6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu
2.2. Mô hình nghiêncứu định lƣợng về ảnh hƣởng của một số yếu tố đến nợ xấu
2.2.3. Mơ hình nghiên cứu:
Bài nghiên cứu xây dựng 02 dạng mơ hình cho dữ liệu bảng gồm mơ hình tĩnh và mơ hình động. Tuy nhiên qua q trình kiểm định các giả định cho bộ dữ liệu, tác giả sẽ thực hiện xem xét lựa chọn mơ hình cùng phƣơng pháp ƣớc lƣợng phù hợp nhất.
- Mơ hình tĩnh:
NPLsit = β0 + βjXit + µit (mơ hình I)
- Mơ hình động: Lấy sai phân bậc nhất từ mơ hình 1 và hồi quy thêm giá trị trễ của biến phụ thuộc:
NPLsit = βNPLsit-1 + βjXit + µit (mơ hình II)
- Với Xit đại diện cho các biến giải thích trong mơ hình, cụ thể việc diễn giải ký hiệu các biến nhƣ sau:
NPLsit : Tỷ lệ nợ xấu của Ngân hàng “i” trong năm “t” – Biến phụ thuộc. LOANGit : Tốc độ tăng trƣởng tín dụng của Ngân hàng “i” trong năm “t” so
với năm “t-1”.
MPit : Thị phần cho vay của Ngân hàng “i” trong năm “t” so với tổng dƣ nợ cho vay của các Ngân hàng thuộc mẫu nghiên cứu trong năm “t”. SIZEit : Tỷ lệ tài sản của Ngân hàng “i” trong năm “t” so với tổng tài sản
của các Ngân hàng thuộc mẫu nghiên cứu trong năm “t”.
NIIit : Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi so với tổng tài sản của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
LDRit : Tỷ lệ cho vay so với tiền gửi của Ngân hàng “i” trong năm “t”. SOLRit : Tỷ lệ nguồn lực vốn chủ sở hữu – tổng vốn chủ sở hữu so với tổng
tài sản của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
DRit : Tỷ lệ tổng chi phí lãi so với tổng tiền gửi của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
LRit : Tỷ lệ đòn bẫy – Tổng nợ phải trả so với tổng tài sản của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
INEFit : Tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập hoạt động của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
ROEit : Hiệu suất trên vốn chủ sở hữu của Ngân hàng “i” trong năm “t”. ROAit : Hiệu suất trên tổng tài sản của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
BDSXDit : Tỷ trọng dƣ nợ cho vay bất động sản và xây dựng trong tổng dƣ nợ của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
CTNNit : Tỷ trọng dƣ nợ cho vay Công ty thuộc sở hữu vốn nhà nƣớc trong tổng dƣ nợ của Ngân hàng “i” trong năm “t”.
βj là các hệ số tƣơng quan, β0 là hệ số chặn, “j” là số lƣợng biến độc lập trong mơ hình.
“i” đại diện cho đơn vị chéo của dữ liệu (Ngân hàng). “t” đại diện cho thời gian (Năm: 2008 – 2013).
Phƣơng pháp kinh tế lƣợng:
- Để thực hiện hồ i quy dƣ̃ liêụ ƣớc lƣợng chính sau:
bảng đối với mơ hình tĩnh thƣờ ng có các mơ hình
Mơ hình ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu (OLS – Ordinary Least Square).
Mơ hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model).
Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model).
Tùy theo việc kiểm định các giả định cơ bản của các mơ hình hình trong bộ dữ liệu có đƣợc và việc kiểm định lựa chọn mơ hình, bài nghiên sẽ xem xét sử dụng các kết quả của mơ hình phù hợp phục vụ cho việc phân tích hoặc chuyển sang sử dụng ƣớc lƣợng mơ hình động.
- Hồi quy dữ liệu bảng với mơ hình động: Các nghiên cứu trƣớc cho thấy đối với việc sử dụng mơ hình động, các tác giả đã thực hiện hồi quy dữ liệu với phƣơng pháp ƣớc lƣợng GMM 1 bƣớc và có nêu rõ đây là phƣơng pháp kế thừa từ nghiên cứu về phƣơng pháp hồi quy dữ liệu bảng dạng động của Arellano & Bond (1998 và 1981). Do đó trong trƣờng hợp chuyển sang ƣớc lƣợng mơ hình động, kế thừa việc ứng dụng của các nghiên cứu khác bài luận văn sẽ sử dụng phƣơng pháp hồi quy dữ liệu bảng động của Arellano & Bond.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Các NHTM Việt Nam hiện nay đang đối mặt với tình trạng nợ xấu cao làm sụt giảm đáng kể lợi nhuận của các NHTM và đe dọa đến an toàn của toàn hệ thống.
Các nghiên cứu về nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng nợ xấu tại các NHTM Việt Nam chủ yếu là các nghiên cứu định tính. Trong khi đó, trên thế giới đã có khá nhiều nghiên cứu định lƣợng về các yếu tố tác động đến nợ xấu của hệ thống Ngân hàng và đã cho nhiều kết quả thực nghiệm có ý nghĩa. Chính vì lẽ đó, việc thực hiện nghiên cứu định lƣợng tại các NHTM Việt Nam góp phần cung cấp thêm bằng chứng mạnh mẽ hơn về nguồn gốc phát sinh nợ xấu, giúp đề ra giải pháp, chính sách phù hợp để kiểm sốt hoạt động tín dụng, xử lý triệt để nguồn gốc của vấn đề nợ xấu, lành mạnh hóa hệ thống tín dụng.
Mơ hình nghiên cứu dựa trên các giả thuyết về các yếu tố tác động đến nợ xấu đƣợc xây dựng từ các cơng trình nghiên cứu ngoài nƣớc mà tác giả đã tham khảo, chủ yếu là nghiên cứu về hai nhóm nguyên nhân khách quan xuất phát từ nền kinh tế vĩ mơ và nhóm nguyên nhân từ hoạt động Ngân hàng. Tuy nhiên do hạn chế trong việc thu thập dữ liệu nên nghiên cứu tại Việt Nam tập trung xem xét ảnh hƣởng đến tỷ lệ nợ xấu của các yếu tố thuộc nhóm nguyên nhân xuất phát từ hoạt động Ngân hàng trên cơ sở kế thừa các giả thuyết, các biến mà các nghiên cứu nƣớc ngoài đƣa ra (07 giả thuyết) để thực hiện kiểm định tại Việt Nam và xây dựng thêm 02 giả thuyết dựa trên những nghiên cứu suy luận trong nƣớc. Mơ hình nghiên cứu đƣợc thiết kế ở dạng tĩnh và động, đi kèm theo là các phƣơng pháp ƣớc lƣợng phù hợp. Tuy nhiên việc sử dụng mơ hình dạng nào và phƣơng pháp ƣớc lƣợng cho mơ hình đó cịn phụ thuộc vào tính chất của bộ dữ liệu có vi phạm các giả định cơ bản làm ảnh hƣởng đến mức độ tin cậy của kết quả nghiên cứu hay không. Dựa trên những thiết kế trong chƣơng 2 này, kết quả hồi quy các mơ hình cũng nhƣ việc lựa chọn kết quả nghiên cứu sử dụng cho phân tích, gợi ý chính sách đƣợc thể hiện trong chƣơng 3.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU – GỢI Ý CHÍNH SÁCH CHO VIỆC QUẢN LÝ KIỂM SOÁT NỢ XẤU TRONG HỆ THỐNG
NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM
Trong chƣơng 3, tác giả luận văn sẽ tiến hành các bƣớc thực hiện hồi quy các mơ hình theo các phƣơng pháp ƣớc lƣợng bao gồm ƣớc lƣợng OLS, ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp ảnh hƣởng cố định (FE) hoặc phƣơng pháp ảnh hƣởng ngẫu nhiên (RE) đối với mơ hình tĩnh, và ƣớc lƣợng GMM – 1 bƣớc theo phƣơng pháp của Arellano & Bond (1998 và 1981) đối với mơ hình động. Trên cơ sở thực hiện kiểm định, luận văn sẽ lập luận để lựa chọn mơ hình và phƣơng pháp ƣớc lƣợng phù hợp để sử dụng kết quả cho phân tích. Từ kết quả hồi quy có đƣợc, phần cuối của chƣơng sẽ tiến hành phân tích các kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đƣa ra các gợi ý chính sách cho việc quản lý kiểm sốt nợ xấu nói chung trong hệ thống NHTM Việt Nam.