chương I Thông tư 02/2013/TT-NHNN, điều 11 mục 1 chương II có quy định rõ: Nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn) được hiểu là các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn. Các khoản nợ này được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất. Nợ nhóm 4 (nợ nghi ngờ) bao gồm : Các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất cao. Nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là không còn khả năng thu hồi, mất vốn.
- Nợ đủ tiêu chuẩn là khoản nợ được các tổ chức tín dụng đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ các nợ gốc và lãi đúng hạn, như vậy một khoản vay được đánh giá là có hiệu quả khi khoản vay đó được khách hàng trả lãi và trả nợ gốc đúng thời hạn. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp 2. Lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp 2. Nghiên cứu của Chiara Pederzoli, Costanza Torricelli (2010) Đây là mô hình nghiên cứu phát triển dựa trên nghiên cứu của Beaver (1966) và Altman (1968).
Mô hình sử dụng mẫu nghiên cứu là các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn vùng Emilia Romagna thuộc Italia để xác định điểm tín dụng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 đối với các doanh nghiệp vay vốn dựa trên giả định là rủi ro tài chính có ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro tín dụng của KHDN. Trong bài viết này, các tác giả sử dụng các chỉ tiêu tài chính và trọng số để đo lường xác suất vỡ nợ của KHDN quy mô vừa và nhỏ. Các tác giả đã xây dựng mô hình như sau: PD=1/(1+exp(2.43SALESA)) Trong đó: - Biến phụ thuộc là PD thể hiện xác suất vỡ nợ của KHDN - Các biến độc lập bao gồm: + LTLA = Nợ dài hạn/Tổng tài sản. + EBITA = Lợi nhuận trước thuế/Tổng tài sản + EQUITYA = Nợ phải trả/Tổng tài sản + SALESA = Doanh thu/Tổng tài sản Xác suất vỡ nợ PD càng cao thì xác xuất trả nợ của KHDN càng thấp và ngược lại, xác suất vỡ nợ PD càng thấp thì xác suất trả nợ của KHDN càng cao.
Bằng cách sử dụng 4 chỉ tiêu tài chính căn bản là tổng tài sản, nợ, doanh thu, lợi nhuận từ bảng cân đối kế toán, kết quả mô hình cho thấy các chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN. Nghiên cứu của Irakli Niua (2008) Mô hình nghiên cứu của Irakli Niua nghiên cứu mối quan hệ giữa các khoản vay có TSBĐ và khả năng trả nợ của KHDN thuộc 11 nhóm ngành khác nhau, trong khoảng thời gian từ 2004 đến 2007 tại ProCreditBank. Tác giả sử dụng mô hình Logistic để giải thích mối quan hệ giữa các khoản vay có TSBĐ với khả năng trả nợ của KHDN, với biến phụ thuộc là tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR). Các khoản vay có LLR cao là các khoản vay có nhiều rủi ro và các khoản vay có LLR thấp là các khoản vay có ít rủi ro hơn.
Mô hình nghiên cứu được xây dựng bằng biến phụ thuộc và các biến độc lập như sau: - Biến phụ thuộc là LLR: tỷ lệ khoản vay không hoàn trả - Biến độc lập bao gồm: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 + COLLATERAL: Biến giả (biến giả bằng 1 nếu khoản vay có TSBĐ, biến giả bẳng 0 nếu khoản vay không có TSBĐ) + RAMOUNT: Giá trị khoản vay + RLENGTH: Thời gian cho vay + RATIORA: Tỷ lệ cho vay + CLIENTTYPE: Biến giả cho xếp loại khách hàng(biến giả bằng 1 nếu là khách hàng cũ, biến giả bẳng 0 nếu là khách hàng mới) + EMPLOYMENT: Số lượng nhân viên của doanh nghiệp + Biến giả cho thành phố nơi có trụ sở của đơn vị cho vay + Biến giả cho nhóm ngành hoạt động của doanh nghiệp vay Kết quả nghiên cứu cho thấy: - Với mức ý nghĩa 1%, TSBĐ có mối quan hệ đồng biến với LLR. Nghĩa là tỷ lệ TSBĐ càng tăng thì tỷ lệ các khoản vay không hoàn trả càng tăng và ngược lai. Do đó, việc cho vay có TSBĐ hay không có TSBĐ có ảnh hưởng rất lớn đến lợi nhuận hoặc tổn thất của ngân hàng. Trên cơ sở này, tác giả nhận định các khoản vay tín chấp có xác suất hoàn trả cao hơn các khoản vay thế chấp.
- Tỷ lệ cho vay cuối cùng có ảnh hưởng không tốt tới LLR, nghĩa là các khách hàng được cấp tín dụng theo đúng nhu cầu vốn sẽ trả nợ tốt hơn các khách hàng không đạt được số tiền vay như mong đợi. - Các công ty có quy mô nhân sự lớn sẽ có xu hướng LLR cao hơn, điều này được tác giả giải thích một phần do các công ty này sẽ có nhu cầu vốn cao, giá trị khoản vay lớn nên nghĩa vụ trả nợ cao hơn, rủi ro tín dụng cao tương ứng. - Số tiền vay và thời gian vay có tác động ngược chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể và không có ý nghĩa thống kê. - Biến xếp loại khách hàng có mối quan hệ đồng biến với LLR và có ý nghĩa 1%, việc phân loại khách hàng theo thời gian quan hệ với ngân hàng có ảnh hưởng tới việc xác định nguy cơ vỡ nợ của khách hàng.
LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 12 - Biến giả về địa điểm hoạt động của doanh nghiệp và ngân hàng cho thấy các khoản vay của KHDN có cùng địa bàn với ngân hàng sẽ dễ dàng hơn trong việc kiểm soát khoản vay, làm giảm nguy cơ không thu hồi được nợ. - Đối với biến giả thể hiện nhóm ngành hoạt động của khách hàng, tác giả đã thấy rằng các doanh nghiệp trong lĩnh vực lương thực thực phẩm có LLR cao hơn các nhóm ngành khác, với mức ý nghĩa 10%. Nghiên cứu của Jiménez và Saurina (2003) Bài nghiên cứu này phân tích các yếu tố quyết định xác suất vỡ nợ (PD) của các khoản vay ngân hàng. Các tác giả tập trung vào việc phân tích mối quan hệ giữa các biến như TSBĐ, loại khoản vay và mối quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng.
Dữ liệu sử dụng trong bài ngiên cứu này được thu thập từ 3 triệu khoản vay của các TCTD (ngân hàng, quỹ tiết kiệm…) ở Tây Ban Nha trong khoảng thời gian 1988-2000. Các tác giả sử dụng mô hình Logistic nhị thức (Binary Logictis Regressions Models) để tiếp cận đo lường khả năng vỡ nợ của KHDN như sau: Prob(yit = 1 / (xit, zt)) = Prob(y*it > 0 / (Xit, zt)) = F(α + X’it β + Z’t γ) Trong đó biến phụ thuộc Prob (Yit = 1/ (xi , Zt) ) là xác suất vỡ nợ của khoản vay. Các biến độc lập (Xit) được đưa vào mô hình gồm có loại sản phẩm tín dụng, kỳ hạn, TSBĐ, số tiền vay, loại tiền tệ, ngành nghề kinh doanh, khu vực hoạt động, loại hình TCTD cho vay. Ngoài ra, các tác giả còn đưa vào mô hình một số biến giả năm (Zt ) để kiểm soát các yếu tố kinh tế vĩ mô có tác động đến các KHDN đi vay và các khoản vay.
Kết quả nghiên cứu cho thấy: - Yếu tố TSBĐ: Các khoản vay có TSBĐ có xác suất vỡ nợ cao hơn so với các khoản vay tín chấp. Đối với các khoản vay thế chấp bằng TSBĐ thì các khoản vay có tỷ lệ TSBĐ càng cao thì nguy cơ vỡ nợ cảng giảm và ngược lại, các khoản vay có tỷ lệ TSBĐ thấp sẽ có nguy cơ vỡ nợ cao hơn. - Yếu tố loại sản phẩm tín dụng: Tín dụng tài chính có rủi ro cao hơn tín dụng thương mại. Do các khoản vay thương mại thường có kỳ hạn ngắn,bổ sung LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 13 vốn lưu động ngắn hạn (dưới 1 năm) gắn liền với doanh thu, dễ dàng kiểm soát phương án.
Còn các khoản vay tài chính dài hạn sẽ mất nhiều thời gian để hoàn vốn và thu được lợi nhuận, do đó rủi ro vỡ nợ cao. - Yếu tố thời hạn vay: Các khoản vay ngắn hạn có nguy cơ vỡ nợ cao hơn các khoản vay dài hạn. Các tác giả đã giả thích điều này dựa trên cơ chế sàng lọc KHDN và quản lý tín dụng một cách hiệu quả. - Yếu tố quy mô khoản vay: Các khoản vay càng lớn thì nguy cơ vỡ nợ càng thấp.
Kết quả này được giải thích dựa trên tâm lý của chủ nợ. Đối với các khoản vay khổng lồ, các ngân hàng sẽ cẩn trọng hơn từ khâu tìm hiểu khách hàng, thẩm định, phê duyệt, giải ngân và kiểm soát sau phương án hơn là các khoản vay quy mô nhỏ. - Yếu tố ngành nghề kinh doanh và khu vực hoạt động của doanh nghiệp: theo như kết quả của mô hình nghiên cứu, ngành xây dựng (không có ý nghĩa thống kê) có xác suất vỡ nợ cao nhất, tiếp đến là ngành kinh doanh nhà hàng khách sạn. Các ngành có rủi ro thấp trên thị trường là phân phối điện, nước và khí đốt.
Đồng thời có sự khác nhau giữa các vùng miền cấp tín dụng. - Yếu tố mối quan hệ của khách hàng với ngân hàng: các tác giả đồng ý rằng việc khách hàng có mối quan hệ mật thiết với ngân hàng sẽ làm gia tăng xác suất vỡ nợ của khách hàng đó. Nghiên cứu của Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012) Bài nghiên cứu của 2 tác giả dùng phương pháp định lượng để khảo sát những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN. Mẫu được chọn ngẫu nhiên từ 250 các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Cần Thơ giai đoạn 2010- 2012.
Với số liệu thu thập từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ của doanh nghiệp, các tác giả tính toán các chỉ số tài chính và đưa vào mô hình hồi quy để ước lượng ảnh hưởng của các chỉ số này đến khả năng trả nợ của KHDN. Đồng thời, các tác giả cũng thu thập thông tin về nhóm nợ của 214 KHDN trong mẫu trên cơ sở dữ liệu cung cấp bởi Ngân hàng nhà nước chi nhánh Cần Thơ. Bằng việc lược khảo các nghiên cứu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.