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

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC 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.

3.1. Quy trình nghiên cứu

• Sơ đồ 3.1. Quy trình nghiên cứu

Mô tả sơ đồ quy trình nghiên cứu:

• Bước 1: Khảo sát lý thuyết

Để tổng hợp các cơ sở lý luận liên quan đến nghiệp vụ cho vay, quyết định cho vay ngắn hạn, và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng được duyệt vay. Các nghiên cứu trong và ngoài nước đã được phân tích, từ đó xác định các biến độc lập quan trọng như ROA, ROE, EQUITY_RATIO, DER, COLL_RATIO và biến phụ thuộc là quyết định cho vay ngắn hạn (1 = được duyệt, 0 = từ chối).

• Bước 2: Xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào các khách hàng doanh nghiệp vay ngắn hạn tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn. Thời gian khảo sát bao gồm các hồ sơ vay được phê duyệt hoặc từ chối trong một khoảng thời gian cụ thể, đảm bảo tính đại diện và đầy đủ thông tin.

• Bước 3: Thu thập dữ liệu thực tế từ hồ sơ tín dụng và báo cáo tài chính của doanh nghiệp

Biến phụ thuộc “quyết định cho vay ngắn hạn” được ghi nhận trực tiếp từ trạng thái phê duyệt của khoản vay. Các biến độc lập được tính toán từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và hồ sơ tài sản đảm bảo. Việc thu thập dữ liệu được thực hiện cẩn thận để đảm bảo đầy đủ, chính xác và phù hợp với mô hình Probit.

• Bước 4: Nghiên cứu tiến hành xử lý và phân tích dữ liệu

Các bước bao gồm kiểm tra dữ liệu thiếu, loại bỏ trường hợp không đầy đủ thông tin, và chuẩn hóa dữ liệu khi cần thiết. Hệ số ước lượng của mô hình Probit được sử dụng để xác định chiều hướng và mức độ ảnh hưởng tương đối của các biến độc lập đến xác suất được phê duyệt khoản vay.

• Bước 5: Kết quả phân tích được kiểm định và đánh giá

Các kiểm định bao gồm kiểm tra đa cộng tuyến (VIF), độ phù hợp mô hình, mức ý nghĩa thống kê và độ nhạy của mô hình. Từ đó, nghiên cứu đưa ra kết luận về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay ngắn hạn của khách hàng doanh nghiệp, đồng thời đề xuất các giải pháp thực tiễn để cải thiện hiệu quả thẩm định tín dụng tại ngân hàng.

3.2. Cơ sở xây dựng mô hình Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Mô hình nghiên cứu trong luận văn được xây dựng trên cơ sở kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu trước đây về quyết định cho vay doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại. Cụ thể:

Thứ nhất, nghiên cứu của Berger và Udell (2007) nhấn mạnh vai trò của thông tin tài chính và tài sản bảo đảm trong quá trình ra quyết định cho vay đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa. Các tác giả cho rằng khả năng sinh lời, cơ cấu vốn và tài sản bảo đảm là các yếu tố cốt lõi ảnh hưởng đến hành vi cấp tín dụng của ngân hàng.

Thứ hai, nghiên cứu của Nguyễn và cộng sự (2021) tại Việt Nam cho thấy các chỉ tiêu tài chính như ROA, ROE và tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động đáng kể đến khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp.

Dựa trên cơ sở lý thuyết và thực nghiệm từ các nghiên cứu trên, luận văn này lựa chọn các biến đại diện cho:

• Hiệu quả tài chính (ROA, ROE)
• Cơ cấu vốn (EQUITY_RATIO, DER)
• Tài sản bảo đảm (COLL_RATIO)

Từ đó, tác giả xây dựng mô hình Probit nhằm phân tích xác suất được phê duyệt vay ngắn hạn tại VIB – Chi nhánh Sài Gòn.

3.2.1. Mô hình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm nêu trên, mô hình nghiên cứu được xây dựng như sau:

• Yᵢ = β₀ + β₁COLL_RATIOᵢ + β₂ROAᵢ + β₃ROEᵢ + β₄EQUITY_RATIOᵢ + β₅DERᵢ + εᵢ

Trong đó: Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

• Yᵢ = 1 nếu khoản vay ngắn hạn được phê duyệt Yᵢ = 0 nếu khoản vay bị từ chối
• Mô hình Probit được sử dụng do biến phụ thuộc là biến nhị phân, phù hợp với cách tiếp cận của Berger & Udell (2007) và Nguyễn et al. (2021).

Trong mô hình, biến phụ thuộc là Quyết định cho vay ngắn hạn (Y), được đo lường theo dạng nhị phân (1 = chấp nhận cho vay, 0 = từ chối cho vay). Các biến độc lập phản ánh đặc điểm tài chính và năng lực của khách hàng doanh nghiệp, được kế thừa và chọn lọc từ các nghiên cứu trước, bao gồm:

• ROA: Khả năng sinh lời của tổng tài sản. ROE: Hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu.
• EQUITY_RATIO: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn.
• DER: Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, phản ánh mức độ rủi ro tài chính.
• COLL_RATIO: Biến giả: 1 = Doanh nghiệp có tài sản đảm bảo, 0 = Không có tài sản đảm bảo.

Sơ đồ 3.2. Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy Probit, với công thức tổng quát như sau:

Trong đó:

• P(Y=1) là xác suất khoản vay ngắn hạn của khách hàng doanh nghiệp được ngân hàng chấp thuận.
• F là hàm phân phối tích lũy chuẩn (cumulative distribution function). β0,β1,β2,…,β5 là các hệ số cần ước lượng.
• ϵ là sai số ngẫu nhiên.

3.2.2. Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

• Tài sản bảo đảm

Theo lý thuyết thông tin bất cân xứng (Stiglitz & Weiss, 1981), tài sản bảo đảm giúp ngân hàng giảm rủi ro lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức. Khi khoản vay có tài sản bảo đảm, ngân hàng có cơ sở pháp lý để thu hồi nợ trong trường hợp khách hàng mất khả năng thanh toán. Do đó, các khoản vay có tài sản bảo đảm thường được đánh giá rủi ro thấp hơn so với khoản vay không có bảo đảm.

Trong nghiên cứu này, biến COLL_RATIO được đo lường dưới dạng biến giả (1 = có tài sản bảo đảm; 0 = không có tài sản bảo đảm). Vì vậy, giả thuyết được phát biểu như sau:

H1: Khoản vay có tài sản bảo đảm có xác suất được phê duyệt cao hơn khoản vay không có tài sản bảo đảm.

• Hiệu quả tài chính – ROA

Theo lý thuyết hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, ROA phản ánh khả năng tạo lợi nhuận từ tổng tài sản. Doanh nghiệp có ROA cao thể hiện năng lực sử dụng tài sản hiệu quả và có khả năng tạo dòng tiền ổn định để trả nợ. Ngân hàng vì vậy có xu hướng ưu tiên cấp tín dụng cho các doanh nghiệp có ROA cao.

H2: ROA có tác động tích cực đến xác suất được duyệt vay ngắn hạn.

• Hiệu quả vốn chủ sở hữu – ROE Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

ROE phản ánh mức độ sinh lời trên vốn chủ sở hữu, thể hiện hiệu quả quản trị và khả năng tạo lợi nhuận cho chủ sở hữu. Doanh nghiệp có ROE cao thường được đánh giá là có hiệu quả tài chính tốt và rủi ro thấp hơn trong khả năng hoàn trả.

H3: ROE có tác động tích cực đến xác suất được duyệt vay ngắn hạn.

• Cơ cấu vốn – DER

Theo lý thuyết cấu trúc vốn (Myers, 1984), doanh nghiệp có hệ số nợ cao phải đối mặt với rủi ro tài chính lớn hơn do áp lực trả nợ cao. Khi DER tăng, mức độ rủi ro tín dụng tăng, từ đó làm giảm khả năng được ngân hàng phê duyệt vay.

H4: DER có tác động tiêu cực đến xác suất được duyệt vay ngắn hạn.

• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu – EQUITY_RATIO

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao phản ánh mức độ tự chủ tài chính và khả năng chống đỡ rủi ro tốt hơn. Ngân hàng thường đánh giá cao doanh nghiệp có nền tảng vốn vững mạnh vì khả năng chịu lỗ và trả nợ tốt hơn.

H5: EQUITY_RATIO có tác động tích cực đến xác suất được duyệt vay ngắn hạn.

3.3. Dữ liệu nghiên cứu Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

3.3.1. Mẫu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, mẫu khảo sát được lựa chọn là các hồ sơ vay vốn ngắn hạn của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) – Chi nhánh Sài Gòn trong năm 2025. Đây là khoảng thời gian được lựa chọn vì vừa đảm bảo tính cập nhật, vừa phản ánh sự thay đổi trong nhu cầu vay vốn của doanh nghiệp sau giai đoạn dịch COVID-19. Đặc biệt, giai đoạn này cũng chứng kiến sự gia tăng cạnh tranh trong ngành ngân hàng, dẫn đến những thay đổi trong chính sách tín dụng và quy trình thẩm định, do đó việc nghiên cứu trong giai đoạn này mang lại ý nghĩa thực tiễn cao.

Do số lượng hồ sơ vay trong năm tương đối hữu hạn và có thể truy xuất đầy đủ, nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu toàn bộ (census sampling) đối với các hồ sơ đáp ứng điều kiện:

• Là khoản vay ngắn hạn (≤ 12 tháng)
• Có đầy đủ báo cáo tài chính
• Có thông tin về tài sản bảo đảm
• Có kết quả phê duyệt hoặc từ chối rõ ràng

Trong trường hợp số lượng hồ sơ quá lớn, nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, đảm bảo mỗi hồ sơ có xác suất được chọn như nhau.

Về cỡ mẫu, để đảm bảo độ tin cậy trong phân tích hồi quy, nghiên cứu tham khảo công thức xác định cỡ mẫu của Green (1991): n≥50+8m

Trong đó m là số biến độc lập. Với mô hình nghiên cứu có 5 biến độc lập (ROA, ROE, EQUITY_RATIO, DER, COLL_RATIO), số quan sát tối thiểu cần đạt là 90. Bên cạnh đó, theo khuyến nghị của Hair et al. (2011), cỡ mẫu nên gấp 5–10 lần số biến quan sát. Vì vậy, nghiên cứu dự kiến thu thập 60 – 100 hồ sơ vay vốn để vừa đáp ứng yêu cầu thống kê vừa đảm bảo tính khả thi trong điều kiện thu thập dữ liệu thực tế.

Dữ liệu được thu thập chủ yếu từ nguồn thứ cấp bao gồm báo cáo tài chính, hợp đồng tín dụng, hồ sơ thẩm định và tài sản đảm bảo do doanh nghiệp cung cấp và được ngân hàng thẩm định, lưu trữ. Việc lựa chọn dữ liệu thứ cấp từ chính hồ sơ tín dụng của VIB giúp đảm bảo tính khách quan, minh bạch và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.

3.3.2. Đo lường biến Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, hồ sơ tín dụng, tài liệu thẩm định khoản vay và tài sản đảm bảo của các khách hàng doanh nghiệp vay ngắn hạn tại VIB – Chi nhánh Sài Gòn trong giai đoạn 2022–2024. Các biến trong mô hình được đo lường và tính toán cụ thể như sau:

• Biến phụ thuộc – Quyết định cho vay ngắn hạn (Y)

Biến phụ thuộc được xác định dựa trên kết quả của hồ sơ vay vốn ngắn hạn. Cụ thể:

Y = 1: nếu khoản vay ngắn hạn được ngân hàng chấp thuận. Y = 0: nếu khoản vay ngắn hạn bị từ chối.

Cách đo lường này tương tự như các nghiên cứu của Berger và Udell (2007) hay Nguyễn & cộng sự (2021), khi sử dụng biến nhị phân để phản ánh quyết định tín dụng.

• Biến độc lập

ROA: Đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp trên tổng tài sản. Công thức tính:

• Nguồn dữ liệu: báo cáo kết quả kinh doanh và bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp.
• ROE: Đo lường hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu. Công thức:
• Nguồn dữ liệu: báo cáo tài chính năm của doanh nghiệp.
• EQUITY_RATIO: Thể hiện mức độ tự chủ tài chính của doanh nghiệp. Công thức:
• Nguồn dữ liệu: bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp.
• DER: Thể hiện mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính. Công thức:
• Nguồn dữ liệu: bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp.
• COLL_RATIO: Biến giả: 1 = Doanh nghiệp có tài sản đảm bảo, 0 = Không có tài sản đảm bảo

3.4. Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

• Sơ đồ 3.3. Quy trình xử lý dữ liệu với mô hình hồi quy Probit

Mô tả quy trình:

• Bước 1: Thu thập và làm sạch dữ liệu

Dữ liệu được thu thập từ hồ sơ vay vốn của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn trong giai đoạn nghiên cứu. Các hồ sơ thiếu thông tin quan trọng về báo cáo tài chính hoặc tài sản đảm bảo sẽ bị loại bỏ để đảm bảo tính đầy đủ. Sau đó, dữ liệu được chuẩn hóa về cùng đơn vị đo lường, đồng thời kiểm tra các giá trị ngoại lai và dữ liệu thiếu nhằm tránh gây sai lệch cho kết quả hồi quy.

• Bước 2: Thống kê mô tả và phân tích sơ bộ

Sau khi làm sạch, dữ liệu được tiến hành thống kê mô tả nhằm đưa ra cái nhìn tổng quan về các biến nghiên cứu. Các chỉ tiêu thống kê như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, min, max của ROA, ROE, EQUITY_RATIO, DER và COLL_RATIO sẽ được trình bày. Ngoài ra, tỷ lệ hồ sơ được duyệt vay (Y = 1) và bị từ chối (Y = 0) cũng sẽ được báo cáo, giúp đánh giá sự cân bằng trong dữ liệu.

• Bước 3: Kiểm tra mối quan hệ và đa cộng tuyến giữa các biến độc lập

Trước khi đưa các biến vào mô hình Probit, cần kiểm tra mối tương quan giữa các biến tài chính bằng ma trận hệ số tương quan Pearson. Đồng thời, chỉ số VIF cũng được tính để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu phát hiện biến có tương quan quá cao, nghiên cứu sẽ xem xét loại bỏ hoặc điều chỉnh để mô hình ổn định hơn.

• Bước 4: Ước lượng mô hình Probit

Mô hình Probit được thực hiện bằng phần mềm SPSS. Biến phụ thuộc là quyết định cho vay ngắn hạn (Y = 1 nếu được duyệt, Y = 0 nếu từ chối). Các biến độc lập bao gồm ROA, ROE, EQUITY_RATIO, DER và COLL_RATIO. Phương pháp Maximum Likelihood Estimation sẽ được sử dụng để ước lượng tham số mô hình, đảm bảo kết quả hồi quy có độ chính xác cao.

• Bước 5: Đánh giá sự phù hợp của mô hình

Sau khi ước lượng, kết quả được đánh giá thông qua các chỉ số:

• Kiểm định Wald để kiểm tra ý nghĩa thống kê của từng biến.
• Kiểm định LR để kiểm tra độ phù hợp tổng thể của mô hình.
• Ma trận phân loại để xem tỷ lệ dự đoán đúng quyết định cho vay ngắn hạn.

Bước 6: Diễn giải kết quả và phân tích tác động cận biên. Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

Vì hệ số hồi quy trong Probit không thể diễn giải trực tiếp, nghiên cứu sẽ tính toán tác động cận biên để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến xác suất được duyệt vay. Ví dụ, khi ROA tăng thêm 1 đơn vị, xác suất doanh nghiệp được cấp khoản vay ngắn hạn tăng hoặc giảm bao nhiêu phần trăm, giữ các yếu tố khác không đổi.

• Bước 7: Kiểm định độ tin cậy và khuyết tật mô hình

Cuối cùng, nghiên cứu sẽ kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và khả năng thiếu biến quan trọng. Trong trường hợp cần thiết, các kiểm định Robust Standard Errors sẽ được sử dụng để đảm bảo kết quả hồi quy đáng tin cậy.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 đã hệ thống hóa toàn bộ phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong đề tài nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay ngắn hạn của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn. Cụ thể, nghiên cứu đã thực hiện các bước sau: khảo sát và tổng hợp cơ sở lý luận liên quan, xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu, thu thập dữ liệu thực tế từ hồ sơ tín dụng và báo cáo tài chính, xử lý và phân tích dữ liệu, đồng thời kiểm định kết quả phân tích để đảm bảo tính chính xác và tin cậy.

Mô hình nghiên cứu Probit được xây dựng trên cơ sở lý thuyết và kinh nghiệm từ các nghiên cứu trước, với biến phụ thuộc là quyết định cho vay ngắn hạn (Y) và năm biến độc lập gồm ROA, ROE, EQUITY_RATIO, DER và COLL_RATIO. Các giả thuyết nghiên cứu được thiết lập nhằm kiểm định mối quan hệ giữa từng yếu tố tài chính, năng lực doanh nghiệp và khả năng được duyệt vay. Việc lựa chọn mô hình Probit phù hợp với đặc điểm biến phụ thuộc nhị phân, giúp đảm bảo xác suất dự báo luôn nằm trong khoảng hợp lý và cho kết quả phân tích tin cậy hơn so với hồi quy tuyến tính thông thường.

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập chủ yếu từ hồ sơ tín dụng và báo cáo tài chính của các khách hàng doanh nghiệp SMEs, đảm bảo tính khách quan, đầy đủ và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Quy trình xử lý dữ liệu được thực hiện nghiêm ngặt bao gồm làm sạch dữ liệu, thống kê mô tả, kiểm tra đa cộng tuyến, ước lượng mô hình Probit, đánh giá độ phù hợp, phân tích tác động cận biên và kiểm định độ tin cậy của mô hình. Luận văn: PPNC cho vay ngắn hạn của DN tại Ngân hàng VIB.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC 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