Phương pháp nghiên cứu

Một phần của tài liệu Nợ xấu của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam (Trang 25 - 28)

Xuất phát từ vấn đề thông tin bất cân xứng và rủi ro đạo đức, các lý thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô cũng như đặc thù và nợ xấu, các giả thuyết của Berger và De Young (1997) và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, luận án xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố như hiệu quả ngân hàng, quy mô, tăng trưởng tín dụng, an toàn vốn, mức kiểm soát của chủ sở hữu và các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, tỷ giá hối đoái, giá bất

động sản đến nợ xấu. Bên cạnh đó, để tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ trong dài hạn của các yếu tố đến nợ xấu, nghiên cứu sẽ thêm vào các sai phân của các biến trên dựa trên mô hình của Klein (2013). Đồng thời, để đánh giá tác động của nợ xấu đến hiệu quả, an toàn vốn và tăng trưởng tín dụng, luận án sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu trước của Louzis và ctg(2012), Le (2016) và Salas và Saurina (2013).

Để xác định dấu và độ lớn của các hệ số hồi quy, phương pháp định lượng được sử dụng trong luận án là các phương pháp ước lượng cho mô hình hồi quy với dữ liệu bảng. Trước hết, luận án sử dụng dữ liệu bảng động mô men tổng quát GMM dạng hệ thống hai bước để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố đặc thù của ngân hàng với nợ xấu. Cụ thể, hiệu quả, an toàn vốn và tăng trưởng tín dụng với giả định bất cứ sự thay đổi trong các yếu tố đặc thù là nguyên nhân dẫn đến sự điều chỉnh nội sinh của các nhân tố khác. Trong mô hình các yếu tố tác động đến nợ xấu, nghiên cứu của Athanasoglou và ctg (2008); Berger và De Young (1997); Karim và ctg (2010) và Le (2016) đều cho thấy, đây là mối quan hệ tương hỗ hai chiều. Do đó, mô hình có thể xảy ra hiện tượng nội sinh do mối quan hệ tương hỗ giữa nợ xấu và hiệu quả, an toàn vốn và tăng trưởng tín dụng. Khi đó, nếu dùng các ước lượng bảng tĩnh như hiệu ứng cố định FEM và REM sẽ bị chệch. Do đó, luận án sử dụng phương pháp GMM để xử lý vấn đề nội sinh và các biến trễ. Đồng thời, sử dụng kiểm định Sargan-Hansen cho thấy việc sử dụng các biến công cụ thỏa mãn điều kiện giới hạn nội sinh của mô hình (overidentifying restrictions). Luận án sử dụng công cụ hỗ trợ phần mềm Stata 11.0 để thực hiện các kiểm định và ước lượng hệ số hồi qui các biến trong mô hình.

Các mô hình liên quan đến các yếu tố đặc thù của ngân hàng thường bao gồm các biến bị nội sinh. Karim và ctg (2010) cho thấy, tính nội sinh của nợ xấu khi đo lường biến nợ xấu trong tương quan chặt chẽ cùng với hiệu quả chi phí của ngân hàng. Tương tự, nghiên cứu của Le (2016) cũng cho thấy mối tương quan giữa các yếu tố đặc thù và nợ xấu. Điều này dẫn đến vấn đề đồng thời làm cho

các ước lượng truyền thống bị chệch. Ước lượng GMM là kỹ thuật ước lượng dựa trên biến công cụ và có nhiều ưu điểm so với ước lượng truyền thống. Ước lượng truyền thống không chính xác khi có sự hiện diện của phương sai thay đổi. Ước lượng GMM sử dụng các điều kiện moment cho phép tạo ra các ước lượng chính xác ngay cả khi có sự xuất hiện của sự không nhất quán của các đơn vị chéo (Hansen, 2000). Để kiểm tra tính vững của ước lượng, nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM hệ thống hai bước được phát triển cho mô hình bảng động tuyến tính (Arellano và Bond 1991; Arellano và Bover, 1995).

Bên cạnh đó, để đo lường hiệu quả chi phí của các NHTM như là một yếu tố tác động đến nợ xấu của các NHTM, phương pháp phi tham số bao dữ liệu DEA được dùng trong nghiên cứu. Phương pháp bao dữ liệu DEA là một kỹ thuật lập trình tuyến tính để kiểm tra một ngân hàng hoạt động như thế nào so với các ngân hàng khác trong mẫu. Kỹ thuật này tạo ra một đường biên được thiết lập bởi các ngân hàng hiệu quả và so với các ngân hàng kém hiệu quả.

Hiệu quả của các ngân hàng tiến từ 0 đến 1, với ngân hàng hoàn toàn hiệu quả có kết quả là 1. Sau khi thu thập số liệu, tác giả sử dụng phần mềm DEAP 2.1 được viết bởi Coelli (1996) để ước lượng hiệu quả chi phí.

Luận án thu thập dữ liệu thứ cấp về tình hình nợ xấu, các yếu tố đặc thù và yếu tố vĩ mô và cạnh tranh thị trường liên quan đến hoạt động ngân hàng để đánh giá mối liên hệ giữa nợ xấu và các yếu tố liên quan. Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu chủ yếu là dữ liệu thứ cấp, bao gồm: Báo cáo tài chính hợp nhất và báo cáo thường niên được kiểm toán, báo cáo tình hình hoạt động thông qua các tài liệu hội đồng cổ đông của 34 NHTM và số liệu chính thức của NHNN, Tổng cục Thống kê. Nguồn thu thập các dữ liệu vĩ mô là từ số liệu thống kê của định chế tài chính quốc tế như IMF, WB cùng các nguồn dữ liệu chính thống khác.

Một phần của tài liệu Nợ xấu của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam (Trang 25 - 28)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(280 trang)