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 - 10


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!

Xem toàn bộ 120 trang: 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

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 - 10

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)

Download pdf, tải về file docx

Bài viết tương tự

Gửi tin nhắn

Bimage 1

Danh mục

Bài viết tương tự

Bimage 2
Bimage 3

Home | Contact | About | Terms | Privacy policy
© 2022 Tailieuthamkhao.com | all rights reserved

Trang chủ Tài liệu miễn phí Thư viện số