Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH hay nhất năm 2025 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

3.1.1. Đề xuất mô hình nghiên cứu

Sau quá trình tổng hợp lý thuyết liên quan và lược khảo các công trình, tác giả quyết định lựa chọn mô hình của Nguyễn Kim Quốc Trung (2021) làm mô hình gốc để kế thừa và phát triển. Nguyên nhân vì nghiên cứu của Nguyễn Kim Quốc Trung (2021) được tiến hành phân tích với bối cảnh tại các ngân hàng Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu này tập trung vào tác động của nợ xấu đến lợi nhuận của ngân hàng, do đó tương đồng với mục tiêu nghiên cứu của luận văn. Ngoài ra, Nguyễn Kim Quốc Trung (2021) này có xem xét về tính sở hữu của Nhà nước đối với các NHTM, đây là khoảng trống nghiên cứu mà luận văn này xác định. Tuy nhiên, để hoàn chỉnh đầy đủ các biến số để xây dựng mô hình nghiên cứu nhằm áp dụng cho bối cảnh các NHTM Việt Nam thì luận văn sẽ bổ sung thêm các biến số. Như vậy, các biến số sau được đề xuất vào mô hình bao gồm:

Đối với khả năng sinh lời dựa trên lý thuyết nền tảng về hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, vì NHTM là loại doanh nghiệp đặc biệt với chức năng kinh doanh tiền tệ (Rose, 2002) KNSL của các NHTM chính là khả năng tạo ra lợi nhuận cho các ngân hàng từ các nguồn lực của tổ chức đó, đồng thời đảm bảo sự an toàn trong hoạt động kinh doanh. Vì vậy, tỷ số ROA biểu diễn cho lợi nhuận ròng tạo ra từ tổng nguồn lực của ngân hàng hay đó là tài sản. ROE thì biểu diễn cho lợi nhuận ròng tạo ra từ VCSH, nguồn vốn dài hạn hay từ các cổ đông của ngân hàng. Do đó, với hai chỉ tiêu này phản ánh mức độ hiệu quả trong việc sử dụng các nguồn lực rõ ràng hơn. Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Đối với nợ xấu của NHTM thì luận văn này sử dụng hai chỉ tiêu chính đó là tỷ lệ nợ xấu và dự phòng RRTD. Vì nợ xấu đại diện cho nợ quá hạn nhóm 3, 4, 5 của NHTM. Các nhóm nợ là sự cảnh báo cho các NHTM về chất lượng tín dụng suy giảm, khả năng thu hồi gốc lãi kém và những RRTD kéo dài trong tương lai. Ngoài ra, tỷ lệ dự phòng RRTD cho thấy chất lượng tín dụng đi xuống khi nó tăng lên, khoản dự phòng này chính là chi phí mà ngân hàng phải hứng chịu, do đó khi tính toán kết quả kinh doanh sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận.

Đối với các biến kiểm soát thì theo Boyd và Gertler (1994) với giả thuyết quá lớn để phá sản cho rằng các quy mô của các NHTM có mối quan hệ với tỷ lệ nợ xấu, trong đó thì lý thuyết này đã cho rằng các NHTM có quy mô lớn thường có xu hướng chấp nhận RRTD để có thể gia tăng dư nợ cho vay hay bỏ qua các vấn đề liên quan đến lịch sử tín dụng của khách hàng, tuy nhiên khi rơi vào tình huống trên bờ vực phá sản do nợ xấu tăng cao thì các NHNN sẽ tiến hành hỗ trợ cho các NHTM này để hạn chế những hệ lụy kéo theo với nền kinh tế (Stern và Feldman, 2004). Nên quy mô càng lớn thì cơ sở tạo điều kiện cho NHTM tiếp cận được khách hàng và mở rộng thị phần.

Đối với tỷ lệ VCSH thì theo lý thuyết cơ cấu vốn của Myers (1984) thì nguồn vốn dài hạn giúp cho ngân hàng giảm được áp lực thanh toán và tạo cơ hội để cho vay hay đầu tư kinh doanh vào các dự án dài hạn. Do đó, tạo điều kiện cho NHTM mở rộng được lợi nhuận của mình.

Đối với tăng trưởng tín dụng và hệ số an toàn vốn CAR thì liên quan đến lý thuyết đại diện và quản trị ngân hàng của Jensen và Meckling (1976), Mallin (2004). Trong đó các tác giả lập luận rằng tăng trưởng tín dụng và áp dụng mức an toàn vốn tối thiểu là quyết định thể hiện năng lực quản lý và chiến lược quản trị của ngân hàng. Các chiến lược và hoạt động này phụ thuộc vào khẩu vị rủi ro của ngân hàng và nhà quản lý. Trong đó, sự tăng trưởng của dư nợ cho vay phản ánh việc ngân hàng sẽ thu được nhiều lãi vay hơn trong tương lai. Hệ số CAR đại diện cho NHTM có nguồn vốn ổn định, rủi ro đang thấp nên việc các NHTM có điều kiện tăng trưởng lợi nhuận của ngân hàng.

Ngoài ra, các biến số liên quan đến vĩ mô nền kinh tế thì theo lý thuyết về ngân hàng hiện đại của Rose (2002) thì NHTM là một tổ chức đặc biệt, trung tâm phân phối hay huyết mạch của nền kinh tế về các dòng vốn lưu chuyển để vận hành thị trường. Do đó, các đối tượng thuộc nền kinh tế hay các hiện tượng xảy ra đều ảnh hưởng trực tiếp hay gián tiếp đến HĐKD của ngân hàng. Trong đó, tăng trưởng kinh tế và lạm phát hay thiên tai dịch bệnh là một trong những điển hình ảnh hưởng chung đến nền kinh tế và ngân hàng. Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Bảng 3.1: Mô tả các biến số đề xuất trong mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Từ bảng 3.1 thì phương trình hồi quy thể hiện sự tác động của nợ xấu và các biến kiểm soát đến KNSL của các NHTM Việt Nam là:

ROAi,t = 𝜶 + 𝜷1*NPLi,t + 𝜷𝟐*LLRi,t + 𝜷𝟑*SIZEi,t + 𝜷𝟒*EATi,t + 𝜷𝟓*LOANi,t + 𝜷𝟔*CARi,t +𝜷7*GDPt + 𝜷8*CPIt + 𝜷9*STAi,t + 𝜷10*COVIDt + 𝜺

ROEi,t = 𝜶 + 𝜷1*NPLi,t + 𝜷𝟐*LLRi,t + 𝜷𝟑*SIZEi,t + 𝜷𝟒*EATi,t + 𝜷𝟓*LOANi,t + 𝜷𝟔*CARi,t +𝜷7*GDPt + 𝜷8*CPIt + 𝜷9*STAi,t + 𝜷10*COVIDt + 𝜺

Các ký hiệu đã được trình bày tại bảng 3.1. Các hệ số βj là tham số ước lượng hay hệ số góc biểu diễn cho mức độ và chiều ảnh hưởng của các biến số độc lập với biến phụ thuộc KNSL của các NHTM. Giá trị 𝜺 là sai số ngẫu nhiên của hàm hồi quy mẫu ước lượng cho tổng thể. Ngoài ra i, t biểu diễn cho giá trị chạy của các NHTM thứ i và năm thứ t.

Bảng 3.2: Phương pháp đo lường biến trong mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.1.2. Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

3.1.2.1. Đối với các biến đ c l¾p đại di n cho nợ xấu của ngân hàng thương mại

Kwashie và cộng sự (2022); Fauziah và Fadhilah (2022) cho rằng khi các NHTM để tỷ lệ nợ xấu gia tăng thì chất lượng tín dụng của ngân hàng có dấu hiệu suy giảm. Hay nói cách khác, việc thu hồi nợ gốc và lãi vay đang dần khó khăn. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng, vì vậy KNSL suy giảm. Mặt khác, Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022); Lưu Phước Vẹn (2023) cho rằng khi ngân hàng có quá nhiều nợ xấu thì các công tác liên quan đến việc xử lý, thu hồi nợ xấu cần được thực hiện liên tục điều này làm cho chi phí hoạt động cũng gia tăng theo, nhưng nếu không hiệu quả hoặc nợ xấu cứ tiếp tục gia tăng thì lợi nhuận hay KNSL của ngân hàng cũng giảm xuống. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H1: Tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022); Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022); Phạm Hiếu và cộng sự (2023) cho rằng tỷ lệ dự phòng RRTD là một trong những chỉ tiêu phản ánh tình hình chất lượng tín dụng hay tình hình nợ xấu gia tăng trong ngân hàng. Vì khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng để phòng ngừa cho các rủi ro mất vốn, khả năng thu hồi kém nhưng ngân hàng vẫn phải thanh toán các khoản tiền gửi hay các khoản huy động để cho vay, thì buộc phải trích lập DPRRTD. Khoản trích lập này sẽ được ghi nhận trực tiếp vào chi phí hoạt động của ngân hàng, do đó tác động suy giảm lợi nhuận hay KNSL của ngân hàng sẽ kém đi. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H2: Tỷ lệ DPRRTD tác động ngược chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

3.1.2.2 Đối với các biến kiểm soát thuộc nội tại ngân hàng và vĩ mô nền kinh tế

• Đối với quy mô ngân hàng

Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022); Kwashie và cộng sự (2022); Sahiti và cộng sự (2022) cho rằng quy mô của ngân hàng được đo lường thông qua tổng tài sản, nó thể hiện năng lực cũng như sức mạnh của ngân hàng trong hệ thống. Các NHTM có quy mô càng lớn thì càng có uy tín hay thương hiệu trong thị trường, từ đó tạo điều kiện thuận lợi để tiếp cận nhiều hơn các đối tượng khách hàng, các đối tác cũng như các hạng mục đầu tư lớn hơn. Ngoài ra, quy mô ngân hàng lớn thì sức chịu đựng và mức độ đối diện với các rủi ro tốt hơn. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H3: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

• Đối với tỷ lệ VCSH Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2022); Arrdelia và Lubis (2023) cho rằng VCSH là nguồn vốn dài hạn được huy động từ các thành viên trong hội đồng quản trị, các cổ đông lớn sáng lập hay từ việc phát hành các loại trái phiếu ra công chúng. Đối với vốn dài hạn này thì các NHTM chỉ phải thanh toán cổ tức hay lợi nhuận khi tình hình làm ăn khả quan. Do đó, giảm được áp lực thanh toán đồng thời khi có nguồn vốn dài hạn này thì việc đầu tư vào các dự án dài hạn, mở rộng hoạt động kinh doanh sẽ thuận lợi hơn nên sẽ thu được nhiều lợi nhuận hơn và gia tăng được KNSL của ngân hàng. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H4: Tỷ lệ VCSH tác động cùng chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

• Đối với tăng trưởng tín dụng

Nguyễn Kim Quốc Trung (2021); Tăng Mỹ Sang và Nguyễn Quốc Anh (2022) cho rằng hiện nay các NHTM đều tập trung cho cuộc chạy đua mở rộng dư nợ tín dụng, vì hoạt động này mang lại nhiều lợi nhuận nhất cho ngân hàng, mặc dù tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất trong các HĐKD của ngân hàng. Nhưng với nhu cầu vốn liên tục của các đối tượng làm ăn trong nền kinh tế nên việc tăng trưởng tín dụng giúp ngân hàng thực hiện tốt chức năng trung gian tài chính và gia tăng được lợi nhuận từ lãi cho vay nhiều hơn. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H5: Tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

• Đối với tỷ lệ an toàn vốn

Nguyễn Kim Quốc Trung (2021); Fauziah và Fadhilah (2022); Sahiti và cộng sự (2022) cho rằng khi tỷ lệ an toàn vốn gia tăng có nghĩa là nguồn VCSH hay nguồn vốn dài hạn được gia tăng và rủi ro đang thấp nên việc các NHTM có điều kiện tăng trưởng tín dụng, mở rộng các hoạt động đầu tư để tìm kiếm lợi nhuận. Hay nói cách khác, cơ cấu nguồn vốn có sự ưu tiên cho các nguồn VCSH, do đó nguồn vốn này giúp cho ngân hàng giảm được áp lực thanh toán bởi các khoản nợ vay nên phần nào giảm được các chi phí hoạt động. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H6: Tỷ lệ an toàn vốn tác động cùng chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

• Đối với tốc độ tăng trưởng GDP

Nguyễn Kim Quốc Trung (2021); Phạm Hiếu và cộng sự (2023) cho rằng khi nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng ổn định và đều đặn, thì việc lưu thông hàng hóa của khách hàng thuận lợi, do đó các hoạt động giao dịch với ngân hàng hay các nguồn trả nợ của khách hàng được thực hiện đúng nghĩa vụ. Mặt khác, khi GDP tăng trưởng thì các hoạt động đầu tư, mở rộng kinh doanh cũng trở nên thuận tiện hơn. Vì vậy lợi nhuận của ngân hàng cũng từ đó gia tăng và KNSL cũng được cải thiện. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H7: Tốc độ tăng trưởng GDP tác động cùng chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

• Đối với tỷ lệ lạm phát Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Nguyễn Kim Quốc Trung (2021) cho rằng khi nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát tăng nhanh thì giá cả sản phẩm dịch vụ sẽ leo thang, làm cho tình hình tiêu thụ sẽ trở nên khó khăn. Tuy nhiên, khi nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát tăng thì HĐKD của ngân hàng có rủi ro cao nhưng cũng đi kèm với lãi suất cao. Hay nói cách khác, các NHTM sẽ xu hướng tăng lãi suất cho vay để bù đắp nhằm đối phó với lạm phát gia tăng, khi đó lợi nhuận thu được từ lãi vay cũng tăng theo. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H8: Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

• Đối với sở hữu của Nhà nước

Nguyễn Kim Quốc Trung (2021) cho rằng các NHTM có sở hữu Nhà nước thường có xu hướng hoạt động ổn định và khẩu vị rủi ro thấp, do đó dễ bỏ qua các khách hàng tiềm năng hay các dự án đầu tư lớn nhằm bảo toàn sự an toàn cho HĐKD. Mặt khác, các ngân hàng có sở hữu Nhà nước nhiều trên 50% thì việc thực hiện các quy trình và chính sách sẽ chặt chẽ hơn, nên những hoạt động rủi ro lớn thường sẽ không được ưu tiên, nên lợi nhuận của các ngân hàng cũng có phần sẽ bị giảm đi. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H9: Sở hữu Nhà nước tác động ngược chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

• Đối với đại dịch Covid 19

Arrdelia và Lubis (2023) cho rằng khi xuất hiện đại dịch Covid 19 thì Việt Nam đã có chủ trương đóng cửa nền kinh tế, hạn chế các giao dịch trực tiếp do đó các ngân hàng bị ảnh hưởng rất lớn đến nguồn thu. Đồng thời, khách hàng của ngân hàng gặp rất nhiều khó khăn trong việc trả nợ do đó sinh ra các khoản nợ quá hạn hay nợ xấu nên làm cho lợi nhuận cũng suy giảm. Do đó, giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H10: Đại dịch Covid 19 tác động ngược chiều đến KNSL của NHTM Việt Nam.

3.2. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

3.2.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu

Luận văn nhằm đạt được các mục tiêu là xác định và đo lường sự tác động của nợ xấu đến các NHTM tại Việt Nam, với giai đoạn nghiên cứu từ năm 2012 – 2022 thì quy trình nghiên cứu bao gồm các bước sau:

Bước 1: Tiến hành tổng hợp khung lý thuyết nền tảng liên quan đến KNSL, các chỉ tiêu đo lường KNSL tại các NHTM, nợ xấu và các chỉ tiêu đo lường nợ xấu tại NHTM, đồng thời xem xét mối quan hệ tác động của nợ xấu đến KNSL của NHTM. Sau đó, tiến hành lược khảo các nghiên cứu trong nước và nước ngoài có liên quan đến sự tác động của nợ xấu và các biến kiểm soát đến KNSL của ngân hàng nhằm xác định các khoảng trống nghiên cứu để tạo cơ sở đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu tương ứng áp dụng cho bối cạnh NHTM tại Việt Nam.

Bước 2: Xác định mẫu nghiên cứu chính thức với số lượng NHTM Việt Nam là 24 với giai đoạn thời gian xác định từ năm 2012 – 2022. Thu thập dữ liệu và thiết kế dưới dạng bảng.

Bước 3: Từ dữ liệu thu thập tiến hành xử lý, bước đầu phân tích tình hình chung về chỉ số ROA, ROE trung bình của các ngân hàng qua các năm. Sau đó, tiến hành thống kê mô tả mẫu, phân tích tương quan, hồi quy, kiểm định mô hình phù hợp.

Bước 4: Từ mô hình phù hợp được lựa chọn tiến hành kiểm định các khuyết tật sau đó tiến hành khắc phục theo phương pháp FGLS, kết quả sau khắc phục khuyết tật được dùng để thảo luận và kiểm định giả thuyết nghiên cứu.

Bước 5: Kết luận các vấn đề đạt được của nghiên cứu và đề xuất các hàm ý khả thi cho các NHTM Việt Nam để hạn chế nợ xấu và gia tăng lợi nhuận trong tương lai.

3.2.2. Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập số liệu Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Mẫu nghiên cứu: Theo trình bày tại mục đối tượng và phạm vi nghiên cứu thì tác giả xác định và trình bày nguyên nhân lựa chọn số lượng ngân hàng niêm yết được lựa chọn để nghiên cứu là 24 NHTM Việt Nam từ năm 2012 – 2022 (11 năm). Ngoài ra, với mô hình hồi quy đa biến thì lượng mẫu thấp nhất được xác định với công thức 50 + 8*m với m là số biến độc lập trong mô hình nghiên cứu (Tabachnick và Fidell, 1996). Do đó, với 10 biến độc lập được đề xuất trong mô hình nghiên cứu thì lượng mẫu tối thiểu sẽ là 130 mẫu, nhưng luận văn thu thập 24 NHTM trong 11 năm thì đạt 264 mẫu cùng với 2640 quan sát nên hoàn toàn đạt được yêu cầu về lượng mẫu thấp nhất.

Phương pháp thu thập số liệu: Trong các NHTM tại Việt Nam thì tác giả loại trừ các ngân hàng có vốn nước ngoài hay có trụ sợ đặt tại Việt Nam và lựa chọn nhóm NHTM Việt Nam để lấy dữ liệu vì đây là nhóm loại hình chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các nhóm loại hình ngân hàng tại Việt Nam (hơn 75%). Do đó, phản ánh một cách gần như chính xác các đặc điểm, tính chất của ngành ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu. Cuối cùng, có 24 NHTM Việt Nam thỏa mãn yêu cầu của tác giả, chi tiết được trình bày trong Phụ lục 01 đính kèm.

Dữ liệu nghiên cứu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các BCTC hợp nhất đã kiểm toán, BCTN của 24 NHTM tại Việt Nam. Nguồn số liệu tổng hợp vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2012 – 2022 cho nên nghiên cứu gồm tộng cộng 264 quan sát.

Đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô mỗi năm như tốc độ tăng trưởng kinh tế, chỉ số giá tiêu dùng được thu thập từ các trang web uy tín như World Bank, Ourworldindata, IMF. Số liệu được thu thập và sắp xếp theo dữ liệu bảng, cấu trúc dữ liệu bảng được kết hợp từ hai thành phần: thành phần dữ liệu chéo và thành phần dữ liệu thời gian.‖

Đồng thời, trong nghiên cứu tác giả lựa chọn thời gian nghiên cứu là 11 năm (gồm giai đoạn từ 2012 đến 2022). Trong khoảng thời gian này, nền kinh tế Việt Nam đã trả qua nhiều biến động, từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu đến các vấn đề chính trị trên thế giới, hay gần đây nhất là những ảnh hưởng nặng nề bởi dịch bệnh, chiến tranh thương mại Mỹ – Trung, lạm phát nghiêm trọng trong 2022 – 2023, chiến tranh giữa Nga và Ukraina, v.v. Do đó, khoảng thời gian này sẽ có những tác động mạnh mẽ đến hoạt động của các NHTM Việt Nam.

3.2.3. Phương pháp xử lý số liệu

Để xử lý số liệu thì phần mềm thống kê STATA 14.0 được sử dụng, các kết quả thống kê và kiểm định sẽ được trích xuất tại Phụ lục 2 của luận văn này. Trong đó, các bước thống kê và kiểm định được thực hiện như sau:

Bước 1: Trình bày tổng quát về tình hình giá trị ROA, ROE trung bình của 24 NHTM Việt Nam tại mỗi năm. Thống kê mô tả mẫu dữ liệu với sự trình bày về tình hình chung các biến số trong mô hình nghiên cứu với giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình.

Bước 2: Phân tích sự tương quan của các biến độc lập để xem xét các biến này có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng hay không? Với ma trận tương quan từng cặp biến phải có trị số thấp hơn 0,8 thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng nếu lớn hơn 0,8 thì cần xem xét việc điều chỉnh số lượng biến số đọc lập của mô hình nghiên cứu.

Bước 3: Phân tích dữ liệu hồi quy với các mô hình đa biến Pooled OLS, FEM, REM

Mô hình Pooled OLS không xem xét về tính không gian thời gian của dữ liệu và được xem là mô hình đơn giản, dễ thực hiện nhất. Nhưng mô hình này lại gặp vấn đề về chỉ số Durbin Watson nhận dạng sai, các đơn vị không bị ràng buộc chéo thì phi thực tế. Vì vậy, cần kiểm định mô hình FEM, REM để khắc phục. Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Mô hình FEM được xem là mô hình tác động cố định, được dùng khi các đơn vị chéo nhau không đồng nhất. Đồng thời, mô hình này cho phép các biến độc lập giải thích được cho biến phụ thuộc có đặc trung của các đơn vị chéo thông qua đặc điểm riêng. Ngoài ra, mô hình này cho phép các đơn vị chéo nhau sẽ tạo sự khác biệt với các hệ số chặn cố định, ngược với mô hình REM tác động ngẫu nhiên thì khác biệt nằm tại sai số. Vì vậy, FEM xem xét sự biến động giữa các đơn vị tương quan đến các biến có tác động cố định thì mô hình REM lại cho rằng đó là sự ngẫu nhiên.

Chính vì vậy, giữa các mô hình đều có những điểm mạnh và điểm yếu nhất định nên khi trích xuất kết quả của các mô hình thì cần xem xét về tính tương đồng của các kết quả. Nhưng để thuận tiện cho việc kết luận kết quả nghiên cứu thì chỉ được chọn một trong ba mô hình. Để thực hiện lựa chọn mô hình FEM, REM phù hợp thì thực hiện kiểm định Hausman. Để xem xét FEM và Pooled OLS mô hình nào phù hợp thì dùng kiểm định F – test, còn giữa REM và Pooled OLS thì kiểm định Breusch Pagan.

Bước 4: Với mô hình phù hợp thì tiếp tục kiểm định các khuyết tật có thể xảy ra với mô hình đó.

Thứ nhất là tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Hiện tượng này xuất hiện sẽ làm cho phương sai các phần dư không phải là dạng hằng số, điều này dẫn đến chúng sẽ thay đổi với các quan sát khác nhau và không tuân theo phân phối chuẩn ngẫu nhiên. Nguyên nhân có thể dẫn đến hiện tượng này đó là việc sai sót khi chỉnh sửa hay biến đổi dữ liệu tạo ra dạng hàm sai lệch. Nếu hiện tượng này xảy ra sẽ làm cho mô hình hồi quy bị chệch, không thiên lệch nhưng tính hiệu quả và kết quả không tin cậy. Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

Thứ hai là tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan. Hiện tượng này xuất hiện khi các biến quan sát trong bảng dữ liệu có tương quan với nhau. Nguyên nhân tạo ra hiện tượng này là sai lệch khi lập mô hình và thu thập dữ liệu. nếu hiện tượng xảy ra sẽ làm cho phương sai hay độ lệch chuẩn của mô hình sẽ quá thấp, kiểm định F sẽ không còn giá trị.

Thứ ba là tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này xuất hiện khi có hai hay nhiều hơn các biến số độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Nguyên nhân chính tạo ra hiện tượng này là từ việc dữ liệu thu thập không đầy đủ, các biến số có công thức hay tính chất phản ánh giống nhau và có sự biến thiên nhỏ. Nếu xuất hiện hiện tượng này thì các thống kê t không còn ý nghĩa, các sai số chuẩn của các hệ số sẽ trở nên lớn và nhạy cảm với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu hay nói cách khác sẽ làm thay đổi các biến số còn lại trong dữ liệu. Phép kiểm định đa cộng tuyến thường sử dụng hệ số phóng đại VIF phải nằm trong vùng từ 1 đến 5 sẽ an toàn. Hoặc sử dụng ma trận tương quan của các cặp biến số.

Bước 5: Sau khi xác định các hiện tượng khuyết tật của mô hình thì ước lượng FGLS để khắc phục. Phương pháp này giống với OLS nhưng tập trung vào sửa sai cho các phương sai, độ lệch chuẩn và tính biến thiên của dữ liệu nhằm cho ra các kết quả thỏa mãn với giả thuyết bình phương nhỏ nhất trong tiêu chuẩn. Sau khi cho ra kết quả thì giá trị P – value sẽ được xem xét so sánh với 5% để kết luận sự phù hợp.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong ―chương 3, tác giả đề xuất mô hình và giả thuyết về sự tác động của nợ xấu và các biến kiểm soát đến KNSL của NHTM Việt Nam. Các biến số độc lập bao gồm tỷ lệ nợ xấu và DPRRTD. Các biến kiểm soát bao gồm quy mô ngân hàng; tỷ lệ VCSH; tăng trưởng tín dụng; hệ số an toàn vốn; tăng trưởng kinh tế; tỷ lệ lạm phát; sở hữu Nhà nước; đại dịch Covid 19 được‖ đề xuất vào mô hình nghiên cứu. Đồng thời, trong chương này tác giả đã trình bày các bước để thực hiện nghiên cứu, tính toán phương thực lựa chọn số mẫu và phương pháp tính toán cùng với ý nghĩa các hệ số kiểm định. Luận văn: PPNC Tác động nợ xấu đến khả năng sinh lời ở các NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu khả năng sinh lời ở các ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com