Tác động của bất ổn các yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần của việt nam, 2021

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH DIỆP THIÊN KỲ TÁC ĐỘNG CỦA BẤT ỔN CÁC YẾU TỐ VĨ MƠ ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CỦA VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 7340201 TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆTNAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH DIỆP THIÊN KỲ TÁC ĐỘNG CỦA BẤT ỔN CÁC YẾU TỐ VĨ MƠ ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CỦA VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 7340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS LÊ HÀ DIỄM CHI TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021 i TĨM TẮT KHÓA LUẬN Tiêu đề TÁC ĐỘNG CỦA BẤT ỔN CÁC YẾU TỐ VĨ MƠ ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CỦA VIỆT NAM Tóm tắt Mục tiêu nghiên cứu tổng qt khóa luận nghiên cứu để tìm tác động bất ổn yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010-2019 Khóa luận đề cập xem xét sở lý thuyết bất ổn yếu tố vĩ mơ rủi ro tín dụng ngân hàng Đồng thời, tác giả sử dụng số tỷ lệ nợ xấu NPL để đo lường rủi ro tín dụng NHTM Sự bất ổn kinh tế vĩ mô đo lường biến động GDP, lạm phát lượng cung tiền M2 Bằng phương pháp hồi quy liệu bảng thông qua ước lượng GMM hệ thống (System – GMM) 28 NHTM Việt Nam, kết cho thấy không chắn kinh tế vĩ mơ gia tăng rủi ro tín dụng ngân hàng tăng cao Điều thể rõ kết hồi quy biến động GDP, lạm phát lượng cung tiền M2 có tác động chiều đến rủi ro tín dụng ngân hàng mức ý nghĩa thống kê 5%, 1% 10% Nghiên cứu cho thấy nợ xấu khứ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến nợ xấu ngân hàng mức ý nghĩa thống kê 1% Các biến kiểm sốt vi mơ đặc trưng ngân hàng quy mơ ngân hàng, tỷ lệ an tồn vốn, tỷ lệ tiền gửi khách hàng tổng tài sản tỷ lệ dư nợ cho vay vốn huy động khơng có mức ý nghĩa thống kê mơ hình nghiên cứu Cuối cùng, sở kết đạt được, tác giả tiến hành đề xuất số hàm ý sách nhằm góp phần hạn chế rủi ro tín dụng NHTM Việt Nam Từ khóa: bất ổn yếu tố vĩ mơ, rủi ro tín dụng ngân hàng ngân hàng, khơng chắn kinh tế vĩ mô, SGMM ii ABSTRACT The overall research objective of the thesis is to study to find out the impact of instability of macro factors on credit risk at Vietnamese joint-stock commercial banks in the period 2010-2019 The thesis mentions and considers the theoretical bases on the instability of macro factors and credit risk of banks At the same time, the author uses the NPL ratio to measure the credit risk of commercial banks Macroeconomic instability is measured by fluctuations in GDP, inflation, and money supply M2 By the panel data regression method through estimating the system GMM (System - GMM) of 28 Vietnamese commercial banks, the results show that the higher the macroeconomic uncertainty, the higher the credit risk of banks the higher the increase This is clearly shown in the regression results when the fluctuations of GDP, inflation, and money supply M2 all have a positive impact on bank credit risk at statistical significance levels of 5%, respectively 1% and 10% The study also shows that bad debt in the past has a strong influence on the bank's current bad debt at the 1% statistical significance level The bank-specific micro-control variables such as bank size, capital adequacy ratio, customer deposit to total assets ratio, and loan-to-mobilized capital ratio are not statistically significant listed in the research model Finally, based on the obtained results, the author has proposed several policy implications to contribute to limiting the credit risk of Vietnamese commercial banks Keywords: Instability of macro factors, bank credit risk, macroeconomic uncertainty, SGMM iii LỜI CAM ĐOAN Khóa luận cơng trình nghiên cứu tiêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung công bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ khóa luận TP.HCM, ngày tháng năm 2021 Tác giả Diệp Thiên Kỳ iv LỜI CẢM ƠN Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới đến Quý Thầy Cô Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, người hỗ trợ, giúp đỡ, trực tiếp giảng dạy, tận tình truyền đạt kiến thức cho em suốt khoảng thời gian em học tập trường, tạo điều kiện hội tốt cho em thực nghiên cứu Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn sâu sắc TS Lê Hà Diễm Chi, người giúp đỡ em công tác chọn đề tài, cách viết đề tài, tận tình hướng dẫn, đưa góp ý quý báu động viên để em hồn thành khóa luận tốt nghiệp cách tốt Em xin cảm ơn Ban lãnh đạo khoa tạo điều kiện cho em hoàn thành nghiên cứu Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè, người bên cạnh hỗ trợ, động viên, chia sẻ tiếp thêm nguồn lực giúp em n tâm nghiên cứu hồn thành tốt khóa luận tốt nghiệp Một lần em xin chân thành cảm ơn đến tất Quý Thầy Cô lời chúc dồi sức khỏe công tác tốt Cùng với tất cố gắng để hồn thành khóa luận tốt nghiệp cách tốt nhất, nhiên kinh nghiệm kiến thức cịn hạn chế, khóa luận khơng tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận ý kiến đóng góp quý báu từ Quý Thầy Cô Em xin chân thành cảm ơn! Diệp Thiên Kỳ v MỤC LỤC TÓM TẮT KHÓA LUẬN i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vii DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH viii CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát 1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu: 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.5.1 Phương pháp thu thập liệu 1.5.2 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Đóng góp đề tài 1.7 Bố cục khóa luận TÓM TẮT CHƯƠNG CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA BẤT ỔN CÁC YẾU TỐ VĨ MƠ ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CỦA VIỆT NAM 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Cơ sở lý thuyết bất ổn yếu tố vĩ mô 2.1.2 Cơ sở lý thuyết rủi ro tín dụng ngân hàng 13 2.1.3 Một số lý thuyết tảng rủi ro tín dụng ngân hàng bất ổn yếu tố vĩ mô 16 vi 2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm tác động bất ổn yếu tố vĩ mô yếu tố đặc thù ngân hàng đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại 19 2.2.1 Các yếu tố vĩ mơ tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng 20 2.2.2 Các yếu tố đặc thù ngân hàng tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng 28 2.2.3 Tổng hợp nghiên cứu 32 TÓM TẮT CHƯƠNG 36 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 37 3.1 Phương pháp nghiên cứu 37 3.2 Mơ hình giả thuyết nghiên cứu 41 3.2.1 Mơ hình nghiên cứu 41 3.2.2 Các giả thuyết nghiên cứu 42 3.3 Dữ liệu nghiên cứu 46 3.3.1 Mẫu nghiên cứu 46 3.3.2 Các biến mơ hình nghiên cứu 46 TÓM TẮT CHƯƠNG 49 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 50 4.1 Thống kê mô tả liệu nghiên cứu 50 4.2 Phân tích hệ số tương quan 52 4.3 Kết nghiên cứu 54 TÓM TẮT CHƯƠNG 60 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 61 5.1 Kết luận 61 5.2 Hàm ý sách 61 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu 62 KẾT LUẬN CHUNG 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO ix PHỤ LỤC xx vii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT Từ viết tắt Cụm từ tiếng Việt BCĐKT Bảng cân đối kế toán BCKQKD Báo cáo kết hoạt động kinh doanh NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần NHTW Ngân hàng trung ương RRTD Rủi ro tín dụng TCTK Tổng cục thống kê DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH Từ viết tắt Cụm từ tiếng Anh Cụm từ tiếng Việt EPU Economic Policy Uncertainty Chính sách kinh tế khơng chắn FEM Fixed Effect Model Mơ hình tác động cố định GMM Generalized Method of Moments Phương pháp tổng quát hóa dựa moment IMF International Money Fund Quỹ tiền tệ giới OLS Ordinary Least Square Bình phương nhỏ thơng thường REM Random Effect Model Mơ hình tác động ngẫu nhiên System Generalized Method of Moments Phương pháp tổng quát hóa hệ thống dựa SGMM WB Worldbank Ngân hàng giới moment viii DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH Bảng 4.1: Bảng thống kê mơ tả biến mơ hình 50 Bảng 4.2: Kết phân tích hệ số tương quan 52 Bảng 4.3: Kết sử dụng VIF để kiểm định tượng đa cộng tuyến .53 Bảng 4.4: Tổng hợp kết từ phương pháp .54 Bảng 4.5: Kết kiểm định khuyết tật mơ hình .55 Bảng 4.6: Tác động bất ổn yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng NHTM Việt Nam phương pháp SGMM 56 Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu 40 xvii 72 Pastor, L and Veronesi, P 2013, ‘Political Uncertainty and Risk Premia’, Journal of Financial Economics, vol.110, no.03, pp.520-545 73 Petersson, J and Wadman, I 2004, Non-performing Loans – The markets of Italy and Sweden, Bachelor Thesis, UPPSALA University 74 Podpiera, J., & Weill, L 2008, ‘Bad luck or bad management? Emerging banking market experience’, Journal of financial stability, 4(2), 135-148 75 Polodoo, V., Seetanah, B., Sannassee, R V., Seetah, K., and Padachi, K 2015 An econometric analysis regarding the path of non performing loans-a panel data analysis from Mauritian banks and implications for the banking industry, Available from https://www.jstor.org/stable/24241271, [18 May 2021] 76 Rajha, K S 2016, ‘Determinants of non-performing loans: Evidence from the Jordanian banking sector’, Journal of Finance and Bank Management, vol.4, no.1, pp.125-136 77 Ravi Prakash Sharma 2013, Macroeconomic determinants of credit risk in Nepalese banking industry, Available from https://www.researchgate.net/profile/RaviPoudel/publication/282286715_Macroeconomic_Determinants_of_Credit_Risk _in_Nepalese_Banking_Industry/links/560a762708ae576ce63fdd19/Macroecon omic-Determinants-of-Credit-Risk-in-Nepalese-Banking-Industry.pdf , [19 May 2021] 78 Rodrigo, F., Larrain, M and Schmidt-Hebblel, K 2006, ‘Sources of Growth and Behaviour of TEP in Chile’, Latin American Journal of Economics-formerly Cuadernos de Economia, vol.43, no.127, pp.113-142 79 Roland, B., Petr, J., & Anamaria, P 2013, ‘Non-performing loans what matters in addition to the economic cycle’, European Central Bank, Working Paper No, 1515 xviii 80 Roodman, D 2009, ‘How to xtabond2: An introduction to difference and system GMM in stata’, The Stata Journal, vol.9, no.1, pp.86-136 81 Salas, V., & Saurina, J 2002, ‘Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks’, Journal of Financial Services Research, vol.22, no.3, pp.203-224 82 Sameti, M et al 2012, ‘Outcome of Macroeconomic Instability (A case of Iran)’, Research in Applied Economics, vol.4, no.1, pp.33-48 83 Shu Lin and Haichun Ye 2007, ‘Does inflation targeting really make a difference’, Journal of Monetary Economics, vol.4, no.11, pp.2521-2533 84 Somoye, R.O.C and Ilo, B.M 2009, ‘The Impact of Macroeconomic Instability on the Banking Sector Lending Behavior in Nigeria’, Journal of Money, Investment and Banking, Issue 7, pp.88-99 85 Stern, G.H and Feldman, R.J 2004, Too Big to Fail The Hazards of Bank Bailouts, Brookings Institution Press, Washington D.C 86 Talavera, O., Tsapin, A., & Zholud, O 2012, ‘Macroeconomic uncertainty and bank lending: the case of Ukraine’, Economic systems, 36(2), 279-293 87 Tao, S., & Xu, M 2019 ‘The Impact of Economic Policy Uncertainty on Bank Credit Scale—An Empirical Study Based on Dynamic Panel System GMM Model’, Open Journal of Business and Management, 7(02), 616 88 Thomas P Fitch 1997, Dictionary of Banking terms, Barron’s Edutional Series Inc, New York 89 Tursoy, T 2018, Risk management process in banking industry, Available from < https://mpra.ub.uni-muenchen.de/86427/>, [13 May 2021] 90 Ulrich, M 2012, Economic policy uncertainty & asset price volatility Available from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1566909, [12 June 2021] xix 91 Valsamakis, A.C, Vivian, R.W and Du Toit, G.S 2005, Risk Managenmant: Managing Enterprise Risks, Heinemann Publishers, South Arfica 92 Whyte, S 2010, ‘The Impact of Macroeconomic Uncertainty on Bank Lending Behaviour in Jamaica’, Bank of Jamaica research paper, No.12, pp.1-24 93 Yang, B., & Zhou, Z 2019, ‘Research on Impact of Macroeconomic Uncertainty on Credit Supply of Commercial Banks in China’, In International Academic Conference on Frontiers in Social Sciences and Management Innovation, pp 118-134 xx PHỤ LỤC Phụ lục 1: Danh sách ngân hàng thương mại mẫu nghiên cứu Stt Mã cổ phiếu Tên ngân hàng ABB NHTMCP An Bình ACB NHTMCP Á Châu BAB NHTMCP Bắc Á BIDV NHTMCP Đầu Tư Phát Triển Việt Nam BaoVietBank NHTMCP Bảo Việt BVB NHTMCP Bản Việt CTG NHTMCP Công Thương Việt Nam - Vietinbank EIB NHTMCP Xuất Nhập Khấu – Eximbank HDB NHTMCP Phát triển TP HCM 10 KLB NHTMCP Kiên Long 11 LPB NHTMCP Bưu Điện Liên Việt – Lienvietpost Bank 12 MBB NHTMCP Quân Đội 13 MSB NHTMCP Hàng Hải – Maritimebank 14 NAB NHTMCP Nam Á 15 NVB NHTMCP Quốc Dân 16 OCB NHTMCP Phương Đông 17 PGB NHTMCP Xăng Dầu 18 SCB NHTMCP Sài Gòn 19 SEAB NHTMCP Đơng Nam Á 20 SGB NHTMCP Sài Gịn Cơng Thương – Saigonbank 21 SHB NHTMCP Sài Gịn- Hà Nội 22 STB NHTMCP Sài Gịn Thương Tín - Sacombank 23 TCB NHTMCP Kỹ Thương Việt Nam - Techcombank 24 TPB NHTMCP Tiên Phong 25 VAB NHTMCP Việt Á 26 VCB NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam - Vietcombank 27 VIB NHTMCP Quốc Tế 28 VPB NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng xxi Phụ lục 3: Kết mơ hình nghiên cứu phần mềm Stata 14 xtset NH1 year panel variable: time variable: delta: NH1 (unbalanced) year, 2010 to 2019, but with a gap unit Thống kê biến mơ hình nghiên cứu sum npl l1.npl stdcpi stdm2 stdgdp roe size eta ltd dep Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ npl | | 245 0227151 0145774 0034 1246 L1 | 189 0233074 013687 0034 0883 stdcpi | 245 0394633 0208179 0117 0677 stdm2 | 245 13.48685 3573657 12.973 13.9934 stdgdp | 245 12.90814 2631775 12.4521 13.1776 | -+ roe | 245 0927555 0699892 0007 292 size | 245 7.933408 4903092 6.7618 9.1466 eta | 245 0963857 042994 0293 2554 ltd | 245 6803278 1622593 2184 1.1948 dep | 245 6334412 129257 2923 8992 xxii Hệ số tương quan biến độc lập mơ hình tác động đa dạng hóa thu nhập đến hiệu kinh doanh ngân hàng pwcorr npl l1.npl stdcpi stdm2 stdgdp roe size eta ltd dep | npl L.npl stdcpi stdm2 stdgdp roe size eta ltd dep -+ -npl | 1.0000 L.npl | 0.3909 1.0000 stdcpi | 0.2459 0.1971 1.0000 stdm2 | -0.2610 -0.0622 -0.8642 1.0000 stdgdp | 0.1711 0.2762 0.0365 -0.0975 1.0000 roe | -0.2174 -0.2909 0.1037 -0.0842 -0.0722 1.0000 size | -0.2099 -0.1933 -0.3062 0.3106 0.0458 0.3780 1.0000 eta | 0.2093 0.2193 0.3208 -0.3456 0.0496 -0.1677 -0.6996 1.0000 ltd | -0.0227 -0.0846 -0.2151 0.2244 0.0118 0.1317 0.2280 0.1164 1.0000 dep | -0.0380 0.0364 -0.4559 0.4765 0.0104 -0.1733 0.3691 -0.2658 0.3364 1.0000 xiv Kết hệ số VIF vif Variable | VIF 1/VIF -+ -stdcpi | 3.78 0.264251 stdm2 | 3.65 0.273745 size | 3.05 0.328323 eta | 2.86 0.350222 stdgdp | 1.83 0.546567 dep | 1.61 0.621811 roe | 1.59 0.628810 ltd | 1.47 0.680102 1.29 0.774747 npl | L1 | -+ -Mean VIF | 2.35 xv Mô hình hồi quy Pooled OLS reg npl l1.npl stdgdp stdcpi stdm2 roe size eta ltd dep Source | SS df MS -+ -Model | 008408434 00093427 Residual | 023966031 179 000133888 -+ -Total | 032374465 188 000172205 Number of obs = 189 F(9, 179) = 6.98 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2597 Adj R-squared = 0.2225 Root MSE = 01157 -npl | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -npl | L1 | 2968802 0700496 4.24 0.000 1586509 4351095 stdgdp | 0016106 0049166 0.33 0.744 -.0080915 0113126 stdcpi | 0546634 0885899 0.62 0.538 -.1201515 2294783 stdm2 | -.0088579 0048296 -1.83 0.068 -.0183881 0006723 roe | -.0140299 0167507 -0.84 0.403 -.0470841 0190243 size | -.0027741 0030961 -0.90 0.371 -.0088835 0033354 eta | 0103303 0348131 0.30 0.767 -.0583666 0790271 ltd | 0052165 0063143 0.83 0.410 -.0072435 0176764 dep | 0094172 0085299 1.10 0.271 -.0074149 0262492 _cons | 1250484 0985902 1.27 0.206 -.0695003 319597 | xvi Mơ hình hồi quy FEM xtreg npl l1.npl stdgdp stdcpi stdm2 roe size eta ltd dep, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 189 Group variable: NH1 Number of groups = 28 R-sq: Obs per group: = 0.2152 = between = 0.0006 avg = 6.8 overall = 0.0637 max = F(9,152) = 4.63 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.4529 -npl | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -npl | L1 | 1040104 0751932 1.38 0.169 -.0445483 252569 stdgdp | 0054589 0046919 1.16 0.246 -.0038108 0147286 stdcpi | 1108214 0849452 1.30 0.194 -.0570043 278647 stdm2 | -.0096346 0056242 -1.71 0.089 -.0207464 0014772 roe | -.0209082 0227813 -0.92 0.360 -.065917 0241006 size | 0133469 0114547 1.17 0.246 -.0092841 0359778 eta | 0720679 0526376 1.37 0.173 -.0319279 1760638 ltd | 0022363 0103729 0.22 0.830 -.0182575 0227301 dep | 024993 0135153 1.85 0.066 -.001709 0516951 _cons | -.0533688 1125198 -0.47 0.636 -.2756735 1689359 | -+ -sigma_u | 00928724 sigma_e | 01094006 rho | 41882974 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(27, 152) = 1.79 Prob > F = 0.0154 xvii Mơ hình hồi quy REM xtreg npl l1.npl stdgdp stdcpi stdm2 roe size eta ltd dep, re Random-effects GLS regression Number of obs = 189 Group variable: NH1 Number of groups = 28 R-sq: Obs per group: = 0.1784 = between = 0.6068 avg = 6.8 overall = 0.2597 max = Wald chi2(9) = 62.80 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) -npl | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -npl | L1 | 2968802 0700496 4.24 0.000 1595855 434175 stdgdp | 0016106 0049166 0.33 0.743 -.0080259 011247 stdcpi | 0546634 0885899 0.62 0.537 -.1189696 2282964 stdm2 | -.0088579 0048296 -1.83 0.067 -.0183237 0006079 roe | -.0140299 0167507 -0.84 0.402 -.0468606 0188009 size | -.0027741 0030961 -0.90 0.370 -.0088422 0032941 eta | 0103303 0348131 0.30 0.767 -.0579021 0785627 ltd | 0052165 0063143 0.83 0.409 -.0071592 0175922 dep | 0094172 0085299 1.10 0.270 -.0073011 0261354 _cons | 1250484 0985902 1.27 0.205 -.0681849 3182817 | -+ -sigma_u | sigma_e | 01094006 rho | (fraction of variance due to u_i) xviii Kiểm định Hausman hausman fem rem Coefficients -| (b) (B) | fem rem (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E -+ -npl | L1 | 1040104 2968802 -.1928699 0273324 stdgdp | 0054589 0016106 0038483 stdcpi | 1108214 0546634 0561579 stdm2 | -.0096346 -.0088579 -.0007767 0028822 roe | -.0209082 -.0140299 -.0068784 0154402 size | 0133469 -.0027741 0161209 0110283 eta | 0720679 0103303 0617376 0394813 ltd | 0022363 0052165 -.0029802 0082297 dep | 024993 0094172 0155759 0104835 -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) = 94.44 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) xix Kết tổng hợp hồi quy OLS, FEM, REM esttab ols fem rem, r2 star (* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) brackets nogap -(1) (2) (3) npl npl npl -L.npl stdgdp stdcpi stdm2 roe size eta ltd dep _cons 0.297*** 0.104 0.297*** [4.24] [1.38] [4.24] 0.00161 0.00546 0.00161 [0.33] [1.16] [0.33] 0.0547 0.111 0.0547 [0.62] [1.30] [0.62] -0.00886* -0.00963* -0.00886* [-1.83] [-1.71] [-1.83] -0.0140 -0.0209 -0.0140 [-0.84] [-0.92] [-0.84] -0.00277 0.0133 -0.00277 [-0.90] [1.17] [-0.90] 0.0103 0.0721 0.0103 [0.30] [1.37] [0.30] 0.00522 0.00224 0.00522 [0.83] [0.22] [0.83] 0.00942 0.0250* 0.00942 [1.10] [1.85] [1.10] 0.125 -0.0534 0.125 [1.27] [-0.47] [1.27] -N R-sq 189 189 0.260 0.215 189 -t statistics in brackets * p 3.stdgdp) sm two Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm 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: NH1 Number of obs = 133 Time variable : year Number of groups = 28 Number of instruments = 25 Obs per group: = F(9, 27) = 741.13 avg = 4.75 Prob > F = 0.000 max = -npl | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -npl | L1 | 2925327 0797043 3.67 0.001 1289929 4560725 stdgdp | 0047588 0020596 2.31 0.029 0005329 0089846 stdm2 | 0082313 0048104 1.71 0.099 -.0016389 0181015 stdcpi | 186407 0475476 3.92 0.001 0888475 2839665 roe | -.0441331 0366145 -1.21 0.239 -.1192598 0309936 size | 0094716 0063078 1.50 0.145 -.003471 0224142 eta | 0339752 0547226 0.62 0.540 -.0783062 1462566 ltd | -.0037232 0222261 -0.17 0.868 -.0493274 0418811 dep | 0157259 0150651 1.04 0.306 -.0151852 0466369 _cons | -.2488309 0702572 -3.54 0.001 -.3929867 -.1046752 | -Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard xxii D.(L2.stdcpi L3.stdgdp) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/9).(L.npl L3.roe L.size L2.size) collapsed Instruments for levels equation Standard L2.stdcpi L3.stdgdp _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.npl L3.roe L.size L2.size) collapsed -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.47 Pr > z = 0.142 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.69 Pr > z = 0.493 -Sargan test of overid restrictions: chi2(15) = 17.67 Prob > chi2 = 0.280 Prob > chi2 = 0.218 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(15) = 18.91 (Robust, but weakened by many instruments.) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(11) = 9.91 Prob > chi2 = 0.538 = 9.00 Prob > chi2 = 0.061 = 12.23 Prob > chi2 = 0.509 Difference (null H = exogenous): chi2(2) = 6.68 Prob > chi2 = 0.035 Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 4.70 Prob > chi2 = 0.195 Difference (null H = exogenous): chi2(4) iv(L2.stdcpi L3.stdgdp) Hansen test excluding group: chi2(13)