Cạnh tranh đa thị trường tác động đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHẠM ĐĂNG THANH BÌNH CẠNH TRANH ĐA THỊ TRƯỜNG TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Tai Lieu Chat Luong LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Tp Hồ Chí Minh, năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ……………………………… PHẠM ĐĂNG THANH BÌNH CẠNH TRANH ĐA THỊ TRƯỜNG TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số chuyên ngành: 60.34.02.01 LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Người hướng dẫn khoa học: TS TRẦN THẾ SAO Tp Hồ Chí Minh, năm 2019 LỜI CAM ĐOAN *** Tơi xin cam đoan tất nội dung luận văn hồn tồn hình thành phát triển từ quan điểm cá nhân tơi, hướng dẫn khoa học TS Trần Thế Sao Các số liệu kết có luận văn hồn tồn trung thực TP Hồ Chí Minh, năm 2019 LỜI CẢM ƠN *** Trước tiên, xin gửi lời chân thành cám ơn hướng dẫn tận tình TS Trần Thế Sao suốt trình thực luận văn tốt nghiệp Trong trình học nghiên cứu luận văn, Thầy dạy cho nhiều kiến thức kinh nghiệm thực tế Cùng với gợi ý đề tài Thầy hướng dẫn tận tình q trình làm nghiên cứu, luận văn khơng thể hồn thành thiếu tận tâm Thầy Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô Khoa Sau Đại Học – Trường Đại Học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh truyền dạy cho kiến thức chuyên môn quý báu suốt hai năm học trường, xin cám ơn Chị Trần Thị Việt Hà - chủ nhiệm lớp … giúp nhiều việc hồn thành luận văn tốt nghiệp Sau tơi xin gửi lời cám ơn đến tất người thân gia đình, tạo điều kiện tốt cho tơi suốt q trình học hồn thành luận văn tốt nghiệp TP Hồ Chí Minh, năm 2019 Phạm Đăng Thanh Bình TĨM TẮT *** Nghiên cứu nhằm mục đích xem xét cạnh tranh đa thị trường tác động đến hiệu hoạt động 28 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam giai đoạn 2008 – 2017 Dữ liệu thu thập từ báo cáo tài báo cáo thường niên NHTM, Ngân hàng Nhà nước số kinh tế vĩ mô thu thập từ World Bank Thomson Reuters Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy sử dụng cho liệu bảng gồm OLS, FEM, REM System GMM Kết nghiên cứu cho thấy biến Cạnh tranh đa thị trường (MMC), tỷ lệ dư nợ cho vay tài sản (LOANASS), chi phí hoạt động tổng tài sản (Costass), tỷ lệ sở hữu nước ngồi (FB) lạm phát (INF) có tác động ngược chiều đến hiệu hoạt động (ROA) NHTM Bên cạnh đó, nghiên cứu cịn cho thấy hiệu hoạt động kỳ trước (L1.ROA) tỷ lệ vốn chủ sở hữu tài sản (CAPASS) có tác động chiều với hiệu hoạt động (ROA) kỳ Đối với biến vĩ mô, tăng trưởng GDP (GDPGR) có tác động chiều đến hiệu hoạt động, lạm phát có tác động ngược chiều lên hiệu ngân hàng Từ kết nghiên cứu thu được, tác giả đề xuất số khuyến nghị NHTM quan quản lý có liên quan nhằm nâng cao hiệu hoạt động NHTM đảm bảo hoạt động cạnh tranh lành mạnh MỤC LỤC Danh mục từ viết tắt Danh mục bảng Danh mục sơ đồ - biểu đồ CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa đề tài nghiên cứu 1.6 Kết cấu nghiên cứu KẾT LUẬN CHƯƠNG CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Các khái niệm 2.1.1 Ngân hàng Ngân hàng thương mại 2.1.2 Hiệu hoạt động ngân hàng thương mại 10 2.1.3 Cạnh tranh cạnh tranh đa thị trường 11 2.2 Các lý thuyết liên quan 14 2.2.1 Giả thuyết cấu trúc - hành vi - hiệu (SCP) 15 2.2.2 Lý thuyết cấu trúc - hiệu 16 2.2.3 Giả thuyết “nhượng lẫn nhau” (mutual forbearance) 16 2.3 Các nghiên cứu liên quan 17 2.3.1 Các nghiên cứu sử dụng thước đo truyền thống cạnh tranh 17 2.3.2 Các nghiên cứu sử dụng thước đo cạnh cạnh tranh đa thị trường 19 2.4 Khoảng trống nghiên cứu 24 KẾT LUẬN CHƯƠNG 27 CHƯƠNG : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mơ hình nghiên cứu 28 3.2 Xác định biến nghiên cứu giả thuyết nghiên cứu 31 3.3 Quy trình phân tích số liệu kiểm định mơ hình nghiên cứu 36 3.3.1 Phương pháp ước lượng 36 3.3.2 Phương pháp GMM (Generalised Method of Moments) 38 3.3.3 Phân tích số liệu kiểm định liên quan 39 3.3.4 Dữ liệu nghiên cứu……………………………………………………… 43 KẾT LUẬN CHƯƠNG 43 CHƯƠNG : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thống kê mô tả 45 4.2 Phân tích tương quan 46 4.3 Kết nghiên cứu 47 4.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến 47 4.3.2 Kết hồi Kết hồi quy phương pháp OLS, FEM REM 47 4.3.3 Kết hồi quy phương pháp System GMM 55 4.4 Thảo luận kết nghiên cứu 60 KẾT LUẬN CHƯƠNG 66 CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1 Tóm tắt kết nghiên cứu 67 5.2 Các khuyến nghị 68 5.2.1 Khuyến nghị ngân hàng thương mại………………………… 68 5.2.2 Khuyến nghị quan quản lý nhà nước …………………………70 5.3 Những hạn chế hướng nghiên cứu 70 KẾT LUẬN CHƯƠNG .…………………………………………………… 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO & PHỤ LỤC DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Tổng hợp nghiên cứu liên quan 22 Bảng 3.2: Tổng hợp biến nghiên cứu 35 Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến nghiên cứu 45 Bảng 4.2: Ma trận tương quan biến 46 Bảng 4.3: Kiểm định đa cộng tuyến 47 Bảng 4.4: Kết hồi quy phương pháp OLS 48 Bảng 4.5: Kết hồi quy phương pháp FEM 50 Bảng 4.6: Kết hồi quy theo phương pháp REM 51 Bảng 4.7: Bảng tổng hợp kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp 52 Bảng 4.8: Kết hồi quy FEM sau khắc phục khuyết tật mô hình 54 Bảng 4.9: Kết hồi quy phương pháp System GMM ( mơ hình 1) 56 Bảng 4.10: Kết hồi quy phương pháp System GMM ( mơ hình 2) 58 Bảng 4.11: Kết hồi quy phương pháp System GMM kiểm tra quan hệ phi tuyến MMC ROA 59 Bảng 4.12: Tóm tắt kết nghiên cứu 65 DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ 2.1 Các yếu tố ảnh hưởng cạnh tranh ngành…………………………13 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tên đầy đủ tiếng anh Tên đầy đủ tiếng việt FEM Fixed Effects Models Mơ hình ảnh hưởng cố định GMM Generalized method of moments Phương pháp moment bậc cao MMC Multimarket competition Cạnh tranh đa thị trường NHTM Ngân hàng thương mại Phương pháp bình phương nhỏ OLS Ordinary Least Squares REM Random Effects Models Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên ROA Return on Assets Lợi nhuận tổng tài sản ROE Return on Equity Lợi nhuận vốn cổ phần SCP Structure – Conduct - Performance Lý thuyết Cấu trúc – Thực – Hiệu TCTD NH Tổ chức tín dụng Ngân hàng CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài Một câu hỏi thường đặt nhà quản lý có nên thúc đẩy mức độ cạnh tranh thị trường nhiều ngành khác Cho đến nay, nghiên cứu mối quan hệ mức cạnh tranh thị trường hiệu ổn định doanh nghiệp tiến hành, kết nhìn chung chưa đạt thống nhiều tranh cãi Mảng nghiên cứu thực cần nhiều nghiên cứu thực nghiệm lẫn lý thuyết, đặc biệt cần thước đo mới, để đánh giá toàn diện cạnh tranh doanh nghiệp Trong bối cảnh này, gần nghiên cứu quan tâm đến khía cạnh cạnh tranh vốn chưa đề cập nhiều cạnh tranh đa thị trường, đặc biệt lĩnh vực ngân hàng Sự cạnh tranh nhiều thị trường có nhiều ý nghĩa quan trọng ảnh hưởng đến sách hoạt động ngân hàng Trong thập kỷ qua, ngân hàng trọng việc tăng số lượng chi nhánh dẫn đến xu hướng gia tăng đối đầu ngân hàng thị trường (Coccorese Pellechia, 2013 Các xu hướng có tác động đáng kể đến thay đổi mức độ cạnh tranh bình diện chung Các vấn đề liên quan đến cạnh tranh đa thị trường phân tích lý thuyết lẫn nghiên cứu thực nghiệm nhiều thập niên qua phần lớn nghiên cứu thực nước phát triển Theo lý thuyết nhượng lẫn (forbearance hypothesis), công ty hoạt động đa thị trường khơng cạnh tranh với tồn khả với đối thủ thị trường định họ sợ bị trả đũa thị trường khác Điều số lượng thị trường mà doanh nghiệp hoạt động nhiều, hành động trả đũa xảy thị trường xảy Điều Allen, F.,and D.Gale Comparing Financial Systems.Cambridge, MA:MITPress Bain, J S., 1951 Relation of profit rate to industrial concentration: American manufacturing, 1936–40 Quarterly Journal of Economics 65, 293–324 Berger, A N.; DeYoung, R.; Genay, H & Udell, G F 2000 Globalization of Financial Institutions: Evidence from Cross-Border Banking Performance,” Brookings Papers on Economic Activity, 2: 23-158 Bernheim BD, Whinston MD (1990) Multimarket contact and collusive behavior Rand J Econ 21:1–26 doi:10.2307/2555490 Boone, J., 2008 A new way to measure competition Economic Journal 118, 1245– 1261 Boone, J., van der Wiel, H., van Ours, J.C., 2007 How (Not) to Measure Competition CEPR Discussion Papers, n 6275 Brian Akins, Lynn Li, Jeffrey Ng and Tjomme O Rusticus, 2016 Bank Competition and Financial Stability: Evidence from the Financial Crisis Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2016, vol 51, issue 01, 1-28 Busse MR (2000) Multimarket contact and price coordination in the cellular telephone industry J Econ Manage Strategy 9:287–320 doi:10.1162/105864000567873 Busse MR (2000) Multimarket contact and price coordination in the cellular telephone industry J Econ Manage Strategy 9:287–320 doi:10.1162/105864000567873 Chang, S J & Choi, U 1988 Strategy, Structure and Performance of Korean Business Group: A Transactions Cost Approach The Journal of Industrial Economics, Vol 37 (2) : 141- 158 68 Claessens, S., A Demirgỹỗ-Kunt and H Huizinga 2001 How Does Foreign Entry Affect the Domestic Banking Market?” Journal of Banking and Finance 25(5): 891-911 Claessens, S., Laeven, L., 2004 What drives bank competition? Some international evidence part Journal of Money, Credit and Banking 36 (3), 563–584 Clarke, G., R Cull, L D’Amato and A Molinari 2000 “The Effect of Foreign Entry on Argentina’s Domestic Banking Sector.” In: S Claessens and M Jansen, editors Internationalization of Financial Services: Issues and Lessons for Developing Countries Boston, United States: Kluwer Academic Coccorese, P., Pellecchia, A., 2009 Multimarket contact and profitability in banking: evidence from Italy Journal of Financial Services Research 35, 245–271 Coccorese, P., Pellecchia, A., 2013 Multimarket contact, competition and pricing in banking Journal of International Money and Finance, http://dx.doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.06.010 De Bonis R, Ferrando A (2000) The Italian banking structure in the 1990s: testing the multimarket contact hypothesis Economic Notes 29:215–241 De Bonis, R., Ferrando, A., 2000 The Italian banking structure in the 1990: testing the multimarket contact hypothesis Economic Notes 29, 215–241 De Young, R., and D Nolle 1996 “Foreign-Owned Banks in the U.S.: Earning Market Share or Buying It?” Journal of Money, Credit and Banking 28: 622636 Demirgỹỗ-Kunt, A., and H Huizinga 2000 “Determinants of Commercial Bank Interest Margins and Profitability: Some International Evidence.” World Bank Economic Review 13(2): 379-408 69 Edwards CD (1955) Conglomerate bigness as a source of power In: Business concentration and price policy, NBER conference report Princeton University Press, Princeton, pp 331–359 European Central Bank (2010) https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/other/beyondroe howtomeasurebankperformance201009en.pdf Fu WW (2003) Multimarket contact of US newspaper chains: circulation competition and market coordination Inf Econ Policy 15:501–519 doi:10.1016/S0167 -6245(03)00025-8 Fu WW (2003) Multimarket contact of US newspaper chains: circulation competition and market coordination Inf Econ Policy 15:501–519 Fuentelsaz L, Gomez J (2006) Multipoint competition, strategic similarity and entry into geographic markets Strateg Manage Journal 27:477–499 doi:10.1002/ smj.529 Fuentelsaz L, Gomez J (2006) Multipoint competition, strategic similarity and entry into geographic markets.Strateg Manage Journal 27:477–499 doi:10.1002/ smj.529 Fuentelsaz, L., Gómez, J., 2006 Multipoint competition, strategic similarity and entry into geographic markets Strategic Management Journal 27 (5), 477– 499 Gimeno J (2002) The performance effects of unintended and purposive multimarket contact Managerial Decis Econ 23:209–224 doi:10.1002/mde.1062 Gimeno J (2002) The performance effects of unintended and purposive multimarket contact Managerial Decis Econ 23:209–224 doi:10.1002/mde.1062 Goudreau, R E., & Whitehead, D D (1989) FYI Commercial Bank Profitability: Improved In 1988 Economic Review-Federal Reserve Bank of Atlanta, 74(4), 34 70 Hannan, T.H., Berger, A.N.,1991 The rigidity of prices: evidence from the banking industry American Economic Review 81, 938–945 Hasan, I & Hunter, W.C (1996) Efficiency of Japanese Multinational Banks in the United States,” in Andrew H Chen, ed., Research in Finance , Volume 14, Greenwich, CT and London: JAI Press 157-173 Hasan, I & Lozano-Vivas, A 1998 Organizational Form and Expense Preference: A Note Bulletin of Economic Research Hasan, I and Marton, K, “Banking in Transition Economy: Hungarian Evidence,” Journal of Banking and Finance, forthcoming, 2003 Haveman HA, Nonnemaker L (2000) Competition in multiple geographic markets: the impact on growth and market entry Adm Sci Q 45:232–267 Hughes K, Oughton C (1993) Diversification, multimarket contact and profitability Economica 60:203–224 doi:10.2307/2554589 Jackson, W.E., 1992 The price-concentration relationship in banking: a comment Review of Economics and Statistics 74, 373 376 Kobeissi, N (2004), Ownership Structure and Bank Performance: Evidence from the Middle East and North Africa , Long Island University - C.W.Post working papers Koetter, M., Kolari, J.W., Spierdijk, L., 2012 Enjoying the quiet life under deregulation? Evidence from adjusted Lerner indices for U.S banks Review of Economics and Statistics 94, 462–480 Lê Thanh Phương, Harvie, C., Arjomandi, A (2016) Does ownership affect bank performance? An analysis of Vietnamese banks in the post – WTO entry period Proceedings of the 4th Global Business and Finance Research Conference (pp 1-25) Australia: World Business Institute 71 Lee, C.-C., Hsieh, M.-F & Yang, S.-J (2014), 'The relationship between revenue diversification and bank performance: Do financial structures and financial reforms matter?', Japan and the World Economy, 29, 18-35 Lepetit, L., Nys, E., Rous, P & Tarazi, A (2008), 'Bank income structure and risk: An empirical analysis of European banks', Journal of Banking & Finance, 32(8), 1452-1467 Porter, Michael E 1991 Towards Dynamic Theory of Strategy Strategic Management Journal 12: 95–117 Porter, Michael E., and Victor E Millar 1985 How information gives you competitive advantage Harvard Business Review 63: 149–60 Nahm, D & Vu, H (2013) Profit Efficiency and Productivity of Vietnamese Banks: A New Index Approach, Journal of Applied Finance and Banking, 3(1), pp 45-65 Nguyễn Phạm Nhã Trúc, Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016) Các nhân tố ảnh hưởng đến khả sinh lời hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế phát triển, 228, 52 – 59 Omar Masood Muhammad Ashraf (2012) Bank‐specific and macroeconomic profitability determinants of Islamic banks: The case of different countries, Qualitative Research in Financial Markets, 4(2), 255-268 Ongore, V.O Kusa, G.B (2013) Determinants of Financial Performance of Commercial Banks in Kenya International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), 237-252 Pilloff SJ (1999) Multimarket contact in banking Rev Ind Organ 14:163–182 doi:10.1023/A:1007779814751 Rose, P (2004) Commercial bank management, Fifth Edition 72 Scott JT (1982) Multimarket contact and economic performance Rev Econ Stat 64:368–375 doi:10.2307/ 1925934 Singal V (1996) Airline mergers and multimarket contact Managerial Decis Econ 17:559–574 Sorenson TL (2007) Credible collusion in multimarket oligopoly Managerial Decis Econ 28:115–128.doi:10.1002/mde.1314 Spagnolo G (1999) On interdependent supergames: multimarket contact, concavity, and collusion J Econ Theory 89:127–139 doi:10.1006/jeth.1999.2548 Staikouras, C K., & Wood, G E (2011) The determinants of European bank profitability International Business & Economics Research Journal (IBER), 3(6) Thi Canh Nguyen, Dinh Vinh Vo, Van Chien Nguyen , 2015 Risk and Income Diversification in the Vietnamese Banking System Journal of Applied Finance & Banking, vol 5, no 1, 2015, 99-115 ISSN: 1792-6580 (print version), 1792-6599 Trần Việt Dũng (2014) Xác định nhân tố tác động tới khả sinh lời ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Ngân hàng, 16, – 11 Uchendu, O (1995) Monetary policy and the performance of Commercial Banks in Nigeria Central Bank of Nigeria Economic and Financial Review, 33(2), 156-170 Võ Xuân Vinh, Trần Thị Phương Mai (2015) Lợi nhuận rủi ro từ đa dạng hoá thu nhập ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí phát triển kinh tế, 8, 54 – 70 Williams, B (2003) Domestic and international determinants of bank profits: Foreign banks in Australia Journal of Banking & Finance, 27(6), 11851210 73 Phụ lục Danh sách ngân hàng thương mại nghiên cứu mẫu Pvcom 18 SEA ABB 19 TIENPHONG ACB 20 VIET A HD 21 VIETCAP VCB 22 TCB BIDV 23 AGB KIENLONG 24 VP LIENVIET 25 EXIM MB 26 VIB 10 NAM A 27 CTG 11 NAVI 28 MSB 12 ORIENT 13 PGB 14 SHB 15 SGB 16 SCB 17 SACOM 74 75 Phụ lục kết nghiên cứu Bảng 4.1 su roa nim mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ roa | 300 1.210078 1.077709 -5.99291 5.95185 nim | 299 7.486197 7.304643 -.89813 70.1387 mmc | 274 13.11288 6.664666 30.14815 size | 301 17.17532 1.296054 13.01154 19.55695 loanass | 301 5016697 1442701 113904 9927932 -+ capass | 301 1389184 0979083 0290511 6607543 costass | 299 013117 0109399 00007 0797039 gdpgr | 307 6.080552 6388589 5.247367 7.129505 inf | 307 9.91549 6.373538 8786037 23.11632 fb | 274 0614599 0817511 Bảng 4.2 pwcorr roa nim mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb,star(.1) | roa nim mmc size loanass capass costass -+ roa | 1.0000 nim | 0.5175* 1.0000 mmc | -0.3646* -0.1098* 1.0000 size | -0.4790* -0.4703* 0.7613* 1.0000 loanass | 0.1538* 0.6152* 0.1299* -0.2506* 1.0000 capass | 0.5424* 0.4664* -0.4484* -0.7120* 0.1614* 1.0000 costass | -0.0829 0.0718 0.0457 -0.0278 0.0184 0.2109* 1.0000 gdpgr | 0.1993* 0.0748 -0.1090* -0.2110* 0.0290 0.0045 -0.1517* inf | 0.1445* 0.0022 -0.2655* -0.2121* -0.0997* 0.1514* 0.0161 fb | -0.1869* -0.2229* 0.3282* 0.4273* -0.1443* -0.2886* 0.0160 | gdpgr inf fb -+ gdpgr | 1.0000 inf | -0.1843* 1.0000 fb | -0.0301 -0.0345 1.0000 Bảng 4.3 Variable | VIF 1/VIF -+ -size | 5.14 0.194470 mmc | 2.99 0.334133 capass | 2.38 0.420836 fb | 1.26 0.795405 loanass | 1.22 0.818026 inf | 1.15 0.871573 gdpgr | 1.12 0.894527 costass | 1.11 0.903810 -+ -Mean VIF | 2.05 Bảng 4.4 reg roa mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb Source | SS df MS Number of obs = 268 76 -+ -Model | 113.873593 14.2341991 Residual | 186.736755 259 720991333 -+ -Total | 300.610348 267 1.12588145 F(8, 259) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = 19.74 0.0000 0.3788 0.3596 84911 -roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -mmc | -.0212546 013451 -1.58 0.115 -.0477418 0052325 size | 07732 0979753 0.79 0.431 -.1156095 2702495 loanass | 4121975 4287238 0.96 0.337 -.4320307 1.256426 capass | 6.060132 8128411 7.46 0.000 4.459513 7.660751 costass | -18.01096 4.902642 -3.67 0.000 -27.66508 -8.356847 gdpgr | 3279643 0885003 3.71 0.000 1536925 5022361 inf | 0152594 0088269 1.73 0.085 -.0021222 032641 fb | 0190768 7088697 0.03 0.979 -1.376805 1.414959 _cons | -2.792223 1.930913 -1.45 0.149 -6.59451 1.010065 Bảng 4.5 xtreg roa mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.4256 between = 0.3495 overall = 0.3123 corr(u_i, Xb) = -0.4380 = = 268 36 = avg = max = 7.4 10 = = 20.75 0.0000 F(8,224) Prob > F -roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -mmc | -.0802804 017709 -4.53 0.000 -.1151779 -.0453828 size | 1074335 1377471 0.78 0.436 -.1640124 3788795 loanass | -.5173132 5943078 -0.87 0.385 -1.688463 6538363 capass | 6.036571 1.019753 5.92 0.000 4.027035 8.046107 costass | -18.86085 5.795933 -3.25 0.001 -30.28238 -7.439321 gdpgr | 1853774 0813308 2.28 0.024 0251061 3456487 inf | -.002917 008233 -0.35 0.723 -.0191411 013307 fb | -.0485695 1.399018 -0.03 0.972 -2.805489 2.70835 _cons | -1.021058 2.598958 -0.39 0.695 -6.142592 4.100476 -+ -sigma_u | 65293338 sigma_e | 7339074 rho | 44181097 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(35, 224) = 3.51 Prob > F = 0.0000 Bảng 4.6 xtreg roa mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb,re Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.3950 between = 0.4770 overall = 0.3671 corr(u_i, X) = (assumed) Wald chi2(8) Prob > chi2 = = 268 36 = avg = max = 7.4 10 = = 162.16 0.0000 -roa | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ 77 mmc | -.0392158 014664 -2.67 0.007 -.0679567 -.0104749 size | 0606651 1097546 0.55 0.580 -.15445 2757801 loanass | 1176328 4766091 0.25 0.805 -.8165039 1.05177 capass | 5.694877 8491938 6.71 0.000 4.030488 7.359266 costass | -17.8422 5.009708 -3.56 0.000 -27.66105 -8.023355 gdpgr | 277633 083008 3.34 0.001 1149404 4403256 inf | 0092022 0083162 1.11 0.268 -.0070973 0255018 fb | 2242778 8668405 0.26 0.796 -1.474698 1.923254 _cons | -1.74667 2.119327 -0.82 0.410 -5.900476 2.407135 -+ -sigma_u | 28001335 sigma_e | 7339074 rho | 1270729 (fraction of variance due to u_i) Bảng 4.7 Kiểm định Hausman hausman fe re Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E -+ -mmc | -.0802804 -.0392158 -.0410646 0099286 size | 1074335 0606651 0467685 0832357 loanass | -.5173132 1176328 -.634946 3550289 capass | 6.036571 5.694877 3416939 5645932 costass | -18.86085 -17.8422 -1.018649 2.914733 gdpgr | 1853774 277633 -.0922556 inf | -.002917 0092022 -.0121193 fb | -.0485695 2242778 -.2728473 1.098106 -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(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 55.93 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Kiểm định phương sai thay đổi tự tương quan xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (36) = Prob>chi2 = 7.5e+30 0.0000 xtserial roa mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 34) = 20.757 Prob > F = 0.0001 Bảng 4.8 78 xtreg roa mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb,fe cluster(id) Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 268 36 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.4 10 within = 0.4256 between = 0.3495 overall = 0.3123 corr(u_i, Xb) = -0.4380 F(8,35) Prob > F = = 81.99 0.0000 (Std Err adjusted for 36 clusters in id) -| Robust roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -mmc | -.0802804 0244727 -3.28 0.002 -.1299626 -.0305981 size | 1074335 1602054 0.67 0.507 -.2178007 4326677 loanass | -.5173132 7272821 -0.71 0.482 -1.993774 9591479 capass | 6.036571 1.256876 4.80 0.000 3.484977 8.588165 costass | -18.86085 17.99213 -1.05 0.302 -55.38681 17.66511 gdpgr | 1853774 0708533 2.62 0.013 0415376 3292173 inf | -.002917 0100868 -0.29 0.774 -.0233944 0175603 fb | -.0485695 5322539 -0.09 0.928 -1.129102 1.031963 _cons | -1.021058 2.466967 -0.41 0.681 -6.029267 3.987151 -+ -sigma_u | 65293338 sigma_e | 7339074 rho | 44181097 (fraction of variance due to u_i) Bảng 4.9 xtabond2 roa l.roa mmc size loanass capass costass gdpgr inf fb,gmm(l.roa,lag(1 )) iv(gdpgr inf) twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM -Group variable: id Number of obs = 243 Time variable : year Number of groups = 36 Number of instruments = 47 Obs per group: = F(9, 35) = 627.26 avg = 6.75 Prob > F = 0.000 max = -roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -roa | L1 | 2144687 0132843 16.14 0.000 1875002 2414371 | mmc | -.0552782 0078115 -7.08 0.000 -.0711364 -.0394201 size | -.0671858 0451552 -1.49 0.146 -.1588557 0244842 loanass | -2.893441 3220666 -8.98 0.000 -3.547271 -2.239611 capass | 4.017137 5751101 6.98 0.000 2.849601 5.184672 costass | -22.71228 2.016071 -11.27 0.000 -26.80512 -18.61943 gdpgr | 1041321 0107253 9.71 0.000 0823586 1259057 inf | -.0188776 0025997 -7.26 0.000 -.0241552 -.0135999 fb | -2.367006 5042962 -4.69 0.000 -3.390782 -1.34323 _cons | 3.626828 7896772 4.59 0.000 2.023698 5.229958 -Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(gdpgr inf) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/9).L.roa Instruments for levels equation Standard 79 gdpgr inf _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.L.roa -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.20 Pr > z = 0.028 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.64 Pr > z = 0.520 -Sargan test of overid restrictions: chi2(37) = 42.87 Prob > chi2 = 0.234 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(37) = 26.06 Prob > chi2 = 0.911 (Robust, but weakened by many instruments.) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(29) = 29.36 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(8) = -3.30 Prob > iv(gdpgr inf) Hansen test excluding group: chi2(35) = 29.12 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(2) = -3.07 Prob > chi2 = chi2 = 0.447 1.000 chi2 = chi2 = 0.747 1.000 Bảng 4.10 xtabond2 roa l.roa mmc mmc_large size loanass capass costass gdpgr inf fb,gmm(l.roa,lag(1 )) iv(gdpgr inf) > twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM -Group variable: id Number of obs = 243 Time variable : year Number of groups = 36 Number of instruments = 47 Obs per group: = F(10, 35) = 1424.50 avg = 6.75 Prob > F = 0.000 max = -roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -roa | L1 | 2289486 0127367 17.98 0.000 2030917 2548055 | mmc | -.0887707 0115807 -7.67 0.000 -.1122809 -.0652606 mmc_large | 0368879 0127431 2.89 0.006 0110181 0627577 size | -.0530146 0516364 -1.03 0.312 -.1578421 0518129 loanass | -2.123947 2409574 -8.81 0.000 -2.613116 -1.634777 capass | 4.41901 8112944 5.45 0.000 2.771995 6.066025 costass | -20.39043 1.909883 -10.68 0.000 -24.26769 -16.51316 gdpgr | 1065989 0099702 10.69 0.000 0863584 1268394 inf | -.0233626 0031319 -7.46 0.000 -.0297207 -.0170045 fb | -.8377854 6354736 -1.32 0.196 -2.127865 4522947 _cons | 2.968387 8784498 3.38 0.002 1.18504 4.751735 -Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(gdpgr inf) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/9).L.roa Instruments for levels equation Standard gdpgr inf _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.L.roa -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.27 Pr > z = 0.023 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.73 Pr > z = 0.464 80 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(36) = 39.41 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(36) = 27.13 weakened by many instruments.) Prob > chi2 = 0.320 Prob > chi2 = 0.857 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(28) = 26.00 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(8) = 1.13 Prob > iv(gdpgr inf) Hansen test excluding group: chi2(34) = 30.61 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(2) = -3.48 Prob > chi2 = chi2 = 0.573 0.997 chi2 = chi2 = 0.635 1.000 Bảng 4.11 xtabond2 roa l.roa mmc mmc2 size loanass capass costass gdpgr inf fb,gmm(l.roa,lag(1 )) iv(gdpgr inf) twost > ep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM -Group variable: id Number of obs = 243 Time variable : year Number of groups = 36 Number of instruments = 47 Obs per group: = F(10, 35) = 1065.03 avg = 6.75 Prob > F = 0.000 max = -roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -roa | L1 | 2217482 0123002 18.03 0.000 1967774 246719 | mmc | -.2651411 0362197 -7.32 0.000 -.338671 -.1916112 mmc2 | 0059234 0009932 5.96 0.000 003907 0079398 size | 0953958 0536757 1.78 0.084 -.0135716 2043632 loanass | -2.759539 2718827 -10.15 0.000 -3.31149 -2.207588 capass | 3.364582 714168 4.71 0.000 1.914744 4.81442 costass | -23.68789 1.859221 -12.74 0.000 -27.46231 -19.91347 gdpgr | 0431739 0151637 2.85 0.007 0123899 0739579 inf | -.0119317 0033689 -3.54 0.001 -.0187708 -.0050925 fb | -3.832963 6080317 -6.30 0.000 -5.067333 -2.598593 _cons | 2.732516 7891171 3.46 0.001 1.130524 4.334509 -Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(gdpgr inf) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/9).L.roa Instruments for levels equation Standard gdpgr inf _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.L.roa -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.17 Pr > z = 0.030 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.49 Pr > z = 0.627 -Sargan test of overid restrictions: chi2(36) = 38.85 Prob > chi2 = 0.343 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(36) = 25.97 Prob > chi2 = 0.891 (Robust, but weakened by many instruments.) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(28) = 24.77 Prob > chi2 = 0.640 81 Difference (null H = exogenous): chi2(8) iv(gdpgr inf) Hansen test excluding group: chi2(34) Difference (null H = exogenous): chi2(2) = 1.19 Prob > chi2 = 0.997 = = 26.98 -1.01 Prob > chi2 = Prob > chi2 = 0.798 1.000 82