40
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Quy trình nghiên cứu:
Ta có thể tóm tắt quy trình nghiên cứu cũng như cách thức chạy mô hình để từ đó phân tích đưa ra kết luận cho bài nghiên cứu, cụ thể theo trình tự sau:
Bảng 3.1: Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Thu thập số liệu.
Bước 2: Thống kê mô tả các biến với toàn bộ mẫu quan sát (Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tứ phân vị, …).
Bước 3: Lập ma trận hệ số tương quan của toàn bộ mẫu và từng thời kỳ.
Bước 4: Kiểm định Hausman-test để lựa chọn mô hình: mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, mô hình ảnh hưởng cố định FEM, OLS.
Bước 5: Dựa theo mô hình đã chọn, kiểm tra khuyết tật.
Bước 6: Lập bảng so sánh theo các phương pháp.
Bước 7: Kết luận kết quả và ứng dụng của nghiên cứu.
3.2. Mô hình kinh tế lượng
Lựa chọn hai nhân tố chính tác động đến rủi ro Ngân hàng là RRTD và RRTK. Đầu tiên, áp dụng chọn biến dựa trên kế toán - Mô hình Z – score làm đại diện cho tính
41
bền vững của Ngân hàng để kiểm tra tác động, sau đó chạy các mô hình đồng thời để kiểm soát vấn đề nội sinh của biến độc lập tương ứng và để kiểm tra ảnh hưởng của biến độc lập trên biến phụ thuộc qua các Mô hình như: OLS, FEM, REM…và các kiểm định các khuyết tật và tính phù hợp của mô hình các biến.
Vậy để làm rõ về mối quan hệ của RRTK và RRTD cũng như tác động của chúng lên tính bền vững của hệ thống Ngân hàng, bài luận này sẽ sử dụng một số phương pháp bổ sung để đánh giá hiệu rủi ro tín dụng và thanh khoản trên sự ổn định Ngân hàng. Đầu tiên, điều tra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và thanh khoản. Thứ hai, kiểm tra ảnh hưởng của RRTK và RRTD đối với sự ổn định của Ngân hàng bằng cách sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất OLS, mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model) để từ đó chọn ra mô hình nào phù hợp nhất với đề tài bằng kiểm định Hausman và cuối cùng kiểm tra tính khuyết tật trong mô hình để từ đó đưa ra cách khắc phục tối ưu nhất.
Các mô hình nghiên cứu được xây dựng trên cơ sở dữ liệu từ nghiên cứu “The efects of liquidity risk and credit risk on bank stability: Evidence from the MENA region” của Ameni Ghenimi, Hasna Chaibi, Mohamed Ali Brahim Omri năm 2017. Bên cạnh đó còn sử dụng những nghiên cứu khác từ Kabir Hassan, Ashraf Khan, Andrea Paltrinieri trong bài báo nghiên cứu “Liquidity Risk, Credit Risk and Srability in Islamic and Conventional Bank” công bố năm 2018, …
Mô hình Z-score
Mô hình này sẽ dựa theo các đặc điểm kỹ thuật thực nghiệm của Imbierowicz và Rauch (2014), ta có thể biểu thị bằng sau:
Z-score = βo + β1 Z-scoreit-1 + β2 Liquidity riskit + β3 Credit riskit + β4 Sizeit + β5 ROAit + β6 CARit + β7 Loan growthit + β8 Effiviencyit + β9 Income diversity + β10 Inft + β11 GDPt + ε i,t
42
Trong đó i là đại diện cho 30 Ngân hàng TMCP lớn nhỏ; t đại diện cho khoảng thời gian từ 2008 – 2018. Z-scoreit là độ bền vững của Ngân hàng tại thời điểm t; Z- scoreit-1 là biến phụ thuộc thể hiện độ bền vững Ngân hàng trong thời gian liền kề trước đó. βo là tham số cần ước tính; ROA đại diện cho tỷ suất sinh lợi trên tài sản, CAR là tỷ lệ an toàn vốn, Inf là tỷ lệ lạm phát và GDP là mức tăng trưởng GDP thực tế và khủng hoảng, và thuật ngữ lỗi. β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9, β10 và β11 là các hệ số được ước tính và phát triển bởi Blundell và Bond (1998, trang 115-143). Trên thực tế, các biến này cũng đã được thiết lập bởi các bài báo về rủi ro Ngân hàng và sự ổn định của Ngân hàng, như Cole và Gunther (1995, trang 103-117), Acharya và Viswanathan (2011, trang 15837), cho các biến kế toán, và Thomson (1992) và Aubuchon và Wheelock (2010, trang 395-415) cho các biến kinh tế vĩ mô.
3.3. Nguồn dữ liệu và thống kê mô tả.
Ta sẽ kiểm tra ảnh hưởng của RRTK và RRTD đối với sự ổn định của Ngân hàng trong 11 năm gần nhất từ 2008 – 2018 và được niêm yết ở Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX). Dữ liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán, bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ của một số Ngân hàng cũng như diễn biến tình hình thực tế của các Ngân hàng trên các website, các bài báo, bài viết, …
Các biến mô tả bên trong cũng như bên ngoài Ngân hàng được coi là biến giải thích. Biến phụ thuộc Z-score làm đại diện cho tính bền vững của Ngân hàng để kiểm tra tác động của rủi ro đến sự ổn định của Ngân hàng. Việc giảm hệ số Z-score này tương đương tăng khả năng bất ổn định của Ngân hàng.
Vậy hệ số Z – score Ta có thể ký hiệu như sau: Z = (𝑢+𝑘)
𝜎
Với:
43
u là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)
k là phần trăm giữa Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản
σ độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)
Để làm rõ vấn đề chính đang thảo luận, bài viết sẽ sử dụng hai biến chính để đo lường rủi ro bao gồm rủi ro thanh khoản (LR) và rủi ro tín dụng (CR). Biến rủi ro thanh khoản (LR) được tính bằng cách tổng tài sản mà Ngân hàng đang nắm giữ có thể nhanh chóng chuyển đổi thành tiền mặt để trang trải các khoản rút tiền mặt của Khách hàng trong thời gian ngắn với chi phí thấp nhất. LR có thể là giá trị dương hoặc âm, nếu là giá trị âm thì điều đó chứng tỏ rằng Ngân hàng hiện tại có nhiều tài sản ngắn hạn hơn là nghĩa vụ mà nó phải thực hiện, từ đó Ngân hàng có thể chi trả các khoản rút tiền ngắn hạn đến từ phía Khách hàng và ngược lại nếu giá trị âm thì tiềm ẩn rủi ro thanh khoản rất cao. Các biến sẽ được đề cập cụ thể như sau:
Bảng 3.2. Các biến trong mô hình và cách tính
Kì vọng dấu | Cách tính | |
Biến phụ thuộc | ||
Z-score | + | Z = (𝑢+𝑘) (đã diễn giải ở trên) 𝜎 |
Các biến độc lập | ||
CAR | + | Hệ số an toàn vốn |
Rủi ro tín dụng (CR, nợ xấu) | - | 𝑁ợ 𝑛ℎó𝑚 3+4+5, CR>1: lỗ ngoài dự kiến 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ |
Rủi ro thanh khoản (LR) | - | LR>0: Ngân hàng không có khả năng cung ứng lượng tiền mặt kịp thời cho KH. LR càng cao => thanh khoản càng thấp => rủi ro thanh khoản càng cao |
Có thể bạn quan tâm!
-
Rủi Ro Tín Dụng Trong Hoạt Động Kinh Doanh Của Nhtm -
Mối Quan Hệ Giữa Rủi Ro Thanh Khoản Và Rủi Ro Tín Dụng -
Thực Trạng Rủi Ro Tín Dụng Và Rủi Ro Thanh Khoản Tại Hệ Thống Ngân Hàng Việt Nam. -
Ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng đến tính bền vững của Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam năm 2008 - 2018 - 8 -
Ứng Dụng Của Mô Hình Nghiên Cứu Cho Thực Tiễn: -
Ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng đến tính bền vững của Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam năm 2008 - 2018 - 10
Xem toàn bộ 102 trang tài liệu này.
44
+ | Lợ i nhuậ n ròng * 100% Tổ ng tài sản | |
Quy mô ngân hàng (SIZE) | - | Logarithm của tổng tài sản |
Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LGROWTH ) | - | Dư nợ (t)− Dư nợ (t−1) *100% Dư nợ (t−1) |
Tỷ suất hiệu quả (EFFIVIENCY) | - | Tỷ lệ chi phí * 100% Thu nhập |
Tỷ số thu nhập (INCOME DIVERSITY) | + | 1-Lãi từ thu nhập hoạt động khác Tổ ng thu nhập hoạ t động |
Yếu tố bên ngoài | ||
Lạm phát (INFLATION) | + | Chỉ số giá tiêu dùng |
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) | - |
3.4. Thống kê mô tả.
Để làm rõ về mối quan của RRTK và RRTD cũng như tác động của chúng lên sự ổn định của hệ thống Ngân hàng, ta sẽ lần lượt phân tích cụ thể mô hình ước lượng như OLS, mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model) để từ đó chọn ra mô hình nào phù hợp nhất với đề tài. Bên cạnh đó, trong trường hợp sai dạng hàm thì phải thay đổi dạng hàm để cho phù hợp còn lại nếu rơi vào tình trạng bỏ sót biến quan trọng (thiếu biến ngoại sinh hoặc biến nội sinh), trong trường hợp biến độc lập trong mô hình cũ là biến nội sinh (được miêu tả qua biến khác) mà biến chưa đưa vào này có quan hệ với phần dư dẫn tới khuyết tật.
Dữ liệu nghiên cứu tập trung chủ yếu vào toàn hệ thống các Ngân hàng Việt Nam nhưng sẽ đánh trọng tâm vào 30 Ngân hàng lớn giai đoạn 11 năm từ 2008 - 2018 và được niêm yết ở Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX). Dữ liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán, bảng báo
45
cáo kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ của mộ số Ngân hàng cũng như diễn biến tình hình thực tế của các Ngân hàng trên các web, các bài báo, bài viết, ….
3.5. Lý thuyết nền tảng kinh tế lượng:
Ta có một số định nghĩa sau:
Mô hình tác động cố định (FEM): đối với mô hình này thì mỗi biến độc lập đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM): Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên xem các phần dư của mỗi thực thể là một biến giải thích mới và được thay thế mô hình ảnh hưởng cố định là do nó tiết kiệm được bậc tự do. Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.
Kiểm định Hausman: Kiểm định Hausman là một kiểm tra giả định thống kê trong kinh tế lượng được đặt theo tên của James Durbin, De-Min Wu và Jerry A. Hausman. Kiểm định Hausman nhằm mục đích xác định mô hình tác động cố định hay ngẫu nhiên là phù hợp trong mô hình dữ liệu bảng. Kiểm định này nhằm xác định sai số có tương quan với các biến giải thích hay không. Giả thuyết Ho của mô hình cho
46
rằng không có tương quan giữa sai số và cái biến giải thích. Thực chất kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa εi và các biến độc lập hay không.
47
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.Thống kê mô tả, phân tích mô hình
Trước khi tiến hành hồi quy, ta sẽ kiểm tra các điều kiện của dữ liệu để đảm bảo tính tin cậy cho ước lượng hàm hồi quy tuyến tính và dựa trên mô hình đã lựa chọn nhằm chứng minh lại nền tảng lý thuyết xác thực. Ta tiến hành chạy mô hình trên phần mềm stata 14 để tìm ra sự tác động của hai nhân tố chính là: rủi ro tín dụng (CR), rủi ro thanh khoản (LR) và các yếu tố khác tác động đến tính bền vững của Ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2008 – 2018.
Mô hình có dạng phương trình sau:
Z-score = βo + β1 Z-scoreit-1 + β2 Liquidity riskit + β3 Credit riskit + β4 Sizeit + β5 ROAit + β6 CARit + β7 Loan growthit + β8 Effiviencyit + β9 Income diversity + β10 Inft + β11 GDPt + ε i,t
Để có cái nhìn một cách tổng quan về các mẫu nghiên cứu trong bài nghiên cứu, ta sử dụng phương pháp thống kê mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu được thu thập bằng các phép tính và các chỉ số thống kê như: số trung bình (mean), độ lệch chuẩn (Std. Dev), Gía trị nhỏ nhất (Min), Gía trị lớn nhất (Max) ta được bảng dữ liệu các biến có các đặc trưng như sau:
Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả dữ liệu đặc trưng của các biến
Obs | Mean | Std. Dev. | Min | Max | |
Zscore(t) | 330 | 2.041664 | 0.85340 | 0.27764 | 3.94281 |
Zscoret(t-1) | 330 | 2.096017 | 0.85032 | 0.27764 | 3.94281 |
LR | 330 | 0.336164 | 0.16324 | 0.03495 | 0.71703 |
CR | 330 | 0.022637 | 0.01105 | 0.00018 | 0.05923 |
SIZE | 330 | 3.198214 | 0.12877 | 2.78679 | 3.48111 |
ROA | 330 | 0.00804 | 0.00776 | -0.05512 | 0.05952 |
CAR | 330 | 0.147309 | 0.06707 | 0.06620 | 0.55500 |
LOANGROWTH | 330 | 0.267796 | 0.26238 | -0.31294 | 1.24588 |
EFFICIENCY | 330 | 0.521324 | 0.16062 | 0.00000 | 1.11523 |
INCOMEDIVETY | 330 | 0.883607 | 0.18049 | 0.00000 | 1.32952 |