4.4.2.Ước lượng phương trình hồi qui với Fixed Effects Model
Number of obs | = | 42 | ||||||
Group variable: year | Number of groups | = | 12 | |||||
R-sq: within | = | 0.4300 | Obs | per | group: | min | = | 2 |
between | = | 0.0919 | avg | = | 3.5 | |||
overall | = | 0.1599 | max | = | 4 | |||
F(6,24) | = | 3.02 | ||||||
corr(u_i, Xb) | = | -0.8269 | Prob > F | = | 0.0242 | |||
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Rủi Ro Thanh Khoản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam -
Quy Mô Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam Tại Thời Điểm 31/12/2014 -
Thống Kê Mô Tả Các Biến Bảng 4.2. Thống Kê Mô Tả Các Biến -
Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại nhà nước Việt Nam - 10
Xem toàn bộ 80 trang tài liệu này.
Coef. | Std. Err. | t P>|t| | [95% Conf. | Interval] | |||
size | -.1749052 | .1168109 | -1.50 0.147 | -.4159912 | .0661807 | ||
cap | -.0148655 | .0230349 | -0.65 0.525 | -.0624072 | .0326762 | ||
roe | -.0010731 | .0017644 | -0.61 0.549 | -.0047146 | .0025684 | ||
ldr | .0033987 | .0022909 | 1.48 0.151 | -.0013296 | .008127 | ||
llr | .0119116 | .015091 | 0.79 0.438 | -.0192348 | .0430579 | ||
npl | .0022393 | .0061354 | 0.36 0.718 | -.0104236 | .0149022 | ||
gdp | 0 | (omitted) | |||||
inf | 0 | (omitted) | |||||
_cons | 1.839269 | 1.562424 | 1.18 0.251 | -1.385415 | 5.063954 | ||
sigma_u | .12543384 | ||||||
sigma_e | .10987151 | ||||||
rho | .56584873 | (fraction | of | variance due | to | u_i) |
F test that all u_i=0: F(11, 24) = 0.42 Prob > F = 0.9331
Mô hình Fixed Effects cho kết quả ước lượng có p value = 0.0242 nên có thể chấp nhận ước lượng ở mức ý nghĩa 5%. Ước lượng theo mô hình FEM cho thấy các biến độc lập không có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc.
4.4.3.Ước lượng phương trình hồi qui với Random Effects Model
Number of obs | = | 42 | ||||||
Group variable: year | Number of groups | = | 12 | |||||
R-sq: within | = | 0.3895 | Obs | per | group: | min | = | 2 |
between | = | 0.0627 | avg | = | 3.5 | |||
overall | = | 0.3595 | max | = | 4 | |||
Wald chi2(8) | = | 18.52 | ||||||
corr(u_i, X) | = | 0 (assumed) | Prob > chi2 | = | 0.0177 | |||
Coef. | Std. Err. | z P>|z| | [95% Conf. | Interval] | |||
size | -.0280709 | .0451397 | -0.62 0.534 | -.1165431 | .0604014 | ||
cap | .0035564 | .0144851 | 0.25 0.806 | -.0248338 | .0319466 | ||
roe | -.0010348 | .0013717 | -0.75 0.451 | -.0037232 | .0016536 | ||
ldr | .0042892 | .0018118 | 2.37 0.018 | .0007382 | .0078402 | ||
llr | .0197605 | .0122965 | 1.61 0.108 | -.0043402 | .0438612 | ||
npl | -.0008214 | .0047981 | -0.17 0.864 | -.0102255 | .0085828 | ||
gdp | .0171352 | .031643 | 0.54 0.588 | -.0448839 | .0791542 | ||
inf | -.0004469 | .0028495 | -0.16 0.875 | -.0060317 | .005138 | ||
_cons | -.2722932 | .6433848 | -0.42 0.672 | -1.533304 | .9887179 | ||
sigma_u | 0 | ||||||
sigma_e | .10987151 | ||||||
rho | 0 | (fraction | of | variance due | to | u_i) |
4.4.4.Lựa chọn mô hình ước lượng phù hợp
4.4.4.1. Kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier
Để lựa chọn giữa Pooled và Random Effect, ta sử dụng kiểm định Breusch – Pagan:
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
fgap[year,t] = Xb + u[year] + e[year,t]
Estimated results:
Var sd = sqrt(Var)
fgap .0130195 .1141029
e .0120717 .1098715
u 0 0
Test: Var(u) = 0
chibar2(01) = 0.00
Prob > chibar2 = 1.0000
Kiểm định Breusch – Pagan với H0 là giả thuyết sai số của ước lượng Pooled OLS không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng quan sát, tức là phương sai giữa các đối tượng và các thời điểm là không đổi. Kết quả kiểm định Breusch – Pagan cho kết quả hệ số ý nghĩa Prob> chibar2 = 1.0000 do đó, ta dễ dàng chấp nhận H0, mô hình Random Effects không thể ước lượng phương trình hồi qui tốt hơn phương pháp hồi qui thô Pooled OLS.
4.4.4.2. So sánh 3 mô hình ước lượng
So sánh kết quả của ba mô hình đo lường, ta có bảng kết quả sau với mô hình (1) là Pooled OLS, mô hình (2) là Random Effects Model và mô hình (3) làFixed Effects Model:
(2) | (3) | |
fgap | fgap | fgap |
size -0.0281 | -0.0281 | -0.175 |
(-0.62) | (-0.62) | (-1.50) |
cap 0.00356 | 0.00356 | -0.0149 |
(0.25) | (0.25) | (-0.65) |
roe -0.00103 | -0.00103 | -0.00107 |
(-0.75) | (-0.75) | (-0.61) |
ldr 0.00429** | 0.00429** | 0.00340 |
(2.37) | (2.37) | (1.48) |
llr 0.0198 | 0.0198 | 0.0119 |
(1.61) | (1.61) | (0.79) |
npl -0.000821 | -0.000821 | 0.00224 |
(-0.17) | (-0.17) | (0.36) |
gdp 0.0171 | 0.0171 | 0 |
(0.54) | (0.54) | (.) |
inf -0.000447 | -0.000447 | 0 |
(-0.16) | (-0.16) | (.) |
_cons -0.272 | -0.272 | 1.839 |
(-0.42) | (-0.42) | (1.18) |
N 42 | 42 | 42 |
t statistics in parentheses F * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01 |
Ta có thể thấy kết quả giữa Pooled OLS và Fixed Effects Model không có sự khác biệt. Trong khi đó, Random Effects cũng không được cho là ước lượng tốt hơn mô hình hồi qui. Do đó, kết quả của phương pháp hồi qui thô Pooled OLS được sử dụng làm kết quả của bài nghiên cứu.
4.4.4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
Kiểm định đa cộng tuyến bằng tìm mối liên hệ giữa các biến độc lập:
size | cap | roe | ldr | llr | npl | gdp | inf | |
size | 1.0000 | |||||||
cap | 0.3320 | 1.0000 | ||||||
roe | 0.0839 | -0.1215 | 1.0000 | |||||
ldr | 0.3445 | -0.4641 | -0.0428 | 1.0000 | ||||
llr | -0.0720 | -0.5091 | -0.0415 | 0.2092 | 1.0000 | |||
npl | -0.1817 | -0.5814 | 0.1861 | 0.2023 | 0.6427 | 1.0000 | ||
gdp | -0.7392 | -0.3599 | 0.0912 | -0.1922 | 0.0831 | 0.3324 | 1.0000 | |
inf | 0.1341 | -0.0681 | 0.1302 | 0.0925 | 0.1230 | -0.0147 | -0.1301 | 1.0000 |
Các hệ số tương quan giữa các biến có giá trị tuyệt đốikhông cao hơn 0.9, cho thấy hiện tượng đa công tuyến không quá nghiêm trọng giữa các biến độc lập trong mô hình.Tuy vậy, vẫn có các biến có hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối tương đối cao như giữa SIZE và GDP (-0.7392), LLR và NPL (0.6427) cho thấy vẫn có hiện tượng đa công tuyến trong mô hình, dù cho mối quan hệ này không có ảnh hưởng trầm trọng đến kết quả của mô hình.
4.4.4.4. Kiểm định phương sai thay đổi
- Bằng Breusch – Pagan test
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: fitted values of fgap
= | 0.03 | |
Prob > chi2 | = | 0.8666 |
Giả thuyết của kiểm định Breusch – Pagan là phương sai thuần nhất. Kết quả của kiểm định Prob >chi2 = 0.8666, ta có thể chấp nhận H0 là mô hình có phương sai thuần nhất
Kết quả cho thấy ta có thể chấp nhận giả thuyết H0 là phương sai đồng nhất khi Prob >chi2 = 0.4274.
Kết quả ước lượng mô hình hồi qui cho thấy chỉ có biến LDR – tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn là có ý nghĩa thống kê trong tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Với mức ý nghĩa 5%, việc tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn tăng 1 đơn vị khiến gia tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng thêm 0,00429. Kết quả này thể hiện đúng với kỳ vọng vào việc gia tăng cùng chiều của biến phụ thuộc đối với biến độc lập.
Ngoài ra, các biến độc lập khác: quy mô SIZE, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng cho vay LLR và tăng trưởng kinh tế GDP có kết quả phù hợp với kỳ vọng. Trái lại, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản CAP, tỷ lệ tổng nợ xấu trên tổng cho vay NPL và lạm phát INF lại trái với kỳ vọng của tác giả.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Các bài nghiên cứu về rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã chứng tỏ các tác động của một số yếu tố đến rủi ro thanh khoản tại Việt Nam như tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn, tỷ lệ nợ xấu trên tổng cho vay, tổng cho vay trên tổng huy động, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn sở hữu, dự trữ thanh khoản, vay liên ngân hàng, tăng trưởng kinh tế và lạm phát có độ trễ một năm,…
Tuy nhiên với nhóm các ngân hàng thương mại nhà nước, cùng với việc đo lường rủi ro thanh khoản bằng khe hở tài trợ, bài nghiên cứu này chỉ tìm được một biến độc lập thực sự tác động đến rủi ro thanh khoản. Đó là tỷ lệ cấp tín dụng trên tổng nguồn vốn ngắn hạn – LDR là có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc FGAP ở mức ý nghĩa 5%. Các biến độc lập còn lại chỉ ảnh hưởng có mức độ đến biến phụ thuộc, không đủ mức ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc trong mô hình.
CHƯƠNG 5 HÀM Ý CHÍNH SÁCH VÀ ĐỀ XUẤT
Rủi ro thanh khoản là loại rủi ro thường trực của các ngân hàng thương mại, xuất hiện khi các tổ chức này không thể đáp ứng nhu cầu vốn, do họ không thể dự tính được nhu cầu vốn phát sinh, hoặc khó khăn trong việc hóa lỏng tài sản tài chính; gây ảnh hưởng đến tình hình kinh doanh và tài chính.
Các nguyên nhân chủ chốt dẫn đến gia tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng nằm ở việc ngân hàng không thể cân đối được cơ cấu kỳ hạn của tài sản nợ và tài sản có, cũng như có sự chệch trong tổng lượng tài sản nợ và tài sản có sở hữu, khiến cho việc cung ứng vốn giữa hai bên bảng cân đối kế toán không được đáp ứng đầy đủ.
Nghiên cứu này cho thấy tỷ lệ cấp tín dụng trên tổng nguồn vốn ngắn hạn tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản như kỳ vọng – tức khi tỷ lệ cấp tín dụng trên tổng nguồn vốn ngắn hạn tăng thì rủi ro thanh khoản của ngân hàng cũng tăng lên. Nguyên nhân là khi ngân hàng cấp tín dụng vượt quá một hạn mức so với tổng nguồn vốn ngắn hạn, ngân hàng khó có khả năng xoay vòng nguồn vốn để chi trả cho các nghĩa vụ đến hạn, làm gia tăng chênh lệch giữa tổng cho vay và tổng huy động – tức làm gia tăng khe hở tài trợ, ảnh hưởng đến thanh khoản của ngân hàng.
Điều này có thể cho thấy ngân hàng thương mại nhà nước phụ thuộc việc xoay vòng vốn ngắn hạn để cấp tín dụng, bởi thực trạng huy động chủ yếu của các ngân hàng này là huy động ngắn hạn. Các biến còn lại trong bài là quy mô, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (đại diện cho khả năng sinh lợi), tỷ lệ dự phòng rủi ro trên tổng cho vay, tỷ lệ nợ xấu – đại diện cho các yếu tố thuộc về đặc trưng hoạt động của mỗi ngân hàng; và thu nhập quốc nội cùng với tỷ lệ thay đổi lạm phát – đại diện cho nền kinh tế vĩ mô: đều không ảnh hưởng có ý nghĩa đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Bản thân nhóm ngân hàng này đã luôn chuẩn bị những quy trình kiểm soát rủi ro và ngày càng nâng cấp quy trình theo những tiêu chuẩn mới theo Ủy ban Basel.
Từ kết quả của nghiên cứu, tác giả có một số đề xuất cho việc quản trị rủi ro ở các ngân hàng ngân hàng thương mại nhà nước Việt Nam:
- Bất cân xứng trong cơ cấu kỳ hạn tài sản nợ và tài sản có: Ngân hàng cần cơ chế quản lý thanh khoản nhằm tối thiểu hóa sự bất cân xứng trong cơ cấu kỳ hạn tài sản nợ và tài sản có, cân đối nguồn cung thanh khoản và nhu cầu rút vốn. Sự chênh lệch càng lớn về kỳ hạn tạo nên khe hở tài trợ lớn, gia tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
- Cơ chế phải có công cụ đo lường, phân tích và dự báo hợp lý về dự trữ thanh khoản để đảm bảo nguồn cung thanh khoản khi nhu cầu thanh khoản tăng cao cũng như tận dụng nguồn tiền mặt, không làm ứ đọng nguồn vốn quá nhiều trong ngân quỹ gây ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi. Điều kiện dự trữ thanh khoản nên được đảm bảo bằng các khoản cấp tín dụng ngắn hạn có chất lượng và các loại giấy tờ có giá có tính thanh khoản cao, dễ dàng chuyển đổi thành tiền. Đồng thời các loại tiền tệ đươc giao dịch đều được đảm bảo tính thanh khoản.
- Các ngân hàng cần nâng cao vốn chủ sở hữu của mình tạo nên đệm thanh khoản tốt nhằm dễ dàng ứng phó với các hiện tượng rút tiền hàng loạt, nâng cao tiềm lực tài chính nhằm tạo vị thế nhất định trên thị trường tiền tệ, dễ dàng huy động vốn và bán tài sản khi cần thiết.
- Ngân hàng tùy theo phân khúc khách hàng của mình mà tìm hiểu khả năng rút vốn, chu kỳ kinh doanh và mức độ hiệu quả trong hoạt động của nhóm khách hàng này. Mục đích là gia tăng khả năng thu hồi nợ vay và đảm bảo đáp ứng nhu cầu rút vốn.
- Đối với hiệu quả hoạt động tín dụng, ngân hàng cần kiểm soát bằng các chuẩn mực cụ thể, tránh việc cấp tín dụng dễ dãi với quy trình thẩm định lỏng lẻo, giám sát trước và sau giải ngân. Trong cuộc khủng hoảng tín dụng dưới chuẩn 2007 , việc mất khả năng thu hồi các khoản nợ đã tác động đến rủi ro thanh khoản và việc quản lý rủi ro thanh khoản của các hệ thống ngân hảng.
- Cần nâng cao sự phối hợp, hỗ trợ thanh khoản giữa các ngân hàng trong cùng hệ thống, do sự chênh lệch lượng thanh khoản ròng giữa các ngân hàng tại cùng một thời điểm là khác nhau, cần phải có sự điều chỉnh bù đắp giữa các ngân hàng, các chi nhánh.