Kết Quả Ước Lượng Mô Hình (4) Bằng Phương Pháp Gmm


Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP giảm gây ra hậu quả nặng nề đối với toàn bộ nền kinh tế trong đó có các NHTM. Hệ quả là các bất cân đối vĩ mô sẽ trở nên trầm trọng hơn, bội chi tăng, lãi suất tăng, tỷ giá tăng…ảnh hưởng đến tình hình hoạt động kinh doanh của các NHTM do các khoản đầu tư đối diện với rủi ro cao, kéo theo lợi nhuận và dòng tiền mất ổn định, gia tăng bất ổn tài chính cho các NHTM. Ngoài ra, Sự sụt giảm trong GDP sẽ tác động xấu tới khu vực doanh nghiệp, thu nhập và tiêu dùng của người dân, những khách hàng vay vốn của ngân hàng, dẫn đến rủi ro không thu hồi được nợ. Việc không thu hồi được nợ (gốc, lãi và các khoản phí) làm cho nguồn vốn của các NHTM bị thất thoát, trong khi đó, các ngân hàng này vẫn phải chi trả tiền lãi cho nguồn vốn hoạt động, làm cho lợi nhuận bị giảm sút, gây ra tổn thất về tài chính, giảm giá trị thị trường của vốn ngân hàng, trong trường hợp nghiêm trọng hơn có thể làm cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng bị thua lỗ, làm tăng rủi ro phá sản và bất ổn tài chính cho các NHTM.

Kết quả ước lượng cho thấy, hệ số hồi quy của biến NPL là -4,84 có ý nghĩa thống kê và mang giá trị âm. Điều này cho thấy khi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ gia tăng sẽ làm giảm chỉ số Z, tức là khi rủi ro tín dụng gia tăng sẽ làm giảm sự ổn định tài chính của các NHTM. Như vậy giả thuyết H3 đúng.


Bảng 4.17. Kết quả ước lượng mô hình (4) bằng phương pháp GMM


LnZscore

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

t

P>t

LnZscore(-1)

.0545457

.0492743

1.11

0.279

BANKSIZE

-.1224771

.0577995

-2.12

0.045

LLP

-2.21697

1.343885

-1.65

0.112

LOANTA

.7041662

.3784957

1.86

0.075

CIR

3.016098

1.281217

2.35

0.027

ROE

4.289359

1.124326

3.82

0.001

GDP

-7.096544

3.237069

-2.19

0.038

NPL

-3.666684

1.97384

-1.86

0.076

INF

-1.064525

.2524065

-4.22

0.000

Hansen test (p-

value)

0.190




Sargan test (p-

value)


0.852




AR(1) (p-

value)


0.020




AR(2) (p-

value)


0.830




Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 169 trang tài liệu này.

Tác động của vốn chủ sở hữu, rủi ro tín dụng đến sự ổn định tài chính của ngân hàng thương mại Việt Nam - 15

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0

Kết quả ước lượng mô hình (4) bằng phương pháp GMM được trình bày trong bảng 4.17 cho thấy mô hình không tồn tại khuyết tật. Cụ thể, kiểm định sự tự tương quan của phần dư cho thấy có tự tương quan bậc 1 (hệ số p-value của AR(1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%) và không có tự tương quan bậc 2 (hệ số p-value của AR(2) lớn hơn mức ý nghĩa 5%). Kiểm định Hansen và Sargan đều có p-value lớn hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình và các biến đại diện sử dụng là phù hợp.


Dựa vào bảng 4.17, kết quả ước lượng mô hình (4) bằng phương pháp GMM cho thấy hệ số hồi quy của 5 biến: Quy mô ngân hàng (BANKSIZE), Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động ròng (CIR), Lợi nhuận ròng trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE), Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP), Tỷ lệ lạm phát (INF) ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu tại mức ý nghĩa 5%. Hệ số hồi quy của các biến này khi ước lượng bằng phương pháp GMM cũng phù hợp với kỳ vọng về dấu.

Bên cạnh đó, hệ số hồi quy của các biến Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NPL), Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOANTA) cũng ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến sự ổn định tài chính của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu tại mức ý nghĩa 10%.

Kết quả ước lượng cho thấy, hệ số hồi quy của biến NPL là -3,67 có ý nghĩa thống kê và mang giá trị âm. Điều này cho thấy khi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ gia tăng sẽ làm giảm chỉ số Z, tức là khi rủi ro tín dụng gia tăng sẽ làm giảm sự ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam. Rủi ro tín dụng khi xảy ra sẽ ảnh hưởng ngay lập tức đến thu nhập và lợi nhuận của ngân hàng từ đó tác động đến sự ổn định tài chính của ngân hàng do các khoản lỗ của ngân hàng đối với các khoản nợ xấu, kéo theo ổn định thị phần, dòng tiền và lợi nhuận của các NHTM. Như vậy giả thuyết H3 đúng. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Björn Imbierowicz và Christian Rauch (2013).

Như vậy, kết quả ước lượng mô hình (1) cho thấy khi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ gia tăng sẽ có tác động tiêu cực làm giảm sự ổn định tài chính của các NHTM trong mẫu nghiên cứu. Kết quả trên cho thấy ước lượng thu được từ các phương pháp khác nhau là hội tụ.

Tác giả tiếp tục xem xét ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính đến sự ổn định tài chính của các NHTM thông qua việc ước lượng mô hình (5). Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng sau:


Bảng 4.18. Kết quả ước lượng mô hình (5) bằng phương pháp GMM


LnZscore

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

t

P>t

LnZscore(-1)

.0514644

.0492398

1.05

0.306

BANKSIZE

-.1710579

.0595984

-2.87

0.008

LLP

-1.58318

1.555328

-1.02

0.319

LOANTA

.2201793

.3954531

0.56

0.583

CIR

2.209164

1.16478

1.90

0.070

ROE

3.803015

1.012018

3.76

0.001

GDP

-2.24637

3.745266

-0.60

0.554

NPL

-3.758318

1.865278

-2.01

0.055

INF

-1.538221

.3362277

-4.57

0.000

KHUNGHOANG

-.1458208

.0578329

-2.52

0.019

Hansen test (p-

value)

0.178




Sargan test (p-

value)


0.890




AR(1) (p-value)

0.097




AR(2) (p-value)

0.763




Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0

Kết quả ước lượng mô hình (5) bằng phương pháp GMM được trình bày trong bảng 4.18 cho thấy mô hình không tồn tại khuyết tật. Cụ thể, kiểm định sự tự tương quan của phần dư cho thấy có tự tương quan bậc 1 (hệ số p-value của AR(1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%) và không có tự tương quan bậc 2 (hệ số p-value của AR(2) lớn hơn mức ý nghĩa 10%). Kiểm định Hansen và Sargan đều có p-value lớn hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình và các biến đại diện sử dụng là phù hợp.


Kết quả hồi quy ở bảng 4.18 cho thấy, hệ số hồi quy của biến KHUNGHOANG là -0,15 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu âm. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng về dấu ban đầu của tác giả. Điều này cho thấy rằng trong điều kiện khủng hoảng sẽ làm gia tăng sự bất ổn định của các NHTM. Như vậy giả thuyết H4 là đúng.

Bên cạnh đó tác giả cũng xem xét ảnh hưởng cụ thể của tỷ lệ nợ xấu trên

tổng dư nợ đến sự ổn định tài chính của các NHTM trong điều kiện khủng hoảng bằng cách đưa thêm biến NPLxKHUNGHOANG và mô hình. Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.19. Kết quả ước lượng mô hình (6) bằng phương pháp GMM


LnZscore

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn

t

P>t

LnZscore(-1)

.0316622

.0520772

0.61

0.549

BANKSIZE

-.183283

.0622716

-2.94

0.007

LLP

-1.640796

1.616858

-1.01

0.320

LOANTA

.1144544

.4075005

0.28

0.781

CIR

2.712727

1.065427

2.55

0.018

ROE

4.325074

.9431445

4.59

0.000

GDP

-2.584333

3.81374

-0.68

0.504

NPL

-4.899792

1.832611

-2.67

0.013

INF

-1.88019

.418922

-4.49

0.000

NPLxKHUNGHOANG

-10.47738

3.764156

-2.78

0.010

Hansen test (p-value)

0.253




Sargan test (p-value)

0. 927




AR(1) (p-value)

0.078




AR(2) (p-value)

0.732




Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 12.0


Tính phù hợp của hồi quy bằng phương pháp GMM được đánh giá thông qua kiểm định F, thống kê Sargan và Arellano-Bond (AR). Kiểm định F kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số ước lượng. Kiểm định Sargan kiểm tra các ràng buộc quá mức, tính hợp lý của các biến đại diện. Kiểm định AR xác định liệu có sự tương quan phần dư của mô hình không.

Kiểm định Sargan = 0. 927>0,1 nên chấp nhận giả thuyết H0: mô hình được xác định đúng, các biến đại diện là hợp lý. Thống kê F-test (p-value) = 0,000<0,1, do đó ta bác bỏ giả thuyết H0: tất cả các hệ số ước lượng trong phương trình đều bằng 0, do đó các hệ số ước lượng của biến giải thích có ý nghĩa thống kê.

Kiểm định (AR)1 = 0.078<0,1 nên bác bỏ giả thuyết H0: không có sự tương quan chuỗi bậc 1, nghĩa là có sự tương quan chuỗi bậc 1 trong phần dư của mô hình hồi quy.

Kiểm định (AR)2 = 0.732>0,1 nên chấp nhận giả thuyết H0: không có sự tương quan chuỗi bậc 2 trong phần dư của mô hình hồi quy.

Kết quả ước lượng mô hình (6) bằng phương pháp GMM được trình bày trong bảng 4.19 cho thấy mô hình không tồn tại khuyết tật. Cụ thể, kiểm định sự tự tương quan của phần dư cho thấy có tự tương quan bậc 1 (hệ số p-value của AR(1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%) và không có tự tương quan bậc 2 (hệ số p-value của AR(2) lớn hơn mức ý nghĩa 10%). Kiểm định Hansen và Sargan đều có p-value lớn hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình và các biến đại diện sử dụng là phù hợp.

Kết quả hồi quy trong bảng 4.19 cho thấy 6 biến số được đề xuất trong mô hình có ảnh hưởng đến độ bất ổn tài chính của NHTM Việt Nam là: quy mô ngân hàng (BANKSIZE), lợi nhuận ròng trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NPL), tỷ lệ lạm phát (INF); ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến sự ổn định tài chính trong điều kiện khủng hoảng (NPLxKHUNGHOANG). Còn 3 biến: tỷ lệ dự phòng rủi ro (LLP), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOANTA), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê.


Quy mô ngân hàng


Hệ số hồi quy của biến BANKSIZE = -.183283 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy tác động ngược chiều của quy mô ngân hàng đến Z-score, khi quy mô ngân hàng tăng thì Z-score giảm, độ bất ổn tài chính của ngân hàng tăng.

Tổng tài sản lớn của ngân hàng thể hiện quy mô hoạt động lớn, đối với NHTM Việt Nam, hoạt động của ngân hàng chủ yếu là huy động tiền gửi và cho vay, do đó tổng tài sản lớn chứng tỏ khả năng huy động tiền gửi của khách hàng tốt và dư nợ cho vay cao. Tuy nhiên, không phải lúc nào mở rộng hoạt động cũng sẽ gia tăng lợi nhuận và đảm bảo an toàn, tỷ trọng dư nợ vay trên tổng tài sản bình quân cao, và nguồn lợi nhuận của các NHTM Việt Nam phụ thuộc chủ yếu vào hoạt động tín dụng. Tổng tài sản tăng cần đi kèm với tăng chất lượng của tài sản, nếu chủ yếu là dư nợ tín dụng nhưng nợ xấu cao, khó thu hồi như thời gian qua thì ngân hàng sẽ gặp phải rủi ro tín dụng cao, kéo theo rủi ro thanh khoản, rủi ro thu nhập cao làm gia tăng bất ổn tài chính. Khi ngân hàng mở rộng quy mô thêm nữa có thể làm cho chi phí tăng cao, sự phát triển về trình độ quản lý, nguồn nhân lực và trình độ công nghệ không theo kịp sự phát triển của quy mô khiến cho rủi ro của ngân hàng tăng cao, giảm sự ổn định tài chính của hệ thống NHTM.

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu


Hệ số hồi quy của biến ROE = 4.325074 dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy tác động thuận chiều của suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu đến Z-score. ROE được đo lường bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế chia cho tổng vốn chủ sở hữu. Khi tỷ lệ này tăng lên phản ánh hiệu quả quản trị của ngân hàng trong việc sử dụng vốn chủ sở hữu tăng, tác động tỷ lệ thuận cho thấy ROE tăng thì Z-score cao, sự ổn tài chính của ngân hàng tăng.

Kết quả này hàm ý rằng các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 đến năm 2016 đang tìm kiếm lợi nhuận với một mức độ chấp nhận rủi ro chấp nhận được. Ngân hàng tăng trưởng lợi nhuận cao, suất sinh lời tăng đi kèm với tăng trưởng bền vững, sự ổn định tài chính tăng theo.


Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ


Hệ số hồi quy của biến NPL = -4.899792 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy tác động ngược chiều của tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ đến Z-score, khi tỷ lệ này tăng thì Z-score giảm, sự ổn định tài chính của ngân hàng giảm, kết quả này phù hợp với giả thiết của mô hình nghiên cứu.

Rủi ro tín dụng được đại diện bằng biến tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NPL) là biến độc lập được tác giả quan tâm nhiều nhất trong mô hình. Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tăng thể hiện chất lượng nợ của ngân hàng giảm và mức độ rủi ro tín dụng mà ngân hàng phải gánh chịu trong hiện tại và tương lại tăng. Tỷ số này thấp chứng tỏ rủi ro tín dụng của ngân hàng thấp, có thể làm cho lợi nhuận của ngân hàng giảm. Kết quả nghiên cứu phù hợp với các kết quả nghiên cứu của Björn Imbierowicz và Christian Rauch (2013). Cụ thể, sự gia tăng của tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ sẽ có tác động tiêu cực làm giảm sự ổn định tài chính của ngân hàng.

Tỷ lệ lạm phát


Hệ số hồi quy của biến INF = -1.88019 âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy tác động âm của tỷ lệ lạm phát đến chỉ số Z-score, khi tỷ lệ lạm phát tăng thì Z- score giảm, sự ổn định tài chính của ngân hàng giảm và ngược lại. Trong các nghiên cứu của tác giả Hakim & ctg. (2012), Salked (2011) chỉ ra có một mối có mối tương quan dương giữa rủi ro phá sản của NHTM, điều này hàm ý rằng, sự gia tăng của lạm phát có ảnh hưởng làm gia tăng rủi ro phá sản ngân hàng. Khi gia tăng lạm phát có thể dẫn đến chi phí cao hơn đối với các ngân hàng đó làm tăng nguy cơ vỡ nợ ngân hàng, giảm sự ổn định tài chính của các NHTM. Điều này phù hợp với kết quả được tìm thấy bởi Jacob Oduor và cộng sự (2017). Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng về dấu của giả thiết hồi quy, khi tỷ lệ lạm phát tăng lên, sự ổn định tài chính của NHTM Việt Nam giảm trong giai đoạn 2008-2016.

Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến sự ổn định tài chính trong điều kiện khủng hoảng

Xem tất cả 169 trang.

Ngày đăng: 06/12/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí