Xây dựng mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng cho doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Thừa Thiên Huế

Nội dung text: Xây dựng mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng cho doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Thừa Thiên Huế

1. XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TIẾP CẬN NGUỒN VỐN TÍN DỤNG CHO DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA Ở THỪA THIÊN HUẾ BUILDING A RELEVANT ASSESSMENT MODEL OF SMES’ ACCESSIBILITY TO BANK LOAN IN THUA THIEN HUE PROVINCE Hà Diệu Thương - Phạm Hoàng Cẩm Hương - Lê Viết Giáp Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế Tóm tắt Nhiều nghiên cứu về tín dụng DNNVV đã được tiến hành và chỉ ra rằng DNNVV gặp rất nhiều khó khăn khi tiếp cận dịch vụ tín dụng ngân hàng; tuy nhiên, chưa có một nghiên cứu nào đề xuất xây dựng mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng cho DNNVV. Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp thống kê mô tả, mô hình phân tích nhân tố EFA và mô hình hồi quy Binary Logistic để phân tích và chỉ ra 7 nhân tố (về phía cầu-Doanh nghiệp)và 6 nhân tố (về phía cung-Ngân hàng)ảnh hưởng đến việc tiếp cận dịch vụ tín dụng ngân hàng của các DNNVV nghiên cứu. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng cho DNNVV trên địa bàn Thừa Thiên Huế nhằm hỗ trợ DNNVV Thừa Thiên Huế trong việc tự đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng cũng như giúp cho việc ra quyết định của cán bộ thẩm định trong Ngân hàng thương mại. Từ khóa:mô hình đánh giá, dịch vụ tín dụng ngân hàng, doanh nghiệp nhỏ và vừa, khả năng tiếp cận. Abstract Many researches have examined small and medium-sized enterprises (SMEs)’ credit and found that SMEs have been facing many difficulties in accessing to bank loans; However, there is not any research mentions about how to built an assessment model of SMEs’ accessibility to bank loans. With using the methods of statiticstic, EFA and Binary Logistic Regression, this research indicated that there are 7 factors (SMEs-side) and 6 factors (Bank- side) that affected to bank loans accessibility of SMEsin approaching bank loans. From that, the research has proposed a relevant assessment model of SMEs’ accessibility to bank loans, which helps SMEs in self-assessment their bank loans accessibility and commercial bank in making decision. Key words:assessment model, bank loan services, SMEs, approaching ability. 317
2. 1.ĐẶT VẤN ĐỀ Tìm hiểu và đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng của các DNNVV luôn là mối quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và quản lý. Nguyễn Thị Kim Lý (2012) tiến hành nghiên cứu về “Nghiên cứu khả năng tiếp cận vốn cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở tỉnh Thái Bình”. Tác giả đã phát phiếu điều tra cho 200 DNNVV ở Thái Bình để lấy ý kiến đánh giá trực tiếp của họ về những điều kiện thuận lợi, những khó khăn khi họ tiếp cận với nguồn vốn. Tổng hợp số liệu và ý kiến từ các phiếu điều tra này, tác giả rút ra các điểm hạn chế khi DNNVV ở Thái Bình tiếp cận với các nguồn vốn. Điểm nổi bật của công trình nghiên cứu này là bảng hỏi được thiết kế rất công phu dựa trên các nghiên cứu khá thành công trong việc nâng cao khả năng tiếp cận vốn cho DNNVV trên thế giới như Mỹ, Nhật Bản, Trung Quốc.Nguyễn Quốc Nghi (2010) sử dụng mô hình phân tích hồi quy logistic trong nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn ngân hàng của doanh nghiệp nhỏ và vừa ở thành phố Cần Thơ”. Nghiên cứu này đã xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn ngân hàng của DNNVV ở thành phố Cần Thơ bao gồm: trình độ học vấn của chủ doanh nghiệp, lĩnh vực sản xuất kinh doanh, quy mô doanh nghiệp, tốc độ tăng trưởng doanh thu, các mối quan hệ xã hội, sự hiểu biết về chính sách hỗ trợtín dụng của nhà nước, số lượng vốn trên mỗi lao động. Trong đó, lĩnh vực sản xuất là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định vay vốn ngân hàng của DNNVV. Trong bài nghiên cứu về “Khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của các doanh nghiệp tư nhân ở Đồng bằng sông Cửu Long” của tác giả Võ Thành Danh (2008) đã sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến mức cung ứng tín dụng của ngân hàng cho các doanh nghiệp tư nhân bao gồm: loại hình doanh nghiệp, ngành nghề kinh doanh, mức độ tín nhiệm của ngân hàng đó đối với doanh nghiệp. Trong đó mô hình phân tích phân biệt cũng được sử dụng để phân tích các yếu tố thuộc về doanh nghiệp ảnh hưởng đến mức độ tín nhiệm của ngân hàng đối với doanh nghiệp đi vay. Tuy nhiên các nghiên cứu trước đây chưa hề đề cập đến việc xây dựng mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng cho DNNVV –một công cụ rất quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp tự đánh giá khả năng tiếp cận vốn ngân hàng cũng như góp phần hỗ trợ việc ra quyết định của cán bộ thẩm định tín dụng của Ngân hàng thương mại. Kết hợp phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy Binary Logistic trong việc tìm hiểu khả năng tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng của DNNVV trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế, nghiên cứu đã tìm ra những trở ngại và xác định được những nhân tố ảnh hưởng đến việc tiếp cận dịch vụ tín dụng ngân hàng của DNNVV Thừa Thiên Huế; làm căn cứ xây dựng mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng cho DNNVV trên địa bàn Thừa Thiên Huế góp phần nâng cao khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của các DNNVV đồng thời giúp ngân hàng mở rộng dịch vụ tín dụng cho các doanh nghiệp này là có ý nghĩa thực tiễn. 318
3. 2.MỤC TIÊU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1.Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu được tiến hành trong phạm vi các DNNVV và các ngân hàng thương mại hoạt động trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế nhằm mục tiêu xác định và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến việc tiếp cận dịch vụ tín dụng ngân hàng của các DNNVV; đánh giá và định lượng được khả năng tiếp cận dịch vụ tín dụng ngân hàng của các DNNVV; từ đó xây dựng mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng cho DNNVV trên địa bàn Thừa Thiên Huế nhằm giúp các doanh nghiệp có thể ứng dụng mô hình này để tự đánh giá khả năng tiếp cận tín dụng của mình và hỗ trợ cho việc ra quyết định cấp tín dụng của cán bộ thẩm định tại Ngân hàng thương mại. 2.2.Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu tài liệu từ giáo trình, Internet, sách báo nghiệp vụ, các tài liệu nghiệp vụ có liên quan được thực hiện nhằm tổng hợp lý thuyết tổng quan liên quan đến việc đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng của DNNVV; tìm hiểu phương pháp nghiên cứu phù hợp cho phép định lượng được khả năng tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng của DNNVV. Tiếp đến, phương pháp chuyên gia được sử dụng để phỏng vấn nhà quản lý và cán bộ tín dụng của một số ngân hàng thương mại trên địa bàn Thừa Thiên Huế nhằm nhận diện các đặc tính chuyên biệt của DNNVV có quan hệ tín dụng với hệ thống Ngân hàng, nhận diện các điều kiện cứng và mềm trong quy định về cấp tín dụng ngân hàng đối với DNNVV, phối hợp tổ chức hội thảo, xây dựng các tiêu chí đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng của đối tượng này trên địa bàn TT Huế. Phương pháp xây dựng bảng hỏi được căn cứ trên “Cẩm nang tín dụng của Vietcombank”, “Quyết định số 1627/2001/QĐ – NHNN ngày 31/12/2001 của thống đốc ngân hàng Nhà nước ban hành về Quy chế cho vay của tổ chức tín dụng đối với khách hàng” [1] [8], mô hình 5C, kết hợp nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn chấm điểm các doanh nghiệp vay vốn tại NHTM để đưa các nhóm nhân tố cơ sở theo nhận định ban đầu. Phương pháp xử lý số liệu được thực hiện bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0 để thực hiện thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) và phân tích hồi quy Binary Logistic trong xử lý và phân tích số liệu nghiên cứu.[2][5][6][7] 3.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1.Thực trạng tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng của DNNVV trên địa bàn Thừa Thiên Huế Theo con số thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam chi nhánh Thừa Thiên Huế và báo cáo của Hiệp hội DNNVV Tỉnh, những năm qua số DNNVV tiếp cận được nguồn vốn theo chiều hướng tăng, cụ thể là: 319
4. Bảng 1. Tình hình tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng của DNNVV Thừa Thiên Huế giai đoạn 2011 -2013 Đơn vị: tỷ đồng SO SÁNH CHỈ TIÊU 2011 2012 2013 2012/2011 2013/2012 Giá trị % Giá trị % Tổng Dư Nợ 13.276 14.440 16.796 1.164 8,77 2.356 16,32 Dư Nợ DNNVV 3.550 5.546 5.242 1.996 56,23 (304) (5,48) (Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Thừa Thiên Huế) Năm 2012 Dư nợ cho vay đối với DNNVV của tất cả các ngân hàng thương mại trên địa bàn Thừa Thiên Huế đạt hơn 5,5 ngàn tỷ, tăng hơn năm 2011 gần 2 ngàn tỷ đồng (tương đương với tăng 56,23%). Tuy nhiên, sang năm 2013 dư nợ cho vay DNNVV của các Ngân hàng thương mại đã giảm đi hơn 3 trăm tỷ (tương ứng giảm 5,48%) là do điều kiện kinh tế khó khăn, nhiều doanh nghiệp sản xuất cầm chừng, thua lỗ, phá sản, giải thể dẫn đến việc chọn lựa doanh nghiệp để cho vay của các tổ chức tài chính, tín dụng cũng chặt chẽ hơn trước. Dư Nợ DNNVV của hệ thống ngân hàng thương mại trên địa bàn Thừa Thiên Huế chủ yếu tập trung vào các DNNVV thuộc lĩnh vực xây dựng, thương mại dịch vụ, nông lâm thủy sản và công nghiệp khoáng sản vì đây là những ngành mũi nhọn của Thừa Thiên Huế, đóng góp rất lớn vào tổng thu nhập của Tỉnh cũng như tạo ra một lượng lớn công ăn việc làm cho người lao động. Đối chiếu với các tiêu chí cho vay của ngân hàng thì các DNNVV hoạt động trong các lĩnh vực này dễ dàng đáp ứng các yêu cầu của ngân hàng hơn các DNNVV khác nên các doanh nghiệp này thuận lợi hơn trong việc tiếp cận nguồn vốn vay của ngân hàng. Doanh nghiệp TNHH, liên doanh, cổ phần chiếm tỷ trọng lớn nhất trong dư Nợ cho vay DNNVV giai đoạn 2011 – 2013. Với sự phát triển mạnh mẽ, các DNNVV thuộc loại hình này đã cố gắng vươn lên cả về chiều sâu lẫn chiều rộng, kéo theo nhu cầu vay vốn mở rộng sản xuất tăng, đồng thời đáp ứng khá tốt các tiêu chí vay vốn của ngân hàng thương mại nên tỷ trọng dư Nợ cho vay DNNVV của ngân hàng tập trung vào loại hình này là bình thường, không ngạc nhiên. 3.2.Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn từ hai phía cung vốn và cầu vốn Xem xét về phía cầu, có 7 nhân tố ảnh hưởng được xác định có ý nghĩa thống kê lẫn ý nghĩa kinh tế[3], trong đó có 3 nhân tố phi tài chính và 4 nhân tố tài chính. Các nhân tố này đã được bóc tách và sàng lọc khá kỹ từ bộ dữ liệu của 145 doanh nghiệp nhỏ và vừa ở tỉnh Thừa Thiên Huế nhờ sự kết hợp của hai công cụ: mô hình phân tích nhân tố khám phá và mô hình hồi quy binary logistic. 6 nhân tố có tác động thuận chiều lên khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp, riêng nhân tố “Nợ quá hạn trong lịch sử” có ảnh hưởng ngược chiều. Mối quan hệ giữa 320
5. các nhân tố này với khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp được trình bày tóm tắt ở sơ đồ số 1 (+) Tỷ số (+) Bối Nợ/VCSH (+) Hệ số cảnh kinh thanh toán tế nhanh (+) Phương (-)Nợ quá án kinh hạn doanh (+) Hiệu (+) Năng Khả năng quả sử lực doanh tiếp cận dụng tài nghiệp tín dụng sản Sơ đồ 1.Các nhân tố ảnh hưởng khả năng tiếp cận tín dung – tiếp cận về phía cầu Xem xét về phía cung, có 6 nhân tố ảnh hưởng[4]. Những nhân tố này được xác định dựa trên thống kê kết quả trả lời của 120 cán bộ tín dụng của 10 ngân hàng thương mại hoạt động ở tỉnh Thừa Thiên Huế. (+) Khả (+) Năng năng quản lực hoạt lý động (+) Thông (+) Quan hệ tin doanh xã hội nghiệp Khả năng (+) Tài sản (+) Bối đảm bảo tiếp cận cảnh kinh tế tín dụng Sơ đồ 2. Các nhân tố ảnh hưởng khả năng tiếp cận tín dung – tiếp cận về phía cung Nếu như “Phương án vay vốn” được coi là một nhân tố quan trọng xét về phía cầu, thì ở phía cung “Phương án vay vốn” không đủ mạnh để hình thành một nhân tố ảnh hưởng. Ngược lại, “Tài sản đảm bảo” lại là một trong những nhân tố quan trọng đối với bên cung tín 321
6. dụng thì trong các nhân tố ảnh hưởng về phía cầu, “tài sản đảm bảo” là nhân tố không có ý nghĩa thống kê. Sự lệch pha này giữa hai bên cung và cầu vốn là một nguyên nhân quan trọng giải thích cho việc khả năng tiếp cận vốn tín dụng của doanh nghiệp bị hạn chế. Bối cảnh nền kinh tế ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp xét ở cả hai phía cung và cầu.Ảnh hưởng này rõ nét hơn đối với các doanh nghiệp.Về phía cung, các ngân hàng thương mại chỉ đánh giá rằng tình hình của nền kinh tế chỉ có ảnh hưởng không đáng kể đối với khả năng tiếp cận tín dụng của Doanh nghiệp. Trong khi đó ở phía cầu, nếu nền kinh tế dịch chuyển theo hướng tích cực sẽ tác động mạnh mẽ đến hoạt động của doanh nghiệp nói chung và khả năng tiếp cận tín dụng nói riêng. Bằng chứng là hệ số của nhân tố này đạt giá trị 0.336, khá cao so với giá trị 0.531 của nhân tố “Phương án vay vốn”.𝛽𝛽 Các thông tin về tài chính của doanh nghiệp không được chú trọng trên quan điểm của cán bộ thẩm định tín dụng. Trong thống kê kết quả khảo sát ý kiến của 120 cán bộ tín dụng không xuất hiện nhân tố tài chính của doanh nghiệp. Phần lớn các cán bộ tín dụng lập luận rằng các báo cáo tài chính của doanh nghiệp thường thiếu minh bạch, chưa có xác nhận của kiểm toán nên độ tin cậy không cao, do đó họ không đặt trọng tâm vào những nguồn thông tin như vậy. Các nhân tố phi tài chính trở nên hữu ích hơn đối với phía cung, tiêu biểu như: khả năng quản lý và một số nội dung trong nhân tố năng lực hoạt động. 3.3.Xây dựng và xử lý mô hình đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng Sản phẩm chính của nghiên cứu này là mô hình cho phép dự báo khả năng tiếp cận vốn của DNNVV. Mô hình này được xây dựng phù hợp với đặc điểm của các DNNVV trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế. Kết quả của mô hình này hỗ trợ cho doanh nghiệp có thể tự đánh giá khả năng tiếp cận tin dụng của mình, cũng như giúp cho cán bộ thẩm định tại Ngân hàng thương mại trong việc ra quyết định cấp tín dụng. 3.3.1.Mô tả mô hình Việc ước lượng hai mô hình hồi quy Binary Logistic được sử dụng để đánh giá khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng của DNNVV-phía cầu[3]cung cấp những tham số cần thiết cho việc xây dựng công thức tính xác suất tiếp cận tín dụng cho từng doanh nghiệp gắn với từng phương án kinh doanh cụ thể. Công thức thứ nhất áp dụng cho các chỉ tiêu tài chính như sau: e2.179 TTN+ 2.433HQSDTS+ 4.446TSN \VCSH- 2.185NQH = = P(Y 1) 2.179 TTN+2.433HQSDTS+ 4.446TSN \VCSH- 2.185NQH 1+ e Công thức thứ hai áp dụng cho các chỉ tiêu phi tài chính như sau: 322
7. e0.418 NLDN + 0.531 BCKT + 0.336 PASXKD = = P(Y 1) 0.418 NLDN + 0.531 BCKT + 0.336 PASXKD 1+ e Trong đó: P(Y=1) là xác suất tiếp cận tín dụng. Nếu P(Y=1) > 50%, doanh nghiệp có thể được Ngân hàng cho vay vốn và ngược lại. Giá trị của các biến TTN; HQSDTS; TSN/VCSH; NQD; NLDN; BCKT và PASXKD được tính toán dựa trên dữ liệu về doanh nghiệp. Việc sử dụng mô hình được mô tả qua các bước cụ thể dưới đây: Bước 1 Khi một doanh nghiệp đề nghị vay vốn, bên cạnh việc cung cấp hồ sơ đề nghị vay vốn theo quy định của Ngân hàng, doanh nghiệp cần phải cung cấp thông tin thông qua việc trả lời đầy đủ bản khảo sát doanh nghiệp. Cán bộ thẩm định sau khi kiểm tra tính xác thực của các câu trả lời trong bảng khảo sát thông tin doanh nghiệp thì tiến hành mã hóa thông tin doanh nghiệp và nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS. Bước 2 Tính giá trị của 7 nhân tố (7 biến giải thích) ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của Doanh nghiệp. 7 nhân tố đó bao gồm 4 nhân tố thuộc nhóm chỉ tiêu tài chính (Khả năng thanh toán nhanh; Hiệu quả sử dụng tài sản; Nợ phải trả\VCSH; Nợ quá hạn\Nợ ngân hàng) và 3 nhân tố thuộc nhóm chỉ tiêu phi tài chính (Bối cảnh kinh tế, Phương án SXKD và Năng lực doanh nghiệp). Giá trị của mỗi nhân tố này được tính bằng giá trị trung bình của các chỉ tiêu thành phần hình thành nên nhân tố đó (giá trị đã mã hóa theo thang đo từ 1 đến 5). Bước 3 Tính xác suất tiếp cận được tín dụng cho Doanh nghiệp.Giá trị của các nhân tố (biến giải thích) như đã tính ở bước 2 được sử dụng trong công thức tính xác suất ở bước này. Nhắc lại là: Công thức áp dụng đối với các chỉ tiêu tài chính: e2.179 TTN + 2.433HQSDTS+ 4.446TSN \VCSH- 2.185NQH P(Y =1) = 1+ e2.179 TTN+2.433HQSDTS+ 4.446TSN \VCSH- 2.185NQH (1) Công thức áp dụng đối với các chỉ tiêu phi tài chính e0.418 NLDN + 0.531 BCKT + 0.336 PASXKD P(Y =1) = 1+ e0.418 NLDN + 0.531 BCKT + 0.336 PASXKD (2) 323
8. Kết quả tính được từ hai công thức (1) và (2) cho biết xác suất tiếp cận tín dụng (cho vay/không cho vay) đối với doanh nghiệp. Nếu con số này lớn hơn 0.5 thì cán bộ ngân hàng có thể ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng này và ngược lại. Bước 4 Tổng hợp kết quả: Kết quả tính toán từ hai công thức trên được tổng hợp ở bước này nhằm hỗ trợ cán bộ thẩm định đưa ra quyết định cấp hay không cấp tín dụng đối với Doanh nghiệp. Bảng 2. Quyết định cấp tín dụng dựa trên nhóm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính Tài chính + + - - Phi tài chính + - + - Kết quả Nên cấp tín dụng Xác định theo tỷ lệ (tài Không nên cấp tín chính:phi tài chính)=(1:2) dụng (+) nếu giá trị lớn hơn 0.5 ; (-) nếu giá trị bằng hoặc bé hơn 0.5 . Trường hợp 1: Cả hai công thức đều cho kết quả xác suất tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp lớn hơn 0.5 ngân hàng nên xem xét cấp tín dụng. . Trường hợp 2: Cả hai công thức đều cho kết quả xác suất tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp nhỏ hơn 0.5, ngân hàng không nên cấp tín dụng. . Trường hợp 3: Hai công thức cung cấp những gợi ý ngược chiều nhau. Ngân hàng nên tính xác suất kết hợp với tỷ lệ(tài chính:phi tài chính)=(1:2). Tỷ lệ này được lựa chọn căn cứ một phần ở tỷ lệ tính điểm trong các mô hình chấm điểm tín dụng của ngân hàng thương mại. Nếu xác suất kết hợp này lớn hơn 0.5, ngân hàng nên xem xét cấp tín dụng và ngược lại. 3.3.2.Ví dụ minh họa Giả sử một doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực thương mại dịch vụ đề nghị vay vốn tại ngân hàng. Doanh nghiệp cung cấp thông tin thông qua việc trả lời bảng khảo sát thông tin doanh nghiệp. Sau đó cán bộ ngân hàng tiến hành mã hóa lại các nhân tố tàichính và phi tài chính tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp. Số liệu được trình bày ở bảng số 5 324
9. Bảng 3. Ví dụ minh họa Các nhân tố Giá trị mã hóa Tỷ số thanh toán nhanh 2 Tỷ số hiệu quả sử dụng tài sản 2 Tỷ số nợ trên VCSH 1 Tỷ số nợ quá hạn 4 Nhân tố bối cảnh kinh tế 1.4 Nhân tố năng lực doanh nghiệp 2.7 Nhân tố phương án sản xuất kinh doanh 2.5 Các giá trị này lần lượt được sử dụng trong các công thức tính xác suất cho vay dưới đây. Xác suất cho vay xét trên các nhân tố tài chính e2.179 *2+2.433*2 +4.446*1- 2.185*4 e2.410 P(Y = 1) = = = 91.76% 1+ e2.179 *2+2.433*2 + 4.446*1- 2.185*4 1+ e2.410 Xác suất cho vay xét trên các nhân tố phi tài chính e0.418 *1.4+ 0.531 *2.7 + 0.336 *2.5 e2.933 P(Y =1) = = = 94.95% 1+ e0.418 *1.4 + 0.531 *2.7 + 0.336 *2.5 1+ e2.933 Từ kết quả tính toán 2 mô hình trên cho biết, doanh nghiệp này thỏa mãn 91.76% yêu cầu của ngân hàng về các tiêu chí tài chính (xác suất đúng là 95.2%) và 94.95% yêu cầu của ngân hàng về các chỉ tiêu phi tài chính (xác suất đúng là 68.3%). Như vậy, doanh nghiệp này có khả năng tiếp cận được vốn tín dụng của ngân hàng. Nói cách khác là kết quả này gợi ý cho cán bộ tín dụng nên cho vay đối với doanh nghiệp này. KẾT LUẬN Những bước kiểm tra đầu tiên cho thấy mô hình là phù hợp cho việc dự báo xác suất tiếp cận tín dụng của Doanh nghiệp. *Ưu điểm của mô hình: Thứ nhất, mô hình đã được tính toán trên số liệu của doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế,vì thế, có thể xem là mô hình đã được phù hợp hóa với thực tiễn và đặc thù của doanh nghiệp trên địa bàn. Thứ hai, mô hình khá đơn giản khi thực hiện, không làm phát sinh thêm nhiều chi phí cho ngân hàng cũng như không đòi hỏi nhiều thời gian thực hiện. *Bên cạnh đó mô hình còn có nhiều hạn chế: 325
10. Thứ nhất, bảng khảo sát thông tin doanh nghiệp còn khá phức tạp. Đây là nguồn thông tin đầu vào quan trọng cho việc xử lý mô hình. Ngoài ra, bộ thang đo còn chưa thống nhất gây ra nhiều trở ngại về mặt kỹ thuật cho quá trình xử lý mô hình Thứ hai, mô hình vẫn chưa tính đến nhân tố: Phương án về tài sản đảm bảo cho khoản vay. Tuy đây không phải là nhân tố quan trọng hàng đầu ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp, nhưng chắc chắn là một nhân tố có ảnh hưởng. Điều này được ghi nhận trong ý kiến của nhiều cán bộ tín dụng ngân hàng cũng như của doanh nghiệp (như đã đề cập ở nội dung nghiên cứu nhân tố tác động về phía cầu và phía cung ở chương hai). Quá trình xử lý số liệu cho thấy nhân tố này không có ý nghĩa về mặt thống kê. *Để có thể ứng dụng mô hình này trong thực tế, cần phải thực hiện các công việc sau: Thứ nhất, rà soát và đơn giản hóa bộ câu hỏi cho phù hợp với đối tượng được điều tra, thống nhất lại bộ thang đo. Thứ hai, tiến hành tập huấn cách sử dụng mô hình cho cán bộ ở doanh nghiệp và một số cán bộ tín dụng tại ngân hàng (theo nhu cầu). Thứ ba, cập nhật hằng năm số liệu của doanh nghiệp và xử lý lại các mô hình để tính lại tham số cho các công thức tính xác suất.Điều này giúp mô hình trở nên phù hợp hơn với tình hình thực tế. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Cẩm nang tín dụng Ngân hàng VietcomBank (2006), Ngân hàng Agribank (2010). [2] Đinh Công Khải (2012), “Bài giảng môn Các phương pháp định lượng, Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright. [3] Hà Diệu Thương, Nguyễn Thu Ngà (2014), “Nghiên cứu khả năng tiếp cận vốn ngân hàng của các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Thừa Thiên Huế”, tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 202 (II), tháng 04/2014, Đại học Kinh tế Quốc dân. [4] Hà Diệu Thương (2014), “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng tiếp cận của DNNVV tỉnh Thừa Thiên Huế”, tạp chí Kinh tế và dự báo, số chuyên đề tháng 03/2014, Bộ Kế hoạch và Đầu tư. [5] Hoàng Tùng (2011), “Credit Risk Analysis – A Logistic Model Approach”, Đề tài khoa học Đại học Đà Nẵng. [6] Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc 1&2 (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS 1&2, NXB Thống Kê, TP HCM. [7] Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh (2012), “Giáo trình kinh tế lượng”, NXB Đại học Kinh Tế Quốc Dân. [8] Ngân hàng Nhà Nước;Quyết định số 1627/2001/ QĐ-NHNN; Quy chế cho vay của tổ chức tín dụng đối với khách hàng, 2001. [9] Phan Thị Minh Lý (2010), “Phân tích tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Thừa Thiên Huế”, Đại học Kinh tế Huế. [10] TrầnVăn Hòa (2007), “Thựctrạng phát triển các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở nông thôn Thừa Thiên Huế, Đại học Kinh tế Huế. 326