Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Ổn Định Của Hệ Thống Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam Năm 2023

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

• Đo lường ổn định ngân hàng

Jayakumar và các công sự (2018) đã sử dụng năm chỉ số về sự ổn định của ngân hàng bao gồm vốn hóa ngân hàng (BCA), nợ xấu (NPL), chỉ số Z (Z-index) (ZIN), dự phòng của các khoản nợ không có khả năng chi trả (PNL) và tín dụng tư nhân của các khoản tiền gửi ngân hàng (PCD) để xem xét mối quan hệ giữa cạnh tranh ngân hàng, ổn định ngân hàng và tăng trưởng kinh tế của các ngân hàng Châu Âu. Việc sử dụng đầu tiên xảy ra vào năm 1984 được nhắc đến bởi Nghị sĩ Stewart McKinney, sau một phiên điều trần của Quốc hội về việc tịch thu Ngân hàng Quốc gia Continental Illinois National Bank and Trust, ngân hàng lớn thứ bảy ở Hoa Kỳ, bị tịch thu bởi Tập đoàn Bảo hiểm Tiền gửi Liên bang để tránh tình tránh tình trạng sụp đổ (Dymski, 2011).

MA TRẬN TƯƠNG QUAN

Kết quả ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình 1 được thể hiện ở bảng 4.2, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (Z-score) với các biến độc lập, cùng với đó là hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình đều bé hơn 0.8 chứng tỏ mối quan hệ giữa các biến trong mô hình đều ở mức cho phép. Trong đó; biến ROE, TANG, GROW, LLP, CAP, LDR, INF có mối tương quan nghịch chiều với biến phụ thuộc được đại diện bởi chỉ số Z-score; biến FRISK, CIR, SIZE, LEV, GDP có mối tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc được đại diện bởi chỉ số Z-score. Kết quả ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình 2 được thể hiện ở bảng 4.3, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (NPL) với các biến độc lập, cùng với đó là hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình đều bé hơn 0.8 chứng tỏ mối quan hệ giữa các biến trong mô hình đều ở mức cho phép.

Trong đó; biến FRISK, ROE, SIZE, GROW, LEV, LDR, GDP có mối tương quan nghịch chiều với biến phụ thuộc được đại diện bởi nợ xấu (NPL); biến CIR, TANG, LLP, CAP có mối tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc nợ xấu (NPL).

KẾT QUẢ HỒI QUY POOLED OLS, FEM, REM VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH PHÙ HỢP

Sau khi tác giả phân tích hệ số tương quan để xác định mối quan hệ tương hỗ giữa các biến trong mô hình, nghiên cứu này tiếp tục đi vào phân tích hồi quy với mục đích đo lường chiều hướng và mức độ tác động của các biến độc lập. Sau khi thực hiện lựa chọn giữa Pooled OLS với FEM, Pooled OLS với REM; tác giả nhận thấy FEM và REM đều phù hợp hơn so với Pooled OLS. Sau khi tác giả phân tích hệ số tương quan để xác định mối quan hệ tương hỗ giữa các biến trong mô hình, nghiên cứu này tiếp tục đi vào phân tích hồi quy với mục đích đo lường chiều hướng và mức độ tác động của các biến độc lập.

Sau khi thực hiện lựa chọn giữa Pooled OLS với FEM, Pooled OLS với REM; tác giả nhận thấy FEM và REM đều phù hợp hơn so với Pooled OLS.

KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN

Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn đâu là mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM. Tiếp theo, tác giả thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM đâu là mô hình tối ưu cho mô hình 2. Kết luận: Sau khi thực hiện các kiểm định F-test, Breusch-Pagan và Hausman để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp cho mô hình 2.

Tác giả kết luận mô hình hồi quy REM phù hợp với mô hình 2 có biến phụ thuộc được đại diện bởi nợ xấu (NPL).

KIỂM TRA HIỆN TƯƠNG PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI 1. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi dựa trên mô hình Pooled OLS

Sau khi áp dụng kiểm định Breusch-Pagan/ Cook-Weisberg được tác giả trình bày ở bảng 4.7, mô hình nghiên cứu của tác giả thu được từ 2 mô hình đại diện lần lượt bởi chỉ số Z-score và nợ xấu (NPL) cho kết quả Prob > chi2 đều bé hơn. Sau khi kiểm định mô hình FEM và REM trên cả 2 mô hình đại diện bởi biến phụ thuộc là chỉ số Z-score và nợ xấu (NPL) tác giả đều đưa ra kết luận lựa cho mô hình REM phù hợp nhất. Nếu kết quả kiểm định thu được với Prob > Chi2 < 0.05 thì mô hình nghiên cứu bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Prob > chibar2 đều bé hơn 0.05, mô hình nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 tức là kết quả của cả 2 mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

KIỂM ĐỊNH HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN

Sau khi áp dụng kiểm định Breusch-Pagan LM ở bảng 4.8, mô hình nghiên cứu thu được từ 2 mô hình đại diện bởi chỉ số Z-score và nợ xấu (NPL) cho kết quả. Kết luận: Cả 2 mô hình có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Sau khi áp dụng kiểm định Wooldridge được tác giả trình bày ở bảng 4.9, mô hình nghiên cứu thu được từ 2 mô hình đại diện bởi chỉ số Z-score và nợ xấu (NPL) cho kết quả Prob> chibar2 đều bé hơn 0.05, mô hình bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 tức là kết quả của cả 2 mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan.

XỬ LÝ KHUYẾT TẬT BẰNG MÔ HÌNH FGLS Bảng 4.10. Mô hình FGLS

FRISK, SIZE, LEV, LDR và INF không mang ý nghĩa thống kê đối với chỉ số Z- score. FRISK, ROE, SIZE, LLP, CAP, LEV là các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1. CIR, TANG, GROW, LDR, GDP và INF không mang ý nghĩa thống kê đối với nợ xấu (NPL).

KIỂM SOÁT HIỆN TƯỢNG NỘI SINH BẰNG MÔ HÌNH SGMM

Kết quả hồi quy theo phương pháp SGMM cho ra kết quả ở bảng 4.11, tác giả nhận thấy trong cả 2 mô hình đều có số lượng không vượt quá mẫu số bài nghiên cứu đề. Trong kiểm định Arellano-Bond, tất cả các giá trị Pr > z đều lớn hơn 10%; đối với kiểm định Sargan, giá trị Prob > chi2 đều lớn hơn 10%; tương tự là giá trị của Prob > chi2 trong kiểm định Hansen. Mô hình hồi quy SGMM đã đáp ứng được cả 4 điều kiện kể trên, cho thấy 2 mô hình mà tác giả trình bày là phù hợp, hiệu quả và có độ chính xác cao.

TểM TẮT VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIấN CỨU

Điều này xảy ra khi mức lợi nhuận của ngân hàng tăng lên, ngân hàng sẽ quản lý lợi nhuận một cách cẩn thận với sự cân nhắc không gây bất lợi, sàng lọc các đơn xin tín dụng theo các quy tắc, phân tích đúng đắn trong việc xác định khoản cho vay phù hợp, quản lý tín dụng một cách chặt chẽ hơn để giảm thiểu rủi ro tín dụng và tăng khả năng thu hồi các khoản nợ. Kết quả nghiên cứu cho thấy tốc độ tăng trưởng tổng tài sản không tác động đến cả hai chỉ số Z-score và nợ xấu, nghĩa là chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng tổng tài sản không tác động đến ổn định ngân hàng, điều này cũng khác với kỳ vọng dấu ban đầu, do đó, nghiên cứu không có cơ sở để chấp nhận giả thuyết H6 đã đưa ra. Tỷ lệ an toàn vốn càng cao, khả năng chấp nhận rủi ro của bất kỳ khoản tín dụng hoặc tài sản sinh lời rủi ro nào của ngân hàng càng tốt các ngân hàng có cơ sở vốn lớn hơn sẽ ổn định hơn, ngân hàng sẽ có khả năng cho vay nhiều hơn, tăng cường hoạt động kinh doanh, tăng lợi nhuận, do đó, ổn định ngân hàng sẽ được cải thiện nhiều hơn.

Khi nhiều quỹ của bên thứ ba được thu thập, cũng sẽ có nhiều khoản cho vay đối với các chủ nợ, điều này sẽ dẫn đến sự gia tăng phân bổ quỹ tín dụng và khả năng nợ khó đòi cũng sẽ tăng lên” cho nên việc cho vay quá cao so với số tiền mà ngân hàng huy động được sẽ làm giảm tính ổn định ngân hàng.