Delis (2012) | + | Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội. Đo lường bằng tỷ lệ % tăng trưởng GDP | |
INF | Delis (2012) | - | Thay đổi trong tỷ lệ lạm phát. Đo lường bằng tỷ lệ % Δ CPI |
CRISIS | Đề xuất của tác giả | - | Đại diện cho điều kiện khủng hoảng. Biến giả nhận giá trị là 1 trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế 2008 – 2009 và nhận giá trị là 0 trong các năm còn lại |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Nghiên Cứu Thực Nghiệm Về Tác Động Của Cạnh Tranh Tới Sự Ổn Định Tài Chính Của Các Nhtm -
Đánh Giá Các Nghiên Cứu Trước Và Phát Triển Giả Thuyết -
Đo Lường Và Phân Tích Các Yếu Tố Tác Động Đến Mức Độ Cạnh Tranh Của Các Nhtm Việt Nam. -
Lerner Bình Quân Của Các Nhtm Việt Nam Giai Đoạn 2008-2016 -
Đo Lường Và Phân Tích Các Yếu Tố Tác Động Đến Mức Độ Ổn Định Tài Chính Của Các Nhtm Việt Nam Giai Đoạn 2008-2016 -
Zscore Của Các Nhtm Việt Nam Bình Quân Giai Đoạn 2008-2016 Theo Hình Thức Sở Hữu
Xem toàn bộ 156 trang tài liệu này.
Nguồn: đề xuất của tác giả dựa trên các nghiên cứu liên quan
3.2.3. Kiểm định tác động của cạnh tranh ngân hàng tới sự ổn định tài chính
Lý thuyết về mối quan hệ giữa cạnh tranh và ổn định tài chính của ngân hàng thương mại cho thấy khi cạnh tranh gia tăng sẽ giúp nâng cao sự ổn định tài chính. Tuy nhiên, lý thuyết cũng cho rằng khi cạnh trang gia tăng vượt quá một giới hạn nhất định sẽ gây ra sự bất ổn tài chính. Điều này hàm ý rằng mối quan hệ giữa cạnh tranh và ổn định tài chính là phi tuyến và có hình chữ U ngược. Để tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm cho mối quan hệ này, tác giả sử dụng các mô hình động được đề xuất bởi Raúl Osvaldo Fernández et al (2015). Theo Gambacorta (2005) và Gunji and Yuan (2010), một mô hình động cũng được xây dựng với độ trễ của biến phụ thuộc như là một biến độc lập. Bởi vì kích thước mẫu dữ liệu tương đối nhỏ nên chỉ có độ trễ đầu tiên được xem xét, như vậy mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:
𝑖𝑡
𝑙𝑛𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑡 = 𝛼𝑖𝑡 + 𝛿𝑙𝑛𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑡−1 + 𝛽1𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟𝑖𝑡 + 𝛽2𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟2 +
𝛽3𝐵𝐴𝑁𝐾𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐴𝑁𝑇𝐴𝑖𝑡 + 𝛽5𝑂𝑊𝑁𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (7)
Trong mô hình trên, lnZscoreit là logarit tự nhiên của Z-score, đo lường cho sự ổn định của các ngân hàng thương mại. Mức độ cạnh tranh của các ngân hàng thương mại được đo lường bằng chỉ số Lerner.
Theo các nghiên cứu của Schaeck và Cihak (2008), Laeven và Levine (2009) và Uhde và Heimeshoff (2009), luận án này cũng bao gồm một loạt các biến số đặc trưng của từng ngân hàng như: quy mô ngân hàng (banksize) được định nghĩa là logarit của tổng tài sản, tỷ lệ tổng dư nợ trên tổng tài sản (loanta) và biến giả own phản ánh sở hữu nước ngoài trong nguồn vốn của các ngân hàng.
Ngoài ra, để tìm kiếm bằng chứng về tác động của cạnh tranh đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại trong điều kiện khủng hoảng, nghiên cứu này đưa thêm vào mô hình (7) biến giả CRISIS đại diện cho giai đoạn khủng hoảng tài chính. Cụ thể, biến giả CRISIS nhận giá trị là 1 trong các năm 2008, 2010 và nhận giá trị là 0 trong các năm còn lại. Mô hình cụ thể như sau:
𝑖𝑡
𝑙𝑛𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑡 = 𝛼𝑖𝑡 + 𝛿𝑙𝑛𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑡−1 + 𝛽1𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟𝑖𝑡 + 𝛽2𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟2 + 𝛽3𝐶𝑅𝐼𝑆𝐼𝑆𝑡 +
𝛽4𝐵𝐴𝑁𝐾𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖𝑡 + 𝛽5𝐿𝑂𝐴𝑁𝑇𝐴𝑖𝑡 + 𝛽6𝑂𝑊𝑁𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (8)
Tác động kép của mức độ cạnh tranh trong điều kiện khủng hoảng đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại được đánh giá thông qua biến lerner x crisis, mô hình cụ thể như sau:
𝑙𝑛𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑡 = 𝛼𝑖𝑡 + 𝛿𝑙𝑛𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑖𝑡−1 + 𝛽1𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟𝑖𝑡 + 𝛽2𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟𝑖𝑡 × 𝐶𝑅𝐼𝑆𝐼𝑆𝑡 +
𝛽3𝐵𝐴𝑁𝐾𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖𝑡 + 𝛽4𝐿𝑂𝐴𝑁𝑇𝐴𝑖𝑡 + 𝛽5𝑂𝑊𝑁𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (9)
Bảng 3.3: Định nghĩa các biến và nguồn dữ liệu
Cơ sở khoa học | Kỳ vọng tương quan | Cách tính toán | |
Biến phụ thuộc | |||
lnZscore | Raúl Osvaldo Fernández et al (2015) | Ln(𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡+𝐸𝑄𝑇𝐴𝑖𝑡) 𝛿𝑅𝑂𝐴𝑖𝑝 | |
Biến độc lập |
Raúl Osvaldo Fernández et al (2015) | +/- | 𝑃𝑖𝑡 − 𝑀𝐶𝑖𝑡 𝑃𝑖𝑡 | |
BANKSIZE | Schaeck và Cihak (2008), Laeven và Levine (2009) và Uhde và Heimeshoff (2009) | + | Ln(tổng tài sản) |
LOANTA | Schaeck và Cihak (2008), Laeven và Levine (2009) và Uhde và Heimeshoff (2009) | - | 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 |
OWN | Schaeck và Cihak (2008), Laeven và Levine (2009) và Uhde và Heimeshoff (2009) | + | Biến giả nhận giá trị là 1 nếu ngân hàng có sở hữu nước ngoài, nhận giá trị là 0 nếu ngân hàng không có sở hữu nước ngoài |
CRISIS | Đề xuất của tác giả | - | Biến giả nhận giá trị là 1 trong giai đoạn khủng hoảng vào các năm 2008, 2009, nhận giá trị là 0 với các năm |
còn lại.
Nguồn: tổng hợp của tác giả từ lược khảo các nghiên cứu liên quan
3.2. Phương pháp ước lượng
Luận án ước lượng các mô hình (3), (4), (5), (6) bằng phương pháp SGMM. Đây là phương pháp thích hợp với nghiên cứu này vì dữ liệu bảng có T nhỏ (9 năm), N lớn (24 ngân hàng), nghĩa là ít mốc thời gian nhưng có nhiều quan sát. Bên cạnh đó, tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích. Mô hình động với một hoặc 2 vế của phương trình có chứa biến trễ. Lúc này các ước lượng bảng tĩnh không cho phép tạo ra các biến đại diện từ chính các biến trong mô hình. Các biến độc lập không phải là biến ngoại sinh ngặt (strictly extrogenous), nghĩa là có tương quan với phần dư; hoặc tồn tại biến nội sinh (endogenous variable) trong mô hình. Tồn tại các tác động cố định riêng rẽ và phương sai thay đổi hoặc tự tương quan của sai số.
Các kiểm định độ tin cậy của mô hình đã được tác giả thực hiện bao gồm: Kiểm định sự tự tương quan của phần dư: Theo Arellano & Bond (1991),
ước lượng GMM yêu cầu có sự tương quan bậc 1 và không có sự tương quan bậc 2 của phần dư. Do vậy, khi kiểm định giả thuyết H0: không có sự tương quan bậc 1 (kiểm định AR(1)) và không có sự tương quan bậc 2 của phần dư (kiểm định AR(2)), chúng ta bác bỏ H0 ở kiểm định AR (1) và chấp nhận H0 ở kiểm định AR
(2) thì mô hình đạt yêu cầu.
Kiểm tra tính phù hợp của mô hình và các biến đại diện: Tương tự các mô hình khác, sự phù hợp của mô hình có thể được thực hiện thông qua kiểm định F. Kiểm định F sẽ kiểm tra ý nghĩa thống kê cho các hệ số ước lượng của biến giải thích với giả thuyết H0: tất cả các hệ số ước lượng trong phương trình đều bằng 0, do đó để mô hình phù hợp thì phải bác bỏ giả thuyết H0. Ngoài ra, kiểm định Sargan/Hansen còn được sử dụng để kiểm tra giả thuyết H0: các biến công cụ là phù hợp. Khi chấp nhận giả thuyết H0 nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp.
Các mô hình (7), (8), (9) được ước lượng bằng phương pháp GMM sai phân (Difference GMM – DGMM) của Arellano & Bond (1991). Phương pháp này được sử dụng phổ biến trong các ước lượng dữ liệu bảng động tuyến tính hoặc các dữ liệu bảng có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Trong trường hợp tồn tại các hiện tượng này thì các ước lượng tuyến tính cổ điển của mô hình dữ liệu bảng như FE (fixed effects), RE (random effects), LSDV (least squares dummy variable) sẽ không còn là ước lượng hiệu quả, tin cậy. Phương pháp DGMM là phương pháp thích hợp với nghiên cứu này vì dữ liệu bảng có T nhỏ (9 năm), N lớn (24 ngân hàng), nghĩa là ít mốc thời gian nhưng có nhiều quan sát. Bên cạnh đó, tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích.Mô hình động với một hoặc 2 vế của phương trình có chứa biến trễ. (Lúc này các ước lượng bảng tĩnh không cho phép tạo ra các biến đại diện từ chính các biến trong mô hình). Các biến độc lập không phải là biến ngoại sinh ngặt (strictly extrogenous), nghĩa là có tương quan với phần dư; hoặc tồn tại biến nội sinh (endogenous variable) trong mô hình. Tồn tại các tác động cố định riêng rẽ và phương sai thay đổi hoặc tự tương quan của sai số.
Kết luận chương 3
Trong chương 3, tác giả đã nêu khái quát phương pháp nghiên cứu, mô hình và dữ liệu nghiên cứu để giải quyết mục tiêu đề ra của luận án bao gồm việc đo lường mức độ cạnh tranh, mức độ ổn định tài chính và tác động của cạnh tranh tới sự ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam. Tác giả tính toán chỉ số Lerner đại diện cho mức độ cạnh tranh và chỉ số Z-score nhằm đo lường mức độ ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam cho giai đoạn 2008 - 2016. Bên cạnh đó, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với ước lượng GMM để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Đây là cơ sở đề triển khai phần phân tích và đánh giá kết quả trong chương 4.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM VỀ CẠNH
TRANH NGÂN HÀNG, SỤ ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH VÀ TÁC ĐỘNG CỦA CẠNH TRANH ĐẾN ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH CÁC NHTM VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2008 - 2017
4.1. Tổng quan mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện với mẫu 24 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2016. Dữ liệu tính toán các biến trong mô hình nghiên cứu được lấy từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của các ngân hàng này. Dữ liệu thu được có dạng dữ liệu bảng với 216 quan sát. Kết quả thống kê mô tả được trình bày trong bảng bên dưới:
Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình
Số quan sát | Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | |
Biến phụ thuộc | |||||
Zscore | 216 | 24,6960 | 12,1832 | 1,3217 | 62,1955 |
Lerner | 216 | 0,2958 | 0,0849 | 0,0214 | 0,6085 |
Biến độc lập | |||||
BANKSIZE | 216 | 17,9791 | 1,2564 | 14,6987 | 20,7299 |
LOANTA | 216 | 0,5113 | 0,1564 | 0,0047 | 0,8517 |
CIR | 216 | 0,8932 | 0,0795 | 0,6137 | 1,2187 |
ROE | 216 | 0,0843 | 0,0866 | -0,8200 | 0,2846 |
GDP | 216 | 0,0592 | 0,0048 | 0,0525 | 0,0668 |
INF | 216 | 0,0904 | 0,0693 | 0,0063 | 0,2312 |
EQTA | 216 | 0,1125 | 0,0811 | 0,0241 | 0,9994 |
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ phần mềm STATA
Bảng 4.1 cho thấy, mẫu các ngân hàng được nghiên cứu có Zscore trung bình là 24,696. Trong đó ngân hàng ổn định nhất có giá trị Zscore tương đối cao là 62,195. Ngân hàng có sự ổn định thấp nhất với Zscore là 1,3217. Chỉ số Lerner của
các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu có giá trị trung bình là 0,2958 cho thấy mức độ độc quyền trong thị trường ngân hàng tại Việt Nam tương đối thấp.Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản EQTA trung bình đạt 11,25%, giá trị lớn nhất là 99,94% thuộc về TIENPB năm 2008 khi ngân hàng mới thành lập, toàn bộ tài sản được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu, giá trị nhỏ nhất là 2,4% thuộc vềTIENPB năm 2016. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động CIR trung bình đạt 89,32%, giá trị lớn nhất là 121,87% thuộc về TIENPB năm 2011, giá trị nhỏ nhất là 61,37% thuộc về SGB năm 2010. Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE trung bình đạt 8,43%, giá trị lớn nhất là 28,5% thuộc về ACB năm 2008, giá trị nhỏ nhất là -82% thuộc về TIENPB năm 2011.
Các biến đo lường môi trường kinh tế vĩ mô: tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân 9 năm 2008-2016 là 5,92%, thấp nhất là 5,25% năm 2012, cao nhất là 6,68% năm 2015; tỷ lệ lạm phát bình quân 9 năm 2008-2016 là 9,04%, thấp nhất là 0,63% năm 2015, cao nhất là 23,12% năm 2008.
Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình
zscore banksize eqta ltd llp loanta cir roe gdp inf lerner own crisis | ||||||||||||
zscore | 1.0000 | |||||||||||
banksize | -0.2659 | 1.0000 | ||||||||||
eqta | 0.3435 | -0.6333 | 1.0000 | |||||||||
ltd | 0.4107 | -0.2796 | 0.1407 | 1.0000 | ||||||||
llp | 0.0103 | 0.0782 | -0.0435 | -0.0304 | 1.0000 | |||||||
loanta | 0.2298 | 0.1380 | -0.1442 | 0.4789 | 0.0254 | 1.0000 | ||||||
cir | -0.1197 | 0.0653 | -0.2918 | -0.2771 | 0.0320 | -0.0446 | 1.0000 | |||||
roe | -0.0151 | 0.2982 | -0.1733 | 0.1787 | -0.0029 | 0.1851 | -0.6400 | 1.0000 | ||||
gdp | -0.1419 | 0.1884 | -0.1417 | -0.0528 | 0.0837 | 0.0309 | 0.0205 | -0.0321 | 1.0000 | |||
inf | 0.2151 | -0.3193 | 0.2308 | 0.2177 | -0.0916 | -0.1263 | -0.1737 | 0.0773 | -0.2286 | 1.0000 | ||
lerner | 0.2213 | -0.5132 | 0.5292 | 0.3601 | -0.0887 | -0.0324 | -0.8412 | 0.3823 | -0.1033 | 0.2953 | 1.0000 | |
own | -0.2320 | 0.4664 | -0.2206 | -0.1299 | -0.0443 | 0.0798 | -0.1273 | 0.1829 | 0.0477 | -0.1814 | -0.0447 | 1.0000 |
crisis | 0.1676 | -0.2766 | 0.1855 | 0.2004 | -0.0538 | -0.0492 | -0.2595 | 0.1459 | 0.1385 | 0.5375 | 0.3908 | -0.1877 1.0000 |
Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ phần mềm STATA
Hệ số tương quan đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến; không phân biệt biến này phụ thuộc vào biến kia. Dựa vào kết quả hồi quy, ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình cho thấy hệ số tương quan của các cặp biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 60%, tức là đa số các biến độc lập trong mô hình có tương quan với nhau thấp.
4.2. Đo lường và phân tích các yếu tố tác động đến mức độ cạnh tranh của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2016
4.2.1. Đo lường mức độ cạnh trạnh của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2008-2016
Dựa trên công thức tính toán của Abba Lerner (1934), tác giả tính toán chỉ số Lerner cho 24 NHTM Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2016. Số liệu tài chính được thu thập từ 24 NHTM Việt Nam cho tổng số quan sát là 216. Kết quả tính toán Lerner được thể hiện ở phụ lục 2, theo đó chỉ số Lerner cao nhất trong 9 năm 2008- 2016 là 60,85% thuộc về TIENPB năm 2008, thấp nhất trong 9 năm 2008-2016 là 2,14% thuộc về TIENPB năm 2011, Lerner trung bình trong 9 năm 2008-2016 của các NHTM Việt Nam đạt 29,58%.