Trình Tự Thực Hiện Ước Lượng Hồi Quy Mô Hình Thực Nghiệm

(Sarah Sanya, Simon

Wolfe, 2011)

Original

(Arben Mustafa et al, 2017), (Young Tan,

2013)

Hình thức sở hữu

1 – sở hữu Nhà nước, – không thuộc sở hữu Nhà

nước

Nhóm yếu tố môi trường cạnh tranh

FS1

(Maria Chelo Manlagnit, 2011), (Claessens, 2001)

Số lượng chi nhánh

NHNNg

Số lượng chi nhánh NHNHg/Tổng số lượng

NHTM tại Việt Nam

FS2

(Maria Chelo Manlagnit, 2011), (Claessens, 2001)

Tỷ trọng tổng TS NHNNg

trong toàn hệ

thống

Tổng tài sản của NHNNg/Tổng tài sản toàn hệ thống TCTD

Nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô

GDP

(Manthos Delis, 2012), (Rita Borromeo Ferri,

2009)

Tốc độ tăng trưởng GDP

INF

(Manthos Delis, 2012)

Tỷ lệ lạm phát

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 267 trang tài liệu này.

Nguồn: Tổng hợp và đề xuất của tác giả

3.2.2.3. Trình tự thực hiện ước lượng hồi quy mô hình thực nghiệm

Tác giả ước lượng hồi quy mô hình thực nghiệm bằng cách tính toán các biến trong mô hình, thống kê mô tả, chạy mô hình, kiểm định mô hình, tiến hành ước lượng năng lực cạnh tranh và mức độ ổn định ngân hàng dựa trên phần mềm Stata 14.0 bao gồm các bước:

Bước 1: Tính toán các biến trong mô hình thực nghiệm

Tất cả các biến số được tính theo công thức mô tả trong Bảng 3.1. Đối với 2 biến Lerner và Zscore sẽ được trình bày chi tiết cách tính như sau:

Biến Lerner (chỉ số đo lường năng lực cạnh tranh), được xác định bằng tỷ lệ chênh lệch giữa giá đầu ra và chi phí biên so với giá đầu ra, thông qua công thức:

Lernerit = (Pit – MCit)/Pit

Trong đó:

- i là biến đại diện ngân hàng, t là thời gian.

- P là giá đầu ra được tính bằng tổng doanh thu trên tổng tài sản.

- MC là chi phí biên của ngân hàng. Hiệu quả biên của ngân hàng có thể được đo lường từ hàm chi phí biên hoặc lợi nhuận biên (Zhao & cộng sự, 2010; Mihai & Cristi, 2015).

Giá trị MC được ước lượng dựa trên hàm số tổng chi phí (Kasman, Oscar Carvallo (2014)) và theo trình tự 2 bước, cụ thể:

Bước 1. Lấy logarit tự nhiên của hàm tổng chi phí:

LnTCit = α0 + α1LnQit + (1/2)α2(LnQit) 2 + α3LnW1it + α4LnW2it + α5LnW3it + α6LnQitLnW1it + α7LnQitLnW2it + α8LnQitLnW3it + α9LnW1itLnW2it + α10LnW1itLnW3it + α11LnW2itLnW3it + (1/2)α12([LnW1it)]2 + (1/2)α13[LnW2it)]2 + (1/2)α14[LnW3it)]2 + α15T + (1/2)α16T2 +

(1/2)α17TLnQit + α18TLnW1it + α19TLnW2it + α20TLnW3it + ε (1) Trong đó:

Trong đó: TC là tổng chi phí (bao gồm chi phí lãi và chi phí ngoài lãi); Q là tổng tài sản; Ba giá đầu vào gồm: W1 là giá vốn tiền gửi, W2 là giá vốn lao động và W3 là giá vốn vật chất; (W1 - chi phí lãi / tổng cho vay, W2 chi phí lương/tổng tài sản, W3 - chi phí hoạt động khác/tổng tài sản cố định); T là xu hướng thời gian (Time Trend) nhằm nắm bắt tác động của thay đổi công nghệ dẫn đến những thay đổi của hàm sản xuất theo thời gian. T = 1 cho năm 2010, T = 2 cho năm 2011… và T = 9 cho năm 2018; ε là sai số ngẫu nhiên; α1 .. α20 là các tham số ước lượng.

Bước 2: Lấy đạo hàm bậc nhất từ phương trình (2)

Sau khi ước lượng hàm tổng chi phí, chi phí biên được xác định bằng cách lấy đạo hàm bậc nhất từ phương trình TC

𝑀𝐶 = 𝑑𝑇𝐶 = ( ) ∗ 𝑇𝐶

𝛼1+ 𝛼2𝑙𝑛𝑄𝑖𝑡+ 𝛼6𝑙𝑛𝑊𝑖𝑡1+ 𝛼7𝑙𝑛𝑊𝑖𝑡2+𝛼8𝑙𝑛𝑊𝑖𝑡3+𝛼17𝑇

𝑑𝑄

𝑄𝑖𝑡

Biến Zscore (chỉ số đo lường mức độ ổn định), được xác định bằng công thức:

𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑡

= 𝐸𝐴𝑇𝑖𝑡+𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡

𝜕𝑅𝑂𝐴

Trong đó:

𝑖𝑡

- i là biến đại diện ngân hàng, t là thời gian.

- EAT là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản.

- ROA: tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân.

- 𝜕𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡 độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân.

Bước 2: Thống kê mô tả các biến số thuộc mô hình thực nghiệm

Thống kê mô tả đưa ra các tiêu chí thống kê nhằm cung cấp thông tin cho việc khái quát ban đầu về các biến số trong mô hình thực nghiệm thông qua những đặc tính cơ bản của chuỗi dữ liệu nghiên cứu được thống kê như số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung vị của dữ liệu.

Bước 3: Lựa chọn phương pháp hồi quy cho mô hình nghiên cứu

Phương pháp OLS là phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (ordinary least squares – OLS) được áp dụng cho các mô hình hồi quy tuyến tính. Theo Gujarati (2004), đây là phương pháp phân tích hồi quy được sử dụng phổ biến nhất do nhà toán học người Đức tên là Carl Friedrich Gauss đưa ra. Trong phương pháp này, nếu biến phụ thuộc Y là phương trình hồi quy tuyến tính theo các biến độc lập X thì khi đó, phần chênh lệch giữa giá trị thực của Y và giá trị ước lượng của Y tính dựa theo phương trình hồi quy tuyến tính các biến X được xem là phần dư u. Nếu có n quan sát của Y và các biến X, ta cần chọn phương trình hồi quy tuyến tính Y theo các biến X sao cho các giá trị ước lượng của Y gần với các giá trị thực của Y nhất. Để đạt được mục đích này, tổng các bình phương của các phần dư u là nhỏ nhất hay ∑ i là min. Khi áp dụng phương pháp OLS, để các ước lượng thu được là không chệch tốt nhất và hiệu quả nhất, có một số giả thiết quan trọng phải được đáp ứng, bao gồm: (i) Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính; (ii) Các biến độc lập phải cho trước và không ngẫu nhiên, nghĩa là nếu mẫu lặp lại thì giá trị biến độc lập phải lặp lại; (iii) Không có sự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình, nói cách khác là không có hiện tượng đa cộng tuyến;

(iv) Sai số (phần dư) trong mô hình có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai của sai số là không đổi, nghĩa là không có hiện tượng phương sai thay đổi; (v) Không có sự tương quan giữa các sai số (phần dư) trong mô hình, nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan.

Bước 4: Kiểm định các hệ số ước lượng và sự phù hợp của mô hình

Sau khi tiến hành hồi quy bằng OLS, tác giả tiến hành loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê ở kết quả ước lượng tức là các biến không cần thiết. Tiếp theo đó, tác giả tiếp tục thực

hiện hồi quy với phương pháp FEM (Fixed effects model – mô hình tác động cố định) và REM (Random effects model – mô hình tác động ngẫu nhiên).

Sau đó là lựa chọn mô hình hồi quy thích hợp cho việc phân tích các biến bằng cách sử dụng các kiểm định F, Hausman. Kiểm định F giúp cho việc đánh giá lựa chọn mô hình FEM thay cho OLS. Kiểm định Hausman giúp xác định mô hình FEM phù hợp hơn REM rồi tiếp tục tiến hành kiểm định t (T-test) để kiểm tra ý nghĩa của các hệ số ước lượng. Tác giả chọn cả ba mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%, tương ứng với độ tin cậy là 99%, 95% và 90% để đánh giá mức độ có ý nghĩa của các hệ số ước lượng, tức là các biến độc lập xem như có tác động đến biến phụ thuộc chỉ khi hệ số ước lượng có giá trị P-value nhỏ hơn 0,1. Đồng thời, nếu mô hình có R2 càng cao thì mô hình nghiên cứu càng phù hợp về dạng mô hình, về các biến được lựa chọn đưa vào mô hình.

Bước 5: Kiểm định các khuyết tật của mô hình

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau. Đa cộng tuyến làm cho các hệ số hồi quy của các biến bị cộng tuyến có thể sai dấu, dẫn đến dấu của các hệ số này không như kỳ vọng. Đồng thời, các biến bị cộng tuyến có giả thiết H0 (hệ số hồi quy = 0) dễ được chấp nhận do khoảng tin cậy lớn, làm cho các biến này không có ý nghĩa trong mô hình. Tác giả tiến hành kiểm định bằng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai VIF nhằm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của một biến độc lập với tất cả các biến độc lập khác. Khi VIF=1, không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình và điều này rất khó xảy ra. Nếu 1<VIF<10, hiện tượng đa cộng tuyến là không nghiêm trọng và có thể bỏ qua. Trường hợp VIF ≥ 10, hiện tượng đa cộng tuyến là nghiêm trọng và tác giả sẽ tiến hành loại bỏ biến bị đa cộng tuyến ra khỏi mô hình.

Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Khi mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi, các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy và các ước lượng hệ số hồi quy tính được bằng phương pháp OLS là không hiệu quả. Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan với giả thiết H0 là không có hiện tượng phương sai thay đổi. Nếu kiểm định cho giá trị Pvalue lớn hơn 0,1 (chấp nhận ở mức ý nghĩa

10%) thì xem như chưa có cơ sở bác bỏ H0 và không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.

Nếu mô hình có tồn tại phương sai thay đổi, tác giả sẽ tiến hành khắc phục bằng cách sử dụng ma trận ước lượng phương sai của sai số theo đề xuất của White hoặc sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số WLS để ước lượng lại mô hình được chọn.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan, hậu quả của nó cũng tương tự khi xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey nhằm kiểm định hiện tượng tự tương quan của sai số ở nhiều độ trễ khác nhau. Trong kiểm định này, giả thiết H0 là không có hiện tượng tự tương quan. Nếu kiểm định cho giá trị P-value lớn hơn 0,1 (chấp nhận ở mức ý nghĩa 10%) thì xem như chưa có cơ sở bác bỏ H0 và không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Nếu mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan, tác giả tiến hành khắc phục bằng cách sử dụng ma trận hiệp phương sai của Newey-West để tính lại các sai số chuẩn hoặc sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát GLS với thủ tục lặp Prais- Winsten để cải tiến trị số Durbin-Watson và ước lượng lại mô hình.

Kiểm định hiện tượng nội sinh

Khi xem xét các hệ số hồi quy của các biến độc lập, các kiểm định cho thấy các hệ số này không có ý nghĩa thống kê. Dựa trên nghiên cứu của Pathan et al. (2007) cho rằng các nghiên cứu thực nghiệm mức độ ảnh hưởng của các ngân hàng ngoại đối với ngân hàng nội địa thường gặp các vấn đề nội sinh, một phần là do bản chất các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu. Mặt khác, đặc trưng nội tại của ngân hàng nội địa trong quá trình hội nhập cũng là yếu tố quyết định khả năng cạnh tranh của ngân hàng đó.

Nếu mô hình có tồn tại hiện tượng nội sinh thì kết quả ước lượng sẽ làm ảnh hưởng đến tính vững của mô hình nghiên cứu. Tác giả tiến hành kiểm định mô hình hồi quy bằng phương pháp kiểm định của Durbin Wu-Hausman (Black và ctg, 2006) và phát hiện có hay không có hiện tượng nội sinh.

Bước 6: Ước lượng năng lực cạnh tranh và mức độ ổn định của các ngân hàng thương mại Việt Nam với phương pháp hồi quy phù hợp

Để giải quyết vấn đề nội sinh tiềm ẩn, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng ước lượng biến công cụ (ước lượng instrumental variables - IV). Tuy nhiên, vấn đề phát sinh khi sử dụng ước lượng biến biến công cụ là thường khó kiếm được biến công cụ phù hợp bởi vị nếu chọn những biến công cụ yếu, ước lượng IV có thể bị chệch (Mileve, 2007). Nói cách khác, sử dụng ước lượng IV mà không chọn được biến công cụ phù hợp thì các vấn đề của ước lượng GLS cũng sẽ không được cải thiện. Khi phát hiện có hiện tượng nội sinh xảy ra, tác giả tiến hành xử lý bằng cách thêm vào mô hình hồi quy các biến công cụ, đó là các biến được tính bằng độ trễ của biến đo lường sức mạnh cạnh tranh của ngân hàng (Lerner năm trước) và mức độ ổn định tài chính của ngân hàng (Zscore năm trước) (Manthos Delis, 2012).

Để khắc phục hiện tượng nội sinh, ước lượng hồi quy mô hình nghiên cứu bằng phương pháp GMM được được nhiều nghiên cứu sử dụng nhằm mang lại kết quả ước lượng vững ( (Manuel Arellano, Stephen Bond, 1991), (Lee, Chien-Chiang & Hsieh, Meng-Fen & Yang, Shih-Jui, 2014); (Sami Mensi, Widede Labidi, 2015)).

Để kiểm định mô hình bằng phương pháp GMM, tác giả sử dụng kiểm định Sargan – Hansen để kiểm tra tính hợp lệ của biến công cụ. Biến công cụ được xác định là tốt phải thỏa mãn yêu cầu về sự phù hợp và hợp lệ, tức là tương quan với các biến hồi quy bị nội sinh cũng như trực giao với phần dư. Vì vậy, bên cạnh kiểm định Sargan – Hansen, luận án tiếp tục thực hiện kiểm định sự phù hợp của giới hạn đối với biến công cụ bằng kiểm định AR. Kết quả hồi quy cho thấy không tồn tại tương quan chuỗi bậc cao hơn trong phần dư, p-value chỉ ra rằng giả thuyết về sai phân bậc một không bị bác bỏ trong mô hình nghiên cứu.

3.3. Giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết, các kết quả nghiên cứu thực nghiệm được trình bày ở phần trên, luận án đã phân tích và lựa chọn xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp nhằm đo lường năng lực cạnh tranh và ổn định ngân hàng của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018, trước bối cảnh gia nhập CPTPP. Trên cơ sở đó, để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu và trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu, luận án đặt ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:

H1. Quy mô vốn chủ sở hữu có tương quan cùng chiều với năng lực cạnh tranh và ổn định ngân hàng.

Kết quả từ các nghiên cứu thực nghiệm trước cho rằng quản trị rủi ro của các NHTMliên quan đến quản trị quản trị rủi ro danh mục tổng thể, nghĩa là nếu một ngân hàng lựa chọntỷ lệ VCSH thấp hàm ý rằng ngân hàng này có sở thích đầu tư vào các tài sản có nhiều rủi ro.Vì vậy tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản được kỳ vọng tương quan cùng chiều với năng lực cạnhtranh và mức độ ổn định của NHTM.

H2. Quy mô tài sản ngân hàng có tương quan cùng chiều với năng lực cạnh tranh và ổn định ngân hàng.

Quy mô ngân hàng có những ảnh hưởng nhất định đến NLCT cũng như mức độ ổn định ngân hàng. Quy mô lớn được kỳ vọng sẽ làm gia tăng hiệu quả hoạt động, giảm chi phí do lợi thế kinh tế theo quy mô. Điều này được lý giải bởi lý thuyết kinh tế về quy mô cho rằng các tổ chức lớn sẽ có ưu thế về hiệu quả hoạt động hơn, có thể cung cấp dịch vụ với mức giá thấp, qua đó sẽ thu về lợi nhuận cao hơn. Do đó, quy mô ngân hàng tăng lên sẽ giúp ngân hàng mở rộng hơn thị phần, khả năng tiếp cận nhiều hơn khách hàng để cung cấp đa dạng các sản phẩm, dịch vụ. Đồng thời giá trị ngân hàng cũng được khẳng định. (Athanasoglou và cộng sự, 2006)

H3. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có tương quan cùng chiều với năng lực cạnh tranh và ngược chiều với ổn định ngân hàng.

Khi ngân hàng tăng cường cho vay, hoạt động chủ yếu của các NHTM Việt Nam, sẽ giúp ngân hàng gia tăng lợi nhuận đồng thời đại diện cho khả năng quy mô thị phần tín dụng, gia tăng năng lực cạnh tranh của ngân hàng. Tuy nhiên nếu ngân hàng cho vay quá nhiều hoặc mở rộng cho vay sang những lĩnh vực rủi ro cao, thậm chí ngân hàng không quản lý tốt các khoản vay, sẽ gây ra những ảnh hưởng tiêu cực làm ngân hàng giảm lợi nhuận, ảnh hưởng đến ổn định ngân hàng. Trong bối cảnh các NHTM Việt Nam trong giai đoạn vừa qua ẩn chứa nhiều nguy cơ do tỷ lệ nợ xấu tăng cao, rủi ro thanh khoản gia tăng,…tác giả đưa ra giả thuyết về tác động cùng chiều của biến LTA đến với NLCT và ngược chiều ổn định ngân hàng

H4. Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản tương quan ngược chiều với năng lực cạnh tranh và cùng chiều với ổn định ngân hàng.

Khi lượng vốn huy động gia tăng, ngân hàng sẽ phải chi trả phần chi phí cho hoạt động huy động vốn. Nếu nguồn vốn không được sử dụng hiệu quả, điều này sẽ làm tăng chi phí, đồng nghĩa với việc giảm lợi nhuận. Đối với trường hợp các NHTM VN trong giai đoạn hiện

nay, tỷ lệ nợ xấu còn cao, áp lực chi phí gia tăng sẽ làm giảm năng lực cạnh tranh của chính ngân hàng. Vì vậy, tác giả đưa ra giả thuyết tỷ lệ vốn huy động ngược chiều với NLCT.

H5. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng tương quan ngược chiều với năng lực cạnh tranh và rủi ro ngân hàng.

Khi mức độ tăng trưởng tín dụng ngày càng cao, nợ xấu gia tăng sẽ làm ảnh hưởng tới hiệu quả hoạt động. Việc tăng tỷ lệ dự phòng sẽ làm tăng chi phí hoạt động của ngân hàng, làm giảm thu nhập lãi vay.

H6. Tỷ lệ huy động vốn trên tổng tài sản tương quan cùng chiều với ổn định ngân hàng.

Giả thuyết này được đưa ra dựa trên kỳ vọng các NHTM Việt Nam trong thời gian qua đã thực hiện tốt các kế hoạch về huy động vốn, khai thác tối đa nguồn vốn trong dân cư để phục vụ cho hoạt động kinh doanh của mình. Khi ngân hàng huy động vốn càng nhiều không vượt mức giới hạn về an toàn vốn sẽ giúp hoạt động ổn định hơn.

H7. Khả năng đa dạng hóa thu nhập tương quan cùng chiều với NLCT và ổn định ngân hàng.

Khả năng đa dạng hóa thu nhập cao sẽ giúp ngân hàng tiết kiệm được chi phí, thu được mức lợi nhuận cao hơn. Nên biến HHI được kỳ vọng tương quan cùng chiều với năng lực cạnh tranh và ổn định ngân hàng.

H8. Tốc độ tăng trưởng TTS tương quan cùng chiều với NLCT và ổn định ngân hàng

Dựa trên lý thuyết trung gian tài chính về hiệu quả hoạt động dựa trên quy mô, tác giả kỳ vọng việc các NHTM Việt Nam gia tăng quy mô tài sản sẽ ảnh hưởng tích cực đến ổn định. Giả thuyết này cũng tương đồng với kết quả nghiên cứu trước đó như: Ariss (2010), Jimenez cùng cộng sự (2013), Amidu và cộng sự (2013), Mensi và Labidi (2015).

H9. Nhóm biến đo lường sự hiện diện của ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam (FS1 và FS2) kỳ vọng tương quan cùng chiều với năng lực cạnh tranh và ổn định ngân hàng.

Nếu hiệu ứng lan tỏa vượt trội so với hiệu ứng cạnh tranh, sự hiện diện của các ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam sẽ làm tăng năng lực cạnh tranh và ổn định ngân hàng cho các NHTM nội địa. Ngược lại nếu hiệu ứng cạnh tranh vượt trội, sẽ làm giảm năng lực cạnh tranh và mức độ ổn định ngân hàng của các NHTM trong nước.

H10. Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động dương đến NLCT và ổn định ngân hàng