50
TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG
phù hợp và củng cố thêm các nghiên cứu trước với
đưa ra. Bên cạnh đó, nhân tố MS có tác động ngược
chiều với rủi ro hệ thống, nghĩa là kết luận ngược lại
so với giả thuyết ban đầu đưa ra.
Kết quả cũng chứng minh rằng, nếu như cung
tiền và tăng trưởng kinh tế dương sẽ tác động đến
rủi ro hệ thống của các tổ chức tài chính. Tuy nhiên,
đối với mục tiêu chung là tăng trưởng kinh tế đi
kèm với phúc lợi xã hội thì cần phải quan tâm thêm
các ngành có liên quan để đưa ra chính sách phù
hợp. Từ kết quả trên, bài viết đề xuất, trong thời
gian tới cần hạn chế cung tiền để giảm rủi ro hệ
thống, do chỉ tiêu này tác động mạnh hơn hẳn chỉ
tiêu lạm phát (do tăng cung tiền sẽ gây ra lạm phát).
Kết quả của tỷ giá cho thấy, mối quan hệ là thuận
chiều, song P_value lại có giá trị quá cao, do vậy,
nếu giảm rủi ro hệ thống thì cần quản lý tốt hơn tỷ
giá, tránh tình trạng biến động cao.
Bài nghiên cứu mới chỉ sử dụng phương pháp
tính hệ số beta để đo lường rủi ro hệ thống mà chưa
áp dụng phương pháp khác (VaR), nên chưa thể xác
định độ chính xác tuyệt đối của pháp pháp beta. Vì
thế, tác giả đề xuất sử dụng các phương pháp đo
lường rủi ro hệ thống khác nhau để có sự so sánh,
nhận định khách quan hơn.
Tài liệu tham khảo:
1. Chung, Kee H..(1989), “The Impact of the Demand Volatility and Leverages
on the Systematic Risk of Common Stocks”, Journal of Business Finance &
Accounting.Oxford: Summer 1989. Vol. 16, Iss. 3; pg. 343;
2. Ahmad, N.H. (2007), “Multi-country study of bank credit risk determinants”,
International Journal of Banking and Finance, Vol. 5, issue 1, pp. 135 – 152;
3. Basel Committee on Banking Supervision (2005), International Convergence
of Capital Measurement and Capital Standards (A Revised Framework);
4. Das, Abhiman and Ghosh, Saibal (2007), “Determinants of Credit Risk in
Indian State-owned Banks: An Empirical Investigation”, Economic Issues ,
Vol. 12, No. 2 (September 2007): pp. 48-66;
5. Fofack (2005), “Nonperforming loans in Sub-Saharan Africa : causal
analysis and macroeconomic implications”, Policy Research Working Paper,
World Bank;
6. Joel Bessis (2001), Risk Management in Banking;
7. Keeton, W. và Morris, C. (1987), “Why do banks’ loan losses differ?”,
Economic Review, 1987, issue May, pages 3-21;
8. Lucas. A. and Koopman, J. S. (2005), ‘Business and default cycles for credit
risk’, Journal of Applied Econometrics, John Wiley and Sons, Ltd, Vol. 20, No.
2, pp. 311 – 323;
9. Messai và Jouini (2013), Micro and Macro Determinants of Non-performing
Loans, International Journal of Economics and Financial Issues Vol. 3, No. 4,
2013, pp.852-860 ISSN: 2146-4138;
10. Salas, V and Saurina, J. (2002), ‘Credit Risk in Tow Institutional Regimes:
Spanish Commercial and Savings Banks’, Journal of Financial Services
Research, Vol. 22, issue 3, pp. 203 – 224.
Bảng 4: Kết quả kiểm định Hausman
Test: H0: difference in coefficients not systematic
Chi2(4) =
0,07
Prob>chi2 =
0,9994
Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên số liệu của Stoxplus và phần mềm Stata
Kết quả cho thấy Prob > 5% nên không có mối
tương quan giữa u và các biến độc lập. Do đó lựa
chọn mô hình tác động ngẫu nhiên. Sau đó sử
dụng kiểm định Breusch – Pagan (xttest 0) để lựa
chọn mô hình tác động ngẫu nhiên hay mô hình
OLS thông thường.
Bảng 5: kết quả kiểm định Breusch – Pagan
Var
Sd=Sqrt(Var)
Beta
0,4612677
0,6791669
E
0,2231497
0,4723872
U
0,2271184
0,4765694
Test: Var(u) = 0
Chibar2(01) = 143,78
Prob> chibar2 = 0,0000
Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên số liệu của Stoxplus và phần mềm Stata
Theo kết quả kiểm định, Prob= 0,0000
Xét với mức ý nghĩa 5% ta thấy, Prob = 0,0000
< 0,05 nên không đủ điều kiện chấp nhận H trong
giả thuyết: H: σ²=0 nghĩa là không tồn tại tác động
ngẫu nhiên, ta sẽ lựa chọn mô hình OLS gộp để đưa
ra kết quả.
Bảng 6: Kết quả hồi quy mô hình OLS gộp thông thường
Tên biến Hệ số hồi quy Thống kê T
P_value
MS
-0,4788703
-2,49
0,013
GDP
-0,3957097
-3,61
0,000
INF
0,0164404
1,38
0,167
EXR1
1,62975
1,30
0,193
C
-8,027519
-0,66
0,507
Độ tin cậy
95%
Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên số liệu của Stoxplus và phần mềm Stata
Bảng 6 cho thấy, kết quả hồi quy về sự tác động
của các nhân tố tới rủi ro hệ thống. Với độ tin cậy
95%, kết quả hồi quy chỉ ra tác động của nhân tố MS
và GDP có ý nghĩa thống kê.
Thảo luận kết quả mô hình
Dựa theo mô hình đã chạy và phân tích kết quả,
cả 4 nhân tố MS, GDP, INF, EXR đều có mối liên
hệ đến hệ thống các tổ chức tài chính sẽ phải đối
mặt trên thị trường. Ba nhân tố GDP, INF, EXR được
kết luận sau khi chạy mô hình với mức ý nghĩa 5%
