CHƯƠNG 3 : Phương pháp nghiên cứu
3.1. Mơ hình
3.1.2. Mơ hình sử dụng hồi quy ngưỡng
, 1 , 2 , 1 3 , 4 , 5 , ,
i t i i t i t i t i t i t i t
- Vấn đề hành vi:
Theo lý thuyết đại diện của Jensen và Meckling (1976), các nhà quản lý ngân hàng được trả lương cố định thường theo đuổi các lợi ích của riêng họ bằng cách đầu tư vào các dự án con cưng như quản lý cho phép các khoản cho vay có rủi ro cao hơn. Thứ hai do mâu thuẫn lợi ích giữa các cổ đơng cơng ty (cụ thể là các ngân hàng), các ngân hàng có thể chuyển giao rủi ro cho chủ nợ (chính những người gửi tiền) từ đó gây thiệt hại cho người gửi tiền. Cả 2 vấn đề về rủi ro đạo đức trên đều có thể dẫn đến vấn đề về tăng trưởng tín dụng và gây tăng nợ xấu.
Theo Berger và DeYoung (1997) tỷ lệ nợ xấu tăng lên như là kết quả của sự kém may mắn, quản lý yếu kém, lướt qua và rủi ro đạo đức.
Việc kinh doanh hằng ngày của các ngân hàng đều có một tỉ lệ nhất định cho các khoản vay có vấn đề. Chúng ta khơng mong đợi mỗi ngân hàng cư xử theo chiều hướng rủi ro. Trong trường hợp như vậy các ngân hàng sẽ giảm giá trị cho vay nhằm làm giảm nợ xấu khi nợ xấu đang ở dưới ngưỡng. Đồng thời ở mức nợ xấu cao nhà quản lý sợ đối mặt với rủi ro khi đạt được lợi ích chắc chắn, nhưng lại sẵn sàng tìm kiếm rủi ro khi đối mặt với sự thua lỗ. Do đó, điều đó là cơ sở hợp lý để chỉ ra rằng các nhà quản lý ngân hàng ln có động cơ chấp nhận rủi ro trong trường hợp xấu (khi nợ xấu ở mức cao). (Kahneman và Tversky (1979) (Zhang, 2016). Do đó khi nợ xấu ở mức cao, các quản lý công ty gia tăng các khoản vay. Tăng trưởng các khoản cho vay của ngân hàng làm tăng nợ xấu, giảm lợi nhuận tăng khả năng rủi ro phá sản. (Foo và cộng sự,2010). Từ việc tăng cho vay bằng các làm giảm chất lượng khoản vay tăng các khoản vay mang tính rủi ro cao, làm nợ xấu tăng lên.
Khi nợ xấu ở dưới ngưỡng giá trị, quản lý ngân hàng cố gắng làm giảm giá trị nợ xấu, bằng biện pháp giảm cho vay. Tồn tại rủi ro đạo đức trong các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu vượt quá ngưỡng giá trị, khi đó ngân hàng cho vay nhiều hơn nhưng chất lượng cho vay giảm từ đó làm tăng nợ xấu.
Với giả thuyết nghiên cứu trên, trong bài viết này sử dụng một mơ hình hồi quy ngưỡng để xác định rủi ro về đạo đức. Mơ hình này được thiết kế để phân chia các quan
sát về các ngân hàng thành các cấp dựa vào giá trị của một biến đã xác định trước. Mà trong nghiên cứu này của chúng tôi là NPL với độ trễ là một năm biến ngưỡng với kí hiệu là NPLt-1. Với NPLt-1 nhỏ hơn ngưỡng giá trị biến LGR tác động nghịch biến lên NPL, NPLt-1 và lớn hơn ngưỡng giá trị biến LGR tác động nghịch biến NPL
Bài viết sử dụng cả biến LGR và l.LGR vì theo nghiên cứu của Clair(1992) việc tăng khoản cho vay làm giảm tỷ lệ nợ xấu trong năm và gây tăng nợ xấu trong các năm tiếp theo. Chúng tơi kiểm tra xem liệu điều đó có xảy ra khơng.
Mơ hình hồi quy ngưỡng Hansen (1999), được thiết kế để phân chia các quan sát riêng lẻ thành các lớp dựa trên giá trị của một biến được xác định trước. Mơ hình đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả khi nghiên cứu các hiệu ứng bất đối xứng có thể có. Đồng thời Zhang (2016) đã áp dụng hiệu quả mơ hình này để chứng minh mơ hình ngưỡng nợ xấu. Bài viết, áp dụng mơ hình Zhang (2016) như sau:
, 1 , , 1 2 , 1 , 1 3 , , 1 4 , 1 , 1 , , ( ) ( ) ( ) ( ) i t i i t i t i t i t i t i t i t i t i t i t NPL c LGR NPL LGR NPL LGR NPL LGR NPL X
với X là các biến giải thích khác. Để khẳng định tính vững của giả thiết chúng tơi sử dụng các biến giải thích trong mơ hình đầu tiên để kiểm tra xem tất cả các vấn đề rủi ro đạo đức đã nêu có tồn tại trong ngành ngân hàng:
LGR = loan growth rate: tốc độ tăng trưởng tín dụng
NPL = NPLs ratio (non-performing loans divided by total outstanding loans): tỷ lệ nợ xấu
DGR = deposit growth rate: tốc độ tăng trưởng tiền gửi ER = equity ratio against total assets: tỷ lệ vốn cổ phần
Model 2:
Model 3
Model 4:
Các biến độc lập trong mơ hình Ký hiệu Giá trị hệ số hồi quy dự kiến Tốc độ tăng trưởng của nợ vay LGR Âm khi dưới ngưỡng
Dương khi trên ngưỡng
Quy mô ngân hàng Size Dương
Tỷ lệ vốn cổ phần thường ER Âm
Tốc độ tăng trưởng tiền gửi DGR Dương
Bảng 3: Bảng tổng kết các biến độc lập (nguồn: tác giả bài viết) (nguồn: tác giả bài viết)
Mơ hình 1, khơng sử dụng hồi quy ngưỡng, sử dụng hồi quy dạng bảng. Xác định tác động của DGR, LGR, ER, Size lên NPL.
Mơ hình 2, sử dụng hồi quy ngưỡng để xác định tác động tốc độ tăng trưởng khoản vay năm hiện tại lên nợ xấu ở trên ngưỡng và dưới ngưỡng nợ xấu
Mơ hình 3, sử dụng hồi quy ngưỡng để xác định tác động tốc độ tăng trưởng khoản vay năm trước lên nợ xấu năm hiện tại ở trên ngưỡng và dưới ngưỡng nợ xấu.
, 1 , ( , 1 ) 2 , ( , 1 ) 4 , 5 , 6 , , i t i i t i t i t i t i t i t i t i t NPL c LGR NPL LGR NPL DGR ER Size , 1 , 1( , 1 ) 2 , 1( , 1 ) 4 , 5 , 6 , , i t i i t i t i t i t i t i t i t i t NPL c LGR NPL LGR NPL DGR ER Size , 1 , , 1 2 , , 1 3 , 1 , 1 4 , 1 , 1 5 , 6 , 7 , , ( ) ( ) ( ) ( ) i t i i t i t i t i t i t i t i t i t i t i t i t i t NPL c LGR NPL LGR NPL LGR NPL LGR NPL DGR ER Size
Mơ hình 4 sử dụng hồi quy ngưỡng để xác định tác động tốc độ tăng trưởng khoản vay năm trước và năm hiện tại lên nợ xấu năm hiện tại ở trên ngưỡng và dưới ngưỡng nợ xấu.