Luận văn thạc sĩ Kinh tế: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

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

ĐỖ THỊ MAI HOA

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ

NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

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

ĐỖ THỊ MAI HOA

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ

NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyênngành: Tàichính – Ngânhàng

Mãsố: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS.NGUYỄN HỮU HUY NHỰT

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn “CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ

NĂNG TRẢ NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN

ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH” là công trình nghiên cứu của tôi, có sự

hỗ trợ từ Thầy hướng dẫn là TS. Nguyễn Hữu Huy Nhựt. Các nội dung nghiên cứu

và kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa được ai công bố trong bất cứ công

trình nào. Những số liệu trong bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh

giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu

tham khảo. Ngoài ra trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng

như số liệu của các tác giả khác, cơ quan, tổ chức khác, và đều có chú thích nguồn

gốc sau mỗi trích dẫn để dễ tra cứu, kiểm chứng.

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm

trước Hội đồng cũng như kết quả luận văn của mình.

TP. Hồ Chí Minh, ngày….tháng…. năm…

Tác giả

Đỗ Thị Mai Hoa

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................ 5

DANH MỤC BẢNG BIỂU ........................................................................................ 6

LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................................ 1

1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA VIỆC NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI ................................ 1

2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI ................................................................................ 2

3. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU .......................................................................... 2

4. PHẠM VI NGHIÊN CỨU ................................................................................ 3

5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................................... 3

6. KẾT CẤU LUẬN VĂN .................................................................................... 3

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA DOANH NGHIỆP VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ........................................................... 4

1.1Cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp và ảnh hưởng của nợ xấu đến mọi đối tượng trong xã hội ................................................................... 4

1.1.1 Khái niệm khả năng trả nợ ......................................................................... 4

1.1.2 Vai trò của khả năng trả nợ của khách hàng .............................................. 5

1.1.3 Khái niệm về nợ xấu .................................................................................. 8

1.1.3.1 Định nghĩa về nợ xấu và cách phân loại……………………………….8

1.1.3.2 Ảnh hưởng của nợ xấu đến mọi đối tượng trong xã hội……………….9

1.2Phương pháp đo lường khả năng trả nợ của khách hàng………………….10

1.2.1 Lý thuyết 5C ............................................................................................. 11

1.2.2 Lý thuyết 5P ............................................................................................. 13

1.2.3 Mô hình hồi quy Binary Logistic (Logit) ................................................. 17

1.2.4 Ưu điểm và nhược của mô hình logit ....................................................... 19

1.2.4.1 Ưu điểm của mô hình………………………………………………............19

1.2.4.2 Nhược điểm của mô hình……………………………………………..20

1.3Tổng quan các nghiên cứu trước đây……………………..............................20

1.3.1 Nghiên cứu của nước ngoài: Nghiên cứu của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) ..................................................................................... 20

1.3.2 Nghiên cứu trong nước: “Khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp ở Thành Phố Cần Thơ” tác giả PGS.,TS Lê Khương Ninh và ThS. Lê Thị Thu Diềm. .............................................................................................................. 22

1.4Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp……………...23

1.4.1 Đòn bẩy tài chính. .................................................................................... 23

1.4.2 Dòng tiền theo nghiên cứu của Pablo de Andres Alonso 2005 và Jensen 1986……………………………………………………………………………...25

1.4.3 Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần ..... 26

1.4.4 Khả năng hoạt động của doanh nghiệp. ................................................... 27

1.4.5 Vốn lưu động ............................................................................................ 28

1.4.6 Thanh khoản ............................................................................................. 32

1.4.7 Quy mô của doanh nghiệp và kinh nghiệm hoạt động ............................. 32

1.4.8 Khả năng thanh toán lãi vay ..................................................................... 33

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ........................................................................................ 34

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP.HCM. ................................ 35

2.1Tổng quan toàn cảnh về tình hình các ngân hàng trên địa bàn TP.HCM cũng như cả nước trong giai đoạn hiện nay. ......................................................... 35

2.1.1 Mặt tích cực .............................................................................................. 35

2.1.2 Mặt tiêu cực .............................................................................................. 39

2.2Tổng quan tình hình sử dụng nợ vay của các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh hiện nay .......................................................................... 43

2.3Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng của các doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM ....................................................... 44

2.3.1 Ký hiệu các biến nghiên cứu .................................................................... 44

2.3.2 Lựa chọn biến số ...................................................................................... 45

2.3.2.1 Biến phụ thuộc………………………………………………………..45

2.3.2.2 Biến độc lập…………………………………………………………..46

2.3.3 Quy trình xây dựng mô hình nghiên cứu……………………………..47

2.3.4 Chọn mẫu……………………………………………………………..48

2.3.5 Thống kê mô tả dữ liệu……………………………………………….49

2.3.6 Kết quả nghiên cứu .................................................................................. 50

2.2.6.1 Mô hình hồi quy tổng quát……………………………………………50

2.2.6.2 Kết quả thực nghiệm sau khi chạy mô hình………………………….50

2.2.6.3 Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM………………………………………………….56

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ........................................................................................ 57

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP. HỒ CHÍ MINH .................................. 58

3.1Giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng của ngân hàng và nâng cao khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM .................................. 58

3.1.1 Đối với các doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM ..................................... 58

3.1.2 Đối với các ngân hàng .............................................................................. 59

3.1.3 Đối với Nhà nước ..................................................................................... 62

3.2Hạn chế của đề tài…………………………………………………………….63

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ........................................................................................ 64

KẾT LUẬN .............................................................................................................. 65

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

B. TÀI LIỆU NƯỚC NGOÀI

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh

DBTC Đòn bẩy tài chính

DTTD Dòng tiền tự do

ROE Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu

ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản

Dòng tiền DT

Vốn lưu động VLC

Thanh khoản TK

KNHD Khả năng hoạt động

KN Kinh nghiệm

VAMC Công ty Quản Lý Tài Sản

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit

Bảng 1.2: Đồ thị mô hình Logit

Bảng 1.3: Bảng kết quả mô hình của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010)

Bảng 1.4: Chu trình tài chính của doanh nghiệp

Bảng 1.5: Cân bằng tài chính theo góc độ ổn định nguồn tài trợ tài sản

Bảng 2.1: Bảng diễn biến lãi suất huy động năm 2012 - 2013

Bảng 2.2: Bảng tăng trưởng tín dụng các tháng năm 2013

Bảng 2.3: Tình hình nợ xấu của các tổ chức tín dụng

Bảng 2.4: Ký hiệu các biến trong mô hình

Bảng 2.5: Kỳ vọng của các biến trong mô hình

Bảng 2.6: Tỷ lệ nhóm nợ

Bảng 2.7: Bảng chi tiết thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Bảng 2.8: Mô hình hệ số tương quan

Bảng 2.9: Độ phù hợp tổng quát

Bảng 2.10: Mô hình 1

Bảng 2.11: Mô hình 2

Bảng 2.12: Mô hình 3

Bảng 2.13: Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Bảng 2.14: Dự báo

LỜI MỞ ĐẦU

1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA VIỆC NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI

Trong thời gian qua, hệ thống ngân hàng nước ta phát triển nhanh về cả quy

mô lẫn số lượng ngân hàng thương mại, qua đó đóng góp ngày càng quan trọng vào

tiến trình công nghiệp hóa hiện đại hóa đất nước. Hệ thống ngân hàng thương mại

Việt Nam giữ vai trò quan trọng đối với việc phát triển về mọi mặt của nền kinh tế.

Hoạt động của ngân hàng ngày càng mở rộng phạm vi kinh doanh của mình theo

hướng tăng các kênh dịch vụ như ngân quỹ, tiết kiệm, bao thanh toán…và giảm

dịch vụ tín dụng. Do tình hình nợ xấu tăng lên, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của cả

hệ thống là 2,2% vào cuối năm 2010 và đã tăng lên 3,1% vào cuối tháng 6/2011,

trong đó nợ có khả năng mất vốn chiếm 47% (Nguyễn Đắc Hưng,2012); năm 2013,

tình hình nợ xấu vẫn tăng lên nhưng tốc độ đã được hãm lại, đến tháng 11/2013, tỷ

lệ nợ xấu theo báo cáo của tổ chức tín dụng là 4,55% chỉ tăng 19% so với mức tăng

67% cùng kỳ2012(Ngân hàng 2013:ít xáo trộn, nhiều đổi thay,

www.vneconomy.vn).Tình hình nợ xấu như trên là do hệ quả tất yếu của tăng

trưởng tín dụng nóng do mở rộng và nới lỏng tiêu chuẩn cho vay dưới áp lực cạnh

tranh. Lạm phát tăng cao, tỷ giá biến động khó lường, giá yếu tố đầu vào tăng, thị

trường đầu ra thu hẹp, giá sản phẩm bấp bênh…khiến doanh nghiệp gặp nhiều khó

khăn ( Công nghệ Ngân Hàng số 76, tháng 7/2012, trang 11). Nếu không có tiềm

lực kinh tế đủ mạnh, doanh nghiệp sẽ mất khả năng thanh toán, thậm chí có thể dẫn

đến việc phá sản. Trong điều kiện đó, việc đánh giá khả năng trả nợ của doanh

nghiệp trở nên hết sức khó khăn, do đó nhiều ngân hàng có xu hướng chỉ cho vay

những khách hàng có tài sản đảm bảo. Mặc dù vậy, khi phát sinh nợ xấu thì việc xử

lý tài sản đảm bảo để thu hồi nợ cũng rất phức tạp bởi giá trị thu hồi của tài sản đảm

bảo phụ thuộc vào tính thanh khoản của tài sản cũng như cơ chế bảo vệ chủ nợ của

Luật Phá Sản.

Khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp sẽ ảnh hưởng đến kết quả

kinh doanh của ngân hàng. Vì vậy, để bảo đảm an toàn cho hoạt động tín dụng và

hạn chế tổn thất, ngân hàng cần kiểm tra chặt chẽ rủi ro tín dụng. Nói cách khác,

ngân hàng phải đánh giá được khả năng trả nợ vay của khách hàng để ra quyết định

cấp tín dụng sao cho phù hợp. Xuất phát từ thực tế trên, tác giả đã chọn đề tài: “Các

yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của các doanh nghiệp trên địa

bàn Thành phố Hồ Chí Minh”.

2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

2.1. Mục tiêu chung

Mục tiêu của bài viết là xác định các yếu tố quyết định khả năng trả nợ vay

của doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, từ đó đề xuất các biện pháp

giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại.

2.2. Mục tiêu cụ thể:

Để đạt được muc tiêu chung như trên đề tài có các mục tiêu cụ thể như sau:

Mục tiêu 1: Tổng hợp lý thuyết về khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp

Mục tiêu 2: Phân tích thực trạng khả năng trả nợ vay của các doanh nghiệp

trên địa bàn TP.HCM

Mục tiêu 3: Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của

doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM.

Mục tiêu 4: Đề xuất các biện pháp giảm thiểu các rủi ro ảnh hưởng đến khả

năng trả nơ vay của doanh nghiệp, đồng thời nâng cao chất lượng tín dụng của các

ngân hàng thương mại trên địa bàn TP.HCM.

3. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Lý thuyết về khả năng trả nợ vay của các doanh nghiệp

Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay ngân hàng thương mại của

các doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM.

Mô hình nhị phân Binary Logistic.

4. PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đề tài nghiên cứu, phân tích thực trạng trong thời gian 2008-2013.

Đề tài sử dụng số liệu thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán

của các công ty cổ phần trong địa bàn TP.HCM trong giai đoạn 2008-2013.

5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài sử dụng phương pháp thống kê phân tích so sánh tổng hợp, kết hợp

phân tích định lượng qua phần mềm SPSS.

6. KẾT CẤU LUẬN VĂN

Ngoài phần mở đầu, kết luận, bảng biểu và tài liệu tham khảo, luận văn gồm

có ba chương:

Chương 1: Cơ sở lý luận về các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay

ngân hàng của doanh nghiệp và tổng quan các nghiên cứu trước đây.

Chương 2: Thực trạng về khả năng trả nợ vay ngân hàng của các doanh

nghiệp trên địa bàn Tp.HCM.

Chương 3: Giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng ngân hàng và khả năng

trả nợ vay của doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM.

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN

KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA DOANH NGHIỆP VÀ

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

1.1 Cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp và ảnh hưởng

của nợ xấu đến mọi đối tượng trong xã hội

1.1.1 Khái niệm khả năng trả nợ

Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp,

việc làm rõ khái niêm về khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Xét về mối quan hệ tín

dụng ngân hàng, “khả năng trả nợ của doanh nghiệp” là việc đánh giá được khách

hàng có thực hiện được đúng hạn nghĩa vụ nợ cho bên cấp tín dụng trong toàn bộ

thời gian quan hệ tín dụng hoặc trong một khoảng thời gian xác định hay không.

Phương pháp xác định khả năng trả nợ của khách hàng thường được dựa trên một

tiêu chuẩn do ngân hàng lựa chọn như năng lực tài chính, thiện chí trả nợ, lịch sử

thanh toán nợ và tình trạng trả nợ thực tế của khách hàng.

Hiện tại ở Việt Nam và trên thế giới chưa thống nhất về khái niệm “ khả

năng trả nợ của khách hàng” mà chỉ tập trung đánh giá khách hàng “ không có khả

năng trả nợ” (hay “vỡ nợ”, “ mất khả năng trả nợ”). Điều này rất quan trọng để ngân

hàng có thể phân biệt được khách hàng nào có khả năng trả nợ và ngược lại. Do đó,

phân loại được khách hàng nào không có khả năng trả nợ thì khách hàng còn lại sẽ

là nhóm khách hàng có khả năng trả nợ.

Như trong tài liệu Basel Committee on Banking Supervision – 2006, Ủy ban

Basel cũng định nghĩa khách hàng “default – không có khả năng trả nợ” là những

khách hàng có những dấu hiệu sau: khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa

vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu

có) để hoàn trả và khách hàng có các khoản nợ xấu có quá hạn trên 90 ngày.

Phù hợp với định nghĩa về “không có khả năng trả nợ” được sử dụng trong

tài liệu về Basel, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF – International Monetary Fund) định

nghĩa cơ bản một khoản nợ được coi là “nonperforming loan – nợ xấu” khi quá hạn

trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được

nhập gốc, tái cấp vốn hoặc đồng ý trả chậm theo thỏa thuận; hoặc các khoản phải

thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả

năng trả nợ vay sẽ không được thanh toán đầy đủ. (Comlilation Guide on Financial

Soundness Indicatior – 4.84-4.85(2004))

Nợ xấu gây ra những ảnh hưởng vô cùng nghiêm trọng tới khả năng hoạt

động của ngân hàng, nền kinh tế, doanh nghiệp và mỗi cá nhân của xã hội. Một

trong những nguyên nhân gây ra nợ xấu đó là rủi ro tín dụng trong việc đánh giá

khả năng trả nợ của từng khách hàng. Hiểu hơn về nợ xấu, để chúng ta biết được sự

quan trọng trong nhận biết khả năng trả nợ vay của từng khách hàng là thiết yếu để

giảm thiểu rủi ro.

1.1.2 Vai trò của khả năng trả nợ của khách hàng

Phần lớn các ngân hàng trên thế giới đang áp dụng phương pháp đánh giá

dựa trên hệ thống xếp hạng nội bộ (IRB) theo tiêu chuẩn Basel: dựa trên các yếu tố

định tính và định lượng, từ đó có cơ sở để ước lượng mức vốn tối thiểu đối mặt với

rủi ro.

Đối với ngân hàng, rủi ro tín dụng là rủi ro thất thoát tài sản phát sinh khi

bên vay không thực hiện thanh toán nợ bao gồm lãi hoặc nợ gốc khi đến hạn thanh

toán, hay còn gọi là tổn thất mất vốn. Phương pháp đánh giá dựa trên xếp hạng nội

bộ (IRB) đưa ra khá niệm tổn thất mất vốn do khách hàng không trả được nợ. Theo

quy định của Basel, tổn thất tín dụng của một danh mục tín dụng có thể được phân

thành hai loại: Khoản tổn thất dự tính được – EL (Expected Loss) và khoản tổn thất

không dự tính được – UL (Unexpected Loss). Trong đó, khái niệm EL (Expected

Loss) là mức tổn thất trung bình được dự tính thông qua số liệu thống kê trong quá

khứ vì ngân hàng không biết chính xác 100% khách hàng nào là khách hàng xấu và

khoản vay nào không thể trả được trong 12 tháng tới. Đối với mỗi khoản vay hay

mỗi khách hàng, khoản tổn thất dự tính – EL được xác định như sau:

EL=PD*LGD*EAD

PD (Probability of Default): Xác suất khách hàng không trả được nợ trong 12 tháng

tới

LGD (Loss Given Default): Tỷ lệ mất vốn dự kiến

EAD (Exposure of Default): Dư nợ của khách hàng tại thời điểm không trả được

nợ.

Nguyên lý cơ bản theo cách tiếp cận của Basel hướng đến sự kết nối chặt chẽ

xếp hạng tín nhiệm khách hàng với rủi ro tính dụng. Xếp hạng khách hàng vay chủ

yếu là dự báo nguy cơ vỡ nợ theo ba cấp độ cơ bản: nguy hiểm, cảnh báo, an toàn,

tức là dựa vào xác suất không trả được nợ của khách hàng (Probability of Default –

PD). Tổng cộng các khoản tổn thất này của từng khách hàng vay vốn trong danh

mục tín dụng của ngân hàng là tổn thất tín dụng của toàn bộ danh mục tín dụng.

Trên cơ sở đó, ngân hàng sẽ xây dựng chính sách định giá và trích lập dự phòng

khác phục tổn thất cho từng khoản vay, từng khách hàng và toàn bộ danh mục cho

vay. Để đảm bảo hệ số an toàn vốn cao, mức độ rủi ro thấp, thì ngân hàng cần thiết

phải quản lý danh mục tín dụng, danh mục đầu tư hợp lý.

Như vậy, khả năng trả nợ của khách hàng là nhân tố đầu tiên và quan trọng

trong việc xác định khoản tín dụng tổn thất dự tính được, các ngân hàng phải có để

xác định rủi ro tín dụng và xây dựng mô hình ước lượng mức vốn theo quy định.

Thông qua tài liệu hướng dẫn phương pháp quản lý rủi ro tín dụng theo Basel, học

viên trình bày tóm tắt mối quan hệ giữa khả năng không trả nợ của khách hàng và

rủi ro tín dụng của ngân hàng.

Giả định rằng ρ là khả năng khách hàng không trả được nợ tại một thời điểm

trong thời hạn cho vay, có thể xác định đối vối từng khách hàng đi vay. Do đó, ρ có

giá trị như sau: 0≤ ρ ≤ 1.

Mặt khác, gọi χ là khả năng khách hàng có thể trả đầy đủ nợ tại một thời

điểm trong thời hạn cho vay. Ta có, 0 ≤ χ ≤ 1.

Tại cùng một thời điểm, người vay hoặc trả đủ số nợ cho ngân hàng hoặc

không chứ không có lựa chọn thứ ba. Do đó ta có:

ρ + χ =1

Khách hàng không trả nợ không có nghĩa là ngân hàng sẽ mất hết khoản tiền

đã cho khách hàng vay mà có thể kỳ vọng một giá trị thu hồi từ khoản cho vay.

Giả định cho trường hợp lãi trả từng kỳ, vốn gốc trả một lần vào cuối kỳ: tỷ

lệ thu hồi kỳ vọng của khoản cho vay được tính như sau:

B b = Lx(1+i)

B : giá trị phần thu hồi kỳ vọng của khoản cho vay

b: tỷ lệ thu hồi kỳ vọng của khoản cho vay ( từ các khoản lãi, gốc khách hàng đã

thanh toán và từ nguồn tiền thanh lý tài sản đảm bảo).

L(1+i): giá trị mà ngân hàng phải thu hòi vào cuối kỳ xảy ra vỡ nợ (bao gồm cả gốc

và lãi tính trên vốn gốc còn lại trong kỳ đó).

Theo định nghĩa trên ta có: 0≤ b ≤ 1

Do đó giá trị thiệt hại kỳ vọng trong trường hợp khách hàng không trả được

nợ là (1-b)x L với (1-b) là tỷ lệ thiệt hại kỳ vọng của khoản cho vay.

Rủi ro tính dụng lớn nhất xảy ra khi khách hàng không trả nợ và ngân hàng

mất toàn bộ nợ. Nếu gọi ρ* = rủi ro tín dụng với 0 ≤ ρ* ≤ 1, ta có như sau

ρ*= (1 - b) x ρ

Ta đặt χ* = 1- ρ* với 0≤ χ*≤ 1. Thế ρ*= (1 - b) x ρ ta được:

χ* = 1-[(1-b)x ρ] = (1-b) + b x ρ

Từ công thức trên ta dễ dàng thấy được χ* là khả năng ngân hàng thu hồi

được nợ (một phần hoặc toàn bộ). Mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của khách

hàng và rủi ro tín dụng của khách hàng là tương đối đồng biến.

Trong nội dung bài nghiên cứu này không nghiên cứu các yếu tố rủi ro tín

dụng của khách hàng (ρ*) mà chỉ tập trung vào việc xem xét các nhân tố ảnh hưởng

đến khả năng trả nợ và không trả được nợ của khách hàng (ρ) (khả năng không trả

một phần hoặc toàn bộ nợ), từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu đo lường khả năng trả

nợ của doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.

Khái niệm về nợ xấu 1.1.3

1.1.3.1 Định nghĩa về nợ xấu và cách phân loại

Nợ xấu là những khoản nợ quá hạn, nhưng ở cấp độ nghiêm trọng hơn, được

gọi là nợ xấu. Nợ xấu có thể gây ảnh hưởng nặng nề đến kết quả hoạt động kinh

doanh của Ngân hàng, do đó cần được theo dõi và quản lý chặt chẽ. (Nguyễn Đăng

Đờn, 2012)

Theo quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 tháng 4 năm 2005 tại Điều 6,

phân loại nợ theo các nhóm nợ 1, 2, 3, 4, 5 cụ thể như sau:

Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: các khoản nợ trong hạn mà tổ -

chức tín dụng đánh giá là có đủ khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn.

Nhóm 2 (Nợ cần chú ý): các khoản nợ quá hạn dưới 90 ngày; các -

khoản nợ cơ cấu lại trong thời gian trả nợ theo thời hạn cơ cấu lại.

Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn): Nợ quá hạn từ 90 ngày đến 180 ngày; -

các khoản nợ cơ cấu lại thời gian trả nợ quá hạn 90 ngày theo thời hạn đã cơ cấu lại.

Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ): Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 -

ngày; các khoản nợ đã cơ cấu lại thời gian trả nợ quá hạn theo thời hạn cơ cấu lại.

Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) : Các khoản nợ quá hạn trên 360 -

ngày, các khoản nợ khoanh chờ Chính phủ xử lý; các khoản nợ đã cơ cấu lại thời

hạn trả nợ quá hạn trên 180 ngày theo thời hạn cơ cấu lại.

Theo quyết định trên, nợ xấu là các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5, vì vậy

những doanh nghiệp có các khoản vay quá hạn trên 90 ngày thuộc nhóm khách

hàng không có khả năng trả nợ và ngược lại, các khoản nợ vay có thời hạn dưới 90

ngày thuộc nhóm khách hàng có khả năng trả nợ.

Một tổ chức tín dụng có tỷ lệ nợ xấu dưới 5% được coi là nằm trong giới hạn

cho phép, khi tỷ lệ nợ xấu trên 5% thì tổ chức tín dụng cần xem xét, rà soát lại danh

mục đầu tư của mình một cách đầy đủ, chi tiết và thận trọng hơn. Việc đánh giá khả

năng trả nợ vay của khách hàng chiếm một vị trí rất quan trọng trong giảm thiểu rủi

ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Bởi một khi tỷ lệ nợ xấu quá cao thì hậu

quả của nó thật khôn lường, có thể khiến Ngân hàng đi đến nguy cơ phá sản.

1.1.3.2 Ảnh hưởng của nợ xấu đến mọi đối tượng trong xã hội

 Hoạt động của ngân hàng.

Hoạt động tín dụng của ngân hàng là một trong những hoạt động nghiệp vụ

chủ yếu tại Ngân hàng do vậy rủi ro tín dụng là một vấn đề hết sức được quan tâm.

Nợ xấu càng nhiều, trích lập dự phòng càng cao, khiến cho ngân hàng không thể thu

hồi được khoản tín dụng đã cấp, lãi cho vay nhưng ngân hàng lại phải trả một khoản

lãi cho khoản tiền huy động của khách hàng khi đến hạn, mất cân đối thu chi. Mặt

khác, khả năng cho vay của ngân hàng cũng giảm xuống, nguyên nhân là do không

thu hồi được nợ tồn đọng, phải gia hạn nợ hay xóa nợ. Bên cạnh đó, ngân hàng phải

thận trọng hơn khi xét khả năng trả nợ vay của khách hàng để quyết định cho vay

mà rủi ro tín dụng là thấp nhất.

Nợ xấu chính là lý do khiến các ngân hàng thời gian qua không dám tiếp tục

cho vay, dù nguồn vốn không thiếu. Ngân hàng phải thận trọng hơn với các khoản

vay để tránh các khoản nợ xấu tiếp theo, dẫn tới hậu quả là các ngân hàng có tiền

mà không cho vay được, còn nền kinh tế thì vẫn tiếp tục khát vốn. (Trung Tâm

Thông tin và Dự Báo Kinh tế Xã Hội Quốc Gia www.ncseif.gov.vn)

 Hoạt động của doanh nghiệp

Khi ngân hàng phát sinh nợ xấu, ngân hàng thận trọng trong quyết định cho

vay của mình, vì vậy doanh nghiệp khó tiếp cận nguồn tín dụng của ngân hàng,

không thể đổi mới máy móc, công nghệ khiến cho kinh doanh gặp trở ngại và khó

có thể cạnh tranh với với các doanh nghiệp trong nước và ngoài nước, thâm hụt

thương mại là điều khó tránh khỏi.

 Nền kinh tế

Đối với nền kinh tế, nợ xấu cũng gây ra một tác hại không hề nhỏ, nguồn vốn

huy động từ xã hội giảm xuống do người dân mất lòng tin vào ngân hàng, gây tâm

lý hoang mang và chỉ cần một động thái nhỏ cũng làm cho người gửi tiền rút hàng

loạt, gây rủi ro hệ thống. Hệ thống ngân hàng nước ta có một mối quan hệ rất chặt

chẽ giữa các ngân hàng tạo thành một hệ thống không thể tách rời. Vì vậy, rủi ro tín

dụng của một ngân hàng dẫn theo ảnh hưởng dây chuyền tới toàn hệ thống. Rủi ro

tín dụng ở mức độ càng lớn sẽ là một trong những nguyên nhân gây khủng hoảng

kinh tế.

Do vậy việc đánh giá khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp là

một trong những mục tiêu quan trọng nhất của ngân hàng để giảm thiểu rủi ro tín

dụng.

Phương pháp đo lường khả năng trả nợ của khách hàng 1.2

Điểm khác biệt giữa thị trường hàng hóa và thị trường tín dụng thông thường

là người cho vay gặp phải rủi ro tín dụng không trả nợ do tính liên thời gian của

giao dịch tín dụng. Nói cách khác, khoản cho vay hôm nay chỉ được tính hoàn trả

trong tương lai trong khoảng thời gian đó, mọi biến động dẫn đến rủi ro tín dụng

đều có khả năng xảy ra nhưng ngân hàng không thể kiểm soát hết do thông tin bất

cân xứng. Ngân hàng cho doanh nghiệp vay bằng các thẩm định tín dụng và dựa

vào báo cáo tài chính của doanh nghiệp, nhưng các rủi ro tiềm tàng, ẩn chứa trong

doanh nghiệp, doanh nghiệp bưng bít lại nhằm vay nợ ngân hàng nhiều hơn, khi

không thể trả nợ được, ngân hàng nhận ra khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp

kém thì đã không thể thu hồi nợ. Do vậy, ngân hàng có nhiều cách để giảm thiểu rủi

ro không thu hồi được nợ như yêu cầu khách hàng thế chấp tài sản có giá trị ít nhất

là bằng một khoản vay (hàng hóa, nhà xưởng, máy móc và bất động sản). Tuy

nhiên, một thực tế xảy ra dẫn đến hạn chế tín dụng khi các doanh nghiệp có uy tín,

thường về mảng thương mại thì lại thiếu tài sản thế chấp. Để tránh hạn chế tín dụng

dẫn đến việc bỏ sót khách hàng tốt, ngân hàng phải đánh giá được khả năng trả nợ

vay của khách hàng.

Theo phương pháp định lượng, khả năng trả nợ của doanh nghiệp được đánh

giá bằng mô hình 5C và 5P; phương pháp định tính, các nghiên cứu của Chiara

Pederzoli, Costanza Torricelli 2010 và các nhà nghiên cứu trong nước.

1.2.1 Lý thuyết 5C

Thứ nhất, Character – Phẩm chất của người đi vay (Doanh nghiệp): Người

đi vay (người đại diện pháp lý của doanh nghiệp) phải có năng lực , trí tuệ, uy tín và

đạo đức của mình. Điều này thể hiện qua tính cách của người đi vay trong nhiều

khía cạnh. Tìm và lựa chọn một người đi vay có tính cách tốt là mong muốn của bất

kỳ ngân hàng nào. Để làm được điều đó, người đại diện ngân hàng phải là người có

kinh nghiệm để tiến hành tiếp xúc phỏng vấn, thẩm định chính khách hàng là người

đi vay hoặc những người xung quanh của khách hàng, đối thủ của khách hàng hoặc

những thông tin từ trung tâm (doanh nghiệp) thông tin về tín dụng cung cấp,… Một

khi có tư cách tốt, doanh nghiệp đó sẽ dễ dàng tiếp cận gần hơn với nợ vay ngân

hàng. Ngân hàng thực hiện kỹ tiêu chuẩn này thì góp phần giảm thiểu những rủi ro

về đạo đức có thể xảy ra với món vay của ngân hàng.

Thứ hai, Capactity – Năng lực hay khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp:

Đây là một trong những tiêu chuẩn quan trọng để ngân hàng quyết định cho vay hay

không. Bởi vì, tiêu chuẩn này cho thấy trong tương lai doanh nghiệp có tạo ra

nguồn thu để trả nợ vay mới hay không, tương ứng với việc ngân hàng có thu được

nợ gốc và lãi hay không. Nếu doanh nghiệp chứng minh được mình có năng lực vay

và trả nợ đối với ngân hàng thì việc cấp tín dụng của ngân hàng được thực hiện dễ

dàng hơn,

Thứ ba, Capital – Vốn: Vốn là yếu tố quan trọng hàng đầu của doanh nghiệp.

Khi một doanh nghiệp có tỷ lệ vốn chủ sở hữu lớn để tài trợ cho tài sản thì ý muốn

lao vào những mạo hiểm sẽ giảm đi nhiều do nếu rủi ro theo chiều hướng xấu đi thì

doanh nghiệp sẽ mất đi phần lớn lợi ích. Nếu doanh nghiệp có vốn đối ứng để sản

xuất kinh doanh thì ngân hàng tin tưởng hơn vào nhu cầu sử dụng vốn của doanh

nghiệp. Hơn nữa, tài sản hình thành từ vốn vay ngân hàng của doanh nghiệp là

những tài sản hình thành trong tương lai và rủi ro không thể lường hết trước được.

Do vậy, ngân hàng không thể tài trợ hoàn toàn bằng vốn vay cho toàn bộ nhu cầu

vốn của doanh nghiệp mà chỉ dựa vào vốn vay ngân hàng. “Vốn của doanh nghiệp

và vốn vay ngân hàng phải phối hợp với nhau theo một tỷ lệ hợp lý thì sản xuất kinh

doanh mới có hiệu quả cao”(Nguyễn Đăng Đờn, 2009). Khi đó, doanh nghiệp sẽ

đáp ứng được tiêu chuẩn C thứ hai. Tiêu chuẩn C thứ ba thể hiện, nếu một doanh

nghiệp có một tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với giá trị tài sản cao thì khoản cấp tín dụng

được thực hiện dễ dàng hơn. Khi đó, ngân hàng cho rằng doanh nghiệp sẽ xử sự

theo chiều hướng đã cam kết trước, phù hợp với mong muốn của ngân hàng.

Thứ tư, Collateral – Tài sản cầm cố, tài sản thế chấp:Một khoản nợ vay

ngân hàng nếu được đảm bảo bằng tài sản cầm cố hay tài sản thế chấp sẽ gắn chặt

trách nhiệm và nghĩa vụ trả nợ của doanh nghiệp. Nếu xảy ra những rủi ro khách

quan, doanh nghiệp không trả được nợ, thì tài sản cầm cố, tài sản thế chấp sẽ trở

thành nguồn thu nợ thứ hai của ngân hàng với điều kiện các tài sản này phải thỏa

mãn những điều kiện quy định. Đối với tiêu chuẩn thứ tư này, tùy điều kiện cụ thể

và từng doanh nghiệp cụ thể mà ngân hàng áp dụng hay không áp dụng, nó chỉ

mang tính đảm bảo an toàn hơn cho hoạt động ngân hàng chứ không thể hiện tính

hiệu quả. Thế nhưng, đối với bất kỳ ngân hàng nào cũng muốn an toàn hơn cho

khoản cấp tín dụng của mình, do đó tài sản thế chấp, tài sản cầm cố của doanh

nghiệp càng nhiều, giá trị càng lớn thì khoản vay càng được tài trợ dễ dàng hơn.

Thứ năm, Conditions – Điều kiện (hay môi trường kinh doanh): Ngân hàng

khi thẩm định cho doanh nghiệp vay vốn đều nêu ra những điều kiện nhất định, đó

là những điều kiện về pháp lý, kinh tế, tài chính như các vấn đề liên quan đến cho

vay như mục đích vay, thời hạn cho vay, kỳ hạn cho vay, lãi suất cho vay,… Những

điều kiện này nhằm mục đích đảm bảo cho hoạt động cho vay của ngân hàng tuân

thủ những quy định của luật pháp và những quy định hạn chế các hoạt động của

doanh nghiệp.

Tuy nhiên, mô hình định lượng 5C lại dựa vào nhiều yếu tố mang tính chủ

quan của nhân viên tín dụng khi thẩm định cho vay nên thường thiếu tin cậy.

1.2.2 Lý thuyết 5P

Thứ nhất, Purpose – Mục đích:Doanh nghiệp khi muốn tài trợ bằng nợ vay

ngân hàng cho hoạt động của mình nhất định phải có mục đích sử dụng vốn. Nếu

mục đích sử dụng vốn vừa hợp pháp, vừa phù hợp với nhiệm vụ sản xuất kinh

doanh của họ thì ngân hàng mới đồng ý cho vay. Mục đích vay vốn thể hiện rõ

trong đơn xin vay vốn, hợp đồng tín dụng và các chứng từ, hóa đơn.

Thứ hai, Payment – Thanh toán: Doanh nghiệp phải chứng tỏ mình có khả

năng thanh toán đối với những khoản nợ đến hạn thông qua các chỉ tiêu khả năng

thanh toán được ngân hàng tính toán, chẳng hạn như khả năng thanh toán ngắn hạn,

khả năng thanh toán nhanh. Khả năng thanh toán của doanh nghiệp phụ thuộc vào

nguồn thu nhập của họ trong mối tương quan đối với các khoản nợ. Nếu doanh

nghiệp đạt được những chỉ tiêu về thanh toán thì ngân hàng đánh giá doanh nghiệp

sẽ thanh toán đúng hạn và như vậy sẽ cho vay dễ dàng hơn. Ngược lại, ngân hàng sẽ

yêu cầu bổ sung thêm những điều kiện khác hoặc từ chối cho vay.

Thứ ba, Protection – Bảo vệ (Bảo đảm cho ngân hàng): Nợ vay ngân hàng

của doanh nghiệp được ngân hàng thẩm định một cách kỹ lưỡng trước khi giải ngân

cho doanh nghiệp. Ngoài những điều kiện, nguyên tắc bắt buộc phải tuân thủ như

vốn vay phải được sử dụng hợp pháp, đúng mục đích nhằm đảm bảo tính an toàn

cho suốt kỳ luân chuyển vốn; vốn vay phải được đảm bảo bằng tài sản thế chấp, tài

sản cầm cố hoặc bảo lãnh của bên thứ ba. Những điều kiện này được gọi là hệ thống

bảo vệ cho ngân hàng. Và mỗi ngân hàng có một cách ứng dụng hệ thống bảo vệ

này riêng biệt. Ngoài ra, còn phụ thuộc vào điều kiện cụ thể và từng doanh nghiệp

cụ thể mà ngân hàng sẽ đưa ra điều kiện về hệ thống bảo vệ khác nhau.

Thứ tư, Policy – Chính sách: Chính sách phát triển của doanh nghiệp có ý

nghĩa quyết định đến sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp trong tương lai, việc

hoạch định chiến lược và sách lược trong nhiều nội dung như đổi mới công nghệ,

trang thiết bị, vấn đề đội ngũ công nhân lành nghề, cán bộ quản lý, ổn định chiếm

lĩnh và phát triển thị trường, đổi mới mẫu mã chất lượng sản phẩm,… Trên một tầm

nhìn có căn cứ, có định hướng thì khả năng tồn tại và phát triển của doanh nghiệp

mới ổn định và vững chắc. Và một doanh nghiệp có một chính sách hướng tới một

tầm nhìn như trên sẽ tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận được với nợ vay ngân

hàng dễ dàng hơn.

Thứ năm, Pricing – Định giá: Đối với từng ngân hàng khác nhau, họ sẽ thiết

lập những tiêu chí để định giá khách hàng là doanh nghiệp bằng cách chấm điểm

xếp hạng tín nhiệm để quyết định cho vay. Và thường cá ngân hàng sử dụng mô

hình điểm số Z của M.Altman để đánh giá ra quyết định cho vay đối với doanh

nghiệp. Mô hình điểm số Z do Altman khởi tạo và thông thường được sử dụng để

xếp hạng tín nhiệm đối với các doanh nghiệp. Mô hình này dùng để đo xác suất vỡ

nợ của khách hàng thông qua các đặc điểm cơ bản của KH. Đại lượng Z là thước đo

tổng hợp để phân loại rủi ro đối với người vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính

). Từ mô hình này tính được xác suất vỡ nợ của người vay trên cơ của người vay (X j

sở số liệu trong quá khứ. Altman đã xây dựng mô hình cho điểm như sau:

+3,3X Z=1,2X 1 +1,4X 2 +0,6X 4 +1,0X 5

3

Trong đó,

Vốn lưu động ròng = X1 Tổng tài sản

Lợi nhuận giữ lại = X2 Tổng tài sản

Lợi nhuận trước thuế và tiền lãi = X3 Tổng tài sản

Thị giá cổ phiếu = X4 Gía trị ghi sổ của nợ dài hạn

Doanh thu = X5 Tổng tài sản

Như vậy, với số Z càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp và

ngược lại. Điều này là một căn cứ khách quan để qua đó xếp hạng các khách hàng

theo mức độ nguy cơ vỡ nợ. Điểm số Z là thước đo khá tổng hợp về xác xuất vỡ nợ

của khách hàng. Theo tính toán và thực tế cho thấy:

- Nếu Z> 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá

sản. Doanh nghiệp được xếp loại I (loại tốt). Những doanh nghiệp ở mức này

thường được ngân hàng ngân hàng xem xét cho vay dễ dàng và ưu đãi hơn.

- Nếu 1,81< Z<2,99: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Doanh nghiệp được xếp loại II ( loại trung bình ). Những doanh nghiệp ở mức này

sẽ được ngân hàng xem xét cho vay.

- Nếu Z< 1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản

cao. Doanh nghiệp được xếp loại III (loại xấu). Những doanh nghiệp ở mức này,

ngân hàng sẽ từ chối cho vay.

Với mô hình này, ngân hàng và khách hàng có thể đo lường và so sánh cụ

thể điểm Z cho từng khoản vay. Ngoài ra, sự biến động của điểm số Z đã dự báo

khả năng chuyển đổi hạng tín nhiệm của khách hàng.

’

”

Phát triển mô hình này Altman đã xây dựng các hàm phân biệt Z và Z (có

tham khảo cách xếp hạng của S&P) phù hợp hơn cho hầu hết các ngành. cụ thể là:

’ Z

=6,56 X1 + 3,26 X2 +6,72 X3 +1,05 X4

Với công thức này, theo tính toán và thực tế cho thấy:

’ - Nếu Z

’

>2,6 DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

’

<2,6 DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản. - Nếu 1,2< Z

<1,1 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao. - Nếu Z

Và mô hình Z’’

’’

Z =3,25 +6,56X1+3,26X2 +6,72X3+1,05X4.

’’

Bảng xếp hạng tín dụng dựa trên chỉ số Z”

’’

>5,85 DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản. - Nếu Z

<5,85 DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá - Nếu 4,15< Z

’’

sản.

<4,15 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản - Nếu Z

cao.

Với mô hình này đã mang lại nhiều ưu thế khắc phục những hạn chế của mô

hình chấm điểm. Cụ thể là:

Với mô hình này, kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản.

Mô hình điểm số Z đã sử dụng phương pháp phân tích khác biệt đa nhân tố

để lượng hoá xác suất vỡ nợ của người vay đã khắc phục được các nhược điểm của

mô hình định tính, do đó góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại

các NHTM.

Mô hình điểm số Z đã góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tại các

ngân hàng đối với từng doanh nghiệp vay vốn.

Mô hình xếp hạng tín dụng còn thể hiện: tính nhất quán, khách quan, không

phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của các cán bộ tín dụng.

Tuy nhiên, mô hình này phụ thuộc nhiều vào cách phân loại nhóm khách

hàng vay có rủi ro và không có rủi ro. Mặt khác, mô hình đòi hỏi hệ thống thông tin

đầy đủ cập nhật của tất cả các KH. Yêu cầu này là rất khó thực hiện trong điều kiện

nền kinh tế thị trường không đầy đủ.

Mô hình Altman sử dụng điểm số Z lại cứng nhắc trong việc xem xét các yếu

tố tác động đến các biến phụ thuộc và các hệ số của biến độc lập do Altman đưa ra.

1.2.3 Mô hình hồi quy Binary Logistic (Logit)

Mô hình hồi quy Binary Logistic (Maddala,1984) sử dụng biến phụ thuộc

đạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của

biến độc lập mà ta có được. Và ta cũng sử dụng mô hình này để đánh giá khả năng

trả nợ ngân hàng của doanh nghiệp.

Mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế nói chung và rủi

ro tín dụng nói riêng. Phân tích hồi quy Logit là nghiên cứu phụ thuộc của một biến

(biến phụ thuộc hay biến được giải thích) và một hay nhiều biến khác (biến độc lập

hay biến giải thích), với ý tưởng ước lượng hay dư báo giá trị bình quân (hay trung

bình tổng thể) biến phụ thuộc. Trong đó biến phụ thuộc là biến giả chỉ nhận hai giá

trị 0 và 1. Mô hình Binary Logistic là một mô hình toán hồi quy để xem xét mối liên

hệ giữa biến (Y) là biến phụ thuộc và tất cả các biến còn lại là biến độc lập.

𝑙𝑙1 = 𝑙𝑙𝑙𝑙 �

𝑃𝑃𝐼𝐼 1 − 𝑃𝑃𝐼𝐼� = 𝑍𝑍𝐼𝐼 = 𝛽𝛽0 + 𝛽𝛽1𝑋𝑋1 + 𝛽𝛽2𝑋𝑋2 + ⋯ + 𝛽𝛽𝐾𝐾𝑋𝑋𝐾𝐾 Bảng 1.1: Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit

Biến Ký hiệu Loại

Phụ thuộc Y Nhị phân

Độc lập Liên tục hoặc rời rạc Xi

Bảng 1.2: Đồ thị mô hình Logit

Nguồn: Kinh tế lượng ứng dụng, khoa Toán Thống kê, đại học Kinh tế

TP.HCM

Y đóng vai trò là biến phụ thuộc và là biến nhị phân chỉ có thể nhận hai giá

trị là 0 hoặc 1, cụ thể: 0 nếu không có khả năng trả nợ và 1 nếu có khả năng trả nợ.

- Xi là các biến độc lập, thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

của khách hàng, ví dụ như trong nghiên cứu của bài: ROE, ROA, Đòn bẩy tài chính,

Quy mô, Kinh nghiệm, Dòng tiền, Thanh khoản….

- Ŷ là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến độc lập.

Một điểm cần lưu ý là giá trị chưa chắc chắn đã thỏa mãn điều kiện do là giá trị ước

lượng phụ thuộc vào các biến độc lập.

Khi đó, phương trình tính xác suất khách hàng trả được nợ (tức là xác suất Y

= 1) được tính theo công thức, trong đó e là hằng số Euler (xấp xỉ 2,718).

eŶ exp ( β0 + β1X1+ β2X2 +…+ βnXn) = pi = 1+eŶ 1+ exp ( β0 + β1X1+ β2X2 +…+ βnXn)

Như vậy để tính xác suất trả nợ của khách hàng phải tính các giá trị ước

lượng của Y, cần ước lượng hợp lý tối đa các giá trị của β. Ngày nay, các phương

pháp ước lượng các hệ số được tự động hóa dựa trên một số phần mềm kinh tế

lượng như Eviews, SPSS,… Trong nghiên cứu thực nghiệm, người ta có thể tìm

cách bỏ đi một số biến mà vai trò của giải thích của biến Y không đủ lớn (không có

ý nghĩa thống kê) nhằm tránh hiện tượng các biến độc lập tương quan với nhau làm

sai lệch kết quả mô hình, cũng như nhằm tìm ra mô hình có ý nghĩa nhất.

Một mô hình được gọi là thành công hay không phụ thuộc vào tính chính xác

của kết quả dự báo thu được ở mô hình. Do biến Y chỉ nhận được hai giá trị là 0 và

1, nên người ta đưa vào một căn cứ hay ngưỡng xác suất để xếp các nhóm khách

hàng vào nhóm 0 hay 1 tương ứng không có khả năng trả nợ hay có khả năng trả

nợ). Ngưỡng xác suất thường được lấy là 0,5; tức là, nếu khách hàng có xác suất trả

nợ trên 0,5 thì được xếp vào nhóm khách hàng có khả năng trả nợ, ngược lại là

không có khả năng trả nợ.

1.2.4 Ưu điểm và nhược của mô hình logit

1.2.4.1 Ưu điểm của mô hình

- Mô hình Logit là mô hình định lượng nên khắc phục được những nhược

điểm chủ quan của mô hình định tính (5C), thể hiện sự khách quan, nhất quán.

- Mô hình có kỹ thuật đo lường khá đơn giản, thực hiện bằng phần mềm

chuyên dụng (như Eviews, SPSS…)

- Mô hình là cơ sở để ngân hàng có thể phân loại được khách hàng có khả

năng trả nợ và nhận diện được rủi ro, nhằm có những biện pháp hạn chế các yếu tố

tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng.

- Mô hình có khả năng đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của

khách hàng.

1.2.4.2 Nhược điểm của mô hình

- Mô hình cần một số lượng mẫu quan sát đủ lớn cho mỗi biến trong quá trình

xử lý dữ liệu. Trường hợp dữ liệu có biến hiển thị quá thấp, mô hình có thể mắc

phải các lỗi bỏ qua tác động của biến trên kết quả của biến độc lập.

- Do chỉ sử dụng các phương pháp định lượng nên kết quả mô hình có thể trái

ngược hoàn toàn với lý thuyết. Do vậy học viên cần phải có một cơ sở lý thuyết

vững mạnh và số liệu đối chiếu để lựa chọn các biến độc lập trong quá trình xây

dựng mô hình hay phản biện kết quả của mô hình là phù hợp hay chưa phù hợp.

1.3 Tổng quan các nghiên cứu trước đây

1.3.1 Nghiên cứu của nước ngoài: Nghiên cứu của Chiara Pederzoli và

Costanza Torricelli (2010)

Các mô hình dự báo mặc định, mô hình gán một xác suất thất bại và một

điểm tín dụng cho các công ty đã được ngân hàng sử dụng để thiết lập một hệ thống

xếp hạng tín dụng và áp dụng các quyết định cho vay tương ứng. Nhưng những xếp

hạng tín dụng đó chỉ được thực hiện khi các dữ liệu trên thị trường có sẵn, còn

những công ty nhỏ thì số liệu thị trường thường không có sẵn. Do vậy, mô hình

logit, các mô hình thống kê được thực hiện rộng rãi để giảm thiểu các hạn chế của

mô hình Altman nói trên.

Nghiên cứu được dựa trên kết quả nghiên cứu khả năng vỡ nợ của

E.I.Altman (1968), trong đó kết quả điểm tín dụng của doanh nghiệp vay vốn trên

giả định rủi ro tài chính của khách hàng doanh nghiệp ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro

tín dụng. Khi Alman sử dụng đại lượng Z và các trị số theo ngành nghề riêng biệt

đối với các công ty trên thị trường chứng khoán thì tác giả Chiara Pederzoli và

Costanza Torricelli sử dụng các chỉ số tài chính trên báo cáo tài chính của công ty

để lượng hóa xác suất vỡ nợ của công ty trong quy mô nhỏ và siêu nhỏ có doanh thu

một năm dưới 50.000.000 € trên địa bàn nước Ý. Tác giả thống kê số mẫu chọn

theo cách phân loại của Base II về quy mô doanh nghiệp nhỏ là doanh nghiệp có

mức doanh thu dưới 50.000.000 € hàm ý một công ty có nhu cầu vốn ít hơn thường

tỷ lệ thuận với quy mô của công ty.

Mô hình được tác giả xây dựng với biến phụ thuộc trên cơ sở nhóm nợ theo

định nghĩa của Base II. Trong đó, biến phụ thuộc nhóm nợ, các biến độc lập gồm

nhiều trị số khác nhau để đo lường khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp như khả năng

hoạt động, thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy tài chính, khả năng trả lãi ngân hàng của

doanh nghiệp. Đây là những biến độc lập.

Mô hình logit cho kết quả:

PD = 1/(1+exp(2,86+ 3,46LTLA+3.52EBITA+11,18EQUITYA+ 0,43

SALESA))

Bảng 1.3: Bảng kết quả mô hình của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli

(2010)

Nguồn: A parsimonious default prediction model for Italian SMEs,Chiara Pederzoli

và Costanza Torricelli (2010)

Trong đó

PD (Probability of Default): Xác suất khách hàng không trả được nợ

LTLA = Nợ dài hạn/ Tài sản

EBITA = Lợi nhuận trước thuế và trước lãi vay / Tài sản

EQUITYA = Vốn chủ sở hữu/ tài sản

SALESA = Doanh thu thuần/ tài sản

Kết quả thu được rằng, bốn tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, lợi nhuận trước

thuế trên tổng tài sản, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, doanh thu trên tổng tài sản

ảnh hưởng tới cấu trúc tài chính của doanh nghiệp và ảnh hưởng đến khả năng trả

nợ của doanh nghiệp. PD càng cao thì xác suất trả nợ của doanh nghiệp càng thấp,

và ngược lại PD càng thấp thì khả năng trả nợ của doanh nghiệp càng cao. Các chi

tiêu tài chính của doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

1.3.2 Nghiên cứu trong nước: “Khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh

nghiệp ở Thành Phố Cần Thơ” tác giả PGS.,TS Lê Khương Ninh và ThS. Lê

Thị Thu Diềm.

Tác giả dùng phương pháp định lượng để khảo sát những yếu tố ảnh hưởng

đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp. Tác giả dùng phương pháp chọn mẫu

ngẫu nhiên các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Cần Thơ, mẫu khảo sát gồm

250 doanh nghiệp. trước tiên từ danh sách doanh nghiệp do Cục Thuế thành phố

Cần Thơ cung cấp, tác giá tiến hành chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên với

bước nhảy k=2 cho đến khi có đủ doanh nghiệp theo dự kiến. Sau đó tác giả sử

dụng thông tin từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp gồm ba phần: Bảng cân đối kế

toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ. Từ thông

tin trong báo cáo tài chính, các nhà nghiên cứu tính toán các chỉ số tài chính, sau đó

đưa vào mô hình hồi quy để ước lượng ảnh hưởng của chúng đến khả năng trả nợ

của doanh nghiệp. Sau đó, tác giả thu thập thông tin về nhóm nợ của các doanh

nghiệp theo phân loại ở Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/4/2007 của

Thống đốc Ngân hàng Nhà nước trên cơ sở dữ liệu cung cấp bởi Ngân hàng Nhà

nước chi nhánh Cần Thơ. Tuy nhiên do không thu thập được thông tin của tất cả

250 doanh nghiệp được chọn nên mẫu khảo sát được hình thành là 214 doanh

nghiệp trên địa bàn thành phố Cần Thơ. Từ các nghiên cứu trước đây, tác giả đưa ra

các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp đó là đòn bẩy tài chính,

dòng tiền tự do, ROA, ROE, dòng tiền, thanh khoản, quy mô của doanh nghiệp,

kinh nghiệm, lĩnh vực hoạt động ( thương mại, công nghiệp) . Mô hình được tác giả

đưa ra như sau:

KNTRANO=β0+β1DONBAYTAICHINH+β2DONGTIENTUDO+β3ROE

+β4ROA+β5DONGTIEN+β6VONLUUDONG+β7THANHKHOAN+β8KHANA

NGHOATDONG+ β9QUYMO+ β10KINHNGHIEM+ β11CONGNGHIEP+

β12THUONGMAI

Kết quả cho thấy đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả

nợ của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, kết quả cũng cho thấy ROA càng cao thì có khả

năng trả nợ càng tốt, dòng tiền cũng có khả năng đồng biến với khả năng trả nợ của

doanh nghiệp.Vận dụng mô hình nghiên cứu của tác giả, học viên áp dụng khảo sát

với các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của các doanh nghiệp

trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.Vậy các yếu tố nên trên là gì và có ảnh hưởng

như thế nào đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp.

1.4 Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp

1.4.1 Đòn bẩy tài chính.

Đòn bẩy tài chính là khái niệm dùng để chỉ sự kết hợp giữa nợ phải trả và

vốn chủ sở hữu trong việc điều hành chính sách tài chính của doanh nghiệp. Đòn

bẩy tài chính sẽ rất lớn trong các doanh nghiệp có tỷ trọng nợ phải trả cao hơn tỷ

trọng của vốn chủ sở hữu. Ngược lại, đòn bẩy tài chính sẽ thấp khi tỷ trọng nợ phải

trả nhỏ hơn tỷ trọng của vốn chủ sở hữu.

Đòn bẩy tài chính vừa là một công cụ thúc đẩy lợi nhuận sau thuế trên một

đồng vốn chủ sở hữu, vừa là một công cụ kìm hãm sự gia tăng đó. Sự thành công

hay thất bại này tùy thuộc vào sự khôn ngoan hay khờ dại khi lựa chọn cơ cấu tài

chính. Khả năng gia tăng lợi nhuận cao là điều mong ước của các chủ sở hữu, trong

đó đòn bẩy tài chính là một công cụ được các nhà quản lý ưa dùng.

Tỷ số đòn bẩy tài chính đánh giá mức độ mà một công ty tài trợ cho hoạt

động kinh doanh của mình bằng vốn vay. Khi một công ty vay tiền, công ty luôn

phải thực hiện một chuỗi thanh toán cố định, vì các cổ đông chỉ nhận được những gì

còn lại khi chi trả cho chủ nợ, nợ vay được xem như là tạo ra đòn bẩy. Lãi vay phải

trả không đổi khi sản lượng thay đổi, do đó đòn bẩy tài chính sẽ rất lớn trong các

doanh nghiệp có tỷ số nợ cao, và ngược lại đòn bẩy tài chính sẽ rất nhỏ trong các

doanh nghiệp có tỷ số nợ thấp. Những doanh nghiệp không mắc nợ (tỷ số bằng

không) sẽ không có đòn bẩy tài chính. Như vậy, đòn bẩy tài chính đặt trọng tâm vào

tỷ số nợ. Trong thời kỳ khó khăn, các công ty có đòn bẩy tài chính cao có khả năng

không trả được nợ. Vì thế khi công ty muốn vay tiền, ngân hàng sẽ đánh giá xem

công ty có vay quá nhiều hay không? Ngân hàng cũng xem xét xem công ty có duy

trì nợ vay của mình trong hạn mức cho phép hay không? Các nhà cung cấp tín dụng

căn cứ vào tỷ số đòn bẩy tài chính để ấn định mức lãi suất cho vay đối với công ty

(vì công ty càng có nhiều nợ vay, rủi ro về mặt tài chính càng lớn).

Theo nhiều nghiên cứu đòn bẩy tài chính và khả năng trả nợ của doanh

nghiệp (Marco Bigelli và Javier Sánchez- Vidal 2012 và Beattie, V., Gooddacre, A.

& Thomson, S. 2006) nhận thấy mối quan hệ nghịch biến giữa đòn bẩy tài chính (

Tỷ số nợ vay trên vốn chủ sở hữu) và khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Tức là đòn

bẩy tài chính càng cao thì khả năng trả nợ của doanh nghiệp càng thấp.

Đòn bẩy tài chính = Nợ vay Vốn chủ sở hữu

Đòn bẩy tài chính sử dụng trong nghiên cứu được tính bằng công thức nợ

vay trên vốn chủ sở hữu.

1.4.2 Dòng tiền theo nghiên cứu của Pablo de Andres Alonso 2005 và Jensen

1986

Trong một doanh nghiệp, để cắt giảm chi phí đại diện là giảm dòng tiền tự do

(dòng tiền tạo ra từ thu nhập giữ lại) bởi dòng tiền tự do và đầu tư thái quá là hai

vấn đề thường gặp ở người đại diện hay nhà quản lý doanh nghiệp. Chi phí đại diện

là chi phí phát sinh khi có sự thiếu đồng thuận giữa nhà quản trị và người sở hữu

một công ty. Chi phí đại diện tăng lên khi người quản trị không phải cổ đông của

công ty. (Ang, Cole & Lin (2000)). Nói cách khác, đầu tư thái quá thường xảy ra tại

doanh nghiệp có dòng tiền tự do cao. Một doanh nghiệp đầu tư thái quá thì hiệu quả

thấp dẫn đến khả năng trả nợ vay ngân hàng cũng thấp. Do đó dòng tiền tự do có

qua hệ nghịch biến với khả năng trả nợ ngân hàng của doanh nghiệp.

Mặt khác, một doanh nghiệp tạo ra đươc nhiều tiền từ hoạt động kinh doanh

thường được xem là có khả năng chống đỡ rủi ro tốt hơn và ít bị vỡ nợ hơn, doanh

nghiệp có dòng tiền dương sẽ có khả năng làm tốt nghĩa vụ trả nợ trong khi một

doanh nghiệp có dòng tiền vào âm thì dễ đối diện với nguy cơ vỡ nợ (Michael C.

Jensen 1986). Do vậy nghiên cứu này kỳ vọng rằng các doanh nghiệp có dòng tiền

càng mạnh thì có khả năng trả nợ tốt hay dòng tiền có khả năng đồng biến với khả

năng trả nợ của doanh nghiệp.

Một nghiên cứu về khả năng phá sản của doanh nghiệp của tác giả Alonso

(2005) về khả năng phá sản của doanh nghiệp. Tác giả khảo sát 706 quan sát, đại

diện cho 120 công ty phi tài chính của Tây Ban Nha giai đoạn 1991- 1996. Tác giả

đo lường khả năng phá sản của một công ty theo mô hình Z-score của Altman.

Trong đó dòng tiền tự do của doanh nghiệp được tính bằng tỷ số thu nhập giữ lại

trên tổng tài sản.

Mô hình Z-score của tác giả Alonso:

Z = 1.2[working capital/assets] + 1.4[retained earnings/assets]+3.3[EBIT/assets]

+ 0.6 [equity at market value/liabilities at book value] + 1[sales/assets]

Do vậy trong nghiên cứu trên, dòng tiền và dòng tiền tự đo được tác giả tính

toán theo công thức:

Dòng tiền tự do = Thu nhập giữ lại Tổng tài sản bình quân

= Lợi nhuận ròng + khấu hao - tài sản ngắn hạn lưu chuyển ròng Tổng tài sản Dòng tiền

Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ 1.4.3

phần

Có rất nhiều quan điểm cho rằng quyết định vay nhiều hay ít có tương quan

đến lợi nhuận. Theo lý thuyết trật tự phân hạng thì các nhà quản lý doanh nghiệp

thường thích tài trợ các dự án bằng nguồn vốn sẵn có hơn, sau đó mới huy động các

nguồn vốn bên ngoài (Robert Watson và Nick Wilson, 2002). Ngoài ra, doanh

nghiệp không muốn huy động nhiều vốn chủ sở hữu nhằm tránh pha loãng quyền sở

hữu. Điều này lý giải rằng doanh nghiệp có lời thường có tỷ lệ nợ vay thấp.

Do vậy, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn

cổ phần (ROE) càng cao thì doanh nghiệp càng dễ trả được nợ và muốn trả được nợ

để tiếp tục vay nhằm khai thác các cơ hội sinh lời cao. Ngoài ra, do thông tin bất đối

xứng giữa ngân hàng hay cổ đông và nhà quản lý doanh nghiệp nên chi phí sử dụng

vốn từ nguồn bên ngoài thường cao hơn chi phí sử dụng vốn hình thành từ lợi nhuận

giữ lại.

Như vậy, các doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả thì sẽ có khả năng trả nợ tốt

hơn bởi có thể chủ động sử dụng nguồn tự tài trợ với chi phí thấp để đầu tư. Do đó,

ta sẽ có được giả thiết ROE và ROA sẽ có quan hệ đồng biến (+) với khả năng trả

nợ của doanh nghiệp.

Hai công thức tính ROE và ROA được áp dụng vào mô hình thực nghiệm.

Khả năng sinh lời của tài sản ROA: phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản 

ở doanh nghiệp, thể hiện trình độ quản lý và sử dụng tài sản. Chỉ tiêu này cho biết

bình quân một đơn vị tài sản sử dụng trong quá trình kinh doanh tạo ra bao nhiêu

đồng lợi nhuận trước thuế. Trị số của chỉ tiêu càng cao thì hiệu quả sử dụng tài sản

càng lớn và ngược lại.

ROA = Lơi nhuận ròng Tổng tài sản bình quân

ROE = Lợi nhuận ròng Vốn chủ sở hữu bình quân

1.4.4 Khả năng hoạt động của doanh nghiệp.

Theo nghiên cứu của (Louis H. Amato và Christie H. Amato 2004), hiệu quả

kinh doanh càng cao thì cơ hội vay nợ ngân hàng của doanh nghiệp càng lớn bởi

càng dễ dàng được ngân hàng chấp nhận cho vay. Khi các doanh nghiệp có trong

tay một nguồn vốn dồi dào, doanh nghiệp sẽ có xu hướng mở rộng đầu tư và khai

thác tất cả các dự án, kể cả các dự án ít có khả năng sinh lời và có hiệu quả thấp hơn

các dự án ban đầu làm cho khả năng trả nợ giảm (Vidhan K. Goyal, Alessandro

Nova và Laura Zanetti, 2011). Hơn nữa, nếu phần lớn lợi nhuận tạo ra từ dự án đầu

tư một phần phải trả cho chủ nợ ( ngân hàng và các tổ chức tài chính) đã tạo nên

một áp lực trả nợ vay lên các nhà quản lý doanh nghiệp; bởi vay càng nhiều thì các

chủ doanh nghiệp khó có động cơ tìm thấy những dự án có hiệu quả cao, thay vào

đó là chấp nhận hầu như các dự án có được. Như vậy, các lập luận trên đồng thời

cũng đưa ra một giả thiết: nếu khả năng sinh lợi càng cao thì doanh nghiệp sẽ vay

nợ càng nhiều và xác suất không trả nợ càng cao. Khi đó khả năng hoạt động của

doanh nghiệp trong nghiên cứu này được kỳ vọng đồng biến với khả năng trả nợ

của doanh nghiệp.

Khả năng hoạt động của doanh nghiệp theo nghiên cứu của Louis H. Amato

và Christie H. Amato 2004 được tính theo công thức. Đây cũng chính là thước đo

khái quát nhất hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp, một đồng tài sản tạo ra

bao nhiêu đồng doanh thu.

Khả năng hoạt động = Doanh thu Tổng tài sản bình quân

1.4.5 Vốn lưu động

Phân tích tình hình đảm bảo vốn theo tính ổn định của nguồn tài trợ được

thực hiện dựa trên cơ sở phân chia nguồn hình thành nên tài sản sử dụng trong quá

trình hoạt động của doanh nghiệp thành hai loại, tương ứng với thời gian luân

chuyển tài sản là nguồn vốn ngắn hạn và nguồn vốn dài hạn. Nguồn vốn ngắn hạn là

nguồn tài trợ mà doanh nghiệp sử dụng tạm thời vào hoạt động trong một thời gian

ngắn nên còn gọi là nguồn tài trợ tạm thời. Nguồn vốn ngắn hạn hay còn gọi là

nguồn tài trợ tạm thời bao gồm các khoản nợ ngắn hạn. Nguồn vốn dài hạn là nguồn

vốn mà doanh nghiệp sử dụng lâu dài trong quá trình hoạt động. Nguồn vốn này

thường xuyên tồn tại ở doanh nghiệp trong một chu kỳ kinh doanh để tài trợ cho tài

sản sử dụng vào hoạt động của doanh nghiệp. Vì vậy, nguồn vốn dài hạn còn gọi là

nguồn tài trợ thường xuyên bao gồm vốn chủ sở hữu và nợ dài hạn.

Mặt khác, quan sát chu trình tài chính của doanh nghiệp được biểu hiện qua

sơ đồ sau đây:

Bảng 1.4: Chu trình tài chính của doanh nghiệp

Nguồn: Tài chính doanh nghiệp căn bản, NXB Thống kê

Chu trình này cho thấy rõ hai nghiệp vụ là tài trợ (Gồm tạo vốn và đầu tư) và

phân chia thu nhập. Việc phân chia thu nhập diễn ra sau hoạt động tài trợ một thời

gian nhất định. Điều này xác định nguyên tắc cơ bản để bảo đảm cân bằng tài chính

là: “Tài sản được tài trợ trong một thời gian không thấp hơn thời gian chuyển hóa

tài sản ấy” nói khác đi: “Thời gian của nguồn vốn tài trợ phải không thấp hơn tuổi

thọ của tài sản được tài trợ”. Như vậy, khi tính đến độ an toàn, ổn định trong việc

tài trợ hay cho vay, nguyên tắc cân bằng tài chính đòi hỏi: Tài sản dài hạn chỉ được

tài trợ bởi nguồn vốn dài hạn (nguồn tài trợ thường xuyên); nguồn vốn ngắn hạn

(nguồn tài trợ tạm thời) chỉ tài trợ cho tài sản ngắn hạn.

Với nguyên tắc trên, khi phân tích mức độ đảm bảo vốn theo tính ổn định,

nguồn tài trợ cần xác định phần nguồn vốn dài hạn, thường xuyên lưu lại doanh

nghiệp được sử dụng để tài trợ cho tài sản luân chuyển liên tục, thời gian luân

chuyển ngắn (tài sản ngắn hạn). Phần nguồn vốn dài hạn tài trợ cho Tài sản ngắn

hạn được gọi là vốn lưu động hay vốn lưu động.

Căn cứ vào Bảng cân đối kế toán có thể khái quát cân bằng tài chính của

doanh nghiệp theo góc độ ổn định nguồn tài trợ qua sơ đồ sau đây:

Bảng 1.5: Cân bằng tài chính theo góc độ ổn định nguồn tài trợ tài sản

NỢ NGẮN HẠN

NV ngắn hạn (tạm thời)

TÀI SẢN NGẮN HẠN

NỢ DÀI HẠN

NV dài hạn (TX)

TÀI SẢN DÀI HẠN

VỐN CHỦ SỞ HŨU

Sơ đồ trên cho thấy cân băng tài chính được thể hiện qua đẳng thức:

Nếu nguồn vốn dài hạn lớn hơn tài sản dài hạn thì doanh nghiệp có vốn lưu

động. Đây là dấu hiệu an toàn đối với doanh nghiệp vì nó cho phép doanh nghiệp

đương đầu được với những rủi ro có thể xảy ra như việc phá sản của khách hàng

lớn, việc cắt giảm tín dụng của các nhà cung cấp cả việc thua lỗ thất thời. Do vậy,

vốn lưu động trong nghiên cứu này được kỳ vọng đồng biến với khả năng trả nợ vay

của doanh nghiệp.

Vốn lưu động (VLC) được xác định bằng công thức

VLC = Nguồn vốn dài hạn – Tài sản dài hạn

Hay VLC = Tài sản ngắn hạn – Nguồn vốn ngắn hạn

Hoặc VLC = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn

Bên cạnh đó, trong thời kỳ kinh tế khó khăn, các ngân hàng hạn chế cho vay

đối với các doanh nghiệp do sợ rủi ro. Doanh nghiệp có xu hướng giữ lại nguồn tiền

( Vốn lưu động) đểduy trì hoạt động hơn là để trả nợ vay ngân hàng. Dẫn đến vốn

lưu động tăng trong khi khả năng trả nợ vay ngân hàng lại giảm. Do vậy, trong

nghiên cứu này vốn lưu động có thể nghịch biến với khả năng trả nợ vay của doanh

nghiệp.

Theo nghiên cứu của Louis H. Amato và Christie H. Amato 2004, vốn lưu

động được tính bằng công thức:

Vốn lưu động = Tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn Tổng tài sản

Giả thiết đặt ra trong nghiên cứu này, vốn lưu động có thể đồng biến (+) hay

nghịch biến (-) với khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp

1.4.6 Thanh khoản

Doanh nghiệp có khả năng thanh khoản của tài sản cao cũng có thể sử dụng

nhiều nợ vay của ngân hàng. Các tài sản có tính thanh khoản cao là tài sản dễ giao

dịch trên thị trường nên cũng có khả năng nhanh chóng chuyển hóa thành tiền dùng

để trả nợ khi cần.

Tác giả Alonso (2005) cho rằng, khi một danh mục đầu tư cần ngân hàng hỗ

trợ về vốn, ngân hàng sẽ đánh giá khả năng thực hiện công trình này và tài sản có

thể thanh lý được tức thanh khoản của tài sản nếu danh mục này gặp rủi ro phá sản.

Bởi ngân hàng muốn kiếm lời và hoạt động hiệu quả, họ cần phải bảo toàn vốn cho

người gửi tiền, đồng thời nhận được lãi cho vay của công trình.

Thật vậy, theo nghiên cứu của Jarko Fidrmuc và Christa Hainz 2010 cho

rằng mối quan hệ đồng biến giữa khả năng thanh khoản của tài sản và khả năng trả

nợ của doanh nghiệp.

Thanh khoản tính theo công thức của Jarko Fidrmuc và Christa Hainz 2010

Thanh khoản = Tiền mặt + Đầu tư ngắn hạn Nợ ngắn hạn

1.4.7 Quy mô của doanh nghiệp và kinh nghiệm hoạt động

Theo lý thuyết đánh đổi thì quy mô của doanh nghiệp có tỷ lệ thuận với nợ

vay, các doanh nghiệp có quy mô lớn thường có ít rủi ro và chi phí phá sản thấp.

Các doanh nghiệp lớn thường sử dụng nợ vay dài hạn nhiều hơn trong khi các

doanh nghiệp nhỏ thường chủ yếu sử dụng nợ ngắn hạn. Ngoài ra các doanh nghiệp

lớn thường có dòng tiền ổn định hơn, khả năng phá sản cũng bé hơn so với doanh

nghiệp nhỏ. Do đó, doanh nghiệp có quy mô càng nhỏ, sự bất cân xứng thông tin

càng lớn. Doanh nghiệp có quy mô lớn thường công bố thông tin với bên ngoài

nhiều hơn doanh nghiệp nhỏ. Sự bất cân xứng thông tin ít hơn đối với các doanh

nghiệp lớn làm cho các doanh nghiệp nhỏ khó có khả năng tiếp cận các khoản tín

dụng của ngân hàng và có xu hướng sử dụng vốn nhiều hơn. Bên cạnh đó, doanh

nghiệp có quy mô nhỏ rất nhạy cảm với những biến động xấu của môi trường kinh

doanh và khả năng chịu đựng rủi ro thấp hơn các doanh nghiệp có quy mô lớn nên

dễ gặp thất bại và khó thực hiện nghĩa vụ trả nợ. Theo nghiên cứu của Louis H.

Amato, Christie Amato 2004 và Steven A. Denis, Ian G. Sharpe 2005 thì quy mô

doanh nghiệp tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Nghiên cứu của tác

giả Louis H. Amato, Christie Amato 2004 nghiên cứu về tầm quan trọng của quy

mô trong giải thích sự thay đổi trong tỷ suất sinh lợi. Trong đó, dữ liệu tác giả

nghiên cứu gồm các công ty có tài sản trên 250.000.000$ từ năm 1977 đến năm

1987 gồm 1274 quan sát, tác giả nghiên cứu bằng hai mô hình, mô hình thứ nhất đo

lường về tỷ suất lợi nhuận trong ngành công nghiệp bán lẻ và mô hình thứ hai đo

lường những yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi (ROA) bằng tỷ lệ lợi nhuận trên tài

sản. Một trong những yếu tố tác động đến ROA trong mô hình giả định của tác giả

là vốn lưu động (CAPITAL), khả năng hoạt động (CAPIN) và quy mô (FSIZE).

Trong đó, vốn lưu động được tính bằng:

Vốn lưu động= (tài sản ngắn hạn- nợ ngắn hạn)/tổng tài sản

Quy mô = Tổng tài sản

Khả năng hoạt động = Doanh thu/tổng tài sản

Bên cạnh đó, doanh nghiệp hoạt động lâu năm trong lĩnh vực nào thì thường

có một lượng lớn kinh nghiệm, một kiến thức sâu sắc về thị trường, có một lượng

khách hàng quen thuộc lớn và một tiềm lực mạnh từ nhà cung cấp truyền thống.

(Robert Petrunia 2007).Trong nghiên cứu này, quy mô của doanh nghiệp được dựa

trên tổng tài sản của doanh nghiệp và kinh nghiệm của doanh nghiệp đươc tính là số

năm doanh nghiệp bắt đầu hoạt động trong lĩnh vực này.

Quy mô = Tổng tài sản

Kinh nghiệm = Số năm hoạt động của doanh nghiệp

1.4.8 Khả năng thanh toán lãi vay

Để có thể thanh toán lãi vay cho các nhà cung cấp tín dụng, doanh nghiệp

cần sử dụng vốn vay có hiệu quả. Chỉ tiêu này cho biết khả năng chi trả lãi của

doanh nghiệp bởi vì lãi vay mà doanh nghiệp phải trả trả sau khi có lợi nhuận trước

thuế và trước lãi vay. Khả năng thanh toán lãi vay của doanh nghiệp được tính như

EBIT Khả năng thanh toán lãi vay = Lãi vay

Trị số của chỉ tiêu này nếu <1, chứng tỏ doanh nghiệp kinh doanh bị lỗ, lợi

nhuận thu được không đủ để chi trả lãi vay, nếu = 1, chứng tỏ lợi nhuận chỉ vừa đủ

để trang trải lãi vay, còn nếu >1, chứng tỏ doanh nghiệp có thừa khả năng trang trải

lãi vay và đóng thuế cho ngân sách cũng như để tích lũy lại hay chia cho các thành

viên công ty. Trong nghiên cứu trên, ta giả định rằng một doanh nghiệp có khả năng

trả lãi cũng đồng thời có khả năng kinh doanh tốt và có khả năng trả nợ gốc ngân

hàng khi đến hạn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương I trình bảy tổng quan về khả năng trả nợ của doanh nghiệp, nợ xấu

và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Đồng thời nêu rõ

những ảnh hưởng nợ xấu đến mọi mặt của nền kinh tế cùng tất cả các thành phần

trong xã hội. Do vậy, việc đánh giá khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp phần nào

góp phần hạn chế rủi ro tín dụng, hạn chế nợ xấu, đẩy mạnh xã hội phát triển.

Chương I cũng đã trình bày mô hình Logit sẽ áp dụng trong chương II để do

lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp và cũng là cơ

sở lý thuyết phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu trong chương II.

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA

CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP.HCM.

2.1 Tổng quan toàn cảnh về tình hình các ngân hàng trên địa bàn TP.HCM

cũng như cả nước trong giai đoạn hiện nay.

Năm 2013, hệ thống ngân hàng đã có những cải thiện đáng kể với không ít

những khởi sắc về tổng thể ngân hàng nhưng bên cạnh đó vẫn còn tồn tại những mặt

yếu kém, tích tụ từ giai đoạn trước. Vì thế tổng quan về tình hình ngân hàng Việt

Nam nói chung và trên địa bàn Tp.HCM nói riêng vẫn là sự đan xen cũng những

mặt tích cực và tiêu cực.

Đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam, thời gian qua là quãng thời gian khó

khăn nhất trong nhiều năm qua. Những điểm nghẽn của nền kinh tế vẫn chưa thông.

Thị trường tiền tệ và thị trường chứng khoán vẫn còn nhiều bất ổn nội tại. Song, với

những nỗ lực thường xuyên, liên tục, cả hệ thống đã bước đầu vượt qua những khó

khăn. Nhờ đó, không những rủi ro của hệ thống giảm bớt với những chuyển biến

tích cực như thanh khoản khả quan hơn, lãi suất huy động đã giảm 2-3% và lãi suất

cho vay giảm 3-5% - ngang bằng mức 2006, mà quá trình tái cơ cấu và kết quả hoạt

động của hệ thống ngân hàng cũng đã có những cải thiện đáng kể.

(13,www.viettinbank.com)

2.1.1 Mặt tích cực

Thứ nhất, quá trình tái cơ cấu ngân hàng đã đạt được những kết quả ban

đầu khởi sắc

Ngành ngân hàng đã khá chủ động triển khai tái cơ cấu hệ thống ngân hàng

theo đúng mục tiêu đã được Chính phủ cũng như Ngân hàng Nhà nước xác định.

Đến nay, Ngân hàng Nhà nước đã tiếp nhận phương án tái cơ cấu của 24/25 ngân

hàng thương mại: phê duyệt phương án tái cơ cấu của 12/25 ngân hàng, phê duyệt

phương án tái cơ cấu của 12/25 ngân hàng; tiếp nhận và thẩm định 13/13 phương án

tái cơ cấu của các tổ chức tín dụng phi ngân hàng.(13,www.vietinbank.com).

Do sự tái cơ cấu, sát nhập các ngân hàng có vốn điều lệ dưới 3000 tỷ, bộ

phận nhân sự trong ngành ngân hàng cũng có nhiều sự xáo trộn lớn. Sự thay đổi

nhân sự diễn ra ở mọi cấp, từ cấp thấp, cấp trung cho đến cấp cao. Những năm gần

đây, ngân hàng mọc lên như “nấm mọc sau mưa”, mọi nguồn nhân lực đổ xô vào

ngân hàng. Nhờ sự xáo trộn về cơ cấu ngân hàng đã giúp sàng lọc đội ngũ nhân sự

chuyên nghiệp, năng lực tốt. Hơn nữa, môi trường kinh doanh càng khó khăn thì

những yêu cầu, đòi hỏi đối với đội ngũ nhân sự sẽ càng cao hơn, không chỉ về trình

độ chuyên môn nghiệp vụ mà cả về kỹ năng và đạo đức nghề nghiệp, và chỉ qua

sàng lọc, ngành ngân hàng sẽ có được đội ngũ lao động tinh nhuệ hơn để có thể phát

triển một cách bền vững.

Tốc độ mở rộng mạng lưới đã và sẽ còn tiếp tục tăng lên trong thời gian tới

sau khi kế hoạch mở rộng mạng lưới của các ngân hàng chính thức được “cởi trói”,

đồng thời sẽ có sự quản lý chặt chẽ hơn. Điều này không chỉ giúp năng động hóa thị

trường lao động ngành ngân hàng mà còn giúp tránh được tình trạng phát triển cục

bộ tại một số địa bàn lớn.

Thứ hai, hiệu quả kinh doanh ngân hàng đã được cải thiện

Mặc dù, lãi suất huy động vẫn liên tục giảm mạnh trong năm 2013 nhưng

người dân vẫn tiếp tục gửi tiền vào tổ chức tín dụng với kỳ hạn dài để tìm kiếm một

kênh đầu tư an toàn và hiệu quản nhất so với các loại đầu tư khác trên thị trường

hiện nay.Tính đến cuối tháng 12/2013, tiền gửi VND của dân cư vẫn tăng 15,61%

gần bằng mức tăng trưởng 16% năm 2012, trong đó ngoại tệ tăng 13,7%, VND tăng

khá cao 15,93% so với năm 2012.(13,www.vietinbank.com)

Bảng 2.1: Bảng diễn biến lãi suất huy động năm 2012 – 2013

Nguồn: www.vietinbank.com

Trong những năm 2011 đến năm 2012, hậu quả của tình trạng tăng trưởng

quá nóng với các điều kiện nới lỏng tín dụng một cách quá mức khiến cho tình trạng

ngân hàng trở nên lao đao, hàng loạt các biện pháp được đề ra để hạ nhiệt tín dụng

và cũng vì thế tổng lợi nhuận toàn ngành ngân hàng năm 2012 đã giảm 50% so với

năm 2011. Sang năm 2013, các giải pháp tín dụng tiếp tục được điều hành linh hoạt

hơn theo hướng “tái tạo” đường cong lãi suất, mở rộng tín dụng đi đôi với an toàn

hoạt động của tổ chức tín dụng, phù hợp với mục tiêu điều hành chính sách tiền tệ,

đồng thời tiếp tục thực hiện các giải pháp nhằm tháo gỡ khó khăn cho hoạt động sản

xuất, kinh doanh nhằm hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ở mức hợp lý. Nhờ đó, đến ngày

27/12/2013, tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống đạt trên 11%, gần sát mục tiêu 12%.

Điều này thể hiện nỗ lực rất lớn của ngành ngân hàng bởi nếu nhìn vào tốc độ tăng

tín dụng các tháng năm 2013 thì có thể thấy rằng, tín dụng mới chỉ bắt đầu tăng

trưởng dương từ quý II. Cơ cấu tín dụng đã từng bước hợp lý, hiệu quả và an toàn

hơn, đã tập trung được vốn vào lĩnh vực sản xuất kinh doanh, nhất là tín dụng đối

với các lĩnh vực ưu tiên. Nhờ đó, tăng trưởng kinh tế vẫn ở mức hợp lý và các ngân

hàng đã bắt đầu có lãi trở lại, ngay cả những ngân hàng nhỏ.

Ngân hàng khởi sắc, hoạt động ngân hàng cũng có những biểu hiện an toàn

và hiệu quả hơn. Tính đến cuối tháng 31/10/2013, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên huy

động vốn thị trường giảm xuống còn 86,19% so với 98% cuối năm 2012 và trên

100% những năm trước; tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có giảm nhẹ, nhưng vẫn ở mức

khá cao với 13,64%, cao hơn nhiều so với quy định tối thiểu 9% mà Ngân hàng Nhà

nước đang áp dụng; thanh khoản đang được cải thiện và khá dồi dào so với giai

đoạn trước; vốn điều lệ tăng 6,02%; vốn chủ sở hữu tăng 6,33% và ngày càng tiệm

cận tới quy mô vốn điều lệ; tổng tài sản Có tăng 6,66% so với cuối năm

2012.(13,www.vietinbank.com)

Bảng 2.2: Bảng tăng trưởng tín dụng các tháng năm 2013

Nguồn: www.vietinbank.com

Thứ ba, xử lý nợ xấu đã đạt được những thành công bước đầu.

Trong suốt một thời gian, ngân hàng ngập tràn trong nợ xấu. Nợ xấu không

những đã ăn mòn lợi nhuận của các ngân hàng mà còn làm tắc nghẽn tín dụng, ngăn

cản các doanh nghiệp sản xuất và thương mại tiếp cận với vốn. Nợ xấu đã trở thành

một vấn đề cần được quan tâm hàng đầu bởi nhiều thành phần trong xã hội, và là

vấn đề nhức nhối nhất nhưng từ tháng 11/2013 nợ xấu là 4,55%, tiếp tục giảm so

với tháng 10 là 4,73%.

Tốc độ gia tăng nợ xấu bình quân sau 3 quý cũng giảm đáng kể (2,2%/tháng

so với mức 3,91% của năm 2012). Việc xử lý nợ qua VAMC cũng đã có những tiến

triển nhất định. tính đến ngày 24/12, VAMC đã mua được gần 32.000 tỷ đồng dư nợ

gốc của gần 30 tổ chức tín dụng. Dự kiến, năm 2014 VAMC sẽ mua khoảng 100-

150 nghìn tỷ đồng. Hiện nay rất nhiều nhà đầu tư không chỉ trong nước mà quốc tế

cũng quan tâm muốn mua lại các khoản nợ này. Nhờ nỗ lực của Chính phủ, Ngân

hàng Nhà nước cũng như sự quyết liệt của từng tổ chức tín dụng trong việc xử lý nợ

xấu, nên tỷ lệ nợ xấu đã giảm mạnh từ mức 8,86% tổng dư nợ cuối năm 2012 xuống

còn 4,55% đến tháng 11/2013.(13,www.vietinbank.com)

Bảng 2.3: Tình hình nợ xấu trên tổng dư nợ các tháng 2013

Nguồn www.vietinbank.com

2.1.2 Mặt tiêu cực

Mặc dù tình hình ngân hàng năm 2013 đã có nhiều khởi sắc nhưng chặn

đường thoát khỏi những khó khăn vẫn còn khá nhiều chông gai. Đó là sự suy giảm

của tổng cầu gây khó khăn cho việc hấp thụ vốn, tính thanh khoản của toàn hệ

thống ngân hàng đã dồi dào hơn nhưng nợ xấu vẫn ở mức cao là rào cản lớn với

toàn hệ thống ngân hàng, sự tái cơ cấu chậm của các doanh nghiệp nhà nước gây

ảnh hưởng đến toàn hệ thống ngân hàng, lạm phát được kiềm chế ở mức 6,81%

nhưng chủ yếu là do tổng cầu suy giảm, sức mua của doanh nghiệp và người dân

đều ở mức rất thấp.

Tổng cầu suy giảm gây khó khăn cho việc hấp thụ vốn, vì thế các a.

ngân hàng rất khó khăn trong việc mở rộng tín dụng gắn với nâng cao chất

lượng khoản vay.

Tuy tăng trưởng tín dụng từ quý II trở đi đã bắt đầu dương và tăng đều đặn

qua các tháng nhưng vẫn không thể đạt được mục tiêu đề ra do khả năng hấp thụ

vốn rất thấp nên dù hiện nay, lãi suất cho vay đã giảm rất nhiều, nhưng dòng vốn

vẫn chưa thể luân chuyển thông suốt. Một mặt là do nợ xấu tồn đọng, các doanh

nghiệp không dễ trả được, kể cả phát mãi tài sản bảo đảm, khiến cho các ngân hàng

cũng thận trọng hơn.

Một mặt khác là do tình trạng thừa cung thiếu cầu nên các doanh nghiệp gặp

rất nhiều khó khăn nên nhu cầu vay vốn cũng giảm đi. Thực tế cho thấy, lợi nhuận

của các doanh nghiệp niêm yết ngành cao su quý III/2013 giảm trên 30%, ngành

khoáng sản giảm gần 60%, ngành than và thép thì thậm chí là còn lỗ khá

lớn.(13,www.vietinbank.com)Vì vậy, dù lãi suất đã hạ, nhiều gói ưu đãi được thiết

kế, song không thể giải quyết được nên việc mở rộng tín dụng gắn với nâng cao

chất lượng khoản vay vẫn rất khó khăn.

Nợ xấu vẫn là rào cản đối với hoạt động ngân hàng. b.

Nhìn vào tình hình chung nợ xấu đã có chiều hướng giảm nhưng ngân hàng

còn gặp rất nhiều khó khăn. Hiện nay chưa có quy định rõ ràng và mang tính pháp

lý buộc các tổ chức tín dụng phân loại nợ theo mức độ rủi ro của từng khách hàng.

Điều này làm cho một khoản nợ có thể được phân vào các loại khác nhau, khiến cho

một số ngân hàng lợi dụng để điều chỉnh nhóm nợ, nhằm trích ít dự phòng, tăng lợi

nhuận.

Bên cạnh đó, ngân hàng còn bị vướng mắc trong cơ chế xử lý tài sản đảm

bảo. Tài sản đảm bảo thường là bất động sản. Khi một doanh nghiệp vay vốn, ngân

hàng cho vay hơn 60% giá trị dự án, nhưng ngay từ khi xác định giá trị tài sản, nhân

viên thẩm định và tín dụng đánh giá tài sản lại nâng cao hơn giá trị thực của nó. Do

vậy mặc dù thanh lý toàn bộ tài sản đảm bảo cũng không thu hồi được nợ, ảnh

hưởng không nhỏ tới hiệu quả thu hồi nợ thông qua tài sản đảm bảo.

Hiện nay, thị trường bất động sản chậm phục hồi, thị trường tài chính trì trệ

càng gây khó khăn cho việc bán, xử lý tài sản bảo đảm tiền vay để thu hồi nợ.

Trong khi đó các giải pháp điều hành kinh tế vĩ mô, tháo gỡ khó khăn cho sản xuất

kinh doanh, hỗ trợ thị trường bất động sản luôn có độ trễ và cần phải có thời gian

phát huy tác dụng. Đã vậy, các giải pháp xử lý nợ xấu lại chưa được triển khai đồng

bộ mà chủ yếu vẫn là tổ chức tín dụng tự xử lý nợ xấu nên đã làm giảm mức độ lành

mạnh tài chính, hiệu quả kinh doanh của tổ chức tín dụng trong ngắn hạn. Cơ chế,

chính sách xử lý tài sản bảo đảm còn nhiều rất vướng mắc, phức tạp, chậm được

khắc phục, hoàn thiện để tạo điều kiện thuận lợi cho xử lý nợ xấu. VAMC đã được

thành lập và tiến hành thủ tục mua nợ nhưng vẫn còn mới và còn có nhiều khó

khăn.

Bảng 2.3: Tình hình nợ xấu của các tổ chức tín dụng 2013

Nguồn: www.kpmg.com

Tỷ lệ nợ xấu cao, đặc biệt là nợ có khả năng mất vốn lớn lại trong bối cảnh

hoạt động kinh doanh ngân hàng khó khăn do lãi suất giảm nhanh, tín dụng khó

tăng, chi phí hoạt động caokhiến áp lực lợi nhuận đè nặng lên vai các ngân hàng, cả

các ngân hàng ở diện tái cấu trúc cũng như các ngân hàng lớn. Bản thân các ngân

hàng, để kiểm soát nợ xấu cũng phải cho vay rất thận trọng. Thế nhưng, nợ xấu từ

khoản vay cũ vẫn không ngừng phát sinh, nợ nhóm 2, 3 chuyển sáng nhóm 4, 5 đã

kéo theo trích lập dự phòng rủi ro cao lên và lợi nhuận sẽ hẹp dần. Các ngân hàng

đều thừa nhận khó đạt các chỉ tiêu kinh doanh dù khi xây dựng kế hoạch đã thận

trọng nhưng chi phí dự phòng quá cao (có ngân hàng mà tổng chi phí dự phòng tăng

gấp đôi so với cùng kỳ) nên khả năng hoàn thành chỉ tiêu là khá mong manh.

Khu vực doanh nghiệp nhà nước thực hiện tái cơ cấu chậm, ảnh c.

hưởng trực tiếp tới hoạt động kinh doanh của các ngân hàng.

Hơn một năm qua, tiến trình cổ phần hóa vẫn hết sức chậm chạp, năm 2012

cả nước chỉ cổ phần hóa có 13 doanh nghiệp, bằng 14% kế hoạch. 7 tháng đầu năm

nay, cũng chỉ có thêm 16 doanh nghiệp được cổ phần hóa. Việc thoái vốn diễn ra rất

chậm vì thị trường bất động sản, thị trường chứng khoán đều đi xuống. Thoái vốn

còn theo tư duy bán để cắt lỗ, chứ không phải là để phân bổ lại nguồn lực.

Vì thế, không những không thực hiện được chức năng là “lực đẩy” cho phát

triển kinh tế mà còn ảnh hưởng lớn tới hoạt động kinh doanh ngân hàng, bởi đây là

đối tượng khách hàng rất lớn của các ngân hàng thương mại, là nơi hấp thụ vốn của

nền kinh tế và cũng là nơi tạo ra của cải vật chất cho xã hội nên tháo gỡ nút thắt từ

phía doanh nghiệp được coi mà giải pháp quan trọng nhất để cải thiện hoạt động tín

dụng.

Đối với các doanh nghiệp nhà nước, mặc dù được tập trung nguồn lực nhưng

hiệu quả của khu vực này vẫn thấp hơn nhiều so với các doanh nghiệp có vốn đầu tư

nước ngoài và doanh nghiệp tư nhân. Tái cơ cấu nền kinh tế thông qua cổ phần

doanh nghiệp nhà nước là một nhiệm vụ cấp bách trước bối cảnh suy thoái kinh tế

gần đây.

Không những thế, cần nâng cao năng lực cạnh tranh cho những doanh nghiệp

này để làm đầu tàu cho nền kinh tế những năm tới. Muốn vậy, các doanh nghiệp

này phải được định giá tài sản chính xác dựa trên tính công khai, hiệu quả, có chế

độ tài chính phù hợp với chuẩn mực quốc tế. Việc áp dụng cơ chế kiểm toán độc lập

là cần thiết để minh bạch hóa, đảm bảo độ tin cậy từ các thông tin tài chính, kế toán

của các doanh nghiệp.

2.2 Tổng quan tình hình sử dụng nợ vay của các doanh nghiệp trên địa bàn

thành phố Hồ Chí Minh hiện nay

Số doanh nghiệp gặp khó khăn buộc phải giải thể, hoặc đăng ký tạm ngừng

hoạt động có thời hạn, hoặc ngừng hoạt động chờ đóng mã số doanh nghiệp, hoặc

không đăng ký của cả nước trong tháng 7 là 4.931 doanh nghiệp, giảm 22,6% so với

tháng trước. Số doanh nghiệp ngừng hoạt động quay trở lại hoạt động trong tháng 7

là 1.106 doanh nghiệp, giảm 16,7% so với tháng trước .Tính chung 7 tháng, cả nước

có 42.398 doanh nghiệp đăng ký thành lập mới với tổng vốn đăng ký là 262,4 nghìn

tỷ đồng, giảm 7% về số doanh nghiệp và tăng 17,8% về vốn đăng ký so với cùng kỳ

năm 2013. Cũng theo Tổng cục Thống kê, quá trình sàng lọc, đào thải doanh nghiệp

đang diễn ra khá mạnh trong cả nước. Số doanh nghiệp gặp khó khăn buộc phải giải

thể, hoặc đăng ký tạm ngừng hoạt động có thời hạn, hoặc ngừng hoạt động chờ

đóng mã số doanh nghiệp, hoặc không đăng ký của cả nước trong 7 tháng là 37.612

doanh nghiệp, tăng 9,8% so với cùng kỳ năm 2013. Tổng vốn của các doanh nghiệp

thực sự khó khăn, chắc chắn phải ngừng hoạt động là 291,6 nghìn tỷ đồng, chiếm

84,5% tổng vốn bổ sung thêm trong kỳ. Số doanh nghiệp quay trở lại hoạt động

trong 7 tháng là 9.428 doanh nghiệp, giảm 6,4% so với cùng kỳ năm trước. Như

vậy, trên bình diện chung của cả nước, dù tốc độ tăng trưởng kinh tế có khá hơn so

với năm trước, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn còn khó khăn.(www.baomoi.com).

- Phần lớn doanh nghiệp khi tiến hành sản xuất kinh doanh đang loay hoay,

khó tiếp cận với các nguồn vốn vay. Doanh nghiệp nhỏ và vừa càng khó tiếp cận

nguồn vốn vay hơn. Nguyên nhân, do kinh doanh quy mô nhỏ và ít có chiến lược

bài bản nên không đủ điều kiện tài sản thế chấp; dự án đầu tư, phương án sản xuất

kinh doanh không chứng minh được tính khả thi; tình hình tài chính thiếu minh

bạch và số liệu không đáng tin cậy.

- Cụ thể, doanh nghiệp nhỏ và vừa thường không đảm bảo tính minh bạch

trong báo cáo tài chính, sổ sách kế toán chưa được thực hiện đầy đủ, chính xác,

minh bạch, công khai. Việc quản lý hoạt động kinh doanh của DN cũng mang tính

chất gia đình, báo cáo chính thức thường thấp hơn tình trạng thực tế. Mặt khác,

doanh nghiệp nhỏ và vừa thường bán hàng không có hợp đồng, không tuân thủ chế

độ phát hành hóa đơn bán hàng, không thanh toán qua ngân hàng...

- Tất cả những điều này đã làm cho việc phân tích, đánh giá tình hình tài chính

của doanh nghiệp nhỏ và vừa không đủ độ tin cậy, ảnh hưởng đến quyết định xem

xét cấp tín dụng của các tổ chức tín dụng đối với DN. Do đó, tỷ lệ doanh nghiệp

nhỏ và vừa tiếp cận được với vốn vay ngân hàng thấp so với nhu cầu vốn thật sự.

- Bên cạnh đó, trong điều kiện nền kinh tế suy giảm, tỷ lệ nợ xấu của các DN

có xu hướng tăng nhanh (vì đã “dính” vào dự án bất động sản) nên giờ ngân hàng

thận trọng trong cho vay. Trong khi đó, giá cả nguyên liệu đầu vào dùng cho sản

xuất tăng, nguồn tín dụng cho sản xuất chưa được khơi thông, hàng tồn kho nhiều,

sức mua chung của xã hội giảm… càng làm hoạt động sản xuất kinh doanh của các

DN kém hiệu quả. Do doanh nghiệp nhỏ và vừa thiếu điều kiện về tài sản thế chấp

nên khó tiếp cận với các nguồn tín dụng dài hạn. Vì vậy đành phải chấp nhận tình

trạng sản xuất với thiết bị cũ, năng suất thấp, chất lượng sản phẩm không cao và

cuối cùng dẫn đến năng lực cạnh tranh bị hạn chế. Đó là lý do nhiều doanh nghiệp

nhỏ và vừa phải tạm dừng sản xuất.

2.3 Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân

hàng của các doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM

2.3.1 Ký hiệu các biến nghiên cứu

Từ các nhân tố tác động lên khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp để đưa

vào mô hình đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố lên khả năng trả nợ vay ngân

hàng của doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM.

Bảng 2.4: Ký hiệu các biến trong mô hình

Biến độc lập Ký hiện biến Biến

Biến phụ EBIT/LÃI VAY Y thuộc

ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH DBTC

DÒNG TIỀN TỰ DO DTTD

ROE ROE

ROA ROA

DÒNG TIỀN DT

Biến độc lập VỐN LƯU ĐỘNG VLC

THANH KHOẢN TK

KHẢ NĂNG HOẠT KNHD ĐỘNG

QUY MÔ QUYMO

KINH NGHIỆM KN

2.3.2 Lựa chọn biến số

2.3.2.1 Biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc có nhiều phạm trù, mỗi phạm trù đại diện cho một nhóm

và biến này có khả năng phân biệt tốt nhất và duy nhất trên cơ sở tập hợp biến độc

lập được lựa chọn. Nói cách khác là mỗi quan sát được sắp xếp vào một biến duy

nhất.

Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc (Y) được lựa chọn như sau:

Y=1 nếu khách hàng có khả năng trả nợ

Y=0 nếu khách hàng không có khả năng trả nợ

Theo nghiên cứu của“Khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp ở

Thành Phố Cần Thơ” tác giả PGS.,TS Lê Khương Ninh và ThS. Lê Thị Thu Diềm,

các doanh nghiệp có khoản nợ thuộc nhóm 1 và 2 là nhóm khách hàng có khả năng

trả nợ (biến phụ thuộc Y=1), các doanh nghiệp thuộc nhóm 3, 4, 5 là nhóm khách

hàng không có khả năng trả nợ (biến phụ thuộc Y=0). Các đánh giá này được thực

hiện trong năm 2011 và theo đánh giá trên hệ thống CIC. Do học viên sử dụng mô

hình nghiên cứu trong 6 năm từ 2008-2013, học viên sử dụng tỷ số EBIT/Lãi vay.

Với nhóm khách hàng có tỷ lệ lớn hơn hoặc bằng 1 được xếp là nhóm khách hàng

có khả năng trả nợ (biến phụ thuộc=1), nhóm khách hàng có tỷ lệ nhỏ hơn 1 thì

được tính là nhóm khách hàng không có khả năng trả nợ (biến phụ thuộc = 0)

2.3.2.2 Biến độc lập

Sau khi lựa chọn biến phụ thuộc, bước tiếp theo xác định biến độc lập

(biến giải thích) trong phân tích. Việc lựa chọn biến độc lập được tiến hành theo hai

cách. Cách đầu tiên là dựa trên cơ sở nghiên cứu từ trước và cách thứ hai là dựa trên

cơ sở kiến thức của các chuyên gia và lựa chọn các biến chưa có trong những

nghiên cứu trước và có một cơ sở lý thuyết hợp lý. Trong nghiên cứu này, biến độc

lập được dựa trên cơ sở lý thuyết là những nghiên cứu trước đây.

Bảng 2.5: Kỳ vọng của các biến trong mô hình

Biến độc Ý nghĩa và cách đo lường Kỳ vọng về Lý do

lập dấu của các hệ

số βi

DBTC Nợ vay/ vốn chủ sở hữu - Bigelli và

Sánchez Vidal

2012

DTTD Thu nhập giữ lại/ Tổng tài sản - Pablo de Andres

Alonso 2005

ROE Lợi nhuận ròng/ vốn chủ sở hữu bình +/- Watson và

Wilson, 2002 quân

ROA Lợi nhuận ròng/ Tổng tài sản bình +/- Amato và Amato

2004 quân

DT (Lợi nhuận ròng + khấu hao - tài sản Jensen 1986 +

ngắn hạn lưu chuyển ròng)/ tổng tài

sản

VLC (Tài sản ngắn hạn - nợ ngắn Amato và Amato +

hạn)/Tổng tài sản 2004

TK (Tiền mặt + đầu tư ngắn hạn)/ Nợ Fidrmuc và Hainz +

ngắn hạn 2010

KNHD Doanh thu/ Tổng tài sản Amato và Amato +

2004

QUYMO Tổng tài sản +/- Amato và Amato

2004

KN Số năm hoạt động của doanh nghiệp + Robert Petrunia

2007

2.3.3 Quy trình xây dựng mô hình nghiên cứu

Học viên sử dụng phần mềm excel và chương trình SPSS 16 để thực hiện

xây dựng mô hình nghiên cứu

Bước 1: Xác định các biến quan trọng. Đây là quy trình chọn từng bước để

xác định biến độc lập có ảnh hưởng nhất đối với khả năng trả nợ của doanh nghiệp

có hoặc không có khả năng trả nợ. Các tiêu chuẩn đo lường độ phù hợp của mô hình

nghiên cứu này hướng tới gồm.

- Correlation: Nói lên mối tương quan giữa các biến, các biến độc lập ngoài

ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (Khả năng trả nợ) thì có ảnh hưởng tương quan với

nhau hay không. Nếu kết quả kiểm định cho rằng hệ số tương quan dưới 0,6 thì các

biến không có tương quan với nhau, ngược lại thì tương quan lẫn nhau.

- Omnibus Test of Model Coefficients: Kiểm định sự phù hợp tổng quát của

mô hình hồi quy với giả thiết H0 là các hệ số hồi quy đồng thời bằng 0. Nếu Sig.< α

thì H0 bị bác bỏ hay mô hình phù hợp một cách tổng quát;

- Mức ý nghĩa của các kiểm định và hệ số hồi quy (β) được chọn là 10%.

- Classification Table: cho biết độ chính xác của mô hình. - R2 (nagelikerke R Square): Biến độc lập giải thích 90% sự biến thiên của

biến phụ thuộc.

Theo mô hình hệ số tương quan, các biến độc lập có ít tương quan với nhau

(<0,6) do vậy tất cả 10 biến được đưa vào mô hình để tìm ra mô hình có ý nghĩa.

2.3.4 Chọn mẫu

Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu được từ nguồn dữ liệu

trên sàn chứng khoán (nguồn www.cafef.vn) của các công ty trên địa bàn TP.HCM

trong 6 năm từ năm 2008-2013. Học viên thu thập các dữ liệu trong báo cáo tài

chính của 176 doanh nghiệp trong sáu năm gồm 1056 đơn vị quan sát chiếm 90%

đơn vị tổng thể (tổng thể có 195 công ty và số lượng tổng thể là 1170 đơn vị).

Nguyên tắc chọn mẫu:

- Các doanh nghiệp được chọn không thuộc các doanh nghiệp hoạt động trong

lĩnh vực tài chính, công ty bảo hiểm, ngân hàng, công ty chứng khoán.

- Các doanh nghiệp được chọn cung cấp đầy đủ thông tin báo cáo tài chính

trong vòng 5- 6 năm, do có một vài công ty bắt đầu niêm yết trên sàn vào năm 2009

và có hoạt động kinh doanh liên tục trong 5 năm tiếp theo (EMC, HAR, NLG), các

công ty có báo cáo tài chính muộn trong năm 2013 (CIC,HTB, SBC,VES).

- Các trường hợp doanh nghiệp không thỏa mãn điều kiện sẽ được loại bỏ khỏi

mẫu dữ liệu, các doanh nghiệp còn lại được xếp vào nhóm dữ liệu khách hàng có

khả năng trả nợ (Y=1) và nhóm khách hàng không có khả năng trả nợ (Y=0)

2.3.5 Thống kê mô tả dữ liệu

Theo đó khảo sát khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp trên

địa bàn Tp.HCM.

Bảng 2.6: Tỷ lệ nhóm nợ

Nhóm nợ Mẫu quan sát Tỷ lệ

0 77 7%

1 979 93%

Tổng cộng 1056 100%

Nguồn: tác giá tính toán trong excel

Phân tích hồi quy Logit cũng như các kỹ thuật khác, kết quả của phân tích

đều bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu. Kích thước mẫu quá nhỏ có thể dẫn đến

những kết luận khó chính xác. Đã có nhiều nghiên cứu đưa ta một tỷ lệ 20 quan sát

cho mỗi biến dự báo, cũng có kết quả cho rằng tối thiểu quan sát cho mỗi biến dự

báo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mẫu quan sát trong nghiên

cứu này có 1056 mẫu quan sát với số lượng biến giải thích dự định đưa vào mô hình

là 10 biến, theo kết quả nghiên cứu trên mô hình của chúng ta có thể kết luận chính

xác để suy ra tổng thể.

Ngoài việc xem xét kích thước mẫu cho toàn bộ mẫu nghiên cứu trong

hồi quy Logit cũng cần xem xét đến kích thước của mỗi phạm trù. Kích thước mẫu

của mỗi phạm trì phải lớn hơn số biến độc lập. Trong thực hành mỗi phạm trù phải

có ít nhất 20 quan sát. Từ bảng 2.6, ta thấy kích thước nhóm 0 (nhóm không có khả

năng trả nợ) là 77 quan sát và nhóm 1(nhóm có khả năng trả nợ) là 979 quan sát,

cho ta thấy mô hình này đảm bảo điều kiện cần thiết để từ đó cho ra kết quả tốt.

Nhóm khách hàng có khả năng trả nợ chiếu ưu thế lớn, nguyên nhân do

nguồn dữ liệu là những công ty cổ phần trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, những

công ty có nhu cầu huy động vốn vay lớn và buộc phải minh bạch tài chính bằng

báo cáo tài chính đã được kiểm toán, công bố với công chúng và với ủy ban chứng

khoán. Khi khách hàng có khả năng trả nợ kém thì khả năng duy trì và huy động

vốn trên sàn chứng khoán không được lâu. Do vậy, hầu như khả năng trả nợ của các

doanh nghiệp trên sàn được khảo sát là tốt và có khả năng huy động vốn và vay tốt.

Bảng 2.7: Bảng chi tiết thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Ký hiện biến Mẫu MAXIMUM MINIMUM Trung bình Độ lệch

chuẩn

DBTC 1056 18,30 0,74 1,33 0

DTTD 1056 0,80 0,06 0,13 -1,59

ROE 1056 25,07 0,14 0,87 -10,83

ROA 1056 0,42 0,07 0,08 -0,52

DT 1056 0,72 -0,68 0,27 -1,69

VLC 1056 0,99 0,47 0,25 -0,35

TK 1056 28,36 0,87 2,11 0

KNHD 1056 10,55 1,26 1,31 0

QUYMO 1056 50.378.935 1538 1.567.981 4.247.024

5 KN 1056 25 12,48 3,85

Nguồn: tác giả thống kê qua excel

2.3.6 Kết quả nghiên cứu

2.2.6.1 Mô hình hồi quy tổng quát

KNTRANOLOGe[P(Y=1)/P(Y=0)]=β0+β1DBTC+β2DTTD+β3ROE+β4ROA+β5DT +β6VLC+β7TK+β8KNHD+ β9QUYMO+ β10KN

Trong đó Y=1, Khách hàng có khả năng trả nợ

Y=0, khách hàng không có khả năng trả nợ

β1, β2,…, β10 hệ số của biến độc lập

2.2.6.2 Kết quả thực nghiệm sau khi chạy mô hình

Ma trận hệ số tương quan tính độ tương quan giữa các biến độc lập với

nhau để lọc ra các biến không phù hợp với mô hình.

Correlations

DBTC DTTD ROE ROA DT VLC

TK KNHD QUYMO KN

DBTC

Pearson Correlation

1 -.264**

.057 -.348** -.059 -.362** -.169** -.077*

.077* -.055

Sig. (2-tailed)

.000

.065

.000

.055

.000

.013

.012 .074

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

DTTD

Pearson Correlation

-.264**

.019 .516** .109** .199** .136**

.046

.054 .056

Sig. (2-tailed)

.000

.546

.000

.136

.080 .069

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

ROE

Pearson Correlation

.057

.019

1 .262** -.039

.063*

.007

.054

.016 -.021

Sig. (2-tailed)

.065

.546

.000

.204

.042

.823

.082

.597 .490

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

ROA

Pearson Correlation

-.348**

.516** .262**

.073* .288** .191** .194**

.097** .010

Sig. (2-tailed)

.000

.017

.000

.002 .755

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

Pearson Correlation

-.059

.109** -.039

.073*

1 -.495** -.099** -.159**

.156** -.037

Sig. (2-tailed)

.055

.000

.204

.017

.000

.001

.000

.000 .231

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

VLC

Pearson Correlation

-.362**

.199** .063* .288** -.495**

1 .241** .085**

-.112** .024

Sig. (2-tailed)

.000

.042

.000

.006

.000 .445

.000

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

Pearson Correlation

-.169**

.136**

.007 .191** -.099** .241**

1 -.068*

-.003 .005

Sig. (2-tailed)

.000

.823

.000

.001

.028

.920 .878

.000

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

Bảng 2.8: Mô hình hệ số tương quan

KNHD Pearson Correlation

-.077*

.046

.054 .194** -.159** .085** -.068*

-.104** .057

Sig. (2-tailed)

.013

.136

.082

.000

.006

.001 .066

.028

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

QUYMO Pearson Correlation

.077*

.054

.016 .097** .156** -.112** -.003 -.104**

1 -.055

Sig. (2-tailed)

.012

.080

.597

.002

.000

.920

.001

.074

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

Pearson Correlation

-.055

.056 -.021

.010 -.037

.024

.005

.057

-.055

Sig. (2-tailed)

.074

.069

.490

.755

.231

.445

.878

.066

.074

1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056

1056 1056

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Nguồn: Tác giả tính toán trong chương trình SPSS

Theo kết quả cho thấy các biến độc lập trong mô hình ít tương quan với nhau và chỉ

ảnh hưởng đến biến phụ thuộc của mô hình giả thiết (Pearson Correlation<0,6).

Bảng 2.9: Độ phù hợp tổng quát

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 368.450 5 .000

Block 368.450 5 .000

Model 368.450 5 .000

Nguồn: Tác giả tính toán trong chương trình SPSS

Kết quả kiểm định cho thấy độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa

Sig.=0.000 nên ta rút ra kết luận tổ hợp tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô

hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.

Mô hình thẩm định khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp trên

địa bàn Tp.HCM gồm biến phụ thuộc và 10 biến độc lập.

Variables in the Equation

S.E.

Wald

Sig.

Exp(B)

Step 1a DBTC

-.152

.069

4.878

.027

.859

DTTD

.359

.100

12.872

.000

1.432

ROE

.762

.169

20.295

.000

2.142

ROA

.613

.109

31.355

.000

1.845

-.638

.604

1.117

.291

.528

VLC

-.186

.108

2.965

.085

.830

-.107

.058

3.410

.065

.898

.130

.845

KNHD

-.169

.111

2.290

QUYMO

.000

.871

.351

1.000

-.080

.055

2.074

.150

.923

Constant

3.949

.857

21.243

.000

51.867

a. Variable(s) entered on step 1: DBTC, DTTD, ROE, ROA, DT, VLC, TK, KNHD, QUYMO,

KN.

Bảng 2.10: Mô hình 1

Nguồn: Tác giả tính toán trong chương trình SPSS

Theo bảng trên cho thấy các biến độc lập: DT, KNHD, QUYMO, KN có Sig.>5%,

các biến này không có ảnh hưởng đến mô hình, bỏ các biến này rata được một mô

hình mới.

Variables in the Equation

S.E.

Wald

Sig.

Exp(B)

Step 1a DBTC

-.145

.068

4.580

.032

.865

DTTD

.342

.093

13.429

.000

1.407

ROE

.695

.152

21.027

.000

2.004

ROA

.645

.108

35.356

.000

1.906

VLC

-.201

.101

3.904

.048

.818

-.085

.053

2.593

.107

.918

Constant

2.812

.297

89.849

.000

16.642

a. Variable(s) entered on step 1: DBTC, DTTD, ROE, ROA, VLC, TK.

Bảng 2.11: Mô hình 2

Nguồn: Tác giả tính toán trong chương trình SPSS

Theo kết quả cho thấy biến TK không ảnh hưởng đến mô hình (Sig.<5%),

loại bỏ biến TK ta có được một mô hình thứ ba.

Variables in the Equation

S.E.

Wald

Sig.

Exp(B)

Step 1a DBTC

-.137

.067

4.152

.042

.872

DTTD

.351

.092

14.445

.000

1.420

ROE

.684

.152

20.385

.000

1.982

ROA

.665

.108

38.275

.000

1.945

VLC

-.208

.098

4.488

.034

.812

Constant

2.627

.261

100.931

.000

13.827

a. Variable(s) entered on step 1: DBTC, DTTD, ROE, ROA, VLC

Bảng 2.12: Mô hình 3

Nguồn: Tác giả tính toán trong chương trình SPSS

Các biến của mô hình đều đáp ứng kỳ vọng mà giả thiết đưa ra.

Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình.

Bảng 2.13: Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Model Summary

-2 Log Cox & Snell Nagelkerke R

Step

likelihood R Square Square

183.033a .295 .724

a. Estimation terminated at iteration number 8 because

parameter estimates changed by less than ,001.

Nguồn: Tác giả tính toán trong chương trình SPSS

Bảng trên thể hiện kết quả độ phù hợp của mô hình. Hồi quy Binary Logistic sử dụng chỉ tiêu R2(Nagelkerke R Square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2là 0,724 hay 72,4% cho thấy 72,4% mức độ biến đổi của biến phụ thuộc được

giải thích bởi biến độc lập của mô hình.

Classification Tablea

Predicted

Percentage

Observed

Correct

77.9

Step 1 Y

976

99.7

98.1

Overall Percentage

a. The cut value is ,500

Bảng 2.14: Dự báo

Nguồn: Tác giả tính toán trong chương trình SPSS

Trong 979 mẫu quan sát không có nợ xấu thì mô hình dự đoán chính xác

được 976 mẫu, tỷ lệ dự báo là 99,7%. Trong 77 mẫu quan sát có nợ xấu thì mô hình

dự đoán chính xác được 77,9%.

Tỷ lệ dự đoán chung của mô hình là 98,1%.

Vậy mô hình cuối cùng có phương trình:

KNTRANO=2,627 – 0,137DBTC+ 0,351DTTD+ 0,684ROE+ 0,665ROA - 0,208

VLC

Khả năng trả nợ của khách hàng bị tác động bởi năm biến phụ thuộc: đòn

bẩy tài chính, dòng tiền tự do, ROE, ROA, vốn lưu động.

2.2.6.3 Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ vay ngân hàng

của doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM

Mô hình kết quả cho ta thấy, các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

vay ngân hàng của các doanh nghiệp trên địa bàn Tp.HCM đều đúng theo những cơ

sở lý thuyết mà chúng ta đưa ra.

Xét về mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc, khi

biến DBTC giảm đi 1% thì khả năng trả nợ tăng thêm 3,43%, biến DTTD tăng lên

1% thì khả năng trả nợ tăng thêm 8,78%, biến ROE tăng lên 1% thì khả năng trả nợ

tăng thêm 17,1%, ROA tăng thêm 1% thì khả năng trả nợ tăng thêm 16,63%, VLC

giảm đi 1% thì khả năng trả nợ tăng thêm 5,2%.

Đòn bẩy tài chính và Vốn lưu động tác động ngược chiều (-) lên khả năng

trả nợ của doanh nghiệp. Một doanh nghiệp sử dụng quá nhiều nợ vay sẽ dẫn đến

doanh nghiệp có ít khả năng trả nợ hơn những doanh nghiệp khác, đồng thời, do

tình hình kinh doanh khó khăn hiện nay, ngân hàng e ngại cho vay và doanh nghiệp

quá khát vốn nên đã để lại dòng tiền để sử dụng hơn là trả nợ ngân hàng, khả năng

trả nợ kém.

Ngoài ra, dòng tiền tự do, ROA,ROE có tác động thuận chiều (+) với khả

năng trả nợ. Do vậy, một doanh nghiệp có dòng tiền tự do dồi dào, tỷ suất sinh lời

trên tài sản và vốn chủ sở hữu cao có khả năng trả nợ tốt hơn các doanh nghiệp

khác.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương II với nội dung là xây dựng mô hình Logit nhị phân để phân tích

thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp trên địa

bàn TP.HCM, là cơ sở để chúng ta có những giải pháp ứng dụng, kiểm soát rủi ro

tín dụng được đề cập trong chương III.

Bằng phương pháp hồi quy Binary Logistic (Logit) để đo lường các yếu

tố tác động đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của các doanh nghiệp trên địa bàn

TP.HCM và sử dụng dữ liệu của 176 công ty cổ phần trên sàn chứng khoán từ năm

2008 đến năm 2013, gồm 1056 mẫu quan sát, kết quả mô hình đã đưa ra các yếu tố

quan trọng tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp (với mức ý nghĩa <0,05).

Từ đó, một doanh nghiệp có một dòng tiền tự do dồi dào, tỷ suất sinh lợi

trên vốn chủ sở hữu và tài sản lớn thì có khả năng trả nợ tốt. Bên cạnh đó, một

doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính càng cao, vốn lưu động lớn thì có khả năng trả

nợ thấp hơn.

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY

CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP. HỒ CHÍ MINH

3.1 Giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng của ngân hàng và nâng cao khả

năng trả nợ vay của doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM

Đối với các doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM 3.1.1

Khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp trên địa bàn TP.HCM còn nhiều bất

cập, trong đó nguyên nhân tình hình tài chính của doanh nghiệp đóng vai trò quan

trọng. Do vậy phải nâng cao năng lực tài chính ở bản thân mỗi doanh nghiệp. Tổ

chức quản lý nguồn vốn trong doanh nghiệp và vốn vay ảnh hưởng trực tiếp đến kết

quả kinh doanh và khả năng tồn tại của doanh nghiệp. Đề tài xin được đưa ra một số

gợi ý sau:

- Để thu hút nhà đầu tư như ngân hàng và các tổ chức khác đầu tư vào công ty

tiến hành sản xuất kinh doanh và mở rộng sản xuất, doanh nghiệp cần minh bạch tài

chính, kiểm toán báo cáo tài chính hàng năm, cần hiểu rõ hơn về tài sản đảm bảo,

tài sản thế chấp, những nghĩa vụ cần thiết khi sử dụng vốn vay và trách nhiệm trả

nợ.

- Doanh nghiệp cũng cần phải tìm hiểu và áp dụng một cách có hiệu quả đòn

bẩy tài chính linh hoạt tùy theo từng giai đoạn phát triển của doanh nghiệp. Một

khoản nợ hợp lý sẽ giúp doanh nghiệp duy trì một đòn bẩy tài chính hợp lý để từ đó

kinh doanh hiệu quả hơn. Nợ cũng có thể đưa doanh nghiệp đến phá sản nếu không

sử dụng nợ vay tốt để đảm bảo trang trải được hoạt động kinh doanh và trả nợ vay.

Do vậy, một doanh nghiệp có thể được cấp tín dụng khi có một tình hình kinh

doanh và sử dụng nợ hiệu quả.

- Doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên có trình độ nhất định để quản lý và sử

dụng vốn vay. Thông thường, một doanh nghiệp có khả năng sử dụng vốn vay tốt

do người giám đốc tài chính có khả năng quản lý và dự đoán tình hình tài chính của

doanh nghiệp giúp cho đòn bẩy tài chính được sử dụng hiệu quả, dòng tiền sinh ra

trong hoạt động sản xuất kinh doanh dồi dào, có khả năng huy động vốn vay trong

lúc doanh nghiệp cần.

- Các doanh nghiệp cần phải xem xét tính khả thi và hiểu quả đạt được của

từng công trình để đầu tư vốn có hiệu quả, có lợi ích kinh tế cao. Muốn vậy, doanh

nghiệp cần phải thẩm định thực tế công trình, phân tích tình hình doanh thu, lợi

nhuận có thể đạt được trong tương lai của từng công trình qua từng năm. Theo dõi

sát sao tình hình kinh tế, những rủi ro có thể ảnh hưởng đến tiến độ công trình cũng

như ảnh hưởng đến lợi nhuận tương lai của nó để đưa ra các biện pháp xử lý kịp

thời.

- Việc sử dụng vốn trong từng công trình cũng cần phải sử dụng vừa đủ, tránh

huy động bừa bãi, làm tăng chi phí và phản ánh tình hình sử dụng vốn vay không

tốt. Doanh nghiệp sử dụng vốn hiệu quả sẽ làm tăng hiệu quả kinh doanh của doanh

nghiệp.

- Doanh nghiệp cần tập trung vào những dự án có hiệu quả và không ôm đồm

quá nhiều dự án, tránh sử dụng vốn kém hiệu quả trong khi vẫn phải trả lãi hàng

tháng.

- Doanh nghiệp cũng nên tập trung vào sản xuất các loại mặt hàng thế mạnh,

các quy mô doanh nghiệp muốn mở rộng cần phải có một chiến lược cụ thể, không

nên đầu tư tràn lan, dễ lãng phí vốn vay.

Đối với các ngân hàng 3.1.2

- Tiếp thu các phần mềm kỹ thuật cao trong hệ thống ngân hàng, chia sẻ thông

tin giữa các ngân hàng với nhau, tránh trường hợp khách hàng vay ở ngân hàng này

để trả nợ cho ngân hàng khác… tránh cho vay các doanh nghiệp mất khả năng thanh

toán.Giám sát việc triển khai và ứng dụng xếp hạng tín dụng trong hoạt động để

giảm thiểu rủi ro nhằm đảm bảo hệ thống xếp hạng tín dụng không ngừng được

hoàn thiện và nâng cao chất lượng, đòi hỏi nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin

để đảm bảo hệ thống vận hành có hiệu quả. Định kỳ hoặc đột xuất kiểm tra việc

tuân thủ các quy định xếp hạng tín dụng, đảm bảo chất lượng thông tin đầu vào

nhằm ngăn ngừa những sai sót do vô tình hay cố ý đánh giá khách hàng theo ý kiến

chủ quan của một, hay nhóm người, làm sai lệch kết quả xếp hạng, dẫn đến các

quyết định cho vay không chuẩn.

- Ngân hàng cần xác định các hệ số an toàn nợ đối với từng doanh nghiệp.

Dựa vào quy mô tài chính, năng lực tài chính, uy tín, mức độ tín nhiệm, giá trị tài

sản đảm bảo, ngân hàng quy định hệ số an toàn nợ đối với từng doanh nghiệp.

Ngoài ra, cần quy định tỷ lệ cấp tín dụng tối đa đối với từng phương án kinh doanh

và yêu cầu doanh nghiệp tham gia vốn tự có vào phương án kinh doanh, đồng thời

vốn tự có phải được giải ngân qua tài khoản mở tại ngân hàng cho vay để kiểm

chứng vốn đối ứng.

- Đối với các khoản nợ có chất lượng kém, những khoản nợ vào nhóm 2, ngân

hàng cần sớm phân tích nguyên nhân để có biện pháp khắc phục, không để kéo dài

thời gian quá hạn, dễ dẫn đến nguy cơ nợ xấu. Yêu cầu xử lý sớm nợ nhóm 2 đòi

hỏi ngân hàng phải kiểm tra trực tiếp và thu thập thông tin, nguyên nhân dẫn đến

chậm trả nợ khách hàng như lỗ do một thương vụ thất bại, mất thị trường, sản phẩm

hỏng không bán được hay các nguyên nhân sâu xa khác như thiếu vốn chủ sở hữu,

thanh khoản kém, đầu tư tràn lan, sai mục đích… để có những biện pháp xử lý kịp

thời.

- Tái cơ cấu ngân hàng một biện pháp hữu hiệu trong tình hình nước ta, các tổ

chức tín dụng mọc lên như nấm nhưng không có hiệu quả cao. Ngân hàng là chủ thể

cung cấp vốn cho doanh nghiệp và cho nền kinh tế, vì thế dòng vốn lưu thông sẽ

không đạt hiệu quả nếu ngân hàng hoạt động không hiệu quả.

- Bên cạnh đó, cần khuyến khích các ngân hàng tiếp tục đẩy mạnh cho vay đối

với một số lĩnh vực ưu tiên hiện nay, như cho vay nông nghiệp, nông thôn, cho vay

doanh nghiệp nhỏ và vừa, cho vay công nghiệp hỗ trợ và xuất khẩu. Bổ sung thêm

lĩnh vực ưu tiên đối với những doanh nghiệp sử dụng nhiều lao động và cho vay có

tác dụng kích cầu thị trường để giảm tồn kho cho doanh nghiệp (như cho vay mua

nhà, cho vay xây dựng nông thôn mới...) và các doanh nghiệp ứng dụng công nghệ

cao trong sản xuất và bảo vệ môi trường.

- Tạo chu trình khép kín cho sự tham gia của vốn tín dụng ngân hàng vào

chuỗi liên kết sản xuất - thu mua - tiêu thụ sản phẩm nhằm góp phần nâng cao chất

lượng tín dụng, giảm nợ xấu của hệ thống các ngân hàng (thông qua việc đưa ra các

sản phẩm tín dụng như cho vay theo chuỗi của người nuôi, thu mua, chế biến thuỷ

sản xuất khẩu, cho vay liên kết giữa chủ đầu tư bất động sản với nhà thầu xây dựng,

người cung cấp vật liệu xây dựng và người mua nhà...). Tăng cường kiểm soát mục

đích vay vốn và công tác thanh tra, giám sát việc sử dụng vốn vay của khách hàng.

- Để thu hồi khoản cho vay nhanh chóng, ngân hàng cần thẩm định khả năng

thanh toán của doanh nghiệp bằng báo cáo tài chính đã được kiểm toán, sổ sách,

giấy tờ chứng minh tính hiệu hữu của tài sản trong doanh nghiệp. Ngăn chặn các rủi

ro tín dụng, ngân hàng cần phải đánh giá tính thanh khoản của tài sản đảm bảo.

- Cung cấp theo nhiều dịch vụ cho doanh nghiệp: thấu chi, thanh toán liên

ngân hàng, bao thanh toán, cho thuê tủ két…

- Chất lượng của xếp hạng khách hàng phụ thuộc lớn vào mô hình tổ chức và

đội ngũ nhân sự của chính ngân hàng. Vì thế, việc hoàn thiện mô hình tổ chức theo

hướng tuân thủ các nguyên tắc về quản trị doanh nghiệp, đảm bảo phân tách rõ

trách nhiệm giữa các bộ phận liên quan trong việc quản lý rủi ro; tránh xung đột lợi

ích là vấn đề cốt lõi để giảm thiểu nợ xấu nảy sinh trong hoạt động tín dụng..

- Ngân hàng cần theo dõi tình hình sử dụng vốn vay theo đúng mục đích vay

ban đầu tránh tình trạng sai mục đích, đầu tư không hiệu quả.

- Ngân hàng cần tìm mọi biện pháp để thanh lý tài sản, phát mãi tài sản đảm

bảo của các khoản nợ xấu để thu hồi nợ.

- Chủ động phối hợp khách hàng thực hiện cơ cấu lại nợ, giãn thời gian trả nợ

đối với những khách hàng có khó khăn tài chính tạm thời nhưng có triển vọng kinh

doanh khi giải quyết được nợ xấu; Tiếp tục giảm lãi suất xuống để thực hiện các

khoản cho vay mới, giúp doanh nghiệp giảm chi phí đầu vào, bán được hàng, có

điều kiện trả nợ ngân hàng.

Đối với Nhà nước 3.1.3

- Từ những thực trạng trên, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã chỉ đạo các tổ

chức tín dụng, tạo điều kiện thuận lợi nhất cho các doanh nghiệp vay vốn phát triển

sản xuất kinh doanh, hạ dần lãi suất cho vay. Bộ Tài chính, Bộ Công Thương, Bộ

Tài nguyên và Môi trường cũng đã có nhiều văn bản chỉ đạo các cơ quan chức năng

tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp bằng các giải pháp về thuế, tạo thuận lợi cho

doanh nghiệp xuất nhập khẩu, doanh nghiệp thuê đất. Bộ Tài chính đề xuất gia hạn

thời hạn nộp thuế không quá 60 ngày đối với số tiền thuế giá trị gia tăng (GTGT)

của máy móc, thiết bị nhập khẩu để tạo tài sản cố định của dự án đầu tư mà tổng giá

trị nhập khẩu từ 100 tỷ đồng trở lên. Đồng thời, gia hạn thời hạn nộp thuế tối đa

không quá 2 năm đối với doanh nghiệp thực hiện dự án đầu tư bằng nguồn ngân

sách nhà nước (NSNN) mà NSNN chậm thanh toán. Bộ Tài chính cũng đề xuất bổ

sung ưu đãi thuế thu nhập doanh nghiệp (TNDN) đối với doanh nghiệp thực hiện

đầu tư trong các khu công nghiệp thuộc các thành phố, quận mới được thành lập.

- Công ty Quản lý tài sản VAMC đã được thành lập trong năm nhưng còn

nhiều hạn chế. Do vậy, Nhà nước ta cần phải xây dựng quy chế tiếp nhận và giải

quyết nhanh chóng các đơn khiếu nại về các hành vi phạm pháp trong thu, mua nợ;

đảm bảo nguyên tắc minh bạch thông qua việc công khai các quy định về thu, mua

nợ; đặc biệt là xây dựng đường dây nóng để giải đáp các mắc thắc trong các quy

định thu, mua nợ và giải quyết các bức xúc liên quan tới thu, mua nợ và để tiếp

nhận các góp ý của mọi người về việc hoàn thiện hệ thống thu, mua nợ. Đường dây

nóng là một biện pháp quan trọng để Nhà nước nâng cao hiệu quả hoạt động thu,

mua nợ, thể hiện kiên quyết của Nhà nước trong vấn đề này và nâng cao niềm tin

của xã hội đối với quyết tâm này của Nhà nước

- Bên cạnh đó, ngân hàng nhà nước cần có những quy định bắt buộc các ngân

hàng thương mại cung cấp đầy đủ thông tin và số liệu khách hàng vay vốn tại ngân

hàng mình để trung tâm CIC có thể xử lý và cung cấp số liệu kịp thời cho các ngân

hàng thương mại khác trong hệ thống. Các thông tin cung cấp cũng cần đa dạng,

không chỉ ở báo cáo tài chính mà còn các thông tin nợ quá hạn, trách nhiệm nợ và

tình hình công ty mẹ ở nước ngoài giúp phân loại đúng tình hình doanh nghiệp và

giúp các ngân hàng thẩm định tốt rủi ro tín dụng và phân loại nợ tốt hơn, nhanh hơn

và hạn chế rủi ro ở mức thấp nhất.

3.2 Hạn chế của đề tài

Mô hình đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh

nghiệp trên địa bàn TPHCM chưa thật sự có ý nghĩa nghiên cứu khi chưa phân loại

được khả năng trả nợ tốt và không tốt đối với các doanh nghiệp trên địa bàn

TP.HCM. Điều này cho thấy rằng còn nhiều yếu tố tác động lên khả năng trả nợ của

doanh nghiệp nhưng vẫn chưa được đưa vào mô hình cho phù hợp.

Dữ liệu thu thập đưa vào mô hình là những công ty cổ phần có báo cáo tài

chính minh bạch và được công bố đại chúng, có sự kiểm duyệt của Ủy ban chứng

khoán. Mục đích của các công ty cổ phần công bố rộng rãi tình hình kinh doanh để

huy động vốn và vay vốn ngân hàng được dễ dàng. Những công ty này thường cho

thấy một khả năng kinh doanh tốt, một khả năng kiếm lời và trả nợ cho các nhà đầu

tư. Do vậy,các doanh nghiệp không công khai báo cáo tài chính vẫn còn tiềm ẩn

nhiều rủi ro tín dụng với ngân hàng mà trong mô hình nghiên cứu này chưa đề cập

tới. Bài nghiên cứu cần mở rộng phạm vi nghiên cứu đối với các công ty trách

nhiệm hữu hạn và các loại hình doanh nghiệp khác.

Bài nghiên cứu này chỉ xét các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay

ngân hàng của các doanh nghiệp trong địa bàn TP.HCM nên hoàn toàn chưa phù

hợp với các địa bàn khác trên cả nước. Kết quả nghiên cứu chỉ là một cơ sở tham

khảo khi xét phạm vi trên toàn đất nước Việt Nam hay các địa phương khác.

Do phần dữ liệu được thu thập trong vòng 6 năm, dữ liệu thu thập các nhóm

nợ của từng công ty theo hệ thống CIC (chỉ tính nhóm nợ trong thời điểm hiện tại)

của 176 công ty là quá khó khăn cho học viên. Học viên không phải nhân viên trong

ngành ngân hàng nên những thông tin liên quan đến nhóm nợ là những bí mật của

doanh nghiệp không dễ dàng khai thác. Vì vậy, theo các nhìn của học viên là sử

dụng thiện chí trả lãi vay của từng doanh nghiệp để kỳ vọng rằng, doanh nghiệp có

thiện chí trả lãi cũng sẽ có thiện chí trả nợ cho ngân hàng.

Do hạn chế về thời gian thu thập dữ liệu nghiên cứu, bài nghiên cứu đã bỏ

qua các yếu tố kinh tế vĩ mô (lạm phát, tăng trưởng kinh tế…) khi xét các yếu tố

ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp. Mô hình chỉ có ý

nghĩa đối với các doanh nghiệp xét trong điều kiện kinh tế 2008-2013, chưa xác

định được mức ý nghĩa đối với các điều kiện kinh tế vĩ mô khác. Vì vậy, bài nghiên

cứu tiếp theo cần mở rộng phạm vi nghiên cứu xem xét các ảnh hưởng của kinh tế

vĩ mô, điều này cần dữ liệu trải rộng và lớn hơn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 đưa ra các giải pháp giúp các doanh nghiệp tại TP.HCM cũng như

tại Việt Nam hoàn thiện hơn chính sách cải thiện tình hình kinh doanh của doanh

nghiệp nhằm thu hút đầu tư và nâng cao khả năng trả nợ vay một cách hiệu quả, tối

đa hóa lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh.

Chương này cũng trình bày một số góp ý với hệ thống ngân hàng Việt Nam

ngày càng hiệu quả hơn, hệ thống pháp lý cần được cải thiện để doanh nghiệp có

thể tiếp cận vốn nhanh chóng, kịp thời.

Bên cạnh đó, đề tài cũng đưa ra một số hạn chế của nghiên cứu. Kết quả của

mô hình cũng cho thấy rằng cần kết hợp các yếu tố của nền kinh tế vĩ mô và mở

rộng dữ liệu trên phạm vi toàn đất nước Việt Nam để có cái nhìn tổng quát hơn và

tính ứng dụng cao hơn của mô hình

KẾT LUẬN

Khả năng trả nợ của doanh nghiệp theo mô hình nghiên cứu trên bị ảnh

hưởng bởi những yếu tố như tương qua nghịch với đòn bẩy tài chính hay cách sử

dụng nợ vay, tương quan thuận với dòng tiền tự do trong doanh nghiệp, tương quan

thuận với ROE và ROA, tương qua nghịch với vốn lưu chuyển. Để xây dựng mô

hình đo lường khả năng trả nợ của doanh nghiệp còn có nhiều khó khăn và hạn chế,

đó là những vấn đề của kinh tế vĩ mô chưa tính vào phạm vi nghiên cứu của đề tài,

dữ liệu chưa xét trong một phạm vi rộng lớn toàn lãnh thổ Việt Nam, các công ty là

cổ phần và được công bố báo cáo tài chính đã kiểm toán sáu tháng một lần. Lựa

chọn một khoản nợ vay tối ưu nhằm đẩy mạnh tỷ suất sinh lời cao, điều hòa dòng

tiền trong doanh nghiệp và quản lý vốn một cách hiệu quả là những biện pháp

không những cải thiện hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp, tác động đến năng

lực kinh doanh của doanh nghiệp trong môi trường gay gắt hiện nay, mà còn làm

giảm gánh nặng nợ xấu cho nền kinh tế.

Mặc dù, nghiên cứu đã lượng hóa được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng

trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp nhưng vẫn cần những câu hỏi nghiên cứu

sâu hơn: cần những nhân tố quan trọng nào chưa đưa vào tổng thể, mô hình này có

áp dụng trên tổng thể, áp dụng mô hình này có lợi thế gì so với các mô hình nghiên

cứu khác.

Chặng đường phía trước của cả nền kinh tế Việt Nam nói chung và các ngân

hàng nói riêng sẽ vẫn còn nhiều gian nan thử thách khi năm 2014 được dự báo vẫn

là một năm vượt khó. Tình hình ngân hàng vẫn còn rất nhiều khó khăn khi hậu quả

của nợ xấu trong giai đoạn trước vẫn còn là một vấn đề nhức nhối. Trong năm 2013,

công ty Quản lý tài sản VAMC đã được thành lập và tiến hành mua nợ xấu nhưng

còn nhiều khó khăn. Những xúc tiến của Nhà nước ta nhằm kích thích doanh nghiệp

tiếp cận với vốn vay, và giải băng tình hình bất động sản cũng còn khá nhiều gian

nan. Do đó, việc minh bạch tài chính,kế hoạch sử dụng vốn, dòng tiền, đòn bẩy tài

chính mang lại hiệu quả tốt trong kinh doanh là một trong những vấn đề thiết

yếucủa từng doanh nghiệp.

Vì vậy, sự quan trọng trong việc thẩm định được một doanh nghiệp có khả

năng trả nợ hay không giúp cho ngân hàng có những quyết định cho vay đúng đắn,

giảm thiểu rủi ro tín dụng, đẩy nhanh tình hình giải quyết vấn đề nợ xấu là vô cùng

cần thiết trong giai đoạn hiện nay.

Qua đây, học viên cũng đã nhận thấy mối quan hệ khắng khít giữa doanh

nghiệp và ngân hàng, giữa mỗi thành phần kinh tế với nhau. Giải quyết nợ xấu

không phải chỉ là nhiệm vụ của Nhà nước, ngân hàng mà còn là nhiệm vụ chung tay

góp sức của từng doanh nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

1. Cổng thông tin dữ liệu tài chính – chứng khoán Việt Nam (www.cafef.vn),

báo cáo tài chính có kiểm toán của các doanh nghiệp trên sàn từ năm 2008

đến 2013, www.vndirect.com.vn, www.cophieu68.vn

2. Lê Khương Ninh, 2012, Khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp ở

thành phồ Cần Thơ, tạp chí công nghệ Ngân Hàng số 76, tháng 7/2012.

ít xáo trộn, nhiều đổi thay _ 3. Minh Đức,2013,Ngân hàng 2013:

www.vneconomy.vn

4. Nguyễn Đăng Đờn, 2009, Nghiệp vụ ngân hàng thương mại, nhà xuất bản

Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

5. Nguyễn Thị Mùi,2012, Thực trạng nợ xấu tại Việt Nam và giải pháp tháo

gỡ, www.tapchitaichinh.vn.

6. Nguyễn Minh Kiều, 2009, Tài chính doanh nghiệp căn bản, Nhà xuất bản

Thống kê.

7. Nguyễn Đình Hiếu, 2010, Phân tích tình hinh sử dụng nợ vay của các công

ty cổ phần tại Thành phố Hồ Chí Minh, luận văn thạc sĩ.

8. Nguyễn Đắc Hưng, 2012, Phân tích nguyên nhân để có giải pháp phù hợp cơ

cấu lại hệ thống ngân hàng thương mại ở nước ta hiện nay, Tạp chí Nghiên

cứu Kinh tế 2 (405), tr 28 – 35.

9. Ngân hàng Nhà Nước, 2005, Quyết định 493/3005/QĐ – NHNN ngày 22

tháng 4 năm 2005, về ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử

dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ

chức tín dụng.

10. Phạm Lê Hồng Nhung, hướng dẫn thực hành SPSS 16.0

11. Phạm Trí Cao, Giáo trình Kinh tế Lượng Ứng Dụng, Đại Học Kinh Tế

Tp.HCM, 2010

12. Trịnh Thanh Huyền, Những mảng màu sáng tối hoạt động ngân hàng 2013,

www.vietinbank.vn

13. Trần Huy Hoàng, 2010, Quản trị ngân hàng, Nhà xuất bản Lao Động

tin và Dự Báo Kinh tế Xã Hội Quốc Gia 14. Trung Tâm Thông

www.ncseif.gov.vn

15. Võ Thị Thúy Hằng, 2012, Nghiên cứu cấu trúc tài chính ảnh hưởng đến nợ

vay ngân hàng của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng

khoán Thành phố Hồ Chí Minh, luận văn thạc sĩ.

B. TÀI LIỆU NƯỚC NGOÀI

16. Basel Committee on Banking Supervision, 2005, International convergence

of Capital Measurement and Capital Standards.

17. Beattie, V., Gooddacre, A. & Thomson, S. 2006, Corporate financing

decisions: UK survey evidence. Journal ofBusiness Finance and Accounting

33(9-10):pp. 1402-1434.

18. Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010), A parsimonious default

prediction model for Italian SMEs, Banks and Bank Systems, Volume 5,

Issue 4, 2010.

19. Jarko Fidrmuc, Christa Hainz, Default rates in the loan market for SMEs:

Evidence from Slovakia, Economic Systems 34 (2010),133–147.

20. Louis H. Amato, Christie H. Amato,Firm size, strategic advantage, and

profit rates in US retailing, Journal of Retailing and Consumer Services 11

(2004) 181–193.

21. Michael C. Jensen 1986, Agency Costs of Free Cash Flow,Corporate

Finance, and Takeovers, American Economic Review, May 1986, Vol. 76,

No. 2, pp. 323-329.

22. Marco Bigelli và Javier Sánchez- Vidal 2012, Corporate financing decisions:

UK survey evidence. Journal ofBusiness Finance and Accounting33(9-

10):pp. 1402-1434.

23. Pablo de Andr´es Alonso, F´elix J. L´opez Iturriaga, Juan A. Rodr´ıguez

Sanz, Eleuterio Vallelado Gonz´alez, Determinants of Bank Debt in a

Continental Financial System: Evidence from Spanish Companies, The

Financial Review 40 (2005) 305 – 333.

24. Robert Petrunia, 2007, Persistence of initial debt in the long-term

employment dynamics of new firms,Canadian Journal of Economics, Vol.

40, No. 3.

25. Robert Watson and Nick Wilson, 2002, Small and Medium Size Enterprise

Financing: A Note on Some of the Empirical Implications of a Pecking

Order, Journal of Business Finance & Accounting, 29(3) & (4)

Luận văn thạc sĩ Kinh tế: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

ĐỖ THỊ MAI HOA

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ

NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

ĐỖ THỊ MAI HOA

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ

NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TS.NGUYỄN HỮU HUY NHỰT

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

LỜI MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN

KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA DOANH NGHIỆP VÀ

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

3

’ Z

’’

NV ngắn hạn (tạm thời)

TÀI SẢN NGẮN HẠN

NỢ DÀI HẠN

NV dài hạn (TX)

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY NGÂN HÀNG CỦA

CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP.HCM.

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY

CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN ĐỊA BÀN TP. HỒ CHÍ MINH

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Có thể bạn quan tâm

Bài tập lớn: Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh tế

Các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời tại các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Luận văn Thạc sĩ: Chế tạo và nghiên cứu tính chất điện, từ của vật liệu multiferroic Ba₀.₇Ca₀.₃TiO₃/ NiFe₂O₄

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu vật liệu biến hóa dạng chuỗi một chiều chế tạo từ kim loại đồng trên đế FR-4 hoạt động tại tần số MHz ứng dụng trong truyền năng lượng không dây

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng tác động tới môi trường biển của việc xả nước thải từ sự cố nhà máy điện hạt nhân Fukushima sử dụng công cụ ERICA

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mô hình đầu dò nơtron và gamma sử dụng nhấp nháy EJ-276 ghép nối với mảng nhân quang silicon

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng ảnh hưởng của bức xạ ion hóa đến sức khỏe cư dân khu vực mỏ đất hiếm Đông Pao, xã Bản Hon, huyện Tam Đường, tỉnh Lai Châu

Luận văn Thạc sĩ: Sử dụng phương pháp nhiễu xạ neutron khảo sát cấu trúc tinh thể và pha trật tự từ trong vật liệu Pr2FeCrO6

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu phân lập, xác định cấu trúc và hoạt tính ức chế NO của các hợp chất thứ cấp từ chủng vi nấm biển Aspergillus sp. CL251

Luận văn Thạc sĩ: Phân tích một số hợp chất bisphenol thôi nhiễm từ bao bì nhựa lên một số mẫu thực phẩm nền tinh bột

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá hoạt tính kháng khuẩn, kháng nấm của loài hoa mộc (Osmanthus fragrans (Thunb.) Lour.) ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá tác dụng kháng viêm của loài côi Turpinia montana (Blume) Kurz

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đặc trưng tính chất vật liệu composite có cấu trúc nano chitosan–cyclodextrin/TiO₂–Ag

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chế tạo và khảo sát một số tính chất của màng phủ trên cơ sở nhựa epoxy gốc nước và khung cơ kim - ZIF

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất napthoquinone chứa nguyên tố flo bằng phản ứng đa thành phần

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu điều chế vật liệu Bioglass và tổ hợp lai với polymer ALG-F127 định hướng ứng dụng trong điều trị nội nha

Luận văn Thạc sĩ: Khảo sát thành phần hóa học và hoạt tính ức chế enzyme α-glucosidase trên một số hợp chất phân lập từ thịt quả bình bát nước (Annona glabra L.).

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đánh giá hoạt tính chống ung thư của hợp chất lai chứa khung tetrahydro-β-carboline và imidazo[1,5-a]pyridine

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất của benzazole

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chiết tách lignin từ vỏ sầu riêng Ri6 (Durio zibethinus Murr.) và tổng hợp vật liệu biocomposite định hướng ứng dụng trong bảo quản sau thu hoạch

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách