CHƯƠNG 3 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.2. Phương pháp ước lượng
Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu đã đề ra ban đầu, luận văn sử dụng các phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy dành cho bảng khơng cân bao gồm phương pháp bình phương tối thiểu (Pool OLS), phương pháp đánh giá tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM), phương pháp đánh giá tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM). Trình tự thực hiện các kiểm định nhằm lựa chọn phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy cho dữ liệu bảng khơng cân được thực hiện như sau.
Bước 1: Thống kê mơ tả, phân tích tương quan.
Bước 2: Sử dụng kiểm định Breusch – Pagan LM Test để lựa chọn giữa hai phương pháp ước lượng Pool OLS và REM. Nếu kết quả kiểm định cho thấy phương pháp ước lượng Pool OLS phù hợp thì xem xét lại các giả định của mơ hình hồi quy, nếu các giả định của mơ hình bị vi phạm thì sử dụng REM hoặc FEM để có kết quả ước lượng đáng tin cậy hơn.
Bước 3: Sử dụng Hausman Test để lựa chọn giữa hai phương pháp ước lượng FEM và REM. Sau khi lựa chọn được phương pháp ước lượng phù hợp, tiến hành kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy gồm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm
định hiện tượng tự tương quan và kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Sau đó, tiến hành khắc phục các khuyết tật của mơ hình hồi quy (nếu có) với phương pháp ước lượng vừa chọn được.
Ngoài ra, các nghiên cứu trước đó cũng nhắc đến vấn đề nội sinh tiềm tàng trong mơ hình hồi quy (Asongu và cộng sự, 2016; Ivashina, 2009; Triki & Gajigo, 2012). Do đó, luận văn sẽ giải quyết vấn đề nội sinh tiềm tàng này bằng cách lấy độ trễ 1 kỳ của các biến giải thích trong mơ hình hồi quy khi thực hiện ước lượng mơ hình hồi quy với phương pháp vừa chọn được trước đó.
Các bước thực hiện được trình bày theo sơ đồ cụ thể sau đây:
Hình 3-1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: tác giả thiết kế
Xác định biến nghiên cứu Thu thập xử lý số liệu
Xây dựng mơ hình nghiên cứu Kiểm định sự phù hợp của Pool
OLS và REM
Kiểm định sự phù hợp giữa FEM và REM
Lựa chọn phương pháp ước lượng và tiến hành hồi quy
Phân tích kết quả hồi quy Pool OLS
3.3. Mơ hình nghiên cứu
Dựa trên nghiên cứu gốc của (Asongu và cộng sự, 2016) và các nghiên cứu liên quan, luận văn xây dựng giả thuyết nghiên cứu và đề xuất các mơ hình thực nghiệm về ảnh hưởng của bất cân xứng thơng tin lên phát triển tài chính ở Châu Á như sau.
Bảng 3-1 Tóm tắt giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung
H1 PCR và PCB tác động đồng biến với phát triển tài chính H2 PCB tác động mạnh hơn PCR đến phát triển tài chính H3 Mối quan hệ giữa PCR, PCB và phát triển tài chính là phi tuyến
Nguồn: Asongu và cộng sự, 2016
Thứ nhất, mơ hình thực nghiệm nhằm đánh giá tác động của các cơ quan tham chiếu tín dụng lên phát triển tài chính:
BcBdi,t = β0 BcBdi, t-1+ β1 PCRi,t + β2 PCBi,t + β3 GDPgt + β4 Inflationt + β5 Tradet + β6 NODAt + ε (1)
FcFdi,t = β0 FcFdi, t-1+ β1 PCRi,t+ β2 PCBi,t + β3 GDPgt + β4 Inflationt + β5 Tradet + β6 NODAt + ε (2)
Trong đó:
- BcBd và FcFd lần lượt là hai thước đo của biến phụ thuộc phát triển tài chính được đo lường bằng tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của ngân hàng (kí hiệu biến BcBd) và tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của khu vực tài chính (kí hiệu biến FcFd);
- PCR là biến độc lập bất cân xứng thông tin được đo lường bằng thước đo độ bao phủ của cơ quan đăng ký tín dụng cơng;
- PCB là biến độc lập bất cân xứng thông tin được đo lường bằng thước đo độ bao phủ của văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân;
- GDPg, Inflation, Trade, NODA lần lượt là các biến kiểm soát tăng trưởng kinh tế; lạm phát, độ mở thương mại và viện trợ nước ngoài.
- β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6 lần lượt là các hệ số ước lượng của mơ hình hồi quy; ε là phần dư của mơ hình.
Thứ hai, mơ hình thực nghiệm nhằm đánh giá mối quan hệ phi tuyến (có thể) tồn tại giữa các cơ quan tham chiếu tín dụng và phát triển tài chính:
BcBdi,t = β0 BcBdi,t-1+ β1 PCBi,t + β2 PCB2i,t+ β3 GDPgt + β4 Inflationt + β5 Tradet + β6 NODAt + ε (3)
FcFdi,t = β0 FcFdi,t-1 + β1 PCBi,t + β2 PCB2i,t + β3 GDPgt + β4 Inflationt + β5 Tradet + β6 NODAt + ε (4)
BcBdi,t = β0 BcBdi,t-1+ β1 PCRi,t + β2 PCR2i,t+ β3 GDPgt + β4 Inflationt + β5 Tradet + β6 NODAt + ε (5)
FcFdi,t = β0 FcFdi,t-1 + β1 PCRi,t + β2 PCR2i,t + β3 GDPgt + β4 Inflationt + β5 Tradet + β6 NODAt + ε (6)
Trong đó:
- BcBd và FcFd lần lượt là hai thước đo của biến phụ thuộc phát triển tài chính được đo lường bằng tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của ngân hàng (kí hiệu biến BcBd) và tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của khu vực tài chính (kí hiệu biến FcFd);
- PCR là biến độc lập bất cân xứng thông tin được đo lường bằng thước đo độ bao phủ của cơ quan đăng ký tín dụng cơng;
- PCB là biến độc lập bất cân xứng thông tin được đo lường bằng thước đo độ bao phủ của văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân;
- PCB2 là biến PCB bình phương;
- GDPg, Inflation, Trade, NODA lần lượt là các biến kiểm soát tăng trưởng kinh tế; lạm phát, độ mở thương mại và viện trợ nước ngoài.
- β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6 lần lượt là các hệ số ước lượng của mơ hình hồi quy; ε là phần dư của mơ hình.
Bảng 3-2 Tóm tắt các biến nghiên cứu
Biến Ký hiệu Cách tính Nguồn
Biến phụ thuộc
Phát triển tài chính
BcBd Tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của
ngân hàng (%) World Bank
(FDSD) FcFd Tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của
khu vực tài chính (%) Biến độc lập Bất cân xứng thơng tin PCB
Độ bao phủ của cơ quan đăng ký tín dụng công là số lượng cá nhân và doanh nghiệp được liệt kê trong sổ đăng ký tín dụng cơng với thơng
tin hiện tại về lịch sử trả nợ, nợ chưa thanh tốn hoặc dư nợ tín dụng. Số liệu này được biểu thị bằng phần trăm dân số trưởng
thành.
World Bank (WDI)
PCR
Độ bao phủ của văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân là số lượng cá nhân hoặc công ty được liệt kê bởi một văn phịng thơng tin tín dụng
World Bank (WDI)
tư nhân với thông tin hiện tại về lịch sử trả nợ, các khoản nợ chưa thanh tốn hoặc dư nợ tín dụng. Số
liệu này được biểu thị bằng phần trăm dân số trưởng thành.
Biến kiểm soát
Tăng trưởng
kinh tế GDPg Tốc độ tăng trưởng GDP (%/năm)
World Bank (WDI) Lạm phát Inflation Tỷ lệ lạm phát (%/năm) World Bank
(WDI) Độ mở nền
kinh tế Trade
Giá trị tổng kim ngạch xuất nhập khẩu/GDP (%/năm)
World Bank (WDI) Viện trợ
nước ngoài NODA
Tổng giá trị hỗ trợ phát triển chính thức rịng/GNI (%/năm)
World Bank (WDI)
Chú thích: WDI – chỉ số phát triển của World Bank; FDSD – Cơ sở dữ liệu về phát triển tài chính và cấu trúc.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã trình bày về các phương pháp và mơ hình nghiên cứu chính. Theo đó, trong các mơ hình đề xuất, tác giả sử dụng thước đo độ bao phủ của các cơ quan tham chiếu tín dụng bao gồm cơ quan đăng kí tín dụng cơng (PCR) và văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân (PCB) để đại diện cho việc giảm bất cân xứng thơng tin, tỷ trong tín dụng khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng trên GDP (BcBd) và tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của khu vực tài chính (FcFd) là hai thước đo cho phát triển tài chính. Ngồi ra, các biến kiểm sốt khác bao gồm tăng trưởng kinh tế (GDPg), lạm phát (Inflation), viện trợ nước ngoài (NODA) và độ mở thương mại (Trade) cũng được đưa vào mơ hình dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan trước đó.
Đồng thời, trong nghiên cứu này, các phương pháp ước lượng Pool OLS, phương pháp đánh giá tác động cố định FEM (Fixed effect model) và tác động ngẫu nhiên REM (Random effect model) và các phương pháp kiểm định mơ hình hồi quy sẽ được áp dụng vào các mơ hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ HỒI QUY 4.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu 4.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
4.1.1. Thống kê mơ tả
Để có được một cái nhìn tổng quan về mẫu nghiên cứu và các biến quan sát, luận văn sử dụng phương pháp thống kê mô tả dữ liệu. Các số liệu thống kê mô tả bao gồm các chỉ tiêu đo lường số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất. Bảng 4.1 dưới đây trình bày các thơng số thống kê mô tả đối với các biến nghiên cứu theo thứ tự lần lượt từ trái qua phải.
Bảng 4-1 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất BcBd 431 42.34 33.53 1.27 156.81 FcFd 428 55.25 46.73 -16.38 215.24 PCB 399 13.03 22.66 0 100 PCR 399 9.89 17.88 0 95.3 GDPg 451 5.60 6.96 -37.15 64.07 Inflation 451 7.79 8.11 -36.52 39.18 NODA 407 4.29 7.46 -0.22 51.42 Trade 444 80.32 40.48 0.17 210.37
Từ bảng 4.1 ta thấy:
BcBd: Giá trị trung bình của phát triển tài chính qua thước đo tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của ngân hàng (BcBd) là 42.34% với độ lệch chuẩn là 33.53%. Trong đó, giá trị thấp nhất là 1.27% (Iraq, 2004) và giá trị cao nhất thuộc về (China, 2016). Điều này cho thấy, tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của ngân hàng chênh lệch khá lớn giữa các quốc gia trong mẫu nghiên cứu.
FcFd: Giá trị trung bình của phát triển tài chính qua thước đo tỷ trọng tín dụng trên tiền gửi của khu vực tài chính (FcFd) là 55.25% với độ lệch chuẩn là 46.73%. Trong đó, giá trị thấp nhất là -16.38% (Iraq, 2008) và giá trị cao nhất thuộc về (China, 2017). Điều này cũng cho thấy tình trạng phân hóa rõ rệt về tỷ trọng tín dụng khu vực tư nhân được cũng cấp bởi khu vực tài chính trên GDP giữa các quốc gia trong mẫu nghiên cứu.
PCB: Giá trị trung bình của độ bao phủ của các văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân (PCB) trong mẫu nghiên cứu là 13.03% tương ứng với độ lệch chuẩn 22.66%. Trong đó, có khá nhiều quốc gia có độ bao phủ của văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân thấp nhất trong mẫu nghiên cứu với giá trị thấp nhất là 0% và (Malaysia, 2010) là quốc gia có độ bao phủ của các văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân lớn nhất trong mẫu nghiên cứu với giá trị lớn nhất lên đến 100%. Các số liệu này cũng thể hiện mức độ chênh lệch rất lớn trong độ bao phủ thơng tin của các văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân trong mẫu nghiên cứu. Đồng thời, các số liệu cũng cho thấy rằng mức độ bao phủ thông tin của các văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu tương đối cao hơn các quốc gia khác trên thế giới khi so sánh với các quốc gia khu vực Châu Phi trong nghiên cứu gốc của (Asongu et al. 2016). Điều này cũng cho thấy rằng tình trạng bất cân xứng thơng tin tại các quốc gia trong mẫu nghiên cứu tuy ít nghiêm trọng hơn so với các quốc gia kém phát triển tại châu Phi, nhưng vẫn là vấn đề đáng lo ngại hiện nay.
PCR: Giá trị trung bình của độ bao phủ của các cơ quan đăng kí tín dụng cơng (PCR) trong mẫu nghiên cứu là 9.89% và độ lệch chuẩn là 17.89%. Trong đó, tương tự như trên, cũng có khá nhiều quốc gia trong mẫu nghiên cứu có độ bao phủ của cơ quan đăng kí tín dụng cơng đạt giá trị thấp nhất là 0%, điều này có thể hiểu là do hoạt động của các loại hình cơ quan tham chiếu tín dụng vẫn cịn tương đối mới mẻ tại các quốc gia có nền kinh tế chưa phát triển ở khu vực châu Á. (China, 2017) là quan sát có giá trị độ bao phủ của cơ quan đăng kí tín dụng cơng lớn nhất trong mẫu nghiên cứu tương ứng với giá trị 95.3%, số liệu này khá phù hợp với mức độ phát triển kinh tế và mối quan hệ nhân quả với mức độ phát triển tài chính của quốc gia này. Đồng thời, các số liệu vừa được thống kê trên đây cũng chỉ ra mức độ chênh lệch khá lớn giữa độ bao phủ thông tin của các cơ quan đăng kí tín dụng cơng của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Điều này cũng hàm ý về tình trạng bất cân xứng thơng tin đáng lo ngại tại các quốc gia trong mẫu nghiên cứu.
GDPg: Giá trị trung bình của tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPg) là 5.99% và độ lệch chuẩn lên đến 17.88%. Trong đó, (Timor Lester, 2004) là quốc gia có tốc độ tăng trưởng kinh tế đạt giá trị cao nhất trong mẫu nghiên cứu, lên đến giá trị 64.07% vào năm 2004, (Yemen, Rep., 2015) là quốc gia có tốc độ tăng trưởng kinh tế có giá trị thấp nhất trong mẫu nghiên cứu với giá trị là -37.15% vào năm 2015. Dữ liệu nghiên cứu cho thấy rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu nhìn chung có xu hướng tăng dần và duy trì ổn định trong giai đoạn gần đây. Tuy nhiên, dữ liệu này cũng cho thấy sự chênh lệch rất lớn về tốc độ tăng trưởng kinh tế giữa các quốc gia trong mẫu nghiên cứu.
Inflation: Giá trị trung bình của tỷ lệ lạm phát là 7.79% với độ lệch chuẩn là 8.11%. Con số này cho thấy tỷ lệ lạm phát trung bình của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu đang ở mức lạm phát vừa phải, có tác động kích thích nền kinh tế phát triển ổn định. Tỷ lệ lạm phát ở mức cao nhất trong mẫu nghiên cứu được ghi nhận là giá trị
39.18% tương ứng với (Mongolia, 2010) và giá trị thấp nhất được ghi nhận là giá trị - 36.52% tương ứng với (Timor Leste, 2015).
NODA: Giá trị trung bình của viện trợ nước ngồi là 4.29% với độ lệch chuẩn là 7.46%. Trong đó, giá trị cao nhất thuộc về (Afghanistan, 2007) với giá trị 51.42% và giá trị thấp nhất thuộc về (Thailand, 2008) là -0.22%.
Trade: Giá trị trung bình của độ mở thương mại là 80.22% với độ lệch chuẩn lên đến 40.48%, giá trị cao nhất thuộc về (Malaysia, 2004) và giá trị thấp nhất thuộc về (Myanmar, 2009).
4.1.2. Ma trận tương quan
Bảng 4-2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình (1)
BcBd PCB PCR GDPg Inflation NODA Trade
BcBd 1.000 PCB 0.314* 1.000 PCR 0.522* 0.145* 1.000 GDPg -0.099* -0.117* -0.045 1.000 Inflation -0.214* -0.161* -0.061 0.093* 1.000 NODA -0.340* -0.225* -0.247 0.147* 0.082 1.000 Trade 0.374* 0.028 0.140* 0.042 -0.042 0.035 1.000
Chú thích: * tương ứng với mức ý nghĩa 5% Nguồn: thu thập từ phần mềm Stata
Dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan 4.2, ta thấy:
Các biến độc lập đều có mối tương quan với biến phụ thuộc BcBd, trong đó các biến PCR, Trade, NODA và PCB có tương quan khá cao với biến phụ thuộc phát triển tài chính. Trong đó, biến PCR có hệ số tương quan cao nhất với biến phụ thuộc phát triển tài chính BcBd với hệ số tương quan là 0.522.
Các biến độc lập có mối quan hệ tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc phát triển tài chính BcBd được biểu thị qua hệ số tương quan dương là biến PCB, PCR và Trade. Các biến độc lập có mối quan hệ tương quan nghịch chiều với biến phụ thuộc phát triển tài chính BcBd được biểu thị qua hệ số tương quan âm là biến GDPg, Inflation và NODA.
Bảng 4-3 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình (2)
FcFd PCB PCR GDPg Inflation NODA Trade
FcFd 1.000 PCB 0.239* 1.000