Để phân tích tác động của bất ổn các yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam, khóa luận thực hiện ước lượng mô hình (*) được đề cập ở chương 3. Như đã phân tích trong chương 3, đầu tiên phải kiểm tra các khuyết tật của
mô hình để lựa chọn mô hình phù hợp, nghiên cứu thực hiện các kiểm định bao gồm kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan.
Tác giả sẽ tiến hành chạy hồi quy Pooled OLS, FEM và REM, sau đó thực hiện kiểm định Hausmen test để lựa chọn mô hình FEM hoặc REM. Trong trường hợp p-vlaue của kiểm định Hausman bé hơn 0,05 thì lựa chọn mô hình phù hợp là FEM. Ngược lại tiến hành kiểm định nhân tử Lagrange để lựa chọn mô hình REM hoặc Pooled OLS, nếu p-value của kiểm định Lagrange bé hơn 0,05 thì lựa chọn mô hình REM, ngược lại lựa chọn mô hình Pooled OLS.
ETA 0.0103 0.3 0.0721 1.37 0.0103 0.3 LTD 0.00522 0.83 0.00224 0.22 0.00522 0.83 DEP 0.00942 1.1 0.0250* 1.85 0.00942 1.1 Kiểm định Hausman Test
Lựa chọn FEM & REM Giả thuyết
H0
Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích
Giá trị thống kê chi2(8) = 94.44 p-value Prob>chi2 = 0.0000 Mức ý nghĩa 5% Kết luận Bác bỏ HO Chọn FEM
chi2 (28) = 4650.58 Prob>chi2 = 0.0000
P - value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0 và chấp nhận H1 nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
H0: Mô hình không có hiện tương quan bậc nhất H1: Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhất Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F (1, 27) = 16.207 Prob > F = 0.0004
P - value = 0.0000 < 0.05, bác bỏ H0 và chấp nhận H1 nghĩa là mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc nhất với mức ý nghĩa 5%.
Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata 14
Từ kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình ở trong bảng 4.5 cho thấy mô hình nghiên cứu tác động của bất ổn các yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng của NHTM tại Việt Nam xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Ngoài ra, theo các nghiên cứu trước của Klein (2013), Rajha (2016), Salas và Saurina (2002), Đỗ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013), Phạm Hoàng Bảo Ngọc (2019), Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) mô hình kinh tế sử dụng độ trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập sẽ xảy ra hiện tượng nội sinh với biến nội sinh là biến trễ. Đồng thời, biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) bị nghi ngờ là có hiện tượng nội sinh, bởi vì rủi ro tín dụng, đặc biệt là tỷ lệ nợ xấu có tác động đáng kể đến lợi nhuận hoạt động của ngân hàng (Bhattarai, 2017). Ngoài ra biến quy mô ngân hàng (SIZE) và biến tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản (DEP) cũng được cho là có nghi ngờ hiện tượng nội sinh. Vì vậy, để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh, khóa luận thực hiện ước lượng theo phương pháp SGMM.
Bảng 4.6: Tác động của bất ổn các yếu tố vĩ mô đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam bằng phương pháp SGMM
Biến Mô hình
Biến phụ thuộc NPL
Hệ số hồi quy P-value
***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5%, 10% Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata 14
Bảng 4.4 phản ánh tổng hợp 3 mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM và kiểm định Hausman (chi tiết Phụ lục 2). Theo kết quả Bảng 4.4, mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình phù hợp. Do đó mô hình FEM sẽ được dùng để thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình
Mô hình Kiểm định phương sai sai số thay đồi
HO : Mô hình không có phương sai thay đổi
STDM2 0.186*** 0,099 STDCPI 0.00823* 0,001 ROE -0.0441 0,239 SIZE 0.00947 0,145 ETA 0.0340 0,540 LTD -0.00372 0,868 DEP 0.0157 0,306 Cons -0.249*** 0,001 Các kiểm định AR (1) p-value 0.142 AR (2) p-value 0.493 Hansen p-value 0.280 Sargan p-value 0.218 Sô nhóm 28
Sô biến công cụ 25
F-test p-value 0.000
Tính phù hợp của mô hình này được đánh giá thông qua kiểm định F, kiểm định Hansen và kiểm định Arellano - Bond (AR). Kiểm định F kiểm tra ý nghĩa thống
kê của các hệ số ước lượng. Kiểm định Hansen kiểm tra các ràng buộc quá mức, tính hợp lý của các biến đại diện. Kiểm định Sargan xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ. Kiểm định AR xác định liệu có sự tương quan của phương sai sai số mô hình không.
Từ kết quả ở bảng 4.6 cho thấy, kiểm định Hasen và kiểm định Sargan có p- value lần lượt là 0,28 và 0,218 đều lớn hơn 10%. Điều này có nghĩa là các biến công cụ trong mô hình là biến ngoại sinh, không có tương quan với sai số của mô hình.
Kiểm định AR1 của mô hình có giá trị p-value là 0,142 lớn hơn 10% nên chấp
nhận Ho: không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1, nghĩa là không có sự tương quan chuỗi bậc 1. Kiểm định AR2 có giá trị p-value là 0,493 lớn hơn 10% nên chấp nhận giả thuyết Ho: không có sự tương quan chuỗi bậc 2 trong phần dư của mô hình hồi quy. Do đó, mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Mô hình nghiên cứu sau khi hồi quy theo phương pháp SGMM để khắc phục các khuyết tật thì mô hình có được trình bày như sau:
NPLir = -0,249 + 0,293 NTLrf-/ + 0,00476STDGDPir + 0,186 STDM2 + 0,00823
STDCPIir - 0,0441 ROEir + 0,00947 SIZErf + 0,0340 ETAir - 0,00372LTDir + 0,0157
DEPir + μ,r
Từ kết quả nghiên cứu tại bảng 4.6 cho thấy:
Hệ số hồi quy của biến NPL(t-1) là 0,293 có ý nghĩa ở mức thống kê 1% cho thấy tỷ lệ nợ xấu hiện tại của ngân hàng có phụ thuộc vào tỷ lệ nợ xấu của năm trước,
và cũng cho thấy phương pháp hồi quy theo GMM là phù hợp. Hệ số hồi quy dương cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nợ xấu hiện tại và tỷ lệ nợ xấu năm trước.
Kết quả này phù hợp với kỳ vọng dấu của tác giả và đồng thời chấp nhận giả thuyết Hi: Nợ xấu năm trước tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng ngân hàng. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Klein (2013), Rajha (2016), Salas và Saurina (2002)
Ngọc (2019) tại Việt Nam. Với kết quả nghiên cứu trên, NHTM nào có khả năng quản lý nợ xấu tốt trong quá khứ, sẽ có khả năng ít gặp rủi ro về tín dụng trong hiện tại.
Độ bất ổn của các yếu tố vĩ mô được tìm thấy đều có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng và đều có hệ số hồi quy dương, trong đó bao gồm độ biến động của GDP, biến động lạm phát và biến động lượng cung tiền M2 có ý nghĩa thống
kê lần lượt là 5%, 1% và 10%. Kết quả này cho thấy khi sự không chắc chắn về kinh tế vĩ mô gia tăng sẽ dẫn đến gia tăng rủi ro tín dụng của ngân hàng. Do đó, nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H2: Biến động của kinh tế vĩ mô tác động cùng chiều (+) đến rủi ro tín dụng của ngân hàng. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Talavera và cộng sự (2006), Hongbo Liang và Yuanliang Liu (2012), Baum và cộng sự (2002), Shigui Tao và Mengqiao Xu (2019), Baker và cộng sự. (2013), Qinwei Chi and Wenjing Li (2016), Li Li (2019).
Tuy nhiên, trái với kỳ vọng ban đầu của giả thuyết, các biến kiểm soát vi mô thuộc yếu tố đặc thù trong ngân hàng như quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD), tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) đều không có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ nợ xấu trong mô hình nghiên cứu. Điều này có thể là do trong giai đoạn nghiên cứu, các mối quan hệ giữa các yếu tố này với nợ xấu của các NHTM Việt Nam chưa thể hiện rõ.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Nghiên cứu về tác động của bất ổn các yếu tố vĩ mô, được đo lường bởi 3 biến
bao gồm: biến động của GDP, biến động của tỷ lệ lạm phát và biến động của lượng cung tiền M2 đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2010- 2019. Bắt đầu từ việc lựa chọn mô hình phù hợp FEM cho mô hình nghiên cứu. Tiếp đến kiểm tra các khuyết tật của mô hình và sử dụng ước lượng hồi quy theo phương pháp SGMM để khắc phục các hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan. Kết quả cho thấy, sự không chắc chắn của kinh tế vĩ mô có tác động cùng chiều
đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam. Bên cạnh đó, biến trễ của biến tỷ lệ nợ xấu có tương quan dương mạnh đến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng. Tuy nhiên, các biến kiểm
soát vi mô thuộc các yếu tố đặc thù bên trong ngân hàng như quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD), tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH