CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mơ hình kinh tế lượng
Lựa chọn hai nhân tố chính tác động đến rủi ro Ngân hàng là RRTD và RRTK. Đầu tiên, áp dụng chọn biến dựa trên kế toán - Mô hình Z – score làm đại diện cho tính
Bước 7: Kết luận kết quả và ứng dụng của nghiên cứu. Bước 6:Lập bảng so sánh theo các phương pháp.
Bước 5: Dựa theo mô hình đã chọn, kiểm tra khuyết tật.
Bước 4: Kiểm định Hausman-test để lựa chọn mô hình: mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, mô hình ảnh hưởng cố định FEM, OLS.
Bước 3: Lập ma trận hệ số tương quan của toàn bộ mẫu và từng thời kỳ. Bước 2:Thống kê mô tả các biến với toàn bộ mẫu quan sát (Giá trị trung
bình, độ lệch chuẩn, tứ phân vị, …).
bền vững của Ngân hàng để kiểm tra tác động, sau đó chạy các mơ hình đồng thời để kiểm soát vấn đề nội sinh của biến độc lập tương ứng và để kiểm tra ảnh hưởng của biến độc lập trên biến phụ thuộc qua các Mô hình như: OLS, FEM, REM…và các kiểm định các khút tật và tính phù hợp của mơ hình các biến.
Vậy để làm rõ về mối quan hệ của RRTK và RRTD cũng như tác động của chúng lên tính bền vững của hệ thống Ngân hàng, bài luận này sẽ sử dụng một số phương pháp bổ sung để đánh giá hiệu rủi ro tín dụng và thanh khoản trên sự ổn định Ngân hàng. Đầu tiên, điều tra mới quan hệ giữa rủi ro tín dụng và thanh khoản. Thứ hai, kiểm tra ảnh hưởng của RRTK và RRTD đối với sự ổn định của Ngân hàng bằng cách sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất OLS, mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model) để từ đó chọn ra mơ hình nào phù hợp nhất với đề tài bằng kiểm định Hausman và ći cùng kiểm tra tính khút tật trong mơ hình để từ đó đưa ra cách khắc phục tối ưu nhất.
Các mơ hình nghiên cứu được xây dựng trên cơ sở dữ liệu từ nghiên cứu “The efects of liquidity risk and credit risk on bank stability: Evidence from the MENA region” của Ameni Ghenimi, Hasna Chaibi, Mohamed Ali Brahim Omri năm 2017. Bên cạnh đó còn sử dụng những nghiên cứu khác từ Kabir Hassan, Ashraf Khan, Andrea Paltrinieri trong bài báo nghiên cứu “Liquidity Risk, Credit Risk and Srability in Islamic and Conventional Bank” công bố năm 2018, …
Mô hình Z-score
Mô hình này sẽ dựa theo các đặc điểm kỹ thuật thực nghiệm của Imbierowicz và Rauch (2014), ta có thể biểu thị bằng sau:
Z-score = βo + β1 Z-scoreit-1 + β2 Liquidity riskit + β3 Credit riskit + β4 Sizeit + β5 ROAit + β6 CARit + β7 Loan growthit + β8 Effiviencyit + β9 Income diversity + β10 Inft + β11 GDPt + ε i,t
Trong đó i là đại diện cho 30 Ngân hàng TMCP lớn nhỏ; t đại diện cho khoảng thời gian từ 2008 – 2018. Z-scoreit là độ bền vững của Ngân hàng tại thời điểm t; Z- scoreit-1 là biến phụ thuộc thể hiện độ bền vững Ngân hàng trong thời gian liền kề trước đó. βo là tham số cần ước tính; ROA đại diện cho tỷ suất sinh lợi trên tài sản, CAR là tỷ lệ an tồn vớn, Inf là tỷ lệ lạm phát và GDP là mức tăng trưởng GDP thực tế và khủng hoảng, và thuật ngữ lỗi. β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9, β10 và β11 là các hệ sớ được ước tính và phát triển bởi Blundell và Bond (1998, trang 115-143). Trên thực tế, các biến này cũng đã được thiết lập bởi các bài báo về rủi ro Ngân hàng và sự ổn định của Ngân hàng, như Cole và Gunther (1995, trang 103-117), Acharya và Viswanathan (2011, trang 15837), cho các biến kế toán, và Thomson (1992) và Aubuchon và Wheelock (2010, trang 395-415) cho các biến kinh tế vĩ mô.