CHƯƠNG 2: CƠ SỞ THỰC TIỄN VỀ DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TRÊN
2.3. Khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng ngân hàng của DNNVV– tiếp cận từ góc
2.3.5. Kết quả phân tích hồi quy theo mô hình Binary Logistic
2.3.5.1. Mô hình dự kiến
Các mô hình dự kiến lần lượt như sau:
Mô hình với biến giải thích gồm các nhân tố tài chính
] ) 0 (
) 1 [ (
log
e PP YY
1TTN+
2HQSDTS+
3TSN\VCSH+
4TSSL\VCSH+
5NQH
Trong đó các biến giải thích lần lượt là:
TTN: hệ số thanh toán nhanh HQSDTS: hiệu quả sử dụng tài sản
TSN\VCSH: tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu
TSSL\VCSH: tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu NQH: Nợ quá hạn trong quá khứ
Biến phụ thuộc (Y) là biến nhị phân, nhận giá trị 1 nếu Doanh nghiệp vay được vốn và nhận giá trị 0 nếu doanh nghiệp không vay được vốn.
Mô hình với biến giải thích là nhóm chỉ tiêu phi tài chính
] ) 0 (
) 1 [ (
log
e PP YY '
1NLDN +
'
2BCKT +
'
3PABĐ +
'
4PASXKD Trong đó các biến giải thích lần lượt là:
NLDN: Năng lực doanh nghiệp BCKT: Bối cảnh kinh tế vĩ mô
PABĐ: Phương án về tài sản đảm bảo cho khoản vay PASXKD: Phương án sản xuất kinh doanh
Biến phụ thuộc (Y) là biến nhị phân, nhận giá trị 1 nếu Doanh nghiệp vay được vốn và nhận giá trị 0 nếu doanh nghiệp không vay được vốn.
Kết quả hồi quy
Kết quả hồi quy - mô hình với biến giải thích là nhóm chỉ tiêu tài chính9
] ) 0 (
) 1 [ (
log
e PP YY 2.179 TTN + 2.433HQSDTS + 4.446TSN\VCSH - 2.185NQH9Xem chi tiết ở phụ lục số 5
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
Bảng 2.18. Kết quả hồi quy - mô hình với biến độc lập là nhóm chỉ tiêu tài chính Các biến giải thích Hệ số Beta S.E. Wald
statistics Sig.
Hệ số thanh toán nhanh +2.179 1.104 3.895 .048
Hiệu quả sử dụng tài sản +2.433 1.210 4.045 .044
Tỷ số nợ trên VCSH +4.446 1.643 7.323 .007
Tỷ suất sinh lời trên VCSH +3.052 1.656 3.397 .065
Nợ quá hạn trong quá khứ -2.815 0.919 9.377 .002
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPPS) Kết quả hồi quy mô hình này được trình bày tóm tắt ở bảng 2.18.Có 4 biến giải thích có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5%. Trong đó, có 3 biến có mối quan hệ thuận với biến phụ thuộc, bao gồm: (1) Hệ số thanh toán nhanh; (2) Hiệu quả sử dụng tài sản; (3) Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu. Nhân tố có tác động lớn nhất đến khả năng tiếp cận tín dụng của Doanh nghiệp là “Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu”.Nếu“tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu”
được duy trìở mức hợp lý thì đó sẽ là đòn bẩy tích cực cho hoạt động cho doanh nghiệp.Ngoài ra, chỉ số này còn ngầm định khả năng đảm bảo cho các khoản vay nợ của Doanh nghiệp là tốt.Nhờ đó, tỷ số này càng tốt thì khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp càng cao.Nhân tố có mức tác động thuận chiều lớn thứ hai là “hiệu quả sử dụng tài sản”, sau cùng là “hệ số thanh toán nhanh”10.
Ngược lại, đối với thang đo nợ quá hạn trong quá khứ, giá trị của thang đo này lại tăng dần từ trái sang phải, hệ số beta âm, cho thấy mối quan hệ tương quan nghịch giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Nợ quá hạn càng nhiều thì khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp càng bị hạn chế. Điều này hoàn toàn phù hợp với trên thực tế.
10Lưu ý: Khi ước lượng mô hình, phần mềm SPSS trả kết quả là các hệ số của 3 biến giải thích sau đều mang giá trị âm: (1) Hệ số thanh toán nhanh; (2) Hiệu quả sử dụng tài sản; (3) Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu và (4) Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Điều này được lý giải bởi trong bảng hỏi, thang đo áp dụng cho các chỉ số này được xếp theo chiều từ rất tốt đến rất xấu (từ trái sang phải của bảng khảo sát), ngược chiều với thang đo của các chỉ số khác. Chính vì thế mà giá trị của các ước lượng được đều mang dấu âm. Khi luận giải ý nghĩa kinh tế của các hệ số này, cần đối chiếu với chiều tăng hay giảm của thang đo trong bảng khảo sát. Trong trường hợp này có thể
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình Ho:
1TTN=
2HQSDTS =
3TSN\VCSH =
5 NQH= 0 Bảng 2.19.Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 157.785 5 .000
Block 157.785 5 .000
Model 157.785 5 .000
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS) Kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát ở bảng 2.19 có mức ý nghĩa với số quan sát sig = 0.000 nên an toàn ta có thể bác bỏ giả thuyết.
Bảng 2.20. Model Summary
Step Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 .663 .913
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS) Hệ số tương quan Cox& Snell R Square đạt tới 0.663, trong khi đó hệ số tương quan Nagelkerde R Square đạt tới giá trị 0.913, khẳng định rằng khoảng 91,3% variance của mô hình đã được giải thích từ hồi quy logistic, và đây là một hệ số tương quan cao.
Bảng 2.21. Kết quả kiểm định tính chính xác của mô hình Dự đoán khả năng tiếp
cận vốn tại NHTM
Mức độ chính xác của kết quả dự báo
Không Có
Khả năng tiếp cận vốn
Không 91 3 96.8%
Có
4 47 92.2%
Tỷ lệ dự chính xác dự báo chung của mô hình 95.2%
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
Trong 94 trường hợp không cho vay thì mô hình đã dự đoán trúng 91 trường hợp vậy tỷ lệ dự đoán trúng là 96.8%. Với 51 trường hợp vay được vốn từ ngân hàng thương mại thì mô hình lại dự đoán sai 4 trường hợp. Tỷ lệ trúng lúc này là 92.2%.
Xem xét cho tổng thể mô hình này thì tỷ lệ dự đoán trúng đạt 95.2%. Độ chính xác của mô hình là khá cao. Đến đây, có thể khẳng định mô hình trên là phù hợp.
Kết quả hồi quy - mô hình với biến giải thích là nhóm chỉ tiêu phi tài chính11
] ) 0 (
) 1 [ (
log
e PP YY +0.418 NLDN + 0.531 BCKT + 0.336 PASXKD Bảng 2.22. Kết quả hồi quy - mô hình với biến giải thích là nhóm chỉ tiêu phitài chính
Các biến độc tập Hệ số Beta S.E.
Wald
statistics Sig.
Năng lực doanh nghiệp +0.418 .191 4.812 .028
Bối cảnh nền kinh tế vĩ mô + 0.531 .198 7.157 .007
Phương án đảm bảo khoản vay + 0.042 .184 .053 .818
Phương án kinh doanh + 0.366 .186 3.877 .049
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS) Có một trong bốn biến giải thích không có ý nghĩa thống kê mặc dù trong mô hình dự kiến là biến giải thích quan trọng cho khả năng tiếp cận tín dụng của Doanh nghiệp: Biến “Phương án về tài sản đảm bảo cho khoản vay”. Các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê và có mối quan hệ thuận với biến phụ thuộc.Kết quả này thỏa mãn kỳ vọng đối với mô hình này12, doanh nghiệp càng chứng minh được năng lực tài chính tốt thì khả năng vay được vốn càng cao và ngược lại. Tương tự, một phương án kinh doanh khả thi, đảm bảo được nguồn thu và trả nợ, hồ sơ pháp lý đầy đủ thì khả năng vay được vốn sẽ càng cao. Tình hình kinh tế vĩ mô càng ổn định,
11Xem chi tiết tại phụ lục số 6
12Tương tự như ở mô hình với biến giải thích là nhóm chỉ tiêu tài chính, khi xử lý mô hình này, SPSS trả kết quả là hệ số của hai biến “Năng lực doanh nghiệp” và “Phương án kinh doanh” mang giá trị âm. Nguyên nhân là do thang đo của các chỉ tiêu thuộc hai nhóm nhân tố này được thiết kế theo từ rất tốt đến rất xấu (theo chiều từ trái sang phải), ngược với thang đo của các chỉ tiêu khác. Như vậy, ở trường hợp này, có thể kết luận
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
các biến số vĩ mô biến đổi theo chiều hướng tích cực, lãi suất phù hợp, giá đầu vào ở mức ổn định, chính sách tín dụng được nới lỏng thì khả năng vay được vốn của Doanh nghiệp càng được cải thiện.