40
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
- Biến quy mô ngân hàng (SIZEGDPi,t) được tính
bằng cách lấy tài sản chia cho tốc độ tăng trưởng
GDP. Cách tính này phản ánh rõ quy mô thực tế của
ngân hàng khi nền kinh tế thay đổi.
- Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình phương
(CAPi,t2): Kỳ vọng rằng, tỷ lệ vốn và rủi ro tín dụng
liên tục tăng (hoặc giảm) sẽ có tồn tại điểm cực trị.
Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Dựa vào kết quả các nghiên cứu trước, bài viết
phân tích định lượng để tìm ra tác động của vốn
chủ sở hữu đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng
thương mại (NHTM) Việt Nam. Đồng thời, sử dụng
phương pháp ước lượng Moment tổng quát (GMM)
để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai
số nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu
quả, đưa ra kết quả nhất quán và chính xác hơn.
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ các báo cáo tài
chính đã kiểm toán được công bố trên website của
22 NHTM tại Việt Nam và dữ liệu được thu thập
từ website của Ngân hàng Thế giới (World Bank)
trong giai đoạn 2008-2015. Sau đó, tác giả tính toán
các biến dựa trên số liệu thu thập được.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Thống kê mô tả
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 22 NHTM
trong giai đoạn 2008-2015 với các biến số được mô
tả theo bảng 2.
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Kiểm định White cho thấy, mô hình nghiên cứu
có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi với
mức ý nghĩa 5%. Kiểm định Wooldridge cho thấy,
mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan
với mức ý nghĩa 1%.
Kết quả hồi quy và thảo luận
Căn cứ vào kết quả kiểm định ở trên,
ta thấy mô hình có sự tự tương quan
giữa các sai số và hiện tượng phương sai
thay đổi. Ngoài ra, vì mô hình nghiên
cứu sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc
(LLRi,t-1) làm biến độc lập nên theo
Richard Blundell & Stephen Bond (1998),
nghiên cứu thuộc dạng mô hình với số
liệu dạng bảng động và với biến trễ của
biến phụ thuộc (LLRi,t-1) có khả năng
là biến nội sinh. Cũng theo Richard Blundell &
Stephen Bond (1998) và Lê Thị Lanh & Lâm Ngọc
Thiên Lý (2016), nên sử dụng phương pháp GMM
để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các
sai số, hiện tượng phương sai thay đổi và hiện
tượng biến nội sinh để đảm bảo ước lượng thu
được vững và hiệu quả.
Với biến phụ thuộc là LLRi,t, sau khi sử dụng
phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng nội
sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan, mô
hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Chi2 = 0,0000)
nên kết quả mô hình phù hợp và có thể sử dụng
được. Biến nội sinh là (CAPi,t, LTDi,t, SIZEGDPi,t),
biến công cụ sử dụng là các biến trễ của biến này.
Kiểm định AR(2) có mức ý nghĩa là 0.337 > 10%
nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định Sargan test có mức ý nghĩa là 0.631
nên các biến công cụ được sử dụng trong mô hình
là phù hợp. Ngoài ra, mô hình có số lượng biến
công cụ (20) nhỏ hơn số lượng các nhóm (22) nên
đảm bảo tính vững.
Vậy, kết quả mô hình nghiên cứu có phương
trình như sau:
LLRi,t = 0.0086296 + 0.3845545 LLRi,t-1 -
0.081614 CAPi,t + 0.295134 CAPi,t2 -0.0061062
LTDi,t + 0.0000151 SIZEGDPi,t + 0.0181152 INFt
+ εi,t
Biến độc lập CAPi, tác động ngược chiều đến
LLRi,t và CAPi,t2 có tác động thuận chiều đến
LLRi,t với mức ý nghĩa 10%. Nghĩa là, khi tỷ lệ
vốn tăng thì rủi ro tín dụng giảm, đến một ngưỡng
BẢNG 3: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI CỦA SAI SỐ
THAY ĐỔI VÀ TỰ TƯƠNG QUAN
Kiểm định phương sai
của sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan
White’s test
Wooldridge test
Chi2 (26) = 51.16
F (1, 21) = 32.265
Prob > chi2 = 0.0023**
Prob > F = 0.0000***
Ghi chú: *** có ý nghĩa tương ứng ở mức 1% Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
BẢNG 2: THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN
Biến Số quan
sát
Thấp nhất Trung bình Cao nhất
Độ lệch
chuẩn
LLRi,t
176 0,004008 0,0134392 0,037018 0,0059362
CAPi,t
176 0,010888 0,1075352 0,356339 0,0510619
LTDi,t
176 0,3718744 0,8800884 1,597714 0,2106137
SIZEGDPi,t
176 456,6967 544,662 644,8126 47,2642
INFt
176
0,0063 0,0976375 0,2312 0,0702188
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
