2. Thực trạng về ngành ngân hàng, sự chấp nhận rủi ro, phạm vi bảo hiểm tiền gửi và cơ
2.3.1.Mô tả các biến nghiên cứu
Hình 8: Mô tả các biến phụ thuộc
Đơn vị của biến ownership, rate và growth là phần trăm
Phân tích các biến cơ cấu sở hữu own1, own2, own3 ta thấy giá trị lớn nhất của own1 là 3 còn own2 và own3 có giá trị lớn nhất là 4. Trong mẫu dữ liệu, chủ sở hữu lớn nhất của ngân hàng không có thành phần là cá nhân.
Phân tích các biến cash1, cash2, cash3, ta thấy giá trị lớn nhất của cash1 là 100%, cash2 là 29% và cash3 là 9.22%.
Xét đến các biến foreign1, foreign2, foreign3 ta thấy, biến foreign3 có giá trị lớn nhất là 0, tức là mẫu nghiên cứu không tồn tại chủ sở hữu thứ 3 là đến từ nƣớc ngoài. Bên cạnh đó các biến foreign1 có giá trị trung bình là 0.08333, còn biến foreign2 có giá trị trung bình là 0,333333 nên ta thấy phần lớn chủ sở hữu ngân hàng trong mẫu là nƣớc ngoài tập trung vào chủ sở hữu thứ 2.
Hình 9: Mô tả sự tự tƣơng quan giữa các biến
Ta trình bày các hệ số tƣơng quan Spearman giữa các biến giải thích. Chúng ta có thể thấy rằng hầu hết các biến có hệ số tƣơng quan cặp thấp. Ngoại trừ hệ số tƣơng quan giữa biến nhận dạng của các cổ đông lớn thứ hai (own2) và của các cổ đông lớn thứ ba (own3) và giữ own 1 và own 3.
Để xử lý hiện tƣợng đa cộng tuyến, ta dựa vào chiến lƣợc thêm biến. Trƣớc tiên, tác giả chuyển đổi biến own1, own2, và own3 thành n-1 (nhị phân), biến giả đại diện cho bản sắc khác nhau của các cổ đông. Ta sử dụng n-1 biến giả để tránh bẫy của biến giả.
Tiếp theo, dùng phần mềm Stata để loại bỏ các biến giải thích có đa cộng tuyến.
2.3.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Hình 10: Kết quả chạy mô hình Fixed Effect 1, 2, 3, 4, 5, 6.
Hình 12: Kiểm định Hausman Test cho mô hình thứ nhất
Giả thiết
Ho: 2 mô hình FE, RE giống nhau H1: Bác bỏ giả thiết Ho
Ta có Prob>Chi2 = 77,12% >5% => chấp nhận Ho, chọn mô hình RE.
Hình 13: Kiểm định phương sai thay đổi trong mô hình RE
Breusch-Pagan Lagrange Multiplier cho REM (xttest0)
Ho: phƣơng sai qua các thực thể không đổi
Hình 14: Kiểm định Hausman và Breusch-Pagan Lagrange Multiplier cho REM cho mô hình 2
Tƣơng tự mô hình 1: chọn hồi quy đơn giản là mô hình thích hợp.
Hình 15: Kiểm định Hausman và Breusch-Pagan Lagrange Multiplier cho REM cho mô hình 3
Hình 16: Kiểm định Hausman và Breusch-Pagan Lagrange Multiplier cho REM cho mô hình 4
Tƣơng tự mô hình 1: chọn hồi quy đơn giản là mô hình thích hợp.
Hình 17: Kiểm định Hausman và Breusch-Pagan Lagrange Multiplier cho REM cho mô hình 5
Hình 18: Kiểm định Hausman và Breusch-Pagan Lagrange Multiplier cho REM cho mô hình 6
Tƣơng tự mô hình 1: chọn hồi quy đơn giản là mô hình thích hợp.
Từ các hình 14, 15, 16, 17, 18 ta kết luận là mô hình đƣợc lựa chọn đều là pooled regression.
Hình 19: Mô hình hồi quy cổ điển với lựa chọn robust cho mô hình 1, 2, 3, 4, 5, 6.
Bảng 12: Thống kê kết quả
Regress1 Regress2 Regress3 Regress4 Regress5 Regress6 R-sq 0.4085 0.5287 0.5622 0.6509 0.7232 0.8777
Phân tích mô hình 1, để giải thích kết quả, bài nghiên cứu tập trung vào những tác động của các biến liên quan đến bảo hiểm tiền gửi. Trong Mô hình 1, các hồi quy cho thấy một hệ số dƣơng, có ý nghĩa thống kê cho lncovdep và hệ số âm, có ý nghĩa thống kê cho lncovdep_sq, cho thấy rằng có một mối quan hệ hình chữ U giữa hành vi chấp nhận rủi ro (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
của các ngân hàng và mức bảo hiểm tiền gửi. Kết quả này ủng hộ cho các kết quả nghiên cứu của Angkinand và Wihlborg (2010).
Mô hình thứ 2, bài nghiên cứu thêm nhóm biến cash1, own1_2, own1_3, own1_4 và foreign1.Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy, biến cash1 có dấu dƣơng và ý nghĩa thống kê điều này trái lại với phát hiện của Laeven và Levin (2009) cho rằng rủi ro ngân hàng cao hơn khi ngân hàng đó có các cổ đông lớn có quyền dòng tiền ( cash flow) đáng kể. Trong khi đó, lncovdep và lnovdep_sq vẫn có các dấu tƣơng tự nhƣ mô hình (1) tuy nhiên ý
nghĩa thống kê bị giảm.Bên cạnh đó, ta thấy biến foreign 1 có dấu dƣơng và ý nghĩa thống kê, điều này phù hợp với giả thuyết số 4 của bài nghiên cứu: Các ngân hàng nƣớc ngoài sẽ có hành vi chấp nhận rủi ro thấp hơn. Trong mô hình này, ta không tìm đƣợc sự ảnh hƣởng của biến định danh của sở hữu nhà nƣớc (own1_3 không có ý nghĩa thống kê).
Mô hình 3 cho thấy dấu của lncovdep và lncovdep_sq vẫn giống mô hình 1
Mô hình thứ 4 cho thấy, với ý nghĩa thống kê, biến own1_2 cho thấy nếu chủ sở hữu lớn nhất ngân hàng là định chế tài chính thì mức độ chấp nhận rủi ro sẽ tăng lên.Với mức ý nghĩa thống kê đáng kể, ta lại thấy, nếu chủ sở hữu thứ 3 của ngân hàng là định chế tài chính thì mức độ chấp nhận rủi ro sẽ tăng lên. Với ý nghĩa thống kê, biến own2_4 cho rằng nếu cá nhân là chủ sở hữu thứ 2 thì mức chấp nhận rủi ro sẽ giảm đi
Với ý nghĩa thống kê, biến foreign1 chỉ rằng nếu chủ sở hữu lớn nhất ngân hàng là nƣớc ngoài thì mức độ chấp nhận rủi ro cũng giảm
Với ý nghĩa thống kê, biến foreign2 chỉ ra rằng nếu chủ sở hữu thứ 2 của ngân hàng là nƣớc ngoài thì sự chấp nhận rủi ro sẽ tăng.
Ngoài ra, có bằng chứng có ý nghĩa thống kê cho rằng chủ sở hữu thứ 3 là cá nhân (own3_4) thì mức độ chấp nhận rủi ro sẽ giảm.
Trong mô hình (5), bài nghiên cứu thêm các biến thể hiện sự tƣơng tác giữa các biến quyền sở hữu và bình phƣơng của ln của mức bảo hiểm tiền gửi chuẩn theo nghiên cứu của Angkinand và Wihlborg (2010). Từ mô hình này, bài nghiên cứu thấy rằng sự hiện diện của các cổ đông lớn thứ hai là các nhà đầu tƣ nƣớc ngoài có liên quan đến hành vi chấp nhận rủi ro cao hơn.
Trong mô hình 6, ta có bằng chứng cho thấy sự hiện diện của các cổ đông lớn thứ nhất là các nhà đầu tƣ nƣớc ngoài có liên quan đến hành vi chấp nhận rủi ro cao hơn. Phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với chính sách công nghiệp ngân hàng vì vấn đề các nhà chính sách về hoạt động của ngân hàng tại Việt Nam điều tiết ngân hàng đã và đang tranh luận về việc có nên cung cấp bảo hiểm tiền gửi cho các chi nhánh của ngân hàng nƣớc ngoài, vì họ có động lực để tạo ra nguy cơ cao hơn và chuyển lợi ích cho trụ sở chính của họ (ví dụ nhƣ thông qua trợ cấp xuyên quốc gia), để lại gánh nặng vào các đối tƣợng nộp thuế Việt Nam nếu họ thất bại. Phát hiện này ủng hộ cho kết luận của Herman (2013) và không hỗ trợ cho giả thuyết 4 của bài viết này.Biến cash1 của mô hình thứ 6 là dƣơng. Phát hiện này tiếp tục trái ngƣợc với phát hiện của Laeven (2009).Biến own2_2 cho thấy, nếu chủ sở hữu thứ hai của ngân hàng là tổ chức tín dụng thì sự chấp nhận rủi ro sẽ giảm (dấu dƣơng) nhƣng biến own3_2 cho thấy sự chấp nhận rủi ro sẽ tăng nếu chủ sở hữu là thứ 3.Biến own2_4 cho thấy, nếu chủ sở hữu thứ hai là cá nhân thì sự chấp nhận rủi ro sẽ giảm.
Trong mô hình thứ 5, 6, ta thấy, biến own1_3, chứng tỏ là chính quyền là cổ đông lớn nhất của ngân hàng là nhà nƣớc dẫn đến sự chấp nhận rủi ro thấp hơn, liên quan đến độ cong ít hơn của đƣờng cong U thể hiện mối quan hệ giữa mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng và phạm vi bảo hiểm tiền gửi. Hơn nữa, sự hiện diện của các nhà đầu tƣ là tổ chức phi tài chính có liên quan đến ít hơn độ cong của đƣờng cong U thể hiện mối quan hệ giữa mức độ mạo hiểm của các ngân hàng và phạm vi bảo hiểm tiền gửi và mang dấu dƣơng.