Tác Động Đến Rrtk Đến Hqhđ Ngân Hàng, Nghiên Cứu Trường Hợp Các Quốc Gia 52391

tăng tỷ suất sinh lời nhưng đến một lúc nào đó, do gia tăng dư nợ tín dụng, điều này làm gia tăng rủi ro cho ngân hàng vì gia tăng chi phí, hiệu quả hoạt động ngân hàng có xu hướng giảm. Kết quả khá phù hợp khi nghiên cứu cũng cho thấy mối tương quan ngược chiều giữa RRTK với biến đo lường NLTA với HQHĐ ngân hàng với biến đo lường ROA. Kết quả nghiên cứu cho thấy, lợi nhuận ngân hàng không chỉ có được từ hoạt danh tiếng, cơ hội kinh doanh, mà một phần lớn sinh lợi từ quản trị rủi ro kỳ hạn của tài sản. Nếu các ngân hàng thường dự trữ tài sản thanh khoản ở mức tối ưu để đảm bảo hoạt động kinh doanh nếu có các cú sốc xảy ra thì HQHĐKD ngân hàng được kiểm soát, nhưng nếu như các ngân hàng dự trữ tài sản thanh khoản vượt quá mức tối ưu thì sẽ tác động làm giảm HQHĐKD do chi phí tăng nhanh hơn so với doanh thu.

Quy mô ngân hàng: Tham số của biến quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, khẳng định tầm quan trọng của quy mô ngân hàng trong đóng góp HQHĐKD và giữ vai trò làm tăng HQHĐKD của ngân hàng. Thực tế cho thấy, khi quy mô ngân hàng gia tăng giúp gia tăng HQHĐKD ngân hàng vì tạo tấm đệm chống các rủi ro xảy ra cho ngân hàng. Kết quả này phù hợp với lý thuyết sức mạnh thị trường, các ngân hàng có quy mô tăng lên sẽ mang lại lợi ích có thể làm gia tăng lợi nhuận ngân hàng. Kết quả này hoàn toàn tương đồng với kết quả nghiên cứu của (Anbar và Alper, 2011; Sufian và Chong, 2008).

Tuy nhiên, tham số của biến (SIZE) và (SIZE^2) đổi chiều từ dương sang âm và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Điều này hàm ý, tác động của biến quy mô ngân hàng đến RRTK có dạng phi tuyến và đồ thị dạng chữ U ngược. Như vậy bằng cách tăng nhanh quy mô ngân hàng không hẳn lúc nào cũng làm tăng HQHĐKD như

lý thuyết kinh tế quy mô. Hoạt động kinh doanh của ngân hàng chứa đựng nhiều rủi ro và nhiều yếu tố không kiểm soát được nên lúc đầu ngân hàng gia tăng quy mô sẽ làm tăng HQHĐKD nhưng khi quy mô ngân hàng tăng vượt ngưỡng nào đó thì sẽ tác động làm giảm HQHĐKD. Bằng kỹ thuật xác định cực trị8, tác giả tìm thấy các điểm ngưỡng (Turning points) tương ứng với các biến RRTK( FGAP, NLTA, NLST) với kết quả bảng 4.13. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu và tương đồng với

8 Nghiên cứu sử dụng Hàm để xác định điẻm cực trị tương tự Ouyang và Rajan (2010) sử dụng để tìm ngưỡng nợ nước ngoài.

kết quả nghiên cứu của (Lee và Kim,2013; Shen và cộng sự, 2009). Điều này cho thấy quy mô ngân hàng và HQHĐKD ngân hàng có mối quan hệ phi tuyến. Ban đầu, gia tăng quy mô tác động đến HQHĐ ngân hàng, nhưng việc tăng quy mô đến một điểm nhất định có thể dẫn đến không hiệu quả vì bộ máy quan liêu. Quy mô lớn hơn có thể cho phép các ngân hàng đa dạng hóa, hoạt động đầu tư mạo hiểm hay ỷ lại vào sự can thiệp của chính phủ trong những trường hợp thiếu hụt thanh khoản, chi phí gia tăng và ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng.

Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản: Nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa vốn ngân hàng (ETA) với HQHĐKD ngân hàng (ROA, ROA, NIM) đều ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này hoàn toàn tương đồng với kết quả nghiên cứu trước (Ayaydin và Karakaya, 2014; Lee và Hsieh, 2013; Ongore và Kusa, 2013; Poposka và

Trpkoski, 2013; Shen và cộng sự, 2009; Trujillo-Ponce, 2013). Điều này hàm ý khi ngân hàng gia tăng vốn, mức độ đòn bẩy và rủi ro thấp hơn, hiệu quả ngân hàng có xu hướng gia tăng. Nghiên cứu này phù hợp với lý thuyết sức mạnh thị trường, gia tăng vốn thể hiện sức mạnh và vị thế của ngân hàng trên thị trường tài chính.

Rủi ro tín dụng: Tham số của biến quy mô ngân hàng (LLP) có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, khẳng định tầm quan trọng của hoạt động cho vay trong đóng góp HQHĐKD và tác động cùng chiều với HQHĐKD ngân hàng. Các ngân hàng có rủi ro tín dụng cao hơn có thể các ngân hàng đang có chiến lược cho vay mạnh hơn, mức dự trữ có thể không cho thấy các khoản vay có vấn đề mà có ý nghĩa tích cực nhằm hạn chế rủi ro xảy ra (Golin và Delhaise, 2013). Nếu tỷ lệ nợ xấu càng lớn, ngân hàng phải trích lập dự phòng càng nhiều dẫn đến nguồn lợi nhuận không còn đủ cho hoạt động kinh doanh, thậm chí trong một số tình huống vỡ nợ thì ngân hàng có thể rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán. Như vậy, RRTD dẫn đến phát sinh nợ xấu là không tránh khỏi, nợ xấu luôn song hành cùng hoạt động tín dụng mà xuất phát từ mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro, vì vậy lợi nhuận thu được từ các hoạt động tín dụng càng cao thì ngân hàng đã chấp nhận đối mặt với RRTD càng lớn và nguy cơ phát sinh nợ xấu càng cao. Kết quả nghiên cứu khá tương đồng với các nghiên cứu trước (Ayaydin và Karakaya, 2014; Shen và cộng sự, 2009; Trujillo- Ponce, 2013). Điều này hàm ý rằng, nếu các ngân hàng hướng đến mục tiêu HQHĐKD ngân hàng thì thường đi kèm với RRTD cao, vì thế việc kiểm soát rủi ro tín dụng là cực kỳ quan trọng, không chỉ được thực hiện ở các cấp vĩ mô mà phải

được các NHTM cụ thể hóa thành quy trình, chính sách đi liền với tình hình hoạt động tín dụng, từ đó kiểm soát một cách toàn diện rủi ro tín dụng từ phía khách hàng và từ phía ngân hàng.

Tăng trưởng kinh tế (GDP): tương quan cùng chiều với HQHĐKD ngân hàng (ROA, NIM) ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước (Kosmidou và cộng sự, 2005; Lee và Hsieh, 2013; Lee và Kim, 2013; Shen và cộng sự, 2009; Trujillo-Ponce, 2013). Điều này có thể lý giải rằng tăng trưởng kinh tế có

tác động tích cực đến danh mục đầu tư, làm tăng giá trị tài sản, luồng tiền của các ngân hàng, kết quả là ngân hàng có mức lợi nhuận cao hơn. Và ngược lại, thời kỳ kinh tế suy thoái thường kéo theo suy giảm khả năng trả nợ của người đi vay, góp phần gia tăng rủi ro tín dụng, điều này tác động đến lợi nhuận ngân hàng.

Yếu tố cung tiền (M2): kết quả nghiên cứu cho thấy cung tiền có tương quan cùng chiều với lợi nhuận. Dietrich và Wanzenried (2014) đã lý giải cung tiền tăng cho thấy chính sách tiền tệ được mở rộng, sẽ tạo điều kiện cho ngân hàng quay vòng tín dụng, doanh nghiệp có cơ hội tiếp cận vốn, từ đó góp phần tăng hiệu quả ngân hàng.

Lạm phát (INF): tìm thấy mối tương quan cùng chiều giữa lạm phát và HQHĐKD ngân hàng (ROA, NIM) ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước (Athanasoglou và cộng sự, 2008; Shen và cộng sự, 2009; Sufian và Chong, 2008; TrujilloPonce, 2013). Dietrich và Wanzenried (2014) đã cho thấy lạm phát cao thì chênh lệch lãi của ngân hàng càng cao hơn khi lạm phát thấp.

Bên cạnh đó, tham số của biến khủng hoảng tài chính (D_CRIS) có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy yếu tố khủng hoảng tài chính có ảnh hưởng đến HQHĐKD và tác động ngược chiều đến HQHĐKD ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu của mô hình tác động RRTK đến HQHĐKD, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á có thể được tóm tắt thông qua bảng sau:

Bảng 4.14: Tác động đến RRTK đến HQHĐ ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á.

TÊN BIẾN

KỲ VỌNG

THỰC TẾ

OLS

FEM

REM

SGMM

ROA

ROE

NIM

ROA

ROE

NIM

ROA

ROE

NIM

ROA

ROE

NIM

lag (Pt-1 )

(+)

FGAP

(+)

NLTA

(+)

(-)

(+)

(-)

(+)

NLST

(+)

LIA

(+)

LLR

(-)

LADS

(-)

(+)

(-)

SIZE

(+)

SIZE ^2

+/-

(-)

ETA

(+)

LLP

(-)

(+)

(-)

(+)

GDP

(+)

(-)

(+)

INF

(-)

(+)

D_CRIS

(+)

(-)

(+)

(-)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 215 trang tài liệu này.

Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả nghiên cứu

Tóm lại, kết quả nghiên cứu của mô hình tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp các quốc gia Đông Nam Á có nhiều nội dung đáng chú ý: Thứ nhất: RRTK được đo lường bằng 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 đều cho thấy có tác động cùng chiều đến HQHĐKD ngân hàng với biến đo lường ROE và NIM với mức ý nghĩa 1%. Điều đó cho thấy RRTK là yếu tố tác động mạnh lên HQHĐKD ngân hàng và kết quả khá phù hợp với lý thuyết “đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận”. Khả năng sinh lời có khuynh hướng làm gia tăng rủi ro cho ngân hàng hay các ngân hàng có khuynh hướng tham gia vào các hoạt động rủi ro cao để tìm kiếm lợi nhuận. Thứ hai: Quy mô ngân hàng tác động phi tuyến đến HQHĐKD ngân hàng có dạng phi tuyến và đồ thị dạng chữ U ngược. Gia tăng quy mô tác động đến HQHĐKD ngân hàng, nhưng việc tăng quy mô đến một điểm nhất định có thể dẫn đến không hiệu quả, quy mô lớn hơn có thể cho

phép các ngân hàng đa dạng hóa, hoạt động đầu tư mạo hiểm hay ỷ lại vào sự can thiệp của chính phủ trong những trường hợp thiếu hụt thanh khoản, chi phí gia tăng và ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng. Thứ ba: RRTD tác động cùng chiều đến HQHĐKD ngân hàng, RRTD tăng kéo theo HQHĐKD ngân hàng tăng, xuất phát từ mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro, vì vậy lợi nhuận thu được từ các hoạt động tín dụng càng cao thì ngân hàng đã chấp nhận đối mặt với RRTD càng lớn và nguy cơ phát sinh nợ xấu càng cao, điều này có thể chỉ xảy ra trong ngắn hạn. Thứ tư, trong điều kiện khủng hoảng tài chính, các ngân hàng phải đối mặt với RRTK cao.

Ngoài ra, tác động của biến trễ HQHĐKD ngân hàng, chất lượng tài sản thanh khoản, vốn ngân hàng, tăng trưởng GDP, lạm phát đến HQHĐKD ngân hàng phù hợp với giả thuyết nghiên cứu và tương đồng với các nghiên cứu trước đây. HQHĐKD của ngân hàng có tác động lẫn nhau giữa các thời kỳ. HQHĐKD ngân hàng cũng nhạy cảm với các biến động của tài sản. Vốn ngân hàng tác động cùng chiều đến QHHĐKD, điều này phù hợp với lý thuyết sức mạnh thị trường, vốn chủ sở hữu càng tăng sẽ làm tấm đệm cho ngân hàng. Tăng trưởng kinh tế, lạm phát và HQHĐKD ngân hàng có tương quan chặt chẽ với nhau.

4.2.4 Phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu tác động RRTK đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng trường hợp Việt Nam.

Để đánh giá tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng trường hợp Việt Nam, nghiên cứu sử dụng 12 mô hình ước lượng khác nhau với ba thang đo ROA, ROE và NIM trong đó mỗi mô hình được ước lượng theo OLS, REM, FEM, SGMM. Tương tự như trường hợp phân tích các yếu tố tác động đến RRTK, dựa trên bộ số liệu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2004-2016, luận án sẽ phân tích tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng trường hợp Việt Nam.

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 4.15), nghĩa là có thể sử dụng các ước lượng trên để phân tích tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng trường hợp Việt Nam. 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 4.15), 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. Như vậy, ước lượng FEM thích hợp hơn REM và OLS trong việc xác định, giải thích tác động của RRTK đến HQHĐ kinh doanh ngân hàng tại Việt Nam. 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. Tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp SGMM (Ajibike và Aremu, 2015; DeYoung và Jang, 2016) để ước lượng mô hình trên dữ liệu bảng. Phương pháp này 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. Sau đó, 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 thỏa 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.

Để trả lời câu hỏi nghiên cứu, đề tài đã thực hiện các mô hình hồi quy từ bộ dữ liệu của 26 ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2004-2016 cho kết quả như sau:

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

0.456***

0.385***

0.456***

0.307**

[6.80]

[4.87]

[6.80]

[2.26]

L.roe

0.562***

0.461***

0.562***

0.362**

[9.72]

[6.33]

[9.72]

[2.36]

L.nim

0.715***

0.474***

0.715***

0.317***

[10.56]

[5.41]

[10.56]

[2.75]

fgap

3.136***

26.98***

3.268**

[3.40]

[-2.68]

[1.98]

nlst

0.00367

0.000794

0.00367

0.0161**

0.0851

0.0622

0.0851

0.181**

0.00551

0.00909

0.00551

0.012**

[0.58]

[0.09]

[0.58]

[2.23]

[1.19]

[0.65]

[1.19]

[2.18]

[0.47]

[0.61]

[0.47]

[-0.72]

nlta

0.0245**

0.0246*

-0.00686

0.0180*

0.148

0.192

0.418***

0.0741

0.0023

0.0267

-0.0304

0.0197**

[2.51]

[1.92]

[-0.60]

[1.94]

[1.36]

[1.33]

[3.19]

[1.37]

[0.13]

[1.15]

[-1.47]

[1.29]

lia

0.0314***

0.0371**

0.00268**

-0.270***

-0.308*

0.446***

0.0327**

0.0484*

0.0908

[3.40]

[2.60]

[-0.14]

[-2.68]

[-1.94]

[-2.96]

[1.98]

[1.89]

[1.39]

llr

-0.0129***

-0.0110***

-0.0129***

-0.0164***

-0.121***

-0.113***

-0.121***

-0.135***

0.0012

0.00268

0.0012

0.0169

[-11.77]

[-6.70]

[-11.77]

[-3.55]

[-9.66]

[-6.12]

[-9.66]

[-4.70]

[0.60]

[0.97]

[0.60]

[2.00]

lads

0.0540*

0.0182

0.0540*

-0.011

0.599*

0.121

0.599*

0.353

0.0925*

0.0135

0.0925*

0.254

[1.89]

[0.38]

[1.89]

[-0.33]

[1.88]

[0.22]

[1.88]

[0.43]

[1.77]

[0.16]

[1.77]

[1.51]

size

-8.102***

-7.676***

-8.102***

-13.94**

-74.71***

-84.62***

-74.71***

-84.07**

1.995

3.452

1.995

-31.06**

[-6.00]

[-4.34]

[-6.00]

[-2.24]

[-4.99]

[-4.27]

[-4.99]

[-1.85]

[0.81]

[1.12]

[0.81]

[2.29]

size2

-6.011**

-3.12

-6.011***

-5.985

-48.84*

-15.81

-48.84*

-54.91

0.0176

-0.0207

0.0176

-2.631

[-2.60]

[-0.89]

[-2.60]

[-0.98]

[-1.88]

[-0.40]

[-1.88]

[-1.55]

[0.00]

[-0.00]

[0.00]

[-0.29]

eta

-0.0956*

-0.125

-0.0956*

0.190**

-0.731

-1.359

-0.731

2.936*

0.135

0.203

0.135

0.541**

[-1.78]

[-1.64]

[-1.78]

[-2.21]

[-1.25]

[-1.60]

[-1.25]

[-1.81]

[1.45]

[1.55]

[1.45]

[1.30]

llp

0.0855***

0.0709***

0.0855***

-0.115***

0.787***

0.729***

0.787***

-0.876***

-0.0125

-0.018

-0.0125

-0.146**

Bảng 4.15. Kết quả tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp Việt Nam (Phụ lục)

[9.16]

[5.09]

[9.16]

[2.77]

[7.42]

[4.63]

[7.42]

[3.42]

[-0.74]

[-0.77]

[-0.74]

[-1.98]

gdp

0.0719

0.00972

0.0719

0.0269

1.185

0.295

1.185*

0.644**

-0.157

-0.198

-0.157

-0.135

[1.12]

[0.14]

[1.12]

[0.53]

[1.65]

[0.37]

[1.65]

[0.88]

[-1.37]

[-1.63]

[-1.37]

[-0.70]

0.000179***

0.000289***

0.000179***

0.000313***

0.00181***

0.00279***

0.00181***

0.00264***

0.00000562

-0.0000674

0.00000562

-0.0000998

[-3.15]

[-4.31]

[-3.15]

[-4.63]

[-3.43]

[-4.43]

[-3.43]

[-3.81]

[0.09]

[-0.96]

[0.09]

[-0.99]

infl

0.0152**

0.0204***

0.0152**

0.0187***

0.154**

0.207***

0.154**

0.122**

-0.00979

-0.00169

-0.00979

0.0119*

[2.49]

[3.18]

[2.49]

[4.04]

[2.26]

[2.89]

[2.26]

[2.02]

[-0.88]

[-0.15]

[-0.88]

[-1.70]

d_cris

-0.0000139

0.00000241

-0.0000139

0.000013

-0.00023

0.0000909

-0.00023

-0.00014

-0.00102**

0.000554

0.00102**

-0.000132

[-0.56]

[0.01]

[-0.56]

[1.04]

[-0.84]

[-0.31]

[-0.84]

[-0.52]

[-2.23]

[-1.21]

[-2.23]

[-3.05]

_cons

-0.211**

-0.224**

-0.211**

-0.385***

-1.637

-2.206*

-1.637

-2.567*

0.0188

-0.0435

0.0188

0.266

[-2.08]

[-2.03]

[-2.08]

[-2.63]

[-1.44]

[-1.78]

[-1.44]

[-1.95]

[0.10]

[-0.23]

[0.10]

[0.65]

-2.252***

-1.365*

0.883

-1.286**

-18.83***

-8.515

-45.82***

-9.46

0.83

-0.151

4.098**

-1.444

R-sq

[-3.83]

[-1.67]

[0.87]

[-2.03]

[-2.83]

[-0.93]

[-4.32]

[-1.64]

[0.78]

[-0.11]

[2.28]

[-0.94]

Mean VIF

9.42

9.38

9.37

White's test

Ho: homoskedasticity chi2(115) = 137.47

Prob > chi2 = 0.0752

Ho: homoskedasticity chi2(114) = 130.87

Prob > chi2 = 0.1335

Ho: homoskedasticity chi2(115) = 125.04

Prob > chi2 = 0.2459

F-test

F test that all u_i=0: F(24, 118) = 1.15 Prob > F = 0.0307

F test that all u_i=0: F(24, 118) = 1.12 Prob > F = 0.3366

F test that all u_i=0: F(24, 118) = 1.82 Prob > F = 0.0187

Hausman test

Ho: difference in coefficients not systematic chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 21.30

Prob > chi2 = 0.0304

Ho: difference in coefficients not systematic chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 13.92

Prob > chi2 = 0.2374

Ho: difference in coefficients not systematic chi2(11) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 54.82

Prob > chi2 = 0.0000

Bresh-

Pagan test

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

Prob > chibar2 = 1.0000

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

Prob > chibar2 = 1.0000

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

Prob > chibar2 = 1.0000

Sargan test

H0: overidentifying restrictions are valid chi2(57) = 12.392

Prob > chi2 = 1.0000

H0: overidentifying restrictions are valid chi2(57) = 11.093

Prob > chi2 = 1.0000

H0: overidentifying restrictions are valid chi2(57) = 15.988

Prob > chi2 = 1.0000

Arellano- Bond test

H0: no autocorrelation Prob > z = 0.3863

H0: no autocorrelation Prob > z = 0.1163

H0: no autocorrelation Prob > z = 0.1395

Ghi chú: Các ký hiệu (***), (**), (*) cho biết mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%

Xem tất cả 215 trang.

Ngày đăng: 09/12/2022