Đánh giá khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ trong quan hệ tín dụng ngân hàng

15 Đánh giá khả năng . . . ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TRONG QUAN HỆ TÍN DỤNG NGÂN HÀNG Bùi Kim Yến*, Nguyễn Thị Thanh Hoài ** TÓM TẮT Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng vỡ nợ của các DNVVN khi họ là những con nợ của NHTM. Nhằm giúp các NHTM ngăn ngừa được rủi ro tín dụng, tác giả sử dụng mô hình Logistic để xác định những nhân tố gây nên khả năng vỡ nợ của các DNVVN. Từ khoá: doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN); ngân hàng thương mại (NHTM); rủi ro tín dụng; khả năng vỡ nợ . EVALUATION OF DEFAULT ABILITY OF SME IN THE CREDIT RELATIONSHIP WITH COMMERCIAL BANKS ABSTRACT This research aims to evaluate the default ability of Small and Medium Enterprises when they are the borrowers of loans of commercial banks. In order helping commercial banks prevent credit risks, we use the Logistic model to determine the factors that cause the default ability of SME. Key words: Small and Medium Enterprises (SME), commercial banks, credit risk, default ability . 1. Đặt vấn đề Thông qua phân tích thực trạng tín dụng ngân hàng (TDNH) đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN) ở Việt Nam thời gian qua để thấy được khả năng tiếp cận vốn vay và khả năng trả nợ của các doanh nghiệp (DN). Ứng dụng mô hình logistic để định lượng khả năng có thể trả được nợ hoặc khả năng vỡ nợ của các DN này. Để từ đó có những giải pháp thích hợp cho cả phía DN và NHTM trong quan hệ TD hạn chế đến mức thấp nhất rủi ro tín dụng (RRTD) đối với DNVVN. Với thực trạng là số lượng DNVVN ở Việt Nam chiếm khoảng hơn 90% tổng số lượng các DN nhưng qui mô vốn thì rất nhỏ. DNVVN chủ yếu ở khu vực kinh tế tư nhân có những đóng góp đáng kể cho nền kinh tế xã hội như đóng góp vào ngân sách Nhà nước, giải quyết nạn thất nghiệp ... Tuy nhiên trong những năm gần đây, do tác động của khủng hoảng kinh tế tài chính, suy thoái kinh tế thế giới cùng với những yếu kém vốn có của nền kinh tế nước ta đã ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của nền kinh tế, đến hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp nói chung và DNVVN nói riêng. Theo báo cáo của Phòng Thương mại và Công * PGS.TS. GV. Trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh ** ThS. Ngân hàng Công thương Việt Nam 16 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật nghiệp Việt Nam (VCCI), năm 2002 nước ta có 63.000 doanh nghiệp thì từ khi có Luật doanh nghiệp đến nay tăng lên 694.000 doanh nghiệp, nhưng tính đến ngày 31/12/2012 chỉ còn 312.600. Theo số liệu của tổng cục thống kê, ước tính năm 2013 tổng số doanh nghiệp đăng ký thành lập mới là 76.955 doanh nghiệp, tăng 10,1% so với năm 2012, trong khi số doanh nghiệp gặp khó khăn phải giải thể hoặc ngừng hoạt động năm nay là 60.737 doanh nghiệp, tăng 11,9% so với năm trước. Đánh giá thực trạng đó đối với DNVVN có nhiều nguyên nhân từ nhiều khía cạnh, góc độ khác nhau, song số liệu về doanh nghiệp giải thể, phá sản đã phản ánh mức độ khó khăn, thách thức trong điều kiện hiện nay. Một trong những nguyên nhân quan trọng dẫn đến tình trạng khó khăn của doanh nghiệp đó là khả năng tiếp cận nguồn vốn. Mặc dù nhu cầu về vốn của các DNVVN là rất lớn, do DNVVN chiếm hơn 97% tổng số doanh nghiệp của nước ta; trong khi nguồn cung về vốn của các ngân hàng là rất lớn do mức tăng trưởng tín dụng liên tục giảm trong vài năm trở lại đây. Các ngân hàng hiện đang rất muốn tăng trưởng tín dụng cũng như các DNVVN hiện đang rất cần vốn; câu hỏi đặt ra là tại sao chỉ có khoảng 32% DNVVN tiếp cận được vốn vay ngân hàng thường xuyên, khoảng 35% phản ánh khó tiếp cận, còn lại 33% không thể tiếp cận được vốn ngân hàng. Do đó, rất cần phải có những nghiên cứu tìm ra nguyên nhân của vấn đề tại sao DNVVN ở Việt Nam khó tiếp cận nguồn vốn ngân hàng. Câu trả lời từ phía ngân hàng đó là vì khu vực này ngoài việc không đủ điều kiện vay vốn ngân hàng thì đối với những DN từng vay vốn ngân hàng thì khả năng vỡ nợ rất lớn. Bài viết Đánh giá khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ trong quan hệ tín dụng ngân hàng nhằm cải thiện mối quan hệ TDNH giữa NHTM và DNVVN để nâng cao hiệu quả của việc cho vay và đi vay. 2. Cơ sở lý luận về tín dụng ngân hàng đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ 2.1. Vai trò của TDNH đối với DNVVN + Tín dụng ngân hàng góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng vốn của các DNVVN. Khi sử dụng vốn vay ngân hàng, các doanh nghiệp phải tuân thủ hợp đồng tín dụng, đảm bảo hoàn trả gốc, lãi đúng hạn. Để vay được vốn của ngân hàng, các doanh nghiệp phải có phương án kinh doanh khả thi. Ngoài ra, trong quá trình cho vay, ngân hàng thực hiện kiểm soát trước, trong và sau khi giải ngân, do vậy các doanh nghiệp phải sử dụng vốn vay đúng mục đích. + Tín dụng ngân hàng giúp nâng cao khả năng cạnh tranh của các DNVVN trong nền kinh tế thị trường. Nền kinh tế thị trường đòi hỏi các doanh nghiệp luôn phải cải tiến kỹ thuật, thay đổi mẫu mã mặt hàng, đổi mới công nghệ máy móc thiết bị hiện đại để có thể đứng vững và phát triển. Tuy nhiên, các DNVVN không thể đảm bảo đủ vốn cho nhu cầu sản xuất kinh doanh. Vốn vay từ ngân hàng sẽ tạo điều kiện cho các doanh nghiệp kịp thời đầu tư xây dựng cơ bản, mua sắm máy móc thiết bị, cải tiến phương thức kinh doanh. + Tín dụng ngân hàng giúp các DNVVN tiếp cận với nguồn hàng hóa từ nước ngoài, máy móc thiết bị hiện đại trên thế giới. Thông qua tài trợ thương mại của ngân hàng như bảo lãnh cho các doanh nghiệp mua thiết bị, thanh toán LC trả chậm, nhờ thu quan hệ quốc tế của các doanh nghiệp được mở rộng, đặc biệt tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực xuất nhập khẩu. 2.2. Rủi ro tín dụng 17 Đánh giá khả năng . . . Về phía DN đi vay, khi xảy ra khả năng vỡ nợ có nghĩa là không có khả năng thanh toán tiền lãi hoặc vốn gốc vào đúng kỳ hạn định. Về phía NH cho vay, tình trạng vỡ nợ của DN đi vay là nguyên nhân chính và chủ yếu gây RRTD cho NH. Theo Worldbank, RRTD là nguy cơ mà người đi vay không thể chi trả tiền lãi, hoặc hoàn trả vốn gốc so với thời hạn đã ấn định trong hợp đồng tín dụng. RRTD được Ngân hàng nhà nước quy định thông qua định nghĩa về RRTD tại Thông tư 02/2013/TT- NHNN ngày 21/01/2013: “RRTD trong hoạt động ngân hàng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình cam kết”. 3. Nguyên nhân dẫn đến khả năng vỡ nợ của các DNVVN tại Việt Nam + Nguyên nhân khách quan: Theo Tổng cục Thống kê, số doanh nghiệp phải giải thể hoặc ngừng hoạt động năm 2013 là 60.737 doanh nghiệp, tăng 11,9% so với năm 2012. Nguyên nhân là do tình hình kinh tế thế giới năm 2013 vẫn còn nhiều bất ổn, gây ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động của các doanh nghiệp nước ta. Đặc biệt đối với các doanh nghiệp hoạt động trong các lĩnh vực xuất khẩu. Mặt khác, tình hình kinh tế trong nước gặp nhiều khó khăn, ảnh hưởng đến thu nhập của người lao động, do đó sức mua của các mặt hàng giảm sút, gây khó khăn cho các doanh nghiệp sản xuất trong nước. Sự bất ổn trên thị trường tài chính, ngân hàng: biến động về tỷ giá và lãi suất ngoại tệ. Cùng lúc đó lãi suất tăng cao đã khiến cho các doanh nghiệp Việt Nam rơi vào tình trạng thiếu vốn, kinh doanh thua lỗ, không có khả năng chi trả lãi, đây là một trong những nguyên nhân dẫn đến chất lượng nợ xấu tăng cao. + Nguyên nhân từ phía doanh nghiệp Khách hàng thiếu thiện chí trả nợ: khi xảy ra nợ quá hạn, một số khách hàng không hợp tác với ngân hàng trong việc thu hồi nợ; thiếu hợp tác với ngân hàng trong việc xử lý tài sản dẫn đến việc thu hồi nợ tốn nhiều thời gian và công sức, thậm chí không thu hồi được. Khách hàng sử dụng vốn sai mục đích: DNVVN có xu hướng sử dụng vốn sai mục đích để đầu tư vào các dự án có mức độ rủi ro cao để tìm kiếm tỷ suất lợi nhuận cao hơn so với phương án kinh doanh ban đầu như khách hàng dùng vốn vay kinh doanh thông thường để đầu tư vào chứng khoán, bất động sản, vay bổ sung vốn lưu động nhưng lại đầu tư trung dài hạn; hoặc đầu tư thêm vào các lĩnh vực mới ngoài khả năng quản lý của khách hàng, việc thiếu kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh mới ảnh hưởng xấu đến khả năng trả nợ đúng hạn, thậm chí có nguy cơ không trả được nợ. Năng lực tài chính yếu kém, thiếu minh bạch: DNVVN thường có vốn tự có nhỏ, tỷ nợ/vốn chủ sở hữu cao. Hoạt động kinh doanh của các DNVVN chủ yếu dựa vào nguồn vốn vay của ngân hàng. Do đó, khi chịu bất kỳ tác động xấu nào ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của DNVVN sẽ dẫn đến thua lỗ, không trả được nợ ngân hàng. Báo cáo tài chính không minh bạch, hệ thống thông tin kế toán không đầy đủ, thiếu độ tin cậy ảnh hưởng. Do đó, khi nhân viên ngân hàng phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp dựa trên số liệu do doanh nghiệp cung cấp thường thiếu tính thực tế làm ảnh hưởng xấu đến quyết định tín dụng, tiềm ẩn nguy cơ RRTD cao. 18 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật 4. Phương pháp nghiên cứu 4.1. Mô hình nghiên cứu + Mô hình đánh giá khả năng vỡ nợ của các DNVVN Mô hình hồi quy Logistic nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến độc lập khác. Nghiên cứu này sẽ vận dụng mô hình Logistic để dự đoán xác xuất trả được nợ của doanh nghiệp dựa vào thông tin các biến độc lập được đưa vào mô hình. Bảng 4.1: Cấu trúc dữ liệu của mô hình Biến Loại Phụ thuộc Nhị phân Độc lập Lệ thuộc hoặc rời rạc Phương trình: log𝑒𝑃(𝑦 = 1) = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 + 𝛽4𝑋4 + 𝛽5𝑋5 + 𝛽6𝑋6 + ⋯+ 𝛽𝑛𝑋𝑛 𝑃(𝑌 = 0) 4.1.1. Các biến nghiên cứu + Biến phụ thuộc Mô hình nghiên cứu đo lường xác suất vỡ nợ của DNVVN, do đó biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là xác xuất trả được nợ của doanh nghiệp. Trong đó, Y là biến nhị phân: Y=0: nếu không trả được nợ (có rủi ro tín dụng) Y=1: nếu trả được nợ (không có rủi ro tín dụng) Theo Basel II, doanh nghiệp có RRTD khi xuất hiện ít nhất một trong các dấu hiệu sau: - Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với đối tác - Vốn lưu động ròng < 0 - Giá thị trường của doanh nghiệp < Tổng nợ phải trả + Biến độc lập Bảng 4.2. Các biến độc lập được sử dụng trong mô hình Nhóm Mã hóa Chỉ tiêu Cách tính Giả thiết Thanh Khoản X1 Tiền/Tổng tài sản Tiền/Tổng tài sản + X2 Nợ phải trả/Nợ ngắn hạn Nợ phải trả/Nợ ngắn hạn + X3 Hệ số thanh toán ngắn hạn Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn + Đòn bẩy X4 Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu - X5 Tổn gnợ/Vốn chủ sở hữu Nợ/Vốn chủ sỡ hữu - Hoạt động X6 Vòng quay Vốn lưu động Doanh thu thuần * 2 / (Tài sản ngắn hạn đầu kỳ+Tài sản ngắn hạn cuối kỳ) + X7 Doanh thu/Tổng tài sản Doanh thu/Tổng tài sản + X8 Nợ phải trả/Doan hthu Nợ phải trả/Doanh thu - Hiệu quả X9 Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản + X10 EBIT/Tổng tài sản EBIT/Tổng tài sản + (+/-: tác động cùng chiều/ngược chiều đến khả năng trả nợ) Nguồn: Nghiên cứu của tác giả 19 Đánh giá khả năng . . . Dự kiến dấu của hệ số 𝛽 của các biến độc lập: 𝛽1 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Tiền/ Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do khi tỷ lệ Tiền/Tổng tài sản càng cao, khả năng thanh toán các khoản nợ khi đến hạn càng tốt. 𝛽2 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Nợ phải trả/Nợ ngắn hạn có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay). Chỉ số này càng cao, nguy cơ vỡ nợ của doanh nghiệp càng thấp hơn theo nghiên cứu của Athaide (2009). 𝛽3 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Hệ số thanh toán ngắn hạn có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay). Nếu chỉ số này giảm cho thấy khả năng thanh toán giảm và cũng là dấu hiệu báo trước những khó khăn về tài chính của doanh nghiệp. 𝛽4 sẽ mang dấu âm, do chỉ số Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu có mối quan hệ tương quan nghịch với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay). Chỉ số này đo lường năng lực sử dụng và quản lý nợ của doanh nghiệp. Chỉ số này càng cao, khả năng xảy ra rủi ro tín dụng của doanh nghiệp càng lớn. 𝛽5 sẽ mang dấu âm, do chỉ tiêu Tổng nợ/ Vốn chủ sở hữu có mối tương quan nghịch với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do khi tỷ lệ này cho biết quan hệ giữa vốn huy động bằng đi vay và vốn chủ sở hữu. Tỷ số này nhỏ chứng tỏ doanh nghiệp ít phụ thuộc vào vốn vay. Doanh nghiệp chịu rủi ro thấp hơn. 𝛽6 sẽ mang dấu dương, do chỉ tiêu Vòng quay Vốn lưu động có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do tỷ số Doanh thu thuần*2/ (Tài sản ngắn hạn đầu kỳ+Tài sản ngắn hạn cuối kỳ) đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp qua việc sử dụng tài sản lưu động. Số vòng quay tài sản lưu động còn cho biết mỗi đồng tài sản lưu động đem lại cho doanh nghiệp bao nhiêu đồng doanh thu. Do vậy, chỉ số này cao chứng tỏ doanh nghiệp đang hoạt động hiệu quả. 𝛽7 sẽ mang dấu dương, do chỉ số Doanh thu/Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay). Chỉ số này đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp, chỉ số này càng cao hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng cao, khả năng trả nợ của doanh nghiệp càng tốt. 𝛽8 sẽ mang dấu âm, do chỉ tiêu Nợ phải trả/ Doanh thu có mối quan hệ nghịch biến với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do khi tỷ lệ Nợ phải trả/Doanh thu càng cao, khả năng thanh toán các khoản nợ khi đến hạn càng thấp. 𝛽9 sẽ mang dấu dương, do tỷ lệ Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc Y (biến trả được vốn vay), do khi tỷ lệ Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản càng lớn, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp càng cao, khả năng thanh toán các khoản nợ khi đến hạn càng tốt. 𝛽10 sẽ mang dấu dương, do tỷ lệ Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản càng cao thường cho biết hiệu quả của một doanh nghiệp khi sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập. Khả năng trả nợ của doanh nghiệp dựa trên khả năng tạo ra lợi nhuận từ các tài sản của doanh nghiệp. Tỷ lệ này càng cao, khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp càng lớn. + Mẫu nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu gồm 250 khách hàng là DNVVN, trong đó có 36 khách hàng đang có nợ xấu. Nhóm 36 khách hàng đang có nợ xấu sẽ nhận giá trị Y=0; Nhóm 214 khách hàng trả nợ tốt sẽ nhận giá trị Y=1; Các biến độc lập được tính toán từ báo cáo tài chính của các công ty vào năm 2012. Dự kiến kết quả mô hình: log𝑒𝑃(𝑦=1)= 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 + 𝛽4𝑋4 + 𝛽5𝑋5 + 𝛽6𝑋6 + 𝛽7𝑋7 + 𝛽8𝑋8 + 𝛽9𝑋9 + 𝛽10𝑋10 𝑃(𝑌=0) 20 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật + Kiểm định mô hình Bước 1: Đưa tất cả các biến đã chọn vào mô hình: Kết quả ma trận hệ số tương quan như sau: Bảng 1. Ma trận hệ số tương quan X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X1 1.0000 - 0.1172 0.0473 - 0.0632 - 0.0456 - 0.0373 0.0844 - 0.0736 0.1346 0.0879 X2 - 0.1172 1.0000 0.0012 - 0.1676 0.0593 0.0860 - 0.1096 0.2172 - 0.1287 - 0.1267 X3 0.0473 0.0012 1.0000 - 0.4221 - 0.3490 - 0.0427 0.0306 - 0.1920 0.4013 0.2520 X4 - 0.0632 - 0.1676 - 0.4221 1.0000 0.7563 - 0.0225 0.0644 0.2774 - 0.3467 - 0.2626 X5 - 0.0456 0.0593 - 0.3490 0.7563 1.0000 0.0077 0.0493 0.2839 - 0.1634 - 0.1468 X6 - 0.0373 0.0860 - 0.0427 - 0.0225 0.0077 1.0000 0.0568 - 0.0346 0.0581 0.0885 X7 0.0844 - 0.1096 0.0306 0.0644 0.0493 0.0568 1.0000 - 0.3749 0.1128 0.1154 X8 - 0.0736 0.2172 - 0.1920 0.2774 0.2839 - 0.0346 - 0.3749 1.0000 - 0.2282 - 0.2412 X9 0.1346 - 0.1287 0.4013 - 0.3467 - 0.1634 0.0581 0.1128 - 0.2282 1.0000 0.8074 X10 0.0879 - 0.1267 0.2520 - 0.2626 - 0.1468 0.0885 0.1154 - 0.2412 0.8074 1.0000 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Bảng 2. Kết quả chạy mô hình Dependent Variable:Y Method:ML-BinaryLogit(Quadratichill climbing) Date:06/22/14Time:15:19 Sample:1250 Included observations:250 Convergence achieve dafter10iterations Covarian cematrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std.Error z-Statistic Prob C X1 X2 X3 X4 -5.159843 0.86546 -0.685105 1.958499 -0.694309 2.71472 3.318613 1.46378 0.970515 1.359287 -1.900691 0.26079 -0.468039 2.017999 -0.510789 0.0573 0.7943 0.6398 0.0436 0.6095 21 Đánh giá khả năng . . . X5 X6 X7 X8 X9 X10 0.266898 -0.000389 4.558542 0.26922 7.581613 -1.427822 1.295866 0.001838 1.124955 0.800997 7.553496 3.533368 0.205961 -0.211355 4.0522 0.336106 1.003722 -0.404097 0.8368 0.8326 0.0001 0.7368 0.3155 0.6861 McFaddenR-squared S.D.dependentvar Akaikeinfocriterion Schwarzcriterion Hannan-Quinncriter. Restr.deviance LRstatistic Prob(LRstatistic) 0.465131 0.351794 0.528902 0.683846 0.591262 206.0794 95.85395 0.000000 Meandependentvar S.E.ofregression Sumsquaredresid Loglikelihood Deviance Restr.loglikelihood Avg.loglikelihood 0.856 0.26229 16.44223 -55.11271 110.2254 -103.0397 -0.220451 ObswithDep=0 ObswithDep=1 36 214 Totalobs 250 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Phương trình: log𝑒𝑃(𝑦 = 1) /𝑃(𝑌 = 0)= − 5.1598 + 0.8654 ∗ X1 − 0.6851 ∗ X2 + 1.9584 ∗ X3 − 0.6943 ∗ X4 + 0.2668 ∗ X5 − 0.0003 ∗ X6 + 4.5585 ∗ X7 + 0.2692 ∗ X8 + 7.5816 ∗ X9 − 1.4278 ∗ X10 Giá trị xác suất của X5=0.8368 > α = 0.05, do đó hệ số của biến này rất có khả năng bằng 0, tiến hành loại bỏ biến X5 ra khỏi mô hình. Sử dụng kiểm định Wald Test để kiểm tra xem có thể loại bỏ biến X5 ra khỏi mô hình không. Giả thuyết: H0: C(6) = 0 H1: C(6) ≠ 0 Bước 2: Kiểm định Wald Test: Bảng 3. Kết quả kiểm định Wald Test WaldTest: Equation:Untitled TestStatistic Value df Probability t-statistic F-statistic Chi-square 0.205961 0.042420 0.042420 239 (1,239) 1 0.8370 0.8370 0.8368 NullHypothesis:C(6)=0 NullHypothesisSummary: NormalizedRestriction(=0) Value Std.Err. C(6) 0.266898 1.295866 Restrictionsarelinearincoefficients. Nguồn: Nghiên cứu của tác giả 22 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật Kết quả kiểm định cho thấy C(6) = 0 do kiểm định F có xác suất bằng 0.8370> 0.05 và kiểm định χ2 có xác suất bằng 0.8368> 0.05; do đó chấp nhận giả thuyết H0. Vì vậy, có thể loại biến X5 ra khỏi mô hình. Tương tự lần lượt loại các biến X6, X1, X8, X10, X2, X9 ra khỏi mô hình Sau khi chạy dữ liệu mô hình thông qua phần mềm Eviews 8, sử dụng mô hình hồi quy Logit, kết quả như sau: Bảng4. Kết quả chạy mô hình sau khi loại các biến không có ý nghĩa thống kê Dependent Variable:Y Method:ML-BinaryLogit(Quadratichill climbing) Date:06/22/14Time:15:19 Sample:1250 Included observations:250 Convergenc eachieve dafter6iterations Covariance matrix computed usingsecond derivatives Variable C X3 X4 X7 Coefficient -5.500927 2.010162 -0.411151 4.474368 Std.Error 1.56618 0.89808 0.18822 0.86129 z-Statistic -3.512324 2.23828 -2.184408 5.194972 Prob. 0.0004 0.0252 0.0289 0 McFaddenR-squared 0.455242 Meandependentvar 0.856000 S.D.dependentvar 0.351794 S.E.ofregression 0.264193 Akaikeinfocriterion 0.481054 Sumsquaredresid 17.17030 Schwarzcriterion 0.537397 Loglikelihood -56.13172 Hannan-Quinncriter. 0.503730 Deviance 112.2634 Restr.deviance 206.0794 Restr.loglikelihood -103.0397 LRstatistic 93.81593 Avg.loglikelihood -0.224527 Prob(LRstatistic) 0.000000 ObswithDep=0 36 Totalobs 250 ObswithDep=1 214 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Phương trình: log𝑒𝑃(𝑦 = 1)/𝑃(𝑌 = 0)= −5.5009 + 2.0101 ∗ X3 − 0.4111 ∗ X4 + 4.4743 ∗ X7 Mô hình được lựa chọn do tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức sai số chuẩn hồi quy bằng 5%. 4.1.2. Kết quả nghiên cứu và nhận định các chỉ số ảnh hưởng đến khả năng trả nợ + Ý nghĩa kết quả của mô hình Ý nghĩa các hệ số trong mô hình: Sử dụng kiểm định Wald Test để kiểm chứng lại các hệ số của các biến X3, X4 và X7 khác 0. Giả thuyết: H0: C(2) = C(3) = C(4) = 0 H1: C(2) ≠ 0 C(3) ≠ 0 C(4) ≠ 0 23 Đánh giá khả năng . . . Bảng 5. Kết quả kiểm định Wald Test hệ số của các biến có ý nghĩa thống kê WaldTest: Equation:Untitled Test Statistic Value df Probability F-statistic Chi-square 10.56095 31.68285 (3,246) 3 0.0000 0.0000 Null Hypothesis:C(2)=C(3)=C(4)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction(=0) Value Std.Err. C(2) C(3) C(4) 2.010162 -0.411151 4.474368 0.898083 0.188221 0.861288 Restrictionsarelinearincoefficients. Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Kết quả kiểm định Wald Test cho thấy C(2) ≠ 0, C(3) ≠ 0, C(4) ≠ 0 do kiểm định F và kiểm định χ2 đều có xác suất bằng 0.0000 < 0.05. Vì vậy chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết H0 hay các hệ số có ý nghĩa thống kê. + Ý nghĩa chung của mô hình Trong bảng kết quả chạy mô hình, chỉ số Prob(LR statistic) = 0.0000 < α = 0.05, do đó mô hình có ý nghĩa hay RRTD đối với DNVVN chịu ảnh hưởng bởi các chỉ tiêu tài chính của khách hàng đó là Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn (X3); Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu (X4); Số vòng quay tài sản (X7). + Độ thích hợp của mô hình Trong kết quả chạy mô hình, chỉ số McFadden R-squared = 0.455242; nghĩa là các chỉ tiêu tài chính được đưa vào mô hình ảnh hưởng đến 45,5242% khả năng xảy ra RRTD của các khách hàng là DNVVN. Thực tế cho thấy rằng khả năng xảy ra RRTD không chỉ phụ thuộc vào các chỉ tiêu tài chính mà còn phụ thuộc nhiều vào các chỉ tiêu phi tài chính. Điều này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Ciampi & Gordini (2008) và nghiên cứu của Bambang Hermanto & Surasa Gunawidjaja (2014) khi cho rằng một mô hình dự đoán rủi ro tín dụng đối với DNVVN là tối ưu khi kết hợp giữa các yếu tố tài chính và các yếu tố phi tài chính. 4.2. Kết quả dự đoán của mô hình Nghiên cứu thực hiện kiểm định tỷ lệ dự báo đúng của mô hình, kết quả thể hiện như sau: 24 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật Bảng 6. Kết quả kiểm định tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình WaldTest: Equation: Untitled TestStatistic Value df Probability F-statistic Chi-square 10.56095 31.68285 (3,246) 3 0.0000 0.0000 NullHypothesis:C(2)=C(3)=C(4)=0 NullHypothesisSummary: NormalizedRestriction(=0) Value Std.Err. C(2) C(3) C(4) 2.010162 -0.411151 4.474368 0.898083 0.188221 0.861288 Restrictionsarelinearincoefficients. Nguồn: nghiên cứu của tác giả Kết quả dự đoán của mô hình cho thấy mô hình đã dự đoán đúng được 52,78% trường hợp doanh nghiệp đang có nợ xấu; còn với các doanh nghiệp đang hoạt động hiệu quả, mô hình dự đoán đúng 97,66% trường hợp. Tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình là 91,20% 4.3. Nhận định các chỉ số ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của DNVVN Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của DNVVN bao gồm: Hệ số thanh toán ngắn hạn, Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu, Doanh thu/Tổng tài sản. Trong đó, chỉ tiêu có ảnh hưởng lớn nhất là X7: Doanh thu/Tổng tài sản với hệ số hồi quy bằng 4.4743; tiếp theo là X3: Hệ số thanh toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn) với hệ số hồi quy là 2.0101 và cuối cùng là X4: Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu với hệ số hồi quy là -0.4111. Biến X7: Doanh thu/Tổng tài sản với hệ số hồi quy bằng 4.4743; tiếp theo là X3: Hệ số thanh toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn) với hệ số hồi quy là 2.0101 và cuối cùng là X4: Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu với hệ số hồi quy là -0.4111. Chỉ tiêu X7 và X3 có tương quan thuận với khả năng trả nợ của DNVVN, chỉ tiêu X4 có tương quan nghịch với khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả, cũng như phù hợp với các nghiên cứu trước đây. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng một doanh nghiệp đảm bảo được khả năng thanh toán trong ngắn hạn tốt khi Hệ số thanh toán ngắn hạn cao, xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp sẽ thấp hơn so với các doanh nghiệp có Hệ số thanh toán ngắn hạn thấp; một doanh nghiệp có hệ số Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu cao có nghĩa là doanh nghiệp đang gặp khó khăn về quản lý dòng tiền và thanh toán các khoản nợ vay đến hạn, điều này làm ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp; cuối cùng, doanh nghiệp nào hoạt động hiệu quả hơn thì xác suất vỡ nợ sẽ thấp hơn. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng: hệ số hồi quy của biến Doanh thu/Tổng tài 25 Đánh giá khả năng . . . sản cao hơn so với hai hệ số còn lại, chứng tỏ hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp có ảnh hưởng rất lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. 5. Một số giải pháp ngăn ngừa khả năng vỡ nợ của các DNVVN cũng như hạn chế RRTD trong NHTM + Phân tán rủi ro trong hoạt động tín dụng đối với DNVVN Thực hiện phân tán rủi ro bằng cách tiếp cận đến nhiều doanh nghiệp trong những lĩnh vực kinh doanh, ngành nghề khác nhau; không tập trung vào một vài ngành nghề. Chú ý đến các yếu tố vĩ mô, tình hình kinh tế của từng địa bàn. Các quy định về tín dụng phải đón được xu hướng của thị trường, nền kinh tế; hạn chế việc quy định đi sau thực tế như hiện nay ví dụ: khi thị trường bất động sản đóng băng mới ra công văn hạn chế cho vay đối với các doanh nghiệp kinh doanh sắt, thép; các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản. + Nâng cao trình độ quản trị doanh nghiệp Các DNVVN tại Việt Nam hoạt động theo mô hình công ty gia đình, các thành viên đóng vai trò chủ chốt của công ty là các thành viên trong gia đình, do đó phần nào hạn chế sự phát triển của doanh nghiệp, do các quyết định liên quan đến doanh nghiệp sẽ do người đứng đầu gia đình/người đứng đầu doanh nghiệp quyết định, các thành viên khác buộc phải nghe theo. Thực tế nữa là lãnh đạo DNVVN không được đào tạo bài bản nên phần lớn lãnh đạo DNVVN tại Việt Nam thường không biết cách quản lý dòng tiền hoặc quản lý dòng tiền không hiệu quả. Sức mạnh của các DNVVN phụ thuộc rất lớn vào người đứng đầu doanh nghiệp, do đó muốn DNVVN ngày càng lớn mạnh, giảm thiểu RRTD, người đứng đầu doanh nghiệp cần thay đổi bản thân; thay đổi cách quản lý; tự nâng cao năng lực, cách điều hành doanh nghiệp; thay đổi tư duy, có một cái nhìn xa hơn để ngày càng phát triển trong tương lai. Chủ động hội nhập với các nước trên thế giới. Các DNVVN cần chủ động học hỏi, tìm tòi học hỏi các công nghệ từ các nước trên thế giới thông qua con đường chuyển giao công nghệ, giảm chi phí trong công tác nghiên cứu và ứng dụng; học hỏi các bài học rút ra trong kinh doanh của các doanh nghiệp trên thế giới, từ đó rút ra bài học áp dụng cho bản thân doanh nghiệp mình vượt qua giai đoạn khó khăn và ngày càng lớn mạnh. Liên kết với các doanh nghiệp nước ngoài để tận dụng thế mạnh công nghệ của họ, đồng thời học hỏi cách quản lý, điều hành của các doanh nghiệp nước ngoài. Tận dụng các nguồn vốn quốc tế: vốn vay ưu đãi chính thức, các nguồn viện trợ của nước ngoài, thu hút các nhà đầu tư nước ngoài. + Minh bạch tình hình tài chính của các DNVVN Các DNVVN cần tự minh bạch hệ thống thông tin kế toán của mình; cần gộp chung báo cáo tài chính gửi cơ quan thuế, báo cáo tài chính gửi ngân hàng và báo cáo tài chính lưu hành nội bộ của doanh nghiệp. Tích cực thực hiện các giao dịch chuyển khoản qua hệ thống ngân hàng. Việc giao dịch chuyển khoản qua ngân hàng như trả lương cho công nhân, thanh toán cho bạn hàng phần nào giúp các DNVVN minh bạch tình hình tài chính. Việc minh bạch tình hình tài chính sẽ giúp các DNVVN tạo được sự tin tưởng từ phía ngân hàng; ngày càng xây dựng được uy tín với ngân hàng. Có như vậy, khi doanh nghiệp gặp khó khăn các ngân hàng sẽ hỗ trợ doanh nghiệp vượt qua giai đoạn khó khăn; giúp doanh nghiệp giảm nguy cơ xảy ra RRTD 26 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật thay vì chỉ chú trọng vào vấn đề xử lý tài sản bảo đảm để thu hồi nợ. + Quy định pháp lý xử phạt với các doanh nghiệp cố tình vi phạm các nghĩa vụ đã giao kết với ngân hàng Cần phải có những chế tài xử phạt đối với các doanh nghiệpcố tình vi phạm các nghĩa vụ đã giao kết với ngân hàng và/hoặc gây tổn thất cho ngân hàng như sử dụng vốn sai mục đích, gây khó khăn cho ngân hàng trong hoạt động kiểm tra, không hợp tác với ngân hàng trong quá trình xử lý tài sản để thu hồi nợ Các biện pháp xử phạt có thể là: xử phạt hành chính, bắt buộc hoàn trả vốn, tạm ngừng hoạt động Cần lập một danh sách khách hàng có lịch sử vi phạm để các tổ chức tín dụng khác thẩm định kỹ càng hơn trước khi quyết định cho vay khách hàng đó; cũng như để bắt buộc các doanh nghiệp phải nghiêm túc thực hiện các nghĩa vụ với ngân hàng. TÀI LIỆU THAM KHẢO: [1]. Filipe, Grammatikos and Michala, 2014. Forecasting Distress in European SME Portfolios. Luxembourg School of Finance. [Accessed 25 May 2014] [2]. I.Altman and Sabato, 2007. Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market. Abacus Journal, 43(3), 332-357 [3]. I.Altman, Sabato and Wilson, 2008. The Value of Qualitative information in SME risk management. Journal of Credit Risk, 6(2), 95-127 [4]. Malcolm Athaide , 2009. Credit risk for small business loans in a Basel II environment. International Conference proceedings. [Accessed 12 January 2014] [5]. Surasa Gunawidjaja and Bambang Hermanto, 2013. Default Prediction model for SME’s: Evidence from Idonesian maket using financial ratios. [Accessed 12 January 2014] Các trang Web: [6]. kho-khan- cho-doanh-nghiep-nho-va-vua/51659.tctc [7]. thuong-mai-cua- mot-so-nuoc-tren-the-gioi.html [8]. 2084.html.