I. Tổng Quan Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Khả Năng Trả Nợ
Tín dụng ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của doanh nghiệp, cung cấp nguồn vốn thiết yếu cho hoạt động sản xuất kinh doanh. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng, đặc biệt là khả năng trả nợ của doanh nghiệp, luôn là mối quan tâm hàng đầu của các ngân hàng, trong đó có BIDV. Việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ doanh nghiệp giúp ngân hàng kiểm soát rủi ro tín dụng, tối ưu hóa lợi nhuận và hỗ trợ doanh nghiệp phát triển bền vững. Hoạt động cho vay đối với doanh nghiệp chỉ thực sự hiệu quả khi doanh nghiệp đảm bảo khả năng trả nợ đầy đủ, đúng hạn cho Ngân hàng, do đó Ngân hàng rất cần có sự đánh giá đầy đủ, khách quan về khả năng trả nợ, từ đó tạo tiền đề cho việc thiết lập, mở rộng quan hệ tín dụng đối với các khách hàng mới và khách hàng hiện hữu mà vẫn đảm bảo được sự hiệu quả cả về quy mô và chất lượng; hạn chế tối đa xảy ra rủi ro không trả được nợ từ phía Khách hàng, từ đó góp phần kiểm soát tỷ lệ nợ xấu và gia tăng lợi nhuận cho Ngân hàng.
1.1. Tầm quan trọng của đánh giá tín dụng doanh nghiệp tại BIDV
BIDV là một trong những ngân hàng lớn tại Việt Nam, với tỷ trọng dư nợ khách hàng doanh nghiệp đáng kể. Theo BCTC năm 2020, dư nợ cho vay đối với khách hàng doanh nghiệp tại BIDV đạt 769,077 tỷ đồng, chiếm 63,3% tổng dư nợ cho vay. Việc kiểm soát rủi ro tín dụng, thông qua việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ, là vô cùng quan trọng. Tuy nhiên khả năng trả nợ của các Doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại các chi nhánh trong hệ thống BIDV là không giống nhau; những nghiên cứu trước đây đa phần chỉ tập trung phân tích, đánh giá khả năng trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp trong phạm vi chi nhánh mà họ đang công tác.
1.2. Thực trạng nợ xấu và ảnh hưởng đến lợi nhuận BIDV
Năm 2020, BIDV đã áp dụng các chính sách hỗ trợ khách hàng do ảnh hưởng của dịch Covid-19. Tuy nhiên, nợ xấu vẫn gia tăng so với các năm trước: tăng 1,873 tỷ đồng (tăng 9,6%) so với năm 2019. Điều này ảnh hưởng đến lợi nhuận hoạt động của ngân hàng, đặc biệt là nợ xấu của khách hàng doanh nghiệp vì đối tượng khách hàng này luôn có tỷ trọng dư nợ lớn. Đây là một điểm thuận lợi giúp Ngân hàng đạt sự tăng trưởng nhanh về quy mô khi họ có được nền khách hàng doanh nghiệp dồi dào, dư nợ lớn nhưng đồng thời cũng là điểm bất lợi và có phần rủi ro trong hoạt động tín dụng trong trường hợp các khách hàng doanh nghiệp suy giảm và/hoặc không còn khả năng trả nợ dẫn đến nợ quá hạn, nợ xấu và ảnh hưởng đến lợi nhuận của Ngân hàng.
II. Xác Định Vấn Đề Thách Thức Đánh Giá Khả Năng Trả Nợ
Việc đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp là một thách thức lớn, bởi nó chịu tác động của nhiều yếu tố khác nhau. Quá trình đánh giá không chỉ dựa trên phương án sản xuất kinh doanh, thông tin tài chính mà còn phụ thuộc vào đặc điểm khoản vay, tài sản đảm bảo, thời gian hoạt động. Do đó, ngân hàng cần có phương pháp đánh giá toàn diện và chính xác để đưa ra quyết định tín dụng hợp lý. Thực tế hiện nay khả năng trả nợ của các doanh nghiệp là không giống nhau, có rất nhiều các nhân tố ảnh hưởng, chi phối làm ảnh hưởng để khả năng trả nợ của doanh nghiệp, quá trình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng để làm cơ sở quyết định cho vay không chỉ dựa trên phương án sản xuất kinh doanh/dự án đầu tư, các thông tin tài chính của khách hàng cung cấp mà còn phụ thuộc vào rất nhiều các nhân tố khác như đặc điểm khoản vay (lãi suất, quy mô vốn vay, thời gian vay…), TSBĐ, thời gian hoạt động trong ngành.
2.1. Các yếu tố tài chính ảnh hưởng khả năng trả nợ
Các yếu tố tài chính, bao gồm tình hình tài chính doanh nghiệp, dòng tiền doanh nghiệp, lợi nhuận doanh nghiệp, tài sản doanh nghiệp và nợ phải trả doanh nghiệp, đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá khả năng trả nợ. Việc phân tích báo cáo tài chính kỹ lưỡng giúp ngân hàng hiểu rõ năng lực tài chính của doanh nghiệp và dự đoán khả năng thanh toán nợ trong tương lai. Cấu trúc vốn, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, vòng quay hàng tồn kho và vòng quay các khoản phải thu cũng là những chỉ số quan trọng cần xem xét. Khả năng thanh toán hiện hành, Vốn lưu động ròng, Đòn bẩy tài chính, Vòng quay tài sản, Tỷ số ROA, Tỷ số tự tài trợ.
2.2. Các yếu tố phi tài chính ảnh hưởng khả năng trả nợ
Ngoài các yếu tố tài chính, các yếu tố phi tài chính như ngành nghề kinh doanh, môi trường kinh doanh, quản trị doanh nghiệp, kinh nghiệm quản lý, uy tín doanh nghiệp và lịch sử tín dụng cũng có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ. Rủi ro ngành, rủi ro vĩ mô, biến động kinh tế, lãi suất, lạm phát và chính sách tiền tệ cần được xem xét kỹ lưỡng. Bên cạnh đó số năm hoạt động và Tỷ lệ tài sản bảo đảm.
2.3. Các yếu tố đặc điểm khoản vay và tài sản đảm bảo
Đặc điểm khoản vay (lãi suất, quy mô vốn vay, thời gian vay) và bảo đảm tiền vay cũng là nhân tố ảnh hưởng. Giá trị tài sản đảm bảo và tính thanh khoản của tài sản đảm bảo cần được đánh giá cẩn thận để đảm bảo an toàn cho khoản vay. Lãi suất, Số tiền vay, Tỷ lệ tài sản bảo đảm.
III. Cách Tiếp Cận Mô Hình Phân Tích Các Nhân Tố Tác Động
Để giải quyết bài toán đánh giá khả năng trả nợ, cần xây dựng mô hình phân tích đa chiều, kết hợp cả yếu tố định lượng và định tính. Mô hình hồi quy nhị phân (Binary Logistic) là một công cụ hữu ích để xác định và định lượng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Mục tiêu của nghiên cứu là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và phát triển Việt Nam. Đưa ra một số hàm ý chính sách, đồng thời đề xuất ứng dụng mô hình tính xác suất trả nợ nhằm nâng cao hiệu quả trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, hạn chế tối đa rủi ro tín dụng cho Ngân hàng.
3.1. Sử dụng mô hình hồi quy nhị phân Binary Logistic
Mô hình 𝐏(𝐘=𝟏) được thể dưới dạng: 𝐋𝐧 [ ] = β0 + β1. Xi; trong đó Y là biến phụ thuộc nhận giá trị 1 (có khả năng trả nợ) hoặc 0 (không có khả năng trả nợ), Xi là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc. Dựa vào kết quả của mô hình hồi quy Binary Logistic, đề tài xác định mức độ tác động của các nhân tố đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp, trong đó các nhân tố nào có tác động cùng chiều hay ngược chiều với khả năng trả nợ của doanh nghiệp để từ đó có những hàm ý chính sách phù hợp cho Ngân hàng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp nhằm nâng cao hiệu quả trong công tác tín dụng.
3.2. Thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu tại BIDV
Dữ liệu được thu thập từ 360 khách hàng đang vay vốn tại BIDV trong giai đoạn 2018-2020. Dữ liệu bao gồm thông tin tài chính, thông tin về khoản vay, thông tin về tài sản đảm bảo và các thông tin phi tài chính khác. Các dữ liệu được xử lý và phân tích bằng phần mềm thống kê chuyên dụng. Phạm vi nghiên cứu: là các khách hàng doanh nghiệp đang có quan hệ tín dụng tại BIDV trong giai đoạn 2018 - 2020 tại các chi nhánh của BIDV.
IV. Kết Quả Nghiên Cứu Các Nhân Tố Chính và Mức Độ Ảnh Hưởng
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 8/10 nhân tố có tác động thực sự đến khả năng trả nợ, bao gồm Khả năng thanh toán hiện hành, Vốn lưu động ròng, Đòn bẩy tài chính, Vòng quay tài sản, Lãi suất, Số tiền vay, Tỷ số ROA, Tỷ số tự tài trợ. Bên cạnh đó, có 2/10 nhân tố không có ý nghĩa trong việc đánh giá khả năng trả nợ, bao gồm Số năm hoạt động và Tỷ lệ tài sản bảo đảm. Các kết quả này cung cấp cơ sở khoa học cho việc cải thiện quy trình đánh giá tín dụng tại BIDV. Năm 2020 BIDV đã áp dụng các chính sách hỗ trợ khách hàng do ảnh hưởng của dịch covid 19 theo hướng dẫn của Ngân hàng nhà nước tại Thông tư số 01/2020/TT-NHNN ngày 13/03/2020, theo đó BIDV đã cơ cấu nợ cho các khách hàng không trả được nợ do ảnh hưởng của dịch covid 19 và giữ nguyên nhóm nợ, tuy nhiên nợ xấu năm 2020 tại BIDV vẫn gia tăng so với các năm trước
4.1. Phân tích các yếu tố tài chính có ý nghĩa thống kê
Các yếu tố tài chính như khả năng thanh toán hiện hành, vốn lưu động ròng, đòn bẩy tài chính, vòng quay tài sản, tỷ số ROA và tỷ số tự tài trợ đều có tác động đáng kể đến khả năng trả nợ. Việc phân tích kỹ lưỡng các chỉ số này giúp ngân hàng đánh giá chính xác năng lực tài chính của doanh nghiệp. Kết quả hồi quy cho thấy có 8/10 nhân tố có tác động thực sự đến khả năng trả nợ, bao gồm Khả năng thanh toán hiện hành, Vốn lưu động ròng, Đòn bẩy tài chính, Vòng quay tài sản, Lãi suất, Số tiền vay, Tỷ số ROA, Tỷ số tự tài trợ; có 2/10 nhân tố không có ý nghĩa trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, bao gồm Số năm hoạt động và Tỷ lệ tài sản bảo đảm.
4.2. Ý nghĩa của lãi suất và số tiền vay đến khả năng trả nợ
Lãi suất và số tiền vay cũng là những yếu tố quan trọng. Lãi suất cao và số tiền vay lớn có thể gây áp lực lên khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Bên cạnh đó chính sách tín dụng BIDV và quy trình thẩm định tín dụng BIDV cũng quan trọng, cùng với đó là các điều kiện vay vốn BIDV.
V. Giải Pháp Ứng Dụng Kết Quả và Hàm Ý Chính Sách
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất áp dụng mô hình hồi quy Logistic để đo lường xác suất trả nợ của khách hàng, đồng thời đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao hiệu quả đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng trong quá trình quan hệ tín dụng tại BIDV. Cần điều chỉnh chính sách tín dụng, quy trình thẩm định tín dụng và điều kiện vay vốn để phù hợp với từng nhóm doanh nghiệp, giảm thiểu rủi ro tín dụng. Với kinh nghiệm công tác nhiều năm của bản thân tại BIDV với vị trí chuyên viên tín dụng doanh nghiệp và vị trí chuyên viên kiểm tra, giám sát tuân thủ của hệ thống BIDV, tác giả nhận thấy BIDV có nền khách hàng doanh nghiệp vay vốn rất dồi dào và đa dạng về ngành nghề kinh doanh cũng như quy mô.
5.1. Áp dụng mô hình Logistic đo lường xác suất trả nợ
Việc áp dụng mô hình Logistic giúp ngân hàng ước tính xác suất trả nợ của từng doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định tín dụng chính xác hơn. Nghiên cứu cần sử dụng dữ liệu mẫu nhiều hơn, phạm vi rộng hơn và bổ sung thêm các yếu tố khác để tăng độ chính xác và tin cậy của kết quả hồi quy.
5.2. Hàm ý chính sách liên quan đến cải thiện quản trị doanh nghiệp
Cần khuyến khích doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện quản trị doanh nghiệp, minh bạch hóa thông tin tài chính và xây dựng uy tín doanh nghiệp để tăng khả năng trả nợ. Bên cạnh đó cần theo dõi sát sao biến động kinh tế, lãi suất, lạm phát và chính sách tiền tệ để đưa ra các điều chỉnh phù hợp.
VI. Kết Luận Nâng Cao Năng Lực Đánh Giá Tín Dụng BIDV
Nghiên cứu này đã xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp tại BIDV, cung cấp cơ sở khoa học cho việc nâng cao năng lực đánh giá tín dụng và kiểm soát rủi ro tín dụng. Các nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng phạm vi, bổ sung thêm các yếu tố khác để tăng độ chính xác và tin cậy của kết quả. Hoạt động cho vay đối với các doanh nghiệp chỉ thực sự hiệu quả khi doanh nghiệp đảm bảo khả năng trả nợ đầy đủ, đúng hạn cho Ngân hàng, do đó Ngân hàng rất cần có sự đánh giá đầy đủ, khách quan về khả năng trả nợ, từ đó tạo tiền đề cho việc thiết lập, mở rộng quan hệ tín dụng đối với các khách hàng mới và khách hàng hiện hữu mà vẫn đảm bảo được sự hiệu quả cả về quy mô và chất lượng; hạn chế tối đa xảy ra rủi ro không trả được nợ từ phía Khách hàng, từ đó góp phần kiểm soát tỷ lệ nợ xấu và gia tăng lợi nhuận cho Ngân hàng.
6.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính và đóng góp
Bài nghiên cứu đã xác định được các yếu tố tài chính và phi tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp tại BIDV, đồng thời đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả đánh giá tín dụng. Bài nghiên cứu sẽ đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao công tác đánh giá về khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, đề xuất ứng dụng kết quả của mô hình hồi quy Logistic vào công tác quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV để điều chỉnh chính sách cấp tín dụng phù hợp, từ đó tăng khả năng tiếp cận và mở rộng quan hệ tín dụng với các doanh nghiệp tốt, góp phần mang lại hiệu quả cho vay và hạn chế tối đa rủi ro mất vốn.
6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện mô hình
Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc thu thập dữ liệu rộng hơn, bao gồm cả các yếu tố vĩ mô và các yếu tố đặc thù của từng ngành nghề kinh doanh. Đồng thời, cần nghiên cứu các phương pháp đánh giá tín dụng tiên tiến hơn để nâng cao độ chính xác và hiệu quả. Cần sử dụng dữ liệu mẫu nhiều hơn, phạm vi rộng hơn và bổ sung thêm các yếu tố khác để tăng độ chính xác và tin cậy của kết quả hồi quy.
