Tác động rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng việt nam trong giai đoạn từ 2006 đến 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGÔ THỊ NHƯ Ý TÁC ĐỘNG RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI TẠI CÁC NGÂN HÀNG VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN TỪ 2006 ĐẾN 2016 Tai Lieu Chat Luong LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NGƠ THỊ NHƯ Ý TÁC ĐỘNG RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI TẠI CÁC NGÂN HÀNG VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN TỪ 2006 ĐẾN 2016 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 Phạm Hà Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn “TÁC ĐỘNG RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI TẠI CÁC NGÂN HÀNG VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN TỪ 2006 ĐẾN 2016” nghiên cứu tơi Ngoại trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan tồn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Khơng có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà khơng trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học sở đào tạo khác TP HCM, ngày…tháng … năm 2018 Tác giả i LỜI CẢM ƠN Luận văn hoàn thành Trường Đại học Mở TP HCM Trong trình làm luận văn tơi nhận nhiều giúp đỡ để hoàn tất luận văn Trước tiên xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô/thầy tận tình hướng dẫn, truyền đạt kiến thức, kinh nghiệm cho tơi suốt q trình thực luận văn tốt nghiệp Xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô Khoa Đào tạo Sau Đại Học Trường Đại học Mở TP HCM, người truyền đạt kiến thức quý báu cho thời gian học cao học vừa qua Sau xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn học viên động viên, giúp đỡ tơi q trình làm luận luận văn TP HCM, ngày…tháng … năm 2019 Tác giả ii TÓM TẮT Nghiên cứu thực với mục tiêu trọng tâm là: (1) đánh giá tác động khoản nợ xấu đến lợi nhuận NHTM Việt Nam, (2) Đề xuất khuyến nghị, giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng để nâng cao hiệu hoạt động kinh doanh NHTM Việt Nam Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng Nghiên cứu định lượng thực thơng qua phân tích liệu 17 NHTMCP Việt Nam, sử dụng phân tích hồi quy thơng qua phần mềm STATA 12 với số lượng mẫu 187 Kết khảo sát cho thấy lợi nhuận ngân hàng thương mại đại diện ROA, ROE chịu tác động yếu tố RRTD Trong đó, với biến phụ thuộc ROA biến Nợ xấu, Tỷ lệ an tồn vốn, Quy mơ ngân hàng có ý nghĩa mức α = 1% Với biến phụ thuộc ROE biến Nợ xấu, Hệ số rủi ro tín dụng, Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng, Tỷ lệ an tồn vốn, Quy mơ ngân hàng, Tốc độ tăng trưởng, Thất nghiệp có ý nghĩa mức α = 10% Trong mơ hình hồi quy, tỷ trọng ảnh hưởng NPLR cao (hệ số = 0.1473667 với biến phụ thuộc ROA tỷ trọng ảnh hưởng LLPR cao (hệ số = -2.115662) với biến phụ thuộc ROE: Điều cho thấy, biến có ảnh hưởng đến Lợi nhuận NHTM yếu tố Nợ xấu, Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụngcó độ nhạy cao Giá trị Kiểm định Wald 153.58 212.14với mức ý nghĩa 0.0000 hoàn toàn đủ giá trị tin cậy chấp nhận điều kiện kinh doanh tiền tệ Việt Nam Kết nghiên cứu cho NHTM có nhìn rõ nét vấn đề tác động khoản nợ xấu đến lợi nhuận NHTMCP Việt Nam Từ đó, định hướng việc hạn chế rủi ro tín dụng để nâng cao hiệu hoạt động kinh doanh NHTM Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu cịn đóng góp thêm tài liệu khoa học cho sinh viên nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực ngân hàng, góp phần sở lý luận cho nghiên cứu lĩnh vực iii ABSTRACT This study is conducted with two main objectives: (1) assessing the impact of bad debts on the profitability of commercial banks in Vietnam, (2) Proposing recommendations and limited solutions credit risk to improve business performance of commercial banks in Vietnam Research using quantitative methods Quantitative research was conducted through data analysis of 17 Vietnamese commercial banks, using regression analysis through STATA 12 software with a sample number of 187 Survey results show that the profits of banks Commercially represented by ROA, ROE is influenced by RRTD factors In particular, with the ROA dependent variable, the Bad Debt variable, Capital adequacy ratio, and Bank size are significant at α = 1% With the ROE dependent variable, the NPLs, Credit Risk Coefficient, Credit Risk Proportion, Capital Adequacy Ratio, Bank Size, Growth Rate, and Unemployment are at α level = 10% In the regression model, the influence ratio of NPLR is the highest (coefficient = -0.1473667 with ROA dependent variable and LLPR's influence ratio is the highest (coefficient = -2.115662) with dependent variable ROE: Article This shows that among the variables affecting the profit of commercial banks, the bad debt factor, the credit risk provision ratio has the highest sensitivity Values of Wald Test are 153.58 and 212.14, respectively, with significance equal to 0.0000, which is sufficiently reliable and acceptable in the conditions of currency trading in Vietnam The results of this study give commercial banks a clearer view on the impact of bad debts on the profitability of commercial banks in Vietnam From there, it is possible to orient the restriction on credit risk to improve the business performance of commercial banks in Vietnam In addition, the study also contributes a scientific document to research students related to the banking sector, contributing a theoretical basis for further research in this field iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii MỤC LỤC v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC BẢNG ix Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI .1 1.1 Lý nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu .3 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Ý nghĩa nghiên cứu 1.7 Kết cấu luận văn .5 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .7 2.1 Cơ sở lý thuyết vềrủi ro tín dụng .7 2.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng .7 2.1.2 Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng 2.1.3 Các tiêu để đo lường RRTD 2.2 Tỷ suất sinh lời NHTM 10 2.2.1 Khái niệm 10 2.2.2 Đo lường tỷ suất sinh lời 11 v 2.3 Tác động rủi ro tín dụng đến khả sinh lời Ngân hàng Thương mại 13 2.4 Lý thuyết thông tin bất cân xứng 15 2.5 Một số nghiên cứu trước 16 2.6 Tóm tắt chương 22 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23 3.1 Xây dựng mơ hình nghiên cứu 23 3.2 Thu thập liệu nghiên cứu 31 3.3 Phương pháp nghiên cứu 31 3.3.1 Xử lý liệu nghiên cứu 31 3.3.2 Phương pháp ước lượng hồi quy 32 3.3.2.1 Phương pháp ước lượng hồi quy Pool Regression (OLS cho liệu bảng) 32 3.3.2.2 Phương pháp ước lượng hồi quy Fixed Effect Method (FEM) 33 3.3.2.3 Phương pháp ước lượng hồi quy Random Effect Method (REM) 33 3.3.3 Các kiểm định để lựa chọn mô hình 34 3.3.3.1 Kiểm định nhân tử Lagrange Breusch-Pagan cho việc lựa chọn OLS REM 34 3.3.3.2 Kiểm định Hausman Test cho việc lựa chon REM FEM 34 3.3.4 Kiểm định độ phù hợp mơ hình hồi quy lựa chọn 34 3.3.5 Trình tự thực nghiên cứu định lượng 35 3.4 Tóm tắt chương 36 vi Chương 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ TRÌNH BÀY KẾT QUẢ 37 4.1 Phân tích thống kê mơ tả biến mơ hình 37 4.2 Ma trận hệ số tương quan biến 39 4.3 Kiểm tra đa cộng tuyến theo hệ số VIF 41 4.4 Kết hồi quy mơ hình nghiên cứu 42 4.5 Thảo luận kết 45 4.6 Tóm tắt chương 48 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 49 5.1 Kết luận 49 5.2 Kiến nghị hạn chế rủi ro tín dụng nâng cao tỷ suất sinh lời NHTM 50 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu 55 5.3.1 Hạn chế 55 5.3.2 Hướng nghiên cứu 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 PHỤ LỤC ĐỊNH LƯỢNG 64 vii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải AGE Tuổi đời hoạt động CAR Tỷ lệ an tồn vốn EXR Tỷ giá hối đối INF Lạm phát INR Lãi suất danh nghĩa GGDP Tốc độ tăng trưởng LAR Hệ số rủi ro tín dụng LLPR Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng NH Ngân hàng NHTM Ngân hàng thương mại NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần NHNN Ngân hàng Nhà nước NPLR Nợ xấu ROA Lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản ROE Lợi nhuận sau thuế /vốn chủ sở hữu SIZE Quy mô ngân hàng UNR Thất nghiệp viii PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 1: Thống kê mô tả biến mơ hình Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ -roa | 187 0128289 008822 001 055 roe | 187 1267888 0792626 001 445 npl | 187 0205332 0142563 001 076 lar | 187 5024096 2207226 0608 7995 llpr | 187 0116064 001 037 0069814 -+ -car | 187 1157326 0965157 001 size | 187 17.51451 1.741671 11.859 age | 187 1.317162 ggdp | inr | 1656184 187 6.235668 7387246 187 9.820909 3404 1.7709 5.25 2.180915 6.5 20.562 7.55 13.46 -+ -exr | 187 -1.676027 4488114 -2.4274 -1.1995 unr | 187 2.206364 2630806 inf | 187 9.28 6.043529 1.8 63 2.6 23.12 2: Bảng ma trận tương quan | roa roe npl lar llpr car size -+ roa | 1.0000 roe | 0.4511 1.0000 npl | -0.2093 -0.4618 1.0000 lar | 0.0602 -0.2518 0.3162 1.0000 72 llpr | -0.2934 -0.0703 0.1752 -0.1383 1.0000 car | 0.4940 0.2128 -0.0462 0.2600 -0.1061 1.0000 size | -0.4110 0.2280 -0.1177 -0.2727 0.5859 -0.3259 1.0000 age | -0.2694 0.0514 -0.0415 -0.2621 0.7068 -0.1039 0.6559 ggdp | 0.2723 0.2571 -0.1603 0.0332 -0.3373 0.2104 -0.3672 inr | 0.0796 0.1408 -0.1706 -0.0991 0.0542 -0.0371 0.0377 exr | -0.1195 -0.0519 0.0018 -0.0207 0.2100 -0.0788 0.2940 unr | 0.2500 0.2883 -0.3121 -0.1062 -0.1902 0.1596 -0.1246 inf | 0.0988 0.1322 -0.1603 -0.0570 -0.0451 -0.0233 -0.0895 | age ggdp inr exr unr inf -+ -age | 1.0000 ggdp | -0.2350 1.0000 inr | -0.0572 -0.4184 1.0000 exr | 0.1795 -0.5059 0.5806 1.0000 unr | -0.1481 0.1697 0.1371 0.3100 1.0000 inf | -0.1290 -0.1997 0.8797 0.3370 0.0614 1.0000 3: Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai VIF Biến phụ thuộc ROA Variable | VIF 1/VIF -+ -age | 2.59 0.385584 llpr | 2.42 0.412526 size | 2.39 0.419248 exr | 1.82 0.550585 73 ggdp | 1.72 0.582802 unr | 1.55 0.646515 npl | 1.40 0.711908 lar | 1.32 0.759714 car | 1.28 0.782203 -+ -Mean VIF | 1.83 Biến phụ thuộc ROE Variable | VIF 1/VIF -+ -age | 2.59 0.385584 llpr | 2.42 0.412526 size | 2.39 0.419248 exr | 1.82 0.550585 ggdp | 1.72 0.582802 unr | 1.55 0.646515 npl | 1.40 0.711908 lar | 1.32 0.759714 car | 1.28 0.782203 -+ -Mean VIF | 1.83 74 Lựa chọn phương pháp ước lượng  Hồi quy theo phương pháp ước lượng pols Source | SS df MS Number of obs = -+ -Model | 005483814 F( 9, 177) = 11.99 000609313 Prob > F Residual | 00899221 177 000050803 -+ 187 R-squared = 0.0000 = 0.3788 Adj R-squared = 0.3472 Total | 014476024 186 000077828 Root MSE = 00713 -roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -npl | -.1032042 0434481 -2.38 0.019 -.1889471 -.0174613 lar | -.0026538 0027166 -.0080148 0027072 -0.98 0.330 llpr | -.0217048 1165533 -0.19 0.852 car | 0359986 0061225 size | -.00125 0004634 age | -.0029915 0050819 ggdp | 0004252 0009267 5.88 0.000 -2.70 0.008 -.2517178 023916 0480812 -.0021645 -.0003354 -0.59 0.557 -.0130203 0070374 -.0014036 002254 exr | -.0002168 0015693 -0.14 0.890 -.0033138 0028802 unr | 0027862 0024707 1.13 0.261 007662 _cons | 0290375 0122758 0.46 0.647 2083082 2.37 0.019 -.0020895 0048118 0532632 75 Source | SS df MS Number of obs = -+ -Model | 523762506 F( 9, 177) = 15.98 058195834 Prob > F Residual | 644793399 177 003642901 -+ 187 R-squared = 0.0000 = 0.4482 Adj R-squared = 0.4202 Total | 1.1685559 186 006282559 Root MSE = 06036 -roe | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -npl | -1.310441 3679151 -3.56 0.000 -2.036505 -.5843759 lar | -.0571606 0230036 -.1025572 -.011764 -2.48 0.014 llpr | -1.148414 9869651 -1.16 0.246 -3.096147 car | 2611051 0518453 5.04 0.000 1587906 3634196 size | 0252817 0039243 6.44 0.000 0175372 0330262 age | -.0815669 0430327 -1.90 0.060 -.1664901 ggdp | 0236803 0078474 3.02 0.003 0081939 7993197 0033564 0391668 exr | -.0139152 013289 -1.05 0.296 -.0401404 01231 unr | 0478483 0209213 2.29 0.023 006561 0891356 _cons | -.4463913 1039504 -4.29 0.000 -.651533 -.2412495 76  Hồi quy theo phương pháp ước lượng REM Random-effects GLS regression Number of obs = 187 Group variable: year Number of groups = 11 R-sq: within = 0.2742 Obs per group: = 17 between = 0.7610 avg = overall = 0.3776 max = Wald chi2(9) corr(u_i, X) = (assumed) = 17.0 17 84.76 Prob > chi2 = 0.0000 -roa | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -npl | -.0830855 0439272 -1.89 0.059 -.1691812 0030101 lar | -.0025014 0026899 -.0077735 0027706 -0.93 0.352 llpr | -.0189177 1160722 -0.16 0.871 -.2464149 car | 0352725 0060183 0234767 0470682 5.86 0.000 2085796 size | -.0013139 0004772 -2.75 0.006 -.0022493 -.0003786 age | -.0019764 005053 ggdp | 0004675 0013287 -0.39 0.696 0.35 0.725 -.0118801 -.0021367 0079273 0030718 exr | -.0002816 0022976 -0.12 0.902 -.0047848 0042217 unr | 0032526 0035476 0.92 0.359 0102058 _cons | 0269815 0146706 1.84 0.066 -.0037006 -.0017723 0557352 -+ -sigma_u | 00198728 sigma_e | 00698835 rho | 07481656 (fraction of variance due to u_i) 77 Random-effects GLS regression Number of obs = 187 Group variable: year Number of groups = 11 R-sq: within = 0.4910 Obs per group: = 17 between = 0.2854 avg = overall = 0.4146 max = Wald chi2(9) corr(u_i, X) = (assumed) 17.0 17 = 158.05 Prob > chi2 = 0.0000 -roe | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -npl | -.6304709 3403008 -1.85 0.064 -1.297448 0365066 lar | -.0340891 0206302 -1.65 0.098 -.0745236 0063454 llpr | -2.34027 8924457 -2.62 0.009 -4.089432 -.5911089 car | 2714535 0459131 5.91 0.000 1814656 3614415 size | 0341051 0037325 9.14 0.000 0267895 0414206 age | -.0303893 038835 -0.78 0.434 ggdp | 0336864 0144042 2.34 0.019 -.1065044 0457258 0054546 0619182 exr | -.0177266 0262234 -0.68 0.499 -.0691235 0336703 unr | 0640799 0404936 1.58 0.114 1434458 _cons | -.7858505 1404074 -5.60 0.000 -.0152861 -1.061044 -.510657 -+ -sigma_u | 02715795 sigma_e | 05154452 rho | 21728611 (fraction of variance due to u_i) 78  Hồi quy theo phương pháp ước lượng FEM Fixed-effects (within) regression Number of obs = 187 Group variable: year Number of groups = 11 R-sq: within = 0.2751 Obs per group: = 17 between = 0.7189 avg = overall = 0.3658 17.0 max = F(7,169) corr(u_i, Xb) = 0.1678 = 17 9.16 Prob > F = 0.0000 -roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -npl | -.0657689 0457071 -1.44 0.152 -.1559993 0244615 lar | -.0023384 0027582 -.0077834 0031065 -0.85 0.398 llpr | -.0190947 1192469 -0.16 0.873 car | 0347022 0060717 5.72 0.000 -.2545001 022716 2163107 0466884 size | -.0013453 0005051 -2.66 0.008 -.0023424 -.0003483 age | -.001081 0051997 -0.21 0.836 -.0113458 0091839 ggdp | 0006323 0037717 0.17 0.867 -.0068135 008078 exr | -.0196723.0144872-1.36 0.174-.0480667.0087222 unr | -.0000163 2.57e-06 _cons | 0255941 -6.34 0.000 1.27 0.204 -.0000213 -.0000113 -.0179217 0831289 -+ -sigma_u | 00236934 sigma_e | 00698835 rho | 10309817 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(10, 169) = 1.67 Prob > F = 0.0919 79 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 187 Group variable: year Number of groups = 11 R-sq: within = 0.4962 Obs per group: = 17 between = 0.1335 avg = overall = 0.3429 17.0 max = F(7,169) corr(u_i, Xb) = -0.3844 = 17 23.78 Prob > F = 0.0000 -roe | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -npl | -.3941933 3371254 -1.17 0.244 lar | -.02934 0203437 -1.44 0.151 -1.059713 2713261 -.0695005 0108204 llpr | -2.628309 8795385 -2.99 0.003 -4.364606 -.8920116 car | 2740586 0447837 6.12 0.000 1856511 3624661 size | 0371909 0037254 9.98 0.000 0298366 0445451 age | -.0192606 0383522 -0.50 0.616 -.0949717 ggdp | 0607047 0278194 2.18 0.030 0057864 0564504 1156229 exr | -.0000181 2.53e-06 -7.15 0.000 -.0000231 -.000013 unr | -.0128319 0169369 -0.76 0.449 -.0461885 0205247 _cons | -.8561334 1887762 -4.54 0.000 -1.228797 -.4834702 -+ -sigma_u | 0469099 sigma_e | 05154452 rho | 45303028 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(10, 169) = 8.09 Prob > F = 0.0000 80  So sánh phù hợp REM POLS Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects roa[year,t] = Xb + u[year] + e[year,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) roa | 0000749 e | 0000517 u| 0086536 0071901 Test: Var(u) = chibar2(01) = 0.00 Prob > chibar2 = 1.0000 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects roe[year,t] = Xb + u[year] + e[year,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) roe | 0057572 e | 0031532 u| 0758763 0561537 Test: Var(u) = chibar2(01) = 0.00 Prob > chibar2 = 1.0000 81  Kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp ước lượng FEM-REM: Coefficients -| (b) (B) | fe1 re1 (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Difference S.E -+ -npl | -.0646424 -.0858505 lar | 0054056 0064742 -.0010686 0007996 llpr | -.0109068 -.0219594 0110526 car | -.0203582 -.0143232 -.006035 size | -.0020436 -.0017679 -.0002757 age | 0048556 0047624 9.32E-05 ggdp | 0009554 0013912 0212081 0000403 -.0004358 003921 inr | -.0036266 0020549 -.0056815 0002658 exr | -.0196723 -6.18e-07 -.019671682 unr | -.0000163 0011051 -.0011214 0023018 inf | 0153041 -.0005148 0158189 0010615 -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(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.097 Prob>chi2 = 0.7254 (V_b-V_B is not positive definite) 82 hausman fe re Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E npl | -.272356 -.2493607 -.023 lar | 0528728 0722243 -.0193515 0059166 llpr | -1.247117 -1.295135 048018 car | -.1630142 -.1815884 0185742 size | 0275991 0257795 0018196 0002658 age | 0070519 0083514 -.0012995 ggdp | 0589553 02654 0324153 0306203 0200745 -.0236634 0002658 exr | -.0173607 -.0000181 -.0173426 unr | 0151131 027945 inr | -.0035889 -.0128319 inf | 0589553 -.0049899 0306203 -.007842 0306203 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(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.089 Prob>chi2 = 0.9655 (V_b-V_B is not positive definite) 83 Kiểm định tự tương quan Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (8) = 25.93 Prob>chi2 = 0.1321 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (8) = 23.75 Prob>chi2 = 0.1623 Kiểm định phương sai thay đổi Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 12) = Prob > F = 0.248 0.6248 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 12) = Prob > F = 0.375 0.4371 84 Hồi quy FGLS Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = 11 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = Number of obs 10 Time periods = 677.9208 187 Number of groups = Wald chi2(9) Log likelihood = = 11 17 = 153.58 Prob > chi2 = 0.0000 -roa | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -npl | -.1473667 0361219 -4.08 0.000 -.2181643 -.076569 lar | -.0010358 0022166 -.0053803 0033086 -0.47 0.640 llpr | -.0656691 0958559 -0.69 0.493 -.2535432 car | 0318193 0056052 0208333 0428054 5.68 0.000 122205 size | -.0013242 0004109 -3.22 0.001 -.0021296 -.0005189 age | -.0016995 0040698 ggdp | 0005379 0007736 -0.42 0.676 -.0096761 0.70 0.487 -.0009783 0062771 0020541 exr | 0013005 0013546 0.96 0.337 -.0013544 unr | 0015371 002144 0.72 0.473 -.002665 0057391 _cons | 0342096 0101716 3.36 0.001 0142737 0039555 0541455 85 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = 11 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients Number of obs = 10 Time periods = 271.4178 187 Number of groups = Wald chi2(9) Log likelihood = = 11 17 = 212.14 Prob > chi2 = 0.0000 -roe | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -npl | -1.234171 352863 -3.50 0.000 -1.92577 lar | -.0468303 0207541 -2.26 0.024 -.0875075 -.0061531 llpr | -2.115662 8764897 -2.41 0.016 -3.833551 car | 2472891 1523112 048459 size | 0279488 0037294 age | -.039273 0379502 ggdp | 0374021 5.10 0.000 7.49 0.000 -.542572 -.397774 3422671 0206392 0352584 -1.03 0.301 -.1136539 0351079 007493 4.99 0.000 022716 0520882 exr | 0114116 0116317 0.98 0.327 -.0113861 0342094 unr | 0379501 0191382 1.98 0.047 0004399 0754602 _cons | -.5602501 0967813 -5.79 0.000 -.7499379 -.3705624 86