CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
3.2 Mẫu quan sát và nguồn số liệu
3.2.2.3 Nhóm biến kiểm sốt
Biến kiểm soát là những biến chỉ đặc điểm riêng có được đưa vào mơ hình nhằm làm giảm bất cứ tác động nào có thể gây nhiễu cho các nhân tố khác hoặc cho việc diễn giải kết quả của nghiên cứu. Biến kiểm sốt cũng có một ảnh hưởng tiềm năng vào biến phụ thuộc như biến độc lập, nhưng sự tác động đó khơng phải là điều mà ta đang quan tâm. Bên cạnh đó, việc đưa biến kiểm sốt vào mơ hình phân tích vì ta khơng thể bỏ qua sự tác động của nó khi xem xét các tác động của biến độc lập. Tương tự như
Mustafa, Bing (2016), nhóm biến kiểm sốt được đưa vào mơ hình bao gồm các yếu tố
biến động khác của môi trường vĩ mô:
Lạm phát: được thu thập thừ WorldBank, lạm phát cũng được kỳ vọng tác động ngược chiều lên sự phân tán tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản.
Tốc độ tăng trưởng GPD, ∆GDP: tác động của tăng trưởng GDP (∆GDP) đối với sự phân tán tỷ lệ cho vay/tài sản vẫn còn chưa rõ ràng. Chẳng hạn như trong một nền kinh tế tăng trưởng, nếu các tín dụng mới tăng đều đặn trên tất cả các ngân hàng, thì sự phân tán tỷ lệ cho vay / tài sản khơng thay đổi. Tuy nhiên, nếu tín dụng mới được mở rộng bởi các ngân hàng nhất định thì tác động lên sự phân tán sẽ cùng chiều vì tốc độ tăng trưởng GDP thay đổi theo thời gian.
Biến giả dumFC nhận giá trị là 1 nếu năm t lớn hơn năm 2007. Việc đưa biến giả
này vào mơ hình với mục đích kiểm tra xem sự phân tán của tỷ lệ cho vay đối với tài sản đã thay đổi sau cuộc khủng hoảng tài chính hay khơng. Hệ số chặn được kỳ vọng mang dấu dương vì sau cuộc khủng hoảng tài chính các khoản tiền đã được bơm vào các thị trường tài chính. Ngược lại, cũng có thể tranh luận về kỳ vọng ngược chiều, vì các ngân hàng hạn chế cung cấp các khoản vay trong giai đoạn khủng hoảng mặc dù các nỗ lực của NHTW và Chính phủ.
(dumFC*h) cho thấy sự liên quan giữa biến động lạm phát có thay đổi sau cuộc khủng
hoảng tài chính. Hệ số âm (dương) cho thấy rằng sau cuộc khủng hoảng tài chính, tác động ngược chiều của sự biến động về phân bổ nguồn lực ngân hàng đã tăng lên (suy yếu).
Biến động của thị trường chứng khoán (VolStock) và biến động giá dầu (VolOil)
cũng được đo bằng cách áp dụng phương pháp ARCH / GARCH. Để ước tính biến động thị trường chứng khoán, bài nghiên cứu thu thập dữ liệu theo tháng của các chỉ số chứng khoản đại diện cho thị trường tại mỗi quốc gia được lấy từ Datastream và biến động giá dầu được đo dựa trên giá dầu West Taxas Intermediate được lấy từ IMF. Mặc dù có thể kỳ vọng rằng sự biến động của thị trường chứng khốn sẽ có tác động tích cực đến sự phân tán các khoản cho vay của ngân hàng, nhưng tác động này cũng có thể là ngược lại. Ví dụ, nếu các ngân hàng mở rộng tín dụng cho các cơng ty có cơ hội đầu tư chất lượng tốt mặc dù các cơng ty này khơng thể huy động vốn tài chính trong giai đoạn biến động của thị trường chứng khoán, sự phân tán tỷ lệ cho vay / nguồn vốn của các ngân hàng sẽ mở rộng. Tuy nhiên, nếu sự biến động của thị trường chứng khốn là tín hiệu cho một bất ổn tổng thể trong thị trường tài chính, thì việc phân tán các khoản vay sẽ thu hẹp, vì các ngân hàng có xu hướng hành xử thận trọng trong việc mở rộng các khoản vay trong giai đoạn biến động. Tác động của biến động giá dầu đối với biến phụ thuộc dự kiến sẽ là ngược chiều, vì sự biến động giá dầu tăng lên hàm ý sự gia tăng bất ổn trong môi trường kinh tế vĩ mô dẫn đến hành vi cho vay bảo thủ của ngân hàng.
Rủi ro trung bình của ngành ngân hàng chính là sự biến động lợi nhuận của các ngân hàng của cùng một nước, nó được tính từ độ lệch chuẩn của tỷ lệ thu nhập ròng trên tổng tài sản của các ngân hàng có trong bộ dữ liệu. Bài nghiên cứu kỳ vọng rủi ro trung bình ngân hàng sẽ có tác động ngược chiều lên việc phân tán tỷ lệ cho vay/tổng tài sản.
cho các ngân hàng trong bộ dữ liệu và được kỳ vọng có tác động cùng chiều lên hiệu quả phân bổ nguồn cho vay của các ngân hàng.
Nhìn chung, việc đưa các biến số kiểm sốt khơng nên ảnh hưởng đến kỳ vọng
dấu và ý nghĩa của hệ số liên quan đến sự biến động của lạm phát, , thể hiện những
tác động đảo ngược của sự biến động lạm phát lên phân bổ nguồn lực ngân hàng. Cũng
lưu ý rằng mơ hình mở rộng bao gồm các biến giả hằng năm, i.year, nắm bắt những cú
sốc cịn lại có thể ảnh hưởng đến mối tương quan.
Bảng 3.3 trình bày tóm tắt mô tả biến, định nghĩa của các biến được sử dụng trong phân tích thực nghiệm kèm theo kỳ vọng dấu của các biến độc lập tác động lên độ phân tán tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của các ngân hàng.
Bảng 3.3: Mô tả biến, định nghĩa và nguồn dữ liệu
Nhóm Tên biến Định nghĩa Nguồn dữ liệu Kỳ vọng dấu
Biến phụ thuộc
,
Phương sai của tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của các ngân hàng trong cùng một nước.
Bankscope và Datastream
Biến độc lập
ℎ, Biến động lạm phát được đo bằng phương sai có điều
kiện từ ước lượng ARCH/GARCH của chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng
IMF -
Inflation Lạm phát Worldbank
Indicators
-
∆GDP Tốc độ tăng trưởng GDP Worldbank
Indicators
+/-
dumFC Bằng 1 nếu năm t lớn hơn năm 2007 +/-
dumFC*h Biến tương tác của dumFC và ℎ, +/-
VolStock Biến động thị trường chứng khoán được đo bằng
phương sai có điều kiện từ ước lượng
ARCH/GARCH của chỉ số thị trường chứng khoán
Datastream +/-
VolOil Biến động giá dầu được đo bằng phương sai có điều
kiện từ ước lượng ARCH/GARCH của giá dầu WTI
Ngoài ra, trước khi ước lượng, chúng tôi tiến hành xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Bảng 3.4 trình bày các hệ số tương quan đơi giữa các biến được đưa vào mơ hình. Điều kiện để đánh giá khơng có đa cộng tuyến giữa các biến độc lập chính là các hệ số tương quan khơng được vượt q 0,8 và có ý nghĩa thống kê. Kết quả cho thấy biến rủi ro ngành ngân hàng và biến lợi nhuận ngành ngân hàng có tương quan hồn tồn với mức ý nghĩa 1%. Do đó khi hồi quy bằng mơ hình FE, biến rủi ro ngành ngân hàng bị loại bỏ. Ngoài ra các biến độc lập khác trong mơ hình đều khơng có mối tương quan nào đặc biệt cao hơn 0,8, tức là không thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Thêm vào đó, để làm giảm bớt tác động của các giá trị ngoại lai, chúng tôi đã loại trừ 2,5% các giá trị ngoại lai. Các quan sát còn lại trong mẫu nghiên cứu là các giá trị còn lại.
Bảng 3.4: Ma trận hệ số tương quan
Với các ký hiệu *,**, và *** lần lượt đại diện cho các mức ý nghĩa 10%, 5%, và 1%
Tên biến 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1. Độ phân tán tỷ lệ cho vay 1.0000 2. Biến động lạm phát -0.0881 1.0000 3. Lạm phát -0.0782 0.0106 1.0000 4. Tăng trưởng GDP 0.0232 0.0060 -0.1755*** 1.0000 5. Khủng hoảng tài chính -0.1049* 0.1519*** -0.1248** -0.1527*** 1.0000 6. Biến động lạm phát sau khủng hoảng tài chính -0.0865 -0.0865 0.0932*** -0.0117 0.2061 1.0000 7. Biến động thị trường chứng khoán -0.1472** 0.0277 0.1769*** -0.0441 0.0642 0.0155 1.0000
8. Biến động giá dầu -0.0449 0.0175 0.0931 -0.1197** 0.1678** 0.2607*** 0.0054 1.0000
9. Rủi ro ngành ngân hàng 0.0143 -0.0056 -0.0170 -0.0335 0.0633 -0.0021 0.0296 0.0585 1.0000
10. Lợi nhuận ngành ngân hàng