NPLi,t OLS FEM REM
NPLi,t-1 0.176*** 0.064 0.176*** (0.06) (0.062) (0.06) LLPi,t 2.125*** 3.720*** 2.125*** (0.411) (0.557) (0.411) LEVi,t 0.002 0.004 0.002 (0.02) (0.023) (0.02) SIZEi,t -0.006* 0.001 -0.006* (0.003) (0.006) (0.003) ROAi,t-1 -0.181 -0.197 -0.181
(0.171) (0.196) (0.171) LGi,t -0.001 0.000 -0.001 (0.001) (0.001) (0.001) INFt 0.005 0.029 0.005 (0.02) (0.023) (0.02) GDPt -0.487** -0.359* -0.487** (0.214) (0.215) (0.214) _cons 0.081*** 0.003 0.081*** (0.023) (0.043) (0.023)
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Sau khi thực hiện hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định để lựa chọn mơ hình hồi quy tốt nhất
Lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM
Để lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM, tác giả sử dụng kiểm định với giả thuyết như sau:
+ Giả thuyết H0: Mơ hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.
+ Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình FEM
Kiểm định F với tất cả giá trị u_i=0: F(24, 215) = 1.57 P-value > F = 0.0497
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 5) cho giá trị p-value = 0.0497 < α = 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 5%
Kết luận: Mơ hình FEM sẽ phù hợp hơn mơ hình Pooled OLS
Tác giả thực hiện kiểm định Breusch, T. S. và A. R. Pagan (1980) để lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và mơ hình dữ liệu bảng REM với giả thuyết như sau:
+ Giả thuyết H0: Mơ hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn. + Giả thuyết H1: Mơ hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM Phương sai Độ lệch chuẩn
NPLt 0.0004 0.2067
e 0.0003 0.0180
u 0.0000 0.0000
Kết quả kiểm định: Var(u) = 0
chibar2(01) = 0.00
P-value > chibar2 = 1.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 5) cho giá trị p-value = 1.0000 > α = 0.05. Suy ra, chấp nhận giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.
Kết luận: Mơ hình hồi quy Pooled OLS sẽ phù hợp hơn REM.
Lựa chọn giữa mơ hình FEM và mơ hình REM
Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa hai mơ hình FEM và REM với giả thuyết như sau:
+ Giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt giữa mơ hình FEM và REM.
+ Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM
(b) (B) (b-B)
Độ lệch chuẩn
FEM REM Chênh lệch
NPLi,t-1 0.0640 0.1756 -0.1116 0.0165
LEVi,t 0.0040 0.0015 0.0024 0.0114 SIZEi,t 0.0015 -0.0059 0.0074 0.0051 ROAi,t-1 -0.1965 -0.1815 -0.0151 0.0948 LGi,t 0.0000 -0.0008 0.0008 0.0005 INFt 0.0289 0.0049 0.0239 0.0117 GDPt -0.3592 -0.4873 0.1281 0.0231 Kết quả kiểm định: Chi bình phương (2) = 57.51 P-value> Chi bình phương (2
) = 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (Phụ lục 5) cho giá trị p-value = 0.0000 < α = 0.05. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.
Kết luận: Mơ hình hồi quy FEM sẽ phù hợp hơn mơ hình REM.
4.2.5. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình và mất đi tính tin cậy của kiểm định hệ số. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Wald với giả thuyết kiểm định như sau:
+ Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
+ Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Chi bình phương (χ2
) p-value
11672.29 0.0000
Kết quả kiểm định Wald bằng phần mềm Stata (phụ lục 6) cho thấy kết quả với giá trị p-value=0.0000<α= 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình nghiên
cứu.
4.2.6. Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan phần dư có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình cũng như làm mất đi độ tin cậy của kiểm định hệ số. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định được đề xuất bởi Wooldridge (2002) & Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
+ Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan (bậc 1). + Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan (bậc 1).
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mơ hình
Chi bình phương (χ2) p-value
12.967 0.0014
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata (phụ lục 7) cho thấy kết quả với giá trị p-value = 0.0014 < α = 0.05. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan (bậc 1) trong mơ hình nghiên cứu.
4.2.7. Kết quả phân tích hồi quy
Để xác định mức độ tác động của các yếu tố bên trong và bên ngoài ngân hàng đến RRTD, tác giả đã lần lượt thực hiện cả ba mơ hình hồi quy dữ liệu bảng là: Pooled OLS, FEM và REM. Tuy nhiên, việc mơ hình có xảy ra cả hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan phần dư mà các ước lượng hồi quy như: Pooled OLS, FEM và REM đều khơng thể kiểm sốt được nên tác giả tiến hành hồi quy thêm phương pháp ước lượng GMM.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GMM GMM GMM NLPi,t NPLi,t-1 0.1984*** (0.0132) LLPi,t 2.5858*** (0.2064) LEVi,t -0.0053* (0.0026) SIZEi,t -0.0052*** (0.0012) ROAi,t-1 -0.1725*** (0.0228) LGi,t -0.0007** (0.0003) INFt 0.0161** (0.0064) GDPt -0.2845*** (0.0417) _cons 0.0639*** (0.0102)
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Theo kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GMM (phụ lục 9), ta thấy số lượng các biến công cụ là 24 gần bằng số lượng đối tượng quan sát, đồng thời giá trị Sargan trong mơ hình là: 0.039 (nhỏ hơn 0.05) cho thấy các biến công cụ đại
diện được hồi quy trong mơ hình GMM là chưa hợp lệ. Nguyên nhân vì mẫu khảo sát nhỏ dẫn đến kết quả của ước lượng có thể khơng chính xác.
Roodman (2009) đã phát triển một mơ hình GMM hiện đại, khắc phục những được nhược điểm của mơ hình GMM cổ điển và có thể sử dụng trong trường hợp mẫu nhỏ. Vì thế tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy theo phương pháp ước lượng GMM Roodman.
Theo kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GMM của Roodman (phụ lục 10), ta thấy số lượng các biến công cụ là 18, thấp hơn số lượng quan sát là 25, đồng thời giá trị Sargan 0.623 (lớn hơn 0.05) cho thấy các biến công cụ đại diện được hồi quy trong mơ hình GMM Roodman là hợp lệ và có tính đầy đủ. Trong khi đó, giá trị AR(2) của mơ hình là: 0.981 (lớn hơn 0.05) cũng thỏa mãn dữ kiện của phương pháp GMM nên mơ hình kiểm sốt được hiện tượng tự tương quan trong hồi quy. Đồng thời giá trị AR(2) của mơ hình GMM Roodman lớn hơn mơ hình GMM cổ điển là: 0.920, vì thế mơ hình GMM Roodman cho kết quả đáng tin cậy hơn mơ hình GMM cổ điển. Tác giả sẽ sử dụng kết quả của phương pháp GMM Roodman là kết quả chính cho bài nghiên cứu.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp GMM Roodman
GMM Roodman NLPi,t NPLi,t-1 0.2124* (0.1156) LLPi,t 2.0087*** (0.326) LEVi,t 0.0013 (0.0108) SIZEi,t -0.0055**
(0.0027) ROAi,t-1 -0.1547** (0.0652) LGi,t -0.0009* (0.0005) INFt 0.0184 (0.0151) GDPt -0.3813*** (0.1012) _cons 0.0690*** (0.0239)
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata dựa trên số liệu đã thu thập
Kết quả ước lượng GMM Roodman trong bảng 4.8 cho thấy có tất cả sáu biến có ý nghĩa thống kê tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam, bao gồm: Tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPLi,t-1), dự phịng rủi ro (LLP), quy mơ ngân hàng (SIZE), khả năng sinh lời năm trước (ROAi,t-1), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG) và tăng trưởng kinh tế hàng năm (GDP). Trong đó, các biến có tác động cùng chiều là biến tỷ lệ nợ xấu năm trước (NPLi,t-1) và dự phòng rủi ro (LLP); các biến có tác động ngược chiều là quy mô ngân hàng (SIZE), khả năng sinh lời năm trước (ROAi,t-1), tốc độ tăng trưởng tín dụng (LG) và tăng trưởng kinh tế hàng năm (GDP).
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy có ba biến tác động đến rủi ro tín dụng, trong đó hai biến tác động cùng chiều là tỷ lệ đòn bẩy (LEV), tỷ lệ lạm phát (INF) nhưng tất cả đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Mơ hình nghiên cứu sau khi được phân tích và kiểm định đã chỉ ra được các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng. Mơ hình nghiên cứu này ngoài đã chỉ ra được các yếu tố hiện tại tác động RRTD của các NHTMVN mà còn chỉ ra được các yếu tố trong quá khứ, đặc biệt là biến rủi ro tín dụng trong quá khứ, có thể tác động đến RRTD của các NHTMVN và đây cũng là điểm mới của mơ hình, cụ thể như sau:
4.3.1. Các yếu tố bên trong ngân hàng
4.3.1.1. Rủi ro tín dụng ngân hàng trong quá khứ
Kết quả phân tích cho thấy yếu tố rủi ro tín dụng trong quá khứ với độ trễ là 1 năm có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê, khi tỷ lệ nợ xấu năm trước tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấy năm nay sẽ tăng 0.2124%. Kết quả này phù hợp với những nghiên cứu của Daniel Foos & ctg (2010), Somanadevi Thiagarajan & ctg (2011). Nguyên nhân do hoạt động tín dụng của ngân hàng không chỉ trong ngắn hạn mà còn trong dài hạn. Đối với những khoản tín dụng dài hạn sẽ tác động đến rủi ro tín dụng của ngân hàng trong năm mà còn những năm sau.
4.3.1.2. Các khoản dự phịng rủi ro
Mơ hình hồi quy cho kết quả các khoản dự phịng rủi ro có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro tín dụng của ngân hàng, cụ thể khi ngân hàng tăng 1% tỷ lệ dự phòng sẽ tác động làm tăng 2.0087% tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Điều này là phù hợp với kỳ vọng ban đầu. Các ngân hàng trong trường hợp dự đoán khả năng xảy ra rủi ro cao sẽ xây dựng một mức dự phòng cao hơn để giảm thiểu sự biến động trong thu nhập. Hay nói cách khác, việc trích lập dự phịng rủi ro tín dụng của các ngân hàng có thể phản ánh được tình hình rủi ro tín dụng tại ngân hàng đó.
4.3.1.3. Địn bẩy tài chính
Kết quả hồi quy mơ hình cho thấy tỷ lệ địn bẩy tài chính của ngân hàng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng nhưng khơng lại khơng có ý nghĩa thống kê. Vì
thế, đối với các NHTM Việt Nam tác giả chưa tìm thấy mối liên hệ giữa tỷ lệ địn bẩy tài chính của ngân hàng và rủi ro tín dụng.
4.3.1.4. Quy mô ngân hàng
Kết quả hồi quy cho thấy khi quy mô tổng tài sản của ngân hàng tăng 1% thì tỷ lệ rủi ro tín dụng của ngân hàng giảm 0.0055%, tức quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đến rủi ro tín dụng của ngân hàng, cụ thể là quy mô ngân hàng càng lớn thì rủi ro tín dụng của ngân hàng càng giảm.
Kết quả này là phù hợp với kỳ vọng ban đầu và phù hợp với nghiên cứu Zribi và Boujelbène ,2011. Điều này là hợp lý đối với các NHTM ở Việt Nam bởi vì các ngân hàng có quy mơ lớn thường tập trung những khách hàng lớn như doanh nghiệp Nhà nước, tập đoàn kinh tế. Những đối tượng khách hàng này có rủi ro tín dụng tương đối thấp bao gồm cả rủi ro về tài sản đảm bảo, rủi ro về ngành nghề hoạt động, v.v… Đồng thời các ngân hàng có quy mơ lớn có chun mơn, trình độ cao hơn trong quản lý rủi ro sẽ giúp hạn chế rủi ro tín dụng của ngân hàng một cách hiệu quả
4.3.1.5. Khả năng sinh lời trong quá khứ
Kết quả hồi quy mơ hình cho thấy khả năng sinh lời của ngân hàng với độ trễ 1 năm có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro tín dụng của ngân hàng, cụ thể khi ngân hàng tỷ suất sinh lời trên tài sản năm trước của ngân hàng tăng 1% sẽ tác động làm giảm 0.1547% tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2014). Một ngân hàng có tỷ suất sinh lời càng cao thể hiện hiệu quả hoạt động càng cao, điều này góp phần làm gia tăng khả năng và trình độ quản lý của trong tương lai do đó sẽ ảnh hưởng làm giảm tỷ lệ nợ xấu trong tương lai.
4.3.1.6. Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Trái với kỳ vọng ban đầu, tốc độ tăng trưởng tín dụng có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê, khi tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu
giảm 0,0009%. Nguyên nhân là do ở Việt Nam khi xảy ra hiện tượng khủng hoảng tài chính, tỷ lệ nợ xấu gia tăng, các NHTM đã áp dụng các biện pháp kiềm chế nợ xấu, thực hiện siết chặt các chỉ tiêu xét duyệt tín dụng.
4.3.2. Các yếu tố bên ngoài ngân hàng
4.3.2.1. Tỷ lệ lạm phát
Kết quả hồi quy mơ hình cho thấy tỷ lệ lạm phát của nền kinh tế có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng, phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giải, nhưng lại khơng có ý nghĩa thống kê. Vì thế, đối với yếu yếu lạm phát, tác giả chưa tìm thấy mối liên hệ với rủi ro tín dụng trong trường hợp các NHTM Việt Nam.
4.3.2.2. Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro tín dụng, cụ thể khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng sẽ giảm 0.369%. Điều này là phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và phù hợp với nghiên cứu của Asghar Ali và Kevin Daly (2010), Nabila Zribi1 và Younes Boujelbène (2011), Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2014). Điều này được lý giải là do trong thời kỳ nền kinh tế tăng trưởng, các khách hàng vay nợ có thể có mơi trường làm việc thuận lợi, hiệu quả để có đủ tiền để trả nợ, nhưng trong thời kỳ kinh tế suy thoái, khả năng trả nợ của họ giảm do công việc kinh doanh trở nên khó khăn hơn. Chính vì vậy, thời kỳ kinh tế suy thối dễ dẫn đến việc gia tăng nợ xấu, do vậy dẫn đến mối quan hệ ngược chiều giữa tốc độ tăng trưởng GDP và rủi ro tín dụng của các ngân hàng.
Tóm tắt chương 4
Trong chương 4, tác giả đã trình bày mơ hình hồi quy gồm các yếu bên trong và bên ngoài ngân hàng tác động đến rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Qua việc phân tích dữ liệu bảng từ số liệu thu thập được từ báo cáo tài chính hợp nhất của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016, tác giả đã thực hiện xây dựng mơ hình ước lượng mức độ tác động của từng yếu tố đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng.
Theo kết quả ước lượng GMM Roodman, có tất cả năm biến có ý nghĩa thống kê tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam, bao gồm: tỷ lệ nợ xấu năm trước, dự phòng rủi ro tín dụng, quy mơ ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng, và tốc độ tăng trưởng GDP. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy biến