Thống Kê Mô Tả Các Biến, Nghiên Cứu Trường Hợp Việt Nam Trong Mô Hình Tác Động Rrtk Đến Hiệu Quả Hoạt Động Kinh Doanh Ngân Hàng

Bảng 4.9 mô tả dữ liệu thống kê trung bình của các biến sử dụng trong mô hình tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng trường hợp các quốc gia Đông Nam Á cho thấy biến phụ thuộc hiệu quả hoạt động kinh ROA có giá trị cao nhất đạt 19.179, trong khi đó giá trị thấp nhất là -26.007, giá trị trung bình của ROA là 1.479 với độ lệch chuẩn lên tới 2.071. Chỉ số đánh giá khả năng sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE có giá trị cao nhất đạt 232.422, trong khi đó giá trị thấp nhất là -604.405, giá trị trung bình của ROE là 10.524 với độ lệch chuẩn lên tới 29.292. Chỉ số thu nhập lãi trên tổng thu nhập ngân hàng NIM có giá trị cao nhất đạt 22.334, trong khi đó giá trị thấp nhất là -4.728, giá trị trung bình của NIM là 3.929 với độ lệch chuẩn lên tới 2.642. Qua đó cho thấy, HQKD của các ngân hàng trong mẫu biến động khá chênh lệch nhau.

Bảng 4.10 : Thống kê mô tả các biến, nghiên cứu trường hợp Việt Nam trong mô hình tác động RRTK đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng

Variable

Obs

Mean

Std. Dev.

Min

Max

roa

192

1.104

0.864

- 5.993

4.352

roe

192

11.658

8.727

- 56.326

44.253

nim

192

2.953

1.137

- 0.960

7.205

fgap

192

- 0.345

0.163

- 0.788

0.053

nlta

192

55.557

15.670

14.483

83.479

nlst

192

68.888

27.093

18.519

318.357

size

192

0.245

0.131

0.032

0.680

size2

192

0.077

0.079

0.001

0.462

lia

192

9.984

5.018

3.799

38.675

llr

192

137.193

196.834

9.459

1,683.111

lads

192

4.032

1.488

1.916

10.656

eta

192

1.235

0.739

0.013

4.082

llp

192

53.942

44.888

5.669

243.755

gdp

192

6.141

0.687

5.247

7.790

infl

192

8.775

5.980

0.630

23.088

m2

192

3,038.496

1,809.798

7.471

7,125.801

d_cris

192

0.703

0.458

0

1

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 210 trang tài liệu này.

Tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng: nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á 1670316926 - 14

Nguồn: Tổng hợp và tính toán từ nguồn ADB và Bankscope

Bảng 4.10 mô tả dữ liệu thống kê trung bình của các biến sử dụng trong mô hình tác động của RRTK đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng, nghiên cứu trường hợp Việt Nam cho thấy biến phụ thuộc hiệu quả hoạt động kinh ROA có giá trị cao nhất đạt 4.352, trong khi đó giá trị thấp nhất là -5.993, giá trị trung bình của ROA là 1.104 với độ lệch chuẩn 0.864. Chỉ số đánh giá khả năng sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ROE có giá trị cao nhất đạt 44.253, trong khi đó giá trị thấp nhất là -56.326, giá trị trung bình của ROE là 11.658 với độ lệch chuẩn lên tới 8.727. Chỉ số thu nhập lãi trên tổng thu nhập ngân hàng NIM có giá trị cao nhất đạt 7.205, trong khi đó giá trị

thấp nhất là -0.960, giá trị trung bình của NIM là 2.953 với độ lệch chuẩn đạt1.137. Qua đó cho thấy, HQKD của các ngân hàng trong mẫu biến động khá chênh lệch nhau.

4.2.2 Phân tích hệ số tương quan

Bảng 4.11 và 4.12 trình bày kết quả tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á và Việt Nam. Các hệ số tương quan giữa các biến dùng để kiểm tra khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình.

Theo kết quả ở bảng 4.11, bảng ma trận hệ số tương quan cho thấy các biến giải thích trong mô hình tác động RRTK đến HQHĐ kinh doanh ngân hàng tại các quốc gia Đông Nam Á không có tương quan chặt với nhau ngoại trừ cặp biến (FGAP và NLTA) có hệ số r>0,8, đều này cho thấy cặp biến này có tương quan khá cao, có nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình.

Việc xử lý đa cộng tuyến không phụ thuộc vào hệ số tương quan cao hay thấp mà phụ thuộc vào hậu quả của đa cộng tuyến, tác động của đa cộng tuyến có làm cho hệ số hồi quy thay đổi dấu và gây sai lệch trong kết quả hồi quy. Tác giả tiến hành kiểm định lại hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo kết quả hệ số VIF có giá trị trung bình là 5.99, giá trị VIF dao động từ 1.37 đến 7.28. Điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra trong mô hình.

Các biến độc lập còn lại có tương quan nhưng không đáng kể, hệ số tương quan r khá bé đa số các giá trị r còn lại đều dưới 0.5. Nên có thể sử dụng đồng thời các biến này để giải thích tác động của RRTK đến HQHĐ ngân hàng mà không gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả ở bảng 4.12 ma trận hệ số tương quan cho thấy các biến giải thích trong mô hình tác động RRTK đến HQHĐ kinh doanh ngân hàng trường hợp Việt Nam có cặp biến (FGAP và NLTA) có hệ số r>0,8, đều này cho thấy cặp biến này có tương quan khá cao, có nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình. Tác giả tiến hành kiểm định lại hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo kết quả hệ số VIF có giá trị trung bình là 9.42, giá trị VIF dao động từ 1.37 đến 7.28. Điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra trong mô hình. Các biến độc lập còn lại có tương quan nhưng không đáng kể, hệ số tương quan r khá bé đa số các giá trị r còn lại đều dưới 0.5.

Như vậy đối với nghiên cứu trường hợp Việt Nam, phân tích tương quan giữa các biến độc lập (Bảng 4.12) cũng cho kết quả tương tự trong hợp các quốc gia Đông Nam á (Bảng 4.11). Các biến độc lập đều có thể giải thích tác động lên RRTK mà không gây ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

Bảng 4.11: Tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình tác động RRTK đến HQHĐ ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á.


fgap

nlst

nlta

lia

llr

lads

size

size2

eta

llp

gdp

infl

m2

d_cris

d_deve

fgap

1.00

nlst

0.61

1.00














nlta

0.89

0.51

1.00













lia

-0.15

-0.16

-0.19

1.00












llr

-0.27

-0.13

-0.31

0.16

1.00











lads

-0.16

0.10

-0.33

-0.44

0.04

1.00










size

0.20

0.16

0.16

-0.70

-0.08

0.33

1.00









size2

0.20

0.12

0.15

-0.46

-0.06

0.14

0.90

1.00








eta

0.25

0.31

-0.07

-0.44

-0.03

0.52

0.38

0.24

1.00







llp

-0.39

-0.19

-0.42

0.43

0.80

-0.18

-0.30

-0.20

-0.19

1.00






gdp

0.05

0.03

0.04

-0.13

-0.01

0.07

0.10

0.03

0.09

-0.06

1.00





infl

0.01

0.03

-0.01

-0.04

-0.05

0.05

-0.09

-0.16

0.02

0.00

0.00

1.00




m2

-0.13

-0.08

-0.07

0.14

-0.02

-0.11

-0.16

-0.11

-0.28

0.06

-0.07

0.07

1.00



d_cris

0.13

0.05

0.13

-0.02

0.05

-0.12

0.10

0.14

-0.05

0.02

0.09

-0.28

0.13

1.00


d_deve

0.26

0.13

0.30

-0.41

-0.15

0.16

0.29

0.19

0.13

-0.32

0.08

0.11

0.23

-0.03

1.00

Nguồn: Tổng hợp và tính toán từ nguồn ADB và Bankscope

Bảng 4.12: Tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình tác động RRTK đến HQHĐ ngân hàng, trường hợp Việt Nam


fgap

nlst

nlta

lia

llr

lads

size

size2

Eta

llp

gdp

infl

m2

d_cris

fgap

1.00

nlst

0.78

1.00













nlta

0.95

0.79

1.00












lia

0.28

0.06

-0.03

1.00











llr

-0.49

-0.53

-0.73

0.03

1.00










lads

-0.25

-0.08

-0.15

-0.33

0.13

1.00









size

-0.50

-0.42

-0.58

0.21

0.31

-0.16

1.00








size2

-0.47

-0.39

-0.55

0.20

0.31

-0.15

0.97

1.00







eta

-0.09

-0.10

-0.02

-0.23

0.06

0.24

-0.19

-0.18

1.00






llp

-0.02

-0.58

-0.09

0.12

0.01

0.02

0.07

0.06

-0.05

1.00





gdp

0.24

0.23

0.25

-0.02

-0.19

-0.18

0.00

0.00

-0.35

-0.14

1.00




infl

0.04

0.07

0.01

0.12

0.06

-0.20

0.21

0.17

-0.12

0.12

-0.14

1.00



m2

-0.19

-0.19

-0.16

-0.10

0.03

0.45

-0.19

-0.19

0.34

-0.05

-0.33

-0.37

1.00


d_cris

-0.13

-0.16

-0.09

-0.16

-0.04

0.31

-0.33

-0.34

0.32

-0.17

-0.09

-0.31

0.54

1.00

Nguồn: Tổng hợp và tính toán từ nguồn ADB và Bankscope


97

4.2.3 Phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á

Để đánh giá tác động của RRTK đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng, nghiên cứu sử dụng 12 mô hình ước lượng khác nhau được thực hiện cho 3 thang đo ROA, ROE và NIM trong đó mỗi mô hình được ước lượng theo OLS, REM, FEM, SGMM. Rủi ro thanh khoản được thực hiện với ba thang đo Chênh lệch giữa các khoản tín dụng và huy động vốn chia cho tổng tài sản, Dư nợ tín dụng/Tổng tài sản, Dư nợ tín dụng/Tổng nguồn vốn huy động ngắn hạn.

Trước hết, cả 12 ước lượng đều có ý nghĩa thống kê vì các giá trị p-value (Prob

> F) của mô hình đều rất nhỏ (Prob > F = 0,0000) (Bảng 4.13), nghĩa là có thể sử dụng các ước lượng trên để phân tích tác động RRTK đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia khu vực Đông Nam Á.

Kế tiếp là sử dụng các kiểm định (test) như: F, LM, Hausman test để chọn mô hình thích hợp cho phân tích. Đó là các lựa chọn giữa mô hình OLS hay FEM; chọn OLS hay REM và REM hay FEM. Tỷ lệ VIF đều nhỏ hơn 20, nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Các F test, LM test, cho thấy các P-value của F, LM test đều nhỏ hơn 5% (<0,05), có bằng chứng để bác bỏ các giả thuyết. Kiểm định Hausman cho kết quả p-value (Prob > F) của mô hình đều nhỏ hơn 0.05 (Bảng 4.13), đều này cho thấy mô hình FEM là phù hợp hơn REM. Và kiểm định LM cho kết quả REM là phù hợp hơn Pooled OLS. Như vậy giữa phương pháp REM và FEM thì FEM là phương pháp phù hợp nhất để ước lượng mô hình 2. Như vậy, ước lượng FEM thích hợp hơn REM và OLS trong việc xác định, giải thích tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia khu vực Đông Nam Á. Tuy nhiên kiểm định Wooldridge và Wald có P-value (<0,05) cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong FEM, điều này khiến cho kết quả của các hệ số hồi quy sẽ không hiệu quả.

Hơn nữa, theo cơ sở lập luận phương pháp nghiên cứu ở trên do xuất hiện hiện tượng nội sinh trong mô hình , nên tác giả sẽ hồi quy theo phương pháp hệ thống (SGMM). Tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp GMM hệ thống để ước lượng mô hình 2 và theo phần lập luận phương pháp nghiên cứu thì đây là phương pháp phù hợp

nhất để ước lượng. Phương pháp SGMM (Ajibike và Aremu ,2015; DeYoung và Jang,2016) sẽ loại bỏ các vấn đề của phương sai thay đổi, tự tương quan hay nội sinh

nên kết quả ước lượng sẽ hiệu quả và vững. Kết quả phân tích cuối cùng dựa trên kết quả hồi quy theo phương pháp SGMM.

Sử dụng kiểm định Sargan Test để kiểm định tính over-identifying của các biến công cụ. Kết quả cho thấy hệ số p-value đều lớn hơn 0.05, kết luận biến công cụ được sử dụng trong mô hình SGMM thỏa mãn tính over-identifying. Ngoài ra, kiểm định tự tương quan bậc hai cho kết quả p-value đều lớn hơn 0.05, kết luận phần dư của mô hình SGMM không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc hai. Biến công cụ được sử dụng trong mô hình đều thõa mãn hai kiểm định đề ra. Như vậy, sử dụng mô hình SGMM với biến trễ của phụ thuộc làm biến công cụ đã giải quyết được hiện tượng nội sinh trong mô hình. Các kết quả tìm thấy được trong mô hình là vững và hoàn toàn có thể phân tích được.

Kết quả phân tích tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á (Bảng 4.13) như sau:

Bảng 4.13. Kết quả tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á

Biến phụ thuộc: P (NIM, ROA, ROE) đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng

Biến độc lập: Pt-1 – biến trễ hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng; LIQUIDITYRISK - Rủi ro thanh khoản (FGAP, NLTA, NLST), CONTROL_Các biến kiểm soát gồm : SIZE - quy mô ngân hàng; SIZE^2 – bình phương quy mô ngân hàng; LIA- chất lượng tài sản thanh khoản; LLR - chất lượng tài sản thanh khoản, LADS - chất lượng tài sản thanh khoản; ETA – vốn; LLP- rủi ro tín dụng; NIM -Thu nhập lãi cận biên. Các biến số kinh tế vĩ mô: GDP - tăng trưởng GDP , M2 - cung tiền, INFL – lạm phát, d_cris – biến giả khủng hoảng 2008. Giai đoạn nghiên cứu 2004-2016, Phương pháp ước lượng OSL, FEM, REM và SGMM. Mô hình hồi quy

(2): Pt = f(α, Pt-1, LIQUIDITY RISK it, CONTROLit, u)

Model

OLS

FEM

REM

SGMM

OLS

FEM

REM

SGMM

OLS

FEM

REM

SGMM

Variable

ROA

ROE

NIM

L.roa

0.433***

0.101***

0.433***

0.114***










[20.45]

[4.26]

[20.40]

[15.13]









L.roe





0.115***

0.0169

0.115***

0.0394***










[5.14]

[0.72]

[5.14]

[49.70]





L.nim









0.836***

0.546***

0.806***

0.668***










[80.34]

[27.93]

[69.44]

[32.38]

fgap

3.391***

1.187

3.394***

1.392***

20.75

-6.217

20.75

-4.768

0.108

0.438

0.27

0.185


[4.27]

[1.46]

[4.28]

[5.48]

[1.37]

[-0.35]

[1.37]

[-1.10]

[0.21]

[0.80]

[0.52]

[0.68]

nlst

0.00129

-0.00161

0.00129

0.000841***

-0.00797

-0.000242

-0.00797

0.0230***

-0.000863*

-0.00196**

-0.00113**

0.00106***


[1.61]

[-1.19]

[1.61]

[-3.39]

[-0.52]

[-0.01]

[-0.52]

[-4.08]

[-1.65]

[-2.14]

[-1.97]

[-4.21]

nlta

-0.0299***

-0.0027

-0.0299***

-0.000409***

-0.0891

0.0836

-0.0891

0.0860*

0.0101*

0.0281***

0.0127**

0.0299***


[-3.45]

[-0.27]

[-3.46]

[-0.11]

[-0.54]

[0.38]

[-0.54]

[-1.72]

[1.79]

[4.15]

[2.17]

[8.54]

lia

0.0484***

0.0931***

0.0485***

0.0977***

0.508*

-0.135

0.508*

0.510***

0.00864

0.0129

0.00796

0.0114***


[3.38]

[4.78]

[3.39]

[8.47]

[1.84]

[-0.32]

[1.84]

[-7.35]

[0.92]

[0.99]

[0.80]

[-1.01]

llr

-0.0000909***

-0.000147***

-0.0000909***

-0.000138***

-0.00140**

-0.001

-0.00140**

-0.000291**

0.00000555

-1.62E-05

6.26E-07

-0.0000102**


[-2.83]

[-4.18]

[-2.83]

[-9.27]

[-2.25]

[-1.29]

[-2.25]

[-2.43]

[0.26]

[-0.69]

[0.03]

[1.29]

lads

0.00351*

0.00557**

0.00352*

-0.00657***

0.0742*

0.0505

0.0742*

0.00984

0.00148

0.00145

0.00151

-0.00112


[1.74]

[2.29]

[1.74]

[11.92]

[1.90]

[0.94]

[1.90]

[0.77]

[1.11]

[0.89]

[1.07]

[-1.34]

size

0.308***

-0.619***

0.309***

0.0696***

4.620***

2.874

4.620***

5.214***

-0.0487

-0.0281

-0.0292

0.312***


[5.11]

[-2.76]

[5.11]

[-0.73]

[4.00]

[0.58]

[4.00]

[8.27]

[-1.24]

[-0.19]

[-0.67]

[2.92]

size2

-0.0304***

0.0391**

-0.0304***

-0.0177***

-0.409***

-0.285

-0.409***

-0.471***

0.0130***

0.00804

0.0110***

-0.0167**


[-4.96]

[2.24]

[-4.97]

[-0.24]

[-3.50]

[-0.74]

[-3.50]

[-9.55]

[3.28]

[0.69]

[2.61]

[-2.02]

eta

0.0254***

0.0229*

0.0254***

0.00425***

-0.137

0.443*

-0.137

1.041***

0.0111*

0.0253***

0.0148**

0.0589***


[2.78]

[1.96]

[2.78]

[-0.65]

[-0.79]

[1.72]

[-0.79]

[22.19]

[1.87]

[3.23]

[2.39]

[9.68]

Bảng 4.13. Kết quả tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á ( Phụ lục)

0.00305***

0.00526***

0.00306***

0.00648***

0.0452**

0.0356

0.0452**

0.00423***

-0.000352

0.00122

3.49E-06

0.0000953


[2.62]

[3.74]

[2.62]

[9.62]

[2.01]

[1.15]

[2.01]

[-0.66]

[-0.46]

[1.29]

[0.00]

[0.16]

gdp

0.00166*

0.00161*

0.00166*

0.00191***

0.00903

0.00485

0.00903

0.00238***

0.00219***

0.00202***

0.00211***

0.00209***


[1.67]

[1.84]

[1.67]

[12.94]

[0.47]

[0.25]

[0.47]

[3.22]

[3.35]

[3.43]

[3.29]

[7.07]

m2

0.000241***

0.000237**

0.000241***

0.000601***

0.00139**

0.00164

0.00139**

0.00251***

0.000118***

0.000184***

0.000122***

0.000005


[-4.32]

[-2.24]

[-4.32]

[-5.97]

[-2.32]

[-1.33]

[-2.32]

[-6.81]

[-4.57]

[4.30]

[-4.28]

[0.17]

infl

0.0221**

0.0184

0.0222**

0.0103**

0.427**

0.254

0.427**

0.146***

0.0248***

0.0175**

0.0242***

0.0170***


[2.14]

[1.58]

[2.14]

[2.44]

[2.14]

[0.98]

[2.14]

[5.43]

[3.60]

[2.23]

[3.39]

[4.60]

d_cris

-0.0194

0.113

-0.0192

-0.0650*

2.17

3.493*

2.17

-0.0626

-0.0156

-0.292***

-0.0616

-0.284***


[-0.21]

[1.32]

[-0.21]

[-1.71]

[1.24]

[1.83]

[1.24]

[-0.18]

[-0.26]

[-5.01]

[-1.05]

[-7.20]

_cons

2.600***

1.995**

2.602***

1.157***

10.24

-8.866

10.24

1.007

0.0146

0.169

0.115

-1.269***


[2.94]

[2.10]

[2.94]

[3.03]

[0.60]

[-0.42]

[0.60]

[0.22]

[0.03]

[0.26]

[0.19]

[-4.14]

N

1372

1372

1372

1194

1372

1372

1372

1194

1372

1372

1372

1194

R-sq

0.52

0.116



0.056

0.011



0.883

0.478



Mean VIF

5.99

5.83

5.89

White's test

Ho: homoskedasticity chi2(149) = 751.71

Prob > chi2 = 0.0000

Ho: homoskedasticity chi2(149) = 529.53

Prob > chi2 = 0.0000

Ho: homoskedasticity chi2(149) = 519.12

Prob > chi2 = 0.0000

F-test

F test that all u_i=0: F(151, 1205) = 4.26

Prob > F = 0.0000

F test that all u_i=0: F(151, 1205) = 1.31

Prob > F = 0.0098

F test that all u_i=0: F(165, 1458) = 3.71

Prob > F = 0.0000

Hausman test

Ho: difference in coefficients not systematic chi2(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 1065.67

Prob > chi2 = 0.0000

Ho: difference in coefficients not systematic chi2(13) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 182.49

Prob > chi2 = 0.0000

Ho: difference in coefficients not systematic chi2(13) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 358.54

Prob > chi2 = 0.0000

Bresh-Pagan test

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 77.87

Prob > chibar2 = 0.0000

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.00

Prob > chibar2 = 0.0000

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 4.72

Prob > chibar2 = 0.0149

Sargan test

H0: overidentifying restrictions are valid chi2(65) = 78.998

Prob > chi2 = 0.1138

H0: overidentifying restrictions are valid chi2(65) = 105.975

Prob > chi2 = 0.001

H0: overidentifying restrictions are valid chi2(54) = 92.234

Prob > chi2 = 0.0148

Arellano-Bond test

H0: no autocorrelation

Prob > z = 0.6255

H0: no autocorrelation

Prob > z = 0.2656

H0: no autocorrelation

Prob > z = 0.8494

Turning Point

Size (%)

7.1427774

253.4159

11640.84658

llp

Ghi chú: Các ký hiệu (***), (**), (*) cho biết mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10% Các điểm cực trị (Turning points) được tính theo công thức tương tự Ouyang và Rajan (2010) sử dụng để tìm ngưỡng cực trị.

Rủi ro thanh khoản: Tham số của biến Rủi ro thanh khoản (NLTA, NLST) có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này khẳng định tầm quan trọng của RRTK đến HQHĐKD và tác động cùng chiều với HQHĐKD ( ROA, ROE,

NIM) ngân hàng. Thực tế cho thấy, các ngân hàng sử dụng các nguồn lực han chế

trong việc cấp các khoản vay cho các doanh nghiệp và người tiêu dùng để tài tr ợ nhu cầu đầu tư và tiêu dùng, nhưng phần lớn các nguồn lực được sử dụng bởi các ngân

hàng thường gắn liền với nghĩa vụ nợ phải trả trong các hình thức nhân tiền gửi. Vì

mục tiêu lợi nhuận, các ngân hàng đã chuyển đổi các khoản nợ (tiền gử i kỳ han

ngắn)

để cho vay trung và dài han

. Sự không phù hơp

về kỳ han

này đã dân

đến gia tăng

RRTK cho các ngân hàng (Diamond và Dybvig, 1983). Kết quả này phù hợp với giả thuyết đánh đổi rủi ro và lợi nhuận và tương đồng với các nghiên cứu trước (Almumani, 2013; Ayaydin và Karakaya, 2014; Sufian và Chong, 2008; Trujillo- Ponce, 2013). Nghiên cứu cũng cho thấy RRTK (NLTA) tác động ngược chiều với HQHĐ ngân hàng với biến đo lường ROA với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này tương

đồng với kết quả nghiên cứu trước đây (Sufian và Chong, 2008; Lee và Hsieh, 2013).

Biến trễ hiệu quả hoạt động ngân hàng: kết quả cho thấy biến trễ hiệu quả hoạt động ngân hàng (ROA, ROE, NIM) tác động cùng chiều với HQHĐ ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả hoàn toàn tương ứng với kỳ vọng của tác giả và kết quả nghiên cứu trước (Ayaydin và Karakaya, 2014; Lee và Hsieh, 2013; Trujillo-Ponce, 2013). Điều đó có nghĩa hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng có tác động lẫn nhau và có tương quan cùng chiều giữa các thời kỳ.

Chất lượng tài sản thanh khoản: Nghiên cứu tìm thấy chất lượng tài sản thanh khoản (LIA) tác động cùng chiều với HQHĐKD ngân hàng ( ROA, ROE, NIM) đều ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này hoàn toàn đúng với kỳ vọng ban đầu của tác giả và kết quả nghiên cứu trước (Kosmidou và cộng sự, 2005; Poposka và Trpkoski, 2013; Shen

và cộng sự, 2009). Điều này hàm ý rằng các ngân hàng nắm giữ các tài sản thanh khoản cao, rủi ro tài chính thấp hơn, lợi nhuận được kiểm soát trong thời kỳ có cú sốc thanh khoản. Kết quả còn tìm thấy mối tương quan âm giữa biến chất lượng tài sản (LLR) với HQHĐ ngân hàng (ROA, ROE) ở mức ý nghĩa 1%, kết quả này tương đồng với kỳ vọng và nghiên cứu trước (Lee và Hsieh,2013; Shen và cộng sự, 2009). Qua

đó, cho thấy rằng nếu ngân hàng nắm giữ tỷ lệ Tài sản thanh khoản cao sẽ làm gia

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 06/12/2022