Những giải pháp nâng cao công tác bồi dưỡng, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực công chức cấp xã tỉnh Tây Ninh

Giới thiệu chương

Các giả thuyết nghiên cứu

Về mặt lý thuyết, khi nền kinh tế đang ở trong giai đoạn tăng trưởng cao, các ngân hàng thương mại sẽ mở rộng tín dụng, tăng trưởng thị phần của mình (nguyên nhân có thể đến từ việc: trong giai đoạn tăng trưởng cao, nhu cầu về vốn của doanh nghiệp để mở rộng sản xuất cũng như nhu cầu về tiêu dùng của cá nhân tương đối lớn). Bên cạnh đó, nhƣ đã đề cập ở mục 3.3.1, nợ công Việt Nam hiện nay tăng đều qua các năm và tốc độ tăng trong 3 năm gần đây tương đối cao, nhiều nhận định trong những năm tới nợ công sẽ chạm hoặc vƣợt trần, có thể áp lực trong thời gian tới để giải quyết vấn đề nợ công sẽ lớn, ví dụ nhƣ: cắt giảm chi tiêu chính phủ, tinh giảm biên chế, giảm lương công nhân viên chức. Bên cạnh đó, theo nhiều nghiên cứu trước đây (được đề cập ở phần lược khảo tài liệu, mục 2.3.2), ngoài việc quan tâm đến vấn đề trục lợi cá nhân, “rủi ro đạo đức” cũng có thể đến từ việc: các nhà quản trị ngân hàng quan tâm đến danh tiếng của mình và sẽ tìm cách tăng trưởng kinh doanh trong ngắn hạn (nhằm thuyết phục các cổ đông khả năng quản trị của họ trong thời gian ngắn đã đem lại hiệu quả).

“cơ hội kinh doanh đa dạng I”, biến đại diện đƣợc chọn là “Quy mô ngân hàng”, với lý do: Xét về lợi thế cạnh tranh, các ngân hàng có quy mô càng lớn càng có nhiều ưu thế (như vốn, cơ sở vật chất, mạng lưới) để phát triển các sản phẩm dịch vụ mới, đầu tƣ cải tiến công nghệ nhằm áp dụng các dịch vụ ngân hàng hiện đại, đây là cách thức để ngân hàng đa dạng hóa dịch vụ kinh doanh của mình.

Mô tả các biến đại diện

Sau đó, mô hình cơ bản sẽ đƣợc mở rộng phạm vi bằng cách: thêm lần lƣợt các biến số đặc thù của ngành ngân hàng vào; việc này nhằm mục đích: kiểm tra xem các biến số đặc thù của ngành ngân hàng có đóng góp thêm gì cho khả năng giải thích của mô hình hay không. Cách tiếp cận nhƣ vậy sẽ cho phép cô lập từng biến đặc thù của ngành ngân hàng, không để xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến đặc thù của ngân hàng trong mô hình. − Do tính chất của việc ghi nhận số liệu trên báo cáo: các chỉ số kinh tế vĩ mô cũng nhƣ các chỉ số trên BCTC sẽ không phản ánh tác động của mình đến nợ xấu của năm hiện tại, chúng sẽ tác động đến nợ xấu của năm sau đó.

1 Cần lưu ý rằng: ước lượng phương sai của hệ số dài hạn sẽ cung cấp độ chính xác và ổn định cho tổng các tác động của các biến trễ của biến giải thích trong mô hình thống kê.

Phương pháp hồi quy 1. Đặc điểm của mô hình

Tuy nhiên, có thể nói “Pooled OLS”, “Fixed Effect”, “Random Effect” là các phương pháp cơ bản áp dụng cho mô hình tĩnh, chưa xử lý hết được các vấn đề của mô hình động, nhƣ: hiện tƣợng nội sinh tiềm ẩn2. Phát triển phương pháp “General Method of Moments” (GMM)4, Hansen (1982) đã dùng biến trễ của biến nội sinh và biến ngoại sinh bên trong mô hình làm công cụ, nhằm loại bỏ các tác động của biến nội sinh. Cụ thể hơn, trong họ các phương pháp hồi quy GMM, tác giả sử dụng Difference GMM (DGMM) hai bước của Arellano and Bond (1991), được đề xuất lần đầu bởi Holtz-Eakin, Newey, and Rosen (1988).

Phương pháp DGMM sử dụng các độ trễ thích hợp của các biến nội sinh và các biến ngoại sinh bên trong mô hình để tạo nên các biến công cụ, giải quyết vấn đề nội sinh tiềm ẩn.

Dữ liệu nghiên cứu

Để kiểm định Sargan không bị yếu thì số lƣợng các biến công cụ đƣợc lựa chọn về nguyên tắc phải nhỏ hơn hoặc bằng số lƣợng đơn vị chéo. Đối với biến nợ xấu, dữ liệu đƣợc thu thập trong phần thuyết minh BCTC; cụ thể là phần “phân loại nợ theo nhóm nợ” của mục “cho vay khách hàng”, tác giả lấy số liệu của 3 nhóm nợ cuối (nợ nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5). Hơn nữa, các BCTC đƣợc báo cáo theo nhiều cách khác nhau, một số BCTC không phân loại khoản mục “cho vay khách hàng” theo 5 nhóm nợ (trong phần thuyết minh), vì vậy không thể lọc ra đƣợc số liệu “nợ xấu”.

Đối với các ngân hàng không thể thu thập toàn bộ dữ liệu từ BCTC trong suốt 9 năm, tác giả lựa chọn những ngân hàng chỉ thiếu tối đa là 2 năm (riêng Ngân hàng Thương mại Cổ phần Bản Việt là 3 năm, 2006, 2009, 2014); sau đó tác giả điền vào những năm thiếu bằng số liệu được lấy ở BCTN tương ứng (có đối chiếu với BCTC của những năm liền kề để kiểm tra mức độ trung thực của số liệu).

Kết quả nghiên cứu

Vì cấu trúc của các bảng kết quả là tương tự nhau, nên tỏc giả gộp lại thành 1 bảng kết quả chung để tiện cho việc theo dừi (6 bảng kết quả đƣợc xuất từ Stata sẽ đƣợc trình bày trong Phụ lục 6). Ở bảng này, tất cả các hệ số hồi quy của các biến đƣợc liệt kê (trừ một số biến bị phần mềm Stata tự động loại trừ sau khi tính toán1) kèm theo độ lệch chuẩn và mức ý nghĩa của chúng. Bên cạnh đó, tác giả còn phân tích độ lớn của các hệ số này (nếu giả thuyết đƣợc chấp nhận), nhằm tìm hiểu thời gian và mức độ tác động đƣợc lƣợng hóa của các biến đại diện lên nợ xấu.

Nếu các kiểm định đƣợc liệt kê trong bảng 4.6 thỏa mãn các điều kiện nêu ra, điều này sẽ giúp tác giả khẳng định được phương pháp nghiên cứu mà mình sử dụng là phù hợp.