Để khảo sát các nhân tố tác động đến tăng trưởng cho vay của các ngân hàng Việt Nam, luận án tiếp cận mô hình bảng động được sử dụng rộng rãi trong tài liệu ngân hàng, đặc biệt là trong các tài liệu tập trung vào hành vi cho vay của ngân hàng (ví dụ, Delis và cộng sự, 2014; Vo 2018; Dahir và cộng sự 2019). Theo các tác giả trước, tăng trưởng cho vay của ngân hàng có tính chất nhất quán, nghĩa là tăng trưởng kỳ trước có liên quan đến tăng trưởng kỳ hiện tại. Do đó, phương trình ước lượng chính của nghiên cứu được xác định như sau:
Loan growthi,t = α0 + α1×Loan growthi,t–1 + α2×CAMELSi,t–1 + α3×Macrot +ui,t (3.13)
trong đó biến phụ thuộc Loan growthi,t là tỷ lệ phần trăm thay đổi hàng năm của dư nợ cho vay khách hàng của ngân hàng i trong năm t. CAMELS là một vectơ của các nhân tố nội tại ngân hàng cần khảo sát được xác định bằng cách sử dụng các thành phần CAMELS. Macro
là một vectơ của các biến số kinh tế vĩ mô để kiểm soát môi trường bên ngoài, bao gồm chu kỳ kinh doanh của nền kinh tế (tốc độ tăng trưởng GDP) và lạm phát (tỷ lệ lạm phát hàng năm). ui,t là sai số của mô hình.
Giá trị trễ của biến phụ thuộc được đưa vào bên phải của phương trình để thể hiện tính chất động (dynamic) của cho vay ngân hàng. Tính chất này sẽ được chứng minh cũng như quan điểm về nó được củng cố nếu như kết quả hồi quy cho thấy giá trị trễ của biến phụ thuộc là có ý nghĩa thống kê nhất quán. Kế thừa các nghiên cứu của Adesina (2019), Ben Naceur và cộng sự (2018), và Roulet (2018), nghiên cứu sử dụng độ trễ một kỳ của các biến giải thích là các biến nội tại ngân hàng trên cơ sở rằng hành vi cho vay ngân hàng không thể phản hồi ngay lập tức với những thay đổi trong nội tại ngân hàng. Hơn nữa, việc lấy độ trễ một kỳ của các biến độc lập CAMELS làm giảm thiểu vấn đề nội sinh do tác động qua lại tiềm năng (causality) giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc. Tuy nhiên cơ chế này không áp dụng cho các biến vĩ mô, vì về bản chất, tình hình kinh tế vĩ mô nói chung có thể tác động đến từng ngân hàng, tuy nhiên từng ngân hàng lại không thể ảnh hưởng ngược lại đến cả bối cảnh vĩ mô toàn thể.
Để xem xét tính chất nhạy cảm của các kết quả ước lượng khi được kết hợp với các nhóm biến khác nhau, trước khi tiến hành các hồi quy với đầy đủ các biến CAMELS và biến kiểm soát vĩ mô như chỉ định, tác giả sẽ thực hiện các hồi quy chỉ bao gồm từng nhân tố CAMELS riêng lẻ và biến kiểm soát vĩ mô. Sự nhất quán từ các hồi quy này và các hồi quy
đầy đủ các biến sẽ là cơ sở khẳng định tính vững của các kết quả nghiên cứu. Thêm vào đó, để giảm đi sự cồng kềnh cho thủ tục ước lượng, các biến thay thế cho cùng một tiêu chí khi không có ý nghĩa thống kê sẽ được tinh giản trong các mô hình hồi quy hoàn chỉnh.