Các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH THÁI HOÀNG PHÚ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 7340201 TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH Họ tên sinh viên: THÁI HOÀNG PHÚ Mã số sinh viên: 030805170134 Lớp sinh hoạt: HQ5-GE09 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM KHỐ LUẬN TỐT NGHIỆP Chun ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 7340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS LÊ PHAN THỊ DIỆU THẢO TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 TĨM TẮT KHỐ LUẬN Tên đề tài: Các nhân tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận ngân hàng thƣơng mại cổ phần niêm yết Việt nam Khoá luận tập trung nghiên cứu vấn đề liên quan tới lợi nhuận ngân hàng thƣơng mại cổ phần Hiện ngân hàng đóng vai trị quan trọng lĩnh vực tài – tiền tệ kinh tế, công cụ hỗ trỡ tài chính, tích luỹ, luân chuyển nguồn tiền chủ yếu cá nhân, tổ chức, doanh nghiệp, lí mà việc nghiên cứu xác định yếu tố tác động đến lợi nhuận ngân hàng thực cần thiết quan trọng nhằm góp phần hoàn thiện phát triển hệ thống ngân hàng thƣơng mại Khố luận thơng qua việc thực mơ hình hồi quy nhiều loại kiểm định khác yếu tố có tác động tới lợi nhuận nhƣ quy mơ ngân hàng, địn bẫy tài chính, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ khoản, hiệu quản lý, tỷ lệ đa dạng hoá thu nhập, tốc độ tăng trƣởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát cuối vấn đề trội gây ảnh hƣởng lớn đến kinh tế năm gần đại dịch covid 19 Sau cùng, từ kết có đƣợc qua trình nghiên cứu để đƣa kết luận làm rõ nhân tố tác động đến lợi nhuận ngân hàng thƣơng mại cổ phần Bên cạnh nghiên cứu trình bày điểm cịn hạn chế đề hƣớng phát triển nghiên cứu SUBJECT SUMMARY Topic title: Factors affecting the profitability of listed joint stock commercial banks in Vietnam The thesis focuses on issues related to profits of joint stock commercial banks Currently, banks play a very important role in the field of finance – money of the economy, being a tool to support finance, accumulate and move money mainly in individuals, organizations and businesses, which is why the study identifies the factors affecting the bank's profits that are really necessary and important to contribute to the improvement and development of the commercial banking system The argument through the implementation of regression models and many different types of tests for factors that affect profits such as bank size, financial leverage, bad debt ratio, liquidity ratio, management efficiency, income diversification rate, economic growth rate, inflation rate and finally one of the outstanding issues that greatly affect the economy in recent years is the covid 19 pandemic Finally, from the results obtained through the research process to make clearer conclusions about the factors affecting the profitability of joint stock commercial banks In addition, the study also presents limited points and sets out the direction for the development of the next study LỜI CAM ĐOAN Khóa luận cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung đƣợc công bố trƣớc nội dung ngƣời khác thực ngoại trừ trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ khóa luận Trong trình nghiên cứu khó tránh khỏi thiếu sót hạn chế nên tác giả kính mong nhận đƣợc ý kiến nhận xét phản biện quý Thầy/Cô để khố luận đƣợc hồn chỉnh Sinh viên MỤC LỤC TĨM TẮT KHỐ LUẬN SUBJECT SUMMARY LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 10 1.1 Lý chọn đề tài 10 Mục tiêu nghiên cứu 12 1.2 1.2.1 Mục tiêu tổng quát 12 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 12 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 12 1.4 Đối tƣợng vào phạm vi nghiên cứu 13 1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu 13 1.6 Đóng góp đề tài 14 1.7 Kết cấu khoá luận 15 CHƢƠNG 2: NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM 16 2.1 Ngân hàng thƣơng mại 16 2.1.1 Khái niệm ngân hàng thƣơng mại 16 2.1.2 Chức ngân hàng thƣơng mại 17 2.1.3 Các hoạt động ngân hàng thƣơng mại 17 2.2 Lợi nhuận ngân hàng thƣơng mại 19 2.2.1 Khái niệm lợi nhuận 19 2.2.2 Chỉ tiêu để đo lƣờng lợi nhuận 19 2.3 Yếu tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận ngân hàng thƣơng mại 21 2.3.1 Các yếu tố nội 21 2.3.1.1 Quy mô ngân hàng thương mại 21 2.3.1.2 Đòn bẩy tài 21 2.3.1.3 Tỷ lệ khoản 22 2.3.1.4 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng 23 2.3.1.5 Tỷ lệ chi phí hoạt động 24 2.3.2 Nhóm yếu tố vĩ mô 24 2.3.2.1 Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người 24 2.3.2.2 Tỷ lệ lạm phát 25 2.4 Lƣợc khảo nghiên cứu thực nghiệm 26 2.4.1 Các nghiên cứu nƣớc 26 2.4.2 Các nghiên cứu nƣớc 27 2.4.3 Khoảng trống nghiên cứu 37 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 39 3.1 Giả thuyết mô hình nghiên cứu 39 3.1.1 Giả thuyết nghiên cứu 39 3.1.1.1 Yếu tố quy mô ngân hàng 39 3.1.1.2 Yếu tố địn bẩy tài 39 3.1.1.3 Yếu tố tỷ lệ nợ xấu 40 3.1.1.4 Yếu tố tỷ lệ khoản 40 3.1.1.5 Yếu tố tỷ lệ chi phí hoạt động 40 3.1.1.6 Yếu tố tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập 41 3.1.1.7 Yếu tố tốc độ tăng trưởng kinh tế 41 3.1.1.8 Yếu tố tỷ lệ lạm phát 41 3.1.1.9 Yếu tố đại dịch Covid 19 42 3.1.2 Mơ hình nghiên cứu 45 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 46 3.3 Trình tự xử lý số liệu 46 3.3.1 Thống kê mô tả liệu 47 3.3.2 Lựa chọn mơ hình hồi quy phù hợp 47 3.3.3 Phƣơng pháp kiểm định phù hợp mơ hình 48 3.3.4 Kiểm định khắc phục khuyết tật mơ hình 49 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 51 4.1 Thống kê mô tả biến 51 4.2 Phân tích tƣơng quan 53 4.3 Phân tích hồi quy 54 4.3.1 Kết mơ hình hồi quy 54 4.2.2 So sánh phù hợp mơ hình tác động cố định FEM mơ hình tác động ngẫu nhiên REM 57 4.2.3 Kiểm định khuyết tật mơ hình tác động ngẫu nhiên REM 58 4.2.3.1 Kiểm định tượng phương sai thay đổi 58 4.2.3.2 Kiểm định tượng tự tương quan 58 4.2.3.3 Khắc phục khuyết tật mơ hình tác động ngẫu nhiên REM 4.3 59 Thảo luận kết nghiên cứu 64 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 68 5.1 Kết luận 68 5.2 Hàm ý sách 68 5.2.1 Mở rộng quy mô ngân hàng 68 5.2.2 Gia tăng vốn chủ sở hữu 69 5.2.3 Giảm tỷ lệ nợ xấu 69 5.2.4 Đa dạng hóa thu nhập thơng qua đa dạng hóa hoạt động kinh doanh 71 5.2.5 5.3 Kiểm sốt tốt yếu tố vĩ mơ 71 Hạn chế hƣớng nghiên cứu 71 5.3.1 Hạn chế nghiên cứu 71 5.3.2 Hƣớng nghiên cứu 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 73 PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÀN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2011 – 2022 76 PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ TÍNH TỐN 89 93 GDP | -.0551856 036061 -.0912466 0226248 CPI | 0463125 041109 0052035 0012391 COVID | -.0013397 003085 -.0044247 0010993 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 13.79 Prob>chi2 = 0.1299 (V_b-V_B is not positive definite) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[x,t] = Xb + u[x] + e[x,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: ROA | 0000574 0075732 e | 9.52e-06 0030861 u | 0000103 0032106 Var(u) = chibar2(01) = 305.08 Prob > chibar2 = 0.0000 xtserial ROA SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 23) = Prob > F = 29.568 0.0000 xtgls ROA SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID,panels(h)corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.7066) 94 Estimated covariances = 24 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = 10 Number of obs = 288 Number of groups = 24 Time periods = 12 Wald chi2(9) = 586.42 Prob > chi2 = 0.0000 -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0023047 0003509 6.57 0.000 0016169 0029925 LEV | 0961383 0095966 10.02 0.000 0773294 1149472 NPL | -.0849516 0119938 -7.08 0.000 -.108459 -.0614442 LIQ | 0192071 0040208 4.78 0.000 0113265 0270877 ME | 1255395 0503231 2.49 0.013 0269081 2241709 DIVER | 0002425 0000175 13.85 0.000 0002082 0002769 GDP | 020824 0279538 0.74 0.456 -.0339645 0756125 CPI | 031291 0041267 7.58 0.000 0232029 0393791 COVID | 0017112 001359 1.26 0.208 -.0009525 0043748 _cons | -.0854562 011569 -7.39 0.000 -.1081311 -.0627813 - est sto fgls1 esttab pool1 fe1 re1 fgls1 -(1) (2) (3) (4) ROA ROA ROA ROA -SIZE LEV NPL 0.00248*** 0.00387*** 0.00230*** (8.39) (8.07) (7.66) (6.57) 0.0904*** 0.0987*** 0.0979*** 0.0961*** (9.45) (11.77) (11.65) (10.02) -0.109*** -0.0783*** -0.0797*** -0.0850*** (-4.63) (-4.66) (-7.08) (-5.17) LIQ 0.00579*** 0.0189*** 0.0199*** 0.0222*** 0.0192*** 95 (4.19) ME (4.58) 0.305*** DIVER 0.156* (2.49) 0.000291*** 0.000271*** 0.000275*** 0.000243*** (15.58) (15.84) (13.85) -0.0552 0.0361 0.0208 (-1.22) (0.92) (0.74) 0.0408*** 0.0463*** 0.0411*** 0.0313*** (6.15) (8.88) (8.11) (7.58) -0.00134 0.00308 0.00171 (-0.63) (1.71) (1.26) 0.00668*** (3.35) _cons 0.126* (2.49) (2.38) COVID 0.164* (2.30) 0.107* CPI (4.78) (4.94) (13.82) GDP (5.26) -0.0990*** -0.196*** (-9.93) -0.140*** (-9.08) (-9.02) -0.0855*** (-7.39) -N 288 288 288 288 -t statistics in parentheses * p F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.5329 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0576871 008371 6.89 0.000 041202 0741722 LEV | -.0069209 097789 -0.07 0.944 -.1994977 185656 NPL | -.8576436 1971785 -4.35 0.000 -1.245949 -.4693379 LIQ | 1831917 0506034 3.62 0.000 0835378 2828456 ME | 1.506979 7928304 1.90 0.058 -.0543503 3.068308 DIVER | 0040215 0002026 19.85 0.000 0036225 0044204 GDP | -.2568297 5294117 -0.49 0.628 -1.299406 7857463 CPI | 5183567 060844 8.52 0.000 398536 6381775 COVID | -.0004694 0246375 -0.02 0.985 -.0489884 0480495 _cons | -1.864674 2519337 -7.40 0.000 -2.360809 -1.368538 -+ -sigma_u | 05537099 sigma_e | 03599563 rho | 70293563 (fraction of variance due to u_i) 97 F test that all u_i=0: F(23, 255) = 11.04 Prob > F = 0.0000 reg ROE SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID Source | SS df MS -+ Number of obs = 288 F(9, 278) = 70.58 Model | 1.5070587 167450966 Prob > F = 0.0000 Residual | 659534877 278 002372428 R-squared = 0.6956 Adj R-squared = 0.6857 Root MSE = 04871 -+ -Total | 2.16659357 287 007549107 -ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0239956 003267 7.34 0.000 0175644 0304268 LEV | -.004613 1057878 -0.04 0.965 -.2128599 2036338 NPL | -1.358936 2327818 -5.84 0.000 -1.817175 -.9006973 LIQ | 2049955 0500191 4.10 0.000 1065311 3034598 ME | 3.728579 6822683 5.46 0.000 2.385511 5.071648 DIVER | 0042693 0002327 18.34 0.000 0038111 0047274 GDP | 1.296812 4951554 2.62 0.009 3220818 2.271542 CPI | 4545533 0733852 6.19 0.000 310092 5990146 COVID | 0766458 0220207 3.48 0.001 0332974 1199942 _cons | -.8949603 110206 -8.12 0.000 -1.111904 -.678016 - est sto pool2 xtreg ROE SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID,fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 288 Group variable: x Number of groups = 24 R-sq: Obs per group: = 0.7923 = 12 between = 0.3530 avg = 12.0 overall = 0.5679 max = 12 F(9,255) = 108.11 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.5329 98 ROE | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0576871 008371 6.89 0.000 041202 0741722 LEV | -.0069209 097789 -0.07 0.944 -.1994977 185656 NPL | -.8576436 1971785 -4.35 0.000 -1.245949 -.4693379 LIQ | 1831917 0506034 3.62 0.000 0835378 2828456 ME | 1.506979 7928304 1.90 0.058 -.0543503 3.068308 DIVER | 0040215 0002026 19.85 0.000 0036225 0044204 GDP | -.2568297 5294117 -0.49 0.628 -1.299406 7857463 CPI | 5183567 060844 8.52 0.000 398536 6381775 COVID | -.0004694 0246375 -0.02 0.985 -.0489884 0480495 _cons | -1.864674 2519337 -7.40 0.000 -2.360809 -1.368538 -+ -sigma_u | 05537099 sigma_e | 03599563 rho | 70293563 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(23, 255) = 11.04 Prob > F = 0.0000 est sto fe2 xtreg ROE SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID,re Random-effects GLS regression Number of obs = 288 Group variable: x Number of groups = 24 R-sq: Obs per group: = 0.7848 = 12 between = 0.4059 avg = 12.0 overall = 0.6634 max = 12 Wald chi2(9) = 919.20 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0342521 0054339 6.30 0.000 0236018 0449025 LEV | -.0033712 0979301 -0.03 0.973 -.1953106 1885683 99 NPL | -.9056457 2000163 -4.53 0.000 -1.29767 -.513621 LIQ | 2121691 0489292 4.34 0.000 1162695 3080686 ME | 1.818545 7577493 2.40 0.016 3333834 3.303706 DIVER | 0041042 0002027 20.25 0.000 0037069 0045015 GDP | 8675325 4485195 1.93 0.053 -.0115494 1.746615 CPI | 4555816 059025 7.72 0.000 3398947 5712685 COVID | 0541236 0204876 2.64 0.008 0139685 0942786 _cons | -1.182658 1679859 -7.04 0.000 -1.511905 -.8534118 -+ -sigma_u | 03116873 sigma_e | 03599563 rho | 42850226 (fraction of variance due to u_i) - est sto re2 hausman fe2 re2 Coefficients -| (b) (B) | fe2 re2 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E -+ -SIZE | 0576871 0342521 0234349 0063676 LEV | -.0069209 -.0033712 -.0035497 NPL | -.8576436 -.9056457 0480021 LIQ | 1831917 2121691 -.0289774 0129088 ME | 1.506979 1.818545 -.3115656 2332299 DIVER | 0040215 0041042 -.0000827 GDP | -.2568297 8675325 -1.124362 2812597 CPI | 5183567 4555816 0627751 0147662 COVID | -.0004694 0541236 -.054593 0136845 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 100 = 15.14 Prob>chi2 = 0.0870 (V_b-V_B is not positive definite) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[x,t] = Xb + u[x] + e[x,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: ROE | 0075491 0868856 e | 0012957 0359956 u | 0009715 0311687 Var(u) = chibar2(01) = 215.39 Prob > chibar2 = 0.0000 xtserial ROE SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 23) = Prob > F = 75.716 0.0000 xtgls ROE SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID,panels(h)corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = 24 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = 10 (0.6474) Number of obs = 288 Number of groups = 24 Time periods = 12 Wald chi2(9) = 940.80 Prob > chi2 = 0.0000 -ROE | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 101 -+ -SIZE | 0284292 0039134 7.26 0.000 020759 0360993 LEV | 0610856 1071244 0.57 0.569 -.1488744 2710457 NPL | -.9918234 1542751 -6.43 0.000 -1.294197 -.6894497 LIQ | 1872601 0471662 3.97 0.000 0948161 2797041 ME | 2.269213 6107874 3.72 0.000 1.072091 3.466334 DIVER | 00398 0001721 23.12 0.000 0036426 0043173 GDP | 1078075 3365615 0.32 0.749 -.5518409 7674558 CPI | 3633186 0500448 7.26 0.000 2652326 4614047 COVID | 0126081 0163619 0.77 0.441 -.0194606 0446768 _cons | -.9425075 1289159 -7.31 0.000 -1.195178 -.689837 - est sto fgls2 esttab pool2 fe2 re2 fgls2 -(1) (2) (3) (4) ROE ROE ROE ROE -SIZE LEV NPL 0.0240*** 0.0577*** 0.0343*** 0.0284*** (7.34) (6.89) (6.30) (7.26) -0.00461 -0.00692 -0.00337 0.0611 (-0.04) (-0.07) (-0.03) (0.57) -1.359*** (-5.84) LIQ 0.205*** (4.10) ME 3.729*** (5.46) DIVER GDP (-4.35) 0.183*** (3.62) 1.507 (1.90) -0.906*** (-4.53) 0.212*** (4.34) 1.819* (2.40) -0.992*** (-6.43) 0.187*** (3.97) 2.269*** (3.72) 0.00427*** 0.00402*** 0.00410*** 0.00398*** (18.34) (19.85) (20.25) (23.12) -0.257 0.868 0.108 (-0.49) (1.93) (0.32) 1.297** (2.62) CPI -0.858*** 0.455*** 0.518*** 0.456*** 0.363*** 102 (6.19) COVID (8.52) 0.0766*** -0.000469 (3.48) _cons (-0.02) -0.895*** -1.865*** (-8.12) (-7.40) (7.72) (7.26) 0.0541** 0.0126 (2.64) (0.77) -1.183*** -0.943*** (-7.04) (-7.31) -N 288 288 288 288 -t statistics in parentheses * p F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.5329 -NIM | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0549401 0079724 6.89 0.000 03924 0706402 LEV | -.0065913 0931323 -0.07 0.944 -.1899978 1768152 NPL | -.8168034 1877891 -4.35 0.000 -1.186618 -.4469885 LIQ | 1744683 0481938 3.62 0.000 0795598 2693767 ME | 1.435218 7550766 1.90 0.058 -.0517622 2.922199 DIVER | 00383 0001929 19.85 0.000 00345 0042099 GDP | -.2445997 5042016 -0.49 0.628 -1.237529 7483298 CPI | 4936731 0579467 8.52 0.000 3795581 607788 COVID | -.0004471 0234643 -0.02 0.985 -.0466556 0457615 _cons | -1.77588 2399369 -7.40 0.000 -2.24839 -1.303369 -+ -sigma_u | 05273427 sigma_e | 03428155 rho | 70293563 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(23, 255) = 11.04 Prob > F = 0.0000 est sto fe3 xtreg NIM SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID,re Random-effects GLS regression Number of obs = 288 Group variable: x Number of groups = 24 104 R-sq: Obs per group: within = 0.7848 = 12 between = 0.4059 avg = 12.0 overall = 0.6634 max = 12 Wald chi2(9) = 919.20 Prob > chi2 = 0.0000 corr(u_i, X) = (assumed) -NIM | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0326211 0051752 6.30 0.000 0224779 0427643 LEV | -.0032107 0932668 -0.03 0.973 -.1860101 1795888 NPL | -.8625197 1904917 -4.53 0.000 -1.235877 -.4891628 LIQ | 2020658 0465993 4.34 0.000 1107329 2933987 ME | 1.731947 721666 2.40 0.016 317508 3.146387 DIVER | 0039088 0001931 20.25 0.000 0035304 0042872 GDP | 8262215 4271614 1.93 0.053 -.0109995 1.663442 CPI | 4338872 0562143 7.72 0.000 3237092 5440652 COVID | 0515462 019512 2.64 0.008 0133034 0897891 _cons | -1.126341 1599866 -7.04 0.000 -1.439909 -.8127731 -+ -sigma_u | 0296845 sigma_e | 03428155 rho | 42850226 (fraction of variance due to u_i) - est sto re3 hausman fe3 re3 Coefficients -| (b) (B) | fe3 re3 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E -+ -SIZE | 0549401 0326211 022319 0060644 LEV | -.0065913 -.0032107 -.0033806 NPL | -.8168034 -.8625197 0457163 105 LIQ | 1744683 2020658 -.0275975 0122941 ME | 1.435218 1.731947 -.2967291 2221237 DIVER | 00383 0039088 -.0000788 GDP | -.2445997 8262215 -1.070821 2678664 CPI | 4936731 4338872 0597858 014063 COVID | -.0004471 0515462 -.0519933 0130328 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 15.14 Prob>chi2 = 0.0870 (V_b-V_B is not positive definite) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects NIM[x,t] = Xb + u[x] + e[x,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: NIM | 0068473 0827482 e | 0011752 0342816 u | 0008812 0296845 Var(u) = chibar2(01) = 215.39 Prob > chibar2 = 0.0000 xtserial NIM SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 23) = Prob > F = 75.716 0.0000 xtgls NIM SIZE LEV NPL LIQ ME DIVER GDP CPI COVID,panels(h)corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression 106 Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = 24 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = 10 (0.6474) Number of obs = 288 Number of groups = 24 Time periods = 12 Wald chi2(9) = 940.80 Prob > chi2 = 0.0000 -NIM | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0270754 0037271 7.26 0.000 0197705 0343803 LEV | 0581768 1020233 0.57 0.569 -.1417852 2581387 NPL | -.9445938 1469287 -6.43 0.000 -1.232569 -.6566188 LIQ | 178343 0449201 3.97 0.000 0903011 2663848 ME | 2.161155 5817023 3.72 0.000 1.021039 3.301271 DIVER | 0037905 0001639 23.12 0.000 0034692 0041118 GDP | 1026738 3205347 0.32 0.749 -.5255628 7309103 CPI | 3460178 0476617 7.26 0.000 2526025 439433 COVID | 0120077 0155827 0.77 0.441 -.0185339 0425493 _cons | -.8976262 1227771 -7.31 0.000 -1.138265 -.6569876 - est sto fgls3 esttab pool3 fe3 re3 fgls3 -(1) (2) (3) (4) NIM NIM NIM NIM -SIZE LEV 0.0229*** 0.0549*** 0.0326*** 0.0271*** (7.34) (6.89) (6.30) (7.26) -0.00439 -0.00659 -0.00321 0.0582 107 (-0.04) NPL -1.294*** (-5.84) LIQ 0.195*** (4.10) ME 3.551*** (5.46) DIVER GDP 0.174*** (3.62) 1.435 (1.90) (-4.53) 0.202*** (4.34) 1.732* (2.40) -0.945*** (-6.43) 0.178*** (3.97) 2.161*** (3.72) 0.00391*** 0.00379*** (18.34) (19.85) (20.25) (23.12) -0.245 0.826 0.103 (-0.49) (1.93) (0.32) 1.235** 0.433*** 0.0730*** (3.48) _cons (-4.35) -0.863*** (0.57) 0.00383*** (6.19) COVID -0.817*** (-0.03) 0.00407*** (2.62) CPI (-0.07) -0.852*** (-8.12) 0.494*** (8.52) -0.000447 (-0.02) -1.776*** (-7.40) 0.434*** 0.346*** (7.72) (7.26) 0.0515** 0.0120 (2.64) (0.77) -1.126*** -0.898*** (-7.04) (-7.31) -N 288 288 288 288 -t statistics in parentheses * p