Mức Xếp Hạng Tín Nhiệm Nhtm Tại Các Nền Kinh Tế Phát Triển Trong Mẫu Dữ Liệu Nghiên Cứu Giai Đoạn 2013 - 2015

và nguồn vốn ngắn hạn. Tỷ lệ này phản ánh khả năng sử dụng những tài sản có tính thanh khoản cao như tiền mặt, tiền gởi tại các NHTM khác, … để đáp ứng nhu cầu chi trả vốn huy động tiền gởi và các các nguồn vốn ngắn hạn. Tỷ lệ này càng cao thì NHTM càng ít gặp rủi ro về thanh khoản.

khả năng thanh khoản cao thì ít gặp rủi ro phá sản hơn các NHTM khác. Bên cạnh đó, Shen và cộng sự (2012) cũng chứng minh rằng tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn ngắn hạn có tác động tích cực đến MXHTN (+)

Có thể bạn quan tâm!

• Sự Tác Động Của Yếu Tố Hỗ Trợ Từ Chính Phủ Hay Tập Đoàn Mẹ Đến Mxhtn Của Các Nhtm
• Mức Độ Tin Cậy Và Tính Thống Nhất Trong Các Đánh Giá Mxhtn Của Nhtm
• Định Nghĩa Các Biến Giải Thích Được Sử Dụng Trong Mô Hình Nghiên Cứu
• 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
• Mô Hình Ordered Logit Trên Mẫu Dữ Liệu Các Nhtm Tại Các Nền Kinh Tế Mới Nổi Với Giả Định Phương Sai Thay Đổi

Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.

LiAss_Debt

Tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động tiền gởi và nguồn vốn vay. Tương tự như trên, các NHTM có chỉ tiêu này cao thì ít phải đối mặt với rủi ro về thanh khoản. Tuy nhiên, nếu tỷ lệ này được duy trì ở mức quá cao thì sẽ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của NHTM.

Ioannidis và cộng sự (2010) đã chứng minh tỷ lệ tài sản có khả năng thanh khoản cao/tổng nguồn vốn huy động và vốn vay có tác động tích cực đến MXHTN. (+)

Ghi chú: +: tương quan thuận với biến phụ thuộc.

-: tương quan nghịch với biến phụ thuộc.

*: phân loại NHTM theo hình thức sở hữu được Berger và cộng sự (2007)

áp dụng.

3.2 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu của luận án thuộc dạng dữ liệu chéo về MXHTN của các NHTM, các chỉ số tài chính của các đơn vị này và các yếu tố vĩ mô liên quan đến môi trường hoạt động có tác động đến MXHTN của các NHTM.

Theo số liệu công bố từ web site của Fitch đến thời điểm tháng 6/2015, tổ chức này đã thực hiện đánh giá MXHTN đối với 650 NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Tác giả sử dụng công thức để xác định cỡ mẫu cho luận án như sau:

(Watson, 2001)

Trong đó:

n: số lượng mẫu quan sát cần chọn.

N: số lượng đối tượng trong toàn bộ tập hợp.

Z: được xác định dựa trên độ tin cậy cần thiết của mô hình. Tác giả chọn độ tin cậy 95% tương ứng với Z =1.96.

R: tỷ lệ thu thập được thông tin từ các quan sát. Đối với thông tin báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại được đánh giá bởi Fitch thì tỷ lệ thu thập được thông tin này kỳ vọng là 100%.

P: biến thiên của thuộc tính đối tượng cần quan sát. Mục đích của mô hình nhằm khảo sát MXHTN của các NHTM, tác giả chọn mức độ trung bình tương ứng với P

=0.5.

A: mức độ chính xác của số liệu dự báo từ mô hình (0.03 ; 0.05; 0.1 tương ứng với mức độ chính xác 3%, 5% hay 10%). Tác giả quyết định chọn mức độ chính xác trung bình là 5%. Theo công thức trên thì số quan sát cần thiết tối thiểu cho mẫu quan sát của luận án n = 242.

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu của luận án tác giả quyết định chọn 2 mẫu dữ liệu nghiên cứu cho luận án. Mẫu dữ liệu 1 gồm các quan sát MXHTN và các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển. Mẫu dữ liệu 2 gồm các quan sát MXHTN và các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi.

Theo bài viết Triển vọng kinh tế thế giới 2014 (IMF, 2014) thì số lượng các nền kinh tế phát triển là 36 và số lượng các nền kinh tế mới nổi là 153. Số lượng các nền kinh tế phát triển trong luận án được tác giả lựa chọn là 22 quốc gia bao gồm nhóm G7 và các nền kinh tế khác được lựa chọn từ 29 nền kinh tế còn lại trong nhóm các nền kinh tế phát triển theo phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 2. Số lượng các nền kinh tế mới nổi trong luận án là 41 quốc gia, các nền kinh tế này được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 3 từ tập hợp 153 nền

kinh tế mới nổi và sau khi tác giả loại trừ các quốc gia không có dữ liệu về các NHTM trong nguồn dữ liệu Bankscope.

Tiếp theo, tác giả thực hiện phương pháp chọn mẫu với bước nhảy 2 để chọn ra các quan sát cho mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi từ danh sách các NHTM tại các quốc gia đã được xác định ở bước phân tích trên trong nguồn dữ liệu Bankscope. Cụ thể, dữ liệu của luận án gồm 2 mẫu dữ liệu nhỏ: mẫu dữ liệu 1 gồm 296 quan sát các NHTM tại các nền kinh tế phát triển, mẫu dữ liệu 2 gồm 282 quan sát các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Số lượng các quan sát trong cả 2 mẫu dữ liệu của luận án đều đáp ứng được số quan sát tối thiểu cho mẫu quan sát đã được tính toán ở phần trên. Chi tiết số lượng NHTM theo từng quốc gia trong 2 mẫu dữ liệu con của luận án được trình bày chi tiết trong phụ lục 1a và phụ lục 1b.

Dữ liệu về MXHTN của các NHTM được lấy từ các công bố MXHTN của Fitch trong giai đoạn năm 2013 - 2015. Các dữ liệu về các chỉ số tài chính của các NHTM được thu thập trong giai đoạn 2010 - 2014 từ nguồn dữ liệu Bankscope. Fitch, Standard & Poor’s và Moody’s và một số tổ chức xếp hạng tín nhiệm khác đều sử dụng nguồn dữ liệu từ Bankscope trong việc đánh giá MXHTN các NHTM (Poon và Firth, 2005). Các yếu tố mang tính chất hệ thống liên quan đến môi trường hoạt động của các NHTM như: mức tín nhiệm dài hạn của quốc gia nơi ngân hàng có trụ sở và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng tại các quốc gia này được lấy từ các công bố của tổ chức xếp hạng tín nhiệm Fitch.

Nguyên nhân tác giả giới hạn thời gian của các thông tin xếp hạng tín nhiệm trong giai đoạn 2013 - 2015 vì nếu mở rộng phạm vi thời gian nghiên cứu thì các tiêu chuẩn đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm có thể thay đổi. Nghiên cứu của Savador và cộng sự (2014) đã chứng minh rằng sự suy giảm MXHTN của các NHTM tại Tây Ban Nha trong giai đoạn 2000 - 2009 không chỉ bắt nguồn từ những bất ổn trong tình hình tài chính của các NHTM mà còn do các tổ chức xếp hạng tín nhiệm siết chặt các tiêu chuẩn đánh giá. Trên thực tế, trong gian đoạn từ 2003 đến 2014 Fitch đã ban hành 3 bộ quy tắc đánh giá MXHTN của NHTM khác nhau: Bank rating methodology năm 2003, Global financial institution rating criteria phiên bản năm 2012 và năm 2014.

Tương tự các nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) các chỉ tiêu tài chính của các NHTM trong luận án được lấy tại năm t-1 so với thời điểm MXHTN của NHTM được công bố. Bởi vì, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm thực hiện đánh giá MXHTN của NHTM căn cứ trên những thông tin sẵn có của các NHTM tại thời điểm đánh giá.

Bảng 3.2: Mức xếp hạng tín nhiệm NHTM tại các nền kinh tế phát triển trong mẫu dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015

Mức xếp hạng tín nhiệm

Số lượng	Tỷ lệ
AAA	11	3.7162%
AA	48	16.2162%
A	152	51.3514%
BBB	52	17.5676%
BB	25	8.4459%
B	8	2.7027%
Tổng cộng	296	100%

Nguồn: Tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu nghiên cứu

Bảng 3.3: Mức xếp hạng tín nhiệm NHTM tại các nền kinh tế mới nổi trong mẫu dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2013 - 2015

Mức xếp hạng tín nhiệm

Số lượng	Tỷ lệ
A	32	11.3475%
BBB	116	41.1348%
BB	64	22.6950%
B	70	24.8227%
Tổng cộng	282	100%

Nguồn: Tính toán của tác giả từ mẫu dữ liệu nghiên cứu

Bảng 3.2 và bảng 3.3 cho ta thấy số lượng và tỷ lệ phần trăm phân bổ các MXHTN của NHTM trong 2 mẫu dữ liệu của luận án. Qua đó, ta có thể nhận thấy rằng, các NHTM tại các nước thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi chỉ nhận được các MXHTN từ A trở xuống. Còn các MXHTN AAA và AA toàn bộ thuộc các NHTM tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Bên cạnh đó, MXHTN của NHTM chiếm tỷ lệ lớn nhất tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển là MXHTN A (tỷ lệ 51.35%), còn tại các quốc gia thuộc các nền kinh tế mới nổi thì mức xếp hạng tín nhiệm NHTM chiếm tỷ lệ lớn nhất là MXHTN BBB (tỷ lệ 41.13%). Từ đó, ta có thể thấy rằng có sự tác động nhất định của đặc điểm nền kinh tế của một quốc gia đến MXHTN của các NHTM tại quốc gia đó.

3.3 Các giả thuyết nghiên cứu

Dựa vào khung phân tích trong chương 2, kết hợp với việc lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến MXHTN của NHTM cũng như tham khảo phương pháp đánh giá MXHTN của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế, tác giả nhận thấy rằng các yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM gồm 2 nhóm yếu tố chính: nhóm yếu tố mang tính chất hệ thống và nhóm yếu tố thể hiện đặc thù của NHTM. Trong nhóm yếu tố mang tính chất hệ thống, tác giả tập trung phân tích sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro quốc gia và mức độ rủi ro của ngành ngân hàng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Trong nhóm yếu tố thể hiện đặc thù của NHTM, luận án đi vào phân tích sự khác biệt trong tác động của đặc điểm sở hữu, quy mô tổng tài sản và các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Do vậy, tác giả lần lượt triển khai các giả thuyết sau đây để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và cũng thông qua đó nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu của luận án.

Với vai trò là định chế tài chính trung gian và là một kênh dẫn vốn quan trọng trong nền kinh tế, các NHTM là những đối tượng chịu tác động trực tiếp và mạnh mẽ từ các chính sách vĩ mô cũng như rủi ro chung của nền kinh tế. Ngoài ra, các NHTM cũng là những đơn vị chịu nhiều sự tác động của môi trường ngành và dễ bị ảnh hưởng bởi những tác động mang tính chất dây chuyền (Williams và cộng sự, 2013). Mặt khác, các nghiên cứu thực nghiệm về MXHTN của NHTM như nghiên cứu của Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b), Caporale và cộng sự (2012) đều chỉ ra rằng mức độ rủi ro của quốc gia nơi NHTM có trụ sở có tác động mạnh mẽ đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Tương tự, nghiên cứu của Borensztein và cộng sự (2013) chứng minh rằng có sự ảnh hưởng rất lớn của mức trần xếp hạng tín nhiệm của một quốc gia đến MXHTN của các tổ chức kinh tế tại quốc gia đó. Ngược lại với những kết luận về sự ảnh hưởng quan trọng của yếu tố rủi ro quốc gia đến MXHTN của NHTM trong các nghiên cứu trên, Poon và cộng sự (1999) lại chỉ ra rằng mức độ rủi ro quốc gia và các yếu tố môi trường hoạt động không có tác động đến MXHTN của NHTM. Bên cạnh đó, Liu và Ferri (2001) cũng cho rằng rủi ro quốc gia không có tác động quan trọng đến MXHTN của các doanh nghiệp tại các nước thuộc OECD. Tuy nhiên, tại các nước

không thuộc nhóm OECD thì yếu tố rủi ro quốc gia lại có ảnh hưởng rất lớn đến MXHTN của các doanh nghiệp tại các quốc gia này. Tương tự, Moody’s (1999) cũng khẳng định rằng tình trạng nền kinh tế và môi trường hoạt động có tác động mạnh đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi hơn so với các nền kinh tế phát triển. Do vậy, giả thuyết sau đây được xây dựng để kiểm tra:

Giả thuyết 1 (H1): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của mức độ rủi ro của quốc gia và mức đánh giá rủi ro hoạt động của ngành ngân hàng nơi NHTM có trụ sở đến MXHTN của các NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Theo mô tả trong phương pháp đánh giá xếp hạng tín nhiệm NHTM của Fitch và Standard & Poor’s thì MXHTN của NHTM thuộc sở hữu nhà nước hay thuộc sở hữu của các tập đoàn có thể được cải thiện nhờ sự hỗ trợ của chính phủ hay tập đoàn mẹ. Cụ thể, chính phủ hay tập đoàn mẹ thường có xu hướng hỗ trợ về vốn cho các NHTM thuộc sở hữu của các tổ chức này khi cần thiết. Bên cạnh đó, nghiên cứu của Iannotta và cộng sự (2010) chứng minh rằng các NHTM lớn ở Châu Âu thuộc sở hữu của nhà nước thường có mức xếp hạng rủi ro trái phiếu phát hành tốt hơn các NHTM thuộc sở hữu của tư nhân. Ngoài ra, nghiên cứu của Liu và Ferri (2001) cũng chỉ ra rằng việc các doanh nghiệp thuộc sở hữu của nhà nước hay các tập đoàn nước ngoài có quy mô lớn có ảnh hưởng tích cực đến MXHTN của doanh nghiệp. Tuy nhiên, cũng có những nghiên cứu chỉ ra rằng yếu tố sở hữu nhà nước hay tập đoàn mẹ có ảnh hưởng tiêu cực đến mức độ rủi ro và hiệu quả hoạt động của các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Cụ thể, Lang và So (2002) lại cho rằng các NHTM thuộc sở hữu của chính phủ tại các nền kinh tế mới nổi thường có hiện tượng quan liêu trong công tác quản lý. Bởi ban quản trị tại các đơn vị này thường không bị kiểm soát một cách có hiệu quả như tại các NHTM tư nhân. Vì vậy, các cá nhân này không thực sự nổ lực trong công tác điều hành hay có thể có những hành động vì lợi ích riêng của bản thân. Do vậy, các NHTM thuộc sở hữu nhà nước tại các nền kinh tế mới nổi thường có mức độ rủi ro cao hơn và hoạt động kém hiệu quả hơn các NHTM tư nhân. Bên cạnh đó, Lassoued và cộng sự (2016) cho rằng việc các nhà đầu tư nước ngoài tham gia sở hữu đối với các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi có thể làm gia tăng mức độ rủi ro cho các NHTM này. Bởi vì, các nhà đầu tư nước ngoài có thể thích mạo hiểm trong hoạt động ngân hàng hơn so với các nhà đầu tư nội địa. Do các nhà đầu tư nước ngoài có

thể dễ dàng đa dạng hóa mức độ rủi ro của họ trên phạm vi quốc tế. Vì vậy, các giả thuyết sau đây được xây dựng để kiểm tra:

Giả thuyết 2 (H2): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của yếu tố vốn sở hữu của các tập đoàn tài chính quốc tế, có quy mô lớn và uy tín trong các NHTM đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Giả thuyết 3 (H3): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của yếu tố vốn sở hữu của chính phủ nơi NHTM có trụ sở đến MXHTN của các đơn vị này tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Theo lý thuyết về hiệu suất theo quy mô thì các NHTM có quy mô tổng tài sản lớn có thể tạo ra những lợi thế nhất định về khả năng huy động vốn và tiết giảm được các chi phí cố định so với các NHTM có quy mô tổng tài sản nhỏ hơn. Về mặt thực nghiệm, nghiên cứu của Ioannidis và cộng sự (2010), Matousek và Stewart (2009), Bellotti và cộng sự (2011a, 2011b) đều chứng minh rằng quy mô tổng tài sản có tác động tích cực đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, Köhler (2015) lại cho rằng các NHTM có quy mô tổng tài sản lớn tại các nền kinh tế mới nổi thường hoạt động kém ổn định hơn các NHTM có quy mô tổng tài sản nhỏ. Bởi vì, các NHTM này thường có hoạt động kinh doanh đa dạng và các đơn vị này sử dụng lợi thế từ việc đa dạng hóa để bù đắp cho việc duy trì tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản ở mức thấp. Ngoài ra, theo Lassoued và cộng sự (2016) các NHTM có quy mô lớn tại các nền kinh tế mới nổi thường bị chính phủ chi phối trong hoạt động cho vay đối với các dự án phục vụ cho các mục tiêu và chính sách phát triển của quốc gia. Khi này, các NHTM thường không chú trọng đến hiệu quả kinh tế và khả năng hoàn vốn của các dự án vì các đơn vị này “ỷ lại” vào sự hỗ trợ của chính phủ khi có rủi ro xảy ra. Xuất phát từ những kết luận trái chiều về sự tác động của yếu tố quy mô tổng tài sản đến mức độ rủi ro và hiệu quả hoạt động của NHTM nêu trên nên giả thuyết sau đây được xây dựng để kiểm tra:

Giả thuyết 4 (H4): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của quy mô tổng tài sản đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

Tiếp theo, nghiên cứu của Shen và cộng sự (2012) đã chứng minh rằng tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển thì sự tác động của các chỉ tiêu tài chính đến

MXHTN của NHTM được thể hiện rõ ràng. Ngược lại, tại các quốc gia thuộc nhóm các nền kinh tế mới nổi thì sự tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM không rõ ràng. Ngoài ra, nghiên cứu của Poon và Firth (2005) cũng đã chứng minh rằng sự tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM có sự khác biệt giữa các NHTM chủ động yêu cầu được đánh giá MXHTN tại các nền kinh tế phát triển so với các NHTM không chủ động yêu cầu được đánh giá MXHTN tại các nền kinh tế mới nổi. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của Roy (2005) lại chứng minh được rằng tác động của một số chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM là như nhau không phụ thuộc vào việc NHTM này có chủ động yêu cầu được đánh giá MXHTN hay không. Tương tự, Purda (2003) cũng cho rằng không có sự khác biệt đáng kể trong tác động của chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của các doanh nghiệp tại các quốc gia khác nhau. Do vậy, tác giả đưa ra giả thuyết sau đây để kiểm tra:

Giả thuyết 5 (H5): có tồn tại sự khác biệt trong tác động của các chỉ tiêu tài chính đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi.

3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu

Trình tự thực hiện các bước phân tích dữ liệu của luận án nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra được tóm tắt qua sơ đồ sau:

Đánh giá mức độ phù hợp và kiểm tra các giả định trong

mô hình

Xác định các yếu tố có tác động đến MXHTN của

NHTM

Gộp mẫu dữ liệu và bổ sung thêm biến tương tác

Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN

Sơ đồ 3.1: Trình tự thực hiện các bước phân tích của luận án

Phân tích phương sai 1 yếu tố các chỉ tiêu

tài chính

Lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu liên quan.

Bước thứ 1, để 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 trước hết ta phải xác định được cụ thể các yếu tố nào có ảnh hưởng đến MXHTN của

NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi. Để đạt được mục tiêu này tác giả kết hợp phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One – way ANOVA) và phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit trên mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi một cách tách biệt nhau.

Phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One – way ANOVA) giúp xác định các biến giải thích có khả năng phân biệt giữa các NHTM thuộc các MXHTN khác nhau3. Phương pháp này được Boyacioglu và cộng sự (2009) áp dụng trong nghiên cứu nhằm lựa chọn các biến giải thích đưa vào mô hình. Tuy nhiên, phương pháp phân tích phương sai một yếu tố được thực hiện dựa trên một số giả định quan trọng như: phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất, các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hay cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận với phân phối

chuẩn, … Tuy nhiên, các chỉ số tài chính trong dữ liệu nghiên cứu thực tế thường khó đáp ứng những giả định này. Do vậy, tác giả tiến hành thêm kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis để hỗ trợ cho phương pháp phân tích phương sai 1 yếu tố.

Phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit được tác giả sử dụng trong luận án này đã được các nhà nghiên cứu như: Malhotra và MalhotraRoy (2003), Jardin (2010), Ioannidis và cộng sự (2010) sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm của họ. Phương pháp này nhằm lựa chọn các biến giải thích phù hợp cho mô hình Ordered logit, đồng thời cũng đảm bảo cho mô hình xây dựng không phù hợp quá mức với mẫu dữ liệu nghiên cứu (Over-fitting). Theo đó, tác giả thực hiện lựa chọn 5 mẫu dữ liệu con từ mẫu dữ liệu ban đầu. Mỗi mẫu dữ liệu con có số lượng quan sát bằng 80% số lượng quan sát trong mẫu dữ liệu ban đầu. Các mẫu dữ liệu con được lựa chọn từ mẫu dữ liệu ban đầu bằng phương pháp chọn mẫu hệ thống với bước nhảy 5. Theo cách chọn mẫu này, tác giả sẽ xác định một số x ngẫu nhiên trong khoảng từ 1 đến 5. Tiếp theo, tác giả lần lượt chọn các phần tử có thứ tự x, x+5, x+10,… trong tập hợp mẫu ban đầu để hình thành mẫu dữ liệu con. Sau đó, tác giả thực hiện 5 lần ước lượng mô hình riêng biệt trên từng mẫu dữ liệu con khác nhau. Để xác định các biến giải thích có tác động chủ yếu đến biến phụ thuộc trong từng mô hình Ordered logit cụ thể, tác giả áp dụng phương pháp loại trừ dần (backward

3 Nội dung của phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One –way ANOVA) được trình bày chi tiết trong phụ lục 5.

stepwise). Bằng cách này, các biến giải thích trong mô hình sẽ được loại trừ dần dựa trên mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy riêng. Quá trình loại trừ này bắt đầu với biến giải thích có hệ số hồi quy riêng ít có ý nghĩa thống kê nhất. Sau đó, mô hình Ordered logit sẽ được ước lượng lại với các biến giải thích còn lại. Quá trình loại trừ dần được thực hiện tiếp tục cho đến khi tất cả các hệ số hồi quy riêng của các biến giải thích còn lại trong mô hình đều có mức ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% hay 1% hoặc việc loại trừ thêm biến giải thích ra khỏi mô hình làm cho hệ số hồi quy của các biến giải thích còn lại trong mô hình không còn ý nghĩa thống kê nữa.

Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy và tần suất xuất hiện của các biến giải thích trong các mô hình hồi quy được xây dựng trên các mẫu dữ liệu con nêu trên và toàn bộ mẫu dữ liệu là cơ sở để xác định các biến giải thích có tác động đến biến phụ thuộc theo phương pháp lựa chọn biến giải thích cho mô hình Ordered logit. Theo đó, các biến giải thích có tần suất xuất hiện từ 50% trở lên trong các mô hình Ordered logit được xây dựng trên các mẫu dữ liệu con và toàn bộ mẫu dữ liệu được xem là các biến giải thích phù hợp nhất trên mẫu dữ liệu ban đầu.

Các biến giải thích có tác động chủ yếu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển và tại các nền kinh tế mới nổi phải là các biến đồng thời có khả năng phân biệt giữa các NHTM thuộc các MXHTN khác nhau được xác định theo phương pháp phân tích phương sai một yếu tố và các biến giải thích phù hợp nhất trên mẫu dữ liệu ban đầu được xác định từ phương pháp lựa chọn biến giải thích trong mô hình Ordered logit nêu trên.

Bước thứ 2, tác giả sử dụng chỉ tiêu BIC (Bayesian information criteria) nhằm đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Ordered logit được xây dựng trên các biến giải thích được lựa chọn từ bước phân tích trên so với các mô hình Ordered logit được xây dựng trên các tập hợp biến giải thích khác có thể được lựa chọn ngẫu nhiên từ mẫu dữ liệu quan sát. Ngoài ra, tác giả cũng thực hiện kiểm định các giả định trong mô hình Ordered logit như: kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay đổi (heteroskedasticity) và kiểm định việc bỏ sót biến giải thích cần thiết trong mô hình.

Bước thứ 3, để đạt được mục tiêu nghiên cứu thứ 1 và thứ 2, cụ thể là 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, tác giả thực hiện gộp mẫu dữ liệu

các NHTM tại các nền kinh tế phát triển với mẫu dữ liệu các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi lại. Đồng thời, bổ sung thêm biến giả Emer, biến này có giá trị 1 nếu NHTM có trụ sở tại các quốc gia có nền kinh tế mới nổi, 0 cho trường hợp ngược lại. Sau đó, tác giả xây dựng những biến tương tác giữa biến Emer với từng biến giải thích đại diện cho các yếu tố mang tính chất hệ thống như mức độ rủi ro quốc gia, mức độ rủi ro của ngành ngân hàng và các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của từng NHTM như quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính trong mô hình. Cuối cùng, tác giả thực hiện ước lượng lại mô hình Ordered logit với những biến giải thích đã được xác định từ bước 1 trên mẫu dữ liệu bao gồm các NHTM tại các nền kinh tế mới nổi và các NHTM tại các nền kinh tế phát triển, đồng thời bổ sung thêm những biến tương tác nêu trên. Trong trường hợp hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê, điều này chứng tỏ có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích tương ứng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi. Khi này, tác động của từng yếu tố cụ thể đến MXHTN của NHTM được xác định bằng tác động tổng hợp của biến giải thích đại diện cho yếu tố này và biến tương tác giữa biến giải thích nêu trên và biến giả Emer. Phương pháp này đã được Berger và cộng sự (2010), Shen và cộng sự (2012), Mirzaei và cộng sự (2013) sử dụng trong các nghiên cứu của họ. Cụ thể, nếu hệ số hồi quy của biến tương tác giữa 1 biến giải thích và biến Emer có ý nghĩa thống kê và hệ số hồi quy của biến tương tác có cùng dấu với hệ số hồi quy của biến giải thích này thì mức độ tác động của biến giải thích kể trên đến MXHTN của NHTM được tăng cường trong trường hợp các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với trường hợp các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế phát triển. Ngược lại, khi hệ số hồi quy của biến tương tác có dấu trái chiều với hệ số hồi quy của biến giải thích tương ứng thì tác động của biến giải thích này đến MXHTN của NHTM bị giảm sút trong trường hợp các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với trường hợp các NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế phát triển. Trong cả 2 trường hợp trên, tác giả có thể kết luận rằng có tồn tại sự khác biệt trong tác động của từng yếu tố cụ thể đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế phát triển so với các nền kinh tế mới nổi. Ngược lại, tác giả có thể kết luận rằng không tồn tại sự khác biệt trong tác động của từng yếu tố cụ thể đến MXHTN của NHTM tại 2 nhóm quốc gia kể trên. Quá trình phân tích này được tóm tắt qua sơ đồ bên dưới

Sơ đồ 3.2: Xác định sự khác biệt trong tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Gộp mẫu dữ liệu NHTM tại các nền kinh tế phát triển và các nền kinh tế mới nổi

Bổ sung biến giả Emer vào mẫu dữ liệu gộp

Cho biến giả Emer tương tác với từng biến giải thích cần nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gộp

Ước lượng lại mô hình với các biến giải thích đã xác định từ bước 1 và bổ sung thêm biến tương tác cần nghiên cứu

Hệ số hồi quy của biến tương tác không có ý nghĩa thống kê

Hệ số hồi quy của biến tương tác có ý nghĩa thống kê

Không có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển

Có sự khác biệt trong tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển
biến tương tác u có dấu (+) a biến tương tác ứu có dấu (-)

Hệ số hồi quy của cần nghiên cứ

Tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM tăng cường khi NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển.

Hệ số hồi quy củ cần nghiên c

Tác động của biến giải thích cần nghiên cứu đến MXHTN của NHTM giảm sút khi NHTM có trụ sở tại các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển.

Nguồn: Tóm tắt từ các bước phân tích của tác giả

Quá trình đánh giá tác động tổng hợp của biến tương tác và biến giải thích nêu trên được tác giả áp dụng lần lượt và tách biệt cho từng yếu tố tác động đến MXHTN của NHTM như: các yếu tố mang tính chất hệ thống và các yếu tố thể hiện những đặc trưng riêng của NHTM bao gồm quy mô, đặc điểm sở hữu và các chỉ tiêu tài chính