Tác động của nguồn vốn chủ sở hữu đến rủi ro của các Ngân hàng Thương Mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VÕ PHƯƠNG NHI TÁC ĐỘNG CỦA NGUỒN VỐN CHỦ SỞ HỮU ĐẾN RỦI RO TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH – Năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VÕ PHƯƠNG NHI TÁC ĐỘNG CỦA NGUỒN VỐN CHỦ SỞ HỮU ĐẾN RỦI RO TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS HOÀNG ĐỨC TP HỒ CHÍ MINH – Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN - Tôi cam đoan luận văn đề tài “Tác động nguồn vốn chủ sở hữu đến rủi ro Ngân hàng Thương Mại Việt Nam” 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 Thành phố Hồ Chi Minh, ngày tháng năm 2017 Người cam đoan VÕ PHƯƠNG NHI MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH SÁCH CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC ĐỒ THỊ TÓM TẮT CHƯƠNG – GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 1.1 Lý thực đề tài 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3 Tổng quan học thuật 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Ý nghĩa nghiên cứu 1.6.1 Ý nghĩa thực tiễn: 1.6.2 Ý nghĩa khoa học: 1.7 Cấu trúc luận văn CHƯƠNG – TỔNG QUAN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA VCSH ĐẾN RỦI RO TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Lý thuyết đề tài nghiên cứu 2.1.1 VCSH NHTM 2.1.2 Vai trò VCSH việc gia tăng VCSH 10 2.1.3 Rủi ro NHTM 12 2.1.4 Tác động nguồn VCSH ngân hàng đến rủi ro NHTM 19 2.2 Khảo lược nghiên cứu trước có liên quan đến đề tài 19 2.3 Mơ hình giả thuyết nghiên cứu đề xuất để nghiên cứu tác động VCSH đến rủi ro NHTMVN 22 2.3.1 Mơ hình nghiên cứu 22 2.3.2 Giả thuyết nghiên cứu 23 KẾT LUẬN CHƯƠNG 25 CHƯƠNG – THỰC TRẠNG TÁC ĐỘNG CỦA VCSH NGÂN HÀNG ĐẾN RỦI RO CỦA CÁC NHTMVN 26 3.1 Tổng quan NHTMVN 26 3.1.1 Quá trình đời phát triển 26 3.1.2 Cơ cấu tổ chức mạng lưới hoạt động 27 3.1.3 Kết hoạt động kinh doanh giai đoạn 2005 – 2015 30 3.2 Thực trạng VCSH rủi ro NHTMVN 35 3.2.1 Về VCSH 35 3.2.2 Về rủi ro 38 3.2.3 Nhận xét, đánh giá VCSH rủi ro NHTMVN 39 KẾT LUẬN CHƯƠNG 44 CHƯƠNG – KHẢO SÁT, KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VỀ TÁC ĐỘNG CỦA VỐN CHỦ SỞ HỮU NGÂN HÀNG ĐẾN RỦI RO CỦA CÁC NHTMVN 46 4.1 Phương pháp khảo sát, kiểm định mơ hình 46 4.1.1 Mơ hình ước lượng tác động cố định – FEM (Fixed effects model): 47 4.1.2 Mơ hình ước lượng tác động ngẫu nhiên – REM (Random effects model): 47 4.2 Quy trình phân tích ước lượng 48 4.3 Kết nghiên cứu 51 4.3.1 Cách ước lượng biến mơ hình 51 4.3.2 Thống kê mô tả 52 4.3.3 Kết ước lượng mơ hình 55 KẾT LUẬN CHƯƠNG 62 CHƯƠNG – GIẢI PHÁP GIA TĂNG VCSH NGÂN HÀNG NHẰM GIẢM THIỂU RỦI RO CỦA CÁC NHTMVN 64 5.1 Kết luận rút từ nghiên cứu thực nghiệm 64 5.2 Kiến nghị giải pháp gia tăng VCSH nhằm giảm thiểu rủi ro NHTMVN67 5.2.1 Nhóm giải pháp thân NHTMVN tổ chức thực 67 5.2.2 Nhóm giải pháp hỗ trợ từ NHNN VN Chính phủ 68 5.3 Hạn chế đề tài hướng nghiên cứu mở rộng 69 5.3.1 Hạn chế đề tài 69 5.3.2 Đề xuất hướng nghiên cứu 69 KẾT LUẬN CHƯƠNG 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 PHỤ LỤC 76 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT  - - Ký hiệu – Chữ viết tắt Cap Liq Pres Risk ROA ROE Size Ký hiệu – Chữ viết tắt 2SLS/3SLS FEM FGLS GMM OLS PCSE REM Ký hiệu – Chữ viết tắt ABB ACB BIDV CTG EAB EIB HDB KLB Tên biến nghiên cứu viết tắt Biến đại diện cho VCSH ngân hàng Biến đại điện tính khoản ngân hàng Biến đại diện cho dấu hiệu áp lực từ quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu Biến đại diện cho thay đổi rủi ro ngân hàng Lợi nhuận sau thuế tổng tài sản Lợi nhuận sau thuế VCSH Biến đại diện cho quy mơ ngân hàng Tên mơ hình nghiên cứu viết tắt Mơ hình ước lượng bình phương tối thiểu bước/3 bước Mơ hình hồi quy ước lượng với tác động cố đinh Mơ hình ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi Phương pháp tổng quát nhiều phương pháp ước lượng phổ biến Phương pháp hồi quy kết hợp tất quan sát Phương pháp hiệu chỉnh sai số chuẩn cho liệu bảng Mơ hình hồi quy ước lượng với tác động ngẫu nhiên Tên ngân hàng nghiên cứu viết tắt Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu Tư Phát Triển Việt Nam Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công Thương Việt Nam Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đông Á Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xuât Nhập Khẩu Việt Nam Ngân hàng Thương mại Cổ phần Phát Triển Tp.HCM Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kiên Long MBB MSB NAB NCB OCB PGB SEA SGB SHB STB TCB VCA VCB VIB VPB Ký hiệu – Chữ viết tắt BCBS CAR CĐKT NHNN NHTMCP NHTMNN NHTMVN NHTW NIM PCA TS VAMC Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân Đội Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng Hải Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nam Á Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc Dân Ngân hàng Thương mại Cổ phần Phương Đông Ngân hàng Thương mại Cổ phần Xăng Dầu Petrolimex Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đông Nam Á Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gịn Cơng Thương Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Hà Nội Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gịn Thương Tín Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bản Việt Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại Thương Việt Nam Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quốc Tế Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng Tên ký hiệu – chữ viết tắt khác Ủy ban giám sát ngân hàng Basel Tỷ lệ an tồn vốn tối thiểu Cân đối kế tốn Ngân hàng Nhà nước Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngân hàng Thương mại Nhà nước Ngân hàng Thương mại Việt Nam Ngân hàng Trung ương Tỷ lệ lãi cận biên ngân hàng Chính sách Hành động Khắc phục Kịp thời Tài sản Công ty thu mua nợ quốc gia DANH MỤC CÁC BẢNG  - - Bảng 1.1: Tên ký hiệu ngân hàng mẫu nghiên cứu Bảng 2.1: Số liệu giả sử quy mô cấu trúc TS NHTM 16 Bảng 2.2: Xếp hạng uy tín đối tượng vay 18 Bảng 2.3: Giả thuyết hệ số tương quan kỳ vọng biến độc lập biến phụ thuộc mơ hình nghiên cứu đề xuất 23 Bảng 3.1: Số lượng NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2015 28 Bảng 3.2: Nợ xấu ngân hàng năm 2014 – 2015 29 Bảng 3.3: ROE Trung bình ngành nhóm NH đại diện giai đoạn 2008 – 2015 31 Bảng 3.4: Tỷ lệ Thu nhập từ lãi/ Doanh thu giai đoạn 2006 – 2015 32 Bảng 3.5: Hệ số NIM ngân hàng lớn trung bình ngành giai đoạn 2007 – 2015 33 Bảng 3.6: Tỷ lệ nợ xấu/ tổng tài sản (NPL/Total Assets) giai đoạn 2006 – 2015 34 Bảng 3.7: Mức vốn pháp định cho tổ chức tín dụng Việt Nam 36 Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến nghiên cứu 53 Bảng 4.2: Ma trận tương quan biến 54 Bảng 4.3: Ước lượng chuẩn đoán tượng đa cộng tuyến biến 54 Bảng 4.4: Kết hồi quy FEM & REM biến 55 Bảng 4.5: Kết kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM REM 56 Bảng 4.6: Kết kiểm định tương quan phần dư đơn vị chéo 57 Bảng 4.7: Kết kiểm định tượng tự tương quan sai số 57 Bảng 4.8: Kiểm định tượng phương sai sai số thay đổi 57 Bảng 4.9: Kết kiểm định tượng nội sinh mơ hình 58 Bảng 4.10: Kết hồi quy GMM cho biến 60 Bảng 4.11: Kết kiểm định xác biến nội sinh lựa chọn 61 Bảng 4.12: Kết kiểm định độ mạnh biến nội sinh chọn 61 70 sau khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008, đặc biệt, nghiên cứu thực phân chia lại giai đoạn khủng hoảng tài cụ thể Việt Nam kỹ thuật Breakpoint Việc thêm biến kiểm sốt vĩ mơ GDP, số lạm phát hay rủi ro ngành,… cần thiết để xem xét tác động VCSH đến rủi ro ngân hàng ảnh hưởng vận hành chung kinh tế Ngoài ra, tác giả đề xuất nghiên cứu sâu đề tài với liệu gồm NHTM, ngân hàng quốc doanh quỹ tín dụng… nhằm phản ánh toàn chất mối quan hệ biến nghiên cứu toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam 71 KẾT LUẬN CHƯƠNG Từ kết nghiên cứu tác động VCSH đến rủi ro NHTMVN, cho thấy tăng VCSH giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro Kết luận từ nghiên cứu cho thấy hàm ý sách giúp nhà quản trị ngân hàng NHNN Chính phủ có hành động thích hợp để giảm thiểu rủi ro ngân hàng nói riêng hệ thống ngân hàng Việt Nam nói chung Trong đó, nghiên cứu đề số kiến nghị sách bao gồm nhóm giải pháp thân NHTMVN tổ chức thực nhóm giải pháp hỗ trợ từ NHNN VN Chính phủ Đồng thời, nghiên cứu góp phần đa dạng kho tàng nghiên cứu học thuật mối tương quan VCSH rủi ro tín dụng ngân hàng Việt Nam Ngoài ra, nguồn lực nghiên cứu có hạn nên nghiên cứu chắn chứa nhiều hạn chế cần khắc phục Từ việc hạn chế nghiên cứu này, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu để nghiên cứu phản ánh toàn chất mối quan hệ biến nghiên cứu toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO ❖ Tiếng Việt: Lê Thanh Ngọc cộng sự, 2015 Mối quan hệ tỷ lệ vốn tự có rủi ro NHTM: Bằng chứng từ Việt Nam Tạp chí Phát triển Hội nhập, 25 (35), 54 – 61 Nguyễn Thị Hồng Vinh & Lê Phan Thị Diệu Thảo, 2016 Tác động vốn ngân hàng đến khả sinh lời rủi ro tín dụng: Trường hợp ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Phát triển Kinh tế, 27(3), 25-44 Nguyễn Thị Mùi, 2015 Hệ thống ngân hàng Việt Nam nay: Vấn đề đặt khuyến nghị sách Viện nghiên cứu chiến lược sách tài ❖ Tiếng Anh: Aggarwal, R., Jacques, K.T., 2001 The impact of FDICIA and prompt corrective action on bank capital and risk: estimates using a simultaneous equations model” J Bank Finance 25, 1139–1160 Agoraki, M.K., Delis, M.D., Pasiouras, F., 2011 Regulations, competition and bankrisk taking in transition countries J Financ Stab 7, 38–48 Agusman, A., Monroe, G.S., Gasbarro, D., Zumwalt, J.K., 2008 Accounting and capital market measures of risk: evidence from Asian banks during 1998–2003 Journal of Banking and Finance 32 (4), 480–488 Altunbas, Y., Carbo, S., Gardener, E.P.M., Molyneux, P., 2007 Examining the relationships between capital, risks and efficiency in European banking Eur Financ Manage 13, 49–70 Arellano, M., & Bover, O (1995) Another look at the instrumental-variable estimation of errorcomponents Journal of Econometrics, 68(1), 29-52 73 Awdeh, A., El-Moussawi, C., Machrouh, F., 2011 The effect of capital requirements on banking risk Int Res J Finance Econ 66, 133–144 Ben Bouheni, F., 2014 Banking regulation and supervision: can it enhance stability of banks in Europe, accepted, Journal of Financial Economic Policy, Vol – Iss:3 Berger, A.N.,1995 The relationship between capital and earnings in banking Journal of Money, Credit and Banking 27 (2), 432–456 Brewer Jr., E., Lee, C.F., 1986 How the market Judges bank risk, economic perspectives Federal Reserve Bank of Chicago, 25–31 Doytch, N., & Uctum, M (2011) Does the worldwide shift of FDI from manufacturing to services accelerate economic growth? A GMM estimation study Journal of International Money and Finance, 30(3), 410-427 Festic, M., Kavkler, A., Repina, S., 2011 The macroeconomic sources of systemic risk in the banking sectors of five new EU member states Journal of Banking and Finance 35 (2), 310–322 Fiordelisi, F., Marques-lbanez, D., Molyneux, P., 2011 Efficiency and risk in European banking Journal of Banking and Finance 35, 1315–1326 Guidara, A., Lai, V.S., Soumaré, I., Tchana, F.T., 2013 Banks capital buffer, risk and performance in the Canadian banking system: impact of business cycles and regulatory changes J Bank Finance 37, 3373–3387 Iannotta, G., Nocera, G., Sironi, A., 2007 Ownership structure, risk and performance in the European banking industry Journal of Banking and Finance 31 (7), 2127–2149 Jacques, K., Nigro, P., 1997 Risk-based capital, portfolio risk, and bank capital: a simultaneous equations approach J Econ Bus 49, 533–547 74 Jahankhani, A., Lynge Jr., M.J., 1980 Commercial bank financial policies and their impact on marketdetermined measures of risk Journal of Bank Research 11 (3), 169–178 Jokipii, T., Milne, A., 2008 The cyclical behaviour of European bank capital buffers J Bank Finance 32 (8), 1440–1451 Jokipii, T., Milne, A., 2011 Bank capital buffer and risk adjustment decisions J Financ Stab 7, 165–178 Keeley, M.C., Furlong, F.T., (1990), "A re-examination of mean–variance analysis of bank capital regulations", Journal of Banking and Finance 14, 69–84 Keeton, R., & Morris, S (1987) Why banks’ loan losses differ? Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review, 72(5), 3-21 Lee, C.C., Hsieh, M.F., 2013 The impact of bank capital on profitability and risk in Asian banking J Int Money Finance 32, 251–281 Mongid, A., Tahir, I.M., Haron, S., 2012 The relationship between inefficiency, risk and capital: evidence from commercial banks in ASEAN Int J Econ Manage 6, 58–74 Pettway, R.H., 1976 Market tests of capital adequacy of large commercial banks Journal of Finance 31 (3), 865–875 Rime, B., 2001 Capital requirements and bank behavior: empirical evidence from Switzerland J Bank Finance 25, 789–805 Shrieves, R.E., Dahl, D., 1992 The relationship between risk and capital in commercial banks J Bank Finance 16, 439–457 Zhang, Z.Y., Wu, J., Liu, Q.F., 2008 Impacts of capital adequacy regulation on risktaking behaviors of banking Syst Eng Theory Pract 28, 183–189 75 ❖ Websites: CafeF (2015), ‘NHNN "siêu cổ đông" hệ thống NHTM Việt Nam’ [Trực tuyến] tham khảo tại: http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/nhnn-la-sieu-co-dong-cuahe-thong-ngan-hang-thuong-mai-viet-nam-20151026162427627.chn [Ngày: 27/10/2015] Đầu tư Chứng khoán (2015), ‘Năm 2015, song hành hội rủi ro’ [Trực tuyến] tham khảo tại: http://tinnhanhchungkhoan.vn/tien-te/nam-2015-song-hanh-cohoi-va-rui-ro-118844.html [Ngày: 10/09/2015] MBS (2015), ‘Báo cáo ngành ngân hàng’ [Trực tuyến] https://mbs.com.vn/uploads/files/TTNC/EquityResearch/baocaonganh tham khảo tại: [Ngày: 01/05/2015] VCBS (2016), ‘Báo cáo ngành ngân hàng 2016’ [Trực tuyến] tham khảo tại: https://vcbs.com.vn/vn/Communication/ [Ngày: 06/04/2016] 76 PHỤ LỤC xtset ID Year panel variable: ID (strongly balanced) time variable: Year, 2009 to 2015 delta: unit summarize Variable Ngnhng ID Year Delrisk Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap Npl Dep Pres risk_res _est_fixed _est_random cap_res Errs - | + | | | | | + | | | | | + | | | | | + | | | | | + Obs -0 161 161 123 161 -161 161 161 161 161 -161 161 125 161 161 -125 161 161 161 161 Mean Std Dev - Min Max - 12 2012 -5.37E-06 0.721365 0.519359 11.20354 0.008849 0.092464 0.546146 10.55733 0.104766 0.662967 10.68921 0.956522 -1.96E-10 1 -4.49E-11 -2.86784 - 2009 -0.00032 0.333238 -0.068313 8.110728 9.27E-05 0.000628 -0 0.042556 -1.07881 7.057898 0.31954 1 -0.09251 -177.242 23 2015 0.000321 1.915193 0.81622 13.64947 0.047288 0.26825 11 11.0929 0.332432 2.174752 13.24718 0.405383 1 0.10568 244.1995 - 6.653946 2.00624 4.97E-05 0.225434 -0.136736 1.14035 0.006097 0.061428 2.395868 -2.257942 0.048635 0.55149 1.219286 0.204567 -0.122667 0 0.022558 53.99806 77 correlate Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap (obs=161) -Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap | Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap + | | 0.2776 | -0.3688 -0.0218 | 0.3707 0.1635 -0.1923 | -0.0265 0.0267 0.3517 0.688 | -0.0287 0.075 0.1287 0.0484 0.3014 | 0.0324 -0.0687 -0.1041 -0.0261 -0.2687 -0.9327 | 0.4702 0.1963 -0.7407 0.3912 -0.2822 -0.221 0.2179 describe Contains data obs: vars: size: variable name Ngnhng ID Year Delrisk Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap Npl Dep Pres 161 21 19,481 storage type str3 byte int double double double double double double double double double double double byte -Display format -%9s %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g %10.0g value label variable label Ngân hàng ID Year Delrisk Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap Npl Dep Pres 78 risk_res float %9.0g Residuals _est_fixed byte %8.0g esample() from _est_random byte %8.0g esample() from cap_res float %9.0g Residuals Errs double %10.0g Residuals errs2 double %10.0g -Sorted by: ID Year Note: dataset has changed since last saved estimates store estimates store Vẽ biểu đồ ma trận biến graph matrix Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap Kiểm tra tượng đa cộng tuyến Bước 1: chạy mô hình OLS regress Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap regress Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap Source = Model Residual -Total | + | | -+| SS Df MS - -2.678912 0.382702 5.452374 153 0.035636 - 8.131286 160 0.050821 -Risk | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf -+ - Liq | 0.289466 0.114896 2.52 0.013 0.062479 Size | -0.01588 0.020794 -0.76 0.446 -0.05696 ROA | 22.86623 6.432935 3.55 0.001 10.15738 ROE | -1.63158 0.63581 -2.57 0.011 -2.88768 Pres_RPL | 0.007496 0.017524 0.43 0.669 -0.02712 Pres_RPG | 0.000138 0.018447 0.01 0.994 -0.03631 Cap | 0.121517 0.661512 0.18 0.854 -1.18536 _cons | 0.679175 0.314326 2.16 0.032 0.058195 Number of obs = 161 F( 7, 153) = 10.74 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.3295 Adj R-squared = 0.2988 Root MSE = 18878 Interval] -0.516454 0.0252 35.57507 -0.37548 0.042117 0.036582 1.428394 1.300155 79 Bước 2: Kiểm định VIF 1/VIF > 5% ==> không bị đa cộng tuyến vif Variable | Pres_RPL Pres_RPG ROA ROE Cap Size Liq Mean VIF +| | | | | | | +| VIF 7.91 7.79 6.91 6.85 4.65 2.52 1.11 5.39 1/VIF -0.126349 0.128378 0.144805 0.146013 0.215179 0.396124 0.902397 xtreg Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap , fe Fixed-effects (within) regression Group variable: ID Number of obs = 161 Number of groups = 23 R-sq: within = 0.3221 between = 0.3094 overall = 0.3141 Obs per group: = avg = 7.0 max = corr(u_i, Xb) = -0.0303 F(7,131) Prob > F = 8.89 = 0.0000 -Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap _cons | Coef Std Err t P>|t| + -| 0.165147 0.127714 1.29 0.198 | -0.01051 0.035363 -0.3 0.767 | 16.07124 4.780212 3.36 0.001 | -0.84553 0.496233 -1.7 0.091 | 0.006754 0.012808 0.53 0.599 | 8.48E-06 0.013174 0.999 | 1.109724 0.576668 1.92 0.056 | 0.569271 0.464961 1.22 0.223 [95% Conf 0.0875 -0.08047 6.614839 -1.8272 -0.01858 -0.02605 -0.03106 -0.35053 Interval] -0.417796 0.059446 25.52764 0.136136 0.032091 0.026071 2.25051 1.489074 80 + - -sigma_u | 0.14971 sigma_e | 0.127483 rho | 0.579672 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(22, 131) = 9.30 Prob > F = 0.0000 estimates store fixed xtreg Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap , re Random-effects GLS regression Group variable: ID Number of obs = 161 Number of groups = 23 R-sq: within = 0.3217 between = 0.3153 overall = 0.3176 Obs per group: = avg = 7.0 max = corr(u_i, X) = (assumed) Wald chi2(7) Prob > chi2 = 72.30 = 0.0000 -Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap _cons sigma_u sigma_e | + | | | | | | | | + | | Coef 0.186623 -0.01091 16.72691 -0.917 0.006738 4.87E-05 0.996226 0.574904 0.161479 0.127483 Std Err z P>|z| -0.11635 1.6 0.109 0.026353 -0.41 0.679 4.657995 3.59 0.474221 -1.93 0.053 0.012489 0.54 0.59 0.012906 0.997 0.541353 1.84 0.066 0.35802 1.61 0.108 (fraction of variance due to Rho | 0.61604 u_i) -estimates store random [95% Conf 0.04142 -0.06256 7.597404 -1.84645 -0.01774 -0.02525 -0.06481 -0.1268 Interval] -0.414666 0.040739 25.85641 0.012461 0.031216 0.025344 2.057258 1.276609 81 hausman fixed random Coefficients -(b) (B) fixed random | (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | Difference S.E -+ - Liq | 0.165 0.187 -0.021 0.053 Size | -0.011 -0.011 0.000 0.024 ROA | 16.071 16.727 -0.656 1.074 ROE | -0.846 -0.917 0.071 0.146 Pres_RPL | 0.007 0.007 0.000 0.003 Pres_RPG | 0.000 0.000 0.000 0.003 Cap | 1.110 0.996 0.113 0.199 -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) = 1.07 Prob>chi2 = 0.9936 ==> Chấp nhận giả thuyết Ho, mô hình REM thích hợp FEM xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects Risk[ID,t] = Xb + u[ID] + e[ID,t] Estimated results: | + Risk | e | u | Var 0.050821 0.016252 0.026075 Test: Var(u) = chibar2(01) = 133.88 Prob > chibar2 = 0.0000 sd = sqrt(Var) -0.225434 0.127483 0.161479 82 xtcsd, pesaran abs Pesaran's test of cross sectional independence = -0.260, Pr = 1.2049 Average absolute value of the off-diagonal elements = 0.438 xtserial Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 22) = 22.703 Prob > F = 0.0001 Kiểm định tượng nội sinh regress Cap Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Source = -Model Residual Total | -+ | | +| SS df MS 0.297041 0.042434 0.081418 153 0.000532 -0.378459 160 0.002365 Number of obs = 161 F( 7, 153) = 79.74 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.7849 Adj R-squared = 0.7750 Root MSE = 02307 -Cap | Coef Std Err t P>|t| + Risk | 0.001815 0.009878 0.18 0.854 Liq | 0.026025 0.014173 1.84 0.068 Size | -0.01374 0.002291 -6 ROA | 6.515816 0.625696 10.41 ROE | -0.57999 0.064014 -9.06 Pres_RPL | 0.001435 0.00214 0.67 0.503 Pres_RPG | 0.001713 0.00225 0.76 0.448 _cons | 0.220965 0.034659 6.38 -predict cap_res, res [95% Conf 0.0177 -0.00198 -0.01826 5.279698 -0.70645 -0.00279 -0.00273 0.152492 Interval] -0.02133 0.054025 -0.00921 7.751934 -0.45352 0.005662 0.006158 0.289437 83 regress Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap cap_res Source | SS df Model Residual Total +| | +| -8.131286 9.88E-12 -8.131286 MS 1.01641076 152 6.50E-14 160 0.05082054 Number of obs = 161 F( 8, 152) = Prob > F = 0.0000 R-squared = 1.0000 Adj R-squared = 1.0000 Root MSE = 2.5e-07 -Risk | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + Liq | -14.3421 1.61E-06 -8.90E+06 -14.34211 -14.3421 Size | 7.571487 8.29E-07 9.10E+06 7.571486 7.571489 ROA | -3590.84 0.000395 -9.10E+06 -3590.836 -3590.834 ROE | 319.6289 3.51E-05 9.10E+06 319.6288 319.629 Pres_RPL | -0.79102 9.03E-08 -8.80E+06 0.7910239 -0.7910236 Pres_RPG | -0.94409 1.06E-07 -8.90E+06 0.9440901 -0.9440897 Cap | 551.0952 6.02E-05 9.20E+06 551.0951 551.0954 cap_res | -551.095 6.02E-05 -9.20E+06 -551.0954 -551.0951 _cons | -121.773 1.34E-05 -9.10E+06 -121.7726 -121.7725 - test cap_res ( 1) cap_res = F( 1, 152) = 8.4e+13 Prob > F = 0.0000 *** Thực GMM để khắc phục ivregress gmm Risk Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap (l.Cap = Liq ROA Size ROE Pres_RPL Pres_RPG l.Risk) Instrumental variables (GMM) regression Number of obs = 138 Wald chi2(8) = 46.40 Prob > chi2 = 0.0000 R-squared = 84 GMM weight matrix: Robust Root MSE = 39426 -| Robust Risk | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + Cap | L1 | 14.800 5.289 2.800 0.005 4.433 25.167 | Liq | 0.588 0.338 1.740 0.082 -0.075 1.251 Size | 0.061 0.048 1.270 0.206 -0.033 0.155 ROA | 38.644 21.682 1.780 0.075 -3.852 81.139 ROE | 3.060 1.789 1.710 0.087 -6.567 0.447 Pres_RPL | 0.015 0.005 2.890 0.004 0.005 0.025 Pres_RPG | 0.006 0.005 1.220 0.222 -0.004 0.017 Cap | -14.359 6.992 -2.050 0.040 -28.063 -0.655 _cons | -0.522 0.644 -0.810 0.417 -1.784 0.739 -Instrumented: L.Cap Instruments: Liq Size ROA ROE Pres_RPL Pres_RPG Cap L.Risk estat endog Test of endogeneity (orthogonality conditions) Ho: variables are exogenous GMM C statistic chi2(1) = 12.9293 (p = 0.0003) estat firststage Ho: Instruments are weak First-stage regression summary statistics -| Adjusted Partial Robust Variable | R-sq R-sq R-sq F(1,129) Prob > F + - - L.Cap | 0.7917 0.7788 0.1108 10.6317 0.0014