GDB | Ngân hàng TMCP Bản Việt | |
8 | HDB | Ngân hàng TMCP Phát Triển TP. Hồ Chí Minh |
9 | KLB | Ngân hàng TMCP Kiên Long |
10 | LVB | Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt |
11 | MBB | Ngân hàng TMCP Quân đội |
12 | MSB | Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam |
13 | NAB | Ngân hàng TMCP Nam Á |
14 | NVB | Ngân hàng TMCP Quốc dân |
15 | OCB | Ngân hàng TMCP Phương Đông |
16 | PGB | Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex |
17 | SCB | Ngân hàng TMCP Sài Gòn |
18 | SEAB | Ngân hàng TMCP Đông Nam Á |
19 | SGB | Ngân hàng TMCP Sài Gòn công thương |
20 | SHB | Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội |
21 | STB | Ngân hàng TMCP Sài Gòn thương tín |
22 | TCB | Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam |
23 | TPB | Ngân hàng TMCP Tiên Phong |
24 | VCB | Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam |
25 | VIB | Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam |
26 | VPB | Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Quan Về Mối Quan Hệ Giữa Rủi Ro Tín Dụng Và Rủi Ro Thanh Khoản Và Ảnh Hưởng Của Sự Tương Tác Này Đến Sự Ổn Định Của Ngân Hàng -
Chi Phí Dự Phòng Rủi Ro Tín Dụng Của Top 10 Nh Năm 2017 - 2018 -
Danh Sách Các Ngân Hàng Trong Mẫu Nghiên Cứu -
Tác Động Rủi Ro Thanh Khoản Và Rủi Ro Tín Dụng Đến Sự Ổn Định Của Ngân Hàng -
Ảnh hưởng tương tác của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam - 9 -
Ảnh hưởng tương tác của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam - 10
Xem toàn bộ 81 trang tài liệu này.
Nguồn: Tổng hợp
Ngoài dữ liệu là các yếu tố trong nội bộ của Ngân hàng, bài nghiên cứu còn sử dụng thêm các biến kinh tế vĩ mô được nêu ở trên (GDP và tỷ lệ lạm phát), tác giả thu thập từ nguồn dữ liệu đáng tin cậy như World Bank.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng dữ liệu dạng bảng và từ đó áp dụng phương pháp ước lượng dữ liệu dạng bảng để giải thích sự tác động của các yếu tố tác động đến sự ổn định của Ngân hàng. Dựa vào các bài nghiên cứu trước đây, luận văn sử dụng phương pháp hồi quy GMM để ước lượng phương trình nghiên cứu giải thích sự tác động cùng chiều (+) hay ngược chiều (-) đến sự ổn định của Ngân hàng thông qua các yếu tố trong đó hai yếu tố chính là rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Theo đó, sự vượt trội trong phương pháp hồi quy GMM so với các phương pháp khác sẽ là một công cụ mạnh để giúp học viên tìm ra được kết quả của mô hình. Phương pháp hồi quy GMM sẽ khắc phục được các hiện tượng biến nội sinh, không có tự tương quan và không có phương sai thay đổi từ đó cho ra kết quả chỉ bằng một phương pháp ước lượng đầy đủ các điều kiện nêu trên. Luận văn sẽ tiến hành kiểm tra phương sai thay đổi, tự tương quan để có cơ sở lựa chọn phương pháp hồi quy thích hợp đối với dữ liệu mô hình mà luận văn nghiên cứu.
Mặt khác, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ lẫn nhau nên bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy GMM để tạo ra các biến công cụ giúp khắc phục hiện tượng nội sinh và tìm ra mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Bên cạnh đó, bài nghiên cứu sử dụng PVAR để điểm định mối quan hệ nhân quả giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, nhằm kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa hai biến này.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thông kê mô tả biến
Bảng 4-1 mô tả kết quả thống kế 14 biến trong mô hình. Dữ liệu trình bày bao gồm giá trị trung bình, đội lệch chuẩn và tổng số lượng quan sát của 14 biến.
Tổng số quan sát của 14 biến là 290. Độ thanh khoản trung bình của Ngân hàng là 37.648 với độ lệch chuẩn là 12.198. Rủi ro tín dụng trung bình của hệ thống ngân hàng là 2.186% thấp hơn mức quy định 3% của Ngân hàng Nhà nước, Z-score trung bình bằng 2.879. CAR trung bình bằng 8.598%, xấp xỉ bằng mức quy định 9% của Ngân hàng nhà nước, điều này cho thấy rằng, các Ngân hàng Thương mại Việt Nam khá tuân thủ quy định và đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn. Hệ thống Ngân hàng Việt Nam, đặc biệt là các ngân hàng nhỏ lẻ, việc tuân thủ tỷ lệ an toàn vốn đang là mục tiêu để các Ngân hàng hướng tới và thực hiện trong tương lai. ROA trung bình bằng 0.861 với độ lệch chuẩn 0.622. NIM trung bình ở mức 2.992.
Tốc độ tăng trường GDP bình quân cũng ở mức 6.173, với độ lệch chuẩn 0.612 và tỷ lệ lạm phát vẫn còn ở mức trung bình khoảng 7.853 với độ lệch chuẩn khoảng 6.204.
Bảng 4-1 Thống kê mô tả biến
Obs | Mean | Std.dev | |
Liquidity | 290 | 37.648 | 12.198 |
Credit risk | 290 | 2.186 | 1.446 |
Credit risk*Liquidity | 290 | 81.111 | 58.283 |
ROA | 290 | 0.860 | 0.622 |
Z-core | 290 | 2.879 | 0.508 |
Size | 290 | 32.001 | 1.233 |
CAR | 290 | 8.598 | 5.117 |
Loan Growth | 290 | 25.131 | 26.838 |
Income diversity | 290 | 70.981 | 13.232 |
290 | 65.174 | 225.343 | |
Crisis | 290 | 0.196 | 0.398 |
NIM | 290 | 2.992 | 1.257 |
Inflation | 290 | 7.853 | 6.204 |
GDP | 290 | 6.173 | 0.612 |
Nguồn: Stata 13
Bảng 4-2 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến
Rủi ro tín dụng có tương quan dương đối với CAR, đa dạng hóa thu nhập, hiệu quả hoạt động, NIM, lạm phát, khủng hoảng. Rủi ro tín dụng có tương quan âm đối với thanh khoản, ROA, quy mô, tốc độ tăng trưởng tín dụng, GDP và khủng hoảng.
Thanh khoản của một ngân hàng có tương quan dương với ROA, tốc độ tăng trưởng tín dụng, lạm phát và khủng hoảng; tương quan âm với CAR, quy mô, đa dạng hóa thu nhập, hiệu quả hoạt động, NIM, GDP.
Z-score, đo lường sự ổn định của Ngân hàng, trong bài nghiên cứu, kết quả cho thấy Z-score có tương quan dương với rủi ro tín dụng, CAR, ROA, tốc độ tăng trưởng tín dụng, NIM, lạm phát và khủng hoảng; có tương quan âm với thanh khoản, quy mô, đa dạng hóa thu nhập, hiệu quả hoạt động và GDP.
45
Bảng 4-2 Ma trận tương quan giữa các biến
Z-core | Credit risk | Liquidity | CAR | ROA | Size | Loan Growth | Income diversity | Efficiency | NIM | Inflation | GDP | Crisis | |
Z-core | 1 | ||||||||||||
Credit risk | 0.1177 | 1 | |||||||||||
Liquidity | -0.0204 | -0.0672 | 1 | ||||||||||
CAR | 0.4513 | 0.1374 | -0.0557 | 1 | |||||||||
ROA | 0.1817 | -0.1562 | 0.0710 | 0.1931 | 1 | ||||||||
Size | -0.2252 | -0.0618 | -0.0542 | -0.7485 | -0.0977 | 1 | |||||||
Loan Growth | 0.0437 | -0.1827 | 0.1597 | 0.0698 | 0.1970 | -0.2256 | 1 | ||||||
Income diversity | -0.0651 | 0.0399 | -0.1497 | 0.0717 | -0.1081 | -0.1712 | -0.1390 | 1 | |||||
Efficiency | -0.0222 | 0.2171 | -0.1069 | -0.0135 | -0.1341 | 0.0203 | 0.0744 | 0.1419 | 1 | ||||
NIM | 0.1245 | 0.0606 | -0.2417 | 0.2760 | 0.5581 | -0.1127 | -0.1780 | 0.3758 | -0.1637 | 1 | |||
Inflation | 0.2899 | 0.0734 | 0.1965 | 0.2870 | 0.2606 | -0.3168 | -0.0356 | 0.0249 | 0.0942 | 0.1199 | 1 | ||
GDP | -0.2384 | -0.2760 | -0.1214 | -0.2289 | -0.0064 | 0.2017 | 0.1108 | -0.0723 | -0.000 | -0.1185 | -0.3286 | 1 | |
Crisis | 0.219 | -0.1453 | 0.0664 | 0.2212 | 0.2936 | -0.3637 | 0.3804 | -0.2614 | -0.0491 | -0.0544 | 0.4239 | -0.1980 | 1 |
Nguồn: Stata 13
4.2. Mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản
Bài nghiên cứu xem xét có hay không sự tồn tại mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản để từ đó xác định được tác động của mối quan hệ này đến sự ổn định của Ngân hàng.
Bảng 4-3 thể hiện kết quả hồi quy bởi mô hình GMM trong đó rủi ro tín dụng được đại diện bởi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ và thanh khoản được đại diện bởi tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản. Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định AR(2), kiểm định Hansen. Trong đó AR(2) là kiểm định tương quan chuỗi 2 bậc với giả thuyết H0: không tồn tại mối tương quan chuỗi 2 bậc. Nếu P-value lớn hơn 10% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa là tồn tại mối tương quan chuỗi 2 bậc. Kiểm định Hasen dùng để kiểm định tính hiệu lực (Overidentification) của mô hình với giả thuyết H0 mô hình không có tính hiệu lực, nếu P-value lớn hơn 10% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ nghĩa là mô hình của tính hiệu lực hay có tính vững tốt. Bài viết tiếp tục sử dụng Hansen test để kiểm định được tính hiệu lực của mô hình
Xét mô hình thứ nhất cho thấy tính thanh khoản tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa thống kê 1% đồng thời kiểm định tự tương quan chuỗi 2 bậc AR(2) test cho thấy chấp nhận giả thuyết H0 nghĩa là không có tương quan chuỗi 2 bậc từ rủi ro thanh khoản lên rủi ro tín dụng. Kết quả Hansen test cho thấy mô hình có hiệu lực do đó, không có sự tồn tại mối tương gian giữa biến công cụ và phần dư của mô hình.
Mô hình thứ hai cho thấy rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều lên tính thanh khoản với mức ý nghĩa thống kê 1%. Kiểm định AR(2) và kiểm định Hansen đều có giá trị P-value lớn hơn 10% nên mô hình có tính hiệu lực và có tính tương quan chuỗi bậc 2 giữa rủi ro tín dụng và thanh khoản. Điều này chứng minh rằng khi rủi ro tín dụng tăng làm giảm tính thanh khoản của ngân hàng vì khi đó các khoản nợ không có khả năng thu hồi, đồng thời ngân hàng cần trích lập dự phòng, do đó dòng tiền dùng cho thanh khoản giảm một cách đáng kể. Đó là lý do vì sao các ngân hàng
thận trọng trong việc cấp tín dụng để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo tính thanh khoản ổn định cho ngân hàng.
Từ kết quả kiểm định trên cho thấy có mối quan hệ cùng chiều tác động lẫn nhau giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, khi rủi ro tín dụng tăng, rủi ro thanh khoản cũng tăng và ngược lại. Kết quả này cũng được chứng minh theo nghiên cứu của Louati, Abida và Boujelbene (2015) cho rằng có một mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản. Samartin (2003) và Iyer và Puri (2012) cũng cho rằng rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tương quan cùng chiều và cùng tác động vào sự bất ổn của ngân hàng. Do đó, bài nghiên cứu kết luận rằng tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng.
Bảng 4-3 Kết quả hồi quy tương tác giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng
Credit risk (model 1) | Liquidity (model 2) | |||
Coeficient | P-value | Coeficient | P-value | |
Constants | 24.30545*** | 0.000 | 294.4384*** | 0.000 |
Credit risk | -3.634755*** | 0.000 | ||
Liquidity | -0.102346*** | 0.000 | ||
Size | -0.325137** | 0.027 | -6.15301*** | 0.000 |
ROA | -0.3142815** | 0.011 | 3.954855*** | 0.000 |
Income diversity | -0.0298245*** | 0.000 | - | - |
Efficiency | 0.000178*** | 0.001 | - | - |
NIM | - | - | -3.033505*** | 0.000 |
CAR | - | - | -0.783827*** | 0.001 |
Crisis | -1.679794*** | 0.000 | -12.54634*** | 0.000 |
Inflation rate | 0.0310598*** | 0.000 | 0.6248733*** | 0.000 |
-0.9751623*** | 0.000 | -6.891788*** | 0.000 | |
AR2 test | -0.82 | 0.411 | -1.35 | 0.178 |
Hansen test | 20.22 | 0.210 | 21.74 | 0.115 |
Chú thích: *, **, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại 10%, 5%,1%.
Nguồn: Stata 13
Để kiểm định tính vững của mối quan hệ trực tiếp giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, bài nghiên cứu sử dụng mô hình PVAR để kiểm định tính vững cho mô hình trên. Bảng 4-4 cho thấy kết quả kiểm định tính vững được thiết lập dựa trên hồi quy PVAR. Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng của kỳ trước sẽ tác động ngược chiều với tính thanh khoản của kỳ này với mức ý nghĩa thống kê 1% và thanh khoản của kỳ trước cũng tác động cùng chiều lên thanh khoản kỳ này với mức ý nghĩa thống kê 10%. Đồng thời, tính thanh khoản của kỳ trước tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng kỳ này và rủi ro tín dụng kỳ trước tác động đến rủi ro tín dụng kỳ này với mức ý nghĩa thống kê 1%. Do đó, tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Bảng 4-4 Kiểm định tính vững bởi mô hình PVAR
Credit risk | Liquidity | |
Credit risk -1 | 0.4357893(0.332465)*** | -0.6255314(-1.082647)*** |
Liquidity -1 | -0.0750599 (-0.1112251)*** | 0.9094891 (0.8227983)* |
Chú thích: *, **, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt tại 10%, 5%,1%.
Nguồn: Stata 13
4.3. Tác động của mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến sự ổn định của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam
Từ những hồi quy và kiểm định trên cho thấy mô hình hồi quy GMM là mô hình tốt nhất được sử dụng để kiểm định tác động của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh