Kết Quả Các Mô Hình Thay Đổi Tác Động Theo Các Ngưỡng Quy Mô.

GDPG

0,7558

0,552

0,3618

0,359

1,1030***

0,353

0,8909***

0,302

Small

INF

0,2722**

0,116

0,2439***

0,080

0,4579***

0,063

0,3968***

0,046

Small

_cons

-0,0622

0,174

-0,0390

0,133

-0,5377***

0,145

-0,4698***

0,088

Big

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 248 trang tài liệu này.

Wald Test (P-value)

0,0000 0,0000

Rsquare (Overall) 0,85 0,76

Số quan sát 118 152

Số đơn vị chéo 18 24

Breusch-Pagan LM Test

(P-value)

0,0000 0,0000

Hausman Test (P-value)

0,7768 0,1296

Wooldridge Test (P-value)

0,0038 0,0019

Breusch-Pagan/Cook-

Weisberg Test (P-value)

0,1013 0,2203

Modified Wald Test (P- value)

0,0000 0,0000

Nguồn: Kết quả thực hiện từ Stata 15.1;

*, ** và *** lần lượt là các ký hiệu tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.

Rủi ro thanh khoản (LDR) tác động âm đến ROE đối với cả hai nhóm NHTM. Trường hợp này cho thấy sự khác biệt về ý nghĩa thống kê của ước lượng so với kết quả phân tích theo ROA. Cụ thể, hệ số ước lượng LDR đối với nhóm NHTM quy mô nhỏ không có ý nghĩa thống kê và độ lớn nhỏ hơn nhiều so với tác động tiêu cực đến nhóm NHTM quy mô lớn (ý nghĩa thống kê tại mức 1%), trong khi sự khác biệt độ lớn tác động là nhỏ trong trường hợp ROA. Điều này càng cho thấy rõ ràng hơn việc sử dụng các nguồn vốn khác tiền gửi để tài trợ cho hoạt động tín dụng tác động âm đến hiệu quả tài chính của nhóm NHTM quy mô lớn, vì tác động tiêu cực của việc gia tăng chi phí vốn lớn hơn tác động tích cực của việc giảm rủi ro thanh khoản từ phía nguồn vốn.

Tỷ lệ chi phí hoạt động vẫn cho thấy đây là nhân tố tác động âm mạnh nhất đến hiệu quả tài chính của nhóm NHTM quy mô lớn, đồng thời tác động âm này với nhóm NHTM quy mô lớn mạnh hơn nhiều lần (8,22 lần trường hợp ROE) so với nhóm NHTM quy mô nhỏ, tương tự trường hợp ROA (10,8 lần), cho thấy vấn đề quản lý chi phí hoạt động đóng vai trò quan trọng đối với nhóm NHTM quy mô lớn nếu muốn tăng trưởng lợi nhuận. Ngược lại, trong cả hai trường hợp, tác động của chi phí hoạt động đến ROA và ROE của nhóm NHTM quy mô nhỏ đều không có ý nghĩa thống kê, cho thấy mức độ ảnh hưởng không nghiêm trọng. Kết quả này tương đồng Naseri và cộng sự (2019), cho thấy khi mô NHTM vượt quá ngưỡng 5 tỷ USD, cũng tương đương khoảng 100 nghìn tỷ VNĐ, hiệu quả tài chính bắt đầu giảm xuống, đồng thời tỷ lệ chi phí hoạt động bắt đầu tăng lên (hiệu quả về chi phí giảm xuống), cả hai xu hướng đều xảy ra rõ ràng.

Kết quả ước lượng và so sánh tác động của các biến kinh tế vĩ mô vẫn nhất quán với các kết quả thu được từ mô hình với ROA là biến phụ thuộc, cho thấy ước lượng của các biến kinh tế vĩ mô là vững. Đối với nhóm NHTM quy mô lớn, các ước lượng đều dương, tuy nhiên chỉ có tỷ lệ lạm phát có ý nghĩa thống kê tại mức 5%, trong khi tất cả các ước lượng đối với nhóm NHTM quy mô nhỏ đều dương, có ý nghĩa thống kê tại mức 1% và độ lớn đều lớn hơn so với nhóm NHTM quy mô lớn, hoàn toàn tương tự trường hợp ROA. Kết quả này hàm ý trong bối cảnh nền kinh tế tăng trưởng tốt, là điều kiện thuận lợi hơn đối với nhóm NHTM quy mô nhỏ so với nhóm NHTM quy mô lớn trong việc tăng trưởng lợi nhuận. Bên cạnh đó, trong bối cảnh này, khi rủi ro hệ thống giảm, tác động của yếu tố “Too big to fail” là hạn chế, chênh lệch mức độ tín nhiệm và do đó chênh lệch chi phí vốn giữa hai nhóm cũng được giảm thiểu. Davies và Tracey (2014) khi sử dụng mẫu 152 NHTM rất lớn, có tổng tài sản trên 50 tỷ USD thuộc 37 quốc gia tại Châu Âu và Mỹ năm 2010 đã cho thấy sau khi kiểm soát biến đại diện cho yếu tố “Too big to fail” (TBTF) (đại diện cho sự hỗ trợ ngầm từ phía chính phủ cho các NHTM lớn và lợi thế về chi phí vốn có được từ việc các nhà đầu tư kỳ vọng chính phủ hỗ trợ cho chúng) đều cho thấy không còn lợi thế kinh tế nhờ quy mô của các NHTM lớn. Kết quả này do đó

ủng hộ Davies và Tracey (2014) nếu chênh lệch về chi phí vốn giữa hai nhóm NHTM là nhỏ, trong pha tăng trưởng của nền kinh tế.

3.7. Kết quả các mô hình thay đổi tác động theo các ngưỡng quy mô.

Mục tiêu của việc áp dụng mô hình ngưỡng trong luận án này là phát hiện sự thay đổi trong tác động của các biến đại diện các nhân tố vi mô ở cấp độ NHTM (bank-specific) theo quy mô của NHTM không theo sự phân nhóm xác định trước như tại mô hình 1 và mô hình 2.

3.7.1. Khảo sát sơ bộ sự tồn tại các ngưỡng quy mô

Trước hết, để đánh giá sơ bộ về khả năng tồn tại ngưỡng hay điểm thay đổi cấu trúc của các mô hình ngưỡng theo quy mô, luận án trình bày các biểu đồ biểu diễn ước lượng POLS dạng hàm đa thức bậc hai và bậc ba của quy mô đến ROA và ROE của các NHTM. Biểu đồ dạng hàm bậc hai có dạng ROA hoặc ROE= a*S2+ b*S + c, biểu đồ dạng hàm bậc ba có dạng ROA hoặc ROE= a1*S3+ b1*S2 + c1*S+ d. Biểu đồ 3.6 và Biểu đồ 3.7 đối với trường hợp ROA là biến phụ thuộc, trong khi Biểu đồ 3.8 và Biểu đồ 3.9 đối với trường hợp ROE là biến phụ thuộc.

Biểu đồ 3.6 cho thấy đồ thị hàm bậc 2 có điểm uốn (điểm cực trị) nằm lân cận giá trị S=12,5 với dải tin cậy 95% khá hẹp hàm ý mức độ tin cậy cao hay phương sai của ước lượng thấp, dù mô hình chưa kiểm soát các biến khác. Điều này khiến ta có thể kỳ vọng vào sự tồn tại ít nhất một ngưỡng quy mô của các mô hình ngưỡng với ROA là biến phụ thuộc. Tuy vậy, giá trị ngưỡng thực tế sẽ được tính toán theo từng mô hình ngưỡng khi được kiểm soát thêm các nhân tố khác.

Biểu đồ 3.6: ROA theo dạng hàm đa thức bậc hai của quy mô S

Nguồn: Kết quả thực hiện từ Rstudio

Trong Biểu đồ 3.7, điểm uốn thứ nhất (tại đó đồ thị chuyển từ xu hướng giảm sang xu hướng tăng) nằm lân cận điểm S=11,5, điểm uốn thứ hai (tại đó đồ thị chuyển từ xu hướng tăng sang xu hướng giảm) nằm lân cận điểm S=13. Tuy nhiên, trong khoảng S nằm giữa hai giá trị 11 và 13, đồ thị hàm bậc 3 có tung độ ổn định tại mức xấp xỉ 1% với dải tin cậy 95% hẹp, hàm ý đạo hàm bậc nhất của nó lân cận giá trị 0. Nói cách khác cả hai điểm uốn trên thuộc khoảng có tốc độ biến động ROA thấp với độ tin cậy cao, do đó mức độ thay đổi tác động xảy ra tại đó (nếu có) nhỏ.

Vì vậy, sơ bộ, luận án kỳ vọng mô hình ngưỡng với ROA là biến phụ thuộc không tồn tại ngưỡng thứ hai, hoặc nếu có, thì sự thay đổi tác động giữa các ngưỡng là nhỏ.

Biểu đồ 3.7: ROA theo dạng hàm đa thức bậc ba của quy mô S

Nguồn: Kết quả thực hiện từ Rstudio

Biểu đồ 3.8 cho thấy đồ thị ROE theo dạng hàm bậc hai của quy mô S gần như có dạng tuyến tính, nó không thể hiện rõ ràng bất kỳ một điểm cực trị nào. Vì vậy, sơ bộ có thể kỳ vọng mô hình ngưỡng với ROE là biến phụ thuộc không tồn tại ngưỡng quy mô có ý nghĩa thống kê.

Biểu đồ 3.8: ROE theo dạng hàm đa thức bậc hai của quy mô S

Nguồn: Kết quả thực hiện từ Rstudio

Trong Biểu đồ 3.9, điểm uốn thứ nhất nằm lân cận điểm S=9,5, điểm uốn thứ hai nằm trong khoảng S=13 đến S=13,5. Trường hợp này, các điểm uốn được thể hiện rõ ràng hơn so với trường hợp hàm bậc ba với ROA, nhưng cả hai điểm uốn trên đều nằm trong khoảng có dải tin cậy rộng, hàm ý mức độ tin cậy thấp.

Biểu đồ 3.9: ROE theo dạng hàm đa thức bậc ba của quy mô S

Nguồn: Kết quả thực hiện từ Rstudio

Kết hợp với kỳ vọng đối với hàm bậc hai, luận án sơ bộ kỳ vọng mô hình ngưỡng với ROE không tồn tại ngưỡng có ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, mô hình tuyến tính sẽ phù hợp với trường hợp ROE là biến phụ thuộc.

3.7.2. Kiểm định tính dừng và sự phù hợp của biến đổi tác động cố định.

Trước hết, để phát hiện hiện tượng hồi quy giả mạo (spurious regression) có thể khiến ước lượng bị chệch, luận án kiểm định tính dừng của các biến được sử dụng trong các mô hình ngưỡng. Kiểm định tính dừng được thực hiện với giả thuyết H0: Tồn tại nghiệm đơn vị tương ứng với các biến được kiểm định không dừng. Nếu giả thuyết H0 không bị bác bỏ, có thể xảy ra hiện tượng hồi quy giả mạo.

Bên cạnh đó, phương pháp biến đổi Hansen (1999) sử dụng cho mô hình ngưỡng là biến đổi tác động cố định hay còn gọi là phép biến đổi trong cùng nhóm (within-group transformation). Mục đích của phép biến đổi này là loại bỏ thành phần tác động cố định µ i không quan sát được và tương quan với các biến độc lập khác trong mô hình, giống với cách biến đổi để thực hiện FEM. Mô hình ngưỡng có thể coi là sự mở rộng của mô hình tuyến tính chứa tác động cố định (fixed effect model) với nhiều cơ chế theo các ngưỡng. Vì vậy, việc kiểm định sự sự tồn tại µ i, qua đó cho phép thực hiện biến đổi này cần được thực hiện trước khi ước lượng mô hình. Vì mô hình ngưỡng là sự kết hợp của nhiều mô hình tuyến tính theo từng cơ chế, các biến độc lập không thay đổi so với mô hình tuyến tính, luận án sẽ thực hiện kiểm định sự phù hợp của FEM. Nếu kết quả kiểm định cho thấy FEM phù hợp, tức mô hình gồm thành phần tác động cố định µi không quan sát được và tương quan với các biến độc lập khác trong mô hình, việc sử dụng biến đổi tác động cố định theo Hansen (1999) cũng phù hợp. Kiểm định tương tự với mô hình dạng đa thức bậc cao hơn đối với các biến độc lập có tác động thay đổi theo ngưỡng hay cơ chế (regime-dependent variables) là không cần thiết vì khác biệt về biến độc lập với mô hình ngưỡng.

Nếu kết quả kiểm định về tính dừng của các biến và sự phù hợp tác động cố định được chấp nhận, luận án thực hiện kiểm định sự tồn tại các ngưỡng quy mô.

Bảng 3.9: Kết quả kiểm định tính dừng LLC theo Levin- Lin-Chu (2002)

Biến

T-statistic	P-value
ROA	-92,2777	0,0000***
ROE	-29,4520	0,0000***
S	-13,2038	0,0000***
CA	-6,8086	0,0000***
LDR	-3,3505	0,0004***
NIM	-6,1508	0,0000***
DIA	-22,9493	0,0000***
LPCLR	-7,2753	0,0000***
OEAR	-7,1823	0,0000***
CON	-6,8859	0,0000***
MSG	-87,5073	0,0000***
GDPG	-3,5677	0,0002***
INF	-3,1548	0,0008***

Nguồn: Kết quả thực hiện từ Stata 15.1

*, ** và *** lần lượt là các ký hiệu tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.

Kết quả kiểm định tính dừng dữ liệu bảng theo Levin- Lin-Chu (2002) cho thấy giá trị P-value đều nhỏ hơn 1%. Điều này bác bỏ giả thuyết H0: tồn tại nghiệm đơn vị, nói cách khác, các biến được kiểm định đều có tính dừng với mức ý nghĩa thống kê cao. Vì vậy, có thể loại bỏ rủi ro về khả năng xảy ra hiện tượng hồi quy giả mạo.

Bảng 3.10: Kết quả kiểm định sự phù hợp của tác động cố định

Loại mô hình

Biến phụ thuộc

Breusch-Pagan LM Test Hausman Test

Thống kê P-value Thống kê P-value

Lựa chọn (i)

Lựa chọn (ii)

ROA 80,87 0,000*** 29,91 0,000***

ROE 202,12 0,000*** 10,40 0,167

ROA 84,72 0,000*** 68,52 0,000***

ROE 205,71 0,000*** 15,13 0,442

Nguồn: Kết quả thực hiện từ Stata 15.1

*, ** và *** lần lượt là các ký hiệu tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.