0352563
GDP | 216 .0616707 .0062677 .0503 .
0707579
ROE
| 6 0.350 01.000
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA) FGAP có giá trị trung bình là -0.2331, độ lệch chuẩn 0.1255 và giá trị nhỏ nhất của biến là -0,6176 (Ngân hàng TPB năm 2012) , giá trị lớn nhất là 0,1373 (Ngân hàng VPB năm 2018). Khi so sánh giá trị các quan sát với giá trị trung bình, cho thấy chênh
lệch giá trị khe hở tài trợ giữa các quan sát là tương đối lớn. Sự chênh lệch này không phải chỉ do sự khác biệt giữa các ngân hàng, mà còn do chính sự biến động của từng ngân hàng qua thời gian.
SIZE có giá trị trung bình là 8.0484, độ lệch chuẩn 0.4681 và giá trị nhỏ nhất là 6.97 (Ngân hàng PVB năm 2011), giá trị lớn nhất là 9.1183 (Ngân hàng BID năm 2019). Hiện tại BIDV là Ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất trong nhóm NHTM. Tuy rằng có sự khác biệt về quy mô tài sản giữa các ngân hàng tại mỗi thời điểm và sự gia tăng tài sản của từng ngân hàng qua thời gian là rất lớn; nhưng khi logarit hóa giá trị tổng tài sản các đối tượng quan sát thì sự chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất không còn nhiều.
ROE có giá trị trung bình là 0.0846, độ lệch chuẩn 0.0876 và giá trị nhỏ nhất là - 0.8200 (Ngân hàng TPB năm 2012), giá trị lớn nhất là 0.2682 (Ngân hàng ACB năm 2012). Kết hợp bảng dữ liệu gốc và bảng thống kê mô tả, tác giả nhận thấy có sự khác
biệt lớn về hiệu quả kinh doanh giữa các ngân hàng là do khả năng của từng ngân hàng.
CAP có giá trị trung bình là 0.0895, độ lệch chuẩn 0.0379 và giá trị nhỏ nhất là 0.0323
(Ngân hàng SCB năm 2019), giá trị lớn nhất là 0.2564 (Ngân hàng KLB năm 2011). NPL có giá trị trung bình là 0.0225, độ lệch chuẩn 0.016 và giá trị nhỏ nhất là 0, giá trị 0 do dữ liệu các ngân hàng không công bố (Ngân hàng VAB năm 2019), giá trị lớn nhất là 0.1246 (Ngân hàng SCB năm 2011)
LLR có giá trị trung bình là 0.0133, độ lệch chuẩn 0.0054 và giá trị nhỏ nhất là 0, giá trị 0 do không có thông tin dữ liệu, giá trị lớn nhất là 0.0353 (Ngân hàng PVB năm 2014). Giá trị trung bình của dự phòng rủi ro tín dụng toàn ngành tương đối thấp, biến
động xoay quanh giá trị trung bình thấp, tuy nhiên, sự chênh lệch giữa các đối tượng quan sát là tương đối lớn.
GDP có giá trị trung bình là 0.0617, độ lệch chuẩn 0.0063 cho thấy tính ổn định của tăng trưởng kinh tế Việt Nam, biến động xoay quanh giá trị trung bình rất thấp với 0.0065 và giá trị nhỏ nhất là 0.0503 (năm 2013), giá trị lớn nhất là 0.0707 (năm 2018).
INF có giá trị trung bình là 0.0658, độ lệch chuẩn 0.05 và giá trị nhỏ nhất là 0.006 (năm 2016), giá trị lớn nhất là 0.1813 (năm 2012).
LLR | 0 0.221 20.107 0.0789- 0.1080- 6 0.345 1.0000 GDP | 0.247 8 0.149 8 - 0.2918 0.315 3 - 0.3519 -0.2184 1.00 00 INF | -0.2668 50.054 490.21 0.3754- 6 0.093 -0.0196- 0.3300 1.0000
(Nguồn: Kết quả chạy từ
SIZE 0.0411*** 0.0313*** 0.0405** ROE 0.1583** 0.1815** 0.1756** CAP 0.7887*** 0.9084*** 0.8879*** TLA 0.8193*** 0.7419*** 0.774*** NPL 0.2251 -0.0659 0.0083 LLR 0.8027 2.0885* 1.6997** GDP -1.6324** -1.0334* -1.3285 INF 0.4269*** 0.3437*** 0.3858*** Constant -1.016*** -0.9513*** -1.0213*** R-Squared 0.6873 0.5476 0.5466
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Ma trận tương quan nhằm xác định sự tác động cũng như mức độ tác động của các biến độc lập theo từng cặp. Điều này giúp ta thấy được các cặp biến độc lập nào có tương quan với nhau, tức là tác động đến nhau trong mô hình hệ số tương quan giữa các biến có giá trị không cao, cao nhất là -0.6852, chuẩn so sánh theo Farrar và
Glauber (1967) là 0.8 vì vậy mô hình sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
4.2 Ket quả mô hình hồi quy
Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương pháp ước lượng đó là Pooled OLS, FEM và REM để xác định mức độ tác động của các biên độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số ước lượng. Kết quả hồi quy được tác giả tổng hợp vào bảng 4.3 cụ thể như sau:
| ROE | .1815472 .1756427 .0059046 .014705 CAP | .908374 .8879144 .0204596 .0812655 TLA | .7419299 .7740474 -.0321175 .0328463 NPL | -.0658645 .0083232 -.0741877 .0866943 LLR | 2.088461 1.699666 .3887953 .3157457 GDP | -1.033424 -1.328458 .2950338 .3339328 INF | .3437058 .3858478 -.042142 .052577
— b = consistent under Ho and
Ha; --- obtained from B = inconsiste nt
under Ha, efficient under Ho;
obtained from xtreg
Test: difference in coefficients not systematic chi2(8) (b-B)'[(V_b- V_B) ^(-1)](b-B) = 2.43 Prob>chi2 = 0.9649
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2.1 So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên
REM
Để tiến hành đo lường sự phù hợp giữa hai mô hình tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM thì tác giả tiến hành kiểm định Hausman.
Giả thuyết H0: Không có tương quan giữa các biến độc lập và phần dư có nghĩa là
mô hình REM phù hợp.
Giả thuyết H1: Có tương quan giữa các biến các biến độc lập và phần dư có nghĩa
là mô hình FEM phù hợp.
Theo kết quả kiểm định Hausman tại bảng 4.4 thì giá trị Prob>chi2 = 0.9649 lớn hơn 0.05 vì vậy chấp nhận giả thuyết giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1 điều này đồng nghĩa sẽ là mô hình REM là mô hình phù hợp nghiên cứu hơn, nên tác giả chọn mô
SIZE | 2.68 0.3729 38 CAP | 2.06 0.4858 50 TLA | 1.55 0.6466 94 NPL | 1.48 0.6776 41 LLR | 1.42 0.7059 97 ROE | 1.41 0.7073 79 GDP | 1.39 0.7192 98 INF | 1.33 0.7492 89
hình tác động ngẫu nhiên REM đem so sánh một lần nữa với mô hình Pooled OLS để chọn mô hình nghiên cứu chính thức của nghiên cứu để thảo luận kết quả.
4.2.2 So sánh sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và mô hình tác động ngẫu nhiên
REM
Để lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu giữa Pooled OLS và REM, tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan:
Bảng 4.5 - Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình Pooled OLS và REM
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects FGAP[name1,t] = Xb + u[name1] + e[name1,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---+--- FGAP | .0157569 .1255265 e | .0036674 .0605587 u | .001884 .0434051 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 62.12 Prob > chibar2 = 0.0000
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
Giả thuyết H0: Không có sự khác biệt giữa các chủ thể có nghĩa là mô hình Pooled
OLS phù hợp hơn.
Giả thuyết H1: Tồn tại hiệu ứng dữ liệu bảng có nghĩa là mô hình tác động ngẫu
nhiên REM phù hợp hơn.
Theo kết quả bảng 4.5. thì hệ số Prob > Chibar2 = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 vì vậy bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 đồng nghĩa mô hình mô hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp để nghiên cứu hơn. Việc so sánh mô hình Pooled OLS và mô hình REM cho kết quả mô hình Pooled OLS không phải là mô hình thích hợp nhất để nghiên cứu vì vậy tác giả sẽ sử dụng kết quả mô hình REM để tiến hành phân tích cho các phần dưới đây.
4.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình tác động ngẫu nhiên REM4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến 4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.6 - Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Variable | VIF 1/VIF
Ta đặt cặp giả thuyết:
Giả thuyết H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM không xảy ra hiện tượng đa cộng
tuyến.
Giả thuyết H1: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả Bảng 4.6 cho thấy đa số các biến đều giá trị VIF <10 vì vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 và có thể kết luận là mô hình tác động ngẫu nhiên REM này không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.3.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.7 - Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects FGAP[name1,t] = Xb + u[name1] + e[name1,t]
FGAP
Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị P-value
SIZE 0.0394*** 0.0184 0.032 ROE 0.1046 0.0462 0.024 | Var sd = sqrt(Var) ---+ FGAP---| .0157569 .1255265 e | .0036674 .0605587 u | .001884 .0434051 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 62.12 Prob > chibar2 = 0.0000
(Nguồn: Ket quả chạy từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
Giả thuyết H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM không xảy ra phương sai thay
đổi.
Giả thuyết H1: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM xảy ra hiện tượng phương sai
thay đổi.
Theo kết quả bảng 4.7 thì Prob>chi2 = 0.000 bé hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 điều này có nghĩa là mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.3.3 Kiểm định tự tương quan
Bảng 4.8 - Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 23) = 6.861
Prob > F = 0.0153
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
Giả thuyết H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM không xảy ra tự tương quan. Giả thuyết H1: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Theo kết quả bảng 4.8 thì Prob>chi2 = 0.0153 bé hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 điều này có nghĩa là mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.3.4 Khắc phục khuyết tật mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Sau các kiểm định bên trên thì mô hình tác động ngẫu nhiên REM đang bị các khuyết tật đó là phương sai thay đổi và tự tương quan. Vì vậy, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp GTLS để khắc phụ các khuyết tật này để đưa ra kết quả cuối cùng của mô hình để tiến hành thảo luận và kết luận vấn đề nghiên cứu.
NPL -0.1838 0.3378 0.586 LLR 0.0272 1.0353 0.979 GDP -1.9606** 0.8198 0.017 INF 0.2038*** 0.0965 0.035 Constant -0.9074*** 0.1577 0.000 Số quan sát 216 Wald chi2(8) 409.05 Prob > chi2 0.0000
Anh hưởng Anh hưởng Mức ý nghĩa
SIZE + + ***
ROE + + ***
CAP + + ***
TLA + + ***
NPL + Không có ý nghĩa thống kê
LLR + Không có ý nghĩa thống kê (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
GDP - - **
INF + + ***
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA) Với biến phụ thuộc là FGAP sau khi sử dụng GTLS để khắc phục hiện tượng tự tương
quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob =0.0000) nên mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM được xây dựng là phù hợp.
4.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.4.1 Kết luận mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục các
khuyết tật mô
hình
Kết quả mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục khuyết tật thì cho kết quả mô hình hồi quy như sau: Dựa vào kết quả bảng 4.9 và giá trị P-value của các biến NPL; LLR lớn hơn 0.05 vì vậy hai biến này không có ý nghĩa thống kê đối với
1.9606*GDPt + 0.2038*INFt + Sit (1)
Ket quả hôi quy và kiểm định cho thấy cả ba phương pháp ước lượng thông thường cho dữ liệu bảng bao gôm: Pooled OLS, REM và FEM đều không phù hợp đối với mô hình nghiên cứu của khóa luận do vi phạm các giả thuyết hôi quy như tự tương quan, phương sai sai số thay đôi. Để khắc phục các vi phạm này tác giả đã sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tông quát khả thi GTLS, kết quả của mô hình hôi FGLS sẽ được sử dụng để thảo luận và phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro thanh
khoản: Hệ số R-Square là 0.5466 thì các biến độc lập trong mô hình giải thích được 54.66% sự biến thiên của biến phụ thuộc FGAP. Các biến SIZE, CAP, TLA, INF có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Biến GDP, ROE có ý nghĩa ở mức 5%. Biến NPL, LLR không có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.10 cho thấy kết quả tương đối thống nhất với giả thuyết ban đầu, có biến SIZE
cho kết quả ngược. Sau đây là những phân tích về kết quả các nhân tố có ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại của Việt Nam trong giai đoạn 2011-2019.
Dựa vào kết quả mô hình (1) ta có nhận xét chiều tác động với các nhân tố như sau: Đối với GDP thì hệ số bê ta là -1.9696 có tương quan âm với FGAP điều này có nghĩa
là khi GDP tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP giảm xuống 1.9696 đơn vị. Khi nền kinh tế đạt mức tăng trưởng GDP thì ngân hàng và các cá thể kinh tế trong nền kinh tế làm ăn thuận lợi sẽ tạo ra thị trường kinh tế ôn định nói chung và cho kinh tế của ngân hàng nói riêng vì vậy rủi ro thanh khoản cũng sẽ được giảm đi (Chung Hua Shen và
Đối với CAP thì hệ số bê ta là 0.821 điều này chứng tỏ biến này có tương quan dương với khe hở tài trợ. Hay nói cách khác CAP tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP tăng 0.821 đơn vị. Điều này có thể lý giải do ngân hàng sử dụng vốn chủ sở hữu và nợ vay để tài trợ hoạt động kinh doanh của mình, khác với nợ vay mang tính chất phải hoàn trả thì nguồn vốn chủ sở hữu được xem là nguồn quỹ tự có của ngân hàng, đại diện cho khả năng tự chống đỡ khi có rủi ro xảy ra. Các ngân hàng vốn càng lớn có xu hướng nắm giữ tài sản thanh khoản ít hơn, nên rủi ro thanh khoản càng lớn và ngược lại (Gatev và Strahan, 2006).
Đối với TLA thì hệ số bê ta là 0.741 có tương quan dương với FGAP điều này có nghĩa là khi TLA tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP tăng thêm 0.741 đơn vị. Điều này chứng tỏ các ngân hàng thương mại thường tập trung sử dụng các nguồn vốn vào hoạt
động truyền thống là cho vay. Các khoản cho vay thông thường có tính thanh khoản thấp; do đó, những khoản rút tiền lớn và không được dự báo trước có thể dẫn đến việc
mất thanh khoản của ngân hàng (Arif và Anees, 2012).
Đối với nhân tố SIZE hệ số bê ta là 0.394 điều này chứng tỏ biến này có tương quan dương với khe hở thanh khoản. Hay nói cách khác nếu SIZE tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP sẽ tăng 0.394 đơn vị. Điều này đồng nghĩa với việc khi quy mô ngân hàng càng lớn thì rủi ro thanh khoản có thể ngày càng gia tăng do ngân hàng cần phải tập trung nguồn lực để đầu tư cho ngân hàng và việc này làm cho có thể giảm lượng dự trữ nguồn vốn của ngân hàng. Các ngân hàng có quy lớn, đặc biệt nhận đảm bảo, hỗ trợ từ chính phủ trong các tình huống xấu, từ nhận định này, các ngân hàng sẽ tận dụng quy mô lớn của mình để giảm phần dự trữ các tài sản thanh khoản để đầu tư vào các tài sản có tính thanh khoản cao nhưng đem lại lợi nhuận cao tương ứng cho ngân hàng, điều này có thể gây gia tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng. (Chung Hua Shen và cộng sự ,2009; Gatev và Strahan, 2006; Sauders và Corrnett, 2007; Arif và Anees, 2012).