3.2.2. Phương pháp ước lượng dữ liệu bảng tổng quát hóa dựa trên moment
Để tiến hành kiểm định bằng GMM, biến được công cụ và biến công cụ được phân biệt. Nếu các biến được dự đoán là nội sinh (tương đương với ngoại sinh không nghiêm ngặt) thì sắp xếp vào nhóm biến được công cụ theo tiếp cận GMM; và khi đó chỉ có giá trị trễ của các biến này mới là các công cụ phù hợp (Judson and Owen, 1996). Luận án chọn các biến trễ của của các biến giải thích làm biến công cụ trong mô hình nghiên cứu.
Kiểm định Sargan hay Hansen xác định tính chất phù hợp của các biến công cụ trong ước lượng GMM. Đây là kiểm định giới hạn về nội sinh của mô hình. Kiểm định Sargan với giả thuyết Ho biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là không tương quan với sai số của mô hình. Để kiểm tra sự tương quan có giả thuyết Ho: không tự tương quan, kiểm định Arellano-Bond áp dụng cho các số dư sai phân.
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu của đề tài được thu thập từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của các NHTM trong chuỗi thời gian từ 2005 đến 2015. Số ngân hàng trong mẫu nghiên cứu gồm 34 ngân hàng, bao gồm 5 NHTM nhà nước và 29 NHTM cổ phần. Số lượng mẫu 34 trên tổng số 35 NHTMCP hiện nay nên mẫu mang tính đại diện cho nhóm NHTMCP tại Việt Nam.
3.4. Tóm lược
Luận án này sử dụng mô hình GMM để kiểm tra các yếu tố tác động đến nợ xấu và tác động của nợ xấu đến hiệu quả, an toàn vốn và tăng trưởng tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam. Luận án cũng đo lường hiệu quả chi phí bằng phương pháp DEA. Với các mô hình và dữ liệu được trình bày ở phần này, chương tiếp theo sử dụng mô hình trên để trình bày nghiên cứu thực nghiệm.
CHƯƠNG 4. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả
Dữ liệu sử dụng trong mô hình GMM được sắp xếp theo dạng dữ liệu bảng. Mô tả thống kê được trình bày trong bảng 4.1.
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu
Trung bình | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Độ lệch chuẩn | Số quan sát | |
NPL | 2.172 | 0.000 | 14.856 | 1.683 | 357 |
ROA | 1.137 | 0.000 | 4.19 | 0.799 | 357 |
CE | 0.693 | 0.228 | 1 | 0.233 | 357 |
TA | 17.343 | 11.884 | 20.562 | 1.648 | 357 |
LGR | 53.375 | -40.811 | 1131.728 | 109.780 | 357 |
ETA | 12.566 | 0.514 | 71.206 | 9.971 | 357 |
LDR | 66.910 | 15.333 | 206.2 | 27.322 | 357 |
LLR | 1.150 | 0.000 | 3.885 | 0.715 | 357 |
HHI | 0.099 | 0.0715 | 0.170602 | 0.0306 | 357 |
CR4 | 0.561 | 0.456 | 0.796148 | 0.105 | 357 |
GDP | 6.304 | 5.250 | 8.440 | 0.913 | 357 |
INF | 9.501 | 0.630 | 23.120 | 5.978 | 357 |
LNEXI | 9.823 | 9.671 | 9.984 | 0.123 | 357 |
IR | 11.878 | 7.500 | 16.95 | 2.700 | 357 |
ESI | 9.584 | -1.620 | 20.5 | 6.519 | 357 |
Có thể bạn quan tâm!
- Nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam 1683995359 - 28
- Tình Hình Nghiên Cứu Có Liên Quan Và Vấn Đề Nghiên Cứu
- Mô Hình, Phương Pháp Và Dữ Liệu Nghiên Cứu. Chương 4. Phân Tích Kết Quả Nghiên Cứu.
- Ước Lượng Gmm Tác Động Của Nợ Xấu Đến Tttd
- Literature Review On The Impact Of Non-Performing Loans On Bank Behavior
- Nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam 1683995359 - 34
Xem toàn bộ 285 trang tài liệu này.
Nguồn: Trích xuất từ Stata 11.0
Kết quả kiểm định tính đồng liên kết của các biến trong Bảng 4.2 và Bảng 4.3. Trong mô hình nghiên cứu, tất cả các biến độc lập đều có tính đồng liên kết với biến phụ thuộc.
Bảng 4.2. Kiểm định tính dừng Fisher với độ trễ=1
Kiểm định ADF | Kiểm định PP | |||
Prb>chi 2 | Prb>chi 2 | |||
Không xu thế | Có xu thế | Không xu thế | Có xu thế | |
NPL | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,002*** |
GDP | 0,026** | 1,000 | 0,000*** | 0,998 |
IR | 0,888 | 0,990 | 0,188 | 1,000 |
∆.IR | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
EXI | 0,000*** | 0,241 | 0,915 | 1,000 |
ESI | 0,691 | 0,002*** | 0,003** | 0,575 |
HHI | 0,000*** | 1,000 | 0,000*** | 1,000 |
INF | 0,020** | 0,880 | 0,000*** | 0,013 |
ROA | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
CE | 0,021** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
LDR | 0,002*** | 0,007*** | 0,000*** | 0,000*** |
LGR | 0,602 | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
ETA | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
TA | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
LLR | 0,831 | 0,327 | 0,449 | 0,418 |
∆.LLR | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%.
Nguồn: Trích xuất từ Stata 11.0
Bảng 4.3. Kiểm định đồng liên kết bảng Westerlund
Gt | Gα | Pt | Pα | |
Biến phụ thuộc:NPL | ||||
Các biến độc lập | ||||
GDP | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,106 |
IR | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
EXI | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
ESI | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
INF | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
HHI | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
ROA | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
CE | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
LDR | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
LGR | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,122 |
ETA | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
TA | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** |
LLR | 0,000*** | 0,000*** | 0,000*** | 0,988 |
***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%.
Nguồn: trích xuất từ Stata 11.0
4.2. Kết quả ước lượng các yếu tố tác động đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam
Kết quả ước lượng về ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam được trình bày ở bảng 4.4.
Bảng 4.4. Kết quả ước lượng GMM về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu
Mô hình 1 | Mô hình 2 | Mô hình 3 | Mô hình 4 | |
L.NPL | 0,3312*** (0,0042) | 0,3801*** (0,0045) | 0,3033*** (0,0182) | 0,4147*** (0,0225) |
Yếu tố đặc thù | ||||
ROA | -0,2335*** (0,0104) | -0,4860*** (0,0121) | -0,2680*** (0,0887) | -0,2665** (0,0196) |
CE | -0,1649** (0,1778) | -0,1908** (0,2011) | -0,2510** (0,1893) | -0,2680* (0,2582) |
ETA | -0,0227*** (0,0060) | -0,0098* (0,0073) | -0,0270** (0,0114) | -0,1053*** (0,0214) |
LGR | -0,0018*** (0,0003) | -0,0012*** (0,0002) | -0,0005*** (0,0064) | -0,0047*** (0,0014) |
TA | 0,1405** (0,065) | 0,1146* (0,1078) | 0,0968** (0,3987) | 0,3664*** (0,1802) |
LDR | -0,0044*** (0,0016) | -0,0016*** (0,0064) | -0,0018* (0,0008) | -0,0034* (0,0031) |
LLR | 0,0111*** (0,004) | 0,0192** (0,0021) | 0,093*** (0,0160) | 0,0219*** (0,0117) |
Own1 | - 0,1158*** (0,4256) | |||
Own2 | 0,0605*** (0,6212) | |||
Own3 | 0,0347** (0,0899) | |||
Yếu tố cạnh tranh ngành | ||||
HHI | -0,553*** (0,2428) | |||
CR4 | -0,628* (0,9957) | -0,273** (0,0738) | -0,5421*** (0,1367) | |
Yếu tố vĩ mô | ||||
GDP | -0,399*** (0,0708) | -0,3931*** (0,0624) | -0,4589*** (0,0545) | -0,7546*** (0,0462) |
INF | 0,0188** (0,0061) | 0,0447*** (0,0054) | ||
EXI | 0,2059*** (0,4102) | 0,3210*** (0,4019) | 0,5124*** (0,1103) | 0,4397*** (0,1217) |
IR | 0,1083*** (0,0204) | |||
ESI | 0,0683*** (0,0038) |
-0,6293*** (0,0110) | -1,774*** (0,0257) | -0,5672*** (0,4357) | - 1,4959*** (0,3802) | |
Số quan sát | 323 | 323 | 323 | 323 |
Số NH | 34 | 34 | 34 | 34 |
Số công cụ | 19 | 22 | 23 | 21 |
Pro>chi2 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Hansen test | 0,488 | 0,574 | 0,559 | 0,625 |
AR(1) | 0,009 | 0,031 | 0,015 | 0,008 |
AR(2) | 0,594 | 0,775 | 0,535 | 0,612 |
***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Trong dấu ngoặc thể hiện sai số chuẩn của hệ số hồi quy. IR và ESI được tách ra khỏi mô hình (1) và (2) để tránh vấn đề đa cộng tuyến vì có hệ số tương quan cao với INF.
Nghiên cứu phát hiện các nhân tố như hiệu quả ngân hàng, vốn chủ sở hữu, tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế là những nhân tố chính có tác động ngược chiều đến nợ xấu của NHTM Việt Nam. Trong khi đó, nợ xấu quá khứ, quy mô ngân hàng, dư nợ trên vốn huy động và lạm phát, tỷ giá, lãi suất và giá bất động sản tác động cùng chiều đến nợ xấu.
4.4. Kết quả ước lượng tác động nợ xấu đến hoạt động ngân hàng
4.4.1. Tác động của nợ xấu đến hiệu quả lợi nhuận và hiệu quả chi phí
Kết quả bảng 4.5 cho thấy tác động có ý nghĩa quan trọng của nợ xấu dến hiệu quả ngân hàng và củng cố giả thuyết được xây dựng trong chương 3: Nợ xấu gia tăng làm giảm hiệu quả về chi phí cũng như khả năng sinh lời của ngân hàng.
Bảng 4.5. Ước lượng GMM tác động của nợ xấu đến hiệu quả
ROA | CE | |||
Mô hình 1 | Mô hình 2 | Mô hình 3 | Mô hình 4 | |
L.ROA | 0,2432*** (0,0302) | 0,2542*** (0,0347) | ||
L.CE | 0,2997*** (0,0968) | 0,372*** (0,0251) | ||
Yếu tố đặc thù | ||||
NPL | -0,1579*** (0,0331) | -0,1904*** (0,0315) | -0,1221* (0,0343) | -0,1803*** (0,0427) |
ETA | 0,0117*** (0,0033) | 0,0061** (0,0332) | -0,0118*** (0,0032) | -0,0186*** (0,0202) |
LGR | 0,0019*** (0,0005) | 0,0006** (0,0005) | 0,0051** (0,0002) | 0,0053** (0,0008) |
TA | -0,2989** (0,0606) | -0,3067** (0,0699) | 0,0315*** (0,0366) | 0,0781*** (0,2306) |
LDR | 0,0009*** (0,0020) | 0,0008* (0,0002) | 0,0004*** (0,0000) | 0,0046*** (0,0027) |
Own1 | 0,1079** (0,4648) | -0,2425** (0,1319) | ||
Own2 | -0,0896* (0,1395) | 0,1946*** (0,0874) | ||
Own3 | -0,0736* (0,3354) | 0,0237** (0,2619) | ||
HHI | 0,2264*** (0,0321) | 0,319** (0,1922) | ||
CR4 | 0,4198*** (0,3381) | 0,1292*** (0,7801) | ||
Yếu tố vĩ mô | ||||
GDP | 0,0323*** (0,0187) | 0,0432*** (0,0279) | 0,0441*** (0,0188) | 0,0639*** (0,0387) |
INF | 0,0004*** (0,0022) | 0,0005 (0,0030) | 0,0229* (0014) | 0,0003*** (0,0045) |
LNER | 0,1456** (0,0251) | 0,2721** (0,3026) | -0,11607*** (0,0329) | -0,1473*** (0,2446) |
CONS. | -1,248*** (0,096) | -0,5806*** (0,2319) | -0,7255** (0,5712) | -0,7714 (0,6018) |
Số quan sát | 323 | 323 | 323 | 323 |
Số ngân hàng | 34 | 34 | 34 | 34 |
Số công cụ | 22 | 24 | 22 | 22 |
Pro>chi2 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Hansen test | 0,503 | 0,304 | 0,456 | 0,46 |
AR(1) | 0,007 | 0,016 | 0,005 | 0,002 |
AR(2) | 0,390 | 0,242 | 0,742 | 0,627 |
***, **, * ý nghĩa t hống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Trong ngoặc thể hiện sai số chuẩn.
Nguồn: Trích xuất từ Stata 11.0
4.4.2. Tác động của nợ xấu đến an toàn vốn của ngân hàng thương mại
Kết quả ước lượng GMM trong bảng 4.6 cho thấy hệ số ngược chiều của NPL với ETA phù hợp với lý thuyết kênh vốn ngân hàng cho rằng tỷ lệ nợ xấu cao làm tăng tính không chắc chắn về trạng thái vốn của các ngân hàng. Kết quả này nhất quán với Lee và Hsieh (2013), Le (2016) và Alfon (2005).
Bảng 4.6. Ước lượng GMM tác động của nợ xấu đến an toàn vốn
Mô hình 1 | Mô hình 2 | |
L.ETA | 0,3906*** (0,0945) | 0,3314*** (0,0863) |
Yếu tố đặc thù | ||
NPL | -0,1812*** (0,2499) | -0,1750*** (0,2461) |
ROA | 0,1718*** (0,7270) | 0,1061*** (0,7523) |
CE | -0,1659*** (0,1013) | -0,1035*** (0,1232) |
LGR | 0,0174*** (0,0024) | 0,0147*** (0,0027) |
TA | -0,2680*** (0,5645) | -0,3767*** (0,7296) |
LDR | 0,0025*** (0,0000) | 0,0031*** (0,0000) |
OWN1 | 0,2002** (0,5815) | |
OWN2 | -0,2564*** (0,7532) | |
OWN3 | -0,1227* (0,1062) | |
Yếu tố cạnh tranh ngành | ||
HHI | 0,4246*** (0,1109) | |
CR4 | 0,1235*** (0,4785) | |
Yếu tố vĩ mô | ||
GDP | 0,1574** (0,2140) | 0,1899*** (0,2273) |
INF | 0,0172*** (0,0227) | 0,0042*** (0,0235) |
LnER | -0,1162** (0,2879) | -0,1405** (0,5816) |