1.06 | 0.941886 | |
Mean VIF | 2.69 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tỷ Lệ Tăng Trưởng Tín Dụng Của Các Nhtm Và Tăng Trưởng Gdp Của Việt Nam -
Tỷ Lệ Ldr Và Tỷ Lệ Tài Sản Thanh Khoản/tổng Tài Sản (%) -
Kết Quả Kiểm Định Giả Thuyết Của Ols -
Giải Pháp Từ Kết Quả Nghiên Cứu Mô Hình Về Phía Ngân Hàng Thương Mại : -
Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam - 10 -
Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam - 11
Xem toàn bộ 96 trang tài liệu này.
Nguồn: Tác giả tính toán từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
Tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra lại hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Bảng 4.5 cho thấy, kết quả hệ số VIF có giá trị thấp, dao động từ 1.06 đến 5.95, giá trị trung bình của hệ số VIF chỉ là 2.69. Không có giá trị VIF nào lớn hơn 10 nên có thể kết luận giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
* Phương sai thay đổi
Sử dụng kiếm định Wald để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi, với giả thiết:
H0: phương sai phần dư thuần nhất. H1: phương sai phần dư thay đổi.
Kết quả kiểm định có p-value <0.05. Kết luận phần dư của mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (23) = 913.88
Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Tác giả tính toán từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
4.4.3. PHÂN TÍCH LỰA CHỌN MÔ HÌNH
Đầu tiên, tác giả sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng Pooled OLS để ước lượng các phương trình hồi quy và kiểm định một số giả thuyết về đa cộng tuyến và
phương sai thay đổi. Sau đó, tác giả tiến hành ước lượng bằng mô hình hiệu ứng cố định FEM và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Vì phần dư của mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi (thông qua kiểm định Wald), nên tác giả ưu tiên sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trên dữ liệu bảng. Như vậy kết quả phân tích cuối cùng sẽ đảm bảo tính vững và hiệu quả khi dựa trên kết quả từ mô hình hồi quy FGLS.
BẢNG 4. 6: BẢNG TỔNG HỢP CÁC KẾT QUẢ HỒI QUY
Pooled | FEM | REM | FGLS | |
LGR | LGR | LGR | LGR | |
DEPTA | 0.159 | 0.158 | 0.159 | 0.0127 |
[0.55] | [0.57] | [0.57] | [0.55] | |
NPL | -2.317 | -1.839 | -2.382* | -0.920*** |
[-1.63] | [-1.17] | [-1.67] | [-33372.51] | |
CAP | -0.191 | -0.304 | -0.158 | -1.351*** |
[-0.32] | [-0.42] | [-0.26] | [-58.09] | |
LIQ | 0.395 | 0.398 | 0.379 | 0.245*** |
[1.54] | [1.16] | [1.40] | [56366.55] | |
SIZE | -0.0447* | -0.147** | -0.0505* | 0.000164*** |
[-1.71] | [-2.44] | [-1.72] | [84.87] | |
INR | 0.0732*** | 0.0609*** | 0.0717*** | 0.0181*** |
[3.34] | [2.82] | [3.38] | [57381.50] | |
GGDP | -0.029 | -0.00734 | -0.0286 | 0.0275*** |
[-0.63] | [-0.16] | [-0.65] | [42336.32] | |
INF | -0.0297*** | -0.0303*** | -0.0295*** | -0.00479*** |
[-4.12] | [-4.41] | [-4.24] | [-73391.12] | |
_cons | 0.637 | 2.484** | 0.75 | 0 |
[0.93] | [2.11] | [1.05] | . | |
Kiểm định Chow (p-value) | 0.0093 | |||
Kiểm định Hausman (p-value) | 0.8968 | |||
Kiểm định Breusch-Pagan (p-value) | 0.0261 | |||
N | 179 | 179 | 179 | 179 |
R-sq | 0.134 | 0.173 | ||
t statistics in brackets | ||||
* p<0.1, ** p<0.05
*** p<0.01
Nguồn: Tác giả tính toán từ báo cáo tài chính của các NHTM trên STATA 12
4.4.4. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NG NGHIÊN CỨU
Biến nội tại ngân hàng:
Tỷ lệ huy động (DEPTA): kết quả hồi quy cho thấy biến DEPTA có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng tín dụng, tuy nhiên chưa tìm được ý nghĩa thống kê trong mỗi quan hệ này. Về mặt dấu tác động là đúng như kỳ vọng của tác giả, tuy nhiên vì chưa tìm được ý nghĩa thống kê nên chưa thể kết luận về sự ảnh hưởng của tỷ lệ huy động đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam trong khoảng thời gian nghiên cứu. Kết quả này khác với các nghiên cứu của Sharma và Gounder (2012) và Olokoyo (2011), trong đó chỉ ra rằng các khoản tiền gửi có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng và có ý nghĩa thống kê.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL): tìm thấy mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và tăng trưởng tín dụng. Kết quả tìm được phù hợp với những mong đợi của tác giả và kết quả nghiên cứu của Guo và Stepanyan (2011). Thông qua kết quả, có thể thấy rằng sự gia tăng trong tỷ lệ nợ xấu dẫn đến một sự suy giảm trong sức mạnh của ngành ngân hàng, khối lượng tín dụng được cấp và làm suy giảm tăng trưởng tín dụng.
Tỷ lệ vốn (CAP): kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tăng trưởng tín dụng của ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Như vậy kết quả nghiên cứu cho thấy rằng: khi các ngân hàng có được tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản cao thì họ sẽ quản lý tài sản một cách hiệu quả và do đó sẽ làm giảm các tổn thất do việc cấp tín dụng; điều này sẽ làm giảm bớt khối lượng tín dụng và tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng. Kết quả nghiên cứu đúng như kỳ vọng ban đầu của tác giả và của (Olokoyo, 2011).
Tỷ lệ thanh khoản (LIQ): kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ thanh khoản và tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Kết quả này ngược với kỳ vọng ban đầu của tác giả tỷ lệ thanh khoản cao sẽ làm giảm tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng. Lý giải cho vấn đề trên có thể là trong giai đoạn nghiên cứu, việc có được tỷ lệ thanh khoản cao sẽ khiến các ngân hàng đặt mục trong việc gia tăng khối lượng tín dụng và từ đó làm tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng.
Quy mô ngân hàng (SIZE): tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với những gì tác giả mong đợi và phù hợp với nghiên cứu của Chernykh và Theodossiou (2011). Như vậy các ngân hàng lớn sẽ có nhiều cơ hội để đa dạng hơn và với nguồn vốn lớn và khả năng tiếp cận nhiều đến các khách hàng, từ đó dư nợ tín dụng và tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng sẽ cao hơn cao.
Biến vĩ mô:
Lãi suất danh nghĩa (INR): kết quả tìm được mối quan hệ cùng chiều với mức ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả nghiên cứu tìm được không đúng như kỳ vọng của tác giả khi cho rằng lãi suất cao hơn sẽ làm giảm tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.
Tăng trưởng GDP (GDP): tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng với mức ý nghĩa 1%. Kết quả tìm thấy hoàn toàn phù hợp với mong đợi ban đầu của tác giả và một số các nghiên cứu khác như của Imran và Nishatm (2013), khi cho rằng sự tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng. Như vậy tốc độ tăng trưởng cao phản ánh tốc độ cao trong hoạt động của nền kinh tế trong nước và đi kèm với nó là sự gia tăng trong nhu cầu về kinh phí vốn vay.
Tỷ lệ lạm phát (INFL):kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng dư nợ với mức ý nghĩa thống kê được tìm thấy ở 1%. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả và nghiên cứu của Sharma
và Gounder (2012) khi cho ra rằng tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến tốc độ tăng trưởng tín dụng. Bởi vì sự tăng trưởng trong khối lượng tín dụng có thể là do tỷ lệ lạm phát cao chứ không phải vì sự gia tăng giá trị thực tế của các khoản vay. Hoặc tỷ lệ lạm phát cao thường dẫn đến sự gia tăng các mức lãi suất danh nghĩa đòi hỏi trên các khoản cho vay, từ đó gây sự suy giảm trong nhu cầu vay vốn.
BẢNG 4. 7: TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kỳ vọng dấu | Kết quả tìm được | Mức ý nghĩa | |
DEPTA | + | + | |
NPL | - | - | 1% |
CAP | +/- | - | 1% |
LIQ | - | + | 1% |
SIZE | + | + | 1% |
INR | - | + | 1% |
GGDP | + | + | 1% |
INF | - | - | 1% |
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Kết luận chương 4
Trong chương 4, đề tài đã tiến hành lựa chọn mô hình phù hợp, tìm hiểu và phân tích những yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của 23 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2015. Tác giả đã lần lượt phân tích các kết quả của mô hình hồi quy, thông qua dấu của các hệ số hồi quy, tác giả đã có những kết luận về sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc từ đó đưa ra những khuyến nghị và giải pháp trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
5.1. KẾT LUẬN
Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy trên dữ liệu bảng nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Sử dụng biến phụ thuộc đại diện cho tăng trưởng tín dụng, các biến độc lập được sử dụng bao gồm các yếu tố nội tại ngân hàng và yếu tố vĩ mô. Dữ liệu ngân hàng được thu thập từ BCTC của 23 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2015 và dữ liệu vĩ mô được thu thập từ ADB Indicator và Tổng Cục Thống kê. Các kết quả có được như sau:
Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Khi các NHTM có tỷ lệ nợ xấu cao, vấn đề tăng trưởng tín dụng cần phải xem xét vì nếu không quản lý tốt các khoản tín dụng thì sẽ gây ra thiệt hại cho ngân hàng.
Tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ vốn và tăng trưởng tín dụng. Các NHTM có được tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao sẽ quản lý tốt được các khoản tín dụng, từ đó giảm bớt việc tăng trưởng tín dụng. Như vậy, việc tăng vốn có thể giảm rủi ro tín dụng cho ngân hàng vì ngân hàng có khoản đệm vốn tốt và khối lượng tín dụng giảm.
Tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ thanh khoản và tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng. Điều này cho thấy rằng khi các NHTM có tỷ lệ tài sản thanh khoản cao sẽ đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng vì mục tiêu lợi nhuận. Như vậy khi tăng trưởng tín dụng, các NHTM cần chú ý đến vấn đề quản lý nhằm tránh tổn thất cho ngân hàng.
Tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và tăng trưởng tín dụng. Kết quả này cho thấy các ngân hàng có quy mô lớn sẽ mở rộng tăng trưởng tín dụng vì họ có nhiều cơ hội hơn và nguồn khách hàng đa dạng. Khối lượng tín