4.2.2 Tương quan giữa các biến
Ma trận hệ số tương quan từng đơi được trình bày trong Bảng 4.5 cho thấy mối tương quan giữa các biến sử dụng trong mơ hình hồi quy hồi quy tăng trưởng tín dụng. Nhìn chung, hầu hết hệ số tương quan giữa các biến khá thấp và khi có kiểm định tương quan tuyến tính, tác giả nhận thấy các biến giải thích dự kiến được đưa vào mơ hình đa phần có sự phụ thuộc tuyến tính với biến tăng trưởng tín dụng, điều này rất phù hợp để phân tích mối liên hệ giữa các biến thích ảnh hưởng như thế nào đến biến phụ thuộc. Mặc dù có vài biến giải thích như CR5, HHI, Boone, RL khơng thể hiện được mối liên hệ hay sự phụ thuộc giữa các biến này với ΔLoan khi kiểm định tương quan tuyến tính nhưng đây chỉ là bảng mơ tả ban đầu nhằm thấy được sự phụ thuộc tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Kết quả tương quan giữa các chỉ số đo lường cấu trúc thị trường, biến tương tác với lãi suất chính sách rất lớn. Tuy nhiên, kết quả này là hồn tồn hợp lý vì các chỉ số này đều dùng để đánh giá sự cạnh tranh trong hệ thống NHTM Việt Nam. Đồng thời khi ước lượng hồi quy, các chỉ số này cũng khơng đưa vào chung một mơ hình mà mục đích của tác giả là lần lượt chạy bốn mơ hình hồi quy với bốn chỉ số cấu trúc thị trường này nhằm so sánh tác động của cạnh tranh ngân hàng theo các chỉ số đo lường khác nhau đến truyền dẫn CSTT thông qua kênh cho vay .
Bảng 4.5: Ma trận tương quan giữa các biến (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (1)ΔLoan 1 (2) iM 0.11** 1 (3) Size -0.12** 0.01 1 (4) Cap 0.17*** 0.15*** -0.64*** 1 (5)Liq 0.18*** 0.26*** -0.09* 0.15*** 1 (6) Dep 0.72*** 0.13** -0.11** 0.06 0.23*** 1 (7) GDP 0.20*** 0.42*** 0.03 0.24*** 0.16*** 0.07 1 (8) CPI -0.09* 0.33*** -0.02 0.05 0.19*** 0.01 -0.20*** (9) LER 0.30*** 0.37*** -0.18*** 0.37*** 0.30*** 0.22*** 0.30*** (10) iM_LER 0.11** 0.89*** -0.05 0.17*** 0.25*** 0.11** 0.45*** (11) CR5 0.06 0.05 -0.11** 0.26*** 0.15*** 0.01 0.34*** (12) iM_CR5 0.12** 0.96*** 0.01 0.16*** 0.25*** 0.14*** 0.43*** (13) HHI 0.05 0.14*** 0.10** 0.12** 0.15*** 0.02 0.33*** (14) iM_HHI 0.12** 0.90*** 0.02 0.14** 0.27*** 0.13** 0.42*** (15) BOONE 0.09 -0.21*** 0.01 0.03 -0.10* -0.07 0.41*** (16) iM_BOONE -0.10* -0.98*** -0.01 -0.13** -0.23*** -0.10* -0.48*** (17) FO 0.14** -0.20*** 0.03 0.08 0.01 0.18*** 0.34*** (18) GE -0.09* -0.22*** 0.01 -0.10* -0.23*** -0.14*** 0.25*** (19) RL -0.01 -0.33*** 0.01 0.08 -0.11** -0.13** 0.53*** (20) RQ 0.13** 0.10* 0.00 0.11** -0.01 0.04 0.67*** (21) PS 0.15*** 0.13** 0.02 0.23*** 0.24*** 0.06 0.34***
(8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (8) CPI 1 (9) LER 0.09* 1 (10) iM_LER 0.22*** 0.41*** 1 (11) CR5 0.07 0.14*** 0.02 1 (12) iM_CR5 0.31*** 0.38*** 0.86*** 0.03 1 (13) HHI 0.11** 0.40*** 0.10* 0.16*** 0.12** 1 (14) iM_HHI 0.27*** 0.37*** 0.88*** 0.04 0.86*** 0.26*** 1 (15) BOONE -0.81*** 0.27*** 0.14* -0.05 -0.18** -0.05 -0.15*** (16) iM_BOONE -0.26*** -0.33*** -0.88*** -0.06 -0.95** -0.11** -0.88*** (17) FO -0.40*** -0.01 -0.15** 0.04 -0.17** 0.01 -0.14** (18) GE -0.44*** -0.24*** -0.23*** 0.11** -0.25** -0.01 -0.23*** (19) RL -0.32*** -0.31*** -0.05 -0.36*** 0.34*** -0.35*** 0.22*** (20) RQ -0.24*** 0.05 0.11* 0.23*** 0.09* 0.16*** 0.09 (21) PS 0.12** 0.35*** 0.09 0.28*** 0.15*** 0.33*** 0.14** (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (15) BOONE 1 (16) iM_BOONE 0.18*** 1 (17) FO 0.21*** 0.20*** 1 (18) GE 0.29*** 0.09 0.49*** 1 (19) RL 0.42*** 0.23*** 0.33*** 0.73*** 1 (20) RQ 0.22*** -0.22*** 0.36*** 0.72*** 0.69*** 1 (21) PS 0.17*** -0.03 -0.19*** -0.57*** -0.05 -0.27*** 1
Ngồi ra tác giả cịn nhận thấy sự tương quan khá cao giữa các biến về quản trị quốc gia. Khi chỉ xem xét mối tương quan riêng giữa các biến này, kết quả từ bảng 4.6 một lần nữa chứng minh sự tương quan rất cao giữa các biến hiệu quả chính phủ (GE), chất lượng quản lý (RQ) và pháp quyền (RL). Điều này chứng tỏ ba biến này gần như là có bản chất như nhau (hơn 70% là giống nhau) trong trường hợp của Việt Nam. Nghiên của của Chan et al (2015) cũng không sử dụng cả ba biến này vào mơ hình mà chỉ lấy biến đại diện là RQ. Do đó, tác giả cũng sẽ lấy đại diện cho quản trị quốc gia theo như nghiên cứu của Chan et al (2015) là hai chỉ số sự ổn định chính trị và chất lượng quản lý. Hai chỉ số này được xem là rất quan trọng để nâng cao mức độ hiệu quả của ngành ngân hàng với giả định dự kiến sự ổn định hơn về chính trị, chất lượng điều hành sẽ tạo một mơi trường thuận lợi để huy động nguồn lực và do đó nâng cao hiệu quả các ngành ngân hàng (Chan et al, 2015).
Bảng 4.6: Tương quan giữa các biến quản trị quốc gia
FO GE RL RQ PS FO 1 GE 0.4915**** 1 RL 0.3351*** 0.7374 *** 1 RQ 0.3696**** 0.7279*** 0.6919*** 1 PS -0.1906*** -0.5743*** -0.0546 -0.2700*** 1
(Nguồn: Kết quả trích xuất từ Stata (phụ lục 12) ***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)
4.2.3 Kiểm định các giả thuyết cơ sở và lựa chọn mơ hình phù hợp
Trong các nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu bảng, phương pháp ước lượng được đề xuất đầu tiên là Pooled OLS, FEM và REM. Sau đó, các nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Breusch và kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình phù hợp. Các bước thực hiện tương tự như hồi quy tổng chi phí. Tuy nhiên, một nhược điểm của dữ liệu dạng bảng với số cá thể quan sát lớn trong chuỗi thời gian ngắn thường phát
sinh hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, phần này tác giả sẽ tiến hành kiểm định trước các khuyết tật của các mơ hình nghiên cứu, sau đó lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp để phân tích chiều hướng ảnh hưởng của các nhân tố.
4.2.3.1 Kiểm định các giả thuyết cơ sở
Nhằm đảm bảo mơ hình khơng có sự vi phạm giả thuyết cơ sở của phân tích hồi quy, tác giả sẽ thực hiện ba kiểm định cơ bản: Kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan và kiểm định phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định đa cộng tuyến
Nghiên cứu tiến hành kiểm tra tính đa cộng tuyến bằng lệnh VIF, kết quả (phụ lục 13) cho thấy chỉ có mơ hình ước lượng với chỉ số cấu trúc thị trường - Lerner với các hệ số nhỏ hơn 10, nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến khi các hệ số nhỏ hơn 10. Các mơ hình cịn lại khi chỉ số cấu trúc thị trường được đo bằng CR5, HHI và Boone đều lớn hơn 10, do đó có nhiều khả năng mơ hình xảy ra hiện tựợng đa cơng tuyến.
Kiểm định tự tương quan
Sử dụng câu lệnh xtserial để thực hiện kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Kết quả từ bảng 4.7 Cho thấy các giá trị Pvalue <0.05, do đó dữ liệu nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Wooldridge
BMS Kiểm định Wooldridge
Wooldridge test for
BMS Kiểm định Wooldridge
Wooldridge test for CR5 F(1, 30) = 4.972 Prob > F = 0.0334 LERNER F ( 1, 30) = 13.982 Prob > F = 0.0008 HHI F (1, 30) = 5.035 Prob > F = 0.0332 BOONE F (1, 30) = 4.930 Prob > F = 0.0341
Kiểm định phương sai thay đổi
Đây là hiện tượng thường xảy ra ở dữ liệu bảng. Việc kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi sẽ được ước lượng bằng lệnh hettest để thực hiện kiểm định Breusch-Pagan/ Cook-Weisberg sau khi hồi quy OLS; lệnh xttest3 để thực hiện kiểm định Modified Wald trong mơ hình FEM; lệnh xttest0 để thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier trong mơ hình REM.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
PP ước lượng
Loại kiểm định Thống kê
Chi2
Pro > Chi2 Có/khơng phương sai
thay đổi CR5
OLS Breusch-Pagan 840.67 0.0000 Có
FEM Wald 1123.96 0.0000 Có
REM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
HHI
OLS Breusch-Pagan 845.46 0.0000 Có
FEM Wald 1442.41 0.0000 Có
REM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
LERNER
OLS Breusch-Pagan 729.93 0.0000 Có
FEM Wald 3312.30 0.0000 Có
REM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
BOONE
OLS Breusch-Pagan 1006.79 0.0000 Có
REM Wald 7573.21 0.0000 Có
FEM Breusch and Pagan Lagrangian 0.00 1.0000 Không
Kết quả từ bảng 4.8 ngoại trừ phương pháp REM, hai phương pháp còn lại OLS và FEM đều gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.2.3.2 Lựa chọn mơ hình phù hợp
Để khắc phục các khuyết tật của mơ hình có thể thực hiện ước lượng bằng phương pháp FGLS với lệnh xtgls, thêm lựa chọn panel (hetero).
Bảng 4.9: Kết quả ước lượng hồi quy mơ hình tăng trưởng tín dụng bằng FGLS:
Bảng A: Đo lường cấu trúc Bảng B: Đo lường phi cấu trúc
CR5 HHI Lerner Boone
iM -11.7341*** -3.7743*** 0.1624 -0.3259*** BMS 2.3999** -2.6881** 0.2647* -43.8999** iM*BMS 17.1415*** 29.903*** 0.1268 11.3605*** Size -0.0067 -0.0060 -0.0075 -0.0012 Cap 0.3138 0.3112 0.1452 0.3829 Liq 0.3138 0.3161**** 0.2381* 0.3546*** Dep 0.3156*** 0.5393*** 0.5310*** 0.5810*** GDP 71.3561*** 59.3253*** -11.5104*** 49.3269*** CPI -1.5702 -1.2177*** -1.6100*** -2.1028*** FO -0.2838*** -0.2600*** -0.0465 -0.3397*** RQ -0.9503 -0.6513 5.3381*** 0.4011 PS 1.5806*** 0.8314*** 0.9133*** -1.2685* Δloant-1 -0.0238 -0.0235 -0.0219 0-.0289
(Nguồn: Kết quả tổng hợp của tác giả (Kết quả trích xuất từ Stata (phụ lục 16)) ***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)
Ước lượng bằng hồi quy FGLS (bảng 4.9) cho kết quả có nhiều biến khơng có nghĩa thống kê. Đồng thời, phương pháp FGLS lại gặp phải vấn đề nội sinh có thể gây ra bởi các đặc tính của ngân hàng (kích thước, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên
tổng tài sản, vv) dẫn đến các phương pháp ước lượng khơng cịn hiệu quả như đã phân tích phần trên (mục 3.2.3: Phương pháp nghiên cứu).
Phương pháp ước lượng GMM hệ thống hai bước sẽ khắc phục được các vấn đề trên, đặc biệt là giải quyết hiện tượng nội sinh trong mơ hình. Bằng lệnh xtabond2, ước lượng GMM hệ thống hai bước cho kết quả được tổng hợp trong bảng 4. với nhiều biến có ý nghĩa thống kê hơn.
Bảng 4.10: Kết quả ước lượng hồi quy mơ hình tăng trưởng tín dụng bằng GMM:
Bảng A: Đo lường cấu trúc
Bảng B: Đo lường phi cấu trúc
CR5 HHI Lerner Boone
iM -7.3290*** -1.7221*** -0.5779* -0.0629** BMS 2.0659*** -0.4216 0.7215*** -10.8628*** iM*BMS 10.7905*** 13.8307*** 2.2945** 3.8740*** Size -0.0490*** -0.0683*** -0.0521*** -0.0349*** Cap -0.6709** -1.0862*** -0.8223** -0.4993 Liq 0.3079*** 0.2231** 0.2833** 0.2184** Dep 0.4720*** 0.4822*** 0.4864*** 0.4938*** GDP 46.9887*** 29.4756*** 6.7803*** 20.2070*** CPI -1.6167*** -1.2578*** -0.5972** -1.2244*** FO -0.1940*** -0.1636*** 0.0198 -0.1567*** RQ 0.7013*** 1.1568*** 0.9597*** 1.5802*** PS 1.7013*** 0.8913*** 0.4353*** 0.2012 Δloant-1 -0.0233 -0.03178*** -0.0040 -0.0249*** Số lượng ngân hàng 31 31 31 31 Số biến công cụ 49 59 26 33
(Nguồn: Kết quả tổng hợp của tác giả (Kết quả trích xuất từ Stata (phụ lục 17))***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)
4.2.4 Phân tích kết quả hồi quy
Bảng 4.10 trình bày các kết quả ước lượng phương trình trăng trưởng tín dụng bằng cách sử dụng ước lượng mơ hình động GMM hệ thống hai bước nhằm xem xét tác động của cạnh tranh đến truyền dẫn CSTT thông qua kênh ngân hàng cho vay với bốn biện pháp khau của cấu trúc thị trường, trong đó, với bảng A là theo phương pháp cấu trúc (gồm CR5 và HHI) và Bảng B theo phương pháp phi cấu trúc (Chỉ số Lerner và chỉ số Boone).
4.2.4.1 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố nghiên cứu đến tăng trưởng tín dụng. dụng.
Ảnh hưởng của chỉ số CSTT đến tăng trưởng tín dụng
Các hệ số đều có ý nghĩa thống kê của biến lãi suất chính sách cho thấy CSTT có ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng. Hệ số của biến lãi suất mang dấu âm cho thấy tốc độ trăng trưởng tín dụng giảm khi lãi suất chính sách tăng lên, kết quả này phù hợp với kỳ vọng khi NHNN thay đổi CSTT bằng việc tăng (giảm) lãi suất chính sách sẽ làm giảm (tăng) tốc độ cho vay của các ngân hàng.
Ảnh hưởng của sức mạnh thị trường đến tăng trưởng tín dụng
Với biến đo lường cấu trúc thị trường, ngoại trừ chỉ số HHI thì kết quả cho ba chỉ số cịn lại đều có ý nghĩa thống kê. Kết quả cho thấy tác động riêng biệt của cạnh tranh đến cho vay khơng có sự thống nhất trong các kết quả nghiên cứu. Chỉ số CR5 và Lerner có tương quan dương với tăng trưởng tín dụng, giải thích cho quan điểm cạnh tranh càng tăng khiến các ngân hàng khó khăn trong việc cho vay dẫn tới tăng trưởng tín dụng giảm. Trong khi đó chỉ số Boone lại cho kết quả trái ngược và được lý giải điều này trong nghiên cứu của Huseynov et al (2013) là do tồn tại sự bất cân xứng thơng tin. Ngồi ra, theo Khan et al (2016) một lý do chính đáng cho kết quả khác nhau của chỉ số Boone với ba chỉ số cịn lại có thể là do chỉ số Boone dựa trên lý thuyết cấu trúc hiệu quả (ES) của Demsetz (1973): thị trường tập trung bị chi phối bởi những công ty/ngân hàng hiệu quả, các ngân hàng hiệu quả trong thị
trường ít cạnh tranh sẽ giảm cho vay khi có một cú sốc thắt chặt CSTT do lo ngại về hiệu quả; nghĩa là, các ngân hàng giảm mức độ trong hoạt động cho vay để đạt được hiệu quả. Bằng chứng từ chỉ số Boone này cũng phù hợp với nhiều nghiên cứu khác: Gunji et al. (2009), Olivero et al. (2011a) và Amidu và Wolfe (2013).
Ảnh hưởng của tương tác giữa sức mạnh thị trường với CSTT đến tăng
trưởng tín dụng
Biến tương tác giữa CSTT và biến cấu trúc thị trường ngân hàng cho kết quả gần như giống với nghiên cứu của Khan et al (2016). Hệ số của biến tương tác trong cả bốn mơ hình đều mang dấu dương, có nghĩa khi tăng lãi suất chính sách, mức độ tập trung thị trường cao (CR5, HHI tăng) hay sự cạnh tranh giảm (Lerner, Boone tăng) sẽ kích thích tăng trưởng tín dụng, cung tiền gia tăng. Kết quả này chứng minh sự tồn tại kênh truyền dẫn cho vay tại Việt Nam và sự gia tăng cạnh tranh có ảnh hưởng tốt đến việc thực thi CSTT.
Tác động của các đặc tính ngân hàng đến tăng trưởng tín dụng
Xem xét chi tiết về khả năng thanh khoản, hệ số là dương và có ý nghĩa thống kê. Như vậy, các ngân hàng có tính thanh khoản tốt có nhiều khả năng để mở rộng hoạt động cho vay. Đây là bằng chứng ủng hộ cho việc nếu ngân hàng có mức thanh khoản cao, thì với sự thay đổi CSTT theo hướng thắt chặt, ngân hàng dễ dàng ứng phó bằng việc chuyển đổi các tài sản có tính thanh khoản cao để bù đắp những thiếu hụt về vốn.
Các hệ số của quy mô và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cho cả bốn mơ hình khi áp dụng các biện pháp đo lường mức độ tập trung/cạnh tranh khác khau đều là tiêu cực và có ý nghĩa thống kê, cho thấy trái với kỳ vọng ban đầu rằng những ngân hàng có sức mạnh tài chính tốt sẽ dễ dàng mở rộng hoạt động cho vay. Điều này có thể xuất phát từ việc áp dụng cơ chế hạn ngạch tín dụng của NHNN đối với các ngân hàng lớn. Đồng thời, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Altunbas et al. (2009), Altunbas et al.(2009), Khan et al (2016) được lý giải là do sự tồn tại của lợi thế về quy mô và vấn đề bất cân xứng thơng tin: các ngân hàng có quy mơ
lớn, có nhiều thơng tin hơn và hệ số an toàn vốn cao nên sẽ có chuẩn cho vay nghiêm ngặt nhằm giảm thiểu, hạn chế cung cấp tín dụng cho các khoản vay xấu, có rủi ro cao.
Tác động của nguồn vốn huy động đến tăng trưởng tín dụng
Tăng trưởng huy động, được đưa vào phân tích để nắm bắt các bên cung cấp nguồn vốn cho vay, có ý nghĩa và tác động dương ở tất cả các mơ hình hồi quy, cho thấy rằng các ngân hàng hoạt động cho vay tăng lên khi có sự gia tăng tiền gửi. Kết quả này phù hợp với Gunji et al. (2009), người cũng tìm thấy một mối quan hệ tích cực giữa tăng trưởng huy động và hoạt động cho vay.
Hệ số của biến trễ tăng trưởng tín dụng mang dấu âm ngụ ý rằng các ngân hàng có mức tăng trưởng cao trong các năm trước có thể đối mặt với sự tăng trưởng chậm lại ở năm tiếp theo.
Tác động của tăng trưởng GDP và lạm phát đến tăng trưởng tín dụng