58
Im-Pesaran-Shin unit-root test for NPL
Ha: Some panels are stationary Avg. number of periods = 10.88 |
AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T,N -> Infinity |
Panel means: Included sequentially |
Time trend: Not included |
ADF regressions: No lags included |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Nghiên Cứu Về Các Yếu Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam -
Tổng Tài Sản Và Tỷ Lệ Nợ Xấu Của 25 Nhtm Việt Nam Từ Năm 2007-2017 -
Kiểm Tra Hiện Tượng Phương Sai Sai Số Thay Đổi: -
Kết Luận Và Hàm Ý Chính Sách Hạn Chế Nợ Xấu Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam -
Hạn Chế Của Luận Văn Và Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo -
Kiểm Định Hiện Tượng Phương Sai Thay Đổi Breusch-Pagan / Cook-Weisberg Test For Heteroskedasticity
Xem toàn bộ 133 trang tài liệu này.
Fixed-N exact critical values Statistic p-value 1% 5% 10%
t-tilde-bar -1.7132 Z-t-tilde-bar -2.9317 * |
* Normality of Z-t-tilde-bar requires at least 10 observations per panel with unbalanced data |
Dựa vào Zt-tilde-bar = -2.9317 và pvalue < 5% nên ta bác bỏ H0. Tức là phương pháp S- GMM không giải thích tốt hơn phương pháp D-GMM.
Tiếp theo chúng ta xem xét điều kiện phù hợp của các giả thiết mô hình. Trước tiên, chúng ta xem kết quả ước lượng S-GMM:
59
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng S-GMM
Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM
Group variable: id
Time variable : year Number of instruments = 35 F(9, 24) = 236.56
Prob > F = 0.000
Number of obs = 272
Number of groups = 25
Obs per group: min = 9
avg = 10.88
max = 11
Coef. | St.Err. | t- value | p- value | [95% Conf | Interval ] | Sig | |
NPLt-1 | 0.173 | 0.020 | 8.49 | 0.000 | 0.131 | 0.215 | *** |
LLP | 2.125 | 0.235 | 9.05 | 0.000 | 1.640 | 2.610 | *** |
LEV | -0.009 | 0.004 | -2.23 | 0.036 | -0.017 | -0.001 | ** |
SIZE | -0.721 | 0.189 | -3.83 | 0.001 | -1.110 | -0.332 | *** |
ROAt-1 | 0.218 | 0.103 | 2.11 | 0.045 | 0.005 | 0.431 | ** |
LG | -0.001 | 0.001 | -1.55 | 0.133 | -0.002 | 0.000 | |
INF | 0.021 | 0.006 | 3.55 | 0.002 | 0.009 | 0.033 | *** |
GDP | -0.412 | 0.048 | -8.55 | 0.000 | -0.512 | -0.313 | *** |
USA | 0.142 | 0.024 | 5.80 | 0.000 | 0.091 | 0.192 | *** |
Constant | 6.178 | 1.078 | 5.73 | 0.000 | 3.954 | 8.402 | *** |
Sargan test of overid. restrictions: chi2(25) = 41.98 Prob > chi2 = 0.018 (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(25) = 17.20 Prob > chi2 = 0.874 (Robust, but weakened by many instruments.)
60
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 |
Từ kết quả thu được, quan sát Arellano-Bond test cho kiểm định AR(1) và AR(2) với các giả thiết H0: Không có hiện tượng tự tương quan. Kết quả Pvalue có giá trị lần lượt là
0.232 và 0.596 nên chưa có dấu hiệu tự tương quan bậc nhất và bậc hai. Các kiểm định Sargan và Hansen đều chứng tỏ mô hình phù hợp. Tuy nhiên, số lượng biến công cụ lại nhiều hơn so với số nhóm và kiểm định Sargan test có giá trị pvalue = 0.018 nên S-GMM không được thỏa mãn.
Tiếp theo ta xét kết quả thu được từ ước lượng D-GMM:
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng D-GMM
Group variable: id Time variable : year | Number of obs = 247 Number of groups = 25 |
61
Number of instruments = 23 Obs per group: min = 8
= | 139.66 | avg = | 9.88 | |||||||
Prob > F | = | 0.000 | max = | 10 | ||||||
NPL | Co | ef. | St.Err. | t- value | p- value | [95% Conf | Interval ] | Sig | ||
NPLt-1 | 0.2 | 16 | 0.018 | 11.74 | 0.000 | 0.178 | 0.254 | *** | ||
LLP | 3.3 | 78 | 0.369 | 9.15 | 0.000 | 2.617 | 4.138 | *** | ||
LEV | -0.0 | 13 | 0.007 | -1.89 | 0.071 | -0.027 | 0.001 | * | ||
SIZE | -1.7 | 40 | 0.656 | -2.65 | 0.014 | -3.091 | -0.388 | ** | ||
ROAt-1 | 0.3 | 94 | 0.178 | 2.21 | 0.037 | 0.027 | 0.761 | ** | ||
LG | 0.0 | 02 | 0.001 | 1.42 | 0.167 | -0.001 | 0.004 | |||
INF | 0.0 | 30 | 0.009 | 3.34 | 0.003 | 0.011 | 0.048 | *** | ||
GDP | -0.2 | 25 | 0.100 | -2.25 | 0.033 | -0.430 | -0.019 | ** | ||
USA | 0.2 | 85 | 0.087 | 3.29 | 0.003 | 0.106 | 0.463 | *** | ||
Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = 0.232 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = | -1.19 0.53 | Pr > z = Pr > z = | ||||||||
0.596 | ||||||||||
Sargan test of overid. restrictions: chi2(14) = 22.18 Prob > chi2 = 0.075
(Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(14) = 13.34 Prob > chi2 = 0.500
(Robust, but weakened by many instruments.)
Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: iv(LLP LEV SIZE INF USA)
Hansen test excluding group: chi2(10) = 9.65 Prob > chi2 =
62
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 |
Từ kết quả thu được ta có:
- Số lượng biến công cụ bé hơn số nhóm.
- Các giá trị Pvalue của các kiểm định Sargan và Hansen đều lớn nên các biến công cụ được sử dụng là phù hợp.
- Kiểm định Arellano-Bond cho AR(1) và AR(2) có giá trị Pvalue lớn nên không có hiện tượng tự tương quan.
Từ các kết quả so sánh trên, học viên chọn phương pháp D-GMM với hai lý do cơ bản sau đây:
- Phương pháp D-GMM phù hợp với mô hình thực nghiệm thông qua các kiểm định cơ bản.
- Phương pháp S-GMM thật sự không phù hợp do vi phạm giả thiết mô hình.
- Các ước lượng thu được từ phương pháp S-GMM không thật sự giải thích tốt hơn so với phương pháp D-GMM.
* Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.1.7 Các yếu tố thuộc về ngân hàng
4.1.7.1 Nợ xấu ngân hàng trong quá khứ
Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy yếu tố nợ xấu trong quá khứ với độ trễ là 1 năm hay nói cách khác là nợ xấu của năm liền kề trước đó có mối tương quan cùng chiều với nhau và dừng lại ở mức ý nghĩa 1%. Nhận xét kết quả theo số liệu cụ thể của mô hình như sau: khi Δ tỷ lệ nợ xấu năm trước tăng 1% thì Δ tỷ lệ nợ xấu năm nay sẽ tăng 0.216%. Kết quả như trên tương đồng với nghiên cứu của Somanadevi Thiagarajan &
63
ctg (2011). Nguyên nhân do hoạt động tín dụng của ngân hàng bao gồm các khoản vay trong ngắn hạn, trung và dài hạn. Đối với những món vay có thời hạn dài sẽ ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng thời điểm năm hiện tại mà còn những năm kế tiếp. Điều này là bằng chứng chứng minh cho việc các khoản nợ xấu phát sinh trong quá khứ nếu không được giải quyết triệt để thì sẽ tác động đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng trong thời gian tiếp theo.
4.1.7.2 Các khoản dự phòng rủi ro
Kết quả mô hình cho thấy các khoản dự phòng rủi ro có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu của ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, phân tích cụ thể hơn: khi ngân hàng tăng 1% tỷ lệ dự phòng thì tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng sẽ tăng 3,378%. Kết luận này phù hợp với một số bằng chứng thực nghiệm trước đây trên thế giới như Hasan và Wall (2003), Ahmad và Ariff (2007), Chaibi và Ftiti (2015). Theo đó, các ngân hàng sẽ trích lập một tỷ lệ dự phòng rủi ro cao nếu các khoản cấp tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro, gây tổn thất về tài sản cho ngân hàng.
4.1.7.3 Đòn bẩy tài chính
Mô hình nghiên cứu đã cho kết quả chứng minh rằng tỷ lệ đòn bẩy tài chính có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu và dừng lại ở mức ý nghĩa 10%. Số liệu cụ thể của mô hình nghiên cứu được hiểu như sau: Khi tỷ lệ đòn bẩy tài chính tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu giảm 0.013%. Kết quả như trên trùng khớp với dự đoán ban đầu của học viên, ngược chiều với nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015).
4.1.7.4 Quy mô ngân hàng
Kết quả mô hình đã chứng minh rằng quy mô tổng tài sản của ngân hàng có mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu và dừng lại ở mức ý nghĩa 1%. Cụ thể là quy mô ngân hàng càng lớn thì nợ xấu của ngân hàng càng giảm.
64
Kết quả này trùng khớp với kết quả nghiên cứu Zribi và Boujelbène (2011). Kết quả này là phù hợp đối với các NHTM ở Việt Nam, nguyên nhân là do các ngân hàng lớn thường ưu tiên tập trung vào những đối tượng khách hàng lớn ví dụ như là các công ty, doanh nghiệp sở hữu nhà nước hoặc các tập đoàn kinh tế lớn, đa ngành nghề. Những khách hàng lớn này thường được mặc định hiểu đó là những khách hàng có tài sản đảm bảo có giá trị lớn, có rủi ro ít hơn các khách hàng tư nhân, nhỏ, lẻ… Một thực tế tồn tại khá phổ biến hiện nay là các ngân hàng có quy mô lớn cũng tích lũy nhiều kinh nghiệm, có nền tảng tài chính vững vàng, chuyên môn tốt sẽ giúp giảm thiểu rủi ro nợ xấu cho ngân hàng.
4.1.7.5 Khả năng sinh lời trong quá khứ
Nhận xét dựa trên kết quả mô hình nghiên cứu như sau: khi ngân hàng tỷ suất sinh lời trên tài sản năm trước của ngân hàng tăng 1% sẽ ảnh hưởng làm gia tăng 0.394% tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng. Bên cạnh đó, khả năng sinh lời của ngân hàng với độ trễ 1 năm có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu và dừng ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2014). Để giải thích cho kết quả trên chúng ta có thể lập luận như sau: hiệu quả hoạt động của một ngân hàng được đánh giá cao trong tình huống ngân hàng này có tỷ suất sinh lời trên tài sản cao, khi đó các ngân hàng sẽ có nguồn tài chính vững vàng hơn, ít động cơ tham gia vào các khoản cấp tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro từ đó góp phần làm cho tỷ lệ nợ xấu trong tương lai giảm dần.
4.1.7.6 Tốc độ tăng trưởng tín dụng
Kết quả mô hình nghiên cứu cụ thể như sau: nhận thấy nếu tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu sẽ tăng 0.002%, tốc độ tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu. Tuy nhiên, theo kết quả nghiên cứu này thì yếu tố tốc độ tăng trưởng tín dụng không có ý nghĩa thống kê. Học viên chưa tìm thấy mối quan hệ giữa yếu tố tốc độ tăng trưởng tín dụng và nợ xấu của các NHTM Việt Nam.
65
4.1.8 Các yếu tố kinh tế vĩ mô
4.1.8.1 Tỷ lệ lạm phát
Cụ thể kết quả mô hình nghiên cứu như sau: khi tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 0.03%, tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu và dừng ở mức ý nghĩa 1%. Điều này được giải thích như sau: khi tỷ lệ lạm phát tăng cao, giá cả các hàng hóa, dịch vụ tăng vì thế khách hàng vay vốn sẽ gặp khó khăn trong việc trả nợ vay cho ngân hàng, dó đó làm gia tăng các khoản nợ xấu của ngân hàng.
4.1.8.2 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Cụ thể kết quả mô hình nghiên cứu định lượng: khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu ngân hàng giảm 0.225%, tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu và dừng ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2014), Phạm Dương Phương Thảo, Nguyễn Linh Đan (2018). Lý giải cho kết quả này có thể lập luận như sau khi tham gia hoạt động sản xuất kinh doanh trong giai đoạn kinh tế kém phát triển thì khách hàng vay vốn sẽ gặp nhiều khó khăn, các nguồn tiêu thụ sản phẩm bị hạn chế do vậy không đảm bảo nguồn doanh thu, lợi nhuận để thanh toán nợ vay cho ngân hàng, dẫn đến nợ xấu. Ngược lại khi khách hàng kinh doanh trong môi trường sản xuất kinh doanh thuận lợi, khách hàng dễ dàng đạt được lợi nhuận như mong muốn để thực hiện cam kết trả nợ vay cho ngân hàng, ngân hàng sẽ không gặp phải những khoản nợ xấu phát sinh.
4.1.8.3 Tỷ giá hối đoái
Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối đoái và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ cùng chiều với nhau ở mức ý nghĩa 1%, khi tỷ giá hối đoái tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu tăng 0.285%. Điều này được lý giải là do nền kinh tế nước ta còn phụ thuộc khá nhiều vào thị trường thế giới, trong đó đặc biệt là kinh tế Mỹ, tỷ giá hối đoái ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến nguồn nguyên liệu đầu vào cũng như điều kiện sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp. Khi tỷ giá hối đoái tăng thì dẫn đến chi phí sản xuất của