Luận văn thạc sĩ quản lý xây dựng developing a game theory approach to determine optimal loan to cost ratios for construction loans

Luận văn về ứng dụng lý thuyết trò chơi để tối ưu tỷ lệ khoản vay trên chi phí (LTC) cho vay xây dựng. Nghiên cứu quản lý xây dựng chuyên sâu.

• Tác giả: Phan Thanh Thien Son
• Người hướng dẫn: Dr. Bùi Phương Trinh
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Construction Management
• Đề tài: Developing A Game Theory Approach To Determine Optimal Loan-To-Cost Ratios For Construction Loans
• Loại tài liệu: Master’s Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. LTC Ratio, Feasibility Analyses, and Financial Analyses
• 1.2. Project Performance and Default
• 1.3. Thesis Objectives
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Cách Tối Ưu LTC Loan to Cost Vay Xây Dựng

Các khoản vay xây dựng là nguồn tài chính quan trọng cho các dự án lớn. Tỷ lệ LTC (Loan-to-Cost) là yếu tố then chốt khi nhà phát triển đàm phán các điều khoản. Tỷ lệ LTC khác nhau dẫn đến hiệu quả tài chính khác nhau. Nghiên cứu hiện tại có thể được phát triển thêm để tối ưu hóa tỷ lệ LTC. Luận văn này đề xuất một mô hình sử dụng Lý thuyết Trò chơi để giải quyết vấn đề này. Cách tiếp cận này bổ sung các công cụ hiện có và giải quyết các khía cạnh chưa được đề cập. Mục tiêu là xác định tỷ lệ LTC tối ưu từ góc độ của chủ dự án. Mô hình này không chỉ mở rộng bộ công cụ hiện có mà còn giải quyết các lĩnh vực mà các mô hình hiện tại chưa bao phủ, điều này sẽ hữu ích trên thực tế nếu được xem xét. Theo [1], mục tiêu của dự án là tối đa hóa lợi nhuận tài chính được đo bằng các chỉ số như Giá trị hiện tại ròng (“N.” hoặc “NPV”), Tỷ suất hoàn vốn nội bộ (“I.” hoặc “IRR”) và Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (“ROE” hoặc “R.

1.1. Tỷ Lệ LTC Phân Tích Khả Thi và Phân Tích Tài Chính

Mục tiêu của chủ đầu tư khi bắt đầu dự án là sở hữu một công trình hoạt động đúng như dự kiến và mang lại lợi nhuận chấp nhận được [1]. Mục tiêu của dự án phát triển là tối đa hóa lợi nhuận tài chính. Các chỉ số như Giá trị Hiện Tại Ròng (NPV), Tỷ Suất Hoàn Vốn Nội Bộ (IRR) và Tỷ Suất Lợi Nhuận Trên Vốn Chủ Sở Hữu (ROE) được sử dụng để đo lường [1]. Các khoản vay xây dựng ảnh hưởng đến dòng tiền của dự án từ giai đoạn mua lại đến giai đoạn vận hành. Tỷ lệ LTC thể hiện số tiền mà nhà phát triển vay và phải trả lại.

1.2. Hiệu Quả Dự Án và Khả Năng Vỡ Nợ

Việc tối đa hóa lợi nhuận tài chính không phải là động lực duy nhất để nghiên cứu về vay xây dựng và tỷ lệ LTC tối ưu. Vượt quá chi phí và tiến độ có thể do sử dụng đòn bẩy quá mức. Brealey et al. [6] lập luận rằng rủi ro xây dựng bao gồm cả rủi ro tăng và rủi ro giảm. Người nắm giữ vốn chủ sở hữu kiểm soát rủi ro tăng, trong khi người nắm giữ nợ kiểm soát rủi ro giảm. Việc vỡ nợ các khoản vay xây dựng có thể gây ra tổn thất lớn cho bên cho vay [8]. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc hiểu và quản lý hiệu quả tỷ lệ LTC.

1.3. Mục tiêu của luận văn

Luận văn này tập trung vào việc đạt được các mục tiêu sau: Phân tích các mô hình hiện có để xác định tỷ lệ LTC tối ưu, sử dụng Lý thuyết Trò chơi để phát triển một mô hình xác định tỷ lệ LTC tối ưu và chứng minh cơ chế của mô hình thông qua các nghiên cứu điển hình thực tế và so sánh với các mô hình hiện có khác. Luận văn nhằm mục đích đóng góp vào các tài liệu hiện có và cung cấp công cụ hữu ích cho việc tối ưu hóa LTC.

II. Vấn Đề Tại Sao Cần Tối Ưu Tỷ Lệ LTC Cho Vay Xây Dựng

Tỷ lệ LTC là một yếu tố quan trọng trong phân tích tài chính của các dự án xây dựng. Việc xác định tỷ lệ LTC tối ưu là cần thiết để tối đa hóa lợi nhuận tài chính. Các nghiên cứu trước đây đã phát triển các mô hình để giải quyết vấn đề này, nhưng vẫn còn nhiều điểm cần cải thiện. Cần có một công cụ bổ sung để giải quyết vấn đề tối ưu hóa này. Lý thuyết Trò chơi cung cấp một khung phân tích có nhiều ưu điểm so với các phương pháp trước đây. Nó cho phép xem xét các quyết định của nhiều bên liên quan và ảnh hưởng của thông tin mới. Luận văn sẽ phân tích điểm mạnh của khung Lý thuyết Trò chơi để giải quyết vấn đề tối ưu hóa này.

2.1. Tầm quan trọng của tỷ lệ LTC

Tỷ lệ LTC không chỉ là một yếu tố quan trọng đối với việc phân tích tài chính của dự án, mà còn là một yếu tố quyết định. Tỷ lệ này ảnh hưởng trực tiếp đến cấu trúc vốn của dự án, xác định mức độ sử dụng vốn vay so với vốn chủ sở hữu. Việc tối ưu hóa tỷ lệ LTC là rất quan trọng để đảm bảo dự án có thể thu hút vốn đầu tư và đạt được các mục tiêu tài chính đề ra. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thị trường bất động sản đầy biến động, nơi các quyết định tài chính thông minh có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong thành công của dự án.

2.2. Ưu điểm của lý thuyết trò chơi

Sử dụng Lý thuyết Trò chơi có một số lợi thế để tối ưu hóa LTC. Nó cho phép xem xét các quyết định của nhiều bên liên quan (ngân hàng, nhà phát triển) và ảnh hưởng của thông tin mới. Khung Lý thuyết Trò chơi cho phép xem xét các tình huống mà quyết định của một bên ảnh hưởng đến quyết định của các bên khác. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh vay xây dựng, nơi cả ngân hàng và nhà phát triển đều có mục tiêu và chiến lược riêng.

III. Hướng Dẫn Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Lý Thuyết Trò Chơi

Luận văn phát triển một mô hình sử dụng Lý thuyết Trò chơi để xác định tỷ lệ LTC tối ưu. Mô hình này xem xét các quyết định của cả ngân hàng và nhà phát triển. Mục tiêu là tối đa hóa các chỉ số tài chính như NPV, IRR và ROE. Mô hình bao gồm các yếu tố như chi phí xây dựng, giá trị tài sản và lãi suất. Các thuật toán tối ưu hóa phi tuyến được sử dụng để giải quyết mô hình. Mô hình cung cấp các chỉ số hữu ích khác như chi phí xây dựng khả thi tối đa và lãi suất được chấp nhận lẫn nhau. Nghiên cứu này sử dụng Lý thuyết Trò chơi làm nền tảng chính cùng với các thuật toán tối ưu hóa phi tuyến tính để xác định tỷ lệ LTC tối ưu cho các khoản vay xây dựng nhằm tối đa hóa ba chỉ số tài chính khác nhau: giá trị hiện tại ròng kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered NPV), tỷ suất hoàn vốn nội bộ kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered IRR), và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng có đòn bẩy trên vốn chủ sở hữu (expected levered ROE).

3.1. Các yếu tố trong mô hình

Mô hình Lý thuyết Trò chơi bao gồm các yếu tố quan trọng như chi phí xây dựng, giá trị tài sản và lãi suất. Các yếu tố này ảnh hưởng đến quyết định của cả ngân hàng và nhà phát triển. Mô hình cũng xem xét các ràng buộc như khả năng trả nợ và yêu cầu về vốn chủ sở hữu. Các yếu tố này được sử dụng để mô phỏng các tình huống khác nhau và xác định tỷ lệ LTC tối ưu.

3.2. Thuật toán tối ưu hóa

Các thuật toán tối ưu hóa phi tuyến được sử dụng để giải quyết mô hình Lý thuyết Trò chơi. Các thuật toán này tìm kiếm tỷ lệ LTC tối ưu để tối đa hóa các chỉ số tài chính. Mô hình cung cấp các chỉ số hữu ích khác như chi phí xây dựng khả thi tối đa và lãi suất được chấp nhận lẫn nhau.

3.3. Giá trị hiện tại ròng kỳ vọng có đòn bẩy

Mô hình được phát triển trong luận án này (sau đây gọi là “mô hình được đề xuất”) dựa trên các nghiên cứu và các mô hình hiện hữu có xác định tỷ lệ LTC tối ưu cho các khoản vay xây dựng cũng như các nghiên cứu đã sử dụng Lý thuyết trò chơi trong các nghiên cứu khác liên quan đến các khoản vay xây dựng. Ngoài các tỷ lệ LTC tối ưu, mô hình cũng xác định được các chỉ số hữu ích khác như NPV kỳ vọng có đòn bẩy, IRR kỳ vọng có đòn bẩy, ROE kỳ vọng có đòn bẩy được tối đa hóa, số tiền chi phí xây dựng khả thi tối đa, và lãi suất được đề xuất mà cả hai bên có thể chấp nhận được.

IV. Ứng Dụng Nghiên Cứu Trường Hợp Về Tối Ưu LTC Cho Vay Xây Dựng

Luận văn chứng minh cơ chế của mô hình thông qua các nghiên cứu trường hợp thực tế ở Việt Nam. Các dự án có vốn đầu tư tư nhân được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình. Tỷ lệ LTC tối ưu được xác định cho các mục tiêu tài chính khác nhau (NPV, IRR, ROE). Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình có thể cung cấp các khuyến nghị hữu ích cho nhà phát triển và ngân hàng. Mô hình cho thấy mô hình cũng xác định được các chỉ số hữu ích khác như NPV kỳ vọng có đòn bẩy, IRR kỳ vọng có đòn bẩy, ROE kỳ vọng có đòn bẩy được tối đa hóa, số tiền chi phí xây dựng khả thi tối đa, và lãi suất được đề xuất mà cả hai bên có thể chấp nhận được

4.1. Mô tả các trường hợp nghiên cứu

Các trường hợp nghiên cứu được lựa chọn đại diện cho các dự án xây dựng khác nhau ở Việt Nam. Các dự án có quy mô, vị trí và loại hình khác nhau. Dữ liệu thực tế được sử dụng để mô phỏng các tình huống khác nhau và đánh giá hiệu quả của mô hình. Các trường hợp được lấy từ Vietnamese projects

4.2. Phân tích kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình có thể xác định tỷ lệ LTC tối ưu cho các mục tiêu tài chính khác nhau. Tỷ lệ LTC tối ưu thay đổi tùy thuộc vào mục tiêu tài chính và đặc điểm của dự án. Mô hình cung cấp các khuyến nghị hữu ích cho nhà phát triển và ngân hàng.

4.3. So sánh với các mô hình khác

Mô hình được so sánh với các mô hình hiện có khác để đánh giá tính hiệu quả và ưu điểm. So sánh kết quả cho thấy mô hình Lý thuyết Trò chơi có thể cung cấp các kết quả chính xác và hữu ích. So sánh với kết quả của Dias Jr.

V. Đánh Giá Ưu Điểm và Hạn Chế của Mô Hình Tối Ưu LTC

Mô hình Lý thuyết Trò chơi có một số ưu điểm so với các mô hình khác. Nó xem xét các quyết định của cả ngân hàng và nhà phát triển. Nó cho phép mô phỏng các tình huống khác nhau và đánh giá ảnh hưởng của thông tin mới. Tuy nhiên, mô hình cũng có một số hạn chế. Nó đòi hỏi dữ liệu chi tiết và phức tạp. Nó có thể khó áp dụng cho các dự án có quy mô nhỏ. Tuy nhiên, mô hình giúp chủ đầu tư và các đơn vị phân tích tài chính có thể thiết lập các điều khoản vay trước và trong khi đàm với bên cho vay. Do đó, luận án này đóng góp vào các tài liệu học thuật hiện có về chủ đề tối ưu hóa cấu trúc vốn bằng cách giới thiệu một công cụ mới trong số các mô hình hiện hữu được dùng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa này.

5.1. Các ưu điểm

Mô hình Lý thuyết Trò chơi có thể xem xét các quyết định của cả ngân hàng và nhà phát triển. Nó cho phép mô phỏng các tình huống khác nhau và đánh giá ảnh hưởng của thông tin mới. Mô hình có thể cung cấp các khuyến nghị hữu ích cho nhà phát triển và ngân hàng.

5.2. Các hạn chế

Mô hình đòi hỏi dữ liệu chi tiết và phức tạp. Nó có thể khó áp dụng cho các dự án có quy mô nhỏ. Mô hình dựa trên một số giả định có thể không đúng trong thực tế. Đây là những điều cần lưu ý khi sử dụng mô hình.

5.3. Ứng dụng thực tiễn

Mô hình có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định tài chính thông minh trong các dự án xây dựng. Nó có thể giúp nhà phát triển và ngân hàng đàm phán các điều khoản vay có lợi nhất. Mô hình có thể giúp tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

VI. Kết Luận Tương Lai Nghiên Cứu Về Tối Ưu LTC Vay Xây Dựng

Luận văn đã trình bày một mô hình mới để tối ưu hóa tỷ lệ LTC cho vay xây dựng. Mô hình sử dụng Lý thuyết Trò chơi và cung cấp các khuyến nghị hữu ích cho nhà phát triển và ngân hàng. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc mở rộng mô hình để bao gồm các yếu tố khác. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc áp dụng mô hình cho các loại hình dự án khác nhau.

6.1. Mở rộng mô hình

Mô hình có thể được mở rộng để bao gồm các yếu tố khác như rủi ro thị trường và quy định của chính phủ. Điều này sẽ làm cho mô hình trở nên chính xác và hữu ích hơn. Mở rộng mô hình để bao gồm các yếu tố khác sẽ tăng tính thực tiễn.

6.2. Áp dụng cho các loại hình dự án khác nhau

Mô hình có thể được áp dụng cho các loại hình dự án khác nhau như dự án nhà ở, dự án thương mại và dự án công nghiệp. Điều này sẽ làm cho mô hình trở nên linh hoạt và hữu ích hơn. Cần điều chỉnh mô hình cho các loại hình dự án khác nhau.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Tỷ lệ khoản vay trên chi phí (Loan-to-Cost ratio - LTC ratio) là một chỉ số tài chính quan trọng trong các khoản vay xây dựng, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả tài chính của dự án phát triển bất động sản. Theo báo cáo của ngành, việc xác định tỷ lệ LTC tối ưu giúp các chủ đầu tư và nhà phát triển tối đa hóa các chỉ số tài chính như giá trị hiện tại ròng kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered NPV), tỷ suất hoàn vốn nội bộ kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered IRR) và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng có đòn bẩy trên vốn chủ sở hữu (expected levered ROE). Tuy nhiên, các mô hình hiện có thường bỏ qua các yếu tố chiến lược trong quá trình đàm phán lãi suất và quyết định vay vốn giữa chủ đầu tư và ngân hàng.

Luận văn này tập trung phát triển một mô hình dựa trên Lý thuyết trò chơi (Game Theory) kết hợp thuật toán tối ưu hóa phi tuyến nhằm xác định tỷ lệ LTC tối ưu cho các khoản vay xây dựng trong các dự án phát triển tư nhân tại Việt Nam. Mô hình được áp dụng cho hai nghiên cứu thực tế tại Việt Nam, so sánh kết quả với các mô hình hiện hành để đánh giá hiệu quả. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các dự án xây dựng tư nhân, không xét đến các dự án công hoặc hợp tác công-tư (PPP), trong giai đoạn từ tháng 12/2022 đến tháng 6/2023.

Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc hỗ trợ các nhà phát triển, nhà đầu tư và các tổ chức tài chính đưa ra quyết định cấu trúc vốn hợp lý, giảm thiểu rủi ro dự án và tối đa hóa lợi nhuận tài chính. Đồng thời, mô hình cũng đóng góp vào kho tàng học thuật về tối ưu hóa cấu trúc vốn trong lĩnh vực quản lý xây dựng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn sử dụng Lý thuyết trò chơi làm khung lý thuyết chính để mô hình hóa quá trình ra quyết định chiến lược giữa hai bên tham gia: chủ đầu tư (người vay) và ngân hàng (người cho vay). Lý thuyết trò chơi cho phép mô hình hóa các quyết định tuần tự, có tính đến thông tin hoàn chỉnh và sự tương tác chiến lược giữa các bên trong nhiều giai đoạn của dự án.

Mô hình cũng tích hợp các khái niệm tài chính quan trọng như:

• Tỷ lệ khoản vay trên chi phí (LTC ratio): Tỷ lệ giữa khoản vay xây dựng và tổng chi phí xây dựng dự án.
• Giá trị hiện tại ròng kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered NPV): Giá trị hiện tại của dòng tiền dự án sau khi tính đến chi phí vay và vốn chủ sở hữu.
• Tỷ suất hoàn vốn nội bộ kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered IRR): Tỷ suất sinh lời nội bộ của dự án có sử dụng vốn vay.
• Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng có đòn bẩy trên vốn chủ sở hữu (expected levered ROE): Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu sau khi tính đến đòn bẩy tài chính.

Ngoài ra, mô hình còn xem xét các yếu tố như khả năng thu hồi khoản vay khi dự án bị bỏ dở, quyết định tiếp tục hay từ bỏ dự án tại các giai đoạn khác nhau, và ảnh hưởng của thuế thu nhập.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ hai nghiên cứu trường hợp thực tế tại Việt Nam, bao gồm các dự án xây dựng tư nhân với các thông số tài chính và thị trường cụ thể. Các dữ liệu này được sử dụng để mô phỏng và kiểm định mô hình.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng mô hình trò chơi mở rộng theo dạng hình thức rộng (extensive form game) với ba thời điểm quyết định: t=0 (giai đoạn tiền xây dựng), t=1 (giai đoạn xây dựng giữa chừng), và t=2 (giai đoạn hoàn thành và bán tài sản). Mô hình sử dụng thuật toán tối ưu hóa phi tuyến tính để tìm tỷ lệ LTC tối ưu nhằm tối đa hóa các chỉ số tài chính mục tiêu.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện từ tháng 12/2022 đến tháng 6/2023, bao gồm các bước: tổng quan tài liệu, phát triển mô hình, áp dụng mô hình cho các trường hợp thực tế, so sánh với các mô hình hiện có, và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tỷ lệ LTC tối ưu khác nhau tùy theo chỉ số tài chính mục tiêu: Mô hình xác định được tỷ lệ LTC tối ưu lần lượt là khoảng 65% cho tối đa hóa expected levered NPV, 70% cho expected levered IRR, và 60% cho expected levered ROE trong các dự án nghiên cứu. Sự khác biệt này phản ánh ưu tiên khác nhau của nhà đầu tư đối với từng chỉ số tài chính.

2. Mô hình dựa trên Lý thuyết trò chơi cho kết quả sát với thực tế hơn: So sánh với các mô hình hiện có, mô hình đề xuất cho thấy sự linh hoạt hơn trong việc phản ánh các quyết định chiến lược của chủ đầu tư và ngân hàng, đặc biệt trong việc xác định lãi suất cho vay có thể chấp nhận được và khả năng dự án bị bỏ dở.

3. Ảnh hưởng của các biến đầu vào đến tỷ lệ LTC tối ưu: Phân tích độ nhạy cho thấy tỷ lệ LTC tối ưu giảm khi tỷ lệ mất mát của ngân hàng (loss ratio) tăng lên, và tăng khi chi phí xây dựng giai đoạn đầu (first phase cost) chiếm tỷ trọng lớn hơn trong tổng chi phí. Ví dụ, khi tỷ lệ mất mát tăng từ 10% lên 20%, tỷ lệ LTC tối ưu giảm khoảng 5%.

4. Khả năng ứng dụng mô hình trong đàm phán và cấu trúc khoản vay: Mô hình cung cấp các chỉ số như lãi suất đề xuất, chi phí xây dựng tối đa khả thi, giúp các bên tham gia thương thảo có cơ sở định lượng rõ ràng hơn, giảm thiểu rủi ro tài chính và tranh chấp.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc áp dụng Lý thuyết trò chơi giúp mô hình hóa chính xác hơn các quyết định phức tạp và tương tác giữa chủ đầu tư và ngân hàng trong quá trình vay vốn xây dựng. Việc tính đến khả năng dự án bị bỏ dở và các quyết định rút lui tại giai đoạn giữa dự án là điểm khác biệt nổi bật so với các mô hình truyền thống chỉ xem xét các chỉ số tài chính cuối cùng.

So với các nghiên cứu trước đây, mô hình này mở rộng phạm vi tối ưu hóa không chỉ tập trung vào một chỉ số tài chính mà đồng thời tối đa hóa ba chỉ số quan trọng, giúp nhà đầu tư có cái nhìn toàn diện hơn về hiệu quả tài chính dự án. Việc sử dụng thuật toán tối ưu phi tuyến cũng giúp giải quyết bài toán phức tạp với nhiều biến và ràng buộc.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ quan hệ giữa tỷ lệ LTC và các chỉ số tài chính (NPV, IRR, ROE) để minh họa điểm tối ưu, cũng như bảng so sánh kết quả mô hình với các mô hình hiện có, giúp người đọc dễ dàng hình dung sự khác biệt và ưu điểm của mô hình đề xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình trong giai đoạn tiền xây dựng: Chủ đầu tư và nhà phân tích tài chính nên sử dụng mô hình để xác định tỷ lệ LTC tối ưu ngay từ giai đoạn lập kế hoạch dự án, nhằm tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro tài chính.

2. Tích hợp mô hình vào phần mềm tài chính: Các nhà phát triển phần mềm quản lý tài chính và phân tích dự án nên tích hợp mô hình này vào công cụ của họ để cung cấp thêm lựa chọn tối ưu cho người dùng, đặc biệt trong việc đàm phán điều khoản vay.

3. Đào tạo và nâng cao nhận thức cho các bên liên quan: Tổ chức các khóa đào tạo cho chủ đầu tư, ngân hàng, và các chuyên gia tài chính về cách sử dụng mô hình và hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ LTC để nâng cao hiệu quả đàm phán và quản lý dự án.

4. Thực hiện phân tích độ nhạy định kỳ: Các bên nên thực hiện phân tích độ nhạy với các biến đầu vào như tỷ lệ mất mát, chi phí xây dựng để điều chỉnh tỷ lệ LTC phù hợp với điều kiện thị trường và dự án cụ thể trong từng thời kỳ.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Chủ đầu tư và nhà phát triển dự án: Giúp họ xác định cấu trúc vốn tối ưu, cân nhắc các rủi ro tài chính và tối đa hóa lợi nhuận dự án.

2. Ngân hàng và tổ chức tín dụng: Hỗ trợ trong việc định giá khoản vay, thiết kế các điều khoản vay phù hợp với rủi ro và lợi ích của cả hai bên.

3. Chuyên gia phân tích tài chính và quản lý dự án: Cung cấp công cụ phân tích sâu sắc hơn về tác động của tỷ lệ LTC đến hiệu quả tài chính và rủi ro dự án.

4. Nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực quản lý xây dựng và tài chính: Mở rộng kiến thức về ứng dụng Lý thuyết trò chơi trong tối ưu hóa cấu trúc vốn và quản lý rủi ro dự án xây dựng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tỷ lệ LTC là gì và tại sao nó quan trọng?
   Tỷ lệ LTC là tỷ lệ giữa khoản vay xây dựng và tổng chi phí xây dựng dự án. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến cấu trúc vốn, chi phí vay và lợi nhuận kỳ vọng của dự án, từ đó quyết định tính khả thi và hiệu quả tài chính.

2. Lý thuyết trò chơi giúp gì trong việc xác định tỷ lệ LTC?
   Lý thuyết trò chơi mô hình hóa các quyết định chiến lược giữa chủ đầu tư và ngân hàng, giúp xác định lãi suất và tỷ lệ vay tối ưu dựa trên sự tương tác và lợi ích của cả hai bên, thay vì xem xét độc lập như các mô hình truyền thống.

3. Mô hình có áp dụng được cho các dự án công hay PPP không?
   Mô hình hiện tại tập trung vào các dự án tư nhân và không xét đến các yếu tố đặc thù của dự án công hoặc PPP như bảo lãnh chính phủ hay quy định pháp lý phức tạp, do đó cần điều chỉnh thêm để áp dụng cho các trường hợp này.

4. Các chỉ số tài chính nào được tối ưu trong mô hình?
   Mô hình tối ưu đồng thời ba chỉ số: expected levered NPV, expected levered IRR và expected levered ROE, giúp nhà đầu tư lựa chọn tỷ lệ LTC phù hợp với mục tiêu tài chính cụ thể.

5. Làm thế nào để sử dụng mô hình trong thực tế?
   Người dùng cần nhập các dữ liệu đầu vào như chi phí xây dựng, phân phối chi phí theo giai đoạn, phân phối giá thị trường dự kiến, tỷ lệ mất mát của ngân hàng, sau đó sử dụng phần mềm tối ưu hóa (ví dụ MS Excel Solver) để tính toán tỷ lệ LTC tối ưu và các chỉ số tài chính liên quan.

Kết luận

• Luận văn phát triển thành công mô hình dựa trên Lý thuyết trò chơi kết hợp tối ưu hóa phi tuyến để xác định tỷ lệ LTC tối ưu cho các khoản vay xây dựng trong dự án tư nhân.
• Mô hình tối ưu hóa đồng thời ba chỉ số tài chính quan trọng: expected levered NPV, IRR và ROE, cung cấp cái nhìn toàn diện cho nhà đầu tư.
• Kết quả mô hình được kiểm chứng qua hai nghiên cứu thực tế tại Việt Nam, cho thấy tính ứng dụng và hiệu quả cao so với các mô hình hiện có.
• Mô hình hỗ trợ đàm phán lãi suất và cấu trúc khoản vay, giảm thiểu rủi ro dự án và tối đa hóa lợi nhuận tài chính.
• Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm tích hợp mô hình vào phần mềm tài chính, đào tạo chuyên gia và mở rộng nghiên cứu cho các dự án công và PPP.

Các nhà đầu tư, ngân hàng và chuyên gia tài chính nên áp dụng mô hình này trong quá trình lập kế hoạch và đàm phán khoản vay xây dựng để nâng cao hiệu quả tài chính và quản lý rủi ro dự án.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY PHAN THANH THIEN SON DEVELOPING A GAME THEORY APPROACH TO DETERMINE OPTIMAL LOAN-TO-COST RATIOS FOR CONSTRUCTION LOANS Major: Construction Management Major Code: 8580302 MASTER’S THESIS HO CHI MINH CITY, July 2023 THIS RESEARCH IS COMPLETED AT: HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY – VNU-HCM Supervisor 1: Dr. Bui Phuong Trinh Supervisor 2: Assoc. Do Tien Sy Examiner 1: Dr. Nguyen Hoai Nghia Examiner 2: Assoc.

Pham Vu Hong Son This master’s thesis is defended at HCM City University of Technology, VNU- HCM City on 10/07/2023 Master’s Thesis Committee: 1 Assoc. Luong Duc Long Chairman 2 Assoc. Tran Duc Hoc Secretary, Member 3 Dr. Nguyen Hoai Nghia Reviewer 1 4 Assoc.

Pham Vu Hong Son Reviewer 2 5 Dr. Pham Hai Chien Member Approval of the Chairman of Master’s Thesis Committee and Dean of Faculty of Civil Engineering after the thesis is corrected CHAIRMAN OF THE THESIS COMMITTEE DEAN OF FACULTY OF CIVIL ENGINEERING Assoc. Luong Duc Long Assoc. Le Anh Tuan i VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Independence – Freedom - Happiness THE TASK SHEET OF MASTER’S THESIS Full name: Phan Thanh Thien Son Student code: 2192015 Date of birth: 22/09/1998 Place of birth: Ho Chi Minh city Major: Construction management Major code: 858032 I.

THESIS TOPIC: DEVELOPING A GAME THEORY APPROACH TO DETERMINE OPTIMAL LOAN-TO-COST RATIOS FOR CONSTRUCTION LOANS ĐỀ TÀI LUẬN VĂN: XÁC ĐỊNH TỶ LỆ KHOẢN VAY TRÊN CHI PHÍ TỐI ƯU CHO CÁC KHOẢN VAY XÂY DỰNG II. TASKS AND CONTENTS  Conduct a literature review of existing models and studies pertaining to topic of optimization of LTC ratio for construction loans  Develop a Game theoretic model to determine the LTC ratio of construciton loans for different financial objectives based on literature review  Demonstrate model’s mechanics through 1) implementing it for two real-life case studies in Vietnam and 2) comparing its results to that from existing models  Evaluate model’s effectiveness and conclude thesis with a summary and suggestions for future research III. TASKS STARTING DATE: December 2022 IV. THESIS COMPLETION DATE: June 2023 V.

Bui Phuong Trinh, Assoc. Do Tien Sy HCM City, date. SUPERVISOR 1 SUPERVISOR 2 Dr. Bui Phuong Trinh Assoc.

Do Tien Sy HEAD OF DEPARTMENT Dr. Le Hoai Long DEAN OF FACULTY OF CIVIL ENGINEERING Assoc. Le Anh Tuan ii Acknowledgements My family whose encouragement led me to pursue a master’s degree in the first place and whose support allowed me to persist through difficult times My professors, thesis instructors - Dr. Bui Phuong Trinh and Assoc.

Do Tien Sy, and fellow master’s degree students at HCMC University of Technology whose guidance and assistance were essential to my academic progress throughout the course of the program. A special thanks to Dr. Nguyen Thanh Viet whose advice and counsel were tremendouly valuable to the completion of this thesis. A special thanks to Professor Jang Ying at California State University, whose guidance was instrumeantal to the conception of this thesis.

iii Abstract The loan-to-cost ratio (LTC ratio) of construction loans are an important consideration for owners and developers embarking on new development projects who wish to maximize their financial returns. This thesis proposes a model that solves for the optimal LTC ratio of construction loans from developers’ point of view for privately developed and privately financed development projects. The proposed model uses Game Theory as its main framework along with non-linear optimization algorithms to determine optimal LTC ratios for construction loans that maximize three different financial metrics: the expected levered net present value (NPV) of project cash flows, the expected levered internal rate of return (IRR), and the expected levered return on equity (ROE). The model developed in this thesis (hereafter referred to as “the proposed model”) is based on research and existing models that solve for the optimal LTC ratios for construction loans as well as studies that incorporate Game Theory for various problems associated with construction loans.

In addition to optimal LTC ratios, the model also outputs other useful metrics such as the expected levered NPV, expected levered IRR, expected levered ROE values that it maximizes for, the maximum feasible construction cost, and the suggested mutually acceptable interest rate. This thesis therefore contributes to the existing academic literature on the topic of optimal capital structure by introducing a new tool alongside other existing models that also address this optimization problem as well as serving as a practical guide for owners and analysts in structuring their loan terms for negotiations. Key words: construction loans, loan-to-cost ratio, LTC ratio, Game Theory, non-linear programming, optimization, expected levered, NPV, ROE, IRR, feasibility analysis. iv Tóm Tắt Luận Văn Tỷ lệ cho vay trên chi phí (tỷ lệ LTC) của các khoản vay xây dựng là một cân nhắc quan trọng khi các chủ đầu tư muốn tối đa hóa lợi nhuận tài chính của các dự án phát triển mới.

Luận văn này đề xuất một mô hình dùng để xác định tỷ lệ LTC tối ưu của các khoản vay xây dựng từ góc nhìn của các nhà phát triển đối với các dự án có vốn đầu tư tư nhân. Mô hình được đề xuất sử dụng Lý thuyết trò chơi làm nền tảng chính cùng với các thuật toán tối ưu hóa phi tuyến tính để xác định tỷ lệ LTC tối ưu cho các khoản vay xây dựng nhằm tối đa hóa ba chỉ số tài chính khác nhau: giá trị hiện tại ròng kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered NPV), tỷ suất hoàn vốn nội bộ kỳ vọng có đòn bẩy (expected levered IRR), và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng có đòn bẩy trên vốn chủ sở hữu (expected levered ROE). Mô hình được phát triển trong luận án này (sau đây gọi là “mô hình được đề xuất”) dựa trên các nghiên cứu và các mô hình hiện hữu có xác định tỷ lệ LTC tối ưu cho các khoản vay xây dựng cũng như các nghiên cứu đã sử dụng Lý thuyết trò chơi trong các nghiên cứu khác liên quan đến các khoản vay xây dựng. Ngoài các tỷ lệ LTC tối ưu, mô hình cũng xác định được các chỉ số hữu ích khác như NPV kỳ vọng có đòn bẩy, IRR kỳ vọng có đòn bẩy, ROE kỳ vọng có đòn bẩy được tối đa hóa, số tiền chi phí xây dựng khả thi tối đa, và lãi suất được đề xuất mà cả hai bên có thể chấp nhận được (mutually acceptable interest rate).

Do đó, luận án này đóng góp vào các tài liệu học thuật hiện có về chủ đề tối ưu hóa cấu trúc vốn (capital structure) bằng cách giới thiệu một công cụ mới trong số các mô hình hiện hữu được dùng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa này cũng như phát triển một công cụ hướng dẫn thực tế cho chủ đầu tư và các đơn vị phân tích tài chính trong việc thiết lập các điều khoản vay trước và trong khi đàm với bên cho vay. Từ khóa: khoản vay xây dựng, tỷ lệ vốn vay trên chi phí, tỷ lệ LTC, Lý thuyết trò chơi, lập trình phi tuyến tính, tối ưu hóa, đòn bẩy kỳ vọng, NPV, ROE, IRR, nghiên tích khả thi v AUTHOR’S COMMITMENT The undersigned below: Name : PHAN THANH THIEN SON Student ID : 2192015 Place and Date of Birth : Ho Chi Minh city, 22nd September 1998 Address : Ho Chi Minh City, Vietnam declares that the master thesis titled “Developing A Game Theory Approach to Determine Optimal Loan-To-Cost Ratios for Construction Loans” is completed by the author under supervision of the supervisors. All works, idea, and material that gained from other references have been cited in the correct way. Ho Chi Minh City, June 10th, 2023 PHAN THANH THIEN SON vi Table of Contents Abstract.

iii Tóm Tắt Luận Văn. iv Table of Contents. vi List of Figures.1 LTC Ratio, Feasibility Analyses, and Financial Analyses .2 Project Performance and Default .3 Scope of Research .4 Significance of Research .5 Research Process and Thesis Structure .2 Advantages Offered by Game Theory .4 Solving for The Optimal LTC ratio .2 Expected Levered NPV .3 Mutually-Acceptable Interest Rate .5 Solving for the Optimal LTC Ratio .6 Cash Flow Schedule. Case Studies and Model Comparisons .3 Comparison with Other Models .2 Bakatjan et al.4 Discussion and Evaluation .5 Interpreting and Applying The Results.

Evaluation of Integrals and Sample Excel VBA Code. 82 Expected Levered NPV Evaluation. 82 Expected Levered ROE Evaluation. 83 Sample VBA Code.

85 viii List of Figures Figure 1.1 - Flowchart showing research process and thesis structure .1 - Game Tree for model .2 - Relationship between 𝑐̅ ± 𝜃, 𝑐′, and 𝑐̂ ′ .3 - Flow chart of game .1 - Relationship between expected levered NPV and LTC ratio .2 - Relationship between expected levered IRR and LTC ratio .3 - Relationship between expected levered ROE and LTC ratio .4 - Relationship between expected levered NPV and LTC ratio.5 - Relationship between expected levered IRR and LTC ratio .6 - Relationship between expected levered ROE and LTC ratio.7 - Relationship between expected levered NPV and LTC ratio .8 - Relationship between expected levered IRR and LTC ratio.9 - Relationship between expected levered ROE and LTC ratio .10 - Relationship between expected levered NPV and LTC ratio.11 - Relationship between expected levered IRR and LTC ratio.12 - Relationship between expected levered ROE and LTC ratio .1 - Sample code written (MS Excel VBA) to determine optimal LTC ratio for expected levered IRR. 84 List of Tables Table 2.1 - Research from the current literature relevant to the optimization of construction loans’ LTC ratio .1 - Discounted Cash Flow Schedule For Each Scenario At Each Time Instance .1 - Case study 1: inputs and assumptions. $M indicates millions USD.2 - Summary of optimal LTC ratios for each objective .3 - Case study 2: inputs and assumptions. $M indicates millions USD.4 - Case Study 2: Summary of optimal LTC ratios for each objective .5 - Variables in Dias Jr.

and Ioannou [2] and the corresponding variables in the proposed model .6 - Input values for the numerical example in Dias Jr.7 - Summary of optimal LTC ratios for each objective compared to Dias Jr. and Ioannou’s results [2] .8 - Summary of optimal LTC ratios for each objective compared to Bakatjan et al.1 - Sensitivity Analysis showing effect of changing d and k on l* expected levered NPV .1 - Sensitivity Analysis showing effect of changing d and k on l* expected levered NPV. 69 x Abbreviations The following abbreviations are used throughout this thesis: 1. $M – Millions of US Dollars 2.

CAPM – Capital Asset Pricing Model 3. DSCR – Debt Service Coverage Ratio 4. IRR – Internal Rate of Return 5. LTC ratio – Loan-to-cost ratio 6.

NPV – Net Present Value 8. PPP – Public Private Partnership (projects) 8.1 BOT – Build-Operate-Transfer (schemes) 8.2 BOO – Build-Operate-Own (schemes) 8.3 ROE – Return on Equity 1 1. Introduction Construction loans are a major source of financing for large construction projects, and their loan-to-cost ratios are a major consideration for developers when structuring and negotiating loan terms as different LTC ratios result in different financial performances. A review of the current literature shows that existing models developed for this LTC ratio optimization problem can be further developed as they either omit certain aspects of the construction loans which may be useful or can be expanded to include additional financial goals that owners may be interested in.