CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng
Khả năng trả nợ của khách hàng trong quan hệ tín dụng ngân hàng là việc đánh giá khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ đúng hạn Các ngân hàng thường xác định khả năng này dựa trên tiêu chí như năng lực tài chính, lịch sử tín dụng và uy tín thanh toán của khách hàng Hiện nay, khái niệm “khả năng trả nợ” chưa được thống nhất, nhưng khách hàng được phân loại thành hai nhóm: “không có khả năng trả nợ” và “có khả năng trả nợ”.
Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), "nợ xấu" được định nghĩa là các khoản vay quá hạn lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc đồng ý trả chậm theo thỏa thuận Ngoài ra, nợ xấu còn bao gồm các khoản cần thanh toán đã quá hạn 90 ngày nhưng có khả năng không được thanh toán đầy đủ.
Theo tài liệu của Ủy Ban Basel về Giám sát Ngân hàng năm 2006, "default-không có khả năng trả nợ" được định nghĩa là tình trạng của khách hàng vay vốn khi không thể thực hiện đầy đủ nghĩa vụ thanh toán đúng hạn, không tính đến việc ngân hàng xử lý tài sản để thu hồi nợ Ngoài ra, những khách hàng có khoản nợ xấu với thời gian quá hạn trên 90 ngày cũng được xem là rơi vào tình trạng này.
Tại Việt Nam, quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN, có hiệu lực từ ngày 15/05/2005, quy định về phân loại nợ và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng Văn bản cập nhật mới nhất là số 22/VBHN-NHNN, ban hành ngày 04/06/2014, đã sửa đổi một số nội dung về phân loại nợ Theo đó, các tổ chức tín dụng (TCTD) thực hiện phân loại nợ theo năm nhóm chính.
Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm:
Các khoản nợ trong hạn và TCTD đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn;
Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày mà tổ chức tín dụng (TCTD) đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi sẽ được xử lý theo quy định, đảm bảo việc thu hồi gốc và lãi đúng thời hạn còn lại.
Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm:
Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày;
Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu yêu cầu tổ chức tín dụng phải đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng là doanh nghiệp hoặc tổ chức Hồ sơ đánh giá này cần xác định khả năng trả đầy đủ nợ gốc và lãi đúng hạn cho khoản nợ được điều chỉnh lần đầu.
Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:
Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;
Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, trừ các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu phân loại vào nhóm 2
Các khoản nợ đƣợc miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng;
Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm:
Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;
Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ đƣợc cơ cấu lại lần đầu;
Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai;
Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm:
Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày;
Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ đƣợc cơ cấu lại lần đầu;
Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ đƣợc cơ cấu lại lần thứ hai;
Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chƣa bị quá hạn hoặc đã quá hạn;
Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý
Dựa trên các quy định của Việt Nam và quốc tế, Bảng 2.1 thể hiện mối quan hệ giữa khả năng trả nợ và kết quả phân loại nợ của khách hàng.
Bảng 2.1: Mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của khách hàng và kết quả phân loại nợ
STT Khả năng trả nợ Thực trạng thanh toán nợ vay
Kết quả phân loại nợ
- Không có nợ quá hạn
2 Không có khả năng - Nợ quá hạn > 90 ngày
(Nguồn: Tổng hợp dựa theo quy định trong tài liệu Basel, IME)
2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp 2.2.1 Đặc điểm liên quan đến khách hàng doanh nghiệp
2.2.1.1 Tình hình năng lực tài chính của khách hàng
Năng lực tài chính của doanh nghiệp được thể hiện qua các chỉ tiêu như tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và giá trị thị trường Nghiên cứu về rủi ro tín dụng cho thấy các chỉ số tài chính là công cụ hiệu quả để đo lường khả năng trả nợ của các doanh nghiệp Hệ số khả năng thanh toán và chỉ số lợi nhuận là những chỉ số phổ biến, đã chứng minh tính hiệu quả trong việc đánh giá rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian.
Theo Beaver (1966), tỷ số tài chính có thể dự đoán thất bại của doanh nghiệp ít nhất 5 năm trước khi xảy ra, và việc phân tích các chỉ số tài chính rất hữu ích trong việc dự đoán này Altman (1968) cũng chỉ ra rằng việc kết hợp phân tích chỉ số tài chính vào mô hình nghiên cứu giúp xác định tác động đáng kể của năng lực tài chính đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, có thể dự đoán trong vòng 1 năm trước khi mất khả năng thanh toán Các chỉ số tài chính thường được phân loại thành 4 nhóm chính: cơ cấu tài sản – nguồn vốn, lợi nhuận, hiệu quả hoạt động kinh doanh và khả năng thanh toán.
Doanh nghiệp mới thành lập thường có quy mô nhỏ và đối mặt với rủi ro cao hơn so với các doanh nghiệp lớn Nguyên nhân chủ yếu là do ban điều hành của các doanh nghiệp nhỏ thường thiếu kinh nghiệm và kiến thức về ngành, cùng với tiềm lực tài chính hạn chế, khiến họ dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường Ngược lại, doanh nghiệp lớn đã có nhiều năm hoạt động, sở hữu dòng tiền ổn định và lợi nhuận tích lũy, đồng thời thường xuyên công bố thông tin, giúp họ dễ dàng tiếp cận các nguồn vốn lớn và dài hạn hơn.
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm hiện nay chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ vay của các doanh nghiệp Ohlson (1980) đã sử dụng quy mô doanh nghiệp, được đo lường qua tổng tài sản, làm biến độc lập trong mô hình nghiên cứu của mình, và kết quả cho thấy mối liên hệ rõ ràng giữa quy mô doanh nghiệp và khả năng thanh toán nợ.
Các doanh nghiệp nhỏ thường đối mặt với nguy cơ vỡ nợ cao hơn do môi trường thông tin bất cân xứng giữa khách hàng và ngân hàng, theo Cassar (2004) Để được cấp tín dụng, các doanh nghiệp nhỏ gặp nhiều khó khăn hơn và tài sản của họ thường có giá trị thấp, gây bất lợi trong việc chứng minh khả năng thực hiện cam kết H.Amato và Christie H.Amato (2004) cho rằng quy mô doanh nghiệp tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ, trong khi nghiên cứu của Amato & Furfine (2004) chỉ ra rằng doanh nghiệp nhỏ phải chịu rủi ro cao hơn so với doanh nghiệp lớn.
2.2.1.2 Tình hình phi tài chính của khách hàng
Nghiên cứu của Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Thanh Nam (2013) chỉ ra rằng số năm hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận các khoản vay ngân hàng ngắn hạn, với các doanh nghiệp lâu năm thường có kinh nghiệm dày dạn trong ngành Robert Petrunia (2007) cũng nhấn mạnh rằng doanh nghiệp lâu năm không chỉ am hiểu sâu sắc về thị trường mà còn dễ dàng thích ứng với biến động, nhờ vào mạng lưới đối tác ổn định và tiềm lực tài chính mạnh mẽ từ nhà cung cấp Thực tế cho thấy, những doanh nghiệp có thời gian hoạt động lâu dài thường sở hữu thị phần và lượng đối tác ổn định hơn, dẫn đến doanh thu và lợi nhuận có xu hướng ổn định hơn, từ đó tích cực ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của họ.
2.2.2 Đặc điểm liên quan đến khoản vay
Tài sản bảo đảm (TSBĐ) trong tín dụng ngân hàng là phần tài sản mà ngân hàng có quyền xử lý khi khách hàng không thể trả nợ hoặc bị phá sản TSBĐ đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ quyền lợi của ngân hàng và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Theo quan điểm truyền thống, ngân hàng thường yêu cầu tài sản bảo đảm cao hơn từ các KHDN có khả năng trả nợ kém để giảm thiểu rủi ro trong việc thu hồi vốn vay Ngược lại, ngân hàng có thể chấp nhận mức thế chấp thấp hơn hoặc cho vay tín chấp đối với các doanh nghiệp lớn và uy tín Tuy nhiên, các nghiên cứu như của Manove và Padilla (2001) cho thấy rằng tài sản bảo đảm có thể dẫn đến việc ngân hàng sàng lọc các khoản vay, với giả định rằng khoản vay có tài sản bảo đảm cao sẽ giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng bồi hoàn khi doanh nghiệp không trả nợ Điều này cũng góp phần vào vấn đề không trả nợ của doanh nghiệp, bởi nguồn trả nợ chủ yếu đến từ kết quả hoạt động kinh doanh chính.
Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
Theo hướng dẫn của Ngân hàng Quốc gia Áo về quản lý rủi ro tín dụng, việc đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp có thể áp dụng nhiều mô hình khác nhau, bao gồm cả mô hình định lượng và định tính Các mô hình này thường được sử dụng để đo lường khả năng trả nợ của các doanh nghiệp một cách hiệu quả.
Hình 2.1: Các mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHDN
Nguồn: Guidelines on Credit risk management: Rating Model and Validation –
2.3.1 Mô hình chuẩn đoán (Mô hình Heuristic)
Mô hình chuẩn đoán là phương pháp thu thập và xử lý đánh giá, dự báo thông qua ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học, nhằm đưa ra kết luận và nhận định Dựa trên kinh nghiệm và khả năng dự báo của chuyên gia, mô hình này sử dụng thống kê để phân tích các câu trả lời một cách khoa học, từ đó dự báo khách quan về tình hình hiện tại và tương lai của một lĩnh vực khoa học Mô hình chuẩn đoán được phân loại thành nhiều loại khác nhau.
Bảng câu hỏi đánh giá cổ điển;
Mô hình fuzzy logic Ƣu nhƣợc điểm của mô hình:
Mối quan hệ giữa việc trả nợ và cho vay thường được sử dụng trong các mô hình đánh giá khả năng trả nợ của người đi vay trong tương lai Những mô hình này giúp xác định khả năng tài chính của người vay, từ đó đưa ra các quyết định cho vay chính xác hơn.
Nhược điểm của các mô hình chuẩn đoán là chất lượng phụ thuộc vào kinh nghiệm và độ chính xác của các chuyên gia tín dụng Mức độ tương quan và trọng số của các yếu tố liên quan đến khả năng trả nợ cũng được đánh giá dựa trên kinh nghiệm chủ quan Do đó, việc áp dụng mô hình chuẩn đoán trong nghiên cứu thực tế thường gặp nhiều hạn chế.
2.3.2 Mô hình thống kê (Statistical Models)
Mô hình thống kê là một phương pháp nghiên cứu chính xác, bao gồm quy trình điều tra, tổng hợp, phân tích và dự báo thông tin theo mục tiêu nghiên cứu Đặc điểm nổi bật của mô hình này là khả năng ứng dụng các phương pháp phân tích thống kê đa chiều, lý thuyết điều khiển và lý thuyết dự báo, cùng với việc sử dụng công nghệ trong nghiên cứu Một số mô hình thống kê phổ biến được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu hiện nay.
Mô hình phân tích biệt thức (Dirciminant Analysis models)
Mô hình phân tích biệt thức là một kỹ thuật thống kê giúp phân loại quan sát vào các nhóm định danh dựa trên đặc điểm riêng của chúng Phiên bản đơn giản nhất của mô hình này là xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa các đặc điểm phân biệt tốt nhất giữa các nhóm doanh nghiệp Sự kết hợp giữa các hệ số biệt thức và chỉ số định lượng trong mô hình này được sử dụng để phân loại các trường hợp tốt và xấu.
Mô hình phân tích biệt thức nhằm mục đích phân biệt khách quan và chính xác giữa các doanh nghiệp có nguy cơ vỡ nợ và không có nguy cơ vỡ nợ thông qua hàm biệt thức, sử dụng các biến định lượng từ báo cáo tài chính hàng năm Mục tiêu chính của mô hình này là tìm ra tổ hợp tuyến tính của các biến để phân nhóm doanh nghiệp một cách hiệu quả, đảm bảo rằng các doanh nghiệp trong cùng một nhóm gần nhau nhất và các nhóm được phân biệt rõ ràng Kết quả cuối cùng được chuyển đổi thành hàm biệt thức, hay hệ số Z, để đo lường rủi ro tài chính.
Z: chỉ số đo lường toàn bộ nguy cơ tài chính của doanh nghiệp
V 1 , V 2 , ,V n : các hệ số biệt thức
X 1 , X 2 , …, X n : các chỉ số tài chính
n: số lƣợng các chỉ số tài chính Ƣu nhƣợc điểm của mô hình
Mô hình phân tích biệt thức mang lại nhiều ưu điểm trong XHTD, giúp phân biệt rõ ràng các nhóm KHDN có khả năng trả nợ và không có khả năng trả nợ Hơn nữa, mô hình này được đánh giá là đơn giản và dễ dàng áp dụng.
Mô hình phân tích biệt thức có nhược điểm là chỉ phù hợp cho việc phân tích các chỉ tiêu định lượng, như chỉ tiêu tài chính, mà không hiệu quả trong việc xem xét các chỉ tiêu định tính, tức chỉ tiêu phi tài chính của doanh nghiệp Điều quan trọng đối với các nhà nghiên cứu là phải kiểm định tính thỏa mãn của các giả thiết toán học, đặc biệt là tính phân phối chuẩn của các yếu tố liên quan đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp Nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn không được thỏa mãn, kết quả của mô hình sẽ không tối ưu, ít có ý nghĩa ứng dụng và không đạt được sự công nhận.
Mô hình hồi quy nghiên cứu mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập (Xi), nhằm lượng hóa xác suất trả nợ vay của khách hàng dựa trên các đặc điểm nhất định Hai loại mô hình hồi quy phổ biến là mô hình hồi quy Logit và mô hình hồi quy Probit Tuy nhiên, mô hình hồi quy Probit và các phần mở rộng của nó ít được sử dụng trong nghiên cứu so với mô hình hồi quy Logit.
Mô hình hồi quy Logit là một công cụ định lượng quan trọng, trong đó biến phụ thuộc là biến giả với hai giá trị 0 hoặc 1 Mô hình này hỗ trợ các tổ chức tín dụng (TCTD) trong việc xác định khả năng rủi ro tín dụng của khách hàng dựa trên các yếu tố ảnh hưởng (biến độc lập) Thông qua dữ liệu mẫu nghiên cứu, mô hình có thể ước lượng xác suất trả nợ của từng khách hàng.
Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit là:
Biến phụ thuộc Y: Giá trị nhị phân
Biến độc lập Xi : Giá trị liên tục hoặc rời rạc
Mô hình kinh tế lượng tương ứng thể hiện như sau:
P: xác suất trả nợ của khách hàng
β1, β2, , β k : hệ số của mỗi nhân tố, cần đƣợc ƣớc lƣợng
X1, X2, , Xk: các nhân tố ảnh hưởng
k: số lượng nhân tố ảnh hưởng
Giá trị ước lượng của Y, ký hiệu là Z, được xác định thông qua việc hồi quy Y dựa trên các biến độc lập Từ đó, xác suất trả nợ của khách hàng có khả năng trả nợ (P) được tính theo một công thức cụ thể.
Với e là hằng số Euler (xấp xỉ 2,718) Ƣu nhƣợc điểm của mô hình:
Mô hình hồi quy không yêu cầu các nhân tố đầu vào phải tuân theo phân phối chuẩn, cho phép xử lý các yếu tố nguy cơ phá sản định tính mà không cần biến đổi, điều này mang lại sự linh hoạt trong phân tích (Johnsen & Melicher).
1994) Dữ liệu dù là định tính hay định lƣợng đều có thể đƣợc xử lý mà không gặp phải bất cứ vấn đề nào
Mô hình hồi quy Logit là một phương pháp định lượng hiệu quả, giúp xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các yếu tố, đảm bảo tính khách quan và nhất quán cao Dữ liệu được thu thập từ thông tin công bố của doanh nghiệp, do đó kết quả đạt được có độ tin cậy cao Chính vì vậy, mô hình này đã trở nên phổ biến trong nghiên cứu khoa học và thực tiễn trong những năm gần đây.
Kỹ thuật đo lường trong mô hình hồi quy Logit rất đơn giản và dễ thực hiện thông qua các phần mềm kinh tế lượng chuyên dụng như Eview, SPSS, và STATA Vì vậy, mô hình này thường được áp dụng trong thực tế cho các nghiên cứu về XHTD.
Tổng quan các nghiên cứu trước
Hiện nay, nhiều nghiên cứu định lượng trong và ngoài nước đã ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng từ các tổ chức uy tín như Moody's, Standard & Poor's và Fitch Các nghiên cứu này áp dụng nhiều phương pháp và mô hình khác nhau, với các biến độc lập, đối tượng và thời gian nghiên cứu đa dạng Tác giả sẽ tóm tắt một số công trình nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến vấn đề này.
Bảng 2.2: Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan
TT Tác giả Đối tƣợng nghiên cứu
Phương pháp NC Kết quả nghiên cứu
33 DN nộp đơn xin phá sản trong giai đoạn 1946-
1965 và 33 DN vẫn hoạt động tại thời điểm phân tích năm 1968
Phương pháp phân tích biệt thức với mô hình chỉ số Z- score
Các biến như Vốn lưu động/Tổng tài sản (TTS), Lợi nhuận giữ lại/TTS, EBIT/TTS, Thị giá cổ phiếu/Giá trị ghi sổ của nợ dài hạn, và Doanh thu/TTS đều có ảnh hưởng tích cực đến chỉ số tổng thể (Z).
54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối tại Canada
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến tài chính như tài sản ngắn hạn, nợ ngắn hạn, lợi nhuận trên tổng nợ, và tốc độ tăng trưởng giá trị sổ sách vốn hóa cùng với tốc độ tăng trưởng tài sản đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z).
Biến Tổng nợ/TTS tác động ngược chiều (-) đến chỉ số tổng thể (Z)
600 quan sát từ dữ liệu gồm 35.568 doanh nghiệp vay vốn tại ProCreditBank ở Mỹ từ năm
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc: tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR)
Biến TSBĐ: tỷ lệ TSBĐ càng tăng thì tỷ lệ các khoản vay không hoàn trả càng tăng và ngƣợc lại
Các biến: Loại khách hàng, Số lƣợng nhân viên của khách hàng tác động cùng chiều (+) đến LLR,
Các yếu tố như giá trị khoản vay, thời gian cho vay và tỷ lệ cho vay ảnh hưởng tiêu cực đến LLR, cho thấy rằng khách hàng được cấp tín dụng theo yêu cầu có khả năng trả nợ tốt hơn so với những trường hợp không được cấp tín dụng như mong đợi.
Khoảng 3 triệu dữ liệu quan sát tại các TCTD ở Tây Ban Nha Dữ liệu đƣợc thu thập
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Các khoản vay thế chấp bằng tài sản bảo đảm có tỷ lệ TSBĐ cao sẽ giảm nguy cơ vỡ nợ Ngược lại, các khoản vay với tỷ lệ TSBĐ thấp sẽ tăng nguy cơ này.
TT Tác giả Đối tƣợng nghiên cứu
Phương pháp NC Kết quả nghiên cứu theo từng tháng trong 5 năm:
TSBĐ thấp hơn sẽ có nguy cơ vỡ nợ cao hơn,
Các khoản vay ngắn hạn có nguy cơ vỡ nợ cao nhất và ngƣợc lại đối với các khoản vay dài hạn trên 5 năm,
Khoản vay càng lớn thì nguy cơ vỡ nợ càng thấp
Các DN nhỏ và vừa ở Ý
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Các chỉ tiêu như Nợ dài hạn/TTS, Lợi nhuận trước lãi và thuế/TTS, Vốn chủ sở hữu/TTS và Tổng doanh thu thuần/TTS đều có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, trong khi đó lại có ảnh hưởng tiêu cực đến xác suất trả nợ của họ.
52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở Pakistan, bao gồm 26 công ty phá sản và 26 công ty không phá sản
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến: Doanh thu/TTS, Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Nợ ngắn hạn tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z):
+ Z ≤ -0,724: Công ty phá sản + Z ≥ 0,724: Công ty không phá sản
530 khoản vay bao gồm 229 khoản vay có bảo lãnh và 301 khoản vay không có bảo lãnh của DN có quy mô nhỏ tại CDFIs giai đoạn 2002-2007
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc: Khả năng trả nợ
+ Các biến bao gồm kinh nghiệm quản lý, điểm cá nhân FICO, thời gian kinh doanh tác động cùng chiều
(+) đến khả năng trả nợ,
+ Các biến: Thời gian vay, Tỷ lệ thất nghiệp tác động ngược chiều (-) đến khả năng trả nợ
2011 tại các NHTM Việt Nam
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc: Khả năng không trả đƣợc nợ
Giá trị khoản vay, tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều (+) đến khả năng không trả đƣợc trả nợ của khách hàng
Phân tích hồi quy trên mẫu 290 DN, và kiểm tra lại
Kết hợp phân tích hồi quy
Biến tỷ suất Nợ phải trả/TTS tác động cùng chiều (+) đến rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp,
TT Tác giả Đối tƣợng nghiên cứu
Phương pháp NC Kết quả nghiên cứu
(2013) khả năng dự báo sử dụng 170 DN, các DN này đều đƣợc niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2010-2011 logit và tiếp cận quyền chọn
Các biến: Lợi nhuận sau thuế/VCSH, Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu và Doanh thu/TTS tác động ngược chiều (-) đến rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp
285 khách hàng phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank từ năm
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến như Vốn lưu động trên tổng tài sản (TTS), Lợi nhuận giữ lại trên TTS, Lợi nhuận sau thuế trên TTS, Giá trị vốn hóa thị trường trên tổng nợ phải trả, Tổng nợ phải trả trên TTS, và Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể.
Biến Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị sổ sách có tác động ngược chiều (-) đến chỉ số tổng thế (Z)
60 công ty sản xuất niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE hoặc HNX tại Việt Nam
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến như Vốn lưu động/TTS, Giá trị vốn hóa thị trường/Tổng nợ, Giá trị vốn hóa trên thị trường/Giá trị vốn hóa trên sổ sách, Lợi nhuận ròng/Doanh thu và Lợi nhuận ròng/Tài sản cố định đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z).
Các biến: Lợi nhuận giữ lại/TTS, Lợi nhuận ròng/TTS, Tổng nợ/TTS tác động ngược chiều (-) đến chỉ số tổng thể (Z)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
2.4.1 Nghiên cứu của Altman (1968) và Altman &Lavalle (1981) Đây là mô hình nghiên cứu áp dụng mô hình Z-score để ƣớc lƣợng xác suất khách hàng vỡ nợ của Altman từ năm 1968 đƣợc áp dụng khá phổ biến và rộng rãi Ông đã sử dụng phân tích đa biệt thức và xây dựng phương trình tuyến tính với 5 biến tài chính bao gồm: vốn lưu động/tổng tài sản; lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; lợi nhuận trước thuế trước lãi vay/tổng tài sản; thị giá cổ phiếu/ Giá trị ghi sổ của nợ dài hạn và doanh thu/tổng tài sản, các biến đƣợc đặt trọng số ngẫu nhiên và tổng hợp lại để đƣa ra một điểm số điểm số Z, điểm số Z đƣợc xây dựng với các ngƣỡng phân chia làm căn cứ để phân loại các công ty thành các nhóm hiệu quả và không hiệu quả, từ đó phân loại các công ty thành nhóm vỡ nợ và không vỡ nợ Kết quả ƣớc lƣợng cho thấy rằng 5 biến này đều tác cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z) Tiếp theo, nghiên cứu của Altman & Lavalle (1981), để xây dựng mô hình ƣớc lƣợng xác suất vỡ nợ tại Canada, các tác giả đã sử dụng mô hình chỉ số Z-score với phương pháp phân tích phân biệt thông qua việc sử dụng các số liệu tài chính của 54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối Các tác giả thu đƣợc mô hình cuối cùng với năm chỉ số tài chính từ 11 biến độc lập ban đầu, kết quả thu đƣợc nhƣ sau: các biến Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn; Lợi nhuận/Tổng nợ; Tốc độ tăng trưởng giá trị sổ sách vốn hóa/Tốc độ tăng trưởng tài sản đều tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z) Còn lại biến Tổng nợ/Tổng tài sản cho thấy mối quan hệ nghịch biến (-) với chỉ số tổng thể
2.4.2 Nghiên cứu của Irakli Niua (2008)
Mô hình nghiên cứu của Irakli Niua phân tích mối quan hệ giữa các khoản vay có tài sản bảo đảm (TSBĐ) và khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) thuộc 11 nhóm ngành khác nhau Nghiên cứu dựa trên dữ liệu 600 quan sát từ 35.568 doanh nghiệp vay vốn tại ProCreditBank ở Mỹ trong giai đoạn 2004-2007 Sử dụng mô hình hồi quy Logit, nghiên cứu giải thích mối quan hệ giữa các khoản vay TSBĐ và khả năng trả nợ thông qua tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) làm biến phụ thuộc Các biến độc lập bao gồm tài sản bảo đảm, giá trị khoản vay, thời gian cho vay, tỷ lệ số tiền vay đã được phê duyệt, biến giả cho xếp loại khách hàng, số lượng nhân viên của doanh nghiệp, biến giả cho thành phố nơi có trụ sở cho vay, và biến giả cho nhóm ngành hoạt động của doanh nghiệp vay Kết quả nghiên cứu cho thấy những yếu tố này có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của KHDN.
TSBĐ có mối quan hệ đồng biến với LLR ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy rằng khi tỷ lệ TSBĐ tăng lên, tỷ lệ các khoản vay không hoàn trả cũng gia tăng Ngược lại, khi TSBĐ giảm, tỷ lệ không hoàn trả cũng giảm theo Điều này dẫn đến nhận định rằng các khoản vay tín chấp có xác suất hoàn trả cao hơn so với các khoản vay thế chấp.
Tỷ lệ số tiền vay được phê duyệt có tác động tiêu cực đến LRR, cho thấy rằng khách hàng nhận được tín dụng theo yêu cầu có khả năng trả nợ tốt hơn so với những trường hợp không được cấp tín dụng như mong đợi.
Các công ty sử dụng nhiều lao động thường có LLR cao hơn do nhu cầu vốn lớn và giá trị khoản vay cao, dẫn đến nghĩa vụ trả nợ cao hơn và rủi ro tín dụng tương ứng.
Số tiền vay và thời gian vay có mối quan hệ ngƣợc chiều với LLR, tuy nhiên ảnh hưởng không đáng kể và không có ý nghĩa thống kê
Biến xếp loại khách hàng có tác động tích cực đến LLR với mức ý nghĩa 1% Việc xác định nguy cơ vỡ nợ của khách hàng được ảnh hưởng bởi phân loại khách hàng dựa trên thời gian quan hệ với ngân hàng.
Việc thay đổi địa điểm hoạt động của doanh nghiệp và ngân hàng giúp kiểm soát các khoản vay dễ dàng hơn, từ đó giảm thiểu nguy cơ không thu hồi được nợ khi doanh nghiệp và ngân hàng cùng hoạt động trong một khu vực.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHDN TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
Trình tự nghiên cứu
Luận văn sử dụng phương pháp định lượng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, với việc áp dụng phương pháp thống kê mô tả nhằm thu thập và xử lý dữ liệu về mẫu nghiên cứu Tác giả xây dựng mô hình hồi quy để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, đồng thời xác định mức độ tác động của các yếu tố này tại ACB trong giai đoạn 2016-2018 Cuối cùng, các kiểm định cần thiết được thực hiện để đánh giá mức độ dự báo của mô hình nghiên cứu thực nghiệm.
Bước 1: Xác định đối tượng nghiên cứu và mẫu nghiên cứu
Bước 2: Lựa chọn nhân tố và tham số đại diện cho nhân tố
Bước 3: Thu thập và xử lý dữ liệu, trình bày nguồn số liệu, cách thức đo lường các biến
Bước 4: Lựa chọn và xây dựng thiết kế mô hình hồi quy Logit
Bước 5: Kiểm định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu
Bước 6: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình nghiên cứu
Bước 7: Phân tích kết quả thu được và kết luận
Thiết kế mô hình nghiên cứu
3.2.1 Đối tƣợng và mẫu nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
Đề tài nghiên cứu tập trung vào việc phân tích dữ liệu tài chính và phi tài chính của các khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với Ngân hàng ACB trong giai đoạn 2016-2018 Dữ liệu được thu thập từ các Chi nhánh và Phòng giao dịch ACB trên toàn hệ thống, sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp từ hệ thống quản lý tín dụng và xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng.
Thứ nhất, các KHDN đƣợc chọn trong mẫu dựa trên nguyên tắc ngẫu nhiên có hệ thống (không phân biệt vùng, chi nhánh)
Thứ hai, các KHDN đƣợc chọn có dƣ nợ tín dụng trong giai đoạn 2016-2018
Các KHDN được lựa chọn không bao gồm các công ty có cấu trúc đặc biệt như công ty tài chính, công ty bảo hiểm và công ty chứng khoán, nhằm đảm bảo tính đại diện của mẫu cho tổng thể.
Thứ tư, các KHDN đƣợc chọn cung cấp đầy đủ BCTC 3 năm trong giai đoạn
2016-2018 và có kết quả xếp hạng tín dụng tại ACB
3.2.3 Các bước chọn mẫu nghiên cứu được thực hiện như sau Đầu tiên, tác giả thu thập và thống kê danh sách sắp xếp theo thứ tự mã Org của 10.212 KHDN có phát sinh dƣ nợ tín dụng tại ACB trong giai đoạn 2016- 2018;
Tác giả đã áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên có hệ thống để thu thập dữ liệu Cụ thể, tác giả bắt đầu bằng cách chọn ngẫu nhiên một đơn vị từ danh sách và sau đó chọn mỗi 25 doanh nghiệp tiếp theo để đưa vào mẫu Kết quả, tác giả đã thu thập được tổng cộng 408 doanh nghiệp.
Tác giả đã loại bỏ các doanh nghiệp có cấu trúc đặc biệt như công ty tài chính, chứng khoán, bảo hiểm và tiếp tục loại trừ các KHDN không cung cấp đầy đủ báo cáo tài chính trong giai đoạn 2016-2018 hoặc không có kết quả XHTD gần nhất tại ACB Kết quả cuối cùng, tác giả thu thập được 403 KHDN đáp ứng nguyên tắc lấy mẫu đã nêu.
Tác giả đã sử dụng 403 KHDN để tiến hành nghiên cứu, trong đó 253 đơn vị (62,78% tổng số KHDN) được chọn cho mẫu nghiên cứu và 150 đơn vị (37,22% tổng số KHDN) được dùng làm mẫu đối chứng nhằm kiểm tra độ phù hợp của mô hình nghiên cứu thực nghiệm.
3.2.4 Lựa chọn các nhân tố và biến số đại diện Đề tài luận văn xây dựng mô hình phát triển từ mô hình gốc của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) Nghiên cứu của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli sử dụng các chỉ tiêu tài chính và trọng số để lƣợng hóa xác suất vỡ nợ của KHDN quy mô nhỏ và quy mô siêu nhỏ Mô hình nghiên cứu đƣợc xây dựng nhƣ sau:
PD = 1/(1 + exp(2.86+3.46LTLA+3.52EBITA+11.18EQUITYA+ 0.43SALESA))
LTLA = Nợ dài hạn/Tổng tài sản
EBITA = Lợi nhuận trước lãi và trước thuế/Tổng tài sản
EQUITYA = Tổng vốn cổ phần/Tổng tài sản
SALESA = Doanh thu thuần/Tổng tài sản
Mô hình nghiên cứu của Chiara và Costanza tập trung vào các chỉ tiêu tài chính, nhưng khả năng trả nợ của khách hàng còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố phi tài chính như kinh nghiệm hoạt động doanh nghiệp, năng lực quản lý, quy mô công ty, thời gian vay và tài sản bảo đảm Tác giả giữ lại các biến tài chính như Lợi nhuận trước lãi và thuế/Tổng tài sản, Tổng vốn cổ phần/Tổng tài sản và Doanh thu thuần/Tổng tài sản Bên cạnh đó, dựa trên nghiên cứu thực nghiệm trước đây và kinh nghiệm tại ACB, tác giả đề xuất thêm các biến như Kinh nghiệm hoạt động doanh nghiệp, Quy mô doanh nghiệp, Thời gian vay, Tỷ lệ Tài sản bảo đảm/Mức cấp tín dụng và Vốn lưu động/Tổng tài sản để xây dựng mô hình đo lường khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ACB.
3.2.5 Xác định biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu
Biến phụ thuộc và xác suất trả nợ của khách hàng (POLRP) được xác định dựa trên khả năng thanh toán thực tế của khách hàng tại ACB.
Bảng 3.1: Giá trị của biến phụ thuộc
TT Khả năng trả nợ Diễn giải Phân loại nợ Giá trị biến
1 Có khả năng trả nợ/Trả nợ tốt
- Không có nợ quá hạn
- Nợ quá hạn ≤ 90 ngày Nợ nhóm 1-2 POLRP = 1
2 Không có khả năng trả nợ/Trả nợ không tốt
- Nợ cơ cấu thời hạn trả nợ Nợ nhóm 3-5 POLRP = 0
Khách hàng có khả năng trả nợ tốt là những người chưa từng có nợ quá hạn hoặc đã từng quá hạn nhưng chỉ với số ngày không quá 30 ngày Ngược lại, khách hàng có nợ quá hạn trên 90 ngày hoặc nợ đã được cơ cấu lại thời hạn trả nợ sẽ được xem là không có khả năng trả nợ hoặc có khả năng trả nợ không tốt.
3.2.6 Xác định biến độc lập trong mô hình nghiên cứu
Các biến độc lập trong mô hình được xác định dựa trên lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trước đó, cùng với nguồn dữ liệu đã thu thập.
Bảng 3.2: Biến độc lập sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Loại biến Ký hiệu Biến độc lập Kỳ vọng dấu Nghiên cứu trước
Tình hình tài chính của khách hàng
Doanh thu thuần /Tổng tài sản (+)
Pederzoli & Torricelli (2010) Rashid & Abbas (2011) Park & Han (2002)
Lợi nhuận trước thuế và trước lãi vay/Tổng tài sản
Pederzoli & Torricelli (2010) Rashid & Abbas (2011) Chava & Jarrow (2004) VCSH/TTS
Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (+) Pederzoli & Torricelli (2010)
Vốn lưu động/Tổng tài sản (+)
Altman (1968) Đào Thị Thanh Bình (2013)
Quy mô tổng tài sản của Khách hàng (+)
Ohlson (1980) H.Amoto và Christie H.Amato (2004) Cassar (2004) Amato & Furfine (2004)
Hol (2007) Tình hình phi tài chính của
Số năm hoạt động kinh doanh của khách hàng (+)
Andrea Ruth Coravos (2010) Robert Petrunia (2007) Ongena & Smith (2001) Đặc điểm khoản vay
Tỷ lệ tài sản bảo đảm/mức cấp tín dụng (-) Irakli Niua (2008)
Loại biến Ký hiệu Biến độc lập Kỳ vọng dấu Nghiên cứu trước
Khoảng thời gian trả nợ gốc của món vay (-) Flannery (1986)
Ghi chú: (-) tương quan nghịch biến; (+) tương quan đồng biến
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Từ đó, các giả thuyết nghiên cứu đƣợc đề xuất nhƣ sau:
Giả thuyết H1: Tỷ lệ Doanh thu thuần/Tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Giả thuyết H2: Tỷ lệ Lợi nhuận trước thuế và trước lãi vay/Tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Giả thuyết H3: Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Giả thuyết H4: Tỷ lệ Vốn lưu động/Tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Giả thuyết H5: Quy mô tổng tài sản của khách hàng có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Giả thuyết H6: Số năm hoạt động kinh doanh của khách hàng có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Giả thuyết H7: Tỷ lệ tài sản bảo đảm/ mức cấp tín dụng có mối quan hệ ngƣợc chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Giả thuyết H8: Thời gian vay có mối quan hệ ngƣợc chiều với khả năng trả nợ của KHDN
Dưới đây là phần tóm tắt về cơ sở lý luận và giả thuyết liên quan đến tác động của các biến độc lập đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, cũng như phương pháp định lượng cụ thể cho từng biến trong mô hình nghiên cứu.
Năng lực tài chính của công ty ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng bốn chỉ số tài chính quan trọng là: Vốn lưu động/Tổng tài sản, Lợi nhuận trước thuế và trước lãi vay/Tổng tài sản, Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản và Doanh thu thuần/Tổng tài sản có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp Tác giả kỳ vọng rằng các biến này sẽ ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp.
DTT/TTS (SALTA) được tính bằng công thức: Doanh thu thuần chia cho Tổng tài sản của doanh nghiệp, chỉ số này phản ánh hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp Nó cho biết giá trị doanh thu thuần mà mỗi đơn vị tài sản tạo ra Doanh thu thuần là nguồn lợi nhuận chủ yếu để thanh toán các khoản vay từ phương án vay vốn Vì vậy, tỷ lệ Doanh thu thuần/Tổng tài sản càng cao, khả năng trả nợ của khách hàng càng tốt.
EBIT/TTS (EBITA) được tính bằng lợi nhuận trước thuế và lãi vay chia cho tổng tài sản của doanh nghiệp Chỉ tiêu này thể hiện tỷ suất sinh lời từ hoạt động kinh doanh, cho biết mỗi đồng tổng tài sản sử dụng trong kỳ tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận trước thuế và lãi vay Tỷ suất EBIT/TTS càng cao cho thấy hiệu quả sử dụng tổng tài sản của doanh nghiệp càng tốt Lợi nhuận trước thuế và lãi vay là nguồn trả nợ chính của doanh nghiệp, vì vậy tỷ suất này càng cao, doanh nghiệp càng có khả năng đảm bảo nghĩa vụ nợ vay với ngân hàng.
Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu được thu thập từ thông tin tài chính và phi tài chính của các khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại ACB Thông tin tài chính được lấy từ báo cáo tài chính do khách hàng cung cấp khi nộp hồ sơ vay vốn, và các chỉ số tài chính sẽ được tính toán theo công thức cụ thể Trong khi đó, thông tin phi tài chính, bao gồm thời gian vay vốn, tỷ lệ tài sản đảm bảo so với mức cấp tín dụng, và kinh nghiệm hoạt động kinh doanh, được lấy từ cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng và hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại ACB.
Dữ liệu được thu thập sẽ được tổ chức thành bảng và nhập vào phần mềm thống kê để xử lý các sai sót và bất thường Những khoảng trống hay lỗi trong dữ liệu có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của thống kê và kết quả nghiên cứu Vì vậy, tác giả tiến hành kiểm tra, hiệu chỉnh và làm sạch dữ liệu để phát hiện các thiếu sót và ô trống, từ đó tạo ra dữ liệu hoàn chỉnh Cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm tra mối tương quan và hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Tác giả áp dụng hệ số VIF (Variance Inflation Factor) để xác định sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình Đặc biệt, các cặp biến độc lập có khả năng xuất hiện đa cộng tuyến nếu hệ số tương quan giữa chúng vượt quá 0,8, theo nghiên cứu của Kennedy (2008) Hệ số VIF được tính toán theo một công thức cụ thể.
VIF được tính bằng công thức VIF = 1/(1 - Ri²), trong đó Ri² là hệ số tương quan giữa các biến độc lập Khi Ri² tăng, giá trị VIF cũng tăng, cho thấy mức độ cộng tuyến cao hơn đối với biến độc lập Xi Nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2013) chỉ ra rằng khi Ri² tăng, mức độ cộng tuyến giữa các biến độc lập cũng gia tăng.
> 0,9 tương đương VIF vƣợt quá 10, đây là dấu hiệu của hiện tƣợng đa cộng tuyến
Sau đó tác giả sử dụng phần mềm SPSS để thiết kế mô hình tính toán xác suất trả nợ của KHDN dựa trên dữ liệu hoàn chỉnh
Cuối cùng, tác giả tiến hành kiểm tra tính phù hợp của mô hình và thực hiện kiểm định lại nhằm xác định xem kết quả của mô hình có khả năng được sử dụng để dự báo hay không.
Lựa chọn phương pháp và mô hình ước lượng
Dựa trên thực trạng hoạt động tín dụng và phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) tại ACB, cần xây dựng một mô hình đo lường rủi ro cụ thể về khả năng trả nợ Mô hình này không chỉ phân tích tình trạng của KHDN mà còn xem xét trong bối cảnh quan hệ tín dụng tại ACB, nhằm nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng.
Mô hình lựa chọn dựa trên các tiêu chí nhƣ sau:
Mô hình thống kê cần được phát triển để khắc phục những hạn chế của các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ACB, hiện tại chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của các chuyên gia.
Mô hình cần phải được xây dựng dưới dạng định lượng để khắc phục những hạn chế của mô hình định tính, đảm bảo tính khách quan và nhất quán, không bị ảnh hưởng bởi ý kiến chủ quan của các cán bộ tín dụng tại ACB.
Mô hình được phát triển có khả năng định lượng khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN), chuyển đổi thành xác suất trả nợ, từ đó làm cơ sở cho việc đánh giá rủi ro của từng KHDN tại ACB.
Mô hình này được thiết kế đơn giản và dễ sử dụng, cho phép tận dụng thông tin từ hệ thống quản lý dữ liệu và hệ thống XHTD nội bộ tại ACB làm dữ liệu đầu vào.
Thứ năm, mô hình có thể cùng lúc đƣa biến định lƣợng và biến định tính vào mô hình để xác định khả năng trả nợ của KHDN
Bài viết này phân tích những ưu và nhược điểm của từng mô hình dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm, nhằm đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp Đồng thời, nó cũng xem xét các đặc điểm riêng biệt của từng doanh nghiệp để đưa ra những nhận định chính xác hơn.
ACB đã chọn phương pháp hồi quy Logit trong bài luận văn để xây dựng mô hình đánh giá khả năng trả nợ của các doanh nghiệp Phương pháp này được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu cả trong nước và quốc tế nhằm xác định khả năng thanh toán nợ của khách hàng sau khi nhận tín dụng.
Mô hình hồi quy Logit là một phương pháp định lượng, trong đó biến phụ thuộc Y có giá trị nhị phân (0 hoặc 1), trong khi các biến độc lập X i có thể là giá trị liên tục hoặc rời rạc.
Xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất xảy ra của sự kiện Y, bao gồm n biến độc lập X (X1, X2, X3, , Xn), xác suất kỳ vọng của Y bằng 1 cho giá trị X được biểu thị bằng P(Y=1|X) Mối quan hệ giữa P(Y=1|X) và n yếu tố X được mô tả qua công thức nghiên cứu của Hosmer và Lemeshow (2000).
(1) Phương trình (1) là mô hình hồi quy logistic không tuyến tính Xác suất sự kiện
Y xảy ra: P (Y =1|X), khi đó xác suất sự kiện Y không xảy ra: 1 - P (Y=1|X) Tỷ số giữa xác suất sự kiện Y xảy ra so với xác suất sự kiện Y không xảy ra:
Lấy logarit của (2) ta có: F(X) = ln ( ) = β0 + β1X1 + β2X2 + + βnXn (3)
F(x) là hàm Logit trong mô hình hồi quy logistic, có nhiều đặc điểm tương tự như mô hình hồi quy tuyến tính Mô hình này được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập khác.
Hình 3.1: Đồ thị mô hình Logit
Tóm lại, hàm hồi quy Logit đƣợc xây dựng theo công thức:
Xác suất trả nợ của khách hàng doanh nghiệp được biểu thị bằng P, trong đó P = 1 khi khách hàng có khả năng trả nợ tốt và P = 0 khi khách hàng không có khả năng trả nợ.
X1, X2, …, Xn: các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN
β0, β1, …, βn: các hệ số hồi quy
Trong Chương 3, tác giả trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu và mô hình hồi quy logit nhị phân để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp Chương này cũng cung cấp cơ sở lý thuyết cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu, từ đó làm nền tảng cho việc đưa ra kết quả nghiên cứu và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp trong chương tiếp theo.