( 1) cap_res = 0
F( 1, 152) = 8.4e+13 Prob > F = 0.0000
(Nguồn: tính tốn của tác giả)
Để khắc phục các sai phạm trong mơ hình REM đang tồn tại, tác giả sử dụng phương pháp GMM để ước lượng. Với lập luận rằng nguồn VCSH năm trước có tác động đến mức rủi ro trong năm hiện hành và nguồn VCSH năm hiện hành; trong khi đó, mức rủi ro năm trước có tác động đến sự thay đổi trong nguồn VCSH năm trước và mức rủi ro của năm hiện hành do đó trong mơ hình GMM, biến trễ cấp một của biến đại diện nguồn VCSH ngân hàng (L.Cap) và biến trễ cấp một của biến địa diện rủi ro ngân hàng (L.Risk) được lựa chọn làm 2 biến có liên quan đến biến cơng cụ, thêm vào mơ hình ước lượng để khắc phục hiện tượng nội sinh.
Bảng 4.10 thể hiện kết quả hồi quy GMM cho các biến. Với chỉ số Prob > chi2 bằng 0 cho thấy kết quả mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, để đánh giá tính vững của mơ hình này, việc lựa chọn biến nội sinh nêu trên có chính xác và độ mạnh của biến nội sinh có đủ để khắc phục hiện tượng nội sinh hay không là các câu hỏi cần được giải đáp.
Kết quả kiểm định ở bảng 4.11 và bảng 4.12 thể hiện đều có ý nghĩa thống kê, cho thấy sự chính xác và độ mạnh của biến nội sinh được lựa chọn. Điều này chứng minh kết quả hồi quy GMM cho các biến ở bảng 4.10 là vững và không bị chệch, đáng tin cậy sử dụng trong đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau đến rủi ro ngân hàng.
Quan sát bảng 4.10, ta thấy sự tác động của vốn chủ sở hửu đến mức độ rủi ro là ngược chiều đáng kể ở mức ý nghĩa 5%, điều này nói lên rằng việc tăng tỷ lệ VCSH sẽ làm giảm rủi ro và giúp giảm nguy cơ khó khăn tài chính của ngân hàng trong tương lai. Kết quả này khẳng định các phát hiện trước đây của Mongid và các cộng sự (2012) cho các nước ASEAN, Guidara và các cộng sự (2013) trong nghiên cứu về các ngân hàng Canada hay nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh và Lê Phan Thị Diệu Thảo (2016) về thị trường Việt Nam. Tuy nhiên, nó mâu thuẫn với những phát hiện của Aggarwal at Jacques (2001) tại bối cảnh Hoa Kỳ, Awdeh và các cộng sự (2011) cho các ngân hàng Leban, Rime (2001) cho các ngân hàng Thụy Sĩ hay nghiên cứu của Lê Thanh Ngọc và các cộng sự (2015) cho các ngân hàng Việt Nam.
Ngược lại hoàn toàn với tác động của VCSH đến rủi ro nêu trên, biến trễ cấp một của VCSH có tác động cùng chiều mạnh mẽ đến rủi ro. Điều này giải thích cho một thực tế rằng khi các ngân hàng có một nguồn VCSH mạnh trong năm trước sẽ có hành động cho vay hay đầu tư mạo hiểm hơn vào năm tiếp sau đó. Đây cũng là bằng chứng chứng minh tồn tại rủi ro quản lý trong mối quan hệ giữa rủi ro và vốn của các ngân hàng Việt Nam.
Kết quả cho thấy biến Pres_RPG khơng có ý nghĩa thống kê trong khi biến Pres_RPL có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cũng đúng như kỳ vọng rằng các ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) lớn hơn mức quy định 9% sẽ khơng chịu áp lực phải kiểm sốt q chặc chẽ rủi ro, ngược lại các ngân hàng có CAR dưới mức quy định có dấu hiệu chịu áp lực nặng nề từ quy định tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng, ép các ngân hàng phải có biện pháp để kiểm sốt rủi ro của mình.
Qui mô của ngân hàng (Size) khơng có dấu hiện ảnh hưởng đến rủi ro (khơng có ý nghĩa thống kê cho biến Size trong mơ hình). Tình trạng này chứng tỏ việc quản lý rủi ro cần phải được áp dụng triệt để ở tất cả các ngân hàng không phân biệt qui mô lớn hay nhỏ. Kết quả này cũng bác bỏ giả thuyết về các ngân hàng lớn có nhiều kinh
nghiệm trong việc quản lý mức độ rủi ro hơn so với các ngân hàng nhỏ trong nghiên cứu của Altunbas và các cộng sự (2007).
Nghiên cứu này sử dụng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản làm biến đại diện Liq để xem xét sự đảm bảo tính thanh khoản của ngân hàng. Tỷ lệ này càng cao cho thấy rằng thanh khoản càng thấp khi ngân hàng cho vay càng nhiều. Theo đó, mối quan hệ cùng chiều giữa thanh khoản và rủi ro được kỳ vọng. Như kỳ vọng, kết quả mơ hình ước lượng cho thấy biến Liq có dấu hiệu tác động cùng chiều đáng kể đến mức rủi ro ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này chứng minh rằng hoạt động kích thích cho vay tại các ngân hàng đang tiềm ẩn rất nhiều rủi ro, khi ngân hàng cho vay càng nhiều càng làm gia tăng rủi ro của ngân hàng. Qua đó, cho thấy tầm quan trọng của việc đa dạng hóa đầu tư để sử dụng nguồn vốn hiệu quả hơn và ít rủi ro hơn.
Bên cạnh đó, từ kết quả nghiên cứu cho thấy ROA & ROE có tác động cùng chiều đến rủi ro với ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Điều này cũng theo đúng như câu nối về mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro rằng “Lợi nhuận càng cao đi cùng với mức rủi ro càng lớn”. Các ngân hàng cần đa dạng dịch vụ cung cấp hơn nhằm đa dạng nguồn thu và giúp giảm rủi ro.