Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại việt nam p3

33 CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU 3 1 Phương pháp nghiên cứu Trên cơ sở tiếp cận lý thuyết về RRTD của NHTM tác giả lựa chọn và xác định các vấn đề nghiên cứu chủ yếu thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp định tính để thực hiệu mục tiêu nghiên cứu trong đó phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình hồi quy đa biến, bằng cách hồi quy theo mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình hồi quy tác động cố định (Fixed Effect FEM) và mô hình tác động.

CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU 3.1 Phương pháp nghiên cứu Trên sở tiếp cận lý thuyết RRTD NHTM tác giả lựa chọn xác định vấn đề nghiên cứu chủ yếu thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp định tính để thực hiệu mục tiêu nghiên cứu phương pháp nghiên cứu định lượng: sử dụng mơ hình hồi quy đa biến, cách hồi quy theo mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mơ hình hồi quy tác đợng cố định (Fixed Effect_FEM) mơ hình tác đợng ngẫu nhiên (Random Effect_REM) sử dụng phân tích liệu bảng Với phương pháp POLS, FEM, REM, tác giả sử dụng kiểm định F, Hausman để lựa chọn mơ hình phù hợp Kết quả cho thấy REM mơ hình tối ưu nhất lựa chọn Tuy nhiên mơ hình REM tồn khuyết tật phương sai thay đổi biến bị nợi sinh; đó, tác giả sử dụng sử dụng phương pháp hồi quy GMM (Generalized Method of Moments) sai phân hai bước để khắc phục khuyết tật mơ hình giải vấn đề nợi sinh liệu bảng nhằm thực mục tiêu nghiên cứu xác định ảnh hưởng yếu tố đến RRTD NHTM Việt Nam Ngoài tác giả cịn kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính sử dụng phương pháp so sánh, phân tích, tổng hợp để đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng yếu tố ảnh hưởng đến RRTD NHTM Việt Nam 3.1.1 Đo lường rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam Thang đo đại diện cho RRTD NHTM VN Tỷ lệ nợ xấu tỷ lệ DPRRTD Tỷ lệ nợ xấu = Nợ xấu Tổng dư nợ Tỷ lệ nợ xấu cho biết chất lượng rủi ro danh mục cho vay ngân hàng, đồng bị phân loại vào nợ xấu 100 đồng cho vay Dựa nghiên cứu trước Salas & Saurina (2002), Rajan & Dhal (2003), Berge & Boye (2007), Boujelbene (2011), Louzis & cộng (2012), Messai (2013), Curak & cợng (2013), Đào Thị Thanh Bình & Đỗ Vân Anh (2013), Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013), Bùi Duy Tùng & Đặng Thị Bạch Vân (2015), Nguyễn Văn Thép & 33 Nguyễn Thị Bích Phượng (2016), Nguyễn Thị Như Quỳnh & cộng (2018), Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018) cho thấy RRTD NHTM đo lường thông qua tiêu tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = Dự phịng rủi ro tín dụng trích lập Tổng dư nợ cho kỳ báo cáo x100% Như chương đề cập tỷ lệ DPRRTD, nghiên cứu Fofack (2005) sử dụng tỷ lệ DPRRTD phù hợp với đặc thù hoạt động ngân hàng Việt Nam thời gian qua Bên cạnh đó, nghiên cứu trước Zribi Boujelbene (2011), Tehulu & cộng (2014), Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2015), Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014), Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều (2015), Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) cho thấy RRTD NHTM đo lường thông qua tiêu tỷ lệ DPRRTD Theo đó, nghiên cứu sử dụng cả hai cách tiếp cận tỷ lệ nợ xấu tỷ lệ DPRRTD để đo lường RRTD NHTM Việt Nam, dựa nguồn liệu từ báo cáo tài kiểm tốn 25 NHTMVN giai đoạn 2009-2019 3.1.2 Xác định yếu tố tiềm ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam Dựa khung phân tích yếu tố ảnh hưởng đến RRTD NHTM, bối cảnh thực tiễn nguồn liệu sẵn có Việt Nam, tác giả đề xuất sử dụng 12 biến số tiềm tác động đến RRTD NHTMVN (Bảng 3.1) Trong đó, ngồi biến số đặc thù ngân hàng biến số kinh tế vĩ mơ theo nghiên cứu trước, nhóm tác giả bổ sung thêm biến gồm: (i) Biến giá bất động sản (ii) Các biến thể chế gồm biến ổn định trị tuân thủ pháp luật Việc bổ sung ba biến tiềm tác động đến RRTD NHTM Việt Nam tác giả đề xuất dựa sở sau đây: 34 - Biến giá bất động sản Nghiên cứu Herring & cợng (1999) đưa giải thích mối quan hệ chu kỳ bất động sản khủng hoảng ngân hàng Cho giá bất đợng sản tăng làm tăng giá trị vốn cho ngân hàng sở hữu bất động sản đó, làm tăng giá trị khoản vay chấp bất đợng sản dẫn đến tăng nguy RRTD lên Vì lý này, việc tăng giá bất đợng sản làm tăng nguồn cung tín dụng cho ngành bất đợng sản, sau có khả dẫn đến giá bất đợng sản tiếp tục tăng Ngược lại giá bất động sản giảm làm giảm vốn ngân hàng làm giảm giá trị ngân hàng tài sản bất động sản ngân hàng sở hữu giảm giảm giá trị khoản vay chấp bất động sản Điều dẫn đến vỡ nợ, ngồi giá bất động sản giảm sâu làm tăng RRTD cho vay bất động sản Tất cả yếu tố làm giảm nguồn cung tín dụng cho nghành bất động sản Các yếu tố nêu tương đồng với yếu tố giá bất động sản Việt Nam Vì cho vay tài sản chấp giá trị bất động sản biến động theo hướng tiêu cực giá tài sản giảm liên tục khó đảm bảo cho tài sản chấp ngân hàng Ngược lại giá bất động sản gia tăng liên tục theo thị trường gây tượng sốt giá, giá cao dẫn đến đóng băng tài sản làm cho ngân hàng thẩm định giá trị thật tài sản cho vay xử lý tài sản tỷ lệ khoản khơng cao dẫn đến việc có tài sản mà lý phát sinh RRTD Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng giá bất đợng sản có tác đợng chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam - Biến ổn định trị Trong q khứ có nghiên cứu nước ngồi nêu tác đợng yếu tố thể chế bao gồm ổn định trị tn thủ luật pháp có tác động đến với hệ thống ngân hàng giới Nghiên cứu Ozili (2018) cho ổn định trị, hiệu quả phủ yếu tố định đáng kể đến ổn định ngân hàng châu Phi hay nghiên cứu Ashraf (2017) nêu ý kiến thể chế trị luật pháp bổ sung cho để tác động đến việc chấp nhận rủi ro 35 ngân hàng Eichler (2016) nghiên cứu tác đợng trị quốc gia rủi ro vỡ nợ ngân hàng khu vực đồng euro Vì tác giả cho yếu tố trị luật pháp Việt Nam có ảnh hưởng ngày lớn đến hoạt động doanh nghiệp, bao gồm hệ thống quan điểm, đường lối sách phủ, hệ thống luật pháp hành, xu hướng ngoại giao phủ, diễn biến trị nước, khu vực toàn giới Do NHTM một tổ chức trung gian tài chính, làm cầu nối khu vực tiết kiệm với khu vực đầu tư kinh tế Do vậy, biến đợng mơi trường kinh tế, trị xã hợi có ảnh hưởng khơng nhỏ đến hoạt động ngân hàng Nếu môi trường kinh tế, trị xã hợi ổn định tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động NHTM, điều kiện làm cho trình sản xuất kinh tế diễn bình thường, đảm bảo khả hấp thụ vốn hoàn trả vốn doanh nghiệp kinh tế Khi kinh tế có tăng trưởng cao ổn định, khu vực kinh tế có nhu cầu mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh Do đó, nhu cầu vay vốn tăng, làm cho NHTM dễ dàng mở rợng hoạt đợng tín dụng Đồng thời, khả nợ xấu giảm, lực tài DN nâng cao Ngược lại, mơi trường kinh tế, trị xã hợi trở nên bất ổn lại nhân tố bất lợi cho hoạt động NHTM như: Nhu cầu vay vốn giảm, nguy nợ hạn, nợ xấu gia tăng làm giảm hiệu quả hoạt động NHTM Hơn nữa, q trình hợi nhập kinh tế quốc tế diễn mạnh mẽ giới Các kinh tế nước giới ngày phụ thuộc vào nhau, luồng vốn quốc tế dồn vào khu vực Châu Á mạnh mẽ Điều tạo nhiều hợi cho Việt Nam nói chung hệ thống ngân hàng nói riêng, nhiều hợi tranh thủ nguồn vốn, cơng nghệ, kinh nghiệm quản lý từ kinh tế phát triển…Tuy nhiên, bên cạnh ngành ngân hàng phải đối mặt với nhiều thách thức từ trình hợi nhập, phải cạnh tranh với tập đồn tài đầy tiềm lực (về vốn, cơng nghệ, lực quản lý,…) Trong thực tế cho thấy, NHTM Việt Nam yếu mặt, từ lực tài chính, kinh nghiệm quản trị ngân hàng, cơng nghệ đến nguồn nhân lực Ngồi ra, với q trình hợi nhập kinh tế quốc tế ngày sâu rợng, 36 biến đợng tình hình kinh tế, trị xã hợi nước giới mà nhất bạn hàng Việt Nam có ảnh hưởng khơng nhỏ đến hiệu quả hoạt đợng NHTM Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng ổn định trị có tác đợng ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam - Biến tuân thủ pháp luật Yếu tố tuân thủ luật pháp một nguyên nhân quan trọng liên quan đến RRTD mà tác giả mong muốn đề cập Nghiên cứu Grossman (2001) cho tuân thủ theo trách nhiệm pháp lý kép làm giảm khả chấp nhận rủi ro ngân hàng Nếu hệ thống pháp lý chặt chẽ góp phần tạo ràng ḅc khiến TCTD phải tn theo, góp phần hạn chế RRTD Thực tiễn cho thấy, phát triển kinh tế thị trường (KTTT) giới hàng trăm năm qua, minh chứng cho tầm quan trọng hệ thống luật việc điều hành KTTT Nếu hệ thống luật pháp xây dựng không phù hợp với yêu cầu phát triển kinh tế mợt rào cản lớn cho trình phát triển kinh tế Khác với nước có KTTT phát triển, mà họ có mợt hệ thống luật đầy đủ sửa đổi bổ sung nhiều lần trình phát triển mình, Việt Nam chuyển đổi kinh tế từ chế kế hoạch hóa sang vận hành theo KTTT 20 năm, nên hệ thống luật thiếu, chưa đầy đủ thực một trở ngại hoạt động NHTM Như vậy, rõ ràng môi trường luật pháp có vai trị quan trọng hoạt đợng kinh tế nói chung hoạt đợng NHTM nói riêng, sở tiền đề cho ngành ngân hàng phát triển nhanh bền vững Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng yếu tố tn thủ luật pháp có tác đợng ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam Nguồn liệu thứ cấp thu thập từ báo cáo tài (BCTC) kiểm tốn, báo cáo thường niên (BCTN) 25 NHTMVN, Thống kê tài quốc tế Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS), Tổng Cục Thống kê Việt Nam (GSO), Worldwide Governance Indicators (WGI) Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) giai đoạn 2009– 2019 37 Bảng 3.1 Các yếu tố tiềm ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Tên Biến Ký hiệu Cách đo lường Kỳ vọng Nghiên cứu tham khảo + Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014), Nguyễn Thị Như Quỳnh & cộng (2018) Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) + Salas & Saurina (2002), Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013), Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều (2015), Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) + Louzis & cộng (2012), Đào Thị Thanh Bình & Đỗ Vân Anh (2013), Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013), Nguyễn Văn Thép & Nguyễn Thị Bích Phượng (2016), Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) - Louzis & cộng (2012), Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018) YẾU TỐ ĐẶC THÙ NGÂN HÀNG RRTD khứ Tăng trưởng tín dụng Quy mơ ngân hàng Thu nhập ngồi lãi Khả sinh lời Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu NPL𝑡−1 LLP𝑡−1 LG Rủi ro tín dụng năm trước (Dư nợ tín dụng𝑡 −Dư nợ tín dụng𝑡−1 ) (%) Dư nợ tín dụng𝑡−1 SIZE Ln(Tổng tài sản ) NII Thu nhập lãi𝑖𝑡 Tổng doanh thu𝑖𝑡 ROA 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế (%) 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛 CAR 𝑉ố𝑛 𝑡ự 𝑐ó (%) 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑐ó 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜 𝑞𝑢𝑦 đổ𝑖 - Messai (2013), Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) + Võ Hồng Đức & cộng (2014), Nguyễn Văn Thép & Nguyễn Thị Bích Phượng (2016) - Salas & Saurina (2002), Rajan & Dhal (2003), Messai (2013), Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013), Võ Thị Quý & Bùi Ngọc Toản (2014), Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018), Boujelbene (2011), Curak & cợng (2013), Nguyễn Văn Thép & Nguyễn Thị Bích Phượng (2016), Nguyễn Thị Như Quỳnh & cộng (2018), Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018) YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ Tăng trưởng kinh tế GDP Tốc độ tăng trưởng GDP (%) 38 Lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát (%) + Curak & cộng (2013), Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013), Nguyễn Thị Như Quỳnh & cộng (2018) Thất nghiệp UNEMPLOYED Tỷ lệ thất nghiệp (%) - Nguyễn Thị Như Quỳnh & cộng (2018) Giá bất động sản BDS Chỉ số giá bất đợng sản + Chưa có nghiên cứu sử dụng YẾU TỐ THỂ CHẾ Sự tuân thủ pháp luật LAW Chỉ số tuân thủ pháp luật - Chưa có nghiên cứu sử dụng Sự ổn định trị POLITICS Chỉ số ổn định trị khơng bạo lực - Chưa có nghiên cứu sử dụng Nguồn: Tác giả tổng hợp đề xuất 3.1.3 Mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Từ khung phân tích yếu tố ảnh hưởng đến RRTD NHTM nêu vào sẵn có từ nguồn liệu Việt Nam bối cảnh thực tiễn tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến RRTD NHTM Việt Nam sau: 3.1.3.1 Mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam với biến phụ thuộc tỷ lệ nợ xấu Mô hình tĩnh NPLit = β0 + β1 LG𝑖,𝑡 + β2 SIZE𝑖,𝑡 + β3 NII𝑖,𝑡 + β4 ROA𝑖,𝑡 + β5 CAR 𝑖,𝑡 + β6 GDP𝑡 + β7 INF𝑡 + β8 UNEMPLOYE𝑡 + β9 POLITICS𝑡 + β10 LAW𝑡 + β11 BDS𝑡 + ε𝑖,𝑡 (1) Mơ hình động NPL= β′0 + NPLit−1+ β′1 LG𝑖,𝑡 + β′2 SIZE𝑖,𝑡 + β′3 NII𝑖,𝑡 + β′4 ROA𝑖,𝑡 + β′5 CAR 𝑖,𝑡 + β′6 GDP𝑡 + β′7 INF𝑡 + β′8 UNEMPLOYE𝑡 + β′9 POLITICS𝑡 + β′10 LAW𝑡 + β′11 BDS𝑡 + ε′𝑖,𝑡 (1’) Trong đó: - Biến phụ thuộc NPLit : tỷ lệ nợ xấu ngân hàng i vào năm t - NPLit−1: Tỷ lệ nợ xấu khứ 39 - β0 , β′0 : Hệ số góc mơ hình - Biến đợc lập LGi,t : tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ngân hàng i năm t SIZEi,t : quy mô ngân hàng i năm t NIIi,t : Thu nhập lãi ngân hàng i năm t ROAi,t : Tỷ suất sinh lời tổng tài sản ngân hàng i năm t CAR i,t: Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu ngân hàng i năm t GDPt : Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế năm t INFt : Tỷ lệ lạm phát năm t UNEMPLOYEt : Tỷ lệ thất nghiệp năm t POLITICSt : Sự ổn định trị năm t LAWt : Sự tuân thủ luật pháp năm t BDSt : Giá bất động biến động sản năm t εi,t , ε′i,t : Sai số mơ hình 3.1.3.2 Mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam với biến phụ thuộc tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Mơ hình tĩnh LLPit = α0 + α1 LGi,t + α2 SIZEi,t + α3 NIIi,t + α4 ROAi,t + α5 CAR i,t + α6 GDPt + α7 INFt + α8 UNEMPLOYEt + α9 POLITICSt + α10 LAWt + α11 BDSt + ƺi,t (2) 40 Mơ hình động LLPit = α′0 +LLPit−1 + α′1 LGi,t + α′2 SIZEi,t + α′3 NIIi,t + α′4 ROAi,t + α′5 CAR i,t + α′6 GDPt + α′7 INFt + α′8 UNEMPLOYEt + α′9 POLITICSt + α′10 LAWt + α′11 BDSt + ƺ′i,t (2’) Trong đó: - Biến phụ tḥc LLPit : Tỷ lệ DPRRTD ngân hàng i vào năm t - LLPit−1: Tỷ lệ DPRRTD khứ - α0 , α′0 : Hệ số góc mơ hình - ƺi,t ,ƺ′i,t : Sai số mơ hình 3.2 Các giả thuyết nghiên cứu 3.2.1 Giả thuyết tác động rủi ro tín dụng khứ đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam RRTD khứ theo nghiên cứu Nguyễn Thị Như Quỳnh & cộng (2018) cho thấy tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối tương quan thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu năm Điều cho thấy chất lượng tín dụng có xu hướng giảm năm trước kéo theo nợ xấu năm sau tăng ngược lại Có thể giải thích kết quả việc mợt cú sốc nợ xấu ảnh hưởng lâu dài với hệ thống ngân hàng Việt Nam Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) cho DPRRTD q khứ có đợ trễ mợt năm tác đợng chiều với RRTD Vì tác giả kỳ vọng RRTD khứ thể chiều với RRTD NHTM Việt Nam RRTD q khứ khơng hồn tồn bị xóa bỏ mà chuyển sang ảnh hưởng mạnh tới năm Do tác giả đặt giả thuyết sau 41 Giả thuyết H1: RRTD q khứ có tác đợng chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.2 Giả thuyết tác động tăng trưởng tín dụng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Tăng trưởng tín dụng (LG) theo nghiên cứu Salas & Saurina (2002), Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013), Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Minh Kiều (2015) tăng trưởng tín dụng tác đợng chiều với RRTD, tác giả kì vọng tăng trưởng tín dụng tác đợng chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau: Giả thuyết H2: Tăng trưởng tín dụng có tác đợng chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.3 Giả thuyết tác động quy mơ ngân hàng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Quy mô ngân hàng (SIZE) theo nghiên cứu Rajan & Dhal (2003), Salas & Saurina (2002), Marijana Curak & cợng (2013) quy mơ ngân hàng tác đợng ngược chiều đến nợ xấu Vì ngân hàng lớn thường có hệ thống quản lí rủi ro tốt đương nhiên họ có nhiều hợi để nắm giữ danh mục cho vay rủi ro so với ngân hàng nhỏ, nhiên Việt Nam theo nghiên cứu tác giả Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) cho thấy quy mơ ngân hàng có tác đợng chiều với tỷ lệ DPRRTD Vì thực tế, doanh nghiệp nhà nước ln có ưu quan hệ vay mượn, nên ngân hàng thường đơn giản hóa thủ tục xét duyệt cho vay Điều có nguy ẩn chứa RRTD khoản vay Vì tác giả kì vọng quy mô ngân hàng tác động chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau: 42 Giả thuyết H3: Quy mơ ngân hàng có tác đợng chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.4 Giả thuyết tác động thu nhập lãi hoạt động ngân hàng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Thu nhập lãi (NII) theo nghiên cứu Louzis & cộng (2012) Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018) thu nhập ngồi lãi có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu Louzis & cộng (2012) sử dụng thu nhập ngồi lãi mợt biến để đo lượng việc đa dạng hóa khoản thu nhập Tác giả cho tỷ lệ phản ánh mợt thực tế ngân hàng cịn có khoản thu nhập thay khác thu nhập lãi đa dạng hóa doanh thu Vì tác giả kì vọng thu nhập ngồi lãi tác đợng ngược chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau Giả thuyết H4: Thu nhập ngồi lãi có tác đợng ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.5 Giả thuyết tác động khả sinh lời đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Khả sinh lời (ROA) theo nghiên cứu Ahlem Selma Messai (2013) Nguyễn Văn Thuận & Dương Hồng Ngọc (2015) kết quả kinh doanh tác đợng ngược chiều với RRTD Ngồi theo Louzis & cợng (2012) lợi nhuận tốt khứ phản ánh chất lượng quản lý tốt dẫn đến nợ xấu thấp Vì tác giả kì vọng khả sinh lời tác động ngược chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau: Giả thuyết H5: Khả sinh lời có tác đợng ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 43 3.2.6 Giả thuyết tác động tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) theo nghiên cứu Võ Hồng Đức & cộng (2014), Nguyễn Văn Thép & Nguyễn Thị Bích Phượng (2016) cho CAR có mối quan hệ chiều với RRTD CAR cao ngân hàng khẳng định khả bù đắp rủi ro vượt ngưỡng an toàn (theo tỷ lệ CAR mà NHNN quy định) Từ ngân hàng chủ quan việc tăng cường cho vay mà thiếu sàng lọc khách hàng dẫn đến RRTD, tác giả kì vọng tỷ lệ an tồn vốn tối thiểu tác đợng chiều với rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau Giả thuyết H6: Tỷ lệ an tồn vốn tối thiểu có tác đợng chiều đến RRTD hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam 3.2.7 Giả thuyết tác động tăng trưởng kinh tế đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Tăng trưởng kinh tế (GDP) theo nghiên cứu Phạm Dương Phương Thảo & Nguyễn Linh Đan (2018), Salas & Saurina (2002), Ahlem Selma Messai (2013) cho thấy mối quan hệ ngược chiều tăng trưởng kinh tế với mức độ nợ xấu NHTM Các nghiên cứu giải thích cho kết quả thay đổi chu kỳ kinh doanh có tác đợng đến khả tốn lãi vay nợ người vay Vì vậy, tốc đợ tăng trưởng kinh tế có tương quan chiều với thu nhập cá nhân lẫn tổ chức kinh tế, kết quả cải thiện khả toán lãi vay nợ người vay làm giảm tỷ lệ nợ xấu ngân hàng Do tác giả đặt giả thuyết sau Giả thuyết H7: Tăng trưởng kinh tế có tác đợng ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 44 3.2.8 Giả thuyết tác động lạm phát đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Lạm phát (INF) theo nghiên cứu Nguyễn Thị Như Quỳnh & cộng (2018), Đỗ Quỳnh Anh & Nguyễn Đức Hùng (2013), Marijana Curak & cộng (2013) lạm phát tác động chiều với nợ xấu Điều giải thích sau lạm phát gia tăng liên tục mức giá chung Khi lạm phát tăng, người tiêu dùng giảm nhu cầu chi tiêu khiến hàng hóa tiêu thụ thấp, doanh nghiệp gặp khó khăn hoạt đợng kinh doanh trì trệ, dẫn đến lợi nhuận thấp kỳ vọng, chí xảy tình trạng thua lỗ làm ảnh hưởng đến khả trả nợ doanh nghiệp điều khiến cho nợ xấu tăng lên Vì tác giả kì vọng lạm pháp tác đợng chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau Giả thuyết H8: Lạm phát có tác đợng chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.9 Giả thuyết tác động thất nghiệp đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Thất nghiệp (UNEMPLOYED) theo nghiên cứu Berge & Boye (2007), Louzis & cộng (2012), Ahlem Selma Messai (2013), Bucur & cợng (2014) thất nghiệp tác đợng chiều đến RRTD Nhưng Việt Nam nghiên cứu Nguyễn Thị Như Quỳnh & cợng (2018) tỷ lệ thất nghiệp có quan hệ ngược chiều với RRTD Điều tác giả giải thích qua nguyên nhân sau: Tỷ trọng cho vay cá nhân tiêu dùng tổng dư nợ tín dụng cịn thấp, đồng thời tỷ lệ thất nghiệp Việt Nam thấp không biến đợng nhiều Vì tác giả kì vọng thất nghiệp tác động ngược chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau Giả thuyết H9: Thất nghiệp có tác động ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 45 3.2.10 Giả thuyết tác động ổn định trị đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Sự ổn định trị (POLITICS): Đối với hệ thống ngân hàng quốc gia yếu tố ổn định trị rất quan trọng Đây yếu tố tác đợng ảnh hưởng rất nhiều đến hoạt đợng tín dụng Nếu tình hình trị ổn định tạo mợt đất nước thịnh vượng, góp phần phát triển kinh tế cải thiện khả thu nhập khách hàng, giảm thiểu khả nợ xấu, một mơi trường trị ổn định khơng có khủng bố, bạo lực giúp cho cuộc sống người dân một quốc gia ổn định hơn, rủi ro sức khỏe, tài bị biến đợng từ giảm thiểu khả xấu, tiêu cực cho khoản vay ngân hàng Vì tác giả kì vọng ổn định trị tác động ngược chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau Giả thuyết H10: Sự ổn định trị có tác động ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.11 Giả thuyết tác động tuân thủ luật pháp đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Sự tuân thủ luật pháp (LAW): Cũng giống ổn định trị, tuân thủ theo luật pháp quốc gia chủ quản rất quan trọng Đây một yếu tố tác động đến hoạt động RRTD Nếu hệ thống luật pháp xây dựng không phù hợp với yêu cầu phát triển kinh tế mợt rào cản lớn cho q trình phát triển kinh tế Bản thân khách hàng không tuân thủ quy định, trái luật pháp quốc gia chủ quản đề tìm cách trốn thuế, kinh doanh sản phẩm không phù hợp, bị hạn chế sản xuất…thì dễ dàng bị ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động sản xuất kinh doanh khách hàng ảnh hưởng tiêu cực đến khả trả nợ cho ngân hàng gây RRTD Vì tác giả kì vọng tuân thủ luật pháp tác động ngược chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau 46 Giả thuyết H11: Sự tuân thủ luật pháp có tác động ngược chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.12 Giả thuyết tác động giá bất động sản đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Giá bất động sản (BDS): Đối với khách hàng vay ngân hàng cho vay giá bất đợng sản yếu tố gây RRTD NHTM Nếu giá bất động sản liên tục biến động tăng giá cao gây tượng sốt giá bất động sản khiến ngân hàng có đánh giá, thẩm định tài sản khơng xác gây rủi ro cho vay khó xử lý tài sản phát sinh nợ xấu Ngược lại giá bất động sản thấp giá trị ban đầu trước cho vay ngân hàng phát sinh nợ xấu tài sản lý không bù đắp phần tiền cho vay trước Vì tác giả kì vọng giá bất đợng sản tác động chiều với RRTD NHTM Việt Nam Do tác giả đặt giả thuyết sau: Giả thuyết H12: Giá bất đợng sản có tác động chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.3 Các phương pháp hồi quy liệu bảng Luận văn sử dụng phương pháp hồi quy, liệu bảng bao gồm mơ hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mơ hình hồi quy tác đợng cố định (Fixed Effect_FEM), mơ hình tác đợng ngẫu nhiên (Random Effect_REM) để kiểm định mơ hình mơ hình xảy tượng tự tương quan, nội sinh Để giải vấn đề tác giả sử dụng phương pháp hồi quy “GMM“ (Generalized Method of Moments) phù hợp để giải vấn đề nội sinh liệu bảng nhằm thực mục tiêu nghiên cứu xác định ảnh hưởng yếu tố đến RRTD NHTM Việt Nam 47 3.3.1 Mơ hình hồi quy bình phương nhỏ (POLS) Mơ hình hồi quy bình phương nhỏ nhất hay cịn gọi mơ hình Pooled Ordinary Least Squares (POLS) mơ hình hồi quy sử dụng liệu bảng bản nhất Mơ hình giả định hệ số chặn đợ dốc sử dụng mơ hình hồi quy không thay đổi theo thời gian cho mẫu quan sát Mơ hình hồi quy bình phương nhỏ nhất viết sau: Yit = βo + ∑ βiXit + uit Trong đó: β0 số mơ hình, β1, β2 βi hệ số hồi quy, u phần dư mơ hình hồi quy (đại diện cho sai số biến không xuất mơ hình), i đơn vị nghiên cứu, t năm nghiên cứu Do thực tế giai đoạn quan sát mẫu khác đơn vị mẫu có đặc thù riêng, mà có hệ số chặn khác Do đó, mơ hình POLS tập liệu thu đối tượng theo thời gian, xem tác động đối tượng khác không thay đổi theo đối tượng thời gian Khi xảy trường hợp này, POLS bóp méo mối quan hệ biến độc lập biến phụ thuộc làm sai lệch mối quan hệ thực tế biến độc lập biến phụ thuộc quan sát mẫu 3.3.2 Mơ hình hồi quy tác động cố định (Fixed effects model - FEM) Mô hình FEM hay cịn gọi mơ hình bình phương tối thiểu biến giả (Least Squares Dummy Variable-LSDV) Mô hình tác đợng cố định khơng bỏ qua ảnh hưởng theo chuỗi thời gian đơn vị chéo, hay nói cách khác mơ hình hồi quy với tác động chéo cố định xây dựng dựa giả định tung độ gốc khác đơn vị chéo hệ số góc khơng đổi Mơ hình hồi quy tác đợng cố định có dạng sau: Yit = βo + ∑ βiXit + µit 48 Trong đó: - β0 số mơ hình, β1, β2 βi hệ số hồi quy - μit = αi + uit: Sai số biến không xuất mơ hình, hồi quy tuyến tính cổ điển tách làm hai thành phần Thành phần αi đại diện cho yếu tố không quan sát khác đối tượng không thay đổi theo thời gian (xác định được) Thành phần uit đại diện cho yếu tố không quan sát khác đối tượng thay đổi theo thời gian - i đơn vị nghiên cứu, t năm nghiên cứu 3.3.3 Mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) Ở mơ hình tác đợng cố định, tung độ gốc đơn vị chéo khác nhau, mơ hình tác đợng ngẫu nhiên (REM) tác động làm cho tung độ gốc đơn vị chéo khác tách khỏi tung đợ gốc mơ hình Mơ hình hồi quy tác đợng ngẫu nhiên có dạng sau: Yit = βo + ∑ βiXit + µit Trong đó: - β0 số mơ hình, β1, β2 … βi hệ số hồi quy - μit = ωi + εit mợt giả định quan trọng mơ hình tác động ngẫu nhiên thành phần sai số μit khơng tương quan với bất kì biến giải thích mơ hình - i đơn vị nghiên cứu, t năm nghiên cứu 3.3.4 Mơ hình Generalized Method of Moments (GMM) Các phương pháp hồi quy POLS, FEM, REM … có mạnh riêng song hành có tồn khác nhau, vấn đề phổ biến hay gặp phải đặc tính liệu dẫn đến kết quả ước lượng bị chệch, tượng đa cợng tuyến, tương quan, tự tương quan, nợi sinh Nói cách khác, có mợt số vấn đề nảy sinh tiến hành ước lượng mơ hình là: 49 - Các biến xem nợi sinh quan hệ nhân quả xảy theo hai chiều hướng từ biến giải thích đến biến giải thích ngược lại Việc hồi quy biến dẫn đến tương quan với sai số, tức xảy tượng nội sinh làm chệch kết quả - Tác động cố định hàm chứa sai số mơ hình hồi quy bao gồm tính đặc thù biến không quan sát (vi) sai số đặc thù quan sát (eit) - Sự diện biến trễ Yit -1 mơ hình ẫn đến tượng tự tương quan - Dữ liệu bảng nghiên cứu thường có thời gian ngắn (T ngắn) mảng không gian lớn (N lớn) Để giải vấn đề, ước lượng GMM Arellano-Bond (1991) dựa sở đề xuất Holtx-Eakin, Newey & Rosen (1988) Trong thủ tục GMM, cần phân biệt biến công cụ (instrumented) biến công cụ (instrument) Nếu biến dự đon nội sinh (tương đương với ngoại sinh khơng nghiêm ngặt) xếp vào nhóm biến cơng cụ theo tiếp cận GMM có giá trị trễ biến cơng cụ thích hợp (Judson & cợng sự, 1996) Cịn biến giải thích xác định ngoại sinh nghiêm ngặt biến công cụ thêm vào (nếu có) xếp vào nhóm biến cơng cụ (iv-instrument variable) Các biến cho ngoại sinh nghiêm ngặt giá trị trễ chúng cơng cụ thích hợp (Judson & cợng sự, 1996) Ngồi ra, để kiểm định Sargan khơng bị yếu số lượng biến cơng cụ lựa chọn nguyên tắc phải nhỏ số lượng nhóm Theo Windmeijer (2005) phương pháp GMM hai bước sử dụng phương pháp điều chỉnh ma trận phương sai, hiệp phương sai cho kết quả ước lượng tốt GMM một bước Nếu xảy tượng tương quan chuỗi phương sai sai số thay đổi thành phần chuỗi Tóm lại để phương pháp GMM phù hợp khắc phục hết khuyết tật đồng thời thỏa mản điều kiện (1) Số cơng cụ < số nhóm, (2) Kiểm định ArellanoBond for AR(2) phải khơng có ý nghĩa thống kê (tức Pro phải lớn 0,05), (3) Kiểm 50 định Sargan/Hansen phải khơng có ý nghĩa thống kê Luận văn sử dụng phương pháp GMM sai phân hai bước với tất cả điều kiện 1, 2, nêu thỏa mãn dao động từ 8-10 biến có ý nghĩa thống kê 3.4 Trình tự thực nghiên cứu 3.4.1 Phân tích thống kê mơ tả Để có nhìn tổng qt mẫu nghiên cứu ta sử dụng phương pháp phân tích thống kê mơ tả để mơ tả đặc tính bản liệu thu thập Qua tóm tắt thống kê biến đợc lập biến phụ thuộc đơn vị hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2019 cho thấy giá trị, số thống kê giá trị lớn nhất (Max), Giá trị nhỏ nhất (Min), Giá trị trung bình (Mean), Đợ lệch chuẩn (Deviation), Phương sai (Variance) 3.4.2 Phân tích tương quan Thực phân tích tương quan để xác định cụ thể biến độc lập có mối quan hệ với biến phụ tḥc Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) số liệu thống kê kiểm tra đo lường mối quan hệ thống kê liên kết biến phụ thuộc với biến liên tục Được sử dụng để lượng hóa mức đợ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính hai biến định lượng Ý nghĩa hệ số tương quan pearson Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị giao động khoảng liên tục từ -1 đến +1: r = 0: Hai biến khơng có tương quan tuyến tính r = 1; r = -1: Hai biến có mối tương quan tuyến tính tuyệt đối r < 0: Hệ số tương quan âm Nghĩa giá trị biến x tăng giá trị biến y giảm ngược lại, giá trị biến y tăng giá trị biến x giảm r > 0: Hệ số tương quan dương Nghĩa giá trị biến x tăng giá trị biến y tăng ngược lại, giá trị biến y tăng giá trị biến x tăng 51 Lưu ý : Nếu hệ số tương quan Pearson từ 0.5 trở lên, đặt nghi ngờ xảy tượng đa cợng tuyến 3.4.3 Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy tuyến tính mợt phương pháp phân tích số liệu thông dụng lĩnh vực thống kê Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bợi Hồi quy tuyến tính bợi khảo sát có từ ba biến trở lên Trong một biến phụ thuộc vào nhiều yếu tố độc lập khác Phương pháp hồi quy tuyến tính phương pháp nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính biến phụ thuộc với biến độc lập khác mô hình Mơ hình hồi quy tuyến tính bợi có dạng tổng quát sau: (PRF) Yi = β0 + β1X1i +β2X2i + β3X3i +…+βkXki + ei Trong - Yi: Giá trị biến phụ thuộc Y lần quan sát thứ i - β0: Hệ số chặn - β1, β2,…,βk: Hệ số góc - X1i, X2i,…,Xki: Giá trị biến đợc lập X1, X2,…,Xk lần quan sát thứ i - ei: Sai số ngẫu nhiên lần quan sát thứ i 3.5 Các phương pháp kiểm định 3.5.1 Kiểm định lựa chọn mơ hình 3.5.1.1 Kiểm định F (F-test) Được sử dụng lựa chọn mơ hình POLS mơ hình FEM dựa giả định khơng có khác biệt tung độ gốc theo đơn vị không gian 52 - Giả thuyết H0 cho tất cả hệ số vi (nghĩa khơng có khác biệt đối tượng thời điểm khác nhau) => chọn phương pháp chạy mơ hình POLS - Giả thuyết H0 bị bác bỏ với mức ý nghĩa cho trước với (mức ý nghĩa 5%) cho thấy mơ hình FEM phù hợp Nếu P-value < 0.05, bác bỏ giả thiết H0 hay chọn phương pháp chạy mơ hình hệ số ngẫu nhiên Ngược lại, phù hợp với mơ hình POLS Theo đó, giả thuyết H0 cho sai số ước lượng thô không bao gồm sai lệch đối tượng var(vi) = (hay phương sai đối tượng thời điểm không đổi) Bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy sai số ước lượng có bao gồm cả sai lệch nhóm phù hợp với ước lượng tác động ngẫu nhiên Sự phù hợp ước lượng tác động ngẫu nhiên tác động cố định kiểm chứng sở so sánh với ước lượng thô 3.5.1.2 Kiểm định Hausman (Hausman-Test) Được sử dụng lựa chọn mơ hình FEM REM Để xem xét mơ hình phù hợp ta sử dụng kiểm định Hausman Đây kiểm định nhằm giúp ta lựa chọn nên sử dụng mơ hình tác đợng cố định FEM mơ hình tác đợng ngẫu nhiên REM Dựa giả định H0 khơng có tương quan biến giải thích sai số ngẫu nhiên εi tương quan nguyên nhân tạo nên khác biệt FEM REM - Giả thuyết H0 cho khơng có tương quan sai số đặc trưng đối tượng (vi) với biến giải thích Xit mơ hình Ước lượng REM hợp lý theo giả thuyết H0 lại không phù hợp giả thuyết thay Ước lượng FEM hợp lý cho cả giả thuyết H0 giả thuyết thay - Giả thuyết H0 bị bác bỏ ước lượng tác đợng cố định phù hợp so với ước lượng REM 53 Ngược lại, chưa có đủ chứng để bác bỏ H0 nghĩa không bác bỏ tương quan sai số biến giải thích FEM khơng cịn phù hợp REM ưu tiên sử dụng Nếu P-value < 0.05, bác bỏ giả thiết H0 hay chọn phương pháp chạy mơ hình FEM Ngược lại, phù hợp với mơ hình REM giá trị P-value > 0.05 lúc cho ta chấp nhận giả thiết H0 Khi đó, để tránh sai lầm mơ hình, dẫn đến ước lượng khơng xác, ta sử dụng mơ hình REM 3.5.1.3 Kiểm định nhân tử Lagrange Được sử dụng lựa chọn mơ hình POLS REM dựa giả định phương sai sai số ngẫu nhiên εi - Giả thuyết H0 cho phương sai sai số ngẫu nhiên εi chọn phương pháp chạy mơ hình POLS - Giả thuyết H0 bị bác bỏ FEM phù hợp so với phương pháp chạy mơ hình hệ số khơng thay đổi POLS Nếu P-value < 0.05, bác bỏ giả thiết H0 hay chọn phương pháp chạy mơ hình REM Ngược lại, phù hợp với phương pháp chạy mơ hình POLS 3.5.2 Các kiểm định khuyết tật mơ hình 3.5.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến Khi phân tích tương quan, hệ số tương quan biến cao dấu hiệu đa cộng tuyến Để phát trường hợp mợt biến có tương quan tuyến tính mạnh với biến cịn lại mơ hình, ta khảo sát cặp tương quan biến độc lập thực cách thiết lập ma trận hệ số tương quan để tìm cặp biến có hệ số tương quan cao Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Gujarati (1995) cho để loại trừ vấn đề đa cộng tuyến cần nghiên cứu kỹ hệ số tương quan biến, chúng vượt q 0.8, mơ hình hồi quy gặp vấn đề đa cợng tuyến nghiêm trọng Do đó, để giảm thiểu đa cộng tuyến, tác giả loại bỏ biến khỏi mơ hình hồi quy cặp biến có hệ số tương quan lớn 0.8 54 Ngoài để đảm bảo tính xác, tác giả sử dụng thêm hệ số phóng đại phương sai (VIF-Variance Inflation Factor) để kiểm định tượng đa cộng tuyến Theo quy tắc kinh nghiệm VIFj > 10 mức đợ cợng tuyến xem cao đó, hệ số hồi quy ước lượng với độ xác khơng cao Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính hệ số VIF, biến có hệ số VIF lớn 10 bị loại khỏi mơ hình tiếp tục phân tích hồi quy khơng cịn biến có giá trị VIF lớn 10, tức khơng cịn tượng đa cộng tuyến 3.5.2.2 Kiểm định phương sai thay đổi Một giả thuyết chủ yếu cho hồi quy bình phương nhỏ nhất thơng thường POLS phương sai không thay đổi Nếu phương sai không phải mợt số coi phương sai thay đổi, lúc ước lượng hệ số hồi quy tính phương pháp POLS không hiệu quả Để kiểm định vi phạm giả thiết mô hình, tác giả sử dụng kiểm định dạng Breusch-pagan kiểm định white có sửa đổi với giả thiết H0: khơng có tượng phương sai thay đổi, H1: có tượng phương sai thay đổi Nếu kết quả kiểm định cho giá trị P-value < 0.05 giả thiết H0 bị bác bỏ chấp nhận giả thiết H1 3.5.2.3 Kiểm định tự tương quan Sau kiểm định phù hợp mơ hình, bước kiểm định tượng tự tương quan biến mơ hình Khi có tồn tượng tự tương quan, ước lượng POLS ước lượng không chệch chúng không phải ước lượng hiệu quả Nói cách khác, ước lượng POLS khơng phải ước lượng không chệch tốt nhất Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát tình trạng tự tương quan xảy mơ hình phương pháp kiểm định Wooldridge, giả thiết H0 đề cập khơng có tượng tự tương quan, H có tượng tự tương quan Nếu kết quả kiểm định cho giá trị P-value < 0.05 giả thiết H0 bị bác bỏ chấp nhận giả thiết H1 55 3.5.2.4 Kiểm định biến nội sinh Biến nợi sinh biến có tương quan với phần dư Đây vấn đề thường gặp cả lý thuyết kinh tế vi mô vĩ mô Sự xuất biến nội sinh dẫn đến trường hợp sai số biến, xác định đồng thời qua biến giải thích khác Trong trường hợp này, POLS khơng cịn phù hợp với thông số ước lượng tin cậy Kiểm định hệ số với giả thuyết H0: Biến không bị nội sinh (ngoại sinh), H1: Biến bị nội sinh Nếu P-value kiểm định nhỏ mức ý nghĩa thống kê 5% kết luận bác bỏ H0 biến bị nợi sinh 3.6 Dữ liệu nghiên cứu Đề tài sử dụng nguồn liệu thứ cấp thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên kiểm tốn 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009–2019 Tác giả sử dụng số liệu 25 NHTM Việt Nam, tổng tài sản 25 NHTM chiếm 75% tổng tài sản NHTM Việt Nam, đảm bảo tính đại diện cho NHTM Việt Nam đồng thời liệu một số NHTM công bố không đầy đủ nên tác giả khó khăn để thu thập đầy đủ số liệu mợt thời gian dài 2009-2019 Ngồi tác giả lấy liệu nguồn số liệu vĩ mô từ Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam, Tổng cục thống kê Việt Nam, Thống kê tài quốc tế, Ngân hàng phát triển Châu Á, Quỹ tiền tệ quốc tế, Ngân hàng giới, Chỉ số quản trị toàn cầu 3.7 Kết luận chương Trong chương luận văn trình bày mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến RRTD, phương pháp hồi quy liệu bảng, đồng thời mơ tả q trình thực nghiên cứu thực bước kiểm định để lựa chọn mơ hình tối ưu nhất kiểm định khuyết tật mơ hình Từ tác giả rút mơ hình hồi quy thể chiều hướng tác động đến yếu tố ảnh hưởng đến RRTD NHTM 56 ... hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Từ khung phân tích yếu tố ảnh hưởng đến RRTD NHTM nêu vào sẵn có từ nguồn liệu Việt Nam bối cảnh thực... x́t mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến RRTD NHTM Việt Nam sau: 3.1.3.1 Mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam với biến phụ thuộc... dụng có tác đợng chiều đến RRTD hệ thống NHTM Việt Nam 3.2.3 Giả thuyết tác động quy mô ngân hàng đến rủi ro tín dụng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Quy mô ngân hàng (SIZE) theo nghiên