Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam chi nhánh TP hồ chí minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

ĐOÀN THỊ THÙY TRANG

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP
NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH TP.HỒ CHÍ MINH
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng
Mã số: 60.34.02.01

Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN TRẦN PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017


i

TÓM TẮT
Luận văn nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN tại
Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM. Mục tiêu của
nghiên cứu là xem xét những yếu tố nảo ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN và
mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM.
Đồng thời tác giả kỳ vọng kết quả từ mô hình hồi quy xác định được sẽ là cơ sở để
VCB.HCM đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN. Trên thế giới có nhiều nghiên
cứu đã thực hiện việc ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng ở nhiều quốc gia khác

nhau tại những thời điểm khác nhau bằng cách vận dụng các mô hình như mô hình chỉ
số Z-score, mô hình hồi quy logit… Tuy nhiên hiện nay các NHTM ở Việt Nam vẫn
chủ yếu đo lường rủi ro tín dụng dựa trên các khoản nợ xấu, nợ quá hạn, việc áp dụng
các phương pháp hiện đại để định lượng rủi ro tín dụng đang ở giai đoạn đầu. Là một
cán bộ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam Chi nhánh TP.HCM,
tác giả nhận thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đưa cùng lúc biến định lượng
và biến định tính trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM. Với
dữ liệu bao gồm 302 khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại VCB.HCM
trong giai đoạn từ 2014 -2016. Bằng phương pháp hồi quy logit nhị phân, tác giả sử
dụng mẫu dữ liệu 202 DN để thực hiện ước lượng mô hình nghiên cứu và 100 DN để
thực hiện mô hình đối chứng. Kết quả định lượng cho thấy các biến vốn chủ sở
hữu/tổng tài sản; quy mô doanh nghiệp; loại hình DNNN và vốn lưu động/tổng tài sản
có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHDN. Ngược lại, biến thời gian vay
cho thấy tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của KHDN. Ngoài ra, tác giả cũng
phân tích mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại
VCB.HCM. Từ đó đề xuất việc ứng dụng mô hình thực nghiệm vào công tác quản lý
rủi ro tín dụng tại Vietcombank.


ii

LỜI CAM ĐOAN
Tôi tên Đoàn Thị Thùy Trang, học viên cao học lớp CH17A, trường Đại học
Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, niên khóa 2015 – 2017. Tôi xin cam đoan luận văn tốt
nghiệp này là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ từ giáo viên hướng dẫn là TS.
Nguyễn Trần Phúc. Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất
cứ một trường đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả,
kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố
trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn
nguồn đầy đủ trong luận văn. 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 01 tháng 11 năm 2017
Tác giả


iii

LỜI CẢM ƠN
Trước hết, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả thầy cô trường Đại học
Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh đã truyền đạt cho tôi nhiều kiến thức bổ ích giúp tôi có
được nền tảng lý thuyết tốt để vận dụng tìm hiểu thực tế. Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm
ơn sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn TS. Nguyễn Trần Phúc, người trực tiếp giúp đỡ,
chỉ dẫn tôi tận tình, hỗ trợ tôi tháo gỡ những khó khăn trong quá trình thực hiện luận
văn. Và cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè đã ở bên cạnh và động
viên tôi trong suốt thời gian qua để tôi có thể hoàn thành luận văn của mình.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 11 năm 2017
Tác giả


iv

MỤC LỤC
TÓM TẮT

...................................................................................................................i

LỜI CAM ĐOAN ...........................................................................................................ii
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................... iii
MỤC LỤC

.................................................................................................................iv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................vii
DANH MỤC BẢNG ................................................................................................... viii
DANH MỤC BIỂU ĐỒ .................................................................................................ix
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI ........................................................................... 1
1.1. Tính cấp thiết của đề tài ...................................................................................... 1
1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu.......................................................................... 4
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...................................................................... 4
1.4. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu .................................................................. 5
1.5. Đóng góp của đề tài ............................................................................................ 6
1.6. Kết cấu của luận văn ........................................................................................... 6
CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ....................... 8
2.1. Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng .................................................... 8
2.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp . 11
2.2.1.

Năng lực tài chính ................................................................................. 11

2.2.2.

Quy mô doanh nghiệp ........................................................................... 11

2.2.3.

Thời gian vay ......................................................................................... 12

2.2.4.

Kinh nghiệm hoạt động của các công ty khách hàng ............................ 13

2.2.5.

Loại hình Doanh nghiệp nhà nước ........................................................ 13

2.2.6.

Tài sản bảo đảm ..................................................................................... 14

2.3. Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách
hàng doanh nghiệp ..................................................................................................... 15


v

2.3.1.

Mô hình chuẩn đoán (Mô hình Heuristic) ............................................. 15

2.3.2.

Mô hình thống kê (Statistical models) .................................................. 16

2.3.3.

Phương pháp quan hệ nhân quả (Causal models) ................................. 19

2.3.4.

Mô hình kết hợp .................................................................................... 20

2.4. Tổng quan các nghiên cứu trước ...................................................................... 20
Kết luận chương 2 ...................................................................................................... 30
CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................................................... 31
3.1. Trình tự nghiên cứu .......................................................................................... 31
3.2. Thiết kế mô hình nghiên cứu ............................................................................ 32
3.2.1.

Đối tượng và mẫu nghiên cứu ............................................................... 32

3.2.2.

Lựa chọn các nhân tố và biến số đại diện.............................................. 33

3.2.3.

Thu thập và xử lý dữ liệu ...................................................................... 39

3.2.4.

Lựa chọn phương pháp ước lượng ........................................................ 40

Kết luận chương 3 ...................................................................................................... 43
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG ....................................... 44
4.1. Thống kê mô tả các biến ................................................................................... 44
4.2. Phân tích tương quan giữa các biến .................................................................. 46
4.3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến .................................................................. 48
4.4. Phân tích dữ liệu: .............................................................................................. 49
4.4.1.

Xây dựng mô hình tính toán xác suất trả nợ ......................................... 49

4.4.2.

Tính xác suất vỡ nợ ............................................................................... 52

4.4.3.

Kiểm tra tính phù hợp của mô hình với mẫu dữ liệu đối chứng. .......... 52

4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu........................................................................... 53
Kết luận chương 4 ...................................................................................................... 56
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.............................................................. 57
5.1. Kết luận............................................................................................................. 57
5.2. Kiến nghị .......................................................................................................... 58


vi

TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................. i
PHỤ LỤC

.................................................................................................................. v

Phụ lục A: Các bước thực hiện và kết quả mô hình hồi quy Logit .............................. v
Phụ lục B: Bảng tính toán xác suất vỡ nợ của 202 KHDN trong mẫu nghiên cứu ...... x
Phụ lục C: Cách xác định lãi suất cho vay đối với KHDN .......................................xxi
Phụ lục D: Quy trình xếp hạng tín dụng tại Vietcombank. .................................... xxiii

vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
TCTD

VCB/ Vietcombank

Nguyên nghĩa
Tổ chức tín dụng
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại
Thương Việt Nam
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại

Vietcombank HCM/VCB.HCM

Thương Việt Nam – Chi nhánh Thành phố
Hồ Chí Minh

XHTD

Xếp hạng tín dụng

DN

Doanh nghiệp

DNNN

Doanh nghiệp Nhà nước

CBTD

Cán bộ tín dụng

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

NHTM

Ngân hàng thương mại

TSĐB

Tài sản đảm bảo


viii

DANH MỤC BẢNG
Bảng
Bảng 2.1. Phân loại khách hàng và khả năng thanh toán
Bảng 2.2. Tổng quan các nghiên cứu định lượng về xác suất trả nợ vay của
KHDN

Trang
10

21

Bảng 3.1. Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu

34

Bảng 3.2. Biến độc lập trong mô hình nghiên cứu

34

Bảng 4.1. Tỷ lệ khả năng trả nợ của KHDN theo mẫu dữ liệu 599 quan sát

44

Bảng 4.2. Thống kê mô tả các biến

45

Bảng 4.3. Tỷ trọng DNNN trong mẫu nghiên cứu

46

Bảng 4.4. Ma trận tương quan

47

Bảng 4.5. Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

48

Bảng 4.6. Tóm tắt kết quả mô hình gốc

49

Bảng 4.7. Kết quả mô hình hồi quy Logit

50

Bảng 4.8. Tỷ lệ chính xác của mô hình nghiên cứu

51

Bảng 4.9. Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow

52

Bảng 4.10. Tỷ lệ chính xác của mô hình đối chứng

53

Bảng 5.1. Định hướng cấp tín dụng dựa trên xác suất trả nợ của DN

59


ix

DANH MỤC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ
Hình 3.1. Mô hình xác suất tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính

Trang
42


1

CHƯƠNG 1
1.1.

TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

Tính cấp thiết của đề tài
Trong xu thế toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế hiện nay, sự cạnh tranh

trong thị trường tài chính và tiền tệ trở nên khốc liệt hơn bao giờ hết. Với nỗ lực để duy
trì thị phần và tăng trưởng lợi nhuận của hệ thống các ngân hàng thương mại tại Việt
Nam thì đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ chính là hướng đi tất yếu giúp các Ngân hàng
thương mại nâng cao năng lực cạnh tranh trong bối cảnh này. Tuy nhiên đối với hệ
thống Ngân hàng thương mại Việt Nam thì nguồn thu chủ yếu là thu từ hoạt động tín
dụng – một hoạt động chứa đựng và tiềm ẩn rất nhiều rủi ro.Vì vậy, công tác quản lý
rủi ro tín dụng danh mục cho vay được coi là một biện pháp quan trọng để đạt được
mục tiêu kinh doanh của các ngân hàng thương mại.
Từ năm 2012, nợ xấu và rủi ro tín dụng vẫn là một rào cản chính cho sự phát
triển toàn diện của hệ thống ngân hàng thương mại. Theo báo cáo hàng năm của Ngân
hàng Nhà nước Việt Nam thì tỷ lệ nợ xấu của hệ thống Ngân hàng trong nước đã tăng
từ 3,25% vào cuối năm 2014 lên 3,59% tại thời điểm cuối tháng hai năm 2015. Cập
nhật đến hết quý 3 năm 2016, tỷ lệ nợ xấu của toàn hệ thống NHTM vẫn ở mức khá
cao với 2,53%. Do đó để đảm bảo rằng hệ thống ngân hàng của Việt Nam hoạt động
chiến lược phát triển ổn định và bền vững, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã định
hướng quản lý ngành ngân hàng đến năm 2020 bằng cách tập trung vào quản trị rủi ro

nói chung và quản trị rủi ro tín dụng nói riêng. Vì vậy, các nhà lãnh đạo ngân hàng Việt
Nam cần phải áp dụng các kinh nghiệm quốc tế để xây dựng mô hình đo lường rủi ro
tín dụng theo Hiệp ước Basel của Ủy ban Basel. Trong đó nhiệm vụ hàng đầu là phải
ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng – PD.
Quản lý rủi ro là một điều kiện tiên quyết cho sự ổn định của hệ thống ngân hàng
nói chung và đảm bảo cho sự tồn tại của mỗi ngân hàng nói riêng. Nó đòi hỏi các ngân
hàng phải phân bổ nguồn vốn một cách hợp lý để đạt được sự cân bằng giữa rủi ro và


2

lợi nhuận. Nhận thức được vấn đề này, Ủy ban Basel đã đề xuất tỷ lệ an toàn vốn cho
các hoạt động ngân hàng, trong đó khuyến khích các ngân hàng phát triển và sử dụng
mô hình định lượng chính xác cho đo lường rủi ro - một cơ sở quan trọng cho việc thực
hiện các quyết định quản lý rủi ro - qua đó đảm bảo đủ vốn cho hoạt động kinh doanh
ngân hàng trên cơ sở đánh giá rủi ro.
Trên thế giới hiện nay, có nhiều mô hình ước lượng xác suất vỡ nợ của khách
hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của các tổ chức uy tín như Standard&Poor, Moodys’,
Fitch,… Trong đó có thể nói mô hình Z-score ước lượng xác suất vỡ nợ của Altman từ
năm 1968 được áp dụng khá phổ biến và rộng rãi. Tiếp đến là rất nhiều những nghiên
cứu sử dụng mô hình Logit dự báo xác suất vỡ nợ của đối tượng là khách hàng vay
vốn. Như trong nghiên cứu của Irakli Ninua (2008), tác giả đã đánh giá rủi ro tín dụng
của khoản vay thông qua một biến phụ thuộc - tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR).
Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) đã sử dụng các chỉ số tài chính và năng
lực tài chính để dự đoán xác suất trả nợ của các DN nhỏ bao gồm bốn chỉ tiêu chính: tỷ
lệ nợ dài hạn/tổng tài sản; lợi nhuận trước lãi và thuế/tổng tài sản; tổng vốn cổ
phần/tổng tài sản và tổng doanh thu/tổng tài sản. Kết quả ước tính cho thấy rằng tất cả
các biến đều nghịch biến với xác suất vỡ nợ (PD). Có thể thấy, đã có rất nhiều phương
pháp, mô hình được đề xuất, áp dụng và thu được những kết quả khá tốt trong thực
tiễn. Tuy nhiên, mô hình Logit lại được đánh giá cao nhất trong quá trình phát triển các

mô hình đánh giá khả năng trả nợ trong nghiên cứu cũng như thực tế xếp hạng.
Hiện nay các ngân hàng thương mại ở Việt Nam chủ yếu vẫn đo lường rủi ro tín
dụng dựa trên các khoản nợ xấu, nợ quá hạn và đánh giá khả năng trả nợ của khách
hàng dựa trên kinh nghiệm chủ quan của cán bộ tín dụng (CBTD) để phân tích từng hồ
sơ mà chưa chú trọng chuẩn hóa các phương pháp ước lượng khả năng trả nợ của
khách hàng từ khi khách hàng đề nghị vay vốn đến khi thu hồi nợ.
Trong số các ngân hàng tại Việt Nam, Vietcombank hiện đang giữ vị trí thứ 4
trong nhóm "Big Four" về tổng tài sản. Bên cạnh đó, Vietcombank cũng là một trong


3

những ngân hàng có vốn nhà nước lâu đời nhất, đứng thứ ba về dư nợ cho vay và được
đánh giá là ngân hàng hiệu quả nhất trên phương diện tổng thể các hoạt động. Ngoài ra,
Vietcombank - Chi nhánh Thành phố Hồ Chí Minh (VCB.HCM) hiện tại là chi nhánh
lớn nhất và hiệu quả nhất trong hệ thống Vietcombank với hơn 1.200 nhân viên, tổng
dư nợ cho vay hơn 60.680 tỷ đồng và thu nhập hoạt động ròng đạt hơn 2.638 tỷ đồng
trong năm 2016. Từ năm 2010 VCB.HCM đã xây dựng một hệ thống xếp hạng tín
dụng nội bộ làm cơ sở để đưa ra quyết định cho vay. Tuy nhiên hệ thống xếp hạng nội
bộ, chính sách tín dụng và quy trình thẩm định tín dụng VCB.HCM đang sử dụng chưa
thực sự là công cụ hỗ trợ quản lý tín dụng hiệu quả và ngân hàng chưa xây dựng một
mô hình thống kê để có thể định lượng rủi ro cũng như đánh giá khả năng trả nợ của
khách hàng vay. Bên cạnh đó, hệ thống xếp hạng tín dụng tại VCB chưa tận dụng kết
quả phân tích danh mục tín dụng hiện có tại ngân hàng để khái quát mức độ ảnh hưởng
của từng yếu tố đến khả năng trả nợ của KHDN. Do đó cán bộ tín dụng chưa thể thấy
rõ yếu tố nào có ảnh hưởng nhiều nhất đến khả năng trả nợ và chưa thể đối chứng tính
phù hợp của các trọng số gán cho từng yếu tố. Ngoài ra, thì phần chấm điểm phi tài
chính trong mô hình XHTD hiện tại chỉ mang tính ước lượng, không có công thức cụ
thể, và hầu hết các chỉ tiêu này phụ thuộc vào những đánh giá chủ quan, cảm tính từ
phía CBTD.

Trong quá trình nghiên cứu các kết quả thực nghiệm đánh giá các nhân tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, học viên nhận thấy ngoài kết quả phân loại nợ
của KHDN dựa theo hệ thống XHTD nội bộ của VCB thì kết quả đánh giá khả năng trả
nợ của KHDN còn phụ thuộc vào rất nhiều các nhân tố khác như: quy mô doanh
nghiệp, thời gian vay, kinh nghiệm hoạt động của các doanh nghiệp, tài sản bảo đảm…
Do đó, học viên nhận thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đưa cùng lúc biến
định lượng và biến định tính trong việc xác định khả năng trả nợ của KHDN.
Từ những lý do trên, học viên lựa chọn đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt


4

Nam – Chi nhánh Tp.HCM” và sử dụng phương pháp hồi quy Logit trong bài luận văn
để định lượng mức tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của KHDN tại
VCB.HCM. Kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở để đưa ra các gợi ý về mặt chính sách trong
việc đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN.
1.2.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của đề tài là tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng

trả nợ của KHDN tại VCB.HCM. Trên cơ sở kết quả phân tích, luận văn sẽ đưa ra các
gợi ý về mặt chính sách trong việc đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN tại
VCB.HCM.
Xuất phát từ mục tiêu trên, đề tài nghiên cứu và trả lời các câu hỏi sau:
Thứ nhất, những yếu tố nào ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của KHDN
và mức độ tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM
như thế nào?
Thứ hai, mô hình hồi quy xác định được có khả năng áp dụng trong việc đưa ra

quyết định cho vay của VCB.HCM đối với KHDN hay không?
1.3.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng

trả nợ của khách hàng doanh nghiệp.
Phạm vi nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu dựa trên nguồn số liệu thu thập từ các
KHDN có quan hệ tín dụng với VCB.HCM trong giai đoạn 2014-2016. VCB.HCM
hiện tại là chi nhánh lớn nhất không chỉ trong hệ thống Vietcombank mà còn trong cả
hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam xét về quy mô. Quy mô tài sản và dư nợ tín
dụng của chi nhánh này tương đương với một ngân hàng thương mại cổ phần nhỏ.
- Số lượng đơn vị trong mẫu nghiên cứu là 202 đơn vị, chiếm 32,32% đơn vị của
tổng thể. (Số liệu tính đến hết 31/12/2016 có 625 đơn vị phát sinh dư nợ tín dụng
tại VCB.HCM).


5

- Số lượng đơn vị trong mẫu đối chứng là 100 đơn vị.
Dữ liệu tài chính được thu thập từ các báo cáo tài chính do KHDN cung cấp khi
họ xin vay. Sau đó các tỷ số sẽ được tính toán dựa trên các công thức. Thông tin về
thời gian vay vốn, tỷ lệ tài sản đảm bảo, số năm hoạt động và tình trạng sở hữu sẽ được
lấy từ cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng của Vietcombank.
Nguyên tắc chọn mẫu như sau:
Thứ nhất, các KHDN được chọn trong mẫu là ngẫu nhiên, chi tiết các bước chọn
mẫu nghiên cứu được trình bày tại chương 3.
Thứ hai, các KHDN được chọn có dư nợ tín dụng trong giai đoạn 2014-2016;
Thứ ba, các KHDN được chọn không thuộc các KHDN có cấu trúc đặc biệt như:
các công ty tài chính, công ty bảo hiểm, công ty chứng khoán…;

Thứ tư, các KHDN được chọn cung cấp đầy đủ BCTC 3 năm trong giai đoạn
2014-2016, và có kết quả XHTD tại VCB.HCM.
1.4.

Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp thống kê, mô tả. Phương pháp thống kê là

việc thu thập, tổ chức, trình bày và xử lý số liệu để mô tả các biến được sử dụng trong
mô hình nghiên cứu
Thứ hai, đề tài thực hiện nghiên cứu định lượng. Đây là phương pháp chủ đạo
được sử dụng trong nghiên cứu để trả lời cho câu hỏi “Mức tác động của các yếu tố đến
khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM như thế nào? Cụ thể, đề tài tiến hành xây
dựng mô hình hồi quy logit nhị phân trên dữ liệu bảng, sử dụng phần mềm SPSS. Sau
đó kết quả của mô hình sẽ được sử dụng để để thực hiện tính xác suất vỡ nợ của
KHDN. Các bước thực hiện sẽ được nêu chi tiết trong chương 3.
Nguồn dữ liệu: Đề tài nghiên cứu dựa trên nguồn dữ liệu thứ cấp thu thập từ hệ
thống xếp hạng tín dụng nội bộ của Vietcombank


6

Đóng góp của đề tài

1.5.

Thứ nhất, bằng việc ứng dụng mô hình logit để đo lường khả năng trả nợ của
KHDN tại VCB.HCM, nghiên cứu xác định được các yếu tố có ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM. Đồng thời đánh giá mức tác động của các yếu
tố này đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp.
Thứ hai, tác giả kỳ vọng kết quả mô hình nghiên cứu có khả năng áp dụng trong

việc đưa ra quyết định cho vay đối với KHDN vay vốn tại VCB. Từ đó đề xuất một số
ứng dụng từ mô hình nghiên cứu thực nghiệm vào việc đưa ra quyết định cấp tín dụng
đối với khách hàng vay tại VCB.HCM nói riêng và toàn hệ thống Vietcombank nói
chung.
Cuối cùng, Bài nghiên cứu đưa ra các kiến nghị nhằm ứng dụng kết quả của mô
hình nghiên cứu thực nghiệm vào công tác đánh giá khả năng trả nợ của KHDN và
công tác quản lý rủi ro tín dụng tại Vietcombank.
1.6.

Kết cấu của luận văn
Kết cấu của luận văn gồm 05 chương chính trong đó nội dung cụ thể từng chương

như sau:
Chương 1 tiến hành giới thiệu tổng quan về tính cấp thiết của đề tài, mục đích và
phạm vi nghiên cứu cũng như các sơ lược phương pháp nghiên cứu được sử dụng.
Chương 2 trình bày những khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng, quy
định của NHNN về việc phân loại nợ và những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
của doanh nghiệp. Tương tự, định nghĩa và các mô hình thường được sử dụng để đánh
giá khả năng trả nợ của KHDN cũng được đề cập. Đồng thời, chương 2 cũng tổng hợp
kết quả nghiên cứu của các mô hình thực nghiệm đo lường khả năng trả nợ của đối
tượng là khách hàng vay vốn tại Việt Nam và các nước trên thế giới. Để từ đó tập trung
xây dựng câu hỏi nghiên cứu liệu những yếu tố nào ảnh hưởng đáng kể đến khả năng


7

trả nợ của KHDN tại VCB.HCM và lựa chọn các thông tin cần thiết và mô hình phù
hợp với bối cảnh của bài nghiên cứu.
Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu. Bên cạnh việc tập trung thể
hiện tính phù hợp của phương pháp được sử dụng, chương 3 trình bày trình tự thực

hiện các bước nghiên cứu cụ thể như cách xác định mẫu, thu thập số liệu, xử lý số liệu,
lựa chọn nhân tố từ đó chạy mô hình hồi quy Logit.
Chương 4 sử dụng công cụ thống kê mô tả, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến
khả năng trả nợ của KHDN tại VCB HCM, từ đó trả lời câu hỏi nghiên cứu “mức độ
tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của KHDN tại VCB.HCM như thế
nào?”
Từ kết quả mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành chạy mô hình đối chứng. Sau đó
so sánh việc xếp loại khách hàng này với thực tế trả nợ của họ xem tỷ lệ đúng là bao
nhiêu và thực hiện các kiểm định cần thiết để đo độ chính xác của mô hình dự báo.
Chương 5 dựa trên kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
của KHDN và mức độ tác động của các yếu tố này đã được trình bày ở chương 3 và
chương 4, chương 5 tóm lược lại các nội dung cơ bản. Từ đó đề xuất kiến nghị nhằm
ứng dụng kết quả mô hình nghiên cứu vào công tác quản lý rủi ro và định hướng tín
dụng phù hợp với hoạt động cho vay tại VCB HCM nói riêng và toàn hệ thống
Vietcombank nói chung.


8

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT, CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Mục tiêu của chương 2 là trình bày những nội dung cơ bản về khả năng trả nợ của
khách hàng bao gồm khái niệm khả năng trả nợ của khách hàng cũng như một số yếu
tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng và các mô hình nghiên cứu thường
được áp dụng để xác định khả năng trả nợ của KHDN. Phần tiếp theo tác giả sẽ dẫn
chiếu lý thuyết, nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến đề tài nghiên cứu. Từ đó xác
định được mục tiêu nghiên cứu cũng như hình thành nên câu hỏi nghiên cứu và định
hướng các biến sẽ đưa vào mô hình nghiên cứu.

2.1.

Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng
“Khả năng trả nợ của khách hàng” là mức độ của khả năng một khách hàng vay

ngân hàng sẽ có thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ đầy đủ và đúng theo các điều khoản đã
thỏa thuận. Phương pháp xác định khả năng trả nợ của khách hàng thường dựa trên một
tiêu chuẩn nhất định do từng ngân hàng lựa chọn như: năng lực tài chính, lịch sử giao
dịch tín dụng, thiện chí trả nợ của khách hàng hoặc năng lực quản lý của lãnh đạo công
ty… Hiện nay, các chuyên gia tài chính tại Việt Nam và trên thế giới vẫn chưa đạt
được sự thống nhất về khái niệm "Khả năng trả nợ của khách hàng“. Bên cạnh đó, họ
chỉ tập trung vào việc phân loại để đánh giá khách hàng là "không có khả năng trả nợ"
hoặc có khả năng trả nợ.
Theo tài liệu Basel Committee on Banking Supervision -2006, Ủy Ban Basel đã
định nghĩa “default-không có khả năng trả nợ” là những khách hàng thuộc một hoặc tất
cả các trường hợp 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 để thu nợ hoặc/và
khách hàng có khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày.
Cũng theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (2004), các khoản vay được coi là
“nonperforming loan – nợ xấu” khi: quá hạn trả 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


9

chậm theo thỏa thuận; hoặc các khoản thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có
khả năng khoản vay sẽ không được thanh toán đầy đủ.
Ở Việt Nam, các tổ chức tín dụng phân loại nợ thành 5 nhóm theo quy định tại
Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN về ngày 22 tháng 4 năm 2005. Từ năm 2005 đến
năm 2015, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã sửa đổi bổ sung bốn lần 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. Văn bản cập nhật mới nhất là thông tư số 22/VBHNNHNN về ngày 04 tháng 6 năm 2014 với một sửa đổi mới nhất của phân loại nợ, được
tóm tắt như sau:
Nhóm 1: (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm:
-

Các khoản nợ trong hạn và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy
đủ cả gốc và lãi đúng hạn;

- Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày và tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng
thu hồi đầy đủ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ 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 (đối với khách hàng là doanh
nghiệp, tổ chức thì tổ chức tín dụng phải có hồ sơ đánh giá khách hàng về khả
năng trả nợ đầy đủ nợ gốc và lãi đúng kỳ hạn 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 theo quy định.
- Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi
đầy đủ theo hợp đồng tín dụng.


10

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 được 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 được 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
được cơ cấu lại lần thứ hai;
- Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn
hoặc đã quá hạn;
- Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý;
Do đó, dựa trên khái niệm và quy định ở Việt Nam và nhiều nước khác, Bảng 2.1.
trình bày cơ sở phân loại khách hàng và khả năng thanh toán của khách hàng.
Bảng 2.1. Phân loại khách hàng và khả năng thanh toán
Loại khách hàng
Có khả năng trả nợ

Khả năng thanh toán
-

Không có nợ quá hạn

-

Nợ quá hạn <= 90 ngày

Không có khả

-

Nợ quá hạn > 90 ngày

năng trả nợ

-

Nợ gia hạn

Phân loại nợ
Nhóm 1-2

Nhóm 3-5


11

2.2.

Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh

nghiệp
2.2.1. Năng lực tài chính
Năng lực tài chính của một công ty chủ yếu được thể hiện qua các chỉ tiêu được
tính toán dựa trên số liệu báo cáo tài chính như: tỷ lệ sinh lời từ tài sản, suất sinh lời
trên vốn chủ sở hữu, giá trị DN trên thị trường…. Các nghiên cứu thực nghiệm về rủi
ro tín dụng đều đi đến một kết luận rằng các chỉ số tài chính là hữu ích trong việc đo
lường khả năng trả nợ của KHDN. Nhìn chung, các chỉ số về khả năng thanh toán, lợi
nhuận được sử dụng khá phổ biến. Các nghiên cứu này đã minh chứng được tính hiệu
quả trong đo lường rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian. Cụ thể:
Theo Beaver (1966) kết luận rằng phân tích chỉ số có thể hữu ích trong việc dự

đoán sự thất bại trong ít nhất năm năm trước khi thất bại. Altman (1968) kết hợp phân
tích chỉ số để phát triển một mô hình cho thấy những tác động đáng kể về năng lực tài
chính về xác suất trả nợ của một công ty có khả năng dự đoán trong một năm trước khi
trở nên mất khả năng thanh toán. Nhìn chung, các chỉ số tài chính thường được chia
thành bốn loại: lợi nhuận, thanh khoản, hiệu quả hoạt động, và cơ cấu vốn.
2.2.2. Quy mô doanh nghiệp
Các DN nhỏ, các DN mới thành lập thường có rủi ro cao hơn so với các DN quy
mô lớn. Nguyên nhân là do khả năng quản lý và nguồn lực tài chính yếu kém của
những DN nhỏ này rất dễ bị tác động bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường. Ohlson
(1980) đã sử dụng tổng tài sản để đo lường quy mô DN và trong mô hình của ông cũng
sử dụng biến độc lập là quy mô doanh nghiệp. Từ đó ông chứng minh được rằng những
DN nhỏ hơn có khả năng dẫn đến nguy cơ vỡ nợ cao hơn.
Đã có rất nhiều nhà nghiên cứu cho rằng quy mô DN có tác động cùng chiều đến
khả năng trả nợ vay của KHDN. Trong nghiên cứu của mình Cassar (2004) đã đưa ra


12

nhận định rằng các DN quy mô nhỏ phải đối mặt nhiều với khó khăn hơn trong việc
giải quyết các vấn đề bất cân xứng thông tin với ngân hàng để có thể được cấp tín
dụng. Hơn nữa, bởi vì các tài sản của DN nhỏ thường có trị giá thấp. Do đó, trên thực
tế các DN này rất khó khăn trong việc chứng mình với người cho vay rằng họ có đủ
khả năng để thực hiện các cam kết giữa hai bên. Bên cạnh đó, Amato & Furfine (2004)
đã thực hiện đo quy mô DN bằng số lượng nhân viên và cũng đã cho ra kết luận tương
tự: các DN nhỏ hơn mặc định sẽ phải chịu rủi ro cao hơn.
2.2.3. Thời gian vay
Theo thông tư 39/2016/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam thì thời
hạn cho vay là khoảng thời gian được tính từ ngày tiếp theo của ngày tổ chức tín dụng
giải ngân vốn vay cho khách hàng cho đến thời điểm khách hàng phải trả hết nợ gốc và
lãi tiền vay theo thỏa thuận của tổ chức tín dụng và khách hàng. Việc kiểm soát rủi ro

của các ngân hàng thương mại đối với các khoản vay dài hạn của KHDN sẽ khó khăn
hơn. Trong nghiên cứu của mình, Flannery (1986) đã lập luận rằng thời gian cho vay là
một cơ chế thay thế cho việc giải quyết các vấn đề của lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo
đức trong mối quan hệ tín dụng. Ông cũng cho biết, trong trường hợp thông tin bất cân
xứng thì các khách hàng nhận định bản thân DN có rủi ro tín dụng thấp sẽ ưa thích vay
ngắn hạn hơn thay vì vay dài hạn nhằm tiết kiệm chi phí lãi vay. Do đó, KHDN rủi ro
thấp hơn sẽ lựa chọn tài chính ngắn hạn, đồng thời phát tín hiệu rủi ro thấp, khả năng
trả nợ tốt.
Tuy nhiên, ngược lại với kết quả nghiên cứu của Flannery (1986). Liên quan đến
thời gian vay, kết quả trong nghiên cứu của Jimenez và Saurina (2003) cho thấy các
khoản vay ngắn hạn là những khoản vay có nguy cơ vỡ nợ cao nhất và ngược lại đối
với các khoản vay dài hạn (hơn 5 năm).


13

2.2.4. Kinh nghiệm hoạt động của các công ty khách hàng
Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013) đã nghiên cứu các yếu tố
ảnh hưởng đến các khoản vay ngân hàng ngắn hạn của các DN chế biến thực phẩm và
sản xuất các ngành công nghiệp. Các tác giả tiết lộ rằng kinh nghiệm hoạt động của
DN được đo lường thông qua độ tuổi của DN và loại hình DNNN (DN có vốn đầu tư
của nhà nước hay không). Các DN hoạt động lâu năm có nhiều kinh nghiệm trong việc
tiếp cận với các xu hướng mới cũng như thích ứng tốt hơn trong thị trường biến động,
và do đó rủi ro hoạt động của các DN này được kiểm soát có hiệu quả. Hơn nữa, các
DN lâu năm thường có thị phần tương đối ổn định, vì vậy doanh thu và lợi nhuận của
họ được duy trì đều đặn qua các năm. Điều này sẽ có tác động tích cực đến khả năng
vay và trả nợ của các DN.
2.2.5. Loại hình Doanh nghiệp nhà nước
Nghiên cứu này sử dụng một định nghĩa về DNNN (DNNN) theo quy định tại
Nghị định số 99/2012/NĐ-CP về phân công, phân cấp thực hiện các quyền, trách

nhiệm và nghĩa vụ của nhà nước cho DNNN được Thủ tướng Chính phủ ban hành vào
ngày 15 tháng 11 năm 2012. Nghị định này quy định DNNN là DN trong đó Nhà nước
nắm giữ trên 50% vốn điều lệ, bao gồm các công ty trách nhiệm hữu hạn một thành
viên (trong đó Nhà nước nắm giữ 100% vốn điều lệ); công ty cổ phần và công ty trách
nhiệm hữu hạn hai thành viên trở lên (trong đó Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều
lệ)
Theo báo cáo kinh tế vĩ mô 2014 của Ủy ban Kinh tế Quốc hội công bố ngày 23
tháng 6 năm 2004 với tiêu đề "Cải cách thể chế kinh tế: Chìa khóa để tái cơ cấu" cho
thấy hoạt động kém hiệu quả của doanh nghiệp Nhà nước (DNNN) đã dẫn đến sự trì trệ
của nền kinh tế quốc gia. Nhiều DNNN có hiệu quả đầu tư thấp và khả năng cạnh tranh
thấp, đồng thời chất lượng sản phẩm của họ cũng không được đáp ứng yêu cầu của thị
trường. Điều này có thể được giải thích bởi các lý thuyết về "chi phí đại diện". Báo cáo


14

này ước tính tổng nợ xấu và nợ cơ cấu lại DNNN khoảng 73.000 tỷ đồng, tương đương
khoảng 3,4 tỷ USD. Theo thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), các
DNNN chiếm 70% tổng nợ xấu trong năm 2012. Cũng theo Friedrich (2013) thì hầu
hết các DNNN có chi phí tài chính lớn, trong khi doanh thu có xu hướng giảm trong
tình hình kinh tế khó khăn. Điều này dẫn đến sự mất cân bằng tài chính và các khoản
vay quá hạn là một hệ quả tất yếu.
Trong nghiên cứu của mình, Hà Thị Sáu (2013) cũng đồng quan điểm về loại
hình DNNN có đóng góp đáng kể trong tổng nợ xấu ngân hàng. Tác giả cũng chỉ ra
thực trạng của một số DNNN: khi đang gặp khó khăn về vốn, nhiều DN đã dùng nguồn
vay ngắn hạn đầu tư dài hạn. Thực tế, việc sử dụng vốn sai nguyên tắc là con đường
ngắn nhất dẫn tới nợ quá hạn, nợ xấu cho DN và hệ thống ngân hàng.
Cùng quan điểm trên, Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013)
nghiên cứu về lựa chọn mô hình đo lường rủi ro thích hợp cho một khoản vay tập đoàn
kinh tế nhà nước tại các NHTM Việt Nam, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Logit

trên bộ dữ liệu nghiên cứu bao gồm 490 khách hàng có mối quan hệ với các NHTM
Việt Nam từ năm 2007 đến năm 2011. Kết quả nghiên cứu cho thấy với độ tin cậy
90%, nếu khách hàng vay là Tập đoàn kinh tế Nhà nước khả năng không hoàn trả nợ
vay đúng kỳ hạn và trong vòng 90 ngày cao hơn so với DN khác (Tập đoàn kinh tế Nhà
nước thường là đối tượng có mối quan hệ lâu năm với ngân hàng, luôn đáp ứng được
các điều kiện đảm bảo tiền vay và điều kiện ràng buộc bổ sung, mục đích vay vốn tập
trung vào bất động sản, xây dựng và có giá trị khoản vay thường rất lớn).
2.2.6. Tài sản bảo đảm
Nhằm giảm thiểu rủi ro đạo đức của KHDN trước tình trạng thông tin bất cân
xứng tại Việt Nam như hiện nay, các ngân hàng thường đòi hỏi tài sản đảm bảo nhiều
hơn để tăng khả năng trả nợ của KHDN. Giá trị tài sản đảm bảo các doanh nghiệp thế
chấp cho ngân hàng càng lớn càng làm tăng thiện chí trả nợ của các doanh nghiệp cho


15

Ngân hàng. Từ đó giảm thiểu được rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay đối với các
NHTM.
Tuy nhiên trên thực tế cũng có trường hợp các doanh nghiệp, tập đoàn lớn khi chứng
minh được uy tín cũng như kết quả hoạt động kinh doanh hiệu quả thì những doanh
nghiệp này sẽ ít phải thế chấp tài sản. Manove và Padilla (2001) đã lập luận rằng tài
sản thế chấp sẽ giúp sàng lọc bớt các khoản vay của các ngân hàng. Theo đó, CBTD
thường cho rằng với các khoản vay có tỷ lệ TSĐB cao sẽ giảm thiểu được rủi ro, tổn
thất nhiều hơn trong trường hợp khách hàng không có khả năng trả nợ và vì thế trong
nhiều trường hợp việc chọn lựa, sàng lọc khách hàng của CBTD là chưa chính xác.
Đây cũng là một trong những yếu tố chính dẫn đến việc không trả được nợ của các
KHDN. Bởi lẽ dịch vụ ngân hàng không phải là dịch vụ cầm đồ. Chính dòng tiền hoạt
động của khách hàng sẽ là yếu tố giúp các ngân hàng thương mại giảm được những
thất thoát trong hoạt động cho vay của mình .
2.3.

Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách

hàng doanh nghiệp
Theo hướng dẫn của Oesterreichische National Bank về quản lý rủi ro tín dụng thì
các mô hình thường được sử dụng trong việc xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp bao
gồm:
2.3.1. Mô hình chuẩn đoán (Mô hình Heuristic)
Mô hình chuẩn đoán là mô hình thực hiện thu thập và xử lý những đánh giá, dự
báo bằng cách tập hợp và hỏi các ý kiến chuyên gia để đưa đến kết luận, nhận định.
Mô hình chuẩn đoán sẽ đưa ra những dự báo khách quan về tình hình hiện tại và tương
lai phát triển của một lĩnh vực khoa học dựa trên việc xử lý có hệ thống đánh giá các
dự báo của các chuyên gia. Có rất nhiều loại mô hình chuẩn đoán và được chia thành:
- Bảng câu hỏi đánh giá cổ điển (“Classic” rating Questionnaires)
- Mô hình định tính (Qualitative Systems)