BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH HOCHIMINH UNIVERSITYOP BANKING LÊ NGUYỄN TƯỜNG VY CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN H[.]
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Khủng hoảng kinh tế thế giới 2007-2008 với nguồn gốc từ khủng hoảng tài chính ở Hoa Kỳ khiến cho nền kinh tế toàn cầu trải qua một chuỗi thảm kịch tồi tệ nhất trong gần 80 năm qua kể từ cuộc đại khủng hoảng năm 1929 Cuộc khủng hoảng “đắt đỏ” này diễn ra khi các ngân hàng tại Mỹ cho vay thế chấp mạo hiểm để giải cứu người mua nhà đất, thậm chí hướng tới khách hàng có thu nhập thấp với rủi ro cho vay rất cao Tình trạng cấp tín dụng mất kiểm soát xãy ra khiến bong bóng tín dụng đổ vỡ, các khoản nợ dưới chuẩn đó không thể thu hồi, ngân hàng thì phá sản, tín dụng đóng băng, tình trạng đói vốn ngày một tăng Việc vận hành của các doanh nghiệp và hệ thống ngân hàng bị đình trệ, hàng chục triệu người mất việc, hàng nghìn tỷ đô la tan biến, hệ thống ngân hàng đổ vỡ hàng loạt,…sự sụp đổ dây chuyền này bắt đầu từ khoảnh khắc Lehman Brothers đệ đơn tuyên bố phá sản – một trong những đế chế ngân hàng lâu đời của Mỹ.
Từ kinh nghiệm xương máu của cuộc khủng hoảng trên, việc kiểm soát chất lượng khoản vay và kiểm soát mức tăng trưởng tín dụng một cách hợp lý là rất cần thiết, tránh việc huy động vốn để đầu tư vào các khoản tín dụng tàng tích đầy rủi ro dẫn đến các hệ lụy không mong muốn.
Tín dụng không chỉ chiếm một vị trí quan trọng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng mà còn là công cụ để Nhà nước điều tiết sản xuất, điều chỉnh các chính sách tiền tệ góp phần kiểm soát lạm phát, ổn định nền kinh tế thị trường Theo Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011), một trong những chỉ tiêu mà các nhà điều hành chính sách tiền tệ quan tâm đó chính là tốc độ tăng trưởng tín dụng, phản ảnh dư nợ tín dụng của toàn bộ nền kinh tế thời điểm hiện tại so với trước đó là bao nhiêu phần trăm. Đối với mức tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam, toàn ngành ngân hàng và chính phủ Việt Nam đều mong muốn duy trì một mức tăng trưởng hợp lý góp phần tăng hiệu
2 quả của nền kinh tế Để xác định được các yếu tố xuất hiện trong tăng trưởng tín dụng, đã có rất nhiều nghiên cứu được thực hiện ở các quốc gia khác nhau Trong đó, các nhà nghiên cứu kinh tế đã đưa ra các bằng chứng về mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ tăng trưởng vốn huy động, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ khả năng chi trả (Shingjergji và Hyseni, 2015; Sharma và Gounder, 2012) và các mối quan hệ ngược chiều bao gồm tỷ lệ lạm phát, quy mô ngân hàng, lãi suất và tỷ lệ nợ xấu (Labonne và Gildas, 2014; Ivanovíc, 2016) đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng Ngoài ra, kể từ khi Baker và cộng sự (2016) nghiên cứu và công bố chỉ số đo lường mới về mức độ bất định chính sách kinh tế (EPU – Econimic Policy Uncertainty), có rất nhiều học giả trên thế giới quan tâm đến việc phân tích mối quan hệ giữa sự không chắc chắn về chính sách kinh tế đến tăng trưởng tín dụng của hệ thống ngân hàng Các nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng EPU có ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng và có xu hướng tác động tiêu cực (Bordo và cộng sự, 2016; Danisman và cộng sự, 2020; Nguyen và cộng sự, 2020). Với mong muốn đóng góp đa dạng dòng nghiên cứu về tăng trưởng tín dụng ngân hàng, tác giả tập trung xác định các yếu tố để tạo lập mô hình nghiên cứu và phân tích chiều hướng, mức độ tác động của từng nhân tố thông qua đề tài: “ Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam ” và thực hiện đề xuất các gợi ý và khuyến nghị cho hệ thống ngân hàng, các nhà hoạch định chính sách, cơ quan quản lý Nhà nước
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là phân tích các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam để từ đó đưa ra các gợi ý và khuyến nghị phù hợp.
- Xác định yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.
- Đề xuất các gợi ý và khuyến nghị nhằm thúc đẩy sự phát triển của các yếu tố có xu hướng tác động tích cực và khắc phục các yếu tố có xu hướng tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Tác giả đặt ra các câu hỏi nghiên cứu như sau:
- Yếu tố nào ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam?
- Chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố là như thế nào?
- Gợi ý và khuyến nghị nào về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam.
- Không gian: Với mục đích thu thập nguồn dữ liệu đáng tin cậy, tác giả lựa chọn mẫu gồm có 26 ngân hàng thương mại đã niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam và có đầy đủ báo cáo tài chính từ năm 2014 đến năm 2021 Các báo cáo, số liệu tài chính đều chịu sự kiểm tra và rà soát từ các bộ, ngành giúp dữ liệu công bố ra công chúng có độ chính xác cao.
- Thời gian: Khoảng thời gian thu thập số liệu thực nghiệm nghiên cứu trong vòng 8 năm từ 2014 – 2021, là giai đoạn mà nền kinh tế tăng trưởng trở lại sau khủng hoảng tài chính năm 2007 - 2008 và ít bị ảnh hưởng bởi các sự kiện kinh tế trên thế giới
4 nhằm đạt được độ ổn định cho dữ liệu thu thập.
Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
1.5.1 Phương pháp nghiên cứu Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu của khóa luận, bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua việc thực hiện hồi quy mô hình nghiên cứu và tiến hành kiểm định mô hình theo trình tự sau: Thống kê mô tả dữ liệu, lập ma trận tương quan, ước lượng mô hình (Pooled OLS, FEM, REM) và lựa chọn mô hình phù hợp (White, Hausman), kiểm định các khuyết tật bên trong mô hình và sử dụng mô hình FGLS để sửa các khuyết tật được tìm thấy với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 17.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 26 NHTM niêm yết tại Việt Nam, mẫu số liệu được lấy trong thời kỳ 8 năm từ 2014 đến 2021 thông qua nền tảng Fiin Pro (Hệ thống Dữ liệu Tài chính Toàn diện và Chuyên sâu nhất về ViệtNam) Bên cạnh đó, các yếu tố vĩ mô nền kinh tế được thu thập từ World Bank (Ngân hàng Thế giới) và yếu tố bất định chính sách được lấy từ FRED (Dữ liệu Kinh tế củaCục Dự trữ Liên bang).
Đóng góp của đề tài
Tăng trưởng tín dụng là một trong những ưu tiên hàng đầu của Chính phủ và hệ thống ngân hàng Việt Nam trong thời kì kinh tế không ổn định hiện nay Việc nghiên cứu góp phần cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2021 bao gồm:Phân tích và kiểm định các giả thuyết đặt ra về các yếu tố thuộc nội tại ngân hàng(Tăng trưởng vốn huy động, nợ xấu, quy mô ngân hàng, thanh khoản ngân hàng, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu) và các yếu tố vĩ mô nền kinh tế (GDP, lạm phát) Việc thêm vào biến bất định chính sách kinh tế nhằm nghiên cứu tầm ảnh hưởng của việc hoạch định chính sách đối với hoạt động tăng trưởng tín dụng của quốc gia Bên cạnh
5 đó, bài viết bổ sung thêm yếu tố bất định làm đa dạng dòng nghiên cứu tại Việt Nam, đóng góp thêm những kết quả thực tiễn với bộ dữ liệu khác để các nhà quản lý ngân hàng hay các nhà nghiên cứu tiếp theo làm cơ sở để vận dụng.
Từ kết quả nghiên cứu, bài viết cung cấp các hàm ý quản trị cho các NHTM niêm yết tại Việt Nam nhằm kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng, xây dựng một mức tăng trưởng hợp lý Bên cạnh đó, đề xuất gợi ý và khuyến nghị đối vớiNHNN trong công tác quản lý để điều phối dòng tiền lưu thông trong nền kinh tế thông qua tín dụng một cách hiệu quả.
Bố cục của nghiên cứu
Cấu trúc của khóa luận gồm 5 chương:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Chương 1 trình bày tổng quát các vấn đề nghiên cứu bao gồm tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và dữ liệu, đóng góp của đề tài và bố cục của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Khái quát về tăng trưởng tín dụng
2.1.1.1 Khái niệm tăng trưởng tín dụng
Theo Luật các TCTD (2010), “cấp tín dụng là việc thỏa thuận để tổ chức, cá nhân sử dụng một khoản tiền hoặc cam kết cho phép sử dụng một khoản tiền theo nguyên tắc có hoàn trả bằng nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác”.
Có thể nói, tín dụng ngân hàng là quan hệ chuyển nhượng tài sản (vốn) giữa ngân hàng với các chủ thể khác trong nền kinh tế mà ngân hàng giữ vai trò vừa là người đi vay và vừa là người cho vay.
Theo Trần Huy Hoàng (2010), tăng trưởng tín dụng là việc các NHTM sử dụng các chính sách nhằm tăng nguồn vốn huy động, đáp ứng cho việc cấp tín dụng, chiết khấu, đầu tư vào những đối tượng là các tổ chức kinh tế, cá nhân… có nhu cầu vay vốn, từng bước nâng cao lợi nhuận, thị phần và thương hiệu trên thị trường.
Hay tăng trưởng tín dụng được hiểu là sự gia tăng về nhu cầu vay vốn của các cá nhân hay tổ chức, dùng chi tiêu cho tiêu dùng hay các hoạt động đầu tư, sản xuất kinh doanh đối với các doanh nghiệp trong một thời kỳ Khi dòng chảy vốn được cung cấp đầy đủ và nhanh chóng ra thị trường, đáp ứng được nhu cầu tín dụng của các chủ thể trong xã hội đồng nghĩa với dòng chảy kinh tế được diễn ra một cách ổn định Theo Pham và Nguyen (2020) thì tín dụng góp phần quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu vốn của doanh nghiệp, đảm bảo cho quá trình sản xuất diễn ra thường xuyên, liên tục, thúc đẩy nền kinh tế phát triển Ngoài ra, tín dụng là hoạt động chính mang lại nguồn thu nhập chủ yếu trong cơ cấu lợi nhuận của ngân hàng.
2.1.1.2 Đo lường tăng trưởng tín dụng
Tăng trưởng tín dụng là phần trăm tăng dư nợ tín dụng tại một thời điểm so với thời điểm trước đó và thường được đo lường hàng năm Cách đo lường tăng trưởng tín dụng được tính toán bằng công thức sau:
Dư nợ năm t Тốс độ tăng trưởng tín ԁụng =ốс độ tăng trưởng tín ԁụng =ụng = - 1
Sau khi tính toán theo công thức, nếu tốc độ tăng trưởng tín dụng có giá trị dương thì tỷ trọng dư nợ tín dụng của NHTM đang tăng lên, ngược lại, kết quả có giá trị âm phản ánh lượng dư nợ mà NHTM cung cấp ra nền kinh tế đang sụt giảm.
2.1.1.3 Ý nghĩa của tăng trưởng tín dụng
Tín dụng có mối quan hệ mật thiết với tăng trưởng kinh tế, khi tín dụng tăng lên phản ánh bức tranh tổng thể của nền kinh tế, cụ thể:
Tín dụng tăng trưởng cho thấy các chính sách tiền tệ đang hoạt động ổn định, nguồn vốn lưu thông trong nền kinh tế đạt hiệu quả Việc vốn được chu chuyển kịp thời đến những nơi thiếu vốn tạo tiền đề cho các hoạt động sản xuất kinh doanh của các chủ thể trong nền kinh tế Khi hoạt động sử dụng vốn đạt hiệu quả, lợi nhuận tăng lên, đồng nghĩa với khả năng luân chuyển hàng hóa trên thị trường đang được diễn ra liên tục, góp phần vào quá trình phát triển của lực lượng sản xuất trong xã hội.
Cùng với đó, người tiêu dùng có xu hướng đi vay và chi tiêu nhiều hơn làm gia tăng đáng kể lượng cầu về hàng hóa và dịch vụ Trên cơ sở đó, các doanh nghiệp thực hiện thúc đẩy tiêu dùng và xúc tiến tăng gia sản xuất để phục vụ kịp thời các nhu cầu của nền kinh tế Mặt khác, sự gia tăng tiêu dùng và sản xuất sẽ tạo ra thêm nhiều việc làm và dẫn đến sự tăng trưởng của cả thu nhập và lợi nhuận Bên cạnh đó, theo Igan và Pinheiro (2011), tăng trưởng tín dụng cho thấy các cơ hội đầu tư đang diễn ra thuận lợi và hoạt động kinh tế diễn ra mạnh mẽ đẩy giá trị tài sản lên cao, từ đó làm tăng mức độ tín nhiệm của người đi vay và cho phép họ vay nhiều hơn với giá trị tài sản thế chấp cao hơn Do đó, tín dụng có tính chu kỳ thuận lợi và tăng trưởng song song với thu nhập.
2.1.2 Lý thuyết có liên quan
Nghiên cứu tiếp cận các lý thuyết như: Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information Theory), Lý thuyết về lợi thế kinh tế theo quy mô (Economies of Scale) và Lý thuyết tăng trưởng kinh tế của John Maynard Keynes để xác định các yếu tố đặc thù của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM.
2.1.2.1 Lý thuyết thông tin bất cân xứng
Akerlof và cộng sự (1970) cho rằng thông tin bất đối xứng tồn tại khi một bên trong giao dịch kinh tế có nhiều thông tin hơn bên còn lại Đây chính là một vấn đề trong thị trường tài chính đối với lĩnh vực ngân hàng Khi đó, người đi vay có đầy đủ thông tin về tình hình tài chính của mình hơn bên cấp tín dụng là ngân hàng Trong trường hợp đó, nếu xãy ra rủi ro đạo đức, người đi vay sẽ có xu hướng khai báo sai hoặc chỉ cho thấy một phần nào đó về năng lực tài chính của bản thân nhằm đạt được mức cấp tín dụng lớn hơn, bất kể những nổ lực trong công tác thẩm định của bên cấp tín dụng.
Huỳnh Thế Du và cộng sự (2005) nghiên cứu về thông tin bất cân xứng trong hoạt động tín dụng tại Việt Nam cho rằng “Chuẩn đoán không tốt vấn đề thông tin bất cân xứng có thể là nguyên nhân gây ra những trục trặc trong hoạt động tín dụng hệ thống ngân hàng Việt Nam” Trục trặc đó bao gồm cả tỷ lệ nợ xấu khi khách hàng che giấu các thông tin về năng lực tài chính nhằm đạt được mục đích trong khoản vay của họ. Ngân hàng rất dễ gặp tình trạng không đủ khả năng thanh toán cho nguồn vốn tài trợ đầu vào khi các khoản cấp tín dụng trở thành nợ có khả năng mất vốn Các khoản nợ đó sẽ trở thành nợ xấu và cản trở tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.
Bên cạnh đó, để thực hiện các hợp đồng tín dụng, ngân hàng phải thực hiện huy động vốn trong nền kinh tế và nguồn tài trợ chủ yếu đến từ tiền gửi khách hàng Dù không thu hồi được vốn tín dụng đã cấp nhưng vẫn phải trả lãi và gốc đối với các khoản vốn huy động, điều này dẫn đến việc ngân hàng dễ mất khả năng thanh khoản – ngân hàng không đủ khả năng hoàn trả cho các khoản vay của họ Không chỉ hoạt động kinh doanh của bản thân ngân hàng bị ảnh hưởng mà còn gây ra hậu quả xấu đối với nền kinh tế Vì vậy, tác giả cho rằng tỷ lệ nợ xấu, thanh khoản ngân hàng và tăng trưởng vốn huy động có ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng.
2.1.2.2 Lý thuyết về lợi thế kinh tế theo quy mô
Lý thuyết về lợi thế kinh tế theo quy mô được đề xuất bởi nhà kinh tế học Adam Smith (1776) Lý thuyết cho rằng nếu đạt được hiệu quả kinh tế theo quy mô, một quốc gia có thể đạt được tăng trưởng kinh tế Tính kinh tế nhờ quy mô thể hiện lợi thế cạnh tranh và cắt giảm chi phí mà các công ty lớn hơn có được so với các tổ chức nhỏ hơn. Quy mô công ty càng lớn thì càng tiết kiệm được nhiều chi phí Điều này là do lợi nhuận được tái đầu tư vào quá trình sản xuất bởi các công ty có nhiều doanh thu.
Lê Hà Diễm Chi (2022) nghiên cứu về mối quan hệ giữa quy mô và hiệu quả tài chính các ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả sử dụng lý thuyết về lợi thế kinh tế theo quy mô và đưa ra minh chứng rằng: “các ngân hàng lớn có lợi thế về chi phí so với các ngân hàng nhỏ nên có khả năng thu được nhiều lợi nhuận hơn và việc gia tăng quy mô giúp các ngân hàng lớn cải thiện đáng kể lợi nhuận của họ”.
Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tíndụng của ngân hàng
Kết quả nghiên cứu các lý thuyết có liên quan cho thấy tăng trưởng tín dụng của ngân hàng chịu ảnh hưởng của các yếu tố bên trong hoặc bên ngoài như: tăng trưởng vốn huy động, quy mô ngân hàng, nợ xấu, thanh khoản, ROE, tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát và yếu tố bất định chính sách kinh tế Điều này cũng được chỉ ra qua các nghiên cứu như: nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả Tamirisa và Igan (2007), Aydin (2008), Guo và Stepanyan (2011), Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến
(2011), Sharma và Gounder (2012), Shingjergji và Hyseni (2015), Ivanovíc (2016), Singhn và Sharma (2016), Awdeh (2016), Bordo và cộng sự (2016), Danisman và cộng sự (2020), Nguyen và cộng sự (2020), Phan và cộng sự (2020).
2.2.1 Các yếu tố vi mô bên trong ngân hàng
Vốn huy động là giá trị tiền tệ mà các doanh nghiệp hay các tổ chức tín dụng huy động được bằng nhiều hình thức khác nhau trong nền kinh tế với mục đích duy trì hoạt động kinh doanh đối với doanh nghiệp và thực hiện các hoạt động cho vay đối với các tổ chức tín dụng Để có nguồn tiền cho hoạt động tín dụng, một trong những hoạt động chính đem lại nguồn thu cho các ngân hàng là huy động nguồn vốn nhàn rỗi từ dân cư. Khi các ngân hàng đẩy mạnh huy động vốn sẽ góp phần thúc đẩy tăng trưởng tín dụng từ đó làm tăng lợi nhuận của ngân hàng (Phạm Xuân Quỳnh, 2017).
Theo Văn bản hợp nhất số 22/VBNH-NHNN ngày 04/06/2014, nợ xấu là các khoản nợ được phân vào các nhóm 3 (nợ dưới chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn), tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là tỷ lệ đánh giá chất lượng tín dụng của tổ chức tín dụng Đối với ngân hàng, nợ xấu là những khoản tiền cho khách hàng vay mà không thể thu hồi do khách hàng mất khả năng hoàn trả hoặc không có thiện chí chi trả Khi nợ có khả năng mất vốn chiếm tỷ lệ cao ở nhiều ngân hàng sẽ gây ra nhiều lo ngại, ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng do: NHTM bị Ngân hàng Nhà nước hạn chế giao chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng; Lãi suất cho vay nền kinh tế khó giảm; Khách hàng có nợ xấu không tiếp tục được vay vốn ngân hàng (Phạm Thị Kim Ánh, 2019).
Thanh khoản của ngân hàng được xem như khả năng đáp ứng những nhu cầu tức thời về tiền của NHTM như rút tiền gửi và giải ngân các khoản tín dụng đã cam kết, chi trả chi phí hoạt động hay những nhu cầu cần phải thanh toán bằng tiền khác (Đỗ Hoài Linh và Lại Thị Thanh Loan, 2018) Các ngân hàng có thanh khoản dồi dào có thể đáp ứng các nhu cầu rút tiền của khách hàng tại mọi thời điểm, khi ngân hàng có thanh khoản tốt sẽ tạo được uy tín và nhận được niềm tin từ khách hàng, từ đó có thể đẩy mạnh hoạt động huy động vốn và cho vay (Phạm Xuân Quỳnh, 2017).
Quy mô ngân hàng là tổng tài sản có của một ngân hàng, quy mô lớn có thể giúp ngân hàng dễ tiếp cận hơn đối với các đối tượng cần sử dụng vốn trong nền kinh tế Bên cạnh đó, quy mô là tiền đề quyết định đặc trưng danh mục cho vay, ngân hàng có quy mô lớn có khuynh hướng cung cấp dịch vụ ngân hàng bán buôn và ngược lại, ngân hàng có quy mô nhỏ thường hướng đến dịch vụ ngân hàng bán lẻ Như vậy, quy mô càng lớn càng có lợi đối với tỷ lệ sở hữu thị phần tín dụng của ngân hàng.
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) là thước đo thu nhập ròng của một chủ thể kinh doanh chia cho vốn chủ sở hữu của cổ đông ROE đánh giá khả năng sinh lời và mức độ hiệu quả của việc sử dụng vốn để tạo ra lợi nhuận ROE càng cao cho thấy việc chuyển đổi nguồn tài trợ từ vốn chủ sở hữu thành lợi nhuận ngày càng tốt hơn Hoạt động chủ yếu của ngân hàng là cho vay, do đó đa phần vốn chủ sở hữu sẽ được rót vào nguồn vốn tín dụng Vì vậy mà tăng trưởng tín dụng có mối liên hệ với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
2.2.2 Các yếu tố vĩ mô nền kinh tế
Lạm phát được hiểu là tốc độ tăng giá trong một khoảng thời gian nhất định, lạm phát thể hiện mức độ đắt đỏ hơn của tập hợp hàng hóa và/hoặc dịch vụ có liên quan trong một khoảng thời gian nhất định, phổ biến nhất là một năm (Ceyda Oner, 2010).
Ngoài ra, lạm phát còn là sự mất giá của một loại tiền tệ nào đó theo phạm trù kinh tế vĩ mô Lạm phát luôn được chính phủ kiểm soát chặt chẽ nhằm tránh các hậu quả trầm trọng khi nó biến động ngoài dự tính Khi lạm phát tăng phi mã, nó kiềm hãm sự phát triển của một quốc gia, ngân hàng cần thực hiện ổn định lãi suất thực để duy trì thế cân bằng.
Lãi suất thực tế= [(1+ lãi suất danh nghĩa)/ (1+tỷ lệ lạm phát)]-1 Tuy nhiên, để ổn định lãi suất thực, lãi suất trên danh nghĩa của những khoản vay sẽ được điều chỉnh tăng lên khiến người đi vay không đủ khả năng chi trả, gây tác động tiêu cực đến cầu tín dụng và làm giảm tăng trưởng tín dụng thực.
Theo nhà kinh tế học I.Fisher, lãi suất danh nghĩa được đo lường bằng tổng kỳ vọng lạm phát và lãi suất thực Trong dài hạn, lạm phát tăng khiến cho lãi suất danh nghĩa cũng sẽ tăng theo Điều này sẽ gây ảnh hưởng trực tiếp đến các quyết định đầu tư và hoạt động chi tiêu của người dân hay các doanh nghiệp trong một quốc gia.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng chỉ số GDP (Gross Domestic Product) - mang ý nghĩa là tổng sản phẩm trong nước Theo Nghị định 97/2016/NĐ-CP, tổng sản phẩm trong nước là giá trị sản phẩm vật chất và dịch vụ cuối cùng được tạo ra của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định (quý, năm) Sự tăng trưởng GDP phản ánh tổng cầu của nền kinh tế tăng lên, tạo cơ hội cho các doanh nghiệp đẩy mạnh các hoạt động sản xuất kinh doanh Từ đó, các ngân hàng bắt đầu vai trò và chức năng của mình trong việc chu chuyển vốn trong nền kinh tế (Phạm Xuân Quỳnh, 2017).
2.2.3 Yếu tố bất định chính sách kinh tế
Bất định chính sách kinh tế là sự không chắc chắn về các chính sách kinh tế trong tương lai, được đo lường bởi chỉ số EPU (Econimic Policy Uncertainty) Tính bất định là một khái niệm rộng bao gồm tính bất định trong các hiện tượng vĩ mô như tăng trưởng GDP, trong các hiện tượng vi mô như tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp và trong các sự kiện phi kinh tế như chiến tranh hoặc biến đổi khí hậu (Bloom, 2014) Sự không chắc chắn của chính sách kinh tế ảnh hưởng đến các quyết định của các hộ gia đình, doanh nghiệp, các nhà hoạch định chính sách và các trung gian tài chính (Bordo và cộng sự, 2016) Trong những năm gần đây, các cuộc khủng hoảng như cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 và sự bùng phát của đại dịch COVID-19, khiến mức độ bất định trong nền kinh tế tăng cao Người cho vay ngày càng khó phân biệt rủi ro tín dụng trong những thời điểm không chắc chắn (tức là khi EPU cao), dẫn đến suy giảm hoạt động cho vay, đầu tư và kéo theo đó là hoạt động kinh tế bị thu hẹp (Phan và cộng sự,
2021) Theo Mishkin (1999), sự gia tăng tình trạng không chắc chắn có thể bắt nguồn từ suy thoái kinh tế, sự không chắc chắn về chính sách của chính phủ hoặc sự sụp đổ của một tổ chức tài chính hoặc phi tài chính lớn Trong điều kiện bất định như trong các cuộc khủng hoảng hoặc dịch bệnh, dòng tiền của doanh nghiệp thường chịu ảnh hưởng nặng nề Khi nền kinh tế bất định, khả năng doanh nghiệp tiếp cận các nguồn tài trợ bên ngoài càng hạn chế Nguyên nhân đầu tiên là do chi phí sử dụng vốn gia tăng do bên cung cấp vốn thường yêu cầu một phần bù rủi ro cao hơn khi nền kinh tế bất ổn (Nguyễn Ngọc Thụy Vy, 2022); Tiếp đến là sự gia tăng trong tính bất định cũng khiến bên cung cấp vốn đẩy mạnh việc hạn chế tín dụng (Alessandri và Bottero, 2020).
Baker và cộng sự (2016) đã tiến hành xây dựng chỉ số đo lường bất định chính sách kinh tế EPU (Economic Policy Uncertainty – Index) dựa trên tần số đưa tin về các sự kiện kinh tế trên các mặt báo, thực hiện thu thập và khảo lược 12.000 bài báo ngẫu nhiên được rút ra từ các tờ báo lớn tại Mỹ với sự hỗ trợ của nhóm sinh viên của trường Đại học Chicago Được đào tạo bài bản và làm việc dưới sự giám sát của nhóm tác giả, các sinh viên thực hiện đọc và đưa ra kết quả để đánh giá sự bất định chính sách kinh tế theo một bộ quy chuẩn của Baker và cộng sự Chỉ số EPU ban đầu ưu tiên đánh giá cho khối G10 (Bỉ, Canađa, Pháp, Đức, Italia, Nhật Bản, Hà Lan, Thụy Điển, Thụy Sĩ, Anh và Mỹ) và đến nay đã thực hiện đánh giá cho nền kinh tế của 29 quốc gia, trong đó HànQuốc, Ireland và New Zealand là các vùng lãnh thổ vừa được các chuyên gia kinh tế thực hiện đánh giá về sự bất định chính sách kinh tế Dẫu vậy, chỉ số EPU đã bỏ qua phần còn lại của thế giới khi chỉ tập trung đánh giá cho 29 nền kinh tế phát triển trên thế giới Vì vậy, Ahir và cộng sự (2018) đã cho ra đời chỉ số bất định toàn cầu WUI (WorldUncertainty Index) để khắc phục nhược điểm của chỉ số EPU và đánh giá sự bất ổn của toàn bộ các nền kinh tế trên thế giới Do đó, tác giả sử dụng chỉ số WUI làm thước đo chính để đo lường chỉ số bất định chính sách kinh tế của Việt Nam thay cho chỉ sốEPU.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến vấn đề nghiên cứu đã trình bày ở các chương trước góp phần xây dựng mô hình nghiên cứu cũng như triển khai các bước nghiên cứu trong luận văn này Quy trình nghiên cứu sau đây cụ thể hơn:
Bước 1: Khảo lược các nghiên cứu trước từ các quốc gia trên thế giới và khu vực trong nước Việt Nam, tổng hợp các lý thuyết và kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan nhằm xây dựng cơ sở lý thuyết phù hợp với đề tài khóa luận.
Bước 2: Dựa vào cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu xây dựng các biến bên trong mô hình, đưa ra cách đo lường chi tiết và giả thuyết nghiên cứu đối với từng biến.
Bước 3: Thu thập dữ liệu cho nghiên cứu thông qua Fiin Pro, World Bank, FRED và xử lý các số liệu cho phù hợp với mô hình nghiên cứu, sử dụng phương pháp định lượng để kiểm định từng giả thuyết đã được xây dựng cho mô hình.
Bước 4: Kiểm định mô hình thông qua các phương pháp thống kê mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy (OLS, FEM, REM) Thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình ước lượng ( kiểm định White, Hausman) và kiểm định các khuyết tật bên trong mô hình, hiệu chỉnh các khuyết tật thông qua mô hình FGLS.
Bước 5: Dựa trên kết quả hồi quy, phân tích và nhận xét các biến Căn cứ vào kết quả phân tích, rút ra kết luận và gợi ý, khuyến nghị các giải pháp cho các nhà điều hành chính sách và NHTM.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả bao gồm: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị lớn nhất (Max) Kết quả thống kê mô tả dữ liệu của các biến quan sát được trình bày tại bảng 4.1 như sau:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến bên trong mô hình
Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả các biến của 26 NHTM niêm yết tại Việt Nam, thời gian nghiên cứu thực nghiệm từ năm 2014 đến 2021 và với tổng số quan sát là 208, tác giả có phân tích sơ bộ cho từng biến như sau:
Biến CREDIT_GR có giá trị trung bình đạt 0,176, độ lệch chuẩn là 0,101, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng dao động trong khoảng giá trị tối thiểu 0,0093 đến giá trị tối đa là 0,371 Từ kết quả thống kê cho thấy, Ngân hàng thương mại cổ phần Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh có tỷ lệ tăng trưởng tín dụng cao nhất, với mức tăng là 37,1% vào năm 2016 Bên cạnh đó, Ngân hàng thương mại cổ phần Hàng hải Việt Nam có tỷ lệ tăng trưởng thấp nhất là 0,9% vào năm 2015. Đi cùng với tăng trưởng tín dụng là tăng trưởng tiền gửi huy động vì đây là phương thức huy động vốn tối ưu của ngân hàng với chi phí hợp lý Biến DG có giá trị trung bình là
0,157 với độ lệch chuẩn 0,108 Tăng trưởng vốn huy động có sự chênh lệch đáng kể giữa các ngân hàng, khoảng dao động của biến với giá trị nhỏ nhất là - 0,023 và giá trị lớn nhất là 0,392 Trong đó, ngân hàng đạt giá trị tăng trưởng tiền gửi huy động cao nhất là Ngân hàng TMCP Quốc dân với 39,2% năm 2014, trong khi đó giá trị tăng trưởng thấp nhất là Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex, tăng trưởng âm với mức -2,3% vào năm 2021.
Biến NPL với phạm vi dao động từ 0,005 đến 0,034 cho thấy sự phân bố giữa tỷ lệ nợ xấu thấp nhất và cao nhất, giá trị trung bình tương ứng 0.018 với độ lệch chuẩn là 0,008. Nhìn chung, mức độ biến động của tỷ lệ nợ xấu trong khoảng thời gian nghiên cứu là không quá lớn Bên cạnh đó, thanh khoản ngân hàng cũng biến động ổn định, kết quả cho thấy biến LIQ có phạm vi dao dộng với giá trị nhỏ nhất là 0,022 và giá trị lớn nhất là 0,093 Trong đó, tỷ lệ thanh khoản trung bình đạt mức 0,052 với độ lệch chuẩn là 0,02, duy trì thanh khoản ổn định sẽ giúp ngân hàng đủ khả năng đối phó với rủi ro thanh khoản trong quá trình hoạt động. Đối với biến SIZE, giá trị trung bình là 32,639, độ lệch chuẩn 1,094 và dao động trong khoảng giá trị tối thiểu là 30,393 đến giá trị tối đa 35,105 Từ đó cho thấy quy mô của
26 ngân hàng trong vòng 8 năm từ 2014 đến 2021 biến động không quá lớn.
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE chênh lệch rõ rệt trong khoảng giá trị nhỏ nhất là 0,0002 đến giá trị lớn nhất là 0,303, giá trị ROE trung bình đạt 0,109 và độ lệch chuẩn là 0,078 Ngân hàng có tỷ suất sinh lời cao nhất là Ngân hàng Quốc tế VIB, đạt 30,3% vào năm 2021 Ngược lại, Ngân hàng TMCP Quốc Dân có ROE thấp nhất vào năm 2020 với suất sinh lời chỉ 0,02%.
GDP có giá trị trung bình trong 8 năm từ 2014 đến 2021 là 0,059, độ lệch chuẩn 0,018, giá trị dao động trong khoảng giá trị thấp nhất là 0,026 đến giá trị cao nhất là
0,075 Từ kết quả ở bảng 4.1 cho thấy năm 2021 có tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước thấp nhất với 2,6% và năm 2018 đạt tỷ lệ cao nhất với 7,5%.
Lạm phát là yếu tố mà Chính phủ luôn kiểm soát chặt chẽ để ổn định nền kinh tế thị trường Biến INF biến động trong khoảng giá trị nhỏ nhất từ 0,018 đến giá trị lớn nhất là 0,041, giá trị trung bình là 0,032 với độ lệch chuẩn 0,007 Năm 2014 có tỷ lệ lạm phát cao nhất với 4,1% và năm 2021 tỷ lệ lạm phát được kiểm soát ở mức thấp nhất là 1,8%.
Bất định chính sách kinh tế của Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2021 có sự chênh lệch đáng kể Biến WUI có giá trị trung bình đạt 0,057 và độ lệch chuẩn là 0,047, khoảng dao động có giá trị tối thiếu là 0 đến giá trị tối đa là 0,129 Cả năm 2018 và 2019 đều có chỉ số bất định chính sách kinh tế ở mức 0 và mức cao nhất 12,9% là vào năm 2015.
Phân tích hệ số tương quan giữa các biến
Phân tích hệ số tương quan sử dụng để khảo sát mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến Kết quả phân tích tương quan tuyến tính được thể hiện trong Bảng 4.2.
Bảng 4.2 Ma trận tương quan
TÊN BIẾN CREDIT_GR DG NPL SIZE LIQ ROE GDP INF WUI CREDIT_GR 1.0000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Kết quả từ bảng 4.2 được mô tả như sau:
- Biến NPL và INF có tương quan ngược chiều với biến CREDIT_GR.
- Tất cả các biến còn lại có tương quan cùng chiều đến biến CREDIT_GR gồm:
DG, SIZE, LIQ, ROE, GDP và WUI.
Cụ thể, tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ tương quan dương với các biến sau:Tăng trưởng vốn huy động (DG) với hệ số tương quan là 0,4982; Quy mô ngân hàng(SIZE) với hệ số tương quan là 0,1075; Thanh khoản ngân hàng (LIQ) với hệ số tương quan là 0,0113; Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) với hệ số tương quan là 0,2973; Tổng sản phẩm nội địa (GDP) với hệ số tương quan là 0,0913; Bất định chính sách kinh tế (WUI) với hệ số tương quan là 0,0036 Khi hệ số tương quan của các biến lớn hơn 0, tức là giá trị biến CREDIT_GR tăng khi các biến DG, SIZE, LIQ, ROE, GDP, WUI tăng lên và ngược lại.
Các mối tương quan âm với tăng trưởng tín dụng gồm các biến sau: Tỷ lệ nợ xấu (NPL) với hệ số tương quan -0,1413; Lạm phát (INF) với hệ số tương quan là - 0,0510.
Có nghĩa là khi biến NPL và INF tăng lên sẽ làm cho biến CREDIT_GR giảm đi và ngược lại.
Ngoài ra, theo Gujarati và cộng sự (2009), các tác giả cho rằng khi hệ số tương quan của các cặp biến lớn hơn 0,8 sẽ xãy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Kết quả từ bảng 4.2 cho thấy không có cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,8, do đó không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính theo dữ liệu thu thập.
Phân tích kết quả ước lượng
Bảng 4.3 Kết quả ước lượng mô hình
Tên biến Mô hình 1 (OLS)
CREDIT_GR Mô hình 2 (FEM)
CREDIT_GR Mô hình 3 (REM)
Chú thích: * giá trị P < 0.1, ** giá trị P < 0.05, *** giá trị P < 0.01
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Tác giả thống kê kết quả ước lượng của 3 mô hình lần lượt là OLS, FEM và REM tại bảng 4.3, kết quả của cả 2 mô hình OLS và REM đều cho thấy có 5 biến có ý nghĩa thống kê với từng mức ý nghĩa lần lượt là DG (1%), ROE (1%), GDP (1%), INF (1%) và WUI (5%), trong khi đó, mô hình FEM chỉ có 3 biến có ý nghĩa thống kê là DG (1%), GDP (10%) và INF (1%) Về chiều hướng tác động thì cả 3 mô hình đều cho kết quả rằng các biến DG, ROE, GDP, WUI có tác động cùng chiều đến biến CREDIT_GR, các biến NPL, SIZE, LIQ và INF tác động ngược chiều đến CREDIT_GR Nhìn chung, các biến độc lập được đưa vào mô hình đều có tác động đến biến phụ thuộc CREDIT_GR, tuy nhiên, một vài biến không đảm bảo được độ tin cậy như đã nêu trên sẽ không được sử dụng cho kết quả nghiên cứu của tác giả.
Nhằm xác định mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu, tác giả thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình, sau đó xác định lỗi của mô hình được chọn và tiến hành khắc phục các khuyết tật bên trong mô hình đó Tác giả sử dụng kiểm định White để kiểm định sự phù hợp của mô hình OLS và kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM.
4.3.1 Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình
Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển giả định rằng hạng nhiễu trong mô hình hồi quy có phương sai không đổi (phương sai bằng nhau) qua các quan sát Tuy nhiên, nếu giả định phương sai không đổi hoặc phương sai bằng nhau không thỏa mãn, thì mô hình hồi quy Pooled OLS gặp vấn đề phương sai không đồng nhất Khi đó, các ước lượng OLS không còn hiệu quả, các kiểm định t và F dựa trên các giả định chuẩn của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển không thể tin cậy, dẫn đến các kết luận sai lầm về ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy được ước lượng (Gujarati, 2011) Vì vậy, tác giả thực hiện kiểm định White đối với mô hình Pooled OLS để xác định sự phù hợp của mô hình đối với bài nghiên cứu.
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định White
Kiểm định White H0: Phương sai đồng nhất Ha: Phương sai không đồng nhất chi bình phương(42) = 60.06 Giá trị
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Kết quả kiểm định White tại bảng 4.4 cho kết quả: Giá trị P>chi bình phương chi bình phương > 0,05 Vì vậy, mô hình REM là phù hợp với bài nghiên cứu (Chấp nhận H0).
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Hausman
H0: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên (mô hình REM phù hợp) chi bình phương(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 10.00
Giá trị P > chi bình phương = 0.2652
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Như vậy, kết quả ước lượng theo mô hình REM như sau:
CREDIT_GR = 0,424DG - 0,404NPL - 0,006SIZE - 0,361LIQ + 0,415ROE + 1,606GDP
4.3.2 Kiểm định khuyết tật bên trong mô hình
4.3.2.1 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF
Hệ số phóng đại phương sai được tác giả sử dụng để xác định xem một biến có tương quan tuyến tính với phần còn lại của mô hình hay không Khi VIF > 10, mức độ đa cộng tuyến được coi là cao theo quy luật thực nghiệm (Gujarati và cộng sự, 2009) Vào thời điểm đó, các hệ số hồi quy được ước tính với độ chính xác thấp.
Bảng 4.6 Kiểm định đa cộng tuyến
Tên biến Hệ số phóng đại phương sai VIF
Tên biến Hệ số phóng đại phương sai VIF
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy các hệ số phóng đại phương sai của từng biến trong mô hình đều có giá trị không lớn hơn giá trị tham chiếu 10, giá trị trung bình của hệ số VIF là 1,76 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng Do đó, có bằng chứng để kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện trong mẫu dữ liệu nghiên cứu.
4.3.2.2 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Sau khi lựa chọn mô hình REM là mô hình phù hợp nhất với bài nghiên cứu, tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với các hiệu ứng ngẫu nhiên thông qua kiểm định Breusch and Pagan với giả thuyết như sau:
H0: Phương sai sai số không thay đổi/ bằng nhau
H1: Phương sai sai số thay đổi/ không bằng nhau
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định phương sai
Kiểm định nhân tử Lagrange cho các hiệu ứng ngẫu nhiên
Chi bình phương(01) = 1.73 Giá trị P > chi bình phương = 0.0943
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi từ bảng 4.7 cho thấy giá trị P > chi bình phương > 0,05 với giá trị P = 0,0943 (mức ý nghĩa alpha = 5%), do đó có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H1, tác giả kết luận mô hình REM không có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.3.2.3 Kết quả kiểm định tự tương quan (Woodridge test)
Tác giả sử dụng kiểm định Woodridge để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mô hình nghiên cứu Tác giả đưa ra 2 giả thuyết như sau:
H 0 : Không có hiện tượng tự tương quan
H1: Có hiện tượng tự tương quan
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định với giá trị P bằng 0,0451 < 0,05, do đó tác giả kết luận rằng có tồn tại hiện tượng tự tương quan trong bài nghiên cứu.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định tự tương quan
Kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu bảng
H0: không có hiện tượng tự tương quan
F( 1, 25) = 4.448 Giá trị P > giá trị thống kê F = 0.0451
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
4.3.3 Kết quả ước lượng theo phương pháp FGLS
Mô hình REM được lựa chọn là mô hình phù hợp đối với bài nghiên cứu sau khi thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình Tuy nhiên, các kết quả kiểm định khuyết tật cho thấy mô hình nghiên cứu xãy ra hiện tượng tự tương quan, do đó, các ước tính thu được bằng phương pháp hồi quy truyền thống trên dữ liệu bảng sẽ kém tin cậy hơn Để đảm bảo ước lượng tin cậy, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy mô hình bình phương bé nhất tổng quát khả thi FGLS để hiệu chỉnh hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mô hình FGLS
Giá trị P > chi bình phương 0.0000
Chú thích: *giá trị P < 0.1, **giá trị P < 0.05, ***giá trị P < 0.01
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata 17)
Với biến phụ thuộc là CREDIT_GR, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để hiệu chỉnh hiện tượng tự tương quan nhằm đảm bảo ước lượng ổn định và hiệu quả Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy mô hình có ý nghĩa (do giá trị P > chi bình phương = 0.0000, với mức ý nghĩa alpha
= 5%), vì vậy tác giả kết luận rằng mô hình FGLS phù hợp và được sử dụng làm kết quả của nghiên cứu Tương tự như mô hình OLS và REM, mô hình FGLS cho kết quả với 5 biến có ý nghĩa thống kê, trong đó, biến DG, ROE, GDP, INF có mức độ tin cậy đạt 99% và biếnWUI có mức độ tin cậy là 95%, biến NPL, SIZE và LIQ không có ý nghĩa thống kê Về chiều hướng tác động, các biến DG, ROE, GDP, WUI có tác động cùng chiều đếnCREDIT_GR và các biến NPL, SIZE, LIQ, INF tác động ngược chiều đến CREDIT_GR.
