4.5. KẾT QUẢ THU ĐƯỢC TỪ MÔ HÌNH ĐỊNH LƯỢNG
4.5.2. M Ô HÌNH CHỈ CÓ NHÂN TỐ VI MÔ
Kết quả hồi quy với chuỗi dữ liệu theo bảng của 28 NHTM trong giai đoạn 2011Q1-2018Q2, được thể hiện trong bảng 4.5. Trong đó, các biến độc lập trong mô hình có độ trễ là 1 kỳ đối với biến phụ thuộc hàm ý rằng các biến độc lập thay đổi ở kỳ trước sẽ có tác động đến biến phụ thuộc vào kỳ liền kề sau đó.
Bảng 4.5. Kết quả hồi quy phản ánh hiệu lực của các công cụ an toàn vĩ mô tại Việt Nam (tất cả ngân hàng - nhân tố vi mô)
Phương pháp hồi quy pooled cho
chuỗi dữ liệu (1)
Phương pháp hồi quy hiệu ứng cố định cho
chuỗi dữ liệu (2)
Phương pháp hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên
cho chuỗi dữ liệu (3)
Biến số DC_G DC_G DC_G
L.ROA 4.664*** 2.455 3.656*
L.NPL 0.085 0.229 0.159
L.LTA1 0.0505 0.559*** 0.183
L.TA_1 -0.758 4.275 -0.609
L.MaPP1 4.988 4.188 4.592
L.MaPP2 -19.07*** -22.66*** -19.99**
L.MaPP3 0.0111 -2.135 -0.449
L.MaPP4 -1.835 1.576 -1.137
Constant 64.31 -128.1 51.85
N 812 812 812
*, **, *** thể hiện các hệ số có mức ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata Từ kết quả của mô hình, có thể thấy rằng:
- Ở cả ba phương pháp hồi quy, biến L.MaPP2 đều có ý nghĩa thống kê; biến L.ROA có ý nghĩa thống kê theo phương pháp hồi quy pooled và phương pháp hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên cho chuỗi dữ liệu; biến L.LTA1 có ý nghĩa thống kê theo phương pháp hồi quy hiệu ứng cố định.
- Tại phụ lục số 8, kết quả kiểm định Hausman Test cho thấy prob>chi2 trên 5%, do đó mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (phương trình (3)) được lựa chọn là mô hình tối ưu. Theo phương trình (3), lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và việc hạn chế đối tượng cho vay bằng ngoại tệ ở kỳ trước sẽ có tác động đến tăng trưởng tín dụng cho các ngân hàng ở kỳ tiếp theo. Cụ thể là ROA tăng/giảm 3,656% thì sẽ kéo theo tín dụng tăng/giảm 1%; việc hạn chế đối tượng cho vay ngoại tệ sẽ khiến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng giảm 19,99%.
4.5.2.2. Đối với các ngân hàng có tầm quan trọng hệ thống (DSIB)
Kết quả hồi quy với chuỗi dữ liệu theo bảng của 13 ngân hàng DSIB trong giai đoạn 2011Q1-2018Q2, được thể hiện trong bảng 4.6. Trong đó, các biến độc lập trong
mô hình có độ trễ là 1 kỳ đối với biến phụ thuộc hàm ý rằng các biến độc lập thay đổi ở kỳ trước sẽ có tác động đến biến phụ thuộc vào kỳ liền kề sau đó.
Bảng 4.6. Kết quả hồi quy phản ánh hiệu lực của các công cụ an toàn vĩ mô tại Việt Nam (nhóm DSIB - các nhân tố vi mô)
Phương pháp hồi quy pooled cho
chuỗi dữ liệu (1)
Phương pháp hồi quy hiệu ứng cố định cho
chuỗi dữ liệu (2)
Phương pháp hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên
cho chuỗi dữ liệu (3)
Biến số DC_G DC_G DC_G
L.ROA -4.479 -7.21 -4.585
L.NPL 2.072** 1.224 2.064
L.LTA1 -0.0566 0.581 -0.029
L.TA_1 -0.71 -8.949 -0.88
L.MaPP1 -6.818 -6.847 -6.842
L.MaPP2 -13.49 -13.89 -13.53
L.MaPP3 -1.6 -1.17 -1.632
L.MaPP4 -1.907 1.724 -1.751
Constant 68.43 295.3 72.17
N 376 376 376
*, **, *** thể hiện các hệ số có mức ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata
Đối với nhóm DSIB, kết quả thu được từ phầm mềm Stata cho thấy ngoại trừ biến L.NPL có ý nghĩa thống kê theo phương pháp hồi quy pooled cho chuỗi dữ liệu, các biến số khác không có ý nghĩa thống kê theo cả ba phương pháp. Tuy nhiên, tại phụ lục số 11, kết quả kiểm định Hausman Test cho thấy prob>chi2 trên 5%, do đó mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên cho chuỗi dữ liệu (phương trình (3)) được lựa chọn là mô hình tối ưu. Như vậy, có cơ sở để khẳng định rằng các nhân tố vi mô không ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của nhóm DSIB.
4.5.2.3. Đối với các ngân hàng còn lại
Kết quả hồi quy với chuỗi dữ liệu theo bảng của 15 NHTM còn lại trong nhóm trong giai đoạn 2011Q1-2018Q2, được thể hiện trong bảng 4.7. Trong đó, các biến độc lập trong mô hình có độ trễ là 1 kỳ đối với biến phụ thuộc hàm ý rằng các biến độc lập thay đổi ở kỳ trước sẽ có tác động đến biến phụ thuộc vào kỳ liền kề sau đó.
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy phản ánh hiệu lực của các công cụ an toàn vĩ mô tại Việt Nam (các ngân hàng còn lại - các nhân tố vi mô)
Phương pháp hồi quy pooled cho
chuỗi dữ liệu (1)
Phương pháp hồi quy hiệu ứng cố định cho
chuỗi dữ liệu (2)
Phương pháp hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên
cho chuỗi dữ liệu (3)
Biến số DC_G DC_G DC_G
L.ROA 4.814*** 2.997* 3.321**
L.NPL -0.308 -0.121 -0.0763
L.LTA1 0.0529 0.583*** 0.339*
L.TA_1 -2.464 9.694*** 2.939
L.MaPP1 13.73*** 13.33*** 12.89***
L.MaPP2 -23.54*** -28.05*** -26.03***
L.MaPP3 1.913 0.832 1.215
L.MaPP4 -4.107 -0.977 -2.649
Constant 123.1* -290.3** -62.98
N 436 436 436
*, **, *** thể hiện các hệ số có mức ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata
Đối với nhóm ngân hàng còn lại, kết quả thu được từ phầm mềm Stata như sau:
Ở cả ba phương pháp hồi quy, các biến L.ROA, L.MaPP1 và L.MaPP2 đều có ý nghĩa thống kê; biến L.LTA có ý nghĩa thống kê theo phương pháp hồi quy hiệu ứng cố định và phương pháp hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên cho chuỗi dữ liệu. Tuy nhiên, ở phụ lục số 14, kết quả kiểm định Hausman Test cho thấy prob>chi2 trên 5%, do đó mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên cho chuỗi dữ liệu (phương trình (3)) được lựa chọn là mô hình tối ưu.
Theo đó, tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA), việc phân nhóm ngân hàng (4 nhóm khác nhau để phân bổ chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng), và việc quy định hạn chế đối tượng cho vay ngoại tệ ở kỳ trước có tác động đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng kỳ liền sau đó.
Cụ thể là: tỷ lệ ROA tăng/giảm 3,321% của kỳ trước sẽ khiến tín dụng tăng/giảm 1% của kỳ tiếp theo; tỷ lệ LTA tăng/giảm 0,339% của kỳ trước sẽ khiến tín dụng tăng/giảm 1% của kỳ tiếp theo; việc phân nhóm các ngân hàng (với mức trần tăng trưởng tín dụng khác nhau) khiến cho tăng trưởng tín dụng của nhóm ngân hàng còn lại tăng
12,89%; việc hạn chế đối tượng cho vay ngoại tệ sẽ khiến tăng trưởng tín dụng của nhóm các ngân hàng còn lại giảm 26,03%.