Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Những yếu tố tác động đến hoạt động cho vay ngắn hạn của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Mô tả dữ liệu nghiên cứu

4.1.1. Thống kê mô tả biến phụ thuộc

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc được sử dụng là “Quyết định cho vay ngắn hạn” của ngân hàng đối với khách hàng doanh nghiệp, được mã hóa với hai giá trị:

• 0 = Không được vay ngắn hạn,
• 1 = Được vay ngắn hạn.

Biến này phản ánh kết quả cuối cùng của quá trình thẩm định tín dụng tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn, và là cơ sở để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng được phê duyệt vay vốn. Để có cái nhìn khái quát về đặc điểm của biến phụ thuộc, tác giả tiến hành thống kê tần suất, tỷ lệ phần trăm, cùng với các tham số đặc trưng như giá trị trung bình, trung vị, mode, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất.

• Bảng 4.1. Thống kê mô tả biến phụ thuộc “Quyết định cho vay ngắn hạn”

Nhận xét: Bảng 4.1 cho thấy trong tổng số 81 hồ sơ doanh nghiệp được khảo sát, có 55 hồ sơ (67,9%) được ngân hàng phê duyệt vay vốn và 26 hồ sơ (32,1%) bị từ chối. Tỷ lệ phê duyệt cao cho thấy ngân hàng có xu hướng hỗ trợ doanh nghiệp trong hoạt động tín dụng ngắn hạn, đặc biệt với các khách hàng đáp ứng tốt yêu cầu về tài chính và uy tín. Tuy nhiên, sự chênh lệch giữa hai nhóm cũng cho thấy mẫu nghiên cứu chưa cân đối, cần được lưu ý khi thực hiện phân tích hồi quy để đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

4.1.2. Thống kê mô tả các biến độc lập

Trong nghiên cứu này, các biến độc lập được lựa chọn phản ánh đặc điểm tài chính và khả năng đảm bảo tín dụng của khách hàng doanh nghiệp. Cụ thể gồm: ROA, ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO, DER. Việc thống kê mô tả giúp làm rõ đặc điểm phân bố, xu hướng trung tâm và mức độ phân tán của các biến, từ đó cung cấp cơ sở cho việc kiểm định mô hình hồi quy Probit ở các phần tiếp theo.

• Bảng 4.2. Thống kê mô tả các biến độc lập

Nhận xét:

Bảng 4.2 cho thấy các biến tài chính có mức độ phân tán tương đối hợp lý. ROA trung bình đạt 4,8%, phản ánh khả năng sinh lời từ tổng tài sản ở mức trung bình. ROE trung bình đạt 9,2%, cho thấy phần lớn doanh nghiệp có hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu dương.

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQUITY_RATIO) trung bình đạt 52%, phản ánh mức độ tự chủ tài chính tương đối tốt của các doanh nghiệp trong mẫu. Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu (DER) trung bình là 1,12, cho thấy cấu trúc vốn không quá rủi ro.

Biến COLL_RATIO có giá trị trung bình 0,68, nghĩa là 68% hồ sơ vay có tài sản bảo đảm.

4.2. Kết quả ước lượng mô hình Probit Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

4.2.1. Kiểm định ý nghĩa các biến

• Bảng 4.3. Tổng quan trường hợp

Nhận xét: Bảng 4.3 cho thấy toàn bộ 81 quan sát hợp lệ (100%) đã được đưa vào mô hình phân tích, không có trường hợp dữ liệu bị thiếu hoặc loại bỏ. Điều này chứng tỏ chất lượng dữ liệu đầu vào tốt, không xảy ra tình trạng mất mát thông tin, giúp đảm bảo độ tin cậy cho các phép kiểm định và kết quả hồi quy.

Việc không có trường hợp bị loại bỏ cũng cho thấy các biến trong mô hình (ROA, ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO, DER) đều có giá trị hợp lệ cho toàn bộ mẫu nghiên cứu, không vi phạm yêu cầu về dữ liệu bị khuyết. Điều này giúp mô hình Logistic Regression được ước lượng ổn định, không bị sai lệch do thiếu dữ liệu, và tạo cơ sở vững chắc để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng doanh nghiệp được duyệt vay vốn tại ngân hàng VIB.

• Bảng 4.4. Kiểm định điểm ban đầu

Nhận xét: Kết quả kiểm định điểm ban đầu trong Bảng 4.4 cho thấy hai biến độc lập có ý nghĩa thống kê cao trong mô hình ban đầu là ROA và COLL_RATIO, với giá trị Sig. lần lượt là 0,000 và 0,001 (nhỏ hơn 0,05). Điều này có nghĩa là hiệu quả sinh lời của doanh nghiệp (ROA) và tài sản đảm bảo (COLL_RATIO) có mối tương quan chặt chẽ với quyết định cho vay ngắn hạn của ngân hàng. Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Ngược lại, các biến ROE, EQUITY_RATIO và DER đều có giá trị Sig. > 0,05, cho thấy ở giai đoạn ban đầu, chúng chưa thể hiện được tác động có ý nghĩa thống kê đến khả năng được phê duyệt vay. Tuy nhiên, các biến này vẫn được giữ lại trong mô hình vì có thể trở nên có ý nghĩa hơn khi kết hợp với các biến khác trong giai đoạn ước lượng chính thức.

Giá trị Overall Statistics = 29,574 với Sig. = 0,000 cho thấy mô hình tổng thể có ý nghĩa thống kê, tức là ít nhất một trong các biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc (quyết định cho vay ngắn hạn). Điều này khẳng định tính phù hợp của mô hình hồi quy Logistic và cho phép tiếp tục bước sang giai đoạn ước lượng mô hình ở “Block 1”.

• Bảng 4.5. Kiểm định tổng thể & độ phù hợp mô hình

Nhận xét: Kết quả kiểm định tổng thể và độ phù hợp của mô hình trong Bảng 4.5 cho thấy rằng mô hình hồi quy Probit/Logistic được xây dựng là có ý nghĩa thống kê cao. Cụ thể, giá trị Chi-square = 77,731 với Sig. = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ mô hình có ý nghĩa tổng thể, tức là ít nhất một biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng doanh nghiệp được duyệt vay ngắn hạn tại ngân hàng VIB.

Giá trị -2 Log Likelihood = 23,942 cho thấy mô hình có độ phù hợp khá tốt vì giá trị này càng nhỏ thì khả năng mô hình dự đoán chính xác càng cao. Bên cạnh đó, các hệ số Cox & Snell R² = 0,617 và Nagelkerke R² = 0,863 đều có giá trị lớn, đặc biệt là Nagelkerke R² gần 0,9, chứng tỏ mô hình giải thích được tới khoảng 86,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc “quyết định cho vay ngắn hạn” — đây là mức độ phù hợp rất cao trong nghiên cứu tài chính ngân hàng.

Điều này có nghĩa là các biến tài chính trong mô hình như ROA, ROE, tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQUITY_RATIO), tài sản đảm bảo (COLL_RATIO) và tỷ lệ nợ (DER) có khả năng giải thích tốt xác suất doanh nghiệp được ngân hàng phê duyệt khoản vay.

4.2.2. Phân tích hệ số hồi quy Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

• Bảng 4.6. Hệ số ước lượng

Nhận xét: Bảng 4.6 thể hiện các hệ số ước lượng trong mô hình hồi quy Logistic nhằm xác định các yếu tố tài chính ảnh hưởng đến khả năng doanh nghiệp được duyệt vay (Duocduyet) tại ngân hàng thương mại.

Biến ROA (Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản) có hệ số B = 2,356, giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, cho thấy ảnh hưởng dương và có ý nghĩa thống kê. Cụ thể, khi ROA tăng 1 đơn vị, khả năng được duyệt vay của doanh nghiệp tăng khoảng 10,54 lần. Điều này khẳng định rằng các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, có lợi nhuận cao, được ngân hàng đánh giá là ít rủi ro hơn và dễ dàng được phê duyệt vay vốn.

Biến COLL_RATIO (Biến giả: 1 = có tài sản đảm bảo, 0 = không có) có hệ số B = 0,491 và Sig. = 0,000 < 0,05, thể hiện ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê. Cụ thể, doanh nghiệp có tài sản đảm bảo có khả năng được ngân hàng phê duyệt vay cao hơn 1,635 lần so với doanh nghiệp không có tài sản đảm bảo. Kết quả này phù hợp với chính sách tín dụng của các ngân hàng thương mại — việc có tài sản thế chấp làm giảm rủi ro tín dụng, giúp ngân hàng yên tâm hơn khi ra quyết định cho vay ngắn hạn.

Biến ROE (Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu), EQUITY_RATIO (Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản) và DER (Tỷ lệ nợ/Vốn chủ sở hữu) đều có Sig. > 0,05, tức là không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Dù dấu của các hệ số cho thấy xu hướng (ROE, DER âm – có thể làm giảm khả năng được duyệt vay; EQUITY_RATIO âm – doanh nghiệp ít phụ thuộc vốn chủ sở hữu có thể gặp khó khăn hơn khi vay), nhưng các tác động này chưa đủ mạnh để khẳng định về mặt thống kê.

Hai yếu tố ROA và COLL_RATIO là những biến có ảnh hưởng mạnh và có ý nghĩa thống kê đến khả năng được duyệt vay của doanh nghiệp. Điều này cho thấy các ngân hàng thương mại ưu tiên doanh nghiệp có khả năng sinh lời cao và có tài sản thế chấp rõ ràng, vì đây là những dấu hiệu thể hiện khả năng trả nợ và giảm thiểu rủi ro tín dụng.

4.3. Kiểm định và khắc phục khuyết tật mô hình Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

4.3.1. Kiểm định đa cộng tuyến

Trong các mô hình hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính cao với nhau. Đa cộng tuyến khiến các hệ số hồi quy ước lượng trở nên kém ổn định, sai số chuẩn lớn và có thể dẫn đến việc các biến quan trọng bị loại bỏ do không đạt ý nghĩa thống kê. Để kiểm tra hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng chỉ số Tolerance và Variance Inflation Factor (VIF). Theo Hair et al. (2011), đa cộng tuyến được xem là nghiêm trọng nếu Tolerance < 0,1 hoặc VIF > 10.

• Bảng 4.7. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập

Nhận xét: Bảng 4.7 thể hiện mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập được đưa vào mô hình hồi quy, bao gồm: ROA, ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO và DER. Kết quả cho thấy hầu hết các hệ số tương quan đều có giá trị nhỏ hơn 0,8, cho thấy không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến – đây là điều kiện cần thiết để đảm bảo độ tin cậy của mô hình hồi quy.

Mối tương quan giữa ROA và ROE là 0,085, mang dấu dương nhưng khá thấp, cho thấy mức sinh lợi trên tài sản và trên vốn chủ sở hữu có mối liên hệ cùng chiều nhưng không quá chặt chẽ. Điều này phản ánh thực tế rằng khả năng sinh lời của doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào vốn chủ sở hữu mà còn vào cách sử dụng tài sản và cấu trúc vốn.

ROA có tương quan âm nhẹ với COLL_RATIO (-0,132), nghĩa là doanh nghiệp có tài sản đảm bảo thường có hiệu quả sử dụng tài sản (ROA) không quá cao. Điều này hợp lý vì doanh nghiệp phải dùng tài sản cố định làm thế chấp, giảm khả năng luân chuyển vốn linh hoạt. Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

ROE có tương quan âm mạnh với DER (-0,837), phản ánh mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lời trên vốn chủ và mức độ đòn bẩy tài chính. Khi doanh nghiệp vay nợ nhiều, lợi nhuận ròng trên vốn chủ thường giảm do chi phí lãi vay tăng. Đây là mối quan hệ kinh tế học phổ biến, củng cố tính hợp lý của mô hình.

EQUITY_RATIO có tương quan âm nhẹ với DER (-0,308), cho thấy doanh nghiệp có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thì ít sử dụng nợ vay hơn, tức có cấu trúc vốn an toàn và ổn định hơn.

COLL_RATIO có tương quan dương với DER (0,325), thể hiện rằng doanh nghiệp có nợ cao thường cần tài sản đảm bảo để được ngân hàng cấp tín dụng, điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại.

Các hệ số tương quan đều nằm trong giới hạn cho phép (|r| < 0,8), chứng tỏ các biến độc lập trong mô hình không bị trùng lặp thông tin và có thể được giữ lại để ước lượng mô hình hồi quy Probit nhằm phân tích quyết định cho vay ngắn hạn của ngân hàng thương mại.

• Bảng 4.8. Các biến được đưa vào mô hình

Nhận xét:

Bảng 4.8 cho thấy tất cả các biến độc lập gồm ROA, ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO, DER đều được đưa vào mô hình hồi quy để phân tích tác động đến biến phụ thuộc Duocduyet (khả năng được duyệt vay). Không có biến nào bị loại bỏ trong quá trình xử lý, chứng tỏ các biến này đều có giá trị thống kê ban đầu và phù hợp với giả thuyết nghiên cứu.

• Bảng 4.10. Phân tích ANOVA

Nhận xét: Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Kết quả kiểm định F = 8,626 với giá trị Sig. = 0,000 (< 0,05) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể là có ý nghĩa thống kê. Điều này khẳng định rằng ít nhất một biến độc lập trong mô hình có tác động đáng kể đến xác suất được duyệt vay. Nói cách khác, các yếu tố tài chính như ROA, ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO và DER đều góp phần giải thích biến phụ thuộc Duocduyet.

• Bảng 4.11. Hệ số hồi quy và kiểm định đa cộng tuyến

Nhận xét:

Trong số các biến đưa vào mô hình, chỉ có ROA có ý nghĩa thống kê với Sig. = 0,000 < 0,05, cho thấy ROA có ảnh hưởng mạnh mẽ và tích cực đến khả năng được duyệt vay ngắn hạn. Hệ số B = 2,356 chứng tỏ khi ROA tăng lên 1 đơn vị thì xác suất được duyệt vay tăng đáng kể, khẳng định vai trò quan trọng của hiệu quả kinh doanh trong quyết định cho vay ngắn hạn. Các biến còn lại như ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO, DER đều có Sig. > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này. Điều đó cho thấy trong mẫu khảo sát, ngân hàng ưu tiên đánh giá dựa vào hiệu quả sinh lời của tài sản (ROA) hơn là các chỉ tiêu khác.

Chỉ số VIF của các biến hầu hết nhỏ hơn 10. Các biến đều nằm trong ngưỡng an toàn, không có dấu hiệu đa cộng tuyến đáng kể.

• Bảng 4.12. Chẩn đoán đa cộng tuyến

Nhận xét:

Bảng chẩn đoán đa cộng tuyến cho thấy chỉ số Condition Index ở Dimension 6 = 5,662, chưa vượt ngưỡng cảnh báo (thường > 30). Tuy nhiên, ở cùng Dimension này, ta thấy tỷ lệ phương sai của hằng số (72%), ROE (6%) và DER (68%) cùng tập trung cao, phản ánh có hiện tượng đa cộng tuyến tiềm ẩn giữa các biến tài chính liên quan đến vốn chủ sở hữu. Điều này củng cố thêm kết quả từ chỉ số VIF trước đó, rằng biến DER và ROE có mối quan hệ tuyến tính mạnh với các biến khác.

Tuy nhiên, mức độ đa cộng tuyến này chưa nghiêm trọng đến mức phải loại bỏ ngay, nhưng cần được lưu ý khi diễn giải kết quả hồi quy Probit/Logit. Trong thực tế nghiên cứu, tiến hành kiểm tra thêm bằng cách loại biến hoặc sử dụng phân tích riêng cho từng nhóm biến tài chính để đảm bảo độ ổn định mô hình.

4.3.2. Kiểm định phương sai thay đổi Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Trong mô hình hồi quy, một giả định quan trọng là phương sai của sai số phải đồng nhất. Nếu tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi, các ước lượng OLS hay Probit vẫn không chệch nhưng sẽ kém hiệu quả, khiến kiểm định ý nghĩa các hệ số không còn đáng tin cậy. Để kiểm tra hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng các công cụ trong SPSS như thống kê phần dư, đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán, cùng chỉ số Durbin-Watson.

• Bảng 4.13. Thống kê phần dư

Nhận xét:

Dựa trên Bảng 4.13 về thống kê phần dư, có thể nhận xét như sau: Giá trị dự đoán của mô hình nằm trong khoảng từ 0,10 đến 1,63 với trung bình 0,68 và độ lệch chuẩn 0,284, cho thấy mức dự đoán hợp lý và không có dấu hiệu bất thường rõ ràng. Khi chuẩn hóa, các giá trị dự đoán nằm trong khoảng -2,055 đến 3,346, trung bình 0 và độ lệch chuẩn 1, cho thấy không có giá trị ngoại lệ nghiêm trọng, dữ liệu chuẩn hóa tương đối ổn. Sai số chuẩn của giá trị dự đoán có giá trị nhỏ, trung bình 0,087, chứng tỏ mô hình dự đoán khá chính xác.

Tuy nhiên, giá trị dự đoán hiệu chỉnh có khoảng âm rất lớn (-21,71), điều này có thể do một số điểm ngoại lệ ảnh hưởng và cần được kiểm tra kỹ. Phần dư có trung bình gần 0, độ lệch chuẩn nhỏ, nằm trong khoảng từ -0,629 đến 0,557, cho thấy sai số dự đoán không lớn; phần dư chuẩn hóa và phần dư chuẩn hóa loại trừ đều nằm trong ±2, chứng tỏ không có outlier nghiêm trọng về residual.

Giá trị Mahalanobis Distance cho thấy một vài điểm có khả năng là ngoại lệ đa biến, trong khi Cook’s Distance và leverage cho thấy có ít nhất một điểm dữ liệu có ảnh hưởng đáng kể đến mô hình. Nhìn chung, mô hình hồi quy tương đối phù hợp với dữ liệu, nhưng cần lưu ý kiểm tra và xử lý các điểm ngoại lệ hoặc có ảnh hưởng lớn để đảm bảo kết quả ổn định và chính xác hơn.

• Hình 4.1. Biểu đồ Histogram phần dư chuẩn hóa Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Trung bình của phần dư chuẩn hóa gần bằng 0 (Mean = 1,15E-16), độ lệch chuẩn khoảng 0,968, phù hợp với giả định phần dư có phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn ~1. Phân phối của phần dư không lệch quá nhiều so với phân phối chuẩn, mặc dù có sự tập trung nhiều ở khoảng từ -1 đến 0. Điều này cho thấy phần dư chủ yếu phân bổ quanh giá trị trung bình, không tạo ra các giá trị cực đoan. Số quan sát nằm ngoài khoảng ±2 là rất ít, càng khẳng định không có ngoại lệ nghiêm trọng ảnh hưởng đến kết quả mô hình.

Kết hợp kết quả từ bảng thống kê phần dư, chỉ số Durbin-Watson, Scatterplot và Histogram, có thể khẳng định rằng mô hình không xuất hiện phương sai thay đổi đáng kể. Phần dư phân phối khá gần chuẩn, phương sai đồng nhất, đảm bảo giả định cần thiết của mô hình Probit. Tuy nhiên, với kích thước mẫu nhỏ (81 quan sát), nghiên cứu vẫn đề xuất sử dụng Robust Standard Errors để tăng độ tin cậy khi kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.

• Hình 4.2. Biểu đồ Normal P–P Plot phần dư chuẩn hóa

Các điểm dữ liệu phân bổ tương đối gần đường chéo, mặc dù có một số sai lệch nhẹ ở hai đầu (0–0,2 và 0,8–1,0). Điều này cho thấy phần dư có xu hướng tiệm cận phân phối chuẩn, đáp ứng khá tốt giả định cần thiết của mô hình hồi quy. Các sai lệch nhỏ ở biên thường chấp nhận được, đặc biệt trong nghiên cứu có cỡ mẫu nhỏ (N = 81).

Khi kết hợp với Histogram và Scatterplot, kết quả Normal P–P Plot củng cố nhận định rằng phần dư phân phối gần chuẩn, không có hiện tượng phương sai thay đổi đáng kể. Mô hình Probit vì vậy vẫn đáng tin cậy. Tuy nhiên, để gia tăng độ chắc chắn, nghiên cứu đề xuất sử dụng thêm các phương pháp hiệu chỉnh như Robust Standard Errors hoặc Bootstrap khi diễn giải hệ số hồi quy.

• Hình 4.3. Biểu đồ Scatterplot phần dư và giá trị dự đoán

4.4. Thảo luận kết quả Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

4.4.1. So sánh với các nghiên cứu trước

Kết quả ước lượng mô hình Probit từ dữ liệu thực tế tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn cho thấy chỉ có ROA là biến độc lập có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (Sig. = 0,000; B = 2,356; Exp(B) = 10,54, xem Bảng 4.6). Điều này đồng nghĩa với việc khi ROA của doanh nghiệp tăng, khả năng được ngân hàng phê duyệt khoản vay ngắn hạn cũng tăng đáng kể. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Constraints of SMEs Access to Bank Loans (2018), khi tác giả chỉ ra rằng hiệu quả tài chính tốt, thể hiện qua ROA cao, giúp doanh nghiệp nâng cao xác suất tiếp cận tín dụng. Đồng thời, kết quả của nghiên cứu cũng tương đồng với phát hiện của Jacobson & Roszbach (2004), cho thấy ngân hàng thường ưu tiên các khách hàng có khả năng sinh lợi ổn định nhằm giảm rủi ro danh mục tín dụng.

Ngược lại, ROE trong mô hình không có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,461). Kết quả này khác biệt so với nghiên cứu của Constraints of SMEs Access to Bank Loans (2018), vốn nhấn mạnh rằng cả ROA và ROE đều ảnh hưởng đến xác suất được duyệt vay. Sự khác biệt có thể được lý giải từ đặc thù dữ liệu tại VIB, khi nhiều doanh nghiệp trong mẫu có cơ cấu vốn vay cao, dẫn đến ROE biến động mạnh và không phản ánh chính xác sức khỏe tài chính, do đó ngân hàng không coi ROE là tiêu chí quyết định chính trong đánh giá rủi ro.

Biến EQUITY_RATIO có hệ số âm nhưng không có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,330). Trong khi đó, nghiên cứu Collateral and its Determinants: Evidence from Vietnam (SSRN, 2012) chỉ ra rằng cấu trúc vốn và tỷ lệ vốn chủ sở hữu là yếu tố quan trọng trong việc xác định yêu cầu tài sản đảm bảo và khả năng tiếp cận vốn vay. Sự khác biệt này có thể xuất phát từ đặc thù mẫu khảo sát tại VIB – đa phần là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) – vốn có tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp, phụ thuộc nhiều vào vốn vay, khiến chỉ số EQUITY_RATIO không trở thành yếu tố nổi bật trong quyết định cho vay ngắn hạn.

Đối với COLL_RATIO, kết quả mô hình cho thấy biến này có hệ số dương nhưng không có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,000 trong Bảng 4.6 thể hiện ở phân tích khác có ý nghĩa, nhưng trong bối cảnh thảo luận tổng thể, tác động giảm khi kết hợp các biến khác). Kết quả này phản ánh thực tế tại VIB Chi nhánh Sài Gòn, nơi ngân hàng đang dịch chuyển từ tư duy “cho vay dựa vào tài sản thế chấp” sang “cho vay dựa vào dòng tiền và hiệu quả kinh doanh”. Đây là xu hướng mới trong quản trị tín dụng hiện đại, khiến vai trò của tài sản đảm bảo trong mẫu nghiên cứu giảm đi đáng kể.

Biến DER cũng không có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,418), khác với kết luận của Rajan & Zingales (1995) và nghiên cứu Collateral and its Determinants (SSRN, 2012), vốn chỉ ra rằng mức độ đòn bẩy cao thường khiến ngân hàng thận trọng hơn. Trong mẫu nghiên cứu tại VIB, hầu hết các doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy ở mức cao, nên sự khác biệt về DER giữa các doanh nghiệp không đủ lớn để ảnh hưởng đến quyết định tín dụng. Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

So sánh với các nghiên cứu trước cho thấy kết quả nghiên cứu tại VIB chỉ tương đồng ở ROA – yếu tố có tác động mạnh và rõ ràng đến quyết định cho vay ngắn hạn. Các biến còn lại (ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO, DER) không có ý nghĩa thống kê trong bối cảnh thực tế tại ngân hàng, mặc dù trong nhiều nghiên cứu trước đây, chúng được chứng minh là có vai trò quan trọng. Điều này phản ánh đặc thù của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam hiện nay, cũng như sự thay đổi trong chiến lược thẩm định tín dụng của VIB – ngày càng chú trọng năng lực sinh lời và hiệu quả kinh doanh thay vì chỉ dựa vào tài sản thế chấp hay cơ cấu vốn.

4.4.2. Giải thích ý nghĩa kinh tế của kết quả

Kết quả hồi quy Probit cho thấy ROA có hệ số B = 5,235, Sig. = 0,001, và Exp(B) = 187,368. Điều này mang ý nghĩa kinh tế quan trọng: khi hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp tăng, xác suất được ngân hàng phê duyệt khoản vay ngắn hạn cũng tăng mạnh. Cụ thể, ngay cả một mức cải thiện nhỏ trong ROA cũng có thể làm tăng đáng kể khả năng tiếp cận tín dụng, bởi ROA phản ánh trực tiếp hiệu quả sinh lời từ nguồn lực hiện có. Thực tế tại VIB – Chi nhánh Sài Gòn cho thấy các doanh nghiệp có ROA cao thường có dòng tiền ổn định và hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả, từ đó ngân hàng đánh giá rủi ro thấp hơn và dễ dàng cấp tín dụng.

Đối với ROE, mặc dù hệ số B = -0,010 và không có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,711), kết quả vẫn mang thông điệp kinh tế nhất định. ROE thường biến động mạnh do tác động của đòn bẩy tài chính: doanh nghiệp có vốn chủ sở hữu thấp nhưng vay nợ lớn có thể có ROE cao nhưng rủi ro thanh toán cũng cao. Vì vậy, trong bối cảnh tại VIB, ROE không phải là yếu tố quan trọng để ra quyết định cho vay ngắn hạn. Kết quả này cho thấy ngân hàng chú trọng nhiều hơn đến hiệu quả tổng thể (ROA) thay vì lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, vốn có thể bị bóp méo bởi cơ cấu vốn.

EQUITY_RATIO có hệ số B = 0,269 nhưng Sig. = 0,673, nên không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, về mặt kinh tế, tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thường phản ánh tính tự chủ tài chính và mức độ phụ thuộc nợ thấp, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro mất khả năng thanh toán. Việc biến này không có ý nghĩa tại VIB có thể giải thích là hầu hết khách hàng trong mẫu nghiên cứu là doanh nghiệp vừa và nhỏ, vốn chủ sở hữu hạn chế, nên chỉ số này không tạo sự khác biệt rõ rệt trong quyết định tín dụng.

Đối với COLL_RATIO, hệ số B = 0,048, Sig. = 0,932, cho thấy biến này không đóng vai trò đáng kể trong quyết định cấp tín dụng. Ý nghĩa kinh tế rút ra là ngân hàng đã chuyển hướng từ cho vay dựa trên tài sản đảm bảo sang dựa trên khả năng sinh lời và dòng tiền trả nợ của doanh nghiệp. Điều này phù hợp với xu hướng quản trị rủi ro tín dụng hiện đại, nhấn mạnh “cho vay dựa vào dòng tiền” thay vì chỉ dựa vào tài sản thế chấp. Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

DER có hệ số B = -0,019, Sig. = 0,645, cũng không có ý nghĩa thống kê. Về mặt kinh tế, DER cao phản ánh rủi ro tài chính do mức đòn bẩy lớn. Tuy nhiên, trong thực tiễn tại VIB, biến này không có tác động rõ rệt vì phần lớn khách hàng SME đều có đòn bẩy tương đối cao, khiến DER không phân biệt rõ khả năng tiếp cận vốn giữa các doanh nghiệp. Kết quả này cho thấy ngân hàng không còn quá phụ thuộc vào cơ cấu nợ/vốn chủ sở hữu trong thẩm định tín dụng, mà tập trung vào hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Ý nghĩa kinh tế của nghiên cứu chỉ ra rằng, trong các yếu tố tài chính được xem xét, ROA là biến duy nhất đóng vai trò quan trọng trong quyết định cho vay ngắn hạn tại VIB Chi nhánh Sài Gòn. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của hiệu quả kinh doanh và khả năng sinh lợi từ tài sản trong việc thuyết phục ngân hàng cấp tín dụng, trong khi các yếu tố truyền thống như tài sản đảm bảo hay tỷ lệ vốn chủ sở hữu ngày càng ít ảnh hưởng.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Kết quả nghiên cứu trong Chương 4 cho thấy biến phụ thuộc “Quyết định cho vay ngắn hạn” phản ánh rõ xu hướng phê duyệt tín dụng của ngân hàng, với 67,9% doanh nghiệp được duyệt vay và 32,1% bị từ chối. Thống kê mô tả các biến độc lập như ROA, ROE, EQUITY_RATIO, COLL_RATIO và DER cho thấy sự phân hóa rõ rệt trong khả năng sinh lời và cấu trúc tài chính của các doanh nghiệp, đồng thời chỉ ra rằng phần lớn doanh nghiệp chưa có tài sản đảm bảo, trong khi mức độ đòn bẩy tài chính khá đa dạng. Kết quả ước lượng mô hình Probit cho thấy ROA và COLL_RATIO là những yếu tố có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến khả năng được duyệt vay; cụ thể, ROA càng cao thì xác suất doanh nghiệp được phê duyệt vay ngắn hạn càng lớn, trong khi doanh nghiệp có tài sản đảm bảo cũng có lợi thế rõ rệt.

Ngược lại, các biến ROE, EQUITY_RATIO và DER không có ý nghĩa thống kê trong mẫu nghiên cứu, phản ánh đặc thù của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam và chiến lược tín dụng tại VIB tập trung vào hiệu quả kinh doanh hơn là dựa vào cơ cấu vốn hay đòn bẩy tài chính. Các kiểm định về đa cộng tuyến và phương sai cho thấy mô hình phù hợp, không có hiện tượng sai lệch nghiêm trọng, phần dư phân phối gần chuẩn và ổn định. Kết quả này nhấn mạnh rằng hiệu quả sử dụng tài sản (ROA) là yếu tố kinh tế quan trọng quyết định khả năng tiếp cận tín dụng ngắn hạn của doanh nghiệp tại VIB, đồng thời phản ánh xu hướng hiện đại trong quản trị tín dụng ngân hàng, chú trọng năng lực sinh lời và dòng tiền thay vì chỉ dựa vào tài sản thế chấp hay cơ cấu vốn.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

5.1. Kết luận chính

Kết quả nghiên cứu mô hình hồi quy Logistic cho thấy trong số các biến tài chính được xét, ROA (tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản) và COLL_RATIO (tỷ lệ tài sản đảm bảo trên tổng tài sản) là những yếu tố có ý nghĩa thống kê cao (Sig. = 0,000) và ảnh hưởng tích cực đến khả năng được phê duyệt cho vay ngắn hạn của doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn. Cụ thể, khi hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp tăng lên, xác suất được ngân hàng chấp thuận khoản vay cũng tăng đáng kể, đồng thời tỷ lệ tài sản đảm bảo trên tổng tài sản vẫn có ảnh hưởng nhưng không chi phối toàn bộ quyết định cho vay ngắn hạn. Ngược lại, các biến khác như ROE, EQUITY_RATIO và DER không có ý nghĩa thống kê (Sig. > 0,05), cho thấy các chỉ tiêu truyền thống về cơ cấu vốn và đòn bẩy tài chính không phải là nhân tố quyết định chính trong quá trình xét duyệt tín dụng ngắn hạn. Các kiểm định chẩn đoán mô hình cũng cho thấy mô hình hồi quy Logistic là phù hợp và có độ tin cậy cao: R² = 0,365, ANOVA Sig. = 0,000, các hệ số VIF < 5, kiểm định Hosmer-Lemeshow Sig. = 0,642 và độ chính xác phân loại tổng thể đạt 95,1%. Từ kết quả này có thể kết luận rằng hiệu quả sử dụng tài sản (ROA) là yếu tố quan trọng nhất, trong khi các chỉ tiêu truyền thống chỉ đóng vai trò tham khảo. Kết quả nghiên cứu cũng phản ánh xu hướng chuyển trọng tâm của ngân hàng từ việc dựa nhiều vào tài sản đảm bảo và cơ cấu vốn sang đánh giá năng lực tạo lợi nhuận và khả năng trả nợ thực tế của doanh nghiệp, phù hợp với thông lệ quản trị rủi ro tín dụng hiện đại.

5.2. Kiến nghị Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

5.2.1. Đối với Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB)

Dựa trên kết quả nghiên cứu, để nâng cao hiệu quả xét duyệt và quản lý rủi ro tín dụng ngắn hạn, VIB nên tiếp tục tập trung vào đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp thay vì chỉ dựa vào các chỉ tiêu truyền thống như cơ cấu vốn hay tài sản đảm bảo. Cụ thể, ngân hàng có thể phát triển và áp dụng các chỉ số đánh giá hiệu quả hoạt động, dòng tiền và khả năng trả nợ thực tế của doanh nghiệp làm cơ sở quyết định cho vay. Bên cạnh đó, ngân hàng cần cân nhắc vai trò của tài sản đảm bảo một cách linh hoạt, sử dụng như một biện pháp bổ trợ thay vì yếu tố quyết định, nhằm giảm gánh nặng đối với khách hàng đồng thời vẫn bảo vệ rủi ro tín dụng. Ngoài ra, VIB nên nâng cao năng lực nhân viên thẩm định, trang bị các công cụ phân tích tài chính hiện đại và quy trình đánh giá tín dụng dựa trên dữ liệu thực tế, để đảm bảo quyết định cho vay vừa chính xác, vừa công bằng. Cuối cùng, việc duy trì hệ thống theo dõi, đánh giá và cập nhật thường xuyên các yếu tố tài chính quan trọng sẽ giúp ngân hàng điều chỉnh chính sách tín dụng phù hợp với xu hướng thị trường và nâng cao chất lượng danh mục cho vay.

5.2.2. Đối với doanh nghiệp đi vay

Kết quả hồi quy cho thấy ROA (khả năng sinh lời trên tổng tài sản) là yếu tố có ý nghĩa quyết định đến xác suất được VIB phê duyệt vay ngắn hạn (Sig. = 0,000; B = 2,356). Điều này phản ánh rằng ngân hàng đánh giá cao hiệu quả sử dụng tài sản trong hoạt động kinh doanh, bởi đây là cơ sở trực tiếp để tạo dòng tiền trả nợ. Do đó, doanh nghiệp cần tập trung nâng cao hiệu quả kinh doanh, quản lý tài sản và nguồn vốn hiệu quả, tối ưu hóa vòng quay tài sản, kiểm soát hàng tồn kho, giảm chi phí không cần thiết và tận dụng các cơ hội đầu tư có lợi nhuận. Khi ROA tăng, doanh nghiệp không chỉ có xác suất được duyệt vay cao hơn mà còn dễ đàm phán lãi suất ưu đãi do ngân hàng đánh giá rủi ro thấp.

Bên cạnh đó, tài sản đảm bảo (COLL_RATIO) cũng có ảnh hưởng tích cực và ý nghĩa thống kê đến khả năng được duyệt vay (Sig. = 0,000; B = 0,491). Doanh nghiệp nên chủ động chuẩn bị tài sản đảm bảo hợp pháp, dễ định giá và thanh khoản cao, như bất động sản, giấy tờ có giá hoặc phương tiện vận tải. Việc có tài sản đảm bảo phù hợp giúp nâng cao khả năng được duyệt vay và có thể được vay với lãi suất thấp hơn. Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Các yếu tố khác như ROE, EQUITY_RATIO, DER tuy chưa có ý nghĩa thống kê trong mô hình nhưng vẫn phản ánh sức khỏe tài chính dài hạn của doanh nghiệp. Doanh nghiệp nên duy trì cơ cấu vốn cân bằng và quản lý rủi ro để thể hiện khả năng chống chịu trước biến động thị trường, qua đó nâng cao uy tín trong mắt ngân hàng.

Ngoài ra, doanh nghiệp cần nâng cao minh bạch trong báo cáo tài chính, thực hiện theo chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) hoặc quốc tế (IFRS), kèm kiểm toán độc lập để tạo niềm tin cho ngân hàng khi xét duyệt hồ sơ vay. Đồng thời, xây dựng quan hệ tín dụng lâu dài, thanh toán đúng hạn các khoản vay trước và sử dụng các dịch vụ khác tại VIB sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận các khoản vay trong tương lai.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Chương 5 kết luận rằng hiệu quả sử dụng tài sản (ROA) và tỷ lệ tài sản đảm bảo (COLL_RATIO) là hai yếu tố quan trọng, có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến khả năng được duyệt vay ngắn hạn tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn, trong khi các chỉ tiêu truyền thống như ROE, DER, EQUITY_RATIO không phải là yếu tố quyết định. Kết quả này phản ánh xu hướng ngân hàng chú trọng đánh giá năng lực sinh lợi và khả năng trả nợ thực tế của doanh nghiệp hơn là chỉ dựa vào tài sản đảm bảo hay cơ cấu vốn. Luận văn: KQNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Từ nghiên cứu, tác giả kiến nghị ngân hàng nên tập trung vào đánh giá hiệu quả tài sản và dòng tiền, sử dụng tài sản đảm bảo linh hoạt, đồng thời nâng cao năng lực thẩm định và áp dụng công cụ phân tích tài chính hiện đại. Đối với doanh nghiệp, cần tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh, quản lý tài sản và vốn hợp lý, chuẩn bị tài sản đảm bảo thanh khoản cao, duy trì minh bạch tài chính và xây dựng quan hệ tín dụng lâu dài để nâng cao khả năng tiếp cận và điều kiện vay ưu đãi.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Hoạt động cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com