Mô Hình Ordered Logit Trên Mẫu Dữ Liệu Các Nhtm Tại Các Nền Kinh Tế Mới Nổi Với Giả Định Phương Sai Thay Đổi

Tác giả thêm Option Robust trong các lệnh ước lượng mô hình để ước lượng lại mô hình khi không có giả định phương sai không thay đổi và đối chiếu lại với các kết quả ước lượng mô hình ở phần trên.

Bảng 4.18: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi với giả định phương sai thay đổi

Biến

HSHQ	Kết quả ước lượng với giả định phương sai không thay đổi		Kết quả ước lượng với giả định phương sai thay đổi
		Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ	Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ
Country_rating	1.8164	0.2897	0.0000	0.3070	0.0000
Bicra	0.8881	0.1857	0.0000	0.2068	0.0000
Government	1.1377	0.3722	0.0020	0.3663	0.0020
Group	3.9542	0.5847	0.0000	0.5200	0.0000
LnAss	0.5979	0.1049	0.0000	0.1048	0.0000
AssGrow	-4.5942	1.4117	0.0010	1.6268	0.0050
LoanLoss_Ln	-0.0832	0.0220	0.0000	0.0233	0.0000
Equ_Debt	0.0157	0.0038	0.0000	0.0027	0.0000
OthIn_Ass	-0.1744	0.0536	0.0010	0.0464	0.0000

Có thể bạn quan tâm!

• Mức Xếp Hạng Tín Nhiệm Nhtm Tại Các Nền Kinh Tế Phát Triển Trong Mẫu Dữ Liệu Nghiên Cứu Giai Đoạn 2013 - 2015
• Phân Tích Phương Sai Một Yếu Tố Các Chỉ Tiêu Tài Chính Nhtm Theo Từng Mxhtn
• Tần Suất Xuất Hiện Của Các Biến Giải Thích Có Hệ Số Hồi Quy Có Ý Nghĩa Thống Kê Trong Các Mô Hình Ordered Logit Trên Các Mẫu Dữ Liệu
• Tác Động Của Yếu Tố Sở Hữu Đến Mxhtn Của Nhtm Tại Các Nền Kinh Tế Mới Nổi
• Tác Động Của Các Chỉ Tiêu Tài Chính Đến Mxhtn Của Nhtm Tại Các Nền Kinh Tế Phát Triển
• Các yếu tố ảnh hưởng đến mức xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại – nghiên cứu tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi - 13

Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả tư mẫu dữ liệu quan sát.

Bảng 4.19: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển với giả định phương sai thay đổi

	Biến	HSHQ	Kết quả ước lượng với giả định phương sai không thay đổi		Kết quả ước lượng với giả định phương sai thay đổi
			Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ	Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của HSHQ
	Country_rating	1.3263	0.1564	0.0000	0.1605	0.0000
	Government	2.2145	0.4154	0.0000	0.4666	0.0000
	Group	1.3725	0.3041	0.0000	0.2963	0.0000
	LnAss	0.6562	0.0939	0.0000	0.0992	0.0000
	LoanLoss_Ln	-0.1043	0.0233	0.0000	0.0263	0.0000
	Equ_Ass	0.1149	0.0485	0.0184	0.0525	0.0290
	Equ_Loan	0.0131	0.0059	0.0275	0.0049	0.0072
	IntIn_Loan	0.1019	0.0740	0.1690	0.0938	0.2771
	NIM	-0.5620	0.1659	0.0012	0.1637	0.0010
	ROAE	1.3263	0.1564	0.0000	0.1605	0.0000
	Exp_Int	2.2145	0.4154	0.0000	0.4666	0.0000
	NetLoan_Ass	1.3725	0.3041	0.0000	0.2963	0.0000

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả tư mẫu dữ liệu quan sát.

Theo kết quả ước lượng lại mô hình hồi quy Ordered logit với điều kiện phương sai thay đổi đối với mẫu quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và mẫu quan sát là các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong bảng

4.18 và bảng 4.19, ta thấy sai số chuẩn và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy có sự khác biệt giữa mô hình được ước lượng với giả định phương sai thay đổi và mô hình được ước lượng với giả định phương sai không đổi. Tuy nhiên, sự khác biệt này không nhiều và không ảnh hưởng đến mức ý nghĩa thống kê và dấu của hệ số hồi quy trong mô hình. Do vậy, mô hình ước lượng trong luận án này không bị ảnh hưởng nhiều bởi hiện tượng phương sai thay đổi của phần dư.

4.3.3 Kiểm tra việc thiếu biến giải thích cần thiết trong mô hình

Khi xây dựng mô hình hồi quy Logit hay Ordered logit, ta giả định rằng kết quả của biến phụ thuộc là một kết hợp tuyến tính của các biến giải thích trong mô hình. Giả định này bao gồm 2 khía cạnh, thứ nhất ta giả định hàm hồi quy Logit hay Ordered logit là dạng hàm chính xác mà ta cần sử dụng, thứ 2 ta giả định rằng ta đã đưa đầy đủ các biến giải thích vào trong mô hình. Nghĩa là không có sự bỏ sót những biến cần thiết trong mô hình và mô hình Logit hay Ordered logit là một kết hợp tuyến tính của các biến giải thích.

Quy trình kiểm tra việc thiếu biến giải thích trong mô hình Ordered logit, đề xuất bởi Chen và cộng sự (2015), được tác giả sử dụng để kiểm tra mô hình xây dựng

có vi phạm 2 giả định nêu trên hay không. Ý tưởng cơ bản của quy trình kiểm tra này là nếu mô hình đã được xác định đúng thì chúng ta không thể tìm thêm được các biến giải thích nào khác có ý nghĩa thống kê để thêm vào trong mô hình. Sau khi thực hiện xây dựng mô hình hồi quy Ordered logit cần kiểm tra, ta sử dụng giá trị dự đoán tuyến tính (_hat) và bình phương giá trị dự đoán tuyến tính (_hatsq) từ kết quả ước lượng của mô hình cần kiểm tra làm biến giải thích để xây dựng lại mô hình nhằm kiểm tra việc thiếu biến giải thích. Trong mô hình kiểm tra, hệ số hồi quy của biến (_hat) phải có ý nghĩa thống kê vì đó là kết quả dự đoán của mô hình cần kiểm tra ban đầu. Bên cạnh đó, hệ số hồi quy của biến (_hatsq) trong mô hình kiểm tra sẽ không có ý nghĩa thống kê. Vì nếu hệ số hồi quy của biến (_hatsq) có ý nghĩa thống kê điều đó có nghĩa là chúng ta đã có thể bỏ sót những biến cần thiết trong mô hình cần kiểm tra hay hàm hồi quy Logit hoặc Ordered logit chúng ta lựa chọn không phải là dạng hàm phù hợp.

Bảng 4.20: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Rating

Hệ số hồi quy	Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy	Khoảng tin cậy 95%
				Cực tiểu	Cực đại
_hat	1.2786	0.6345	0.0440	0.0349	2.5223
_hatsq	-0.0070	0.0158	0.6560	-0.0380	0.0240
/cut1	19.3088	6.2638		7.0320	31.5856
/cut2	22.0714	6.4038		9.5202	34.6227
/cut3	26.9546	6.3133		14.5807	39.3286
Number of obs = 282
LR chi2(2) = 354.0201
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2 = 0.4848
Log likelihood = -188.1250

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Bảng 4.21: Mô hình kiểm tra đối với mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

	Rating	Hệ số hồi quy	Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy	Khoảng tin cậy 95%
					Cực tiểu	Cực đại
	_hat	1.5167	0.6001	0.0110	0.3406	2.6929
	_hatsq	-0.0145	0.0165	0.3810	-0.0469	0.0179
	/cut1	15.4080	5.0017		5.6048	25.2113
	/cut2	18.8294	5.3189		8.4045	29.2543
	/cut3	21.7495	5.4851		10.9988	32.5002
	/cut4	1.5167	0.6001	0.0110	0.3406	2.6929
	/cut5	-0.0145	0.0165	0.3810	-0.0469	0.0179
	Number of obs = 296
	LR chi2(2) = 288.5602
	Prob > chi2 = 0.0000
	Pseudo R2 = 0.3554
	Log likelihood = -261.6703

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Nhìn vào kết quả ước lượng mô hình trong bảng 4.20 và 4.21, ta có thể thấy rằng hệ số hồi quy của biến (_hatsq) không có ý nghĩa thống kê và hệ số hồi quy của biến (_hat) có ý nghĩa thống kê. Do vậy, ta có thể kết luận rằng là không có hiện tượng thiếu biến giải thích cần thiết trong 2 mô hình ước lượng của luận án.

4.4 Đánh giá tác động biên của các biến giải thích trong mô hình

Tác giả thực hiện tính toán tác động biên của các biến giải thích có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%, 1% trong tập hợp các biến giải thích được lựa chọn ở mục 4.2.17.

Bảng 4.22: Tác động biên của các biến giải thích đến xác suất phân loại biến phụ thuộc vào từng MXHTN trong mô hình Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Biến giải thích

Mức xếp hạng tín nhiệm
B	BB	BBB	A
Country_Rating	-0.0992	-0.3544	0.4403	0.0133
Bicra	-0.0485	-0.1733	0.2152	0.0065
Government	-0.0475	-0.2189	0.2541	0.0123
Group	-0.0839	-0.4766	0.3623	0.1982
LnAss	-0.0326	-0.1167	0.1449	0.0044

7 Tác động biên của biến giải thích Xk lên xác suất phân loại biến phụ thuộc vào từng MXHTN khác nhau được tính toán bằng lệnh Prchange trong gói câu lệnh “Spot” phát triển bởi Long và Freese (2001) sau khi thực hiện lệnh ước lượng mô hình Ordered logit trong phần mềm Stata.

	AssGrow	0.2508	0.8964	-1.1135	-0.0337
	LoanLoss_Ln	0.0045	0.0162	-0.0202	-0.0006
	Equ_Debt	-0.0009	-0.0031	0.0038	0.0001
	OthIn_Ass	0.0095	0.0340	-0.0423	-0.0013

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Bảng 4.23: Tác động biên của các biến giải thích đến xác suất phân loại biến phụ thuộc vào từng MXHTN trong mô hình Ordered logit

trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển

Mức xếp hạng tín nhiệm
Biến giải thích	B	BB	BBB	A	AA	AAA
Country_Rating	-0.0008	-0.0172	-0.1855	0.1190	0.0764	0.0080
Government	-0.0007	-0.0152	-0.1857	-0.0844	0.2498	0.0362
Group	-0.0006	-0.0137	-0.1567	0.0506	0.1080	0.0124
LnAss	-0.0004	-0.0085	-0.0918	0.0589	0.0378	0.0040
LoanLoss_Ln	0.0001	0.0014	0.0146	-0.0094	-0.0060	-0.0006
Equ_Ass	-0.0001	-0.0015	-0.0161	0.0103	0.0066	0.0007
Equ_Loan	0.0000	-0.0002	-0.0018	0.0012	0.0008	0.0001
NIM	0.0003	0.0073	0.0786	-0.0504	-0.0324	-0.0034
ROAE	0.0000	-0.0002	-0.0017	0.0011	0.0007	0.0001
Exp_Int	0.0000	0.0003	0.0033	-0.0021	-0.0013	-0.0001
NetLoan_Ass	0.0000	-0.0003	-0.0027	0.0017	0.0011	0.0001

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Từ bảng 4.22 và bảng 4.23, ta có thể nhận thấy rằng các biến giải thích Country_rating, Government, Group là những biến có tác động biên lớn, ảnh hưởng đến xác suất phân loại biến phụ thuộc vào các MXHTN khác nhau trong cả 2 mô hình hồi quy Ordered logit. Cụ thể, trong mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi, tác động biên của 3 biến giải thích nêu trên mang dấu (-) tại các MXHTN B và BB. Ngược lại, tác động biên của 3 biến này lại mang dấu (+) tại các MXHTN BBB và A. Kết quả này cho thấy tác động tích cực của yếu tố rủi ro quốc gia, yếu tố sở hữu của chính phủ hay các tập đoàn tài chính quốc tế làm gia tăng xác suất để phân loại NHTM vào các MXHTN tốt như BBB và A và giảm bớt xác suất phân loại NHTM vào các MXHTN kém như B và BB. Các biến này cũng có tác động biên tương tự trong mô hình hồi quy trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển.

Mặt khác, ta cũng thấy rằng tác động biên của các biến giải thích tại từng MXHTN trong mô hình Ordered logit xây dựng từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi đều lớn hơn so với tác động biên của các biến này trong

mô hình Ordered logit xây dựng từ mẫu dữ liệu quan sát các NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Mục 4.5 bên dưới sẽ phân tích rõ hơn sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

4.5 Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi

Như đã trình bày trong mục 3.4 để xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố có ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi, tác giả sẽ gộp mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi với mẫu dữ liệu các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Đồng thời, tác giả bổ sung thêm biến giả Emer vào mô hình ước lượng, biến này có giá trị 1 nếu NHTM có trụ sở tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi, 0 cho trường hợp ngược lại. Tiếp theo, tác giả xây dựng các biến tương tác giữa biến Emer với từng biến giải thích trong mô hình. Sau đó, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình đồng thời bổ sung thêm biến Emer và lần lượt từng biến tương tác này.

Đầu tiên, tác giả xây dựng biến Country_rating_Emer bằng cách lấy biến Emer tương tác với biến Country_rating và thực hiện ước lượng lại mô hình trên mẫu dữ liệu gộp và bổ sung thêm hai biến Emer và Country_rating_Emer.

Bảng 4.24: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Country_rating_Emer

Biến giải thích

Hệ số hồi quy	Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy	Khoảng tin cậy 95%
				Cực tiểu	Cực đại
Country_rating	1.1873	0.1506	0.0000	0.8921	1.4825
Bicra	0.6195	0.1272	0.0000	0.3701	0.8689
Emer	-2.9429	1.7976	0.1020	-6.4661	0.5803
Country_rating_Emer	0.4654	0.2443	0.0570	-0.0135	0.9443
Government	1.3850	0.2575	0.0000	0.8803	1.8897
Group	1.9326	0.2599	0.0000	1.4232	2.4420
LnAss	0.5177	0.0651	0.0000	0.3902	0.6452
AssGrow	-2.7513	0.8440	0.0010	-4.4054	-1.0971
LoanLoss_Ln	-0.0733	0.0151	0.0000	-0.1029	-0.0437
Equ_Ass	0.0139	0.0269	0.6040	-0.0387	0.0666
Equ_Loan	0.0131	0.0059	0.0250	0.0016	0.0246
Equ_Debt	0.0099	0.0041	0.0160	0.0019	0.0179

	NIM	-0.0116	0.0201	0.5640	-0.0511	0.0279
	OthIn_Ass	-0.1201	0.0463	0.0090	-0.2108	-0.0294
	ROAE	0.0116	0.0044	0.0080	0.0030	0.0201
	Exp_Int	-0.0223	0.0062	0.0000	-0.0345	-0.0101
	NetLoan_Ass	0.0050	0.0081	0.5390	-0.0109	0.0208
	/cut1	11.5563	1.5983		8.4236	14.6889
	/cut2	14.0495	1.6261		10.8623	17.2367
	/cut3	17.8966	1.7215		14.5225	21.2706
	/cut4	21.9013	1.8262		18.3220	25.4806
	/cut5	24.1633	1.8676		20.5029	27.8237
	Number of obs = 578
	LR chi2(17) = 834.3532
	Prob > chi2 = 0.0000
	Pseudo R2 = 0.4615
	Log likelihood = -486.7773

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Căn cứ kết quả ước lượng mô hình trình bày trong bảng 4.24, ta thấy hệ số hồi quy của biến Country_rating_Emer và Emer đều có ý nghĩa thống kê và dấu như kỳ vọng. Tương tự như vậy, tác giả thực hiện đối với biến Bicra.

Bảng 4.25: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer và Bicra_Emer

Biến giải thích

Hệ số hồi quy	Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy	Khoảng tin cậy 95%
				Cực tiểu	Cực đại
Country_rating	1.5052	0.1569	0.0000	1.1978	1.8126
Bicra	0.1820	0.1822	0.3180	-0.1751	0.5392
Emer	-3.7638	1.3933	0.0070	-6.4946	-1.0329
Bicra_Emer	0.7064	0.2092	0.0010	0.2965	1.1163
Government	1.4424	0.2601	0.0000	0.9326	1.9522
Group	1.9267	0.2586	0.0000	1.4199	2.4335
LnAss	0.5149	0.0647	0.0000	0.3881	0.6417
AssGrow	-2.3724	0.8334	0.0040	-4.0059	-0.7389
LoanLoss_Ln	-0.0730	0.0148	0.0000	-0.1020	-0.0439
Equ_Ass	0.0104	0.0267	0.6960	-0.0419	0.0627
Equ_Loan	0.0137	0.0059	0.0190	0.0023	0.0252
Equ_Debt	0.0099	0.0041	0.0150	0.0019	0.0179
NIM	-0.0149	0.0202	0.4590	-0.0545	0.0246
OthIn_Ass	-0.1253	0.0462	0.0070	-0.2158	-0.0348
ROAE	0.0114	0.0043	0.0090	0.0029	0.0199
Exp_Int	-0.0235	0.0063	0.0000	-0.0358	-0.0112
NetLoan_Ass	0.0061	0.0080	0.4500	-0.0097	0.0218

	/cut1	11.0540	1.5444		8.0271	14.0809
	/cut2	13.6489	1.5763		10.5593	16.7384
	/cut3	17.4884	1.6764		14.2027	20.7741
	/cut4	21.5013	1.7724		18.0275	24.9752
	/cut5	23.7717	1.8113		20.2216	27.3218
	Number of obs = 578
	LR chi2(17) = 842.3802
	Prob > chi2 = 0.0000
	Pseudo R2 = 0.4659
	Log likelihood = -482.7634

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Kết quả ước lượng mô hình Ordered logit trong bảng 4.25 cho ta thấy hệ số hồi quy của biến Bicra_Emer có ý nghĩa thống kê nhưng hệ số hồi quy của biến Bicra không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến Emer có tương quan khá chặt chẽ với biến Country_rating và biến Bicra vì các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi thường có MXHTN dài hạn của quốc gia và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng kém hơn so với các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Vì vậy, tác giả quyết định bỏ bớt biến Country_rating và biến Bicra trong các mô hình ước lượng ở các bước sau nhằm đánh giá sự khác biệt trong tác động của các yếu tố còn lại đến MXHTN của NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi và tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Việc này nhằm hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ước lượng.

Tiếp theo, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp với 2 biến tương tác Group_Emer và Government_Emer.

Bảng 4.26: Mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp khi thêm biến Emer, Government_Emer và Group_Emer

Biến giải thích

Hệ số hồi quy	Sai số chuẩn	Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy	Khoảng tin cậy 95%
				Cực tiểu	Cực đại
Emer	-2.1647	0.7472	0.0040	-3.6291	-0.7003
Government	2.1104	0.3983	0.0000	1.3297	2.8911
Group	1.1117	0.2800	0.0000	0.5629	1.6606
Group_Emer	2.0891	0.4815	0.0000	1.1454	3.0327
Government_Emer	-1.4182	0.5030	0.0050	-2.4041	-0.4324
LnAss	0.5429	0.0581	0.0000	0.4290	0.6569
AssGrow	-3.0517	0.8030	0.0000	-4.6256	-1.4778
LoanLoss_Ln	-0.1528	0.0155	0.0000	-0.1832	-0.1225
Equ_Ass	0.0230	0.0256	0.3690	-0.0272	0.0731

	Equ_Loan	0.0122	0.0059	0.0400	0.0006	0.0238
	Equ_Debt	0.0132	0.0036	0.0000	0.0061	0.0203
	NIM	-0.0406	0.0197	0.0390	-0.0791	-0.0020
	OthIn_Ass	-0.0469	0.0437	0.2840	-0.1326	0.0388
	ROAE	0.0140	0.0043	0.0010	0.0056	0.0224
	Exp_Int	-0.0211	0.0061	0.0000	-0.0330	-0.0092
	NetLoan_Ass	0.0156	0.0077	0.0430	0.0005	0.0308
	/cut1	0.3875	1.0651		-1.7000	2.4750
	/cut2	2.1656	1.0702		0.0680	4.2632
	/cut3	4.8395	1.0864		2.7101	6.9688
	/cut4	8.0333	1.1211		5.8359	10.2306
	/cut5	10.2603	1.1674		7.9723	12.5484
	Number of obs = 578
	LR chi2(15) = 590.7704
	Prob > chi2 = 0.0000
	Pseudo R2 = 0.3315
	Log likelihood = -604.2940

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

Căn cứ vào kết quả trong Bảng 4.26, ta thấy rằng biến tương tác Government_Emer và Group_Emer đều có hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong đó, hệ số hồi quy của biến Government_Emer có dấu âm, và hệ số hồi quy của biến Group_Emer có dấu dương.

Tương tự, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình lần lượt với các biến tương tác của từng biến giải thích còn lại với biến Emer và trình bày chi tiết trong bảng 4.27.

Bảng 4.27: Các mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu gộp với các biến tương tác

Kết quả ước lượng với biến tương tác LnAss_Emer

Kết quả ước lượng với biến tương tác AssGrow_Emer
Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê
Emer	-2.5722	0.0760	Emer	-1.3046	0.0890
Government	1.1105	0.0000	Government	1.1813	0.0000
Group	1.7038	0.0000	Group	1.7396	0.0000
LnAss	0.4797	0.0000	LnAss	0.5167	0.0000
AssGrow	-3.1500	0.0000	AssGrow	0.3610	0.7850
LoanLoss_Ln	-0.1376	0.0000	LoanLoss_Ln	-0.1390	0.0000
Equ_Ass	0.0328	0.2010	Equ_Ass	0.0219	0.3860
Equ_Loan	0.0101	0.0930	Equ_Loan	0.0112	0.0430
Equ_Debt	0.0110	0.0020	Equ_Debt	0.0124	0.0010
NIM	-0.0387	0.0480	NIM	-0.0403	0.0390
OthIn_Ass	-0.0625	0.1520	OthIn_Ass	-0.0534	0.2190
ROAE	0.0121	0.0040	ROAE	0.0115	0.0050

	Exp_Int	-0.0196	0.0010	Exp_Int	-0.0151	0.0140
	NetLoan_Ass	0.0109	0.1780	NetLoan_Ass	0.0134	0.0830
	LnAss_Emer	0.0430	0.6820	AssGrow_Emer	-5.5800	0.0010
	Kết quả ước lượng với biến tương tác LoanLoss_Ln_Emer			Kết quả ước lượng với biến tương tác Equ_Ass_Emer
	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê
	Emer	-3.0661	0.0000	Emer	-1.6912	0.0330
	Government	1.2479	0.0000	Government	1.1023	0.0000
	Group	1.7285	0.0000	Group	1.7023	0.0000
	LnAss	0.5612	0.0000	LnAss	0.4943	0.0000
	AssGrow	-2.5973	0.0010	AssGrow	-3.1978	0.0000
	LoanLoss_Ln	-0.2314	0.0000	LoanLoss_Ln	-0.1374	0.0000
	Equ_Ass	0.0238	0.3380	Equ_Ass	0.0616	0.0920
	Equ_Loan	0.0125	0.0270	Equ_Loan	0.0096	0.1050
	Equ_Debt	0.0096	0.0090	Equ_Debt	0.0127	0.0010
	NIM	-0.0347	0.0860	NIM	-0.0377	0.0560
	OthIn_Ass	-0.0852	0.0550	OthIn_Ass	-0.0701	0.1120
	ROAE	0.0103	0.0140	ROAE	0.0124	0.0030
	Exp_Int	-0.0197	0.0010	Exp_Int	-0.0191	0.0010
	NetLoan_Ass	0.0126	0.1110	NetLoan_Ass	0.0103	0.1860
	LoanLoss_Ln_Emer	0.1775	0.0000	Equ_Ass_Emer	-0.0499	0.2460
	Kết quả ước lượng với biến tương tác Equ_Loan_Emer			Kết quả ước lượng với biến tương tác Equ_Debt_Emer
	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê
	Emer	-1.7791	0.0200	Emer	-1.7415	0.0260
	Government	1.1139	0.0000	Government	1.1041	0.0000
	Group	1.7029	0.0000	Group	1.7041	0.0000
	LnAss	0.4977	0.0000	LnAss	0.4949	0.0000
	AssGrow	-3.0332	0.0000	AssGrow	-3.1860	0.0000
	LoanLoss_Ln	-0.1382	0.0000	LoanLoss_Ln	-0.1374	0.0000
	Equ_Ass	0.0476	0.1000	Equ_Ass	0.0129	0.6670
	Equ_Loan	0.0107	0.0710	Equ_Loan	0.0097	0.0990
	Equ_Debt	0.0139	0.0020	Equ_Debt	0.0504	0.1640
	NIM	-0.0387	0.0480	NIM	-0.0378	0.0550
	OthIn_Ass	-0.0670	0.1260	OthIn_Ass	-0.0695	0.1150
	ROAE	0.0123	0.0030	ROAE	0.0124	0.0030
	Exp_Int	-0.0190	0.0010	Exp_Int	-0.0191	0.0010
	NetLoan_Ass	0.0115	0.1340	NetLoan_Ass	0.0105	0.1760
	Equ_Loan_Emer	-0.0330	0.2440	Equ_Debt_Emer	-0.0378	0.2730
	Kết quả ước lượng với biến tương tác NIM_Emer8			Kết quả ước lượng với biến tương tác OthIn_Ass_Emer
	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê
	Emer	-2.3973	0.0010	Emer	-2.0370	0.0060

8 Kết quả ước lượng mô hình có loại bỏ bớt biến OthIn_Ass do hệ số hồi quy của biến này không có ý nghĩa thống kê.

	Government	1.0888	0.0000	Government	1.1275	0.0000
	Group	1.7034	0.0000	Group	1.7055	0.0000
	LnAss	0.5245	0.0000	LnAss	0.5006	0.0000
	AssGrow	-3.1860	0.0000	AssGrow	-3.1290	0.0000
	LoanLoss_Ln	-0.1397	0.0000	LoanLoss_Ln	-0.1377	0.0000
	Equ_Ass	0.0483	0.0770	Equ_Ass	0.0304	0.2340
	Equ_Loan	0.0085	0.1240	Equ_Loan	0.0103	0.0900
	Equ_Debt	0.0099	0.0070	Equ_Debt	0.0110	0.0020
	NIM	-0.2284	0.0370	NIM	-0.0381	0.0660
	ROAE	0.0124	0.0030	OthIn_Ass	-0.0530	0.4580
	Exp_Int	-0.0209	0.0000	ROAE	0.0121	0.0040
	NetLoan_Ass	0.0148	0.0560	Exp_Int	-0.0198	0.0010
	NIM_Emer	0.1788	0.1030	NetLoan_Ass	0.0119	0.1190
				OthIn_Ass_Emer	-0.0157	0.8620
	Kết quả ước lượng với biến tương tác ROAE_Emer			Kết quả ước lượng với biến tương tác Exp_Int_Emer
	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê
	Emer	-2.1885	0.0030	Emer	-2.2088	0.0030
	Government	1.1290	0.0000	Government	1.1299	0.0000
	Group	1.6733	0.0000	Group	1.6714	0.0000
	LnAss	0.5101	0.0000	LnAss	0.5084	0.0000
	AssGrow	-3.2082	0.0000	AssGrow	-3.3357	0.0000
	LoanLoss_Ln	-0.1365	0.0000	LoanLoss_Ln	-0.1370	0.0000
	Equ_Ass	0.0345	0.1710	Equ_Ass	0.0358	0.1550
	Equ_Loan	0.0091	0.1180	Equ_Loan	0.0089	0.1250
	Equ_Debt	0.0083	0.0240	Equ_Debt	0.0081	0.0270
	NIM	-0.1233	0.0010	NIM	-0.1235	0.0010
	OthIn_Ass	-0.0149	0.7510	OthIn_Ass	-0.0140	0.7660
	ROAE	0.0112	0.0070	ROAE	0.0113	0.0070
	Exp_Int	-0.0225	0.0000	Exp_Int	-0.0227	0.0000
	NetLoan_Ass	0.0130	0.0890	NetLoan_Ass	0.0129	0.0920
	ROAE_Emer	-0.1486	0.0070	Exp_Int_Emer	0.1493	0.0070
	Kết quả ước lượng với biến tương tác NetLoan_Ass_Emer
	Biến	Hệ số hồi quy	Mức ý nghĩa thống kê
	Emer	-1.8715	0.0120
	Government	1.1141	0.0000
	Group	1.7047	0.0000
	LnAss	0.4992	0.0000
	AssGrow	-2.9954	0.0000
	LoanLoss_Ln	-0.1364	0.0000
	Equ_Ass	0.0325	0.1980
	Equ_Loan	0.0108	0.0670
	Equ_Debt	0.0104	0.0040
	NIM	-0.0382	0.0540

	OthIn_Ass	-0.0572	0.1940
	ROAE	0.0122	0.0030
	Exp_Int	-0.0193	0.0010
	NetLoan_Ass	0.0130	0.0920
	NetLoan_Ass_Emer	-0.0778	0.2330

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu quan sát.

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.6.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu từ mô hình các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Từ kết quả ước lượng mô hình Ordered logit trên tập hợp các biến được lựa chọn và toàn bộ mẫu dữ liệu các quan sát NHTM tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi được trình bày trong bảng 4.9, tác giả nhận thấy rằng, giả thuyết Ho (Null Hypothesis) trong mô hình hồi quy: tất cả các hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mô hình bằng 0 bị bác bỏ ở mức ý nghĩa thống kê 1% (Pro>Chi2=0.000). Do vậy, mô hình có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, hệ số PseudoR2 của mô hình là 0.4845 có khả năng giải thích tương đối tốt sự biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình. Trên cơ sở này, tác giả lần lượt phân tích tác động của từng nhóm yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM trong mô hình nghiên cứu.

4.6.1.1 Tác động của các yếu tố mang tính chất hệ thống đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi

Các yếu tố mang tính chất hệ thống như: mức độ rủi ro của quốc gia và mức độ rủi ro đặc thù của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đều có tác động cùng chiều đối với MXHTN của NHTM. Đồng thời, hệ số hồi quy của các biến giải thích đại diện cho các yếu tố này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trên thực tế, cuộc khủng hoảng toàn cầu năm 2008 đã cho ta thấy mối quan hệ mật thiết giữa mức độ tín nhiệm của một quốc gia và MXHTN của các NHTM tại quốc gia đó. Theo đó, hàng loạt các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi trong thời gian này bị hạ MXHTN ngay sau khi mức độ tín nhiệm của quốc gia nơi các đơn vị này có trụ sở thay đổi theo chiều hướng xấu đi. Kết quả này phù hợp với quan điểm đánh giá MXHTN các NHTM của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế. Theo phương pháp đánh giá MXHTN của NHTM do Fitch và Standard & Poor’s công bố được trình bày trong chương 2, ta có thể thấy được mức độ rủi ro chung của nền kinh tế và mức độ rủi ro ngành ngân hàng là 2 yếu tố hình thành nên MXHTN cơ sở cho NHTM. Kết quả này cũng tương đồng kết quả nghiên cứu của Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) và của Caporale và cộng sự (2012)