(Nguồn: Kết quả từ Stata 14)
Theo kết quả từ hình 4.4, với P-value < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa
là có khả năng xuất hiện hiện tượng tự tương quan trong phương trình hồi quy.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Đây là hiện tượng thường xuất hiện trong các dữ liệu chuỗi thời gian. Trong mơ hình REM, sẽ kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier bằng lệnh xttest0, giả thuyết của kiểm định như sau:
H0: phương sai của sai số qua các thực thể là không đổi H1: phương sai của sai số qua các thực thể là thay đổi
Hình 4.5: Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian
(Nguồn: Kết quả từ Stata 14)
Prob > F = 0.0000 F( 1, 30) = 133.085 H0: no first order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
. xtserial LnTC LnQ LnW1 LnW2 LnQ_2 LnW1_2 LnW2_2 LnW1W2 LnQW1 LnQW2 Prob > chibar2 = 0.0000 chibar2(01) = 23.45 Test: Var(u) = 0 u .0034208 .0584873 e .018175 .1348145 LnTC 2.356434 1.535068 Var sd = sqrt(Var) Estimated results:
LnTC[cty,t] = Xb + u[cty] + e[cty,t]
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects . xttest0
Kết quả kiểm định Wald từ hình 4.5, ta thấy p-vaue<0.05, do đó có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình REM.
Các kiểm định trên cho thấy mơ hình hồi quy tồn tại đồng thời các hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi. Do đó, kết quả ước lượng bằng mơ hình REM có thể bị chệch và không hiệu quả. Trong trường hợp các giả định của mơ hình đều bị vi phạm, phương pháp FGLS là sự lựa chọn phù hợp để khắc phục các hiện tượng trên (Beck, N., & Katz, J. N. , 2005; Bùi Đức Hùng và Hồng Hồng Hiệp, 2015). Do đó, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện hồi quy hàm tổng chi phí bằng phương pháp FGLS.
Bảng 4.2: Kết quả ước lượng hàm tổng chi phí bằng FGLS
LnQ 0.8347 *** LnW1 1.5382 *** LnW2 -0.2247* LnQ_2 0.0019* LnW1_2 0.0394 LnW2_2 0.0124 LnW1W2 -0.0121 LnQW1 -0.0333*** LnQW2 0.0158** _cons 1.9278*
(Nguồn: Kết quả trích xuất từ Stata (phụ lục 8), ***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%)
Kết quả từ bảng 4.2 cho thấy có nhiều biến có ý nghĩa thống kê hơn, trong đó tất cả các biến được sử dụng để tính chi phí biên đều có ý nghĩa thống kê. Từ kết quả ước lượng hàm tổng chi phí bằng FGLS, tác giả sử dụng để tính chi phí biên và chỉ số Lerner cho từng ngân hàng trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2005-2016.
Đồ thị 4.1 thể hiện rõ sự biến động của chỉ số Lerner qua các năm theo tính tốn của tác giả (xem phụ lục 9) và nguồn dữ liệu của WorldBank. Các giá trị Lerner tính tốn được cho thấy sự biến động khá tương đồng với dữ liệu mà tác giả trích xuất được từ nguồn dữ liệu của WorldBank. Do đó, kết quả chỉ số Lerner mà
tác giả tính tốn được xem là đáng tin cậy để sử dụng cho hồi quy mơ hình tăng trưởng tín dụng ở phần sau.
Đồ thị 4.1: Sức mạnh thị trường ngân hàng hàng Việt Nam theo chỉ số Lerner
Có thể thấy chỉ số Lerner giảm nhanh trong năm 2008 so với các năm nghiên cứu trước đó và phù hợp với nghiên cứu của Phan Thị Thơm và Thân Thị Thuy Thủy (2015). Chỉ số Lerner giảm đồng nghĩa với sự cạnh tranh cao giữa các NHTM và được lý giải là do hậu quả tác động của khủng hoảng tài chính tồn cầu. Đến năm 2009, sự cạnh tranh giữa các ngân hàng giảm. Từ năm 2010 đến cuối giai đoạn nghiên cứu, cạnh tranh trong hệ thống ngân hàng Việt Nam diễn ra mạnh mẽ hơn khi chỉ số Lerner theo chiều hướng giảm dần.
4.1.2 Kết quả đo lường sức mạnh thị trường của hệ thống NHTM Việt Nam.
Bảng 4.3 thể hiện kết quả thống kê cạnh tranh trong hệ thống NHTM giai đoạn 2005 – 2016 thông qua bốn biện pháp đo lường sức mạnh thị trường/cạnh tranh khác nhau (CR5, HHI, Lerner và Chỉ số Boone). Trong đó chỉ số Lerner là giá trị trung bình cho từng năm và chỉ số Booneđược thu thập từ nguồn dữ liệu Worldbank. 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Lerner (Nguồn: Tính tốn - Giá trị bình qn) Lerner (Nguồn: WorldBank)
Bảng 4.3: Mức độ tập trung/cạnh tranh trong hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2005 – 2016 2005 2006 2007 2008 2009 2010 CR5 0.83 0.78 0.67 0.79 0.61 0.55 HHI 0.17 0.15 0.11 0.16 0.09 0.08 Lerner 0.23 0.27 0.25 0.18 0.22 0.20 Boone -0.07 -0.08 -0.08 -0.1 -0.08 -0.08 2011 2012 2013 2014 2015 2016 CR5 0.53 0.54 0.55 0.58 0.69 0.67 HHI 0.07 0.08 0.08 0.08 0.12 0.12 Lerner 0.17 0.12 0.10 0.10 0.10 0.12 Boone -0.08 -0.09 -0.08 -0.07
(Nguồn: Worldbank và tính tốn của tác giả dựa trên số liệu thu thập từ các NHTM)
- Hệ số tập trung CR5: Chỉ số này dao động từ 0.53 -> 0.83 và giá trị trung bình đạt ở mức 0.604, điều này cho thấy thị trường Ngân hàng Việt Nam sẽ tập trung quyền lực vào nhóm 5 NHTM lớn nhất.
- Chỉ số HHI: dao động trong khoản từ 0.07 -> 0.17 và giá trị trung bình đạt ở mức 0.122. Chỉ tiêu này thể hiện thị trường ngân hàng có sự cạnh tranh tuy nhiên khơng ở mức cao.
- Chỉ số Lerner: dao động từ 0.10 -> 0.27 và giá trị trung bình đạt 0.173, cho thấy có sự cạnh tranh trong hệ thống NHTM Việt Nam nhưng không quá cao. Đồng thời, chỉ số này ngày càng biến động theo hướng giảm thể hiện sự cạnh tranh giữa các NHTM ngày càng lớn.
- Chỉ số Boone mang giá trị âm, nằm trong khoản từ -0.1 đến -0.08. Khi chuyển sang giá trị tuyệt đối, chỉ số này có kết quả gần giống chỉ số HHI..
Từ phân tích trên có thể kết luận rằng có sự cạnh tranh canh tranh trong hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2005 – 2016, tuy nhiên khơng q mạnh. Đồng thời, vẫn có sự tập trung cao vào các ngân hàng lớn. Nhận định này giống với các nghiên cứu của Lê Hải Trung (2014) và Nguyễn Thế Bính (2015).
4.2 Kết quả hồi quy mơ hình tăng trưởng tín dụng. 4.2.1 Thống kê mơ tả các biến đối với mơ hình chính
Bảng 4.4 trình bày các số liệu thống kê mơ tả các biến được sử dụng trong phương trình 3.2. Mỗi cột trong bảng hiển thị giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
Bảng 4.4: Thống kê mô tả các biến
Variable Obs
Obs Mean Std. Dev Min Max
ΔLoan 303 0.4603 0.9144 -0.3172 10.5185 iM 310 -0.0135 0.2280 -0.5340 0.3624 Size 334 0.0526 1.2082 -2.9926 3.6561 Cap 341 0.0026 0.0719 -0.0789 0.3917 Liq 334 0.0075 0.1279 -0.1765 0.6665 Dep 351 0.4232 0.8070 -0.2286 8.9247 GDP 341 0.0624 0.0074 0.0524 0.0754 CPI 341 0.0928 0.0603 0.0063 0.2311 LER 333 0.1738 0.1013 0.0096 0.7433 iM_LER 293 0.0070 0.0356 -0.1100 0.1531 CR5 372 0.6043 0.1712 0.0330 0.8292 iM_CR5 293 -0.0018 0.1217 -0.2934 0.1988 HHI 372 0.1222 0.0551 0.0330 0.3498 iM_HHI 293 0.0008 0.0247 -0.1100 0.1066 BOONE 310 -0.0797 0.0082 -0.0992 -0.0677 iM_BONE 293 -0.0006 0.0173 -0.0282 0.0410 FF 341 30 0 30 30 FO 310 5.728 0.4879 5 6.6 GE 341 -0.1909 0.1023 -0.27 0.08 RL 341 -0.4118 0.0932 -0.53 -0.24 RQ 341 -0.5945 0.0442 -0.67 -0.5 PS 341 0.1927 0.1386 -0.05 0.46
(Nguồn: Kết quả trích xuất từ Stata – phụ lục 10)
Theo bảng 4.4, tỷ lệ thay đổi cho vay hàng năm trung bình của các ngân hàng là 0.46% cho thấy mức độ biến động trung bình. Độ lệch chuẩn là 0.914 khá lớn cho thấy sự đa dạng trong trăng trưởng tín dụng . Điều này rất thuận lợi cho sự phân tích phụ thuộc của delta loan vào các biến giải thích khác mà tác giả dự định đưa vào mơ hình nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Khan et al (2016).
Biến giải thích chỉ số CSTT (iM) có giá trị trung bình nhận được là -0.0135, đây là một mức lãi suất trung bình chấp nhận được. Độ lệch chuẩn của iM là 0.228 cho thấy sự biến động, điều này rất thuận lợi trong việc phân tích.
Các biến giải thích về đặc điểm ngân hàng gồm quy mô, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, thanh khoản và tăng trưởng tiền gửi nhìn chung có độ lệch chuẩn tương đối (đặc biệt là biến quy mơ (Size) có độ lệch chuẩn rất cao tới 1.208) chứng tỏ được mức độ biến động của các biến để giải thích cho biến phụ thuộc.
Các mức giá trị trung bình của các chỉ số đánh giá mức độ cạnh tranh theo hai hướng tiếp cận cấu trúc (CR5 là 0.604, HHI là 0.122) và phi cấu trúc (Lerner là 0.173, chỉ số Boone là -0.079) chứng tỏ các NHTM tại Việt Nam có sự cạnh tranh nhưng khơng cao và vẫn có sự tập trung thị trường vào các ngân hàng lớn. Mức độ biến động của các chỉ số này là tương đối.
Các chỉ số về thể chế quốc gia và khung pháp lý nhìn chung vẫn thấy được mức độ biến động để có thể giải thích cho biến phụ thuộc là trăng trưởng tín dụng. Tuy nhiên, biến tự do tài chính (FF) đạt giá trị 30 trong suốt giai đoạn nghiên cứu.
Hình 4.6 : Chỉ số tự do tài chính của Việt Nam và thế giới
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