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

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



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

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




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


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


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

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

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

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.

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
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

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


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)