CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
3.3 GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU:
Tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ nợ xấu thường ảnh hưởng lớn đến HQHĐKD của ngân hàng nếu không được xử lý triệt để và hạn chế tăng thêm qua các năm sẽ làm gia tăng RRTD dẫn đến phát sinh các chi phí xử lý liên quan và làm tăng khả năng thiệt hại về tài sản của ngân hàng từ đó làm giảm đi HQHĐKD của ngân hàng. Theo các nghiên cứu trước đây như Gizaw và cộng sự (2015); Alalade và cộng sự (2015) phản ánh tỷ lệ nợ ảnh hưởng ngược chiều với HQHĐKD của NHTMCP. Tác giả kỳ vọng tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với HQHĐKD của NHTMCP.
Giả thuyết 1: Tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả hoạt
động kinh doanh của NHTMCP.
Tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng
Tỷ lệ dự phịng RRTD phản ánh chất lượng tín dụng của hệ thống ngân hàng trong năm trước khi họ đánh giá RRTD nhằm bù đắp thiệt hại về tài sản trong tương lai và là một khoản chi phí tăng thêm. Vì vậy khi ngân hàng nhận định chất lượng tín dụng bị suy giảm sẽ gia tăng trích lập dự phịng RRTD thì sẽ làm giảm đi lợi nhuận và ảnh hưởng đến HQHĐKD của ngân hàng. Theo các nghiên cứu trước đây như Kolapo và cộng sự (2012), Alshatti (2015) thì dự phịng RRTD có ảnh hưởng ngược chiều với HQHĐKD của NHTM. Tác giả kỳ vọng dự phịng RRTD có mối quan hệ ngược chiều với HQHĐKD của NHTMCP.
Giả thuyết 2: Tỷ lệ dự phịng RRTD có mối quan hệ ngược chiều với hiệu
quả hoạt động kinh doanh của NHTM.
3.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu về sự tác động của RRTD đến HQHĐKD của các NHTMCP Việt Nam (đại diện là ROE và ROA), tác giả sử dụng mơ hình hồi quy dạng bảng
động, trong đó sử dụng các kết quả kiểm định để lựa chọn mơ hình phù hợp giữa các mơ hình Pooled Regression, mơ hình FEM, mơ hình REM cụ thể các bước sau:
Tác giả sử dụng ma trận hệ số tương quan để xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau và kiểm định VIF để xem xét có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau hay không.
Tác giả kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. Nếu Prob < 10% nên bác bỏ giả thuyết H0 có hiện tượng phương sai thay đổi và ngược lại.
Tác giả kiểm định giữa các sai số khơng có mối quan hệ tương quan với nhau bằng kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: khơng có sự tự tương quan. Nếu Prob < 10% nên bác bỏ giả thuyết H0 có sự tự tương quan và ngược lại.
Tác giả lựa chọn mơ hình Pooled Regression và Fixed effects thông qua kiểm định Wald. Với giả thuyết H0 là Chọn Pooled Regression. Nếu P-Value (Prob) < 1% thì bác bỏ giả thuyết H0 chọn Fixed effects và ngược lại.
Tác giả lựa chọn mơ hình Fixed effects và Random effects thơng qua kiểm định Hausman. Với giả thuyết H0 là khơng có sự khác biệt giữa phương pháp FEM và REM. Nếu giá trị (Prob) của kiểm định Hausman < 1% thì bác bỏ giả thuyết H0 chọn Fixed effects và ngược lại.