VIF

MĐSDVV 1.091

LS 1.079

KNNĐH 1.037

GTNĐH 1.179

QMDN 1.200

ROE 1.180

DT 1.190

GTTSĐB 1.123

SLTV 1.091

SLNHCTD 1.116

LHDN 1.090

SNHĐ 1.166

Khi hệ số nhân tử phóng đại phương sai của biến phụ thuộc (VIF) < 2, mô

hình không có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy hệ số nhân tử phóng đại phương sai

của các biến phụ thuộc (VIF) dao động từ 1.037 đến 1.20 đều nhỏ hơn 2 nên không

có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

4.2.3 Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.16 Kết quả kiểm định phương sai thay đổi

ABSRES

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

MĐSDVV .636 120 .044

LS .830 120 .020

KNNĐH .073 120 -.164

GTNĐH .282 120 .099

QMDN .504 120 -0.026

ROE .201 120 .118

DT .475 120 -.066

GTTSĐB .229 120 -0.099

SLTV .735 120 -.031

SLNHCTD .232 120 -0.096

LHDN .052 .197 120

SNHĐ -.029 .749 120

Tất cả giá trị sig mối tương quan hạng giữa ABSRES với các biến độc lập đều

lớn hơn 0.05, do đó phương sai phần dư là đồng nhất, giả định phương sai không đổi

không bị vi phạm. Trường hợp có giá trị sig nào nhỏ hơn 0.05, nghĩa là đang có hiện

tượng phương sai thay đổi xảy ra, các bạn cần loại bỏ nhân tố đó và thực hiện lại

kiểm định.

4.2.4 Kết quả hồi quy

Bảng 4.17 Kết quả phân tích mô hình hồi quy Binary Logistic

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step MĐSDVV .807 .631 .236 .047 1.359 1

1a LS .210 .366 .328 .567 1.234 1

KNNĐH -.973 .517 3.544 .040 .378 1

GTNĐH .586 .514 1.297 .255 1.796 1

QMDN -.348 .330 1.116 .291 .706 1

.058 .049 1.403 .236 1.060 ROE 1

-.392 1.796 .048 .827 .675 DT 1

GTTSĐB .813 .367 4.914 .027 .443 1

SLTV -.179 .384 .216 .642 .836 1

SLNHCTD -1.432 .823 3.026 .042 .239 1

1.085 .621 3.048 .041 2.958 LHDN 1

-.479 .539 .792 .373 .619 SNHĐ 1

Constant 6.042 5.648 1.145 1 .285 420.871

a. Variable(s) entered on step 1: MĐSDVV, LS, KNNĐH, GTNĐH, QMDN, ROE, DT,

GTTSĐB, SLTV, SLNHCTD, LHDN, SNHĐ.

(Nguồn: Tác giả, 2019)

Mô hình hồi qui Binary Logistic được dùng để xem xét mối liên hệ giữa biến

phụ thuộc Khả năng trả nợ và các biến độc lập như: Mục đích sử dụng vốn vay

(MĐSDVV); Lãi suất vay (LS); Kinh nghiệm người điều hành (KNNĐH); Giới tính

người điều hành (GTNĐH); Tuổi người điều hành (TNĐH); Quy mô doanh nghiệp

(QMDN); Lợi nhuận doanh nghiệp (ROE); Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng (DT);

Giá trị tài sản đảm bảo (GTTSĐB); Số lượng tiền vay (SLTV); Số lượng ngân hàng

cấp tín dụng (SLNHCTD); Loại hình doanh nghiệp (LHDN); Số năm hoạt động của

doanh nghiệp (SNHĐ). Kết quả hồi quy về tác động của các biến độc lập đến Khả

năng trả nợ được trình bày trong Bảng 4.17.

4.2.5 Kiểm định tổng quát độ phù hợp của mô hình nghiên cứu

4.2.5.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Kết quả ở Bảng 4.17 kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình có ý

nghĩa quan sát sig. = 0.041, nên mô hình tổng quát cho thấy mối tương quan giữa

biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin

cậy 95%.

Bảng 4.7. cho thấy giá trị -2LL = 72.060 của mô hình là không cao lắm, như

vậy kết quả đã thể hiện mức độ phù hợp rất tốt của mô hình tổng thể. Hệ số tương

quan Cox & Snell R Square đạt 0.627, trong khi đó hệ số tương quan Nagelkerke R

Square là 0.847 cho thấy rằng 84.7% Khả năng trả nợ được giải thích bởi các biến

đưa vào trong mô hình.

Bảng 4.18 Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình

Model Summary

Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

1 78.035a .166 .225

a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.

(Nguồn: Tác giả, 2019)

4.2.5.2 Kiểm định Wald Chi Square

Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qui tổng thể. Hệ số Wald Chi Square

= 121.727, các hệ số hồi qui tổng thể của 5/12 biến trong mô hình có mức ý nghĩa

thống kê 5%: MĐSDVV sig.= 0.047; KNNĐH sig.= 0.040; GTTSĐB sig.= 0.027;

SLNHCTD sig.= 0.042; LHDN sig.= 0.041➔ nên ta có thể an toàn bác bỏ giả thuyết

H0: β1=β3=β8=β10= β11=0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0). Như vậy, các hệ số hồi qui có

ý nghĩa thống kê và mô hình đã đưa ra sử dụng tốt.

4.2.5.3 Kiểm định tính chính xác trong dự báo của mô hình

Bảng 4.19 Kết quả kiểm định tính chính xác trong dự báo mô hình

Classification Tablea

Observed Predicted

KNTN Percentage

Correct

Trả nợ vay Trả nợ vay

không đúng hạn đúng hạn

Step KNTN Trả nợ vay không 21 25 45.7

1 đúng hạn

Trả nợ vay đúng hạn 9 65 87.8

Overall Percentage 71.7

a. The cut value is .500

(Nguồn: Tác giả, 2019)

Kết quả tại Bảng 4.19 cho thấy:

− Trong 46 trường hợp đưa ra dự đoán có Trả nợ vay không đúng hạn thì mô

hình đã dự đoán sai 21 trường hợp, tỷ lệ dự đoán đúng là 45.7%.

− Đối với 74 trường hợp dự đoán Trả nợ vay đúng hạn thì mô hình đã dự

đoán đúng 65 trường hợp, tỷ lệ dự đoán đúng là 87.8%.

Như vậy, tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 71.7%.

4.2.6 Thảo luận kết quả và kiểm định giả thiết nghiên cứu

Theo kết quả của mô hình nghiên cứu tại Bảng 4.17, có 5/12 biến tác động đến

Khả năng trả nợ của doanh nghiệp có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là biến Mục đích

sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng

ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp. Kết quả hồi quy các biến độc lập

Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo,

Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp đúng với mô hình kỳ vọng

dấu ban đầu, riêng biến Kinh nghiệm người điều hành có chiều tác động tái với kỳ

vọng ban đầu và đây là kết quả phản ánh đúng thực trạng của vấn đề cần nghiên cứu.

Các biến Mục đích sử dụng vốn vay, Giá trị tài sản đảm bảo, Loại hình doanh nghiệp

mang dấu dương và là các yếu tố tác động làm gia tăng Khả năng trả nợ của doanh

nghiệp nếu các biến này tăng lên một đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không

thay đổi. Riêng Kinh nghiệm người điều hành, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng mang

dấu âm và là các yếu tố tác động làm giảm Khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

Bảng 4.20: Tóm tắt kết quả nghiên cứu và kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Kết quả nghiên cứu Kết luận

Giả thiết H1: Có mối quan hệ đồng biến Kết quả phân tích hồi Chấp nhận

giữa việc sử dụng vốn vay đúng mục đích quy giá trị β1 = 0.807 và giả thuyết

và khả năng trả nợ vay đúng hạn của sig.(β1) = 0.047<0.05 H1

khách hàng.

Giả thiết H2: Có mối quan hệ nghịch Kết quả phân tích hồi Bác bỏ

biến giữa lãi suất vay của doanh nghiệp quy giá trị β2 = 0.210 và giả thuyết

và khả năng trả nợ vay đúng hạn của sig.(β2) = 0.567>0.05 H2

khách hàng

Giả thiết H3: Có mối quan hệ đồng biến Kết quả phân tích hồi Chấp nhận

giữa kinh nghiệm người điều hành và quy giá trị β3 = -0.973 và giả thuyết

khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách sig.(β3) = 0.040<0.05 H3

hàng

Giả thiết H4: Có mối quan hệ đồng biến Kết quả phân tích hồi Bác bỏ

giữa người điều hành là nữ và khả năng quy giá trị β4 = 0.586 và giả thuyết

trả nợ vay đúng hạn của khách hàng. sig.(β4) = 0.255>0.05 H4

Kết quả phân tích hồi Bác bỏ Giả thiết H5: Có mối quan hệ đồng biến

quy giá trị β5 = -0.348 và giả thuyết giữa quy mô doanh nghiệp và khả năng

sig.(β5) = 0.291> 0.05 H5 trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.

Kết quả phân tích hồi Bác bỏ Giả thiết H6: Có mối quan hệ đồng biến

quy giá trị β6 = 0.058 và giả thuyết giữa lợi nhuận doanh nghiệp và khả

sig.(β6) = 0.236>0.05 H6 năng trả nợ vay đúng hạn của khách

hàng.

Giả thiết H7: Có mối quan hệ đồng biến Kết quả phân tích hồi Bác bỏ

giữa Dòng tiền vào tài khoản ngân hàng quy giá trị β7 = -0.392 và giả thuyết

sig.(β7) = 0.827>0.05 H7

và khả năng trả nợ vay đúng hạn của

khách hàng

Giả thiết H8: Có mối quan hệ đồng biến Kết quả phân tích hồi Chấp nhận

giữa giá trị tài sản đảm bảo và khả năng quy giá trị β8 = 0.813 và giả thuyết

trả nợ vay đúng hạn của khách hàng sig.(β8) = 0.027<0.05 H8

Giả thiết H9: Có mối quan hệ nghịch Kết quả phân tích hồi Bác bỏ

biến giữa Số lượng tiền vay của doanh quy giá trị β9 = -0.179 và giả thuyết

nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn sig.(β9) = 0.642> 0.05 H9

của khách hàng.

Giả thiết H10: Có mối quan hệ đồng Kết quả phân tích hồi Chấp nhận

biến giữa Số lượng ngân hàng cấp tín quy giá trị β10 = -1.432 giả thuyết

dụng và khả năng trả nợ vay đúng hạn và sig.(β10) = H10

của khách hàng 0.042<0.05

Giả thiết H12: Có mối quan hệ nghịch Kết quả phân tích hồi Chấp nhận

biến giữa loại hình doanh nghiệp nhà quy giá trị β11 = 1.085 giả thuyết

nước và khả năng trả nợ vay đúng hạn và sig.(β11) = H11

của khách hàng 0.041<0.05

Giả thiết H12: Có mối quan hệ đồng Kết quả phân tích hồi Bác bỏ

biến giữa Số năm hoạt động của doanh quy giá trị β12 = -0.479 giả thuyết

nghiệp và khả năng trả nợ vay đúng hạn và sig.(β12) = H12

của khách hàng 0.373>0.05

Kết luận chương 4

Bằng kỹ thuật phân tích kinh tế lượng đã được đề cập, chương 4 đã ước lượng

được mô hình hồi quy từ bộ dữ liệu thu thập được. Kết quả nghiên cứu là phù hợp

với thực tế. Các biến Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm người điều hành, Giá

trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình doanh nghiệp tác

động đến Khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Kết quả mô hồi quy cho thấy hình phù

hợp.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1 Tóm tắt kết quả nghiêm cứu

Theo kết quả nghiên cứu có 5/12 biến tác động đến Khả năng trả nợ của doanh

nghiệp có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là biến Mục đích sử dụng vốn vay, Kinh nghiệm

người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín dụng, Loại hình

doanh nghiệp. Các biến Mục đích sử dụng vốn vay, Giá trị tài sản đảm bảo, Loại hình

doanh nghiệp mang dấu dương và là các yếu tố tác động làm gia tăng Khả năng trả

nợ của doanh nghiệp nếu các biến này tăng lên một đơn vị trong điều kiện các biến

còn lại không thay đổi. Riêng Kinh nghiệm người điều hành, Số lượng ngân hàng cấp

tín dụng mang dấu âm và là các yếu tố tác động làm giảm Khả năng trả nợ của doanh

nghiệp.

Bên cạnh đó giá trị -2LL = 72.060 của mô hình là không cao lắm, như vậy kết

quả đã thể hiện mức độ phù hợp rất tốt của mô hình tổng thể. Hệ số tương quan Cox

& Snell R Square đạt 0.627, trong khi đó hệ số tương quan Nagelkerke R Square là

0.847 cho thấy rằng 84.7% Khả năng trả nợ được giải thích bởi các biến đưa vào

trong mô hình.

5.2 Kiến nghị

5.2.1 Đối với Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt

Kết quả nghiên cứu của luận văn cho thấy các biến Mục đích sử dụng vốn vay,

Kinh nghiệm người điều hành, Giá trị tài sản đảm bảo, Số lượng ngân hàng cấp tín

dụng, Loại hình doanh nghiệp mang tính chỉ báo mạnh hơn đối với khả năng trả nợ

đúng hạn của doanh nghiệp. Do đó để tăng khả năng nhận diện khách hàng trả nợ tốt,

Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt có thể xem xét, chú trọng hơn về việc xây

dựng, hoàn thiện và tập trung kiểm soát hệ thống cảnh báo sớm về tình hình của

doanh nghiệp, cụ thể:

- Việc kiểm tra sau cho vay cần được thực hiện nghiêm ngặt, 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.

-Chú trọng gia tăng tỷ lệ các khoản vay có tài sản đảm bảo, đặc biệt là đối với

các doanh nghiệp quy mô nhỏ (vì đặc thù các doanh nghiệp này số liệu báo cáo tài

chính có độ tin cậy thấp, không được kiểm toán, hoặc sử dụng 02 hệ thống báo cáo.

Do đó các phân tích liên quan đến chỉ số tài chính sẽ không có nhiều ý nghĩa), hoặc

khi thông tin về tình hình phi tài chính của công ty có chiều hướng bất lợi như thay

đổi người điều hành, hoặc dòng tiền từ hoạt động kinh doanh chuyển dịch sang ngân

hàng khác, hay là các ngân hàng khác đang tạm ngừng cấp tín dụng đối với khách

hàng...

-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 hoạt động kinh doanh 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.

5.2.2 Đối với Ngân hàng nhà nước

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

doNgân hàng nhà nước quy định (thông qua mức lãi suất cơ bản Ngân hàng nhà nước

ban hành từng thời kỳ). 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. Do đó 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, giúptăng cường khả năng trả nợ vay đúng hạn của doanh

nghiệp.

5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu mở rộng

Đề tài còn những điểm hạn chế như sau:

Mẫu dữ liệu nhỏ là một trong những hạn chế của đề tài khi phân tích hồi quy

Binary Logistic.

Mặt khác, nghiên cứu cũng chưa tính đến tác động của các yếu tố vĩ mô khác

như lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế của vùng, … Đây cũng là hướng gợi mở cho

nghiên cứu tiếp theo trong việc kết hợp các yếu tố vi mô và vĩ mô trong phân tích hồi

quy.

Từ các hạn chế trên, bài viết chưa đưa ra được trọn vẹn các nhân tố tác động

cũng như mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp

thi công công trình bảo trì đường bộ tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt, từ đó

hạn chế khả năng nhận định và đưa ra các khuyến nghị phù hợp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Ajah, E. A. and Eyo, E. O. and Ofem U. I., (2014), “Analysis of

creditworthiness and loan repayment among bank of agriculture loan beneficiaries

(Poultry farmers) in Cross River State, Nigeria”, International Journal of Livestock

Production, 5(9), pp.155-164.

Bauer, D. J. (2004), “The Integration of Continuous and Discrete Latent

Variable Models: Potential Problems and Promising Opportunities”, Psychological

Methods, 9, pp.3-29.

Berger, A.N. và Udell, G.F. (1994), “Lines of credit and relationship lending

in small firm finance, Proceedings, Federal Reserve Bank of Chicago”, Financial

Institutions Center, tháng Năm, trang 583-599.

Bernhardsen. E(2001), “A Model of Bankruptcy Prediction”, Financial

Analysis and Structure Department, 10.

Brigham, F. (2009), “Essentials of Financial Management”, Cengage Learning

Asia Pte LTd, ISBN-13: 981-4272-22-3.

Boot, A.W.A. và Thaker, A.V (1994), “Moral hazard and secured lending in

an infinitely repeated credit market game”, International Economic Review, số 35,

trang 899-920.

Bùi Văn Trịnh và Nguyễn Thị Thùy Phương (2014), “Phân tích các yếu tố ảnh

hưởng đến hiệu quả sử dụng vốn vay”, Tạp chí Phát triển Kinh tế địa phương, số 19

(29), trang 87-94.

Bùi Thị Hồng Giang (2014),“Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng

hạn của nông hộ ở huyện Vị Thủy, Hậu Giang”, Luận văn đại học năm 2010, Đại học

Cần Thơ.

Cassar, N. (2004), “Bicarbonate uptake by Southern Ocean phytoplankton”,

Global Biogeochemical Cycles, 18, pp.1-10.

Châu Đình Linh (2014), “Mảnh đất màu mỡ của tín chấp tiêu dùng và sự nhập

cuộc của các công ty tài chính”, Cafef, có thể tham khảo trên trang:http://cafef.vn/tai-

chinh-ngan-hang/manh-dat-mau-mo-cua-tin-chap-tieu-dung-va-su-nhap-cuoc-cua-

cac-cong-ty-tai-chinh-201408281221369105.chn

Daniela, F. (2008), “Analysis of the creditworthiness of bank loan applicants”,

Economics and Organization, 5(3), pp.273-280.

Diamond, D. (1984), “Financial intermediation and delegated

monitoring”,Review of Economic Studies, số 51, trang 393-414

Diệp Vũ (2014), “Moody’s: Nợ xấu ngân hàng Việt Nam ít nhất phải 15%”,

Vneconomy, có thể tham khảo trên trang:http://vneconomy.vn/tai-chinh/moodys-no-

xau-ngan-hang-viet-nam-it-nhat-phai-15-20140219061233697.htm

Đường Thị Thanh Hải (2014), “Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tín dụng

cá nhân ở Việt Nam”, http://tapchitaichinh.vn, có thể tham khảo trên

trang:http://tapchitaichinh.vn/thi-truong-tai-chinh/vang-tien-te/cac-nhan-to-anh-

huong-den-hieu-qua-tin-dung-ca-nhan-o-viet-nam-49282.html

Friedrich, E., S. (2013), “Bad debt settlement –Critical issues in bank

restructuring in VietNam”, Trung tâm thông tin tư liệu, 1/2013, pp.26-53.

Hà Thị Sáu (2013), “Xử lý nợ xấu trong quá trình tái cấu trúc hệ thống ngân

hàng Việt Nam”, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, số 131, có thể tham khảo

trên trang:http://tapchi.hvnh.edu.vn/5744/news-detail/738259/so-131/xu-ly-no-xau-

trong-qua-trinh-tai-cau-truc-he-thong-ngan-hang-viet-nam.html

Hồ Kỳ Minh, Võ Thị Thúy Anh và Lê Thị Hồng Cẩm (2012), “Đánh giá khả

năng tiếp cận vốn ngân hàng của doanh nghiệp trên địa bàn miền Trung –Tây

Nguyên”, Tạp chí Phát triển kinh tế -xã hội Đà Nẵng, pp.33-39.

Hoàng Tùng (2011), “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình

Logistic”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 2(43), pp.193-199.

Hoàng Thị Minh Thư (2013), “Vai trò củacác tỷ số tài chính trong phát hiện

kiệt quệ tài chính”, Luận văn thạc sỹ kinh tế,Trường Đại học kinh tế TpHCM.

Huang, S. G. H. and Song, F. M. (2002), “The Determinants of Capital

Structure: Evidence from China”, School of Economics and Finance and Centre for

China Financial Research (CCFR).

Jean Tirole(2006), “The Theory of Corporate Finance”, Princeton University

Press, New Jersey

Lakshana. A. M. Ivà Wijekoon. W . M. H. N(2012), “Corporate governance

and corporate failure”, Procedia Economics and Finance,2(2012 ), pp. 191 –198.

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, pp.46-

54.

Lưu Tiến Dũng (2013), “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài long của

doanh nghiệp đối với cử nhân các ngành khoa học xã hội và nhân văn”, Tạp chí Khoa

học Đại học Quốc gia Việt Nam, 2(2013), pp.1-9.

Nguyễn Hoàng Anh, Võ Mạnh Chương (2010),“Các nhân tố ảnh hưởng đến

khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ ở huyện Phụng Hiệp, huyện Long Mỹ, tỉnh

Hậu Giang”, Luận văn đại học năm 2010, Đại học Cần Thơ.

Nguyễn Minh Phong (2012), “Nợ xấu -nguyên nhân và lời giải”, Tạp chí Quân

đội nhân dân, có thể tham khảo trên trang: http://www.qdnd.vn/qdndsite/vi-

vn/61/43/phan-tich/bai-2-no-xau-nguyen-nhan-va-loi-giai/215467.html

Nguyễn MinhKiều (2006), “Tài chính công ty”, Nhà xuất bản thống kê,

TpHCM, Chương 9

Nguyễn Minh Tân, Võ Thành Danh và Tăng Thị Ngân (2015),“Các nhân tố

ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại tỉnh

Bạc Liêu”, Tạp chí Khoa học trường Đại học Cần Thơ, 38/2015, trang 34-40.

Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa(2008), “Phân tích tài

chính”, Nhà xuất bản Lao Động –Xã Hội, TpHCM, chương 1,7, 10, 12, 13.

Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013), “Lựa chọn mô hình đo

lường rủi ro cho một khoản vay Tập đoàn kinh tế Nhà nước tại các Ngân hàng thương

mại Việt Nam”, đề tài nghiên cứu khoa học Học viện Ngân hàng, có thể tham khảo

trên trang:http://bank.hvnh.edu.vn/4980/news-detail/818248/nam-hoc-2012-

2013/lua-chon-mo-hinh-do-luong-rui-ro-cho-mot-khoan-vay-tap-doan-kinh-te-nha-

nuoc-tai-cac-ngan-hang-thuong-mai-viet-nam-ts-nguyen-thuy.html

Ongena, S. và Smith, D. C. (2001), “The duration of bank relationships”,

Journal of Financial Economics, số 61(3), trang 449-475.

Ohlson. J. A (1980), “Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of

Bankruptcy”, Journal of AccountingResearch, số 18 (1), trang 109-131.

Petersen, M.A. và R.G. Rajan (1994), “The Benefits of Lending Relationship:

Evidence from Small Business Data”, Journal of Finance, số 49, trang 3-37.

Phùng Mai Lan (2014), “Đánh giá tác động của các nhân tố tới hiệu quả hoạt

động của doanh nghiệp”, Tạp chí Tài chính, số 11.

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, pp.39-43.

Trần Hòa Bình (2010), “Quản trị tiền mặt -Thực trạng và giải pháp ở Công ty

Việt Hà”.The World Bank (2014), “Điểm lại: Cập nhật tình hình phát triển kinh tế

Việt Nam”, có thể download từ:

http://www.worldbank.org/vi/country/vietnam/publication/takingstockdecember201

Vũ Công Ty (2012), “Giải pháp nào cho bài toán nợ xấu Việt Nam”, Tạp chítài

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

Vương Quốc Duy, Lê Long Hậu và Marijke D’Haese (2010), “Các nhân tố

ảnh hưởngđến việc tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ ở đồng bằng sông Cửu

Long”, Tạp chí Phát triển Kinh tế, 236, pp.39-44.

Vương Quân Hoàng, Đào Gia Hưng, Nguyễn Văn Hữu, Trần Minh Ngọc và

Lê Hồng Phương (2006), “Phương pháp thống kê xây dựng Mô hình định mức tín

nhiệm khách hàng thể nhân”, VN Journal of Mathematical Applications, Vol. 4, No.

2 (2006), pp. 1-16

Võ Hồng Đức và Nguyễn Đình Thiên (2013), “Cách tiếp cận mới về xếp hạng

tín nhiệm ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí Phát triển kinh tế, 269

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, pp.46-54.

Von Thadden, E.L. (1995) “Long-term contracts, short-term investment, and

monitoring”, Review of Economic Studies, số 62, trang 557-575.

Winker, P. (1999) “Optimal lag structure selection in Vec –Models”,

Department of Economics, Law and Social Sciences.