Tuy nhiên có nhiều phương pháp khác nhau nhưng nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định Breusch - Pagan để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Các bước của kiểm định Breusch - Pagan như sau:
Bước 1: Hồi quy OLS mơ hình chính rồi gọi phần dư u = resid.
0 4 8 12 16 20 -7 -6 -5 -4 -3 -2 LINPLF UH A T 2
56
Bước 2: Lấy bình phương phần dư (u2) làm biến phụ thuộc thay thế ln
rồi hồi quy lại với các biến độc lập của mơ hình, mục đích xem phần dư của mơ hình có tương quan với các biến độc lập hay khơng, tức là xem phương sai sai số có thay đổi hay khơng. Mơ hình hồi quy phần dư theo các biến độc lập như sau:
u α α ln NPL
1 NPL α Size α Equity α ROE α LTD
α STL α Creditgr v 3.30 Từ bước 2 này lấy ra giá trị R-squared (R2) rồi tính giá trị tích nR2, trong đó n là cỡ mẫu.
Bước 3: Đặt giả thuyết Null Ho: Homoskedasticity (αj = 0, j = 1,2,...,9) là giả
thuyết phương sai sai số đồng nhất (không thay đổi). Sử dụng thống kê t để chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết Ho: p-value < 10% thì bác bỏ H0, tức mơ hình có bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).
Hoặc sử dụng thống kê Chi-square để chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết Ho:
Nếu n*R2 > Chi-square => bác bỏ giả thuyết Ho, tức là có phương sai sai số thay đổi. Ngược lại thì kết luận mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Phương pháp khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi:
Nếu xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, mơ hình cần được hiệu chỉnh để hồi quy lại trước khi kết quả được diễn giải và thảo luận. Có thể sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số (Weighted Least Square , WLS). Nếu biết phương sai của sai số (phần dư) có tỷ lệ với Zt biết trước, cụ thể là Var(ut) = σt2 = σ2 zt2; lúc này hiệu chỉnh mơ hình hồi quy bằng cách chia hai vế của phương trình hồi quy gốc cho zt như sau:
NPL
β /Z β NPL /z β Size /z β Equity /z β ROE /z
57
Tuy nghiên, do không biết trọng số Z nên nghiên cứu này dùng phương pháp khắc phục phương sai và sai số chuẩn không đồng nhất của White (White's Heteroskedasticity - consistent standard errors or robust standard errors) để hạn chế và khắc phục hiện tượng Heteroskedasticity. Sau khi khắc phục Heteroskedasticity, dùng lại kiểm định Breusch - Pagan để xem mơ hình cịn bị Heteroskedasticity hay khơng.
Bên cạnh kiểm định và khắc phục phương sai sai số thay đổi, bài nghiên cứu này còn kiểm định hiện tượng tự tương quan. Nghiên cứu này sẽ kết hợp cả hai phương pháp: thống kê Durbin - Watson và kiểm định Breusch - Godfrey để kiểm định hiện tượng tư tương quan. Nếu xảy ra hiện tượng tự tương quan, đề tài sẽ sử dụng phương pháp Arellano - Bond (AR) để khắc phục. Nội dung của phương pháp này là thêm các AR(1), AR(2), ...., AR(p) vào mơ hình hồi quy chín cho đến bậc p mà hiện tượng tự tương quan đã được khắc phục. Mỗi lần thêm vào một bậc AR(p), kiểm định Breusch - Goldfrey sẽ được sử dụng để kiểm tra xem hiện tượng tự tương quan đã được khắc phục hay chưa.
Trên đây là toàn bộ nội dung chương 3, chương này đã tiến hành xây dựng xong mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Đồng thời phương pháp nghiên cứu cũng được trình bày rất chi tiết với các bước thực hiện cụ thể. Sau đây số liệu sẽ được phân tích để diễn giải kết quả thực nghiệm.
58
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi xây dựng các giả thuyết nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu cụ thể với quy trình phân tích số liệu ở chương 3, chương này sẽ trình bày thống kê mơ tả dữ liệu, phân thích tương quan, kết quả thực nghiệm và thảo luận các kết quả thực nghiệm sau khi thực hiện thủ tục hồi quy đa biến bằng phần mềm kinh tế lượng Eviews 7.0. Cấu trúc chương này như sau:
i. Thống kê mơ tả ii. Phân tích tương quan iii. Kết quả thực nghiệm iv. Thảo luận kết quả
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả dữ liệu
Tên biến
Giá trị nhỏ nhất
Trung
bình Trung vị lớn nhấtGiá trị Độ lệch chuẩn
Số quan sát NPL 0.0000 0.020339 0.016786 0.313021 0.02627 196 Size 10.9744 16.91799 16.92227 19.94805 1.59548 196 Equity 0.02044 0.28069 0.106317 12.94447 1.18022 196 ROE 0.00164 0.131188 0.124373 0.442526 0.07335 196 LTD 0.19806 0.701453 0.641352 7.619125 0.55574 196 STL 0.25287 0.62125 0.630373 0.960268 0.11746 196 Creditgr -0.3071 0.855504 0.379766 16.54658 1.81805 196
Nguồn: tác giả trích xuất từ Eview
Bảng 4.1 là thống kê mô tả tổng quát bộ dữ liệu của bài nghiên cứu, bao gồm: trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, số quan sát. Sau đây đề tài sẽ lượt phân tích, đánh giá thực trạng của hệ thống ngân hàng trong giai đoạn 2005 - 2011 qua số liệu từng biến trong bài nghiên cứu.
59
Tỷ lệ nợ xấu (NPL):
Theo bảng thống kê mơ tả, tỷ lệ nợ xấu trung bình là 2,034% và giá trị lớn nhất lên đến 31,30%, đây là tỷ lệ rất cao, dữ liệu này là nợ xấu năm 2005 của BIDV, một trong những ngân hàng thương mại quốc doanh rất lớn.
Nhìn một cách tổng thể, trong giai đoạn 2005-2007 tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng có xu hướng giảm do sự phát triển của nền kinh tế, đến giai đoạn 2008 – 2011 thì tỷ lệ nợ xấu lại tăng do các yếu tố nội tại của cả hệ thống ngân hàng và cả yếu tố khách quan từ ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế, tài chính tồn cầu.
Trong đó đáng chú ý là năm 2008 cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu làm tổng cầu ở các nước giảm xuống rõ rệt gây ảnh hưởng nhiều đến kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam ; điều này cũng gián tiếp làm cho các khoản nợ đáo hạn bị quá hạn thanh tốn và chuyển thành nợ xấu vì các doanh nghiệp gặp khó khăn trong xoay xở dịng tiền.
Sang năm 2009, dưới tác động của cuộc khủng hoảng năm 2008 nên chính phủ Việt Nam bắt đầu kích cầu nền kinh tế bằng gói hỗ trợ lãi suất 4% cho các doanh nghiệp đi vay (theo một số điều kiện đính kèm). Chính điều này đã đẩy dư nợ tín dụng của tồn hệ thống ngân hàng tăng cao. Do tăng trưởng quá nóng nên cuối năm 2009 chính phủ tăng lãi suất cơ bản lên 8%/năm, vì vậy lãi suất cho vay đầu ra đã bị đẩy lên cao. Nhìn chung tỷ lệ nợ xấu của toàn hệ thống ngân hàng đã giảm từ 2,57% năm 2008 xuống còn 1,68% năm 2009. Sự sụt giảm này có thể được giải thích thơng qua lăng kính chất lượng tăng trưởng tín dụng tăng lên nhưng cũng có thể giải thích qua lăng kính gói kích cầu. Chính từ gói kích cầu này, thay vì đẩy vốn ra nền kinh tế để phục vụ sản xuất kinh doanh thì các ngân hàng và doanh nghiệp bắt tay nhau lại đẩy vốn ngược trở lại vào hệ thống ngân hàng để đảo nợ. Từ đó báo cáo tài chính của một số ngân hàng trở nên đẹp hơn với tỷ lệ nợ xấu giảm xuống rõ rệt, đặc biệt là VPB giảm từ 10,83% năm 2008 xuống còn 1,72% năm 2009 và GPB giảm từ 9,79% năm 2008 xuống còn 2,34% năm 2009. Rõ ràng trường hợp VPB và GPB là điển hình cho việc đảo nợ trong hệ thống ngân hàng năm 2009 vì khơng có ngân hàng nào có thể giảm nhanh tỷ lệ nợ xấu một cách thần kỳ như
60
thế trong tình hình khủng hoảng tài chính tồn cầu đang lan tỏa khắp thế giới và tình hình kinh tế trong nước đang bấp bênh.