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 2022

Khám phá 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 năm 2022.

• Tác giả: Nguyễn Quốc Việt
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Thị Loan
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Trả Nợ Của Doanh Nghiệp Tại BIDV
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục đích nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và dữ liệu nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.7. Bố cục của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về hoạt động tín dụng tại Ngân hàng
• 2.1.1. Khái niệm và các hình thức cấp tín dụng Ngân hàng
• 2.1.2. Vai trò của tín dụng Ngân hàng
• 2.1.3. Khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
• 2.2. Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
• 2.2.1. Mô hình Xếp hạng phân tích tín dụng
• 2.2.2. Mô hình XHTDNB
• 2.2.3. Mô hình của Pederzoli và Torricelli (2010)
• 2.3. Tổng quan các nghiên cứu liên quan
• 2.3.1. Các nghiên cứu trong nước
• 2.3.2. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.4. Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
• 2.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Trình tự nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.4. Giả thiết nghiên cứu
• 3.5. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.6. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thực trạng tín dụng tại BIDV
• 4.1.1. Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Đầu tư và phát triển Việt Nam
• 4.1.2. Kết quả hoạt động kinh doanh
• 4.1.3. Chất lượng nợ vay tại BIDV
• 4.2. Kết quả nghiên cứu từ mô hình hồi quy
• 4.2.1. Thống kê mô tả
• 4.2.2. Phân tích tương quan
• 4.2.3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.2.4. Phân tích hồi quy
• 4.2.5. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
• 4.2.6. Kiểm định mức độ dự báo của mô hình
• 4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.3.1. Các yếu tố có ý nghĩa thống kê – có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
• 4.3.2. Mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
• 4.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Ứng dụng mô hình nghiên cứu đo lường xác suất trả nợ
• 5.2. Hàm ý chính sách liên quan đến các nhân tố
• 5.3. Hạn chế của luận văn
• 5.4. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC HÌNH

Tóm tắt

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.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hoạt động tín dụng doanh nghiệp đóng vai trò trọng yếu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, chiếm tỷ trọng dư nợ lớn và ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại. Tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), dư nợ cho vay khách hàng doanh nghiệp chiếm khoảng 63,3% tổng dư nợ năm 2020, tương đương 769.077 tỷ đồng. Tuy nhiên, tỷ lệ nợ xấu của nhóm khách hàng này có xu hướng gia tăng, với mức tăng 9,6% so với năm trước, làm gia tăng rủi ro tín dụng và ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng. Trước bối cảnh đó, việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp trở thành yêu cầu cấp thiết nhằm kiểm soát rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV trong giai đoạn 2018-2020, đồng thời đánh giá mức độ tác động của các nhân tố này và đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả đánh giá khả năng trả nợ. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các khách hàng doanh nghiệp đang vay vốn tại các chi nhánh BIDV trên toàn quốc. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy nhị phân (Binary Logistic) với mẫu 360 khách hàng để phân tích các yếu tố tài chính và phi tài chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ.

Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ BIDV xây dựng hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng hiệu quả, giảm thiểu nợ xấu và nâng cao chất lượng tín dụng doanh nghiệp, góp phần ổn định hoạt động ngân hàng và thúc đẩy phát triển kinh tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình kinh tế tài chính liên quan đến hoạt động tín dụng ngân hàng và đánh giá rủi ro tín dụng doanh nghiệp. Hai mô hình chính được áp dụng gồm:

1. Mô hình Xếp hạng phân tích tín dụng (5Cs và 6Cs): Bao gồm các yếu tố Character (Uy tín), Capacity (Năng lực tài chính), Capital (Vốn), Collateral (Tài sản đảm bảo), Conditions (Điều kiện môi trường), và Control (Kiểm soát). Mô hình này giúp đánh giá toàn diện năng lực và rủi ro của khách hàng doanh nghiệp trong quan hệ tín dụng.

2. Mô hình hồi quy nhị phân (Binary Logistic Regression): Đây là phương pháp định lượng phổ biến trong phân tích rủi ro tín dụng, dùng để xác định xác suất khách hàng có khả năng trả nợ dựa trên các biến độc lập tài chính và phi tài chính. Mô hình được biểu diễn dưới dạng:

$$ \ln\left(\frac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)}\right) = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots + \beta_n X_n $$

trong đó $Y$ là biến nhị phân thể hiện khả năng trả nợ (1: có khả năng, 0: không có khả năng), $X_i$ là các biến độc lập.

Các khái niệm chính được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:

• Khả năng thanh toán hiện hành: Tỷ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn, phản ánh khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn.
• Vốn lưu động ròng: Hiệu số giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn, thể hiện sự cân đối tài chính ngắn hạn.
• Đòn bẩy tài chính: Tỷ lệ tổng nợ vay trên tổng tài sản, phản ánh mức độ sử dụng nợ trong cơ cấu vốn.
• Vòng quay tài sản: Tỷ số doanh thu thuần trên tổng tài sản, đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản.
• Tỷ số ROA (Return on Assets): Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, đo lường hiệu quả sinh lời.
• Tỷ lệ tài sản bảo đảm: Tỷ lệ giá trị tài sản thế chấp trên tổng dư nợ vay.
• Tỷ số tự tài trợ: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, thể hiện mức độ tự chủ tài chính.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với mô hình hồi quy nhị phân Binary Logistic để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV. Dữ liệu được thu thập từ 360 khách hàng doanh nghiệp đang vay vốn tại các chi nhánh BIDV trong giai đoạn 2018-2020.

Quy trình nghiên cứu gồm các bước:

• Thu thập và xử lý dữ liệu tài chính, phi tài chính của khách hàng.
• Thống kê mô tả các biến số, kiểm tra phân phối và tính hợp lệ của dữ liệu.
• Phân tích tương quan giữa các biến độc lập để phát hiện đa cộng tuyến (sử dụng hệ số VIF).
• Xây dựng và chạy mô hình hồi quy Binary Logistic với 10 biến độc lập đã chọn.
• Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (Omnibus Test), khả năng giải thích (Pseudo R-square) và khả năng dự báo (ROC curve).
• Thảo luận kết quả và đề xuất hàm ý chính sách.

Việc lựa chọn mô hình Binary Logistic dựa trên ưu điểm phù hợp với biến phụ thuộc nhị phân, khả năng xử lý dữ liệu định lượng và định tính, đồng thời được nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước áp dụng thành công trong lĩnh vực tín dụng ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Ảnh hưởng tích cực của khả năng thanh toán hiện hành: Kết quả hồi quy cho thấy biến khả năng thanh toán hiện hành có hệ số hồi quy dương và ý nghĩa thống kê, với hệ số Odds Ratio cho thấy khi tỷ số này tăng 1 đơn vị, xác suất khách hàng có khả năng trả nợ tăng khoảng 1,8 lần. Điều này khẳng định vai trò quan trọng của khả năng thanh toán ngắn hạn trong việc đảm bảo trả nợ đúng hạn.

2. Vốn lưu động ròng tác động cùng chiều: Vốn lưu động ròng cũng có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ, với hệ số Odds Ratio khoảng 1,5, cho thấy doanh nghiệp có vốn lưu động dương và cao hơn sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn. Đây là chỉ số phản ánh sự cân đối tài chính và khả năng duy trì hoạt động kinh doanh ổn định.

3. Đòn bẩy tài chính ảnh hưởng ngược chiều: Hệ số đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ, với Odds Ratio dưới 1 (khoảng 0,6), cho thấy doanh nghiệp sử dụng nợ vay quá nhiều sẽ chịu áp lực tài chính lớn, làm giảm khả năng trả nợ. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước và quy định của Ngân hàng Nhà nước về quản lý rủi ro tín dụng.

4. Vòng quay tài sản và tỷ số ROA có tác động tích cực: Hai biến này đều có hệ số hồi quy dương và ý nghĩa thống kê, với Odds Ratio lần lượt là 1,4 và 1,7, cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản và khả năng sinh lời cao giúp doanh nghiệp tăng khả năng trả nợ.

5. Lãi suất và số tiền vay tác động tiêu cực: Lãi suất cho vay và quy mô dư nợ vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ, với Odds Ratio lần lượt khoảng 0,7 và 0,8, phản ánh áp lực chi phí tài chính và rủi ro tăng theo quy mô vay lớn và lãi suất cao.

6. Hai nhân tố không có ý nghĩa thống kê: Số năm hoạt động và tỷ lệ tài sản bảo đảm không có tác động đáng kể đến khả năng trả nợ trong mô hình, cho thấy yếu tố kinh nghiệm hoạt động và tài sản thế chấp không phải là chỉ số quyết định trong bối cảnh nghiên cứu.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu phù hợp với các lý thuyết và nghiên cứu trong nước cũng như quốc tế, khẳng định vai trò quan trọng của các chỉ số tài chính trong đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp. Khả năng thanh toán hiện hành và vốn lưu động ròng phản ánh sự cân đối tài chính ngắn hạn, giúp doanh nghiệp duy trì dòng tiền để trả nợ đúng hạn. Đòn bẩy tài chính cao làm tăng áp lực trả nợ và rủi ro mất khả năng thanh toán.

Hiệu quả sử dụng tài sản và khả năng sinh lời (vòng quay tài sản, ROA) là những chỉ số quan trọng giúp doanh nghiệp tạo ra nguồn thu ổn định, từ đó nâng cao khả năng trả nợ. Áp lực chi phí tài chính từ lãi suất và dư nợ vay lớn cũng được xác nhận là nhân tố làm giảm khả năng trả nợ.

Việc số năm hoạt động và tỷ lệ tài sản bảo đảm không có ý nghĩa có thể do đặc thù ngành nghề, quy mô và chính sách tín dụng của BIDV, cũng như sự đa dạng trong cơ cấu tài sản thế chấp và kinh nghiệm hoạt động của doanh nghiệp. Kết quả này gợi ý cần xem xét thêm các yếu tố phi tài chính và điều kiện thị trường trong các nghiên cứu tiếp theo.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện mức độ ảnh hưởng (Odds Ratio) của từng nhân tố, bảng phân tích hồi quy chi tiết và biểu đồ ROC đánh giá khả năng dự báo của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình hồi quy Logistic trong đánh giá tín dụng: BIDV nên tích hợp mô hình Binary Logistic vào quy trình thẩm định tín dụng để đo lường xác suất trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, giúp phân loại rủi ro chính xác và kịp thời. Thời gian triển khai trong 6-12 tháng, do phòng quản lý rủi ro phối hợp với công nghệ thông tin thực hiện.

2. Tăng cường đánh giá khả năng thanh toán và vốn lưu động: Cán bộ tín dụng cần chú trọng phân tích các chỉ số tài chính ngắn hạn như khả năng thanh toán hiện hành và vốn lưu động ròng để đánh giá chính xác khả năng trả nợ, từ đó điều chỉnh hạn mức và điều kiện cho vay phù hợp. Đào tạo cán bộ trong 3 tháng để nâng cao năng lực phân tích tài chính.

3. Kiểm soát chặt chẽ đòn bẩy tài chính và quy mô vay: Ngân hàng cần thiết lập giới hạn đòn bẩy tài chính tối đa cho từng nhóm khách hàng, đồng thời kiểm soát quy mô dư nợ vay để giảm áp lực tài chính và rủi ro tín dụng. Chính sách này nên được rà soát và cập nhật hàng năm.

4. Xây dựng chính sách lãi suất linh hoạt: Cân nhắc áp dụng mức lãi suất ưu đãi cho các doanh nghiệp có hiệu quả tài chính tốt, nhằm giảm áp lực chi phí và khuyến khích trả nợ đúng hạn. Thời gian áp dụng chính sách thử nghiệm trong 12 tháng.

5. Mở rộng nghiên cứu và cập nhật dữ liệu: Đề xuất thu thập thêm dữ liệu mẫu đa dạng hơn về ngành nghề, quy mô và bổ sung các yếu tố phi tài chính như quản trị doanh nghiệp, thị trường để nâng cao độ chính xác mô hình. Thực hiện nghiên cứu bổ sung trong 1-2 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cán bộ quản lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Giúp nâng cao năng lực đánh giá khả năng trả nợ khách hàng doanh nghiệp, từ đó giảm thiểu rủi ro nợ xấu và tối ưu hóa danh mục tín dụng.

2. Chuyên viên tín dụng doanh nghiệp: Cung cấp công cụ và kiến thức phân tích tài chính, áp dụng mô hình định lượng để thẩm định hồ sơ vay vốn chính xác và hiệu quả hơn.

3. Nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng mô hình hồi quy Logistic trong phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp tại Việt Nam.

4. Các nhà hoạch định chính sách ngân hàng và cơ quan quản lý: Hỗ trợ xây dựng các quy định, hướng dẫn về quản lý rủi ro tín dụng và chính sách cấp tín dụng phù hợp với thực tiễn thị trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Binary Logistic là gì và tại sao được chọn?
   Mô hình Binary Logistic là phương pháp hồi quy dùng để phân tích biến phụ thuộc nhị phân (có/không). Nó được chọn vì phù hợp với bài toán đánh giá khả năng trả nợ (có khả năng hoặc không), dễ áp dụng và cho kết quả định lượng rõ ràng.

2. Những nhân tố nào ảnh hưởng mạnh nhất đến khả năng trả nợ?
   Khả năng thanh toán hiện hành và tỷ số ROA là hai nhân tố có ảnh hưởng tích cực mạnh nhất, trong khi đòn bẩy tài chính và lãi suất vay có tác động tiêu cực đáng kể đến khả năng trả nợ.

3. Tại sao số năm hoạt động không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ?
   Có thể do sự đa dạng về ngành nghề và quy mô doanh nghiệp, cũng như các yếu tố khác như quản trị và thị trường ảnh hưởng nhiều hơn, khiến số năm hoạt động không phải là chỉ số quyết định trong mô hình.

4. Làm thế nào BIDV có thể sử dụng kết quả nghiên cứu này?
   BIDV có thể áp dụng mô hình hồi quy Logistic để đánh giá rủi ro tín dụng, điều chỉnh chính sách cho vay, kiểm soát đòn bẩy tài chính và lãi suất, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý tín dụng doanh nghiệp.

5. Nghiên cứu có giới hạn gì và hướng phát triển tiếp theo?
   Giới hạn về kích thước mẫu và phạm vi địa lý, chưa bao gồm các yếu tố phi tài chính sâu rộng. Nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng mẫu, bổ sung biến số và áp dụng các phương pháp phân tích nâng cao để tăng độ tin cậy.

Kết luận

• Xác định 8/10 nhân tố tài chính có ảnh hưởng thực sự đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV, trong đó khả năng thanh toán hiện hành và ROA có tác động tích cực mạnh nhất.
• Đòn bẩy tài chính, lãi suất và số tiền vay có tác động ngược chiều, làm giảm khả năng trả nợ.
• Số năm hoạt động và tỷ lệ tài sản bảo đảm không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.
• Đề xuất ứng dụng mô hình hồi quy Logistic trong đánh giá rủi ro tín dụng để nâng cao hiệu quả quản lý và giảm thiểu nợ xấu.
• Khuyến nghị mở rộng nghiên cứu với mẫu lớn hơn và bổ sung các yếu tố phi tài chính nhằm tăng độ chính xác và tính ứng dụng của mô hình.

Luận văn cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn cho BIDV và các ngân hàng khác trong việc nâng cao chất lượng tín dụng doanh nghiệp. Các nhà quản lý và chuyên viên tín dụng được khuyến khích áp dụng kết quả nghiên cứu để cải thiện quy trình thẩm định và quản lý rủi ro tín dụng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu: Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan Chương 3: Xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách. 6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Cơ sở lý thuyết về hoạt động tín dụng tại Ngân hàng.1 Khái niệm và các hình thức cấp tín dụng Ngân hàng: Theo Luật các tổ chức tín dụng năm 2010 thì “Cấp tín dụng là việc thỏa thuận để tổ chức, cá nhân sử dụng một khoản tiền hoặc cam kết cho phép sử dụng một khoản tiền theo nguyên tắc có hoàn trả bằng nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác” Theo Nguyễn Minh Kiều (2006) thì Tín dụng doanh nghiệp là hình thức cấp tín dụng dành cho các khách hàng tổ chức có tư cách pháp nhân bao gồm các hình thức cấp tín dụng như sau: - Cho vay: bao gồm các cách thức cho vay: + Cho vay theo hạn mức tín dụng ngắn hạn để bổ sung thiếu hụt vốn lưu động phục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh trong ngắn hạn. + Cho vay theo món ngắn hạn. + Cho vay trung dài hạn để mua sắm Máy móc thiết bị, mua xe, đầu tư dự án (xây dựng nhà máy, nhà xưởng…) - Phát hành bảo lãnh bao gồm các loại bảo lãnh: Bảo lãnh dự thầu, bảo lãnh bảo hành, bảo lãnh tạm ứng, bảo lãnh thực hiện hợp đồng,… - Phát hành L/C và các cam kết thanh toán khác.2 Vai trò của tín dụng Ngân hàng.

Đinh Như Quỳnh (2013) đã đề cập đến sự ra đời của tín dụng Ngân hàng và nêu rõ những vai trò của tín dụng Ngân hàng trong nền kinh tế thị trường hiện nay tại Việt Nam, bao gồm các vai trò quan trọng sau: - Đẩy mạnh hoạt động sản xuất kinh doanh trong nền kinh tế: Ngân hàng được xem là nơi tập trung dòng vốn nhàn rỗi nhiều nhất thông qua các khoản tiền gửi có kỳ hạn, không kỳ hạn của các khách hàng cá nhân, doanh nghiệp, các Quỹ đầu tư; thông qua hoạt động cấp tín dụng , các Ngân hàng sẽ luân chuyển các dòng tiền nhàn rỗi này đến các khách hàng cần vốn cho các mục đích khác nhau trong nền kinh tế, riêng đối với khách hàng doanh nghiệp thì mục đích chính để bù đắp thiếu hụt vốn 7 ngắn hạn để hoạt động sản xuất kinh doanh và bổ sung vốn đầu tư cho các dự án trung dài hạn. Như vậy tín dụng Ngân hàng đã góp phần tạo điều kiện về vốn cho đại đa số các khách hàng trong nền kinh tế, trong đó chiếm tỷ trọng cao là đối tượng khách hàng tổ chức. - Thúc đẩy sử dụng vốn hiệu quả: với chức năng luân chuyển vốn nhanh chóng, tín dụng Ngân hàng đã góp phần điều chỉnh tồn đọng lượng tiền mặt trong lưu thông và tạo ra hiệu quả cho các đồng vốn nhàn rỗi trên cơ sở lợi ích cho cả người gửi tiền và người cần tiền. - Tạo việc làm, ổn định cuộc sống cho người dân: nhờ có tín dụng Ngân hàng, người dân mới có thể tiếp cận với nguồn vốn để mua sắm xe, đồ dùng gia đình, mua nhà, xây nhà… góp phần cải thiện đời sống được đầy đủ và sung túc hơn.

- Mở rộng và hình thành thói quen thanh toán không dùng tiền mặt, từ đó giảm thiểu những rủi ro sử dụng tiền mặt trong nền kinh tế. - Tạo điều kiện thuận lợi để mở rộng các quan hệ kinh tế quốc tế: Tín dụng ngân hàng trở thành một kênh cung ứng vốn để đáp ứng các nhu cầu thanh toán với các đối tác nước ngoài thông qua các hình thức thanh toán được chuẩn hóa và chấp nhận trên toàn thế giới: thanh toán L/C, nhờ thu, Bao thanh toán, bảo lãnh quốc tế… Thông qua tín dụng Ngân hàng, các hình thức thanh toán quốc tế này không những mang lại hiệu quả thanh toán nhanh chóng, kịp thời mà còn tạo được sự tin tưởng với các đối tác và Ngân hàng nước ngoài.3 Khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp: Trong quan hệ vay vốn với Ngân hàng thì Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng được hiểu là việc Ngân hàng đánh giá khách hàng có khả năng thanh toán đầy đủ nợ gốc và lãi khi đến hạn hay không. Cụ thể, khi thiết lập quan hệ tín dụng thì giữa khách hàng và Ngân hàng sẽ ký kết các Thỏa thuận vay vốn hoặc Hợp đồng tín dụng trong đó nêu rõ nghĩa vụ của khách hàng phải hoàn trả đầy đủ nợ gốc, lãi và các khoản phí phát sinh (nếu có) cho Ngân hàng đối với các khoản vay khi đến hạn, nên khả năng trả nợ của khách hàng chính là khả năng thực hiện các cam kết này. Để xác định khả năng trả nợ của khách hàng, Ngân hàng thường căn cứ vào các thông tin sau: Tư cách, năng lực pháp lý; năng lực tài chính thể hiện qua các báo cáo tài 8 chính (bảng cân đối kế toán, kết quả hoạt động kinh doanh, lưu chuyển tiền tệ), thông tin lịch sử vay vốn thể hiện qua thông tin tín dụng tra cứu tại CIC, năng lực quản lý, kinh nghiệm của Ban lãnh đạo Doanh nghiệp, hiệu quả từ phương án sản xuất kinh doanh hoặc dự án đầu tư của khách hàng, tỷ lệ TSBĐ… Khi khách hàng không có khả năng trả nợ theo đúng cam kết trong Hợp đồng tín dụng đã ký với Ngân hàng sẽ dẫn đến quá hạn các khoản nợ; trong bài nghiên cứu của Đinh Mai Long (2015) đã đề cập đến định nghĩa về nợ xấu của nhiều tổ chức trên thế giới, cụ thể như: Quỹ Tiền Tệ quốc tế (IMF) và Liên Hợp Quốc (nhóm chuyên gia tư vấn –AEG) cho rằng nợ xấu là khoản nợ 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 trả theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ; còn định nghĩa của Ủy ban Basel về giám sát Ngân hàng (BCSC) không đưa ra thời gian quá hạn chi trả khi khoản nợ bị coi là “xấu” mà cho rằng đó là “khoản nợ đã quá hạn và Ngân hàng thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi Ngân hàng chưa thực hiện hành động gì để cố gắng thu hồi”; riêng Ngân hàng trung ương Châu Âu (ECB) căn cứ trên tiêu chí chủ yếu của BCSC, cho rằng “một khoản nợ được coi là xấu khi quá hạn trả lãi và gốc trên 90 ngày trở lên, phù hợp với định nghĩa của Basel II về tổn thất, hoặc khi có lý do chắc chắn đề nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ”.

Tại Việt Nam, theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN ngày 30/7/2021 của Ngân hàng nhà nước thì khoản nợ quá hạn là khoản nợ mà khách hàng không trả được đúng hạn một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi theo thỏa thuận với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài và được phân loại theo 5 nhóm nợ, trong đó Nợ xấu được phân lợi từ nhóm 3 đến nhóm 5, cụ thể như sau: - Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm:  Khoản nợ trong hạn và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn;  Khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi còn lại đúng thời hạn; 9 - Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm:  Khoản nợ quá hạn đến 90 ngày.  Khoản nợ được điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu còn trong hạn. - Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:  Khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày.  Khoản nợ gia hạn nợ lần đầu còn trong hạn.

 Khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo thỏa thuận. - Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm:  Khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày  Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn đến 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu.  Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai còn trong hạn - Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm:  Khoản nợ quá hạn trên 360 ngày;  Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 91 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;  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;  Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên. Từ các quan điểm trên thế giới và Quy định của Ngân hàng nhà nước Việt Nam thì mối quan hệ giữa phân loại nợ và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng được thể hiện như sau: Bảng 2.1: Khả năng trả nợ và khả năng thanh toán theo nhóm nợ Khả năng thanh toán nợ cho Phân loại khả năng trả nợ Phân loại nhóm nợ Ngân hàng - Không có nợ quá hạn Có khả năng trả nợ Nhóm 1 - 2 - Có nợ quá hạn ≤ 90 ngày - Có nợ quá hạn trên 90 ngày.

Không có khả năng trả nợ Nhóm 3 -5 - Có nợ cơ cấu Nguồn: tác giả tổng hợp 10 2.2 Các mô hình thường được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp: 2.