Tác động của tính bất định đến việc nắm giữ chứng khoán của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

7
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hoạt động của các trung gian tài chính khi đối mặt với sự khó khăn bằng cách kiểm tra tác động của tính bất định đối với việc nắm giữ chứng khoán của ngân hàng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động của tính bất định đến việc nắm giữ chứng khoán của các ngân hàng thương mại Việt Nam

TÁC ĐỘNG CỦA TÍNH BẤT ĐỊNH ĐẾN VIỆC NẮM GIỮ CHỨNG KHOÁN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Nguyễn Hoàng Chung Trường Đại học Thủ Dầu Một Email: chungnh@tdmu.edu.vn Mã bài: JED-1398 Ngày nhận bài: 14/09/2023 Ngày nhận bài sửa: 17/11/2023 Ngày duyệt đăng: 20/11/2023 DOI: 10.33301/JED.VI.1398 Tóm tắt Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hoạt động của các trung gian tài chính khi đối mặt với sự khó khăn bằng cách kiểm tra tác động của tính bất định đối với việc nắm giữ chứng khoán của ngân hàng. Sử dụng dữ liệu cấp ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn 2007 - 2019 để tính tính bất định vi mô dựa trên sự phân tán của các cú sốc ngân hàng, nghiên cứu cho thấy tính bất định của ngân hàng có xu hướng làm gia tăng việc nắm giữ chứng khoán tại các ngân hàng. Phân tách chứng khoán tổng hợp, nghiên cứu cho thấy các khoản đầu tư an toàn hơn (bao gồm trái phiếu chính phủ và trái phiếu các định chế tài chính) chi phối tác động tổng thể của tính bất định của ngân hàng đối với việc nắm giữ chứng khoán, việc này bù đắp cho sự sụt giảm danh mục đầu tư rủi ro hơn (bao gồm trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu) trong thời kỳ bất định cao hơn. Từ khoá: Tính bất định của ngân hàng; trái phiếu; cổ phiếu; nắm giữ chứng khoán. Phân loại JEL: G21, G32. The impact of uncertainty on banks’ security holdings in Vietnam Abstract The study enriches the empirical evidence on financial intermediaries’ operations in the face of uncertainty by examining the impact of banking uncertainty on banks’ security holdings. Using bank-level data in Vietnam during 2007 - 2019 to compute a micro uncertainty proxy based on the dispersion of bank shocks, this paper shows that banking uncertainty tends to enhance total security holdings at banks. Decomposing aggregate securities into disaggregate components, we find that safer investments (including government bonds and financial institution bonds) dominate the overall impact of banking uncertainty on security holdings, which completely offset a drop in the volume of riskier investments (including corporate bonds and stocks) in times of higher uncertainty. Keywords: Banking uncertainty; bonds; shares; security holdings. JEL Classification: G21, G32. 1. Giới thiệu Làm thế nào tính bất định trong các quyết định kinh tế và chính sách có thể thúc đẩy các chỉ số kinh tế và tài chính? Nhiều nghiên cứu cho thấy tính bất định gây ra hậu quả tiêu cực đối với đầu tư của các công ty (Drobetz & cộng sự, 2018; Gulen & Ion, 2016; Kang & cộng sự, 2014), việc làm của các cá nhân (Caggiano & cộng sự, 2017) và tổng sản lượng của nền kinh tế (Baker & cộng sự, 2016; Bloom & cộng sự, 2018). Tập trung vào lĩnh vực ngân hàng, một thành phần cốt lõi quan trọng của hệ thống kinh tế, các nghiên cứu trước Số 320 tháng 02/2024 43
đây cũng cho thấy các phản ứng khác nhau của ngân hàng đối với tính bất định. Ví dụ, khi phải đối mặt với tính bất định cao hơn, các ngân hàng có xu hướng gặp nhiều rủi ro hơn (Karadima & Louri, 2021; Wu & cộng sự, 2020), hoặc tăng giá cho vay (Ashraf & Shen, 2019), hoặc giảm giá trị thị trường (He & Niu, 2018), hoặc giảm thiểu đòn bẩy tài chính (Fu & Luo, 2021) và ít có khả năng chấp nhận các khoản vay mới (Alessandri & Bottero, 2020). Các nghiên cứu khác chỉ ra rằng tính bất định có thể làm giảm tăng trưởng tín dụng ngân hàng (Bilgin & cộng sự, 2021; Bordo & cộng sự, 2016; Buch & cộng sự, 2015; Danisman & cộng sự, 2020; Hu & Gong, 2019; Valencia, 2017). Tuy nhiên, khía cạnh tính bất định làm thay đổi việc nắm giữ chứng khoán của các ngân hàng như thế nào là mục đích của nghiên cứu này. Nghiên cứu tiếp cận khía cạnh này dựa trên việc các ngân hàng đang mua một khối lượng chứng khoán ngày càng tăng, do đó chứng khoán hoá giấy tờ có giá này thành một phần khá lớn trong danh mục tài sản ngân hàng (Paludkiewicz, 2019). Tuy nhiên, các nghiên cứu nhìn chung thiếu đi các cảnh báo sớm về việc nắm giữ nhiều chứng khoán hơn của các ngân hàng có thể xóa sạch tín dụng được cấp cho nền kinh tế (Diamond & Rajan, 2001). Nghiên cứu gần đây cũng chứng minh rằng hiệu quả của kênh truyền tải chính sách tiền tệ có thể bị tổn hại khi các ngân hàng cơ cấu danh mục tài sản của họ theo hướng có tích trữ danh mục chứng khoán lớn hơn (Peydró & cộng sự, 2021). Để phân tích thực nghiệm về tác động của tính bất định đối với việc nắm giữ chứng khoán của các ngân hàng, nghiên cứu lấy mẫu gồm 31 ngân hàng thương mại (NHTM) từ Việt Nam trong giai đoạn 2007-2019. Nghiên cứu thực hiện hồi quy bằng cách sử dụng các kỹ thuật hiệu ứng cố định với các lỗi tiêu chuẩn Driscoll-Kraay đã được hiệu chỉnh và tiếp tục giải quyết vấn đề nội sinh tiềm ẩn thông qua các phương pháp ước tính mô-men tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM). Để tính bất định, nghiên cứu sử dụng dữ liệu cấp ngân hàng để tính toán sự phân tán mặt cắt ngang của các cú sốc đối với các biến cấp ngân hàng chính, như được đề xuất bởi Buch & cộng sự (2015). Tính bất định vi mô này đặc biệt dành riêng để phản ánh tính bất định trong lĩnh vực ngân hàng. Ưu điểm chính của tính bất định vi mô của nghiên cứu là nó áp dụng cho tất cả các ngân hàng trong cùng một hệ thống (thay vì chỉ các ngân hàng niêm yết) và nó không nghi ngờ về tính chính xác của thông tin văn bản trên báo chí cần được thu thập để tạo ra tính bất định dựa trên văn bản (như proxy bất định về chính sách kinh tế). Đáng chú ý, đối với việc nắm giữ chứng khoán toàn diện của các ngân hàng, nghiên cứu không chỉ quan tâm đến việc tính bất định tác động đến danh mục chứng khoán như thế nào, mà nghiên cứu còn chú ý đến tính bất định liên quan đến các thành phần phân tách khác nhau của chứng khoán ngân hàng. Nghiên cứu thực hiện điều này bằng cách chia tổng số chứng khoán của các ngân hàng thành nhiều mục, bao gồm trái phiếu chính phủ, trái phiếu tổ chức tài chính, trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu. Nghiên cứu xem xét Việt Nam vì nó cung cấp một môi trường có giá trị cho nghiên cứu này. Việt Nam có thể được đối xử như một đại diện công bằng cho các nền kinh tế mới nổi, nơi các ngân hàng tuyên bố một vị trí lớn trong hệ thống tài chính và đóng góp đáng kể vào việc điều tiết nền kinh tế (Dang, 2020). Trong giai đoạn này, các NHTM đã nhanh chóng tăng cường nắm giữ chứng khoán, qua đó trở thành thành viên chủ chốt của thị trường chứng khoán. Tuy nhiên, các khoản nắm giữ chứng khoán này (chủ yếu là trái phiếu Chính phủ) đã bị hạn chế bởi các quy định của ngân hàng trong những năm gần đây (Dang & Huynh, 2020). Về nguyên tắc, thực hiện tìm kiếm lại tính bất định trong một nền kinh tế mới nổi cũng được hưởng một số lợi thế. Cụ thể, các nền kinh tế mới nổi phải đối mặt với tính bất định cao hơn so với các nền kinh tế phát triển (Bloom, 2014), và có thể hậu quả của tính bất định đối với các ngân hàng ở các thị trường mới nổi có thể rõ rệt hơn các ngân hàng ở các nền kinh tế phát triển theo Nguyen & cộng sự (2020). Trên thực tế, trong vài năm qua, hoạt động ngân hàng ở Việt Nam đã được kích hoạt và biến động đáng kể do nguyên nhân của nhiều lực lượng khác nhau, chẳng hạn như cuộc khủng hoảng toàn cầu năm 2008, sự bùng nổ nợ xấu năm 2012 và cải cách chính trị tác động đến hoạt động của hệ thống ngân hàng cùng với áp lực nặng nề để nâng cấp các tiêu chuẩn nhân lực quốc tế (Batten & Vo, 2019). Nghiên cứu này góp phần vào hệ thống khung khổ lý thuyết về tác động của tính bất định ngân hàng đến danh mục nắm giữ chứng khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Nghiên cứu cố gắng hân tách chứng khoán tổng hợp thành các tài sản tài chính cụ thể bao gồm: trái phiếu chính phủ, trái phiếu tổ chức tài chính, trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu. Bên cạnh đó, nghiên cứu này không tiếp cận theo hướng các Số 320 tháng 02/2024 44
phản ứng liên quan đến danh mục đầu tư tài sản của các ngân hàng trước tính bất định của chính sách kinh tế, mà dựa vào sự phân tán cắt ngang của các cú sốc cấp ngân hàng đại diện bởi tính bất định của ngân hàng thương mại tác động đến hoạt động của ngân hàng thông qua các hoạt động đầu tư tài chính. Nghiên cứu kiểm định liệu rằng khi tính bất định gia tăng các ngân hàng thương mại sẽ phản ứng với điều này như thế nào thông qua việc tăng giảm khối lượng nắm giữ tài sản tài chính, việc này có thể lây lan ảnh hưởng đến kênh tín dụng của nền kinh tế (Diamond & Rajan, 2001) hoặc tác động đến tính hiệu quả của kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ (Peydró & cộng sự, 2021). Nghiên cứu cấu trúc phần còn lại của bài báo như sau. Phần thứ hai của bài báo cung cấp một đánh giá tài liệu ngắn gọn. Phần thứ ba thể hiện đặc tả mô hình thực nghiệm, nguồn dữ liệu và cấu trúc biến của nghiên cứu. Phần thứ tư của bài báo cung cấp kết quả ước tính và giải thích có liên quan. Phần cuối cùng kết thúc công việc của nghiên cứu với ý nghĩa chính sách bắt nguồn từ những phát hiện của nghiên cứu. 2. Cơ sở lý thuyết Về lý thuyết, một số cơ chế giúp dự báo ảnh hưởng của tính bất định đối với việc nắm giữ chứng khoán của ngân hàng. Sự sụt giảm đáng kể trong các hoạt động tín dụng trong thời kỳ bất ổn cao, do sự trì hoãn đầu tư và chi tiêu từ các công ty và hộ gia đình, có thể dẫn đến sự khác biệt hơn cho các ngân hàng để cung cấp tín dụng cho nền kinh tế (Bloom, 2009). Ngoài ra, người cho vay có thể do dự hơn khi cho vay nếu họ nhận thức được rằng tính bất định có thể làm tăng đáng kể khả năng vỡ nợ của người vay (Mishkin, 1999). Do đó, các ngân hàng có thể áp dụng chiến lược “chờ và xem” (wait and see) (McDonald & Siegel, 1986) và chọn đầu tư vào chứng khoán với các tính năng phù hợp như một kế hoạch thay thế (Broner & cộng sự, 2014). Ngoài ra, khi nói đến quyết định của chính ngân hàng, người ta có thể lập luận rằng các ngân hàng có thể lưu trữ một lượng tài sản lưu động tối ưu với động cơ phòng ngừa để tự bảo vệ mình trước những cú sốc thanh khoản bất lợi tiềm ẩn do tính bất định gây ra (Allen & Gale, 2004). Theo đó, các tài sản lưu động này có thể ở dạng tiền mặt hoặc chứng khoán (Berger & cộng sự, 2020). Nhìn chung, tính bất định dự kiến sẽ khuyến khích các ngân hàng tăng cường nắm giữ chứng khoán. Dưới áp lực của nhu cầu tín dụng thấp hơn trong bối cảnh bất ổn lớn hơn, các ngân hàng phải cắt giảm lãi suất cho vay (Hartzmark, 2016). Trong bối cảnh người gửi tiền yêu cầu phí bảo hiểm rủi ro cao hơn do mối đe dọa của các cú sốc bất lợi, các ngân hàng phải chấp nhận chi phí tài trợ cao hơn (Valencia, 2017). Cùng với nhau, các cơ chế này làm giảm lợi nhuận của ngân hàng, do đó buộc các ngân hàng phải tìm cách bù đắp cho lợi nhuận bị giảm vì mục tiêu kinh doanh của họ thường cố định. Do đó, các ngân hàng có nhiều khả năng tiếp cận các dự án có “rủi ro cao, lợi nhuận cao” (high risk, high return) (Dell’Ariccia & cộng sự, 2014). Nếu động cơ “tìm kiếm lợi nhuận” này hoạt động, các ngân hàng có thể giảm lượng nắm giữ chứng khoán, thường liên quan đến lợi nhuận thấp hơn so với các khoản vay. Vì danh mục đầu tư do các ngân hàng nắm giữ bao gồm nhiều loại quan hệ bí mật với các đặc điểm lợi nhuận rủi ro khác nhau, nên cần phải phân tách các danh mục đầu tư này để đưa ra đánh giá toàn diện hơn. Tóm lại, tính bất định ảnh hưởng như thế nào đến việc nắm giữ chứng khoán của các ngân hàng là mơ hồ về mặt lý thuyết. Berger & cộng sự (2020) sử dụng một biện pháp mới về tích trữ thanh khoản ngân hàng (dựa trên phân loại tất cả các khoản mục ngân hàng tài sản và nợ phải trả) để chỉ ra rằng các ngân hàng Mỹ xây dựng bộ đệm thanh khoản của họ trong thời kỳ bất ổn chính sách kinh tế cao hơn. Trong một nghiên cứu gần đây, Ashraf (2020) tập trung vào 21 quốc gia chính và đưa ra kết luận tương tự nhưng thông qua một biện pháp thanh khoản khác được xác định bởi tỷ lệ tiền mặt và dự trữ trên tổng tài sản. Nói chung, hai nghiên cứu này vẫn có sự khác biệt so với cách mà nghiên cứu này tiếp cận, cụ thể nghiên cứu quan tâm đến việc nắm giữ chứng khoán của các ngân hàng, cũng được chia thành các loại trái phiếu và cổ phiếu khác nhau. Ngoài ra, trong khi cả hai bài báo trước đây phân tích mức độ tổng hợp của tính bất định về chính sách kinh tế bằng cách sử dụng chỉ số dựa trên văn bản, công việc của nghiên cứu khám phá tính bất định vi mô đặc biệt liên quan đến ngành ngân hàng bằng cách sử dụng dữ liệu cấp ngân hàng. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Mô hình và biến Để kiểm tra thực nghiệm mối quan hệ giữa tính bất định và nắm giữ chứng khoán của các ngân hàng, nghiên cứu bắt đầu với mô hình cơ sở sau: Số 320 tháng 02/2024 45
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆�� = 𝛽𝛽� + 𝛽𝛽� Phương trình 𝑆𝑆�� 𝑆𝑆�� 𝛽𝛽� +� 𝛽𝛽� ×�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆�� + 𝛽𝛽� ×� 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈�� 𝛽𝛽� ×� 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 = = 𝛽𝛽 + 𝛽𝛽 × 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆�� + 𝛽𝛽 × 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈�� + + 𝛽𝛽 × 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� + 𝛽𝛽� × 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆× 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀��𝑣𝑣++ � 𝜀𝜀�� (1)𝛽𝛽� × 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈�� + 𝛽𝛽� × 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀đó i chỉ số ngân hàng và c + 𝛽𝛽� ×� 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� +𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 𝑆𝑆 𝜀𝜀(1) + + 𝛽𝛽 �� = 𝛽𝛽� + 𝛽𝛽� × � 𝑣𝑣 + �� trong �� + 𝛽𝛽� × 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� + 𝑣𝑣� + 𝜀𝜀�� (1) trong đó iđó i chỉngân hàng và chỉ chỉtsố t năm. Biến phụ thuộc Sechold được tính bằnglệ tổng chứng tổng tài sản. Nhằm mục đíc trong chỉ số số ngân hàng và số năm. Biến phụ thuộc Sechold được tính bằng tỷ tỷ lệ tổng chứng khoán trên khoán khoán, baobao gồm trái phiếu chính phủ, trái phiếu tổ chức tài chính, trái phiếu doanh nghiệp tục cổ phiếu.𝑈𝑈 𝑈𝑈chứng là thước đo t khoán, gồm tài sản. Nhằm mục đích cung cấp một khía cạnh toàn diện, nghiên cứu tiếp và𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈tách 𝑈𝑈�� phân 𝑈𝑈 𝑈𝑈 trên tổng tàii sản.i Nhằm ngân đích cung cấpt một khía cạnh toàn diện, nghiên cứucứu tiếpbằngphân táchbao gồm trái phiếu chính đó chỉ chỉ số mục hàng chỉ số năm. khía cạnh toàn Sechold được tính phân khoán, chứng trongtrong tài sản. ngân hàng vàvà cung cấp mộtBiến phụ thuộc Sechold được tính bằng tỷ lệtách tổng chứng trên tổng đó số Nhằm mục đích chỉ số tnăm. Biến phụ thuộc diện, nghiên tiếp tục tục tỷtổngchứng khoán lệ chứng khoán trên tổng trái sản. Nhằm mục đíchphiếu tổ chức tàikhía cạnh toàn diện, nghiên cứu tiếp tục phân tách tài phiếu chính phủ, trái cung cấp một chính, trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu. 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈��thước đo tínhtính bất định cho các ngân hàng.là ivlà hiệu ứng định định ngân hàng và ε là 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈�� là là thước đo tính bất định cho ngân hàng. vi v hiệu hiệu cố cố định ngânphần dư. lài,t là trên tổng chứng khoán, bao gồm trái phiếu chính phủ, trái phiếu tổ chức tài chính, trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu. phần dư. dư. Vectơ𝑈𝑈 𝑈𝑈�� là thước mộttính tập hợp các biện pháp kiểm soát cấp ngân hàng baongânngânquy mô phần dư. Vectơ 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� mộttập hợpđịnh biện các ngân hàng. vicấpngân ứng cố bao gồm: (1) quyε (logarit tổng tài phần𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� là đo một bất các cho pháp kiểm soát cấp hiệu hàng bao gồm: hàng và khoán, bao gồm trái phiếu chính phủ, trái phiếu tổ chức tài chính, trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu. là thước đo bất định cho các các ngân hàng. là ứng ứng cố ngân hàng và εi,t Vectơ hàng và ε ngân hàng (logarit 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 (2) là một mô vốn chủ sở pháp chủ soát sở ngân tài tài sản), (3) ro quy i i,t Vectơ là là tập hợp các biện pháp kiểm soát là ngân hàng định gồm: quy mô(1) (1) hàng i,t là mô mô ngân dư. Vectơ tổng sản), ��quy môtập hợp các biệnsở hữukiểm sởsở hữu/tổng hàng phòngDự (1) tín lời. Tronglời.lời. Trong vốn Trong kiểm soát chủ kiểm mô 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� , nghiên cứu kết ngân hàng (logarit(logarit tổng sản), (2) (2) quy mô vốn chủ hữu (vốn chủchủ cấp hữu/tổng sản), (3) rủiphòng dụng, (4) Tỷ phần hàng tổng tài tài tài sản), quy vốn chủ sở hữu (vốn (vốn hữu/tổng tài sản), (3) Dự Dự bao gồm: 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀�� , nghiên cứucứu (4) Tỷ suất tăng trưởng GDPkhi đó, kiểm soát chu biến tế và lãi suất cấpcho mô 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀��ronghiên kết kết hợp tốc độ tăng trưởng GDP kiểm soát chu kỳ kinh kiểm và lãivec-tơ vốn (lãi rủi ro tín dụng, (4) Tỷ suất sinhTỷ suất sản), (2) quy mô khi đó,biến nhóm(vốn biến sở soát vec-tơ vĩ mô mô Dự phòng rủi rủi tín hàng (logarit tổng tài sinh phòng ro ro tín dụng, (4) suất sinh mô ngân dụng, (4) Tỷ khi Trong khi nhóm Trong nhóm vec-tơ vĩ soát vec-tơ vĩ (3) đó, Trong đó, chủ sở hữu biến kiểm hữu/tổng tài sản), nghiên cứu kết hợp tốc độ tăng trưởng GDP để kiểm soát chu kỳ kinh tế và lãi suất cho vayvay cấp vốn (lãi suất điều hàn tái 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 suất nghiên cứu kết hợp tốc độ tăng trưởng GDP tệ tệ phòng rủi , tín dụng, hợp tốc độ sinh lời. Trong để để Trong nhóm kỳ kinh tế soát tái cho vĩ suất xét vay cấpcấp vốn ��suất điều hành) đại diện cho chếchế chính sách tiềntheo Dang & Huynh lập (2020). Theocú sốc bên tron suất điều hành) đại diện cho cơ chế chính sách tiền tệ theo Dang & Huynh (2020). Theo nghiên cứu xem xét các biến đ vay tái tái vốn (lãi(lãi , điều hành) đại diện cho cơ cơ chính sách tiền để kiểm soát chu kỳ kinh tế vàTheo xem nghiênlãi suất cho cứu các biến độc lập trễ một năm (t-1) vì cho vay ngân hàng không thể theo Dang & Huynh tức với các cú phản ứng ngay (2020). với các nghiên vay tái cấpbêncác biếnHơn lập trễ mộtnày có thể vì vìchính sách tiền hàng không & nhântức ngay sốc nghiên cứuvà xét xét các biến độc lập trễ một năm (t-1)chocho vay ngân tệ theo Dang thểHuynhquả ngược. bên cứu xem vốnngoài. độc nữa, việc diện cho cơgiảm thiểungân phần không thể hệ phản ứng trong xem (lãi suất điều hành) đại năm (t-1) chế vay một hàng mối quan phản ứng(2020). Theo lập ngay lập lập nghiên các cú hồi quy hiệu bên ngoài. Hơn năm (t-1) dụng thể thể chuẩn Driscoll-Kraay quan ngược. Nghiên cứ Nghiêntức với cứusốcsốc bên trong ứngbên định mộtnữa, việc nàynàyđộ lệch giảm thiểu một phần mối ứng ngay tức với các cú xem xéttrongbiếnvà cố ngoài. Hơncách sử vì cho có giảm thiểu một phần mối (Hoechle, cứu tiến hành bên các và độc lập trễ bằng nữa, việc có vay ngân hàng không thể phản quan hệ nhân quả 2007). nhântức với mô hình của nghiên cứuhồi hồi quyHơn nữa, việcđịnh về cáchgiảm thiểu một phần chuẩn (Hoechle, 2007) hệ nhân quảquả ngược. Nghiên cứu tiến hành ngoài. hiệu ứng địnhnày có nội sinh. Do độ lệch chuẩn kết hệ Tuy nhiên, các cú sốc cứu tiến hành bên quy gặp phải các cố đề bằng cách dụng đó,độ lệch cứu quan lập ngược. Nghiên bên trong và có thể hiệu ứng cố vấn bằng thể sử sử dụng nghiên mối Driscoll-Kraay hợpDriscoll-Kraaycủa mình biếnTuy nhiên, mô môtrễ vàcủa nghiêncôngthểđịnhgặp phải cácsử(Roodman, sinh. cứu kết hợp vào Driscoll-Kraay (Hoechle, 2007). phụ thuộc biến hình quy dụng ứng cố thể phải các vấnvấn về nội nội 2009). vào mô hình (Hoechle, 2007). Tuy nhiên,hành hồi nghiên cứucứu có gặp bằng cách đề đề về sinh. chuẩn hệ nhân quả ngược. Nghiên cứu tiến hình của áp hiệu có cụ ước tính GMM dụng độ lệch Do đó, nghiên Công cụnghiên cứucứu không chỉmô mô hình nhiên, mô hình của ẩn mà còn chothể gặptính liên cụ ướcước nộicho 2009). Công Do Do đó, nghiên này (Hoechle, 2007). Tuy tính nội sinh tiềm nghiên cứu có phép dụngcác tụccụ (Roodman, đó, Driscoll-Kraay kết hợp vào hình củacủa mình biến phụ thuộc biến trễ áp dụng công vấncủavề tính ước tính kết hợp vào giải quyết mình biến phụ thuộc biến trễ và và áp phải công đề tính sinh. GMM việc vay ngân hàng. Nghiên cứu thực ước tính này không chỉ giải quyết tính nội sinh tiềm ẩnGMM.tính liên tụcđịnh việc cho vay n GMM (Roodman, 2009). Công hợphiện các hình của mìnhgiải thích thuộc biếnsinhvà ápmà mà côngkiểm của kiểm định để cho việc sử dụng Các GMM (Roodman, 2009). Công cụ ước tính này không chỉ giảiphụ tính nội trễ tiềm ẩn còncòn cho phép tính Do đó, nghiên cứu kết cụ vào mô biến quyết dụng cho phép cụ ước AR (1)/AR (2) cho mối tương quan bậc một và hai và kiểm định Hansen để xác định việc vượt quá mứcCác kiểm định AR dụng GMM. số tính liênliên tục của việc cho vay ngâncụ ước tính này cứu thực hiện các kiểm định sinh thích ẩn mà cònsử sử tính GMM (Roodman, 2009). Công hàng. Nghiên khônghiện giải quyết địnhnội giảigiải thích cho việc phép tục của việc cho vay ngân hàng. Nghiên cứu thực chỉ các kiểm tính để để tiềm cho việc cho biến công cụ trong mô hình định lượng. dụng GMM. Các kiểm định ARAR (1)/AR hàng. Nghiên cứu thực hiện các kiểm định kiểm định Hansenviệc sử quá mức số b dụng GMM. tục của việc cho(1)/AR (2) (2) cho mối tương quan bậc một hai hai kiểm định Hansen để để tính liên Các kiểm định vay ngân cho mối tương quan bậc một và và và và để giải thích cho xác định việc vượt xácxác dụng việc vượt quá mứcđịnh côngBảng 1:trong mô hình định quan bậc một và hai và kiểm định Hansen để kiểm soát cấ định việcGMM. Các kiểm biến ARcông trong mô hình mô tảlượng. định vượt quá mức số số biến (1)/AR (2) cho mối tương lượng. cụ cụ Thống kê định biến Khi chọn các biến Độ lệch Giá trị Giá trị xác định việc vượt Trung bình biến công cụtiên nghiên cứuĐịnh nghĩa quy mô ngân hàng. Theo"quá lớn để thất bại", cá chọn các biến kiểm soát cấp ngân hàng, nhỏ quá mức số chuẩn trước nhất lớn nhất định phép trong mô hình cho lượng. KhiKhi chọn các biến kiểm soát cấp ngân hàng, trước tiên nghiên cứu cho phép quy mô ngân hàng. Theo giả thuyết giả Tổng số chứng khoán 16,43 6,87 5,20 30,55 Tổng chứng khoán/Tổng tài sản (%) một thuyết "quá chọnđể thấtthấtkiểm soát ngân hàng lớn thể thể tiên nghiênvới một danh mục sảnsản giữhàng.bộ đệmgiả của chứng k thuyết "quá lớn để bại", cáccác cấp4,90 lớn có có hoạt động với một danhphép quy tàitàirủi rủi và nắm Khi lớn các biến bại", ngân hàng hàng, trước hoạt động cứu cho mục tài mô ngân ro và Theo Trái phiếu Chính phủ 8,49 ngân 1,10 19,40 Trái phiếu Chính phủ/Tổng sảnro (%) nắm nhỏ giữgiữ một đệm nhỏnhỏ để thất bại", các3,22 khoản (Delechat &hoạtcộng sự, 2012).danh cứusản (%)vốnvốn ngânnắm từ việc các mộtthuyết "quá lớn của chứng khoánngân hàng lớn có 11,06cộng sự, 2012). Nghiên mụcchọn rủi rocảm hứng Tráibộ bộ tổ chứccủa chứng khoán thanh phiếu đệm 3,63 thanh khoản (Delechat & Trái phiếu tổmột Nghiên cứu chọn ngânvà 0,00 thể động với chức/Tổng tài tài sản hàng, lấy Trái phiếu doanh nghiệp 3,48 3,38 0,00 11,57 Trái phiếu doanh nghiệp/Tổng tàiđịnh(%) sản hàng, lấy lấy cảm hứngviệc cáccác ngân0,51 thanh khoản nhu cầu giao cộng chứng sản (%) yêuyêu cầu(Bonner,ngân Ngoài ra, hàng, cảm hứng từ nhỏ của ngân hàng có thể thể tăng (Delechat dịch chứng khoán do do cầu vốnvốn quy Cổgiữ một bộ đệm từ việc chứng khoán có 0,00 nhu cầu giao & dịch sự, 2012). Nghiên cứu chọn vốn phiếu 0,37 hàng tăng 1,88 Cổ phiếu/Tổng tài khoán quy 2016). định Tỷ hàng, lấy NHTM Ngoài rủi rủi ngân hàng 30,02thể tăng nhu đượcgiao dịch chứngdù tài sảndo yêutăngngâncó thể khuyến khí (Bonner, 2016). hứng ra, ra, ro ngân hàngvà và nhuận được xem xét.xét. Mặc rủi ro ro hàng ngân địnhlệ quy mô cảm Ngoàitừ việc cácro ngân hàng lợi lợi 34,27 cầu xemnhiên của tổng rủi tín(tínhdụng vốn quy (Bonner, 2016). 32,01 1,22 có nhuận Logarit tự Mặc dù khoán dụng cầu tín bằng vọt triệu đồng) ngừa, lợi nhuận ngân hàng giảm hàng Tỷ định (Bonner, 2016). khích cáccác ngân hàng chuyểnlợi nắmVốnđượcchứngxét. -tài - theo độngtín dụng ngân hànglệ vốn vọt thểhữu khuyến khích ngân hàng 4,94 và20,47 nắm chủ sở hữu/TổngMặc dù rủi ro phòng tăng vọt chủ sở thể tăng có có khuyến Ngoài ra, rủi ro ngân hàng sang nhuận giữ xem khoán sảnđộng cơ cơ phòng 9,87 4,36 chuyển sang giữ chứng khoán theo (%) ngừa, lợi lợi tăngro tíncó thể giảm có khích các ngânngân hàng tíchtích trữ ít giữ sản thanh khoản các khoản tưvào các tài sản “rủi r ngừa, nhuận ngân hàng khuyến thể 0,67khiến 0,12 ngân 2,51 sang phòngsản chứng khoản hơnhơn đầuđầu phòng Dựhàng nhuận ngân hàng giảm có thể phòng rủi vọt 0,95 khiến cáccác hàng chuyển trữ ít tài tài thất chokhoán - theo động cơ tư hàng Dự nắm tổn thanh vay/Tổng và và nhiều hơn dụng vay (%) nhiều hơnhơn lợilời các sảnsản hàngro cao,có thểcao” - theo ngân hàng tích lược (Acharya & cộng sự,hơn 2012; cộng sự, 2014). nhiều vàovào tài tài “rủi ro cao, lợi lợi suất 0,25 cáctheo độngLợi nhuận trên tài (Acharya & cộng sự, và đầu tư Tỷ ngừa, các suất sinh nhuận ngân 1,55 giảm0,81 “rủi suất khiến - động cơ chiến trữ lược sản (%) cao” 3,15 cơ chiến ít tài sản thanh khoản 2012; Dell'Ariccia & Dell'Ariccia định& vào các tài21,94“rủivới với các 13,43cấpcấp theo động tánnghiên sốc đối với tài sản&tăng trưởng tái cấp vốn là c Tính bất & theo tài 2014). Cùng ro các lợi biến cao” - ngân hàng cơ chiến cứucứu cũng tăng trưởngtỷ lệ Dell'Aricciacộng sự, sự, 2014). Cùng cao, biến số số ngân hàng này, các cú lượccũng coi coi cộng sự, 2012; nhiều hơn cộng sản 6,75 suất 34,09 Phân này, nghiên (Acharya kinh tế và sản kinh Tínhtế tỷđịnh lệ cấpcấp vốncáccác yếukiểm soát kinh tế vĩ mô.mô. Lý nghiên nghiên cứu cũng coithời kỳ tăng trưởng kinh t kinhDell'Aricciatái cộng là là yếu tố tố kiểm soát kinh tế vĩ ngân do donày, cứucứu chọn các biến nàytrưởng tế và vàlệ tái & vốn sự, 2014). Cùng với các biến số cấp Lý hàng nghiên chọn các biến này là là bất tỷ theo trong tăng 24,23 7,89 16,00 40,93 Phân tán các cú sốc đối với tài trợnhu cầu tín dụng và các ngân hà vốnkỳ tăng trưởng kinhhoặc chính tố sách soáttệ lỏng, cáccác thành phần kinh tế thể thể tăng này nguồn kỳ tăng tỷ lệ tái kinh vốn tế hoặcyếusách tiềntiềnnới nới tế vĩ mô. Lý phần kinh tế cóchọnlàmlàm tăng là trong thời tế và trưởng cấp tế là các chính kiểm tệ kinh lỏng, thành do nghiên cứu có các biến kinh trong thời Tính bất định theo lợi nhunhu trong thờivà cáccáctrưởnghàng thể thể nhiều0,67sách vay hơn cấpcấp cho trường, phần nàynày khảkhả năngtăng và hạn chế nắ cầucầu dụng kỳvà ngân hàng có có có cóchính vốn tiền tệ nới lỏng, thị thị sốc đến lợi nhuậnkích thíchlàm vay 1,27 0,39 2,06 nhuận tín dụng tăng ngân kinh tế hoặc nhiều vay hơn để để cho các thành điều kinh tế có thể tín vốn Phân tán các cú trường, điều có có năng cho kích thíchtrưởng tínvay hạnhạn chế nắm giữ chứng khoán (Adesina, 2019; Bertaycộng sự, sự, 2015). Nhìn chung, kiểm soát trong n kíchnhu cầu kinh tếvàvà các ngân hàng có thể có nhiều vốn vay hơn độ tăng trưởng GDP (%) điều này có khả năng Tăng chocho và thích vay dụng chế 6,25 giữ chứng khoán (Adesina, 2019; Bertay &cho cộng 2015). Nhìn chung, nắm 0,64 5,25 7,13 Tốc để cấp & thị trường, tất cả các biến (GDP) tất cảLãikích thích cho vaytrong nghiên cứucứu chứng xácxác(Adesina, 2019; Bertay & cộng sự, 2015). Nhìn chung, tất cáccáctái kiểm soát vàtrong nghiên giữ này6,00 định trong Bảng 1. cấp vốn (%) cảsuất biến kiểm soát hạn chế nắm này được khoán 15,00 trong Bảng 1. biến cấp vốn 8,02 2,54 được định Lãi suất tái Nguồn: Tổngbiến kiểm soát trong nghiên cứu này được xác định trong Bảng 1. tất cả các hợp của tác giả Khi chọn các biến kiểm soát cấp ngân hàng, trước tiên nghiên cứu cho phép quy mô ngân hàng. Theo giả 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈�� là thước đo tính bất định của NHTM, bao gồm phân tán theo tài sản (UncAsset), phân thuyết “quá lớn để thất bại”, các ngân hàng lớn có thể hoạt động với một danh mục tài sản rủi ro và nắm giữ một bộ đệm nhỏ của chứng khoán thanh khoản (Delechat & cộng sự, 2012). Nghiên cứu chọn vốn ngân tán theo nguồn vốn (UncFund) và phân tán theo lợi nhuận (UncProfit) của các cú sốc được tính toán dựa hàng, lấy cảm hứng từ việc các ngân hàng có thể tăng nhu cầu giao dịch chứng khoán do yêu cầu vốn quy theo quy trình hai bước của Buch & cộng sự (2015). Theo đó, nghiên cứu xác định các cú sốc cụ thể theo định (Bonner, 2016). Ngoài ra, rủi ro ngân hàng và lợi nhuận được xem xét. Mặc dù rủi ro tín dụng ngân log(𝑋𝑋�� ) − có thể khiến các ngân = 𝛼𝛼� tích trữ ít ngừa, lợi nhuận ngân hàng giảm log(𝑋𝑋�� ) = ∆ log(𝑋𝑋�� ) hàng + 𝛽𝛽� + 𝜖𝜖�� tài sản thanh khoản hơn và đầu tư năm (t) của các ngân hàng (i) với từng biến cấp ngân hàng bằng phương trình như sau: hàng tăng vọt có thể khuyến khích các ngân hàng chuyển sang nắm giữ chứng khoán - theo động cơ phòng (2) Trong đó ∆ 𝑙𝑙 𝑙𝑙 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙�� ) biểu thị phần trăm thay đổi của tài sản hoặc nguồn vốn ngắn hạn tại ngân hàng i trong nhiều hơn vào các tài sản “rủi ro cao, lợi suất cao” - theo động cơ chiến lược (Acharya & cộng sự, 2012; Dell’Ariccia & cộng sự, 2014). Cùng với các biến số cấp ngân hàng này, nghiên cứu cũng coi tăng trưởng hàng (tỷ suất lợi nhuận trên tài sản) trong khi nó là một biến liên tục. 𝛼𝛼� đại diện cho các hiệu ứng cố định năm t. Nghiên cứu cũng thực hiện ước tính bằng cách sử dụng phương trình trên cho mức sinh lời của ngân của ngân hàng và βt đại diện cho các hiệu ứng cố định theo thời gian. Các phần dư 𝜖𝜖�� từ phương trình chỉ Số 320 tháng 02/2024 46 ra cú sốc từng ngân hàng mà nghiên cứu cần thu thập để tạo ra sự phân tán theo mặt cắt ngang của các cú sốc. Tiếp đến, nghiên cứu dựa vào độ lệch chuẩn của phần dư để có được tính bất định của ngành ngân hàng
Tính bất định theo tài 21,94 sản sản 6,75 13,43 34,09 Phân tán các cú sốc đối với tài sản sản Tính bất định theo Tính sản định theo tài bất bất 21,94 24,23 6,75 7,89 13,43 16,00 34,09 Phân tán các cú sốc đối với tài sản 40,93 Phân tán các cú sốc đối với tài trợ nguồn vốn định theo 21,9424,23 6,75 7,89 13,4316,00 34,0940,93 Phân tán các cú sốc đối với tài trợ Tính Tính bất định theo 40,93 tán cáctán các cú sốc đối với tài trợ Phân Phân cú sốc đối với tài sản sản Tínhđịnhvốn theo Tính bất theo nguồn định theo lợi 24,23 bất định 24,23 7,89 7,89 16,00 16,00 40,93 Phân tán các cú sốc đối với tài trợ nguồn vốn vốn nguồn Tính bất Tính nguồn vốn định theo lợi bất định theo 24,23 1,27 7,89 0,39 16,00 0,67 40,93 Phân tán các cú sốc đối với nhuận 2,06 Phân tán các cú sốc đến lợi tài trợ Tính bất Tính Tínhnhuậnbất định theo lợi 24,23 1,27 7,89 0,39 16,00 0,67 40,93 2,06 bất định theo lợi 1,27 0,39 0,67 Phân tán cáctán các cú sốc đến trợ nhuận Phân cú sốc đối với tài lợi 2,06 Phân tán các cú sốc đến lợi nhuận vốn nguồn nhuận định theo lợi 1,27 Tính bất nhuận 0,39 0,67 2,06 Phân tán các cú sốc đến lợi nhuận nhuận định theokinh tế Tăng trưởng Tính nhuậntrưởng kinh tếtế bất lợi 1,27 6,25 0,39 0,64 0,67 5,25 2,06 7,13 Tốc độ tăng trưởng GDPlợi nhuận Phân tán các cú sốc đến (%) (GDP) trưởng kinh Tăng TăngTăng 1,27 6,25 0,39 0,64 0,67 5,25 2,06 7,13 7,13 Tốc các tăng trưởnglợi nhuận Phân tán độ cú sốctrưởng GDP (%) Tốc độ tăng đến GDP nhuận trưởng kinhkinh tế (GDP) tái cấp Tăng trưởng vốn (GDP) tế 6,25 0,64 5,25 6,25 8,02 0,64 2,54 5,25 6,00 7,13 Tốc Lãităng trưởng GDP(%) (%) độ (%) Lãi suất (GDP) 6,25 0,64 5,25 15,00 Tốc suấttăngcấp vốn GDP (%) 7,13 độ tái trưởng Tăng(GDP) kinhcấp vốn Lãi tái cấptái tếcấp vốn8,02các yếu tố2,54 5,25 6,00 15,00 vĩTốc suất tái cấptái cấp vốn (%) trưởng tái cấp vốn Lãi suất tái suất vốn 8,02 0,64 kiểm soát6,00 7,13 15,00 độLý suất nghiên cứu chọn các biến này là 8,02 2,54 15,00 Lãi suất tái cấp vốn (%) Lãi do kinh tếsuất tỷ lệ và là giả 6,25 (GDP) suất tái cấphợp của tác 8,02 2,54 2,54 6,00 6,00 Lãi Nguồn: Tổng kinh tế Lãi tăng trưởng GDP mô. vốn (%) Lãi vốn 15,00 Lãi suất tái cấp vốn (%) trong thời tái cấp hợp hợp táckinh giả Lãi suất kỳ tăng trưởng 8,02 Nguồn: Tổng hợp của táctế hoặc chính 6,00 tiền15,00 Lãi suất tái cấp vốn phần kinh tế có thể làm tăng Nguồn: Tổng vốn của củagiả Nguồn: Tổng tác giả 2,54 sách tệ nới lỏng, các thành (%) cầuNguồn: Tổng hợp của tác giả kích thích cho 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 hạn chế nắm giữ chứng khoánNHTM, bao 2019;phân tán & cộng sản (UncAsset), phân 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 vay và là thước đo tính bất định của (Adesina, gồm Bertay theo tài sự, 2015). Nhìn chung, nhuNguồn: Tổng hợp của tác giảhàng có thể có nhiều vốn vay hơn để cấp cho thị trường, điều này có khả năng tín dụng và các ngân tất cả các𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 �� là thướctính tính địnhnày đượcNHTM, gồmgồm Bảngtheo theosản (UncAsset), phânphân 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈kiểm 𝑈𝑈�� trong nghiên cứu định NHTM, bao bao phânphân tán tài tài sản (UncAsset), phân 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 soát là thướcđo bất bất của của xác định trong tán 1. theo tài sản (UncAsset), biến 𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 là thước đo đo tính bất định của NHTM, bao gồm phân tán �� tán theo𝑈𝑈nguồn vốn (UncFund)tính phânđịnh theo NHTM, bao gồm phâncủa các cú sốc được tính toánphân 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈�� là thước đo và bất tán của lợi nhuận (UncProfit) tán theo tài sản (UncAsset), dựa tán theo 𝑈𝑈quy �� là (UncFund) và và& tán tán theonhuậnnhuận phân của cácxáctheo đượccú (UncAsset),dựa 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 nguồn vốnlàthước đo tính phânphâncủacủa NHTM, bao(UncProfit) của tài sảntài sản sốctínhthể theo theo 𝑈𝑈 𝑈𝑈 nguồnhaithước của tính bất cộng sựtheo lợi nhuận đó, nghiên cứu cú địnhsốc được tính toán dựa tán theo𝑈𝑈nguồn vốn (UncFund)bất định theoNHTM, bao gồm gồm phân tán các cú (UncAsset), phân dựa tán theo nguồn vốn (UncFund) và phân tán lợi lợi nhuận (UncProfit) theocác cú sốc được tính toán phân bước đo Buch định theo lợi (UncProfit) tán của sốc sốc đượctoán dựa tính cụ toán tán theo trình vốn bước của Buchphân tán sự (2015). Theo đó, nghiên của các cú các cú sốc cụ thể theo (UncFund) và & cộng (2015). Theo (UncProfit) cứu xác định các theonăm (t) củatrình(UncFund) vàvớicộngcộng sựlợi ngân hàng (UncProfit)cứu xácsốc sau: tính thể dựa theo quy vốn hai tán tán theo nguồn hai (UncFund) (i)Buchtừng sự (2015).nhuận (UncProfit)cứu xác địnhđịnh cú sốc cụtoán theo theodựa theotheo quy vốn bước của Buch & &tánbiến cấplợi nhuận nghiên của các cú như được cú sốc cụ thể quy trìnhtrình hai bước củavà phân tán theo(2015). Theo bằngnghiên của cáccác các được tính toán nguồn các ngân hàng phân theo Theo đó, đó, phương trình cú sốc log(𝑋𝑋�� ) từng biến cấp ∆ log(𝑋𝑋 ) = 𝛼𝛼 năm (t)năm (t) các ngânngân hàng (i)− log(𝑋𝑋�� ) =ngân hàng bằng+phương�� như như sau: của các các hàng(i) với từngtừng biến ngânngân hàng bằng 𝛽𝛽� + 𝜖𝜖 trình như theo quy trình haingân hàng Buch & cộng sự cấp ngân hàng bằng phương trìnhđịnh các cú sốc cụ thể theo bước của (i) với từng biến (2015). Theo đó, nghiên cứu xác như sau: theo quynăm (t)hai ngânngân hàng (i) từngtừng biến ngânngân hàngnghiênphương trình như sau:sốc cú sốc theothể theo năm trìnhcủabước của (i) với & cộng sự (2015). Theo đó, đó, nghiên xác như sau: cúcác cụ thể cụ trình các các hàng Buch & cộng sự (2015). Theo bằng cứu cứuđịnh các (t) của các của Buch với biến cấp cấp hàng bằng phương trình xác định năm (t) của ngân hàng log(𝑋𝑋�� ) − log(𝑋𝑋�� ) = ∆hàng�� ) =𝛼𝛼�𝛼𝛼�phương 𝜖𝜖�� sau: sau: log(𝑋𝑋��log(𝑋𝑋 biến = ∆ = ∆ log(𝑋𝑋�� ) = phương𝛽𝛽� +𝜖𝜖�� (i) với − log(𝑋𝑋 cấp ) ) log(𝑋𝑋log(𝑋𝑋 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽 + 𝛽𝛽𝜖𝜖 trình +�+ theo quycủa hai bước log(𝑋𝑋�� ) − ) )= � � � + �� năm (t) Trong đó ∆ 𝑙𝑙 𝑙𝑙 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙��log(𝑋𝑋��log(𝑋𝑋 trăm thay đổilog(𝑋𝑋�� ) = hoặc nguồn �� ngắn hạn tại ngân hàng i trong ) biểu thị − log(𝑋𝑋) = ∆ log(𝑋𝑋của tài 𝛼𝛼 + 𝛼𝛼𝛽𝛽 + 𝛽𝛽𝜖𝜖 + 𝜖𝜖 vốn ) phần �� ) = ∆ �� của với cấp trình �� (2) �� log(𝑋𝑋 ) − thị phần trăm thay đổi của )= sản � + � bằng (2) TrongTrong 𝑙𝑙đó ∆ 𝑙𝑙 𝑙𝑙 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙�� )thị phầnphần trăm thaycủa cáchtài hoặchoặc nguồnngắnngắn tại mức ngânlời hàngtrong Trong đó 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙�� )��thị thị trăm thay đổi đổi �� tài�sản nguồn�� vốn hạn hạn tại hànghàng i i (2) (2) Trong đó t.∆đó𝑙𝑙∆ 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙�� ) biểubiểu phần trăm thay bằngcủa tài sản hoặc nguồn vốntrên chohạn tại ngân trong i trong ∆ �� nguồn (2) �� ) năm Nghiên𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙biểubiểu thị hiện ước tính đổi tài sản sản hoặc vốn vốn ngắn ngânsinh hàng i trong (2) năm ∆ Nghiên)cứu cũngphần trăm thay tính cách sửsử hoặc phương trình trên tại mứclời ilời của ngân Trongnăm(tỷ𝑙𝑙suất cũng thực hiện hiện ước bằng của cách sửbiến liên tục. 𝛼𝛼 trên cho cho mức sinh ứngcủa định nămhàng t.t.𝑙𝑙 cứu ��cứu thựcthực ước tính bằng nó là mộtsử phương vốn�ngắndiện cho sinh hànglờilời của ngân Nghiên𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 lợi nhuận hiện hiện ước đổi bằng cách dụng phương trình hạn chocác sinh ngân đó biểu của sản hoặc nguồn vốn ngắn hạn tại ngân hàng trong cứu cũng thực phần trăm thay đổi của tài dụng phương trình ngắn hạn tại ngân i của ngân sử t.hàng lợi cứu và β thựctài sản) trong khi khi cố định biến thời 𝛼𝛼tục. 𝛼𝛼�đại diện cho cácứng cố ứng định Trong hànghàng (tỷ hàng cũngttrên trên cho sản) trongnó là là biến biến liêntrình𝛼𝛼�diện diện cho hiệu hiệu ứng cố chỉ cứu biểu thị thực sản) trong khi cách dụng dụng phương đại trên cho mức sinh cố năm t. NghiênNghiên cũngcũngtrên tàiước tính tính bằngtài sản dụngnguồntrìnhtrình trên mứcngân hiệucủatrongngân 𝜖𝜖 t.đó hàng (tỷ suất lợi và β đại diện cho các hiệu ứng cố định biến liêngian. 𝛼𝛼�Các phần cho 𝜖𝜖cáctừ phươngcố định suất (tỷ suất lợi trên hiện tài các bằng khi một dụng phương � năm t. Nghiên cứu cũng thực hiện ước tính bằngnó là sử dụng phương trình trên cho mức sinh lời của ngân cách ngâncủa hànghàngđại diện cho các hiệukhi ứng cố định theo gian. 𝛼𝛼� đại diệndư dư 𝜖𝜖 hiệu ứng trìnhtrình chỉ nhuận trên tài sản) trong khi nó là một theo thời tục. đại diện dư �� hiệu ứngtrình chỉ củahàngngânsuất vàvàt βtvà βtrên tài sản) trong hiệunócố địnhbiếnthời thời gian.Các phần𝜖𝜖�� từ�� từtừ phương trình chỉ năm của suất lợi lợi nhuậntài sản) tronghiệu ứng nó sử một biến liên tục. Các đạicho các sinh lời củaứng cốcố định hàng (tỷ (tỷngân suấtnhuậnnhuậndiện tài sản) trongnócách mộtmộtliên tục.tục.đạitrên cho dư cho từ phươngngân định Nghiên nhuận đại trên ước tính khi là theo liên đại diện các hiệu định phần mức các hiệu thời gian. Các phần dư 𝜖𝜖 từ phương trình chỉ nhuận đại cho cho các ứng định theo thời gian. phần cho các �� phương chỉ thập tạo ra sự phân tán 𝜖𝜖 (tỷ ngân hàng của ra cú sốc từng ngân hàng mà nghiên cứu cần thu thập để tạo ra sự phân tán theo mặt cắt ngang của trìnhcú của ngânlợi β đại tdiện diện các hiệu ứng cốlà mộttheo liên tục. Các Các phần dư phương cố định hàng gian. cú sốc từng hàng mànghiên cứucứu thu thập để để ra sự phân tán mặt ��cắt của của các t các củacú ra cú sốcvà βtngân hàngnghiên cứu lệch cần thập thập đểra sự ra sự tán tính bất��cắt phương trình chỉhàng ra cú sốcsốc hànghàng hàngdiện diện các hiệu hiệuthu địnhđịnh theotạo phânphântheo theo mặtngangngang của các cúcú của ngân và β đại cho các cần ứng cố ra từng ngân đại mà cho nghiênứng cố thu theo thời gian. Các phần theo mặt cắt ngang của các từng t ra ngânTiếp đến, nghiên cứu dựa nghiên cần chuẩn của phần tạo để có được tándưtheo từ của ngang các cú cú ngân ngân hàng màvào độ cứu cần thuđể mà cắt sốc. từngtừng ngân hàng mà nghiên cứu cần thu thậptạo tạo ra sự phân tán theođịnh cắt ngang của các cú ra đến, nghiên cứu dựa cú sốc để dư ngành ngân sốc. Tiếpsốc.từng đến, nghiênmà nghiênvào độ chuẩnthậpcủa phần dư đểcócótán theo mặt định của ngànhcác ngân hàng ra cútrongTiếp nghiên cứu dựavào độcứu cần thu của phầntạo dưsự phânđược tính bất cắt ngang ngành hànghàng lệch lệch của phần để cóđược bấtmặt của ngành cú định sốc. sốc. đến, ngân nghiên cứu dựa lệch lệch chuẩn để dư ra dư để tính tínhđịnh của ngànhcủa ngân hàng Tiếp năm t: hàng cứu vào độ độ chuẩnchuẩn của phần có được được tính bất định của ngân ngân sốc Tiếp đến, dựa vào để bất 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈�� = 𝑆𝑆𝑆𝑆�� trong năm t: năm t:t: nghiên dựa vào độ lệch lệch chuẩnphầnphần dư để có được bất địnhđịnhngành ngânngân hàng sốc. Tiếp đến, cứu dựa vào độ của tính bất của ngành 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈�� = 𝑆𝑆𝑆𝑆�� 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 = 𝑆𝑆𝑆𝑆 trong trongt: trong năm 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 �� = 𝑆𝑆𝑆𝑆�� sốc. Tiếp đến, nghiên cứu năm chuẩn của dư để có được tính của hàng tán tán cắt cắt ngang của các sốc cấp ngân𝑈𝑈 𝑈𝑈hàng =��𝑆𝑆𝑆𝑆�� thì tính bất định của thống ngân hàng 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 �� càng lớn trong năm t: (3) Sự phânphânmặtmặt ngang của các cúcú sốc cấp ngânhàng càng�lớn �thìtính bất định của hệhệ thống ngân hàng 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 𝑈𝑈 = 𝑆𝑆𝑆𝑆 trong năm t: (3) �� (3) (3) Sự phân tán mặt cắt dựngcác thước đo về �� càngcàng lớn thì dữ bất của của hệ ngânngân hàng càng cao. Nghiên cứungangngang một các cú sốc cấp độ bất định��thì tính tínhđịnhđịnh hệ thốngthống hànghàng sở sốc cấp hàng hàng �� Sự (3) (3) Sự phânphânmặt cắt xâyngangdựngcác cú cấp ngânngân hàngđịnhdựa trênbất liệu cấp ngânhệ thống và làm sở Sự tán mặt cắt của của của ngân càngtán Nghiên cứu xây của cú sốcthước đongân hàng lớn lớn thì tính bất định của hệ thống ngân cơ càng lớn thì tính bất định ngân hàng ngân cơ liệu cấp của Sự phân tánNghiên cứu xây dựng vựcsốc cấpđo về cũng càngdựa trên dữ phân tích ngân hàng củalàmhàng với cao. mặt cắt ngang cácmột thước hàng độ bấtnhư tiến hànhdữ liệu cấp tác hàng và làm cơ sở một cú ngân về độ bất định dựa trên đánh giácao. cao. Nghiên xây trong một một thước đo về độcàngđịnh thì tính bất định của hệ thống ngân làm cơ sở Sự phân táncao. cắt ngang địnhcác cú thước đongân hàng định dựa trên trênliệu liệu ngânngân hàng vànó nó đối càngcàng giá tìnhbất định của dựng lĩnh cấp ngân hàng cũnglớn dựa dữ dữ cấp tích tác động củavàhàng với càngNghiên cứu cứu dựng lĩnh sốc tình hình đánh cao. mặt xây vực về độ bất bất cấp hàngđộng cơ sở và làm đối càng ngân hìnhcứu xâyquả cho lĩnh vực đo về hàng định trong hành vực cấp hàng có giá làmcàng bất trong hoạt động củagiáNghiên xây dựng trongmột thướcngân đo bất cũng như tiến hànhcấp ngânngân hàngcủa nó sở vớilớn, như tiến đánh tình cứu địnhđịnhdựng thướcngân hànghàngbất định trên trên dữ phânngânđộng của làm cơ với sở tìnhhàng.bấttrong trong thấy thước bất định dựa dựa dữ phân liệu tác tác động nó đối đối với hình Kết một lĩnh vực về độ cũngcũng như hànhhành tích tích hàngđộng và trị đối định lĩnh vực đo ngân độ như tiến tiến lĩnh phân tích tác và của nó cơ phân cànghoạt độnghìnhhình bất đánhđánhtình của ngân hàng. Kết quả cho thấy thước đo bất định trong lĩnh vực ngân hàng có giá trị càng lớn, giá giá cao. Nghiên bất liệu tính bấtđánhtình tình hìnhđịnhđịnhKết quả cho thấyhànghàng cũng định hànhhành vực ngânđộngđộnggiá trị càng lớn, địnhgiá hình ngân hàng. trong lĩnh ngânngân cũngbất định trong lĩnh phân ngântác có của trị với với hoạt của ngân hàng trong lĩnh vực vực thước đo bất như tiến lĩnh tích tích hàng trị càng đối bất càng cao. đánhhoạt động ngânngân hàng. quả cho thấy thướcthước đonhưtrong trongphân vực hànghàng của nó đối lớn, lớn, giá động của hàng. Kết Kết quả cho thấy đo bất định tiến lĩnh vực ngân tác có giácó giá càng nó hoạt động của củabất 3.2. Dữ liệu ngânngân hàng. quả cho thấy thấy thước đođịnhđịnh trong lĩnh ngânngân hàng cótrị càngcàng lớn, hoạt động của hoạt động của hàng. Kết Kết quả cho thước đo bất bất trong lĩnh vực vực hàng có giá giá trị lớn, Nghiên cứu của nghiên cứu sử dụng một bảng dữ liệu không cân bằng với 383 quan sát trong giai đoạn 2007-2019 từ các NHTM Việt Nam. Dữ liệu cấp ngân hàng được thu thập từ báo cáo tài chính hàng năm của 31 NHTM, chiếm hơn 90% tổng tài sản của hệ thống ngân hàng. Số liệu kinh tế vĩ mô được lấy từ cơ sở dữ liệu phát triển tài chính toàn cầu của Ngân hàng Thế giới và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Nghiên cứu thắng tất cả các biến số cấp ngân hàng ở mức 2,5% và 97,5% để vô hiệu hóa tác động của các khoản ngoại lệ cực đoan. Bây giờ chúng ta xem Bảng 1 để biết số liệu thống kê mô tả của tất cả các biến. Các ngân hàng Việt Nam đạt trung bình 16,43% tổng tài sản vào chứng khoán trong giai đoạn nghiên cứu. Hầu hết các chứng khoán là trái phiếu, trong đó 8,49% được phát hành bởi chính phủ và 3,63% được phát hành bởi các tổ chức tài chính. Với các biện pháp vi mô của nghiên cứu dựa trên, sự phân tán của ba cú sốc cấp ngân hàng, phân phối thống kê của chúng với độ lệch chuẩn lớn và phạm vi rộng của các giá trị tối thiểu và tối đa cho thấy sự biến động đáng kể trong tính bất định của ngân hàng. Bên cạnh đó, các biến kiểm soát khác cho thấy một mô hình chung là các đặc điểm cụ thể của ngân hàng là không liên quan giữa các ngân hàng với nhau trong bộ dữ liệu, do đó đảm bảo lợi thế của việc sử dụng dữ liệu cấp ngân hàng để phân tích bản chất nắm giữ chứng khoán của ngân hàng dưới tính bất định. Ngoài ra, nghiên cứu cũng thực hiện kiểm tra bằng cách sử dụng hệ số (VIF) để đảm bảo không tồn tại đa tuyến tính nghiêm trọng. 4. Kết quả và thảo luận Theo các cột 1-3 của Bảng 2, nghiên cứu thực hiện hồi quy dựa trên công cụ ước tính SGMM hai bước. Trong tất cả các thông số kỹ thuật, các hệ số của tính bất định có ý nghĩa thống kê và tác động cùng chiều. Mô hình này chỉ ra rằng tổng lượng chứng khoán của các ngân hàng đang nắm giữ có xu hướng tăng lên để tương thích với tính bất định cao hơn trong ngân hàng. Bên cạnh đó, để cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tác động này, nghiên cứu hiện đang phân tách tổng số chứng khoán và tiến hành hồi quy với các thành phần phân tách bao gồm một trong bốn thành phần của nó: trái phiếu chính phủ, trái phiếu tổ chức, trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu. Do đó, theo các cột 4-6 của bảng 2, việc nắm giữ trái phiếu chính phủ của các NHTM gia tăng khi tính bất định của ngân hàng tăng lên. Số 320 tháng 02/2024 47
trong bộ dữ liệu, do đó đảm bảo lợi thế của việc sử dụng dữ liệu cấp ngân hàng để phân tích bản chất nắm giữ chứng khoán của ngân hàng dưới tính bất định. Ngoài ra, nghiên cứu cũng thực hiện kiểm tra bằng cách sử dụng hệ số (VIF) để đảm bảo không tồn tại đa tuyến tính nghiêm trọng. 4. Kết quả và thảo luận Bảng 2: Kết quả ước lượng mô hình tổng chứng khoán và trái phiếu chính phủ SGMM 2 bước SGMM 2 bước Biến: tổng chứng khoán Biến: trái phiếu chính phủ (1) (2) (3) (4) (5) (6) Biến trễ biến phụ thuộc 0,481*** 0,549*** 0,499*** 0,614*** 0,517*** 0,494*** (0,018) (0,023) (0,027) Tính bất định theo tài sản 0,150*** 0,095*** (0,015) (0,018) Tính bất định theo nguồn vốn 0,149*** 0,047** (0,017) (0,020) Tính bất định theo lợi nhuận 0,633** 3,237*** (0,309) (0,318) Tỷ lệ quy mô NHTM –0,790*** –0,673*** –1,351*** 0,403 –0,768*** 0,032 (0,277) (0,232) (0,446) (0,274) (0,266) (0,235) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu –0,187** –0,147** –0,213*** –0,022 –0,352*** –0,072* (0,077) (0,070) (0,077) (0,054) (0,112) (0,044) Dự phòng rủi ro tín dụng 1,268*** 1,196*** 1,420*** 1,218*** 3,764*** 1,024*** (0,178) (0,151) (0,286) (0,192) (0,609) (0,157) Tỷ suất sinh lời 0,053 –0,178 –0,151 –0,913*** –1,441*** –0,262 (0,288) (0,280) (0,257) (0,175) (0,362) (0,188) Theo các cột 1-3 của(GDP) 2, –0,702*** thực hiện hồi quy dựa trên công cụ ước tính SGMM hai bước. Trong Tăng trưởng kinh tế Bảng nghiên cứu –0,364*** –1,106*** –0,100 –0,260 –0,409*** (0,066) (0,093) (0,259) (0,091) (0,189) (0,089) tất cả các suất tái cấp kỹ thuật, các hệ số của tính bất định có ý nghĩa thống kê 0,178*** 0,262*** Lãi thông số vốn –0,100** –0,081** 0,293*** và tác động cùng chiều.–0,070 Mô hình (0,042) (0,035) (0,051) (0,036) (0,039) (0,052) này chỉ raSố quan sát lượng chứng khoán của các ngân hàng đang352 giữ có xu hướng tăng lên để tương thích rằng tổng 352 352 nắm 352 352 352 với tính bất định cao Số ngân hàng hơn trong ngân hàng. 31 31 31 31 31 31 Số biến công cụ 29 29 29 29 29 29 Bên cạnh đó,định cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tác động này, nghiên cứu hiện đang phân tách0,001 số Kiểm để AR1 0,001 0,001 0,002 0,001 0,000 tổng Kiểm định AR2 0,685 0,691 0,579 0,908 0,598 0,483 chứng Kiểm định Hansen khoán và tiến hành hồi quy với các thành phần phân tách bao gồm một trong bốn0,640 phần của nó: 0,351 0,303 0,407 0,287 thành 0,364 trái phiếu ***p
Tiếp đến, theo cột 1-3 của Bảng 3 cho thấy, trái phiếu tổ chức tài chính do các ngân hàng nắm giữ có tác động có ý nghĩa thống kê đến tính bất định. Do đó, những kết quả này cho thấy rằng khi tính bất định của ngân hàng được thúc đẩy, các ngân hàng phản ứng bằng cách nắm giữ nhiều trái phiếu chính phủ và tổ chức tài chính hơn. Bên cạnh đó, theo cột 4-6 của Bảng 3 cho thấy ảnh hưởng của tính bất định đối với trái phiếu tương quan là nghịch biến trong hầu hết các cột. Nó chỉ ra rằng giá trị trái phiếu doanh nghiệp của các NHTM nắm giữ có thể giảm trong bối cảnh bất định gia tăng. Bảng 4: Kết quả ước lượng mô hình với cổ phiếu Hồi quy tác động cố định FEM (D&K) SGMM 2 bước Biến: cổ phiếu (1) (2) (3) (4) (5) (6) Biến trễ biến phụ thuộc 0,539*** 0,567*** 0,570*** (0,008) (0,006) (0,008) Tính bất định theo tài sản –0,006** –0,004*** (0,002) (0,001) Tính bất định theo nguồn –0,005** –0,005*** vốn (0,002) (0,001) Tính bất định theo lợi –0,058* –0,119*** nhuận (0,030) (0,013) Tỷ lệ quy mô NHTM –0,250*** –0,253*** –0,239*** 0,007 0,008 –0,029*** (0,038) (0,037) (0,047) (0,012) (0,015) (0,006) Tỷ lệ vốn chủ sở hữu –0,017*** –0,017*** –0,019* 0,011*** 0,011** –0,006*** (0,005) (0,004) (0,010) (0,004) (0,004) (0,001) Dự phòng rủi ro tín dụng –0,057 –0,056 –0,040** –0,095*** –0,138*** –0,003 (0,056) (0,057) (0,017) (0,012) (0,005) (0,008) Tỷ suất sinh lời –0,014 –0,013 0,023 0,043*** 0,063*** 0,031*** (0,043) (0,043) (0,035) (0,016) (0,013) (0,007) Tăng trưởng kinh tế –0,093*** –0,098*** –0,018 –0,032*** –0,049*** –0,034*** (GDP) (0,026) (0,019) (0,039) (0,010) (0,013) (0,005) Lãi suất tái cấp vốn –0,007 –0,010* –0,011** –0,003 –0,010*** –0,007*** (0,006) (0,006) (0,005) (0,003) (0,001) (0,002) Số quan sát 352 352 352 352 352 352 Số ngân hàng 31 31 31 31 31 31 Số biến công cụ 29 29 29 Kiểm định AR1 0,018 0,012 0,011 Kiểm định AR2 0,450 0,468 0,352 Kiểm định Hansen 0,170 0,176 0,153 Ghi chú: ***p < 0,01; **p< 0,05; *p < 0,1;( ) chỉ dấu cho độ lệch chuẩn Nguồn: Tổng hợp của tác giả Cuối cùng trong Bảng 4, chỉ số bất định tác động nghịch biến đối với các biến phụ thuộc là cổ phiếu. Kết quả nàycùng thấy các ngânchỉ số bất địnhgiảm đầu nghịch biến đối với các biến phụ thuộc là cổ phiếu. Kết định Cuối cho trong Bảng 4, hàng có thể tác động tư chứng khoán là cổ phiếu để đối phó với tính bất giaquả này cho chung, các ước lượng thể số trên tấttư chứngtính bấtlà cổ phiếu để đối phó với tính bất tế của kết tăng. Nhìn thấy các ngân hàng có hệ giảm đầu cả các khoán định cũng thay thế ý nghĩa kinh định quả của nghiên cứu, giữ vững với hiệu ứng cố tất cả các tính bất địnhđộng và trên các biệnkinh tếthaykết dựa gia tăng. Nhìn chung, các ước lượng hệ số trên định/hồi quy GMM cũng thay thế ý nghĩa pháp của thế trên dữcủa nghiên cứu, hàng. quả liệu cấp ngân giữ vững với hiệu ứng cố định/hồi quy GMM động và trên các biện pháp thay thế dựa Nhưdữ liệu cấp ngân hàng. định từng tài sản tài chính của chứng khoán cho thấy tính bất định cao hơn trên vậy, nghiên cứu kiểm trong một thị trường tài chính quan trọng khiến các ngân hàng thận trọng hơn với các quyết định đầu tư của họ (Allen & Gale, kiểm định từng tài sản tài chính củaứng bằng cách nắm giữ nhiều chứng hơn trong nói Như vậy, nghiên cứu 2004). Vì vậy, các NHTM phản chứng khoán cho thấy tính bất định cao khoán hơn chung. thị trường tàinắm giữ chứng khoán này bị chihàng thận trọng hơn với các quyết đầu tư antư củahơn (bao một Sự gia tăng chính quan trọng khiến các ngân phối bởi sự gia tăng các khoản định đầu toàn họ gồm cả trái Gale, 2004). Vì vậy, các chức tàiphản ứngbù đắp hoàn toàn sự sụt chứngtrong các khoản đầu tư rủi (Allen & phiếu chính phủ và tổ NHTM chính), bằng cách nắm giữ nhiều giảm khoán hơn nói chung. ro hơngia tăng nắmdoanh nghiệp và cổ phiếu). phốiđó, nghiêntăng các khoản một tư an toàn hơn (bao gồm ủng Sự (trái phiếu giữ chứng khoán này bị chi Do bởi sự gia cứu thu được đầu số bằng chứng nhất định hộ cả tráicơ phòng ngừa cho các ngân hàng trong thời hoàn toànđịnh khi nói trong các nắm giữ trái phiếu chính động phiếu chính phủ và tổ chức tài chính), bù đắp điểm bất sự sụt giảm đến việc khoản đầu tư rủi ro phủ, được phiếu doanh nghiệp và cổ ro và Do giữ trái phiếu tài được một số bằng chứng nhất định ủng hơn (tráiđánh giá là tài sản phi rủi phiếu).nắmđó, nghiên cứu thu chính, ít rủi ro hơn so với trái phiếu doanh nghiệp, cổ cơ phòng đặc biệt là các khoản vay. Với phát hiện này, người tađến thể lo ngại rằng sự thay đổi hộ động phiếu và ngừa cho các ngân hàng trong thời điểm bất định khi nói có việc nắm giữ trái phiếu của các ngân được đánhvới trái phiếuphi rủi ro và và tổgiữ trái phiếu tàitrong nhữngro hơn so với trái phiếu thể. chính phủ, hàng đối giá là tài sản chính phủ nắm chức tài chính chính, ít rủi giai đoạn bất định có 5. Kết nghiệp, cổ phiếu và đặc biệt là các khoản vay. Với phát hiện này, người ta có thể lo ngại rằng sự doanh luận Nghiên cứu các ngân hàng đối với trái phiếu chính phủ và tổ chức tài chínhvới việc nắmgiai đoạn bất khoán của thay đổi của này kiểm định tác động của tính bất định ngân hàng đối trong những giữ chứng định cáccó thể. hàng thương mại. Sử dụng mẫu dữ liệu các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn ngân 2007-2019, kết quả nghiên cứu cho rằng các ngân hàng thương mại gia tăng nắm giữ các tài sản tài chính Số 320 tháng 02/2024 49
an toàn hơn (trái phiếu chính phủ) nhưng giảm danh mục nắm giữ các tài sản tài chính rủi ro hơn (trái phiếu doanh nghiệp và cổ phiếu) trong giai đoạn mà tính bất định của các ngân hàng thương mại gia tăng. Phát hiện của nghiên cứu củng cố hàm ý chính sách cho rằng các ngân hàng thương mại sẽ thận trọng nắm giữ các tài sản tài chính an toàn như là đệm dự phòng trong những thời kỳ bất định. Tuy nhiên, việc làm này cũng tác động làm giảm lợi nhuận từ danh mục đầu tư được nắm giữ bởi các ngân hàng. Theo hướng này, các nhà quản lý và hoạch định chính sách cần phải giảm thiểu các hoạt động gây rủi ro, dễ tổn thương ngân hàng để giảm thiểu tính bất định, từ đó giúp các ngân hàng thương mại có thể đa dạng hoá danh mục chứng khoán nắm giữ nhằm tối đa hoá lợi nhuận từ hoạt động đầu tư tài chính. Tài liệu tham khảo Acharya, V., Davydenko, S. A., & Strebulaev, A. (2012), ‘Cash holdings and credit risk’, Review of Financial Studies, 25(12), 3572– 3609. DOI: 10.1093/rfs/hhs106. Adesina, K. S. (2019), ‘Basel III liquidity rules: The implications for bank lending growth in Africa’, Economic Systems, 43(2). DOI: 10.1016/j.ecosys.2018.10.002. Alessandri, P., & Bottero, M. (2020), ‘Bank lending in uncertain times’, European Economic Review, 128. DOI:10.1016/j.euroecor- ev.2020.103503. Allen, F., & Gale, D. (2004), ‘Competition and financial stability’, Journal of Money, Credit, and Banking, 36(3b), 453–480. DOI:10.1353/ mcb.2004.0038. Ashraf, B. N. (2020), ‘Policy uncertainty and bank liquidity hoarding: International evidence’, SSRN Electronic Journal. DOI: 10.2139/ssrn.3574193. Ashraf, B. N., & Shen, Y. (2019), ‘Economic policy uncertainty and banks’ loan pricing’, Journal of Financial Stability, 44. DOI: 10.1016/j.jfs.2019.100695. Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016), ‘Measuring economic policy uncertainty’, Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593–1636. DOI:10.1093/qje/qjw024. Batten, J. A., & Vo, X. V. (2019), ‘Determinants of bank profitability - Evidence from Vietnam’, Emerging Markets Finance and Trade, 55(6), 1417–1428. DOI: 10.1080/1540496X.2018.1524326. Berger, A. N., Guedhami, O., Kim, H. H., & Li, X. (2020), ‘Economic policy uncertainty and bank liquidity hoarding’, Journal of Financial Intermediation. DOI:10.1016/j. jfi.2020.100893. Bertay, A. C., Demirgüç-Kunt, A., & Huizinga, H. (2015), ‘Bank ownership and credit over the business cycle: Is lending by state banks less procyclical?, Journal of Banking and Finance, 50, 326–339. DOI:10.1016/j.jbank- fin.2014.03.012. Bilgin, M. H., Danisman, G. O., Demir, E., & Tarazi, A. (2021), ‘Bank credit in uncertain times: Islamic vs. conventional banks’, Finance Research Letters, 39. DOI:10.1016/j. frl.2020.101563. Bloom, N. (2009), ‘The impact of uncertainty shocks’, Econometrica, 77(3), 623–685. DOI: 10.3982/ecta6248. Bloom, N. (2014), ‘Fluctuations in uncertainty’, Journal of Economic Perspectives, 28(2), 153–176. DOI: 10.1257/ jep.28.2.153. Bloom, N., Floetotto, M., Jaimovich, N., Saporta-Eksten, I., & Terry, S. J. (2018), ‘Really uncertain business cycles’, Econometrica, 86(3), 1031–1065. DOI: 10.3982/ecta10927. Bonner, C. (2016), ‘Preferential regulatory treatment and banks’ demand for government bonds’, Journal of Money, Credit and Banking, 48(6), 1195–1221. DOI:10.1111/jmcb.12331. Số 320 tháng 02/2024 50
Bordo, M. D., Duca, J. V., & Koch, C. (2016), ‘Economic policy uncertainty and the credit channel: Aggregate and bank level U.S. evidence over several decades’, Journal of Financial Stability, 26, 90–106. DOI: 10.1016/j. jfs.2016.07.002. Broner, F., Erce, A., Martin, A., & Ventura, J. (2014), ‘Sovereign debt markets in turbulent times: Creditor discrimination and crowding-out effects’, Journal of Monetary Economics, 61(1), 114–142. DOI:10.1016/j.jmo- neco.2013.11.009. Buch, C. M., Buchholz, M., & Tonzer, L. (2015), ‘Uncertainty, bank lending, and bank- level heterogeneity’, IMF Economic Review, 63(4), 919–954. DOI: 10.1057/imfer.2015.35. Caggiano, G., Castelnuovo, E., & Figueres, J. M. (2017), ‘Economic policy uncertainty and unemployment in the United States: A nonlinear approach’, Economics Letters, 151, 31–34. DOI:10.1016/j.econlet.2016.12.002. Dang, V. D. (2020), ‘Bank funding and liquid- ity in an emerging market’, International Journal of Economic Policy in Emerging Economies, 13(3), 256–272. DOI: 10.1504/ijepee.2020.109054. Dang, V. D., & Huynh, J. (2020), ‘Holdings of sovereign bonds by commercial banks in Vietnam’, Cogent Economics & Finance, 8(1). DOI: 10.1080/23322039.2020.1818409. Danisman, G. O., Ersan, O., & Demir, E. (2020), ‘Economic policy uncertainty and bank credit growth: Evidence from Euro- pean banks’, Journal of Multinational Financial Management, 57–58. DOI: 10.1016/j. mulfin.2020.100653. Delechat, C., Henao Arbelaez, C., Muthoora, P. S., & Vtyurina, S. (2012), ‘The determinants of banks’ liquidity buffers in Central America’, In IMF Working Papers. DOI: 10.5089/9781616356675.001. Dell’Ariccia, G., Laeven, L., & Marquez, R. (2014), ‘Real interest rates, leverage, and bank risk-taking’, Journal of Economic Theory, 149(1), 65–99. DOI:10.1016/j. jet.2013.06.002. Diamond, D. W., & Rajan, R. G. (2001), ‘Liquidity risk, liquidity creation, and financial fragility: A theory of banking’, Journal of Political Economy, 109(2), 287–327. DOI: 10.1086/319552. Drobetz, W., El Ghoul, S., Guedhami, O., & Janzen, M. (2018), ‘Policy uncertainty, in- vestment, and the cost of capital’, Journal of Financial Stability, 39, 28–45, DOI:10.1016/j. jfs.2018.08.005. Fu, B., & Luo, D. (2021), ‘Monetary policy uncertainty and bank leverage: Evidence from China’, Economics Letters, 203. DOI: 10.1016/j.econlet.2021.109866. Gulen, H., & Ion, M. (2016), ‘Policy uncertainty and corporate investment’, Review of Financial Studies, 29(3), 523– 564. DOI:10.1093/ rfs/hhv050. Hartzmark, S. M. (2016), ‘Economic uncertainty and interest rates’, Review of Asset Pricing Studies, 6(2), 179–220. DOI:10.1093/rapstu/raw004. He, Z., & Niu, J. (2018), ‘The effect of economic policy uncertainty on bank valuations’, Applied Economics Letters, 25(5), 345–347. DOI: 10.1080/13504851.2017.1321832. Hoechle, D. (2007), ‘Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence’, Stata Journal, 7(3), 281–312. DOI: 10.1177/1536867x0700700301. Hu, S., & Gong, D. (2019), ‘Economic policy uncertainty, prudential regulation and bank lending’, Finance Research Letters, 29, 373–378. DOI: 10.1016/j.frl.2018.09.004. Kang, W., Lee, K., & Ratti, R. A. (2014), ‘Economic policy uncertainty and firm level investment’, Journal of Macroeconomics, 39(PA), 42–53. DOI: 10.1016/j.jmac- ro.2013.10.006. Karadima, M., & Louri, H. (2021), ‘Economic policy uncertainty and non-performing loans: The moderating role of bank concentration’, Finance Research Letters, 38. DOI: 10.1016/j.frl.2020.101458. McDonald, R., & Siegel, D. (1986), ‘The value of waiting to invest’, Quarterly Journal of Economics, 101(4), 707– 727. DOI: 10.2307/1884175. Mishkin, F. S. (1999), ‘Financial consolida- tion: Dangers and opportunities’, Journal of Banking and Finance, 23(2), Số 320 tháng 02/2024 51
675–691. DOI: 10.1016/S0378-4266(98)00084-3. Nguyen, P. C., Le, T. H., & Su, T. D. (2020), ‘Economic policy uncertainty and credit growth: Evidence from a global sample’, Research in International Business and Finance, 51. DOI: 10.1016/j.ribaf.2019.101118. Paludkiewicz, K. (2019), ‘Unconventional monetary policy, bank lending, and secu- rity holdings: The yield-induced portfolio rebalancing channel’, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 56(2), 531-568. DOI: 10.1017/ S0022109019001054. Peydró, J. L., Polo, A., & Sette, E. (2021), ‘Monetary policy at work: Security and cred- it application registers evidence’, Journal of Financial Economics, 140(3), 789–814. DOI: 10.1016/j.jfineco.2021.01.008. Roodman, D. (2009), ‘How to do xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata’, Stata Journal, 9(1), 86–136. DOI: 10.1177/1536867x0900900106. Valencia, F. (2017), ‘Aggregate uncertainty and the supply of credit’, Journal of Banking and Finance, 81, 150–165. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2017.05.001. Wu, J., Yao, Y., Chen, M., & Jeon, B. N. (2020), ‘Economic uncertainty and bank risk: Evidence from emerging economies’, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 68. DOI: 10.1016/j.in- tfin.2020.101242. Số 320 tháng 02/2024 52