Luận văn Tác động của cạnh tranh tới sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Nghiên cứu tác động của cạnh tranh tới sự ổn định tài chính của ngân hàng thương mại là trung tâm của những cuộc tranh luận về học thuật và chính sách trong hơn hai thập kỷ qua, đặc biệt là từ sau cuộc khủng hoảng tài chính 2008. Luận án được thực hiện nhằm mục tiêu phân tích tác động của cạnh tranh tới sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2016. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng gồm các bước phân tích như sau: (i) Đánh giá và đo lường mức độ cạnh tranh của hệ thống các NHTM Việt Nam thông qua việc ước tính chỉ số cạnh tranh Lerner. (ii) Đo lường mức độ ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam thông qua việc tính toán chỉ số Z-score (ii) Áp dụng phương pháp GMM cho dữ liệu bảng, phân tích tác động của cạnh tranh tới sự ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam thông qua kiểm định 2 giả thuyết: “cạnh tranh - ổn định” và “cạnh tranh – dễ vỡ”. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ cạnh tranh của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 -2016 là khá khốc liệt so với các nước khu vực châu Á và thế giới. Bên cạnh đó, cạnh tranh gia tăng sẽ giúp cho ngân hàng thương mại Việt Nam ổn định hơn. Tuy nhiên mối quan hệ giữa cạnh tranh và ổn định là phi tuyến có hình chữ U ngược

pdf148 trang | Chia sẻ: ngoctoan84 | Ngày: 17/04/2019 | Lượt xem: 69 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Tác động của cạnh tranh tới sự ổn định tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ần kiểm soát chặt chẽ hoạt động tín dụng, và cần có các biện pháp tích cực xử lý nợ xấu, trích lập dự phòng, thu hồi nợ từ khách hàng, gia tăng chất lượng tài sản cho vay, từ đó tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, góp phần nâng cao sức cạnh tranh và sự ổn định của các ngân hàng. Chính sách tín dụng cũng cần phải cân nhắc rủi ro và tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm bảo phù hợp, phải đảm bảo khả năng thu hồi vốn và cần theo dõi bám sát tình hình sau cho vay, tăng cường kiểm tra mục đích sử dụng vốn đối với các trường hợp được đánh giá là rủi ro cao hơn để có biện pháp can thiệp cần thiết. Do lợi nhuận của các NHTM phụ thuộc phần lớn vào hoạt động tín dụng, thu nhập từ hoạt động tín dụng có ảnh hưởng lớn đối với kết quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam. Các NHTM cần cân nhắc duy trì một tỷ lệ cho vay cao trên tổng tài sản nhằm duy trì mức độ ổn định tài chính cao cho các ngân hàng. Thứ hai, cần tăng cường vốn chủ sở hữu của các NHTM. Khi ngân hàng mở rộng hoạt động, tổng tài sản và quy mô ngân hàng tăng lên, NHTM cần chủ động gia tăng tương ứng nguồn vốn chủ sở hữu để đảm bảo tỷ trọng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản không bị sụt giảm. Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân trên tổng tài sản 103 bình quân tăng sẽ góp phần nâng cao mức độ ổn định tài chính của NHTM. Quy mô vốn lớn hơn giúp cho khả năng ổn định tài chính cao hơn. Bên cạnh đó, vốn của NHTM được xem là chiếc “đệm” để đối phó có hiệu quả với các cú sốc từ bên ngoài, bảo đảm một sự an toàn trong hoạt động kinh doanh, đồng thời giúp hỗ trợ cho hoạt động mở rộng thị phần, mở các chi nhánh, phòng giao dịch, gia tăng khả năng cạnh tranh. Các NHTM có thể tăng vốn thông qua nhiều kênh khác nhau như: cổ phần hóa, phát hành thêm cổ phiếu, sáp nhập, hợp nhất các NHTM. Thứ ba, các NHTM cần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, nâng cao trình độ chuyên môn nghiệp vụ, khả năng quản trị điều hành nhằm đảm bảo hoạt động kinh doanh của ngân hàng an toàn, hiệu quả, gia tăng giá trị cho ngân hàng, cho khách hàng, và cho nền kinh tế. Các ngân hàng cần chú trọng đầu tư cho hoạt động đào tạo, thông qua sử dụng nguồn lực nội bộ cũng như các chương trình đào tạo bên ngoài nhằm phổ biến các quy trình, chính sách, các kỹ thuật, nghiệp vụ và các chương trình về quản trị rủi ro, quản trị điều hành theo các quy định của quốc gia và theo các chuẩn mực và thông lệ quốc tế. Thứ tư, về sản phẩm, các ngân hàng cần có những giải pháp để đa dạng hóa và nâng cao chất lượng sản phẩm dịch vụ của mình nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh, gia tăng hiệu quả hoạt động. Ngày nay, nhu cầu của khách hàng đổi với sản phẩm và dịch vụ ngân hàng ngày càng đa dạng và phong phú, do đó các ngân hàng cần phát triển và cung cấp sản phẩm đáp ứng các nhu cầu này. Đồng thời có những giải pháp tăng cường hiệu quả công tác Marketing thông qua xác định đúng phân khúc thị trường và đối tượng khách hàng mục tiêu, từ đó có biện pháp phù hợp để tiếp cận khách hàng, hoàn thiện hệ thống danh mục sản phẩm, gia tăng tiện ích cho các sản phẩm và xây dựng các chính sách ưu đãi và khuyến mãi phù hợp nhằm phục vụ tốt các đối tượng khách hàng khác nhau. Thứ năm, các ngân hàng cần chú trọng đầu tư phát triển công nghệ hiện đại. Công nghệ kỹ thuật hiện đại chính là tiền đề cho việc triển khai các loại hình dịch vụ mới, cập nhật thông tin nhanh chóng và đầy đủ, đồng thời giảm thiểu rủi ro. Mặt khác, công nghệ hiện đại còn giúp ngân hàng giảm chi phí, giảm thời gian giao dịch 104 mà vẫn đảm bảo độ an toàn cho khách hàng, giúp bảo vệ khách hàng một cách hữu hiệu. Các ngân hàng cần giao lưu, hợp tác để học hỏi kinh nghiệm của các ngân hàng trong khu vực và quốc tế. Liên kết với các công ty cung ứng dịch vụ để phát triển đa dạng các loại hình sản phẩm trên nền tảng khoa học – công nghệ hiện đại. Ngoài ra, các ngân hàng cần đầu tư máy móc thiết bị hiện đại, bảo mật tốt. Đồng thời, xây dựng cơ chế quản lý và giám sát chặt chẽ, xử lý nhanh chóng và thỏa đáng cho khách hàng. Thứ sáu, về hiệu quả quản trị chi phí, các nhà quản trị điều hành ngân hàng trong hoạt động kinh doanh cần quản lý tốt các khoản chi phí và các khoản thu nhập của ngân hàng. Điều này sẽ giúp các ngân hàng nâng cao năng lực cạnh tranh từ đó góp phần gia tăng sự ổn định của ngân hàng. Bên cạnh đó, việc gia tăng đầu tư một cách có hiệu quả cho các hoạt động quản trị có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro, nâng cao hiệu quả hoạt động. Bên cạnh đó, điều này sẽ giúp các ngân hàng thu hút những nhà quản lý giỏi cũng như giữ chân và khuyến khích các nhà quản lý hiện tại làm việc tốt hơn. Từ đó, giúp ngân hàng gia tăng năng lực cạnh tranh và sự ổn định tài chính. Thứ bảy, cần chủ động đối phó với các biến động vĩ mô của nền kinh tế do các biến số này thường nằm ngoài tầm kiểm soát của các ngân hàng thương mại. Điều này không những giúp ngân hàng chủ động ứng phó với những cú sốc của nền kinh tế nhằm bảo toàn tài sản của ngân hàng mà còn dự báo được các khoản trích lập dự phòng rủi ro, có thể đưa ra chiến lược phát triển hợp lý, vừa đảm bảo khả năng sinh lời, vừa bảo toàn được các tài sản có của ngân hàng. 5.2.2.Đối với cơ quan quản lý nhà nước Thứ nhất, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần có những biện pháp khuyến khích và thúc đẩy các NHTM thực hiện cạnh tranh lành mạnh trong toàn hệ thống. Về hoạt động cơ cấu các NHTM, bên cạnh việc thu hẹp số lượng ngân hàng bằng cạnh tranh, sàng lọc và tự đào thải, NHNN cần tạo môi trường cạnh tranh thật sự minh bạch và bình đẳng giữa các ngân hàng. 105 Thứ hai, song song với việc tạo ra môi trường khuyến khích cạnh tranh lành mạnh, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần gia tăng việc kiểm tra, giám sát chất lượng tín dụng đi đôi với kiểm soát tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại nhằm hạn chế rủi ro có thể xảy ra. Việc giám sát cần được thực hiện một cách thương xuyên và định kỳ. Bên cạnh đó, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần áp dụng các biện pháp giám sát hiện đại theo chuẩn quốc tế. Thứ ba, NHNN cần có các giải pháp nhằm hỗ trợ việc đẩy mạnh hợp tác trong lĩnh vực công nghệ ngân hàng của hệ thống NHTM. Có thể thấy, việc phát triển công nghệ ngân hàng là hết sức cần thiết trong tiến trình cạnh tranh giữa các ngân hàng cũng như hội nhập và cạnh tranh với các ngân hàng quốc tế. Trong khi hầu hết các ngân hàng quốc tế đã được thành lập lâu năm với một nền tảng công nghệ hết sức tiên tiến, thì đối với một nền kinh tế mới như Việt Nam cần phải mất nhiều thời gian mới có thể theo kịp. Điều đó, đòi hỏi không chỉ sự cố gắng của hệ thống ngân hàng trong nước mà còn phải có sự giúp đỡ và hỗ trợ từ phía Chính phủ. Thứ tư, NHNN cũng cần chú trọng phát triển cơ chế chính sách đối với các dịch vụ, phương tiện thanh toán mới và các hệ thống thanh toán, tạo cơ sở phát triển thanh toán trên bề rộng và nâng cao chất lượng dịch vụ thanh toán liên ngân hàng cũng như thanh toán bù trừ. 5.3. Hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo. Mặc dù có những đóng góp nhất định cả về lý thuyết lẫn thực tiễn, luận án cũng có những hạn chế nhất định: Thứ nhất, vì hệ thống ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn tác giả nghiên cứu từ 2008-2016, trong đó giai đoạn 2011-2015 là giai đoạn hệ thống NHTM Việt Nam đang thực hiện đề án cơ cấu lại nên có nhiều trường hợp ngân hàng yếu kém và đang trong giai đoạn hợp nhất, sáp nhập, bị kiểm soát đặc biệt nên hạn chế về số liệu, mẫu quan sát nhỏ. Xuất phát từ tính đặc thù này nên nghiên cứu cũng không có điều kiện xem xét dữ liệu của các ngân hàng trước và sau sáp nhập. Để khắc phục được hạn chế này, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu trong giai đoạn dài hơn, phạm vi rộng hơn, có thể sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính quý 106 của các NHTM, hoặc sử dụng thêm số liệu của giai đoạn sau cơ cấu. Thứ hai, mặc dù tác giả tìm thấy bằng chứng về tác động của cạnh tranh đến sự ổn định của các NHTM ủng hộ cho cả hai quan điểm “cạnh tranh - ổn định” và “cạnh tranh – dễ vỡ” tuy nhiên nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng rõ nét về sự thay đổi của tác động này giữa các nhóm ngân hàng có hình thức sở hữu khác nhau. Ngoài ra, tác động này cũng có thể bị chi phối trong điều kiện thể chế khác nhau giữa các quốc gia. Do đó, để khắc phục hạn chế này, hướng nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi trên bình diện quốc tế giữa các nhóm ngân hàng tại các quốc gia khác nhau. Thông qua đó có thể xem xét tác động này dưới điều kiện thể chế khác nhau ở các quốc gia. Kết luận chương 5 Trong chương 5, tác giả đã trình bày những kết quả nghiên cứu chính mà luận án đã chỉ ra được. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu này, luận án đã có những đóng góp nhất định cả trên cả hai phương diện lý luận và thực tiễn về đo lường mức độ cạnh tranh, sự ổn định tài chính của ngân hàng thương mại Việt Nam, các yếu tố tác động đến mức độ cạnh tranh và sự ổn định tài chính, và tác động của cạnh tranh tới sự ổn định tài chính của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2016. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, luận án cũng đã đưa ra và luận giải một số hàm ý chính sách đối với các nhà quản trị NHTM Việt Nam, các cơ quan quản lý Nhà nước. Mặc dù luận án đã đạt được mục tiêu nghiên cứu nhưng không thể tránh khỏi những hạn chế khách quan do giới hạn về thời gian nghiên cứu cũng như dữ liệu ngân hàng ở thời điểm hiện tại. Đây cũng là cơ sở để các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tiếp tục phát triển từ luận án. TÀI LIỆU THAM KHẢO Allen, F., Gale, D., (2000). Financial contagion. Journal of Political Economy 108, 1–33. Allen, F., Gale, D., (2004). Competition and financial stability. Journal of Money, Credit, and Banking 36, 453–480 Altman, E. I., & Saunders, A., (1997), Credit risk measurement: Developments over the last 20 years, Journal of banking & finance, Vol. 21(11), pp.1721-1742. Altman, E.I. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, Vol. 23(4), pp. 589-609. Arellano, M. and Bover, O. (1995), ‘Another look at the instrumental-variable estimation of error-components models’, Journal of Econometrics, 68, 29- 52. Arellano, M., Bond, S., (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies 58 (2), 277–297 Beck, T., (2008). Bank Competition and Financial Stability: Friends or Foes? Policy Research Working Paper No. 4656, World Bank Beck, T., Demirguc-Kunt, A., Levine, R., (2006). Bank concentration, competition, and crises: first results. Journal of Banking and Finance 30, 1581–1603 Berger, A., Klapper, L., Turk-Ariss, R., (2009). Bank competition and financial stability. Journal of Financial Services Research 35, 99–118. Berger, A., L. Klapper and R. Turk-Ariss, (2008). Bank Competition and Financial Stability, World Bank Policy Research Working Paper 4696 Blundell, R.W. and Bond, S.R. (1998), ‘Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models’, Journal of Econometrics, 87, 115-14 Boot, A., Greenbaum, S., (1993). Bank regulation, reputation and rents: theory and policy implications. In: Mayer, C., Vives, X. (Eds.), Capital Markets and Financial Intermediation. Cambridge University Press, Cambridge, MA, pp. 262–285. Boyd, J.H., De Nicoló, G., (2005). The theory of bank risk-taking and competition revisited. Journal of Finance 60, 1329–1343 Boyd, J.H., De Nicolo, G., Smith, B.D., (2004). Crises in competitive versus monopolistic banking systems. Journal of Money, Credit and Banking 36, 487–506 Boyd, J.H., Graham, S.L. (1986), Risk, regulation, and bank holding company expansion into nonbanking, Research Department Federal Reserve Bank of Minneapolis, Vol. 10 (2), pp. 2-17. Boyd, J.H., Graham, S.L., Hewitt, R.S. (1993), Bank holding company mergers with nonbank financial firms: Effects on the risk of failure, Journal of Banking &Finance , Vol. 17 (1), pp. 43-63. Caminal, R., Matutes, C., (2002). Market power and bank failures. International Journal of Industrial Organisation 20, 1341–1361 Carletti, E. and P. Hartmann, (2003). Competition and Financial Stability: What’s Special about Banking?, In Monetary History, Exchange Rates and Financial Markets: Essays in Honour of Charles Goodhart, 2, edited by P.Mizen, Cheltenham, UK: Edward Elgar. Carletti, E., (2008). Competition and regulation in banking. In: Boot, A.W.A., Thakor, A.(Eds.), Handbook of Financial Intermediation and Banking. Elsevier, Amsterdam Chant, J., Lai, A., Illing, M.,& Daniel, F. (2003), ‘Financial Stability as a Policy Goal’ in Essay on Financial Stability, Bank of Canada Technical Report No. 95., pp.1-24. Christiansen, A. (2010) Der ‘More Economic Approach’ in der EU- Fusionskontrolle: Entwicklung, konzeptionelle Grundlagen und kritische Analyse. Lang (Schriften zur Politischen Ökonomik, Evolutorische und Ökologische Aspekte). Available at: https://books.google.com.vn/books?id=n5ZE8X1kwMEC Davies, H. (2005), Two Cheers for Financial Stability, William Taylor Memorial Lecture No. 9, Washington, D.C., September. Demirguc-Kunt, A. và Peria, M. S. M. (2010). A Framework for Analyzing Competition in the Banking Sector: An Application to the Case of Jordan. World Bank Policy Research Working Paper No. 5499 Fernández de Guevara, J., Maudos, J., Perez, F., (2005). Market power in European banking sectors. Journal of Financial Services Research 27, 109–137 Fu, Xiaoqing (Maggie), Lin, Yongjia (Rebecca) and Philip Molyneux, (2014). Bank competition and financial stability in Asia Pacific. Journal of Banking & Finance, vol. 38, issue C, 64-77. Fungáčová, Z., Solanko, L. and Weill, L. (2010) ‘Market power in the Russian banking industry’, International Economics, 124(2010), pp. 127–145. doi: 10.1016/S2110-7017(13)60022-0. Gambacorta, L., (2005). Inside the bank lending channel. European Economic Review 49 (7), 1737–1759 Gunji, H., Yuan, Y., (2010). Bank profitability and the bank lending channel: evidence from China. Journal of Asian Economics 21 (2), 129–144 Hamza, H. and Kachtouli, S. , (2014). Competitive conditions and market power of Islamic and conventional commercial banks. Journal of IslamicAccounting and Business Research, 5(1), 29-46. Hannan, T.H., & Hanweck, G.A. (1988), ‘Bank Insolvency Risk and the Market for Large Certificates of Deposit’, Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 20 (2), pp. 203–211 Hellmann, T., Murdock, K., Stiglitz, J., (2000). Liberalization, moral hazard in banking, and prudential regulation: are capital requirements enough? American Economic Review 90, 147–165 Herfindahl, O. C. (1950). Concentration in the US Steel Industry, ColombiaUniversity, NewYork, NY. Hesse, H.,&Cihák, M. (2007), ‘Cooperative Banks and Financial Stability’, IMF Working Paper No. 07/2, Washington DC: International Monetary Fund. Hirschman, A. O. (1945). National Power and the Structure of ForeignTrade, University of California Press, Berkeley, CA Hoàng Công Gia Khánh & Trần Hùng Sơn. (2015), ‘Phát triển thị trường tài chính và rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí phát triển kinh tế, Số 26(12), trang 53-68. Ivičić, L., Kunovac, D., &Ljubaj, I. (2008), ‘Measuring Bank Insolvency Risk in CEE Countries’, proceedings of The Fourteenth Dubrovnik Economic Conference, June 25 - June 28, 2008 Jimenez, G., J. Lopez and J. Saurina, (2007). How does Competition Impact Bank Risk Taking?, Banco de España Working Papers 1005 Keeley, M., (1990). Deposit insurance, risk, and market power in banking. American Economic Review 80, 1183–1200 Lai, A. (2002), Modelling financial instability: a survey of the literature, Ontario: Bank of Canada. Lerner, A. (1934). The concept of monopoly and the measurement of monopoly power. Review of Economic Studies, 1, 157-175 Lê Hồ An Châu. (2015), ‘Tác động vĩ mô và bất ổn tài chính đến vốn đệm của các Ngân hàng Thương mại tại các quốc gia Asean+’, Tạp chí kinh tế phát triển, số 222, trang 53-61. Liang, H.Y., & Reichert, A. (2006), The relationship between economic growth and banking sector development, Banks and Bank Systems, Vol 2(1), pp. 19-35. Liu, H., P. Molyneux and J. Wilson, (2010). Competition and Stability in European Banking: A Regional Analysis, Manchester School Marcus, A.J., (1984). Deregulation and bank financial policy. Journal of Banking and Finance 8, 557–565 Martinez-Miera, D., Repullo, R., (2010). Does competition reduce the risk of bank failure? Review of Financial Studies 23, 3638–3664 Maudos, J., Solís, L., (2009). The determinants of net interest income in the Mexican banking system: an integrated model. Journal of Banking and Finance 33, 1920–1931 Mishkin, F.S., (1999). Financial consolidation: dangers and opportunities. Journal of Banking and Finance 23, 675–691. Nguyễn Đăng Tùng & Bùi Thị Len. (2015), ‘Đánh giá nguy cơ phá sản của các ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng chỉ số Altman Z score’, Tạp chí khoa học và phát triển, số 5 (13), trang 833-840. Nguyễn Minh Hà & Nguyễn Bá Hướng. (2016), ‘Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-score’, Tạp chí kinh tế và phát triển, số 229, trang 17-25. Nguyễn Thanh Dương. (2013), ‘Phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng’, Tạp chí phát triển và hội nhập, số 9 (19), trang 29-39. Peter S.Rose. 2001, Quản trị ngân hàng thương mại (Nguyễn Huy Hoàng, Nguyễn Đức Hiển và Phạm Long dịch, Nguyễn Văn Nam và Vương Trọng Nghĩa hiệu đính), Nhà xuất bản Tài chính, Hà Nội. Porter, M. E. (1998). Competitive Advantage: Creating and SustainingSuperior Performance. NY: Free Press. Porter, M. (1980). Competitive strategy. New York: Free Press. Phan Thi Thom & Than Thi Thu Thuy (2016) / Journal of Economic Development 24(1) 104-118/ Dec 2016. Quy, N. T. (2005) Năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại trong xu thế hội nhập. NXB Lý luận chính trị. Rahman, N., Ahmad, N.,& Abdullah, N. (2012), Ownership Structure, Capital Regulation and Bank Risk Taking, Journal of Business and Economics, Vol. 3, pp. 176-188. Raúl Osvaldo Fernández and Jesús G. Garza-Garcíab, (2015). The Relationship between Bank Competition and Financial Stability: A Case Study of the Mexican Banking Industry. Working paper 03.12 Repkova, I. (2012) ‘Market Power in the Czech Banking Sector’, Journal of Competitiveness, 4(1), pp. 143–155. doi: 10.7441/joc.2012.01.11. Rolnick, A. J., & Weber, W. E. (1985), Banking instability and regulation in the US free banking era. Quarterly Review, (Sum). Rostami,M. (2015), Camels’ Analysis in Banking Industry, Global Journal of Engineering Science and Research Management, Available from < 2015/2.pdf>, [16 August 2016]. Samuelson, P.A. and Nordhaus W.D. (1985). Economics. 12 th Edition, McGrawHill Schaeck, K, M. Cihak, and S. Wolfe, (2006). Are More Competitive Banking Systems More Stable?, IMF Working paper WP/06/143 Schaeck, K., Cihak, M., Wolfe, S., (2009). Are competitive banking systems more stable? Journal of Money, Credit and Banking 41, 711–734 Soedarmono, W., Machrouh, F. & Tarazi, A., (2011). Bank market power, economic growth and financial stability: Evidence from Asian banks, Journal of Asian Economics, 22 (2011) 6, 460-470 Strobel, F.,& Lepetit, L. (2015), ‘Bank Insolvency Risk and Z-Score Measures: A Refinement’, Finance Research Letters, Vol. 13, pp. 214-224. Strobel, F.,& Lepetit, L. (2013), ‘Bank insolvency risk and time-varying Z-score measures’, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Vol. 25, pp. 73-87. Taffler, R. 1984, Empirical models for the monitoring ofUK corporations,Journal of Banking and Finance,Vol. 8(2), pp. 199-227. Turk-Ariss, R., (2010). On the Implications of Market Power in Banking: Evidence from Developing Countries, Journal of Banking and Finance 34(4): 765-775 Vinh, V. X. and Tiên, D. T. Á. (2017) ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến sức cạnh tranh của các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Kinh tế và Kinh doanh, 33(1/2017), pp. 12–22. Vives, X., (2010). Competition and Stability in Banking., IESE Working paper 852 Weill, L. (2011), Do Islamic banks have greater market power?. Comparative Economic Studies, 53, 291-306. Wellink, N. (2002), Central banks as guardians of financial stability at the seminar “Current Issues in Central Banking”, Oranjestad, 14 November 2002. Zavgren, C. (1985), Assessing the vulnerability to failure ofAmerican industrial firms: A logistic analysis,Journal of Business Finance & Accounting,Vol. 12(1),pp. 19-45 PHỤ LỤC 1: Danh sách 24 NHTMCP tác giả phân tích và đánh giá STT Tên Ngân hàng Tên Viết tắt 1 NHTMCP An Bình ABB 2 NHTMCP Á Châu ACB 3 NHTMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam BIDV 4 NHTMCP Công Thương Việt Nam - Vietinbank CTG 5 NHTMCP Phát triển TP. HCM HDB 6 NHTMCP Kiên Long KLB 7 NHTMCP Quân Đội MBB 8 NHTMCP Hàng Hải – Maritimebank MSB 9 NHTMCP Nam Á NAB 10 NHTMCP Quốc Dân NCB 11 NHTMCP Phương Đông OCB 12 NHTMCP Xăng Dầu PGB 13 NHTMCP Sài Gòn SCB 14 NHTMCP Đông Nam Á SEAB 15 NHTMCP Sai Gon Công Thương – Saigonbank SGB 16 NHTMCP Sài Gòn- Hà Nội SHB 17 NHTMCP Sài Gòn Thương Tín - Sacombank STB 18 NHTMCP Kỹ Thương Việt Nam - Techcombank TCB 19 NHTMCP Tiên Phong TPB 20 NHTMCP Việt Á VAB 21 NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam - Vietcombank VCB 22 NHTMCP Quốc Tế VIB 23 NHTMCP Bản Việt VIETCAPB 24 NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB PHỤ LỤC 2: Tính toán năng lực cạnh tranh và sự ổn định tài chính của ngân hàng thương mại Việt Nam LERNER của các NHTM Việt Nam năm 2008-2016 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 1 BID 0.2484 0.2557 0.2815 0.2063 0.1953 0.1985 0.2224 0.2519 0.1968 0.2285 2 CTG 0.2396 0.3095 0.2627 0.2492 0.2487 0.2768 0.2726 0.2669 0.2481 0.2638 3 VCB 0.3108 0.3624 0.3280 0.2412 0.2468 0.2620 0.2565 0.2585 0.2569 0.2803 4 ACB 0.3358 0.3350 0.3302 0.2913 0.2564 0.2086 0.2169 0.2807 0.2692 0.2805 5 MBB 0.4549 0.4371 0.4178 0.3751 0.3138 0.3357 0.3267 0.3204 0.3222 0.3671 6 NCB 0.3251 0.3499 0.3301 0.3072 0.1942 0.2640 0.2402 0.2535 0.2426 0.2785 7 SHB 0.4324 0.4152 0.3693 0.3315 0.3748 0.3274 0.2935 0.2793 0.2433 0.3407 8 STB 0.2916 0.3841 0.3876 0.2915 0.2517 0.3381 0.2994 0.2539 0.1934 0.2990 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 9 TCB 0.3033 0.3807 0.3675 0.3439 0.2044 0.1884 0.2064 0.2374 0.2712 0.2781 10 SEAB 0.3813 0.4699 0.3802 0.2466 0.1907 0.2249 0.1573 0.2223 0.1841 0.2730 11 VIB 0.2648 0.2964 0.2833 0.1968 0.2068 0.1353 0.2373 0.2538 0.2296 0.2338 12 VPB 0.3071 0.3690 0.3526 0.2457 0.2353 0.2114 0.2111 0.2315 0.2413 0.2672 13 MARIB 0.3894 0.3901 0.3321 0.2355 0.1717 0.1526 0.1295 0.1346 0.0931 0.2254 14 HDB 0.3165 0.3808 0.3547 0.3131 0.2092 0.1228 0.1725 0.2287 0.2101 0.2565 15 OCB 0.3253 0.4177 0.4331 0.3479 0.3273 0.3544 0.2832 0.2546 0.3277 0.3412 16 SCB 0.3563 0.2946 0.2835 0.2623 0.2412 0.1920 0.1744 0.1809 0.1781 0.2404 17 KIENLB 0.3747 0.4366 0.4533 0.4236 0.3728 0.3794 0.3417 0.3314 0.2756 0.3766 18 NAMAB 0.3173 0.4074 0.3626 0.3840 0.3114 0.2906 0.3291 0.3052 0.2069 0.3238 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 19 VIETAB 0.3099 0.3598 0.3531 0.3050 0.2634 0.3002 0.3109 0.2923 0.2311 0.3028 20 ABB 0.3074 0.4347 0.3915 0.2753 0.3037 0.2338 0.2217 0.1867 0.1950 0.2833 21 VIETCAPB 0.4910 0.4646 0.3845 0.4287 0.2719 0.2280 0.2274 0.2177 0.1992 0.3237 22 SGB 0.3910 0.4418 0.5713 0.3674 0.3772 0.3524 0.3661 0.2765 0.3395 0.3870 23 PGB 0.3207 0.3967 0.3640 0.3781 0.2830 0.2017 0.2858 0.2201 0.2730 0.3026 24 TIENPB 0.6085 0.4684 0.3930 0.0214 0.2940 0.3628 0.3766 0.3348 0.2398 0.3444 TRUNG BÌNH/ NĂM 0.3501 0.3858 0.3653 0.2945 0.2644 0.2559 0.2566 0.2531 0.2361 0.2958 Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM Chỉ số Z-score của các NHTM Việt Nam năm 2008-2016 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 1 BID 25.78 26.76 29.56 28.36 25.70 25.68 25.03 23.37 38.30 27.62 2 CTG 22.91 19.61 19.26 22.31 24.07 28.62 30.28 26.39 34.66 25.35 3 VCB 16.73 18.77 19.08 19.99 23.57 24.43 21.12 18.42 26.91 21.00 4 ACB 15.51 13.07 11.24 9.81 9.17 12.52 12.41 11.46 11.80 11.89 5 MBB 26.52 26.12 23.66 19.59 18.46 19.37 20.27 21.94 53.37 25.48 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 6 NCB 20.15 20.23 21.44 31.05 34.43 30.06 23.12 17.94 12.90 23.48 7 SHB 32.99 23.20 17.64 17.23 18.21 15.13 13.27 11.54 14.53 18.19 8 STB 27.40 27.16 24.46 24.22 22.06 24.06 24.11 19.06 13.39 22.88 9 TCB 14.78 13.49 10.58 10.53 9.37 10.40 11.46 11.58 15.49 11.96 10 SEAB 25.43 30.29 22.86 11.62 9.78 11.50 11.11 10.83 10.71 16.01 11 VIB 21.09 21.90 23.98 27.26 35.33 37.77 36.10 35.70 37.44 30.73 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 12 VPB 60.79 55.13 46.53 41.65 34.84 34.00 31.34 35.29 27.90 40.83 13 MARIB 10.67 8.81 8.30 9.25 10.35 10.77 11.04 13.61 33.86 12.96 14 HDB 30.11 37.37 24.37 23.65 27.26 28.85 28.06 27.39 29.26 28.48 15 OCB 27.87 34.32 33.87 29.95 27.39 24.76 21.13 17.64 18.17 26.12 16 SCB 62.20 53.32 53.28 50.71 48.67 46.63 39.21 32.59 10.47 44.12 17 KIENLB 61.52 40.47 42.39 44.11 37.49 33.93 29.05 26.22 19.37 37.17 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 18 NAMAB 41.46 38.03 34.79 41.49 46.27 35.50 24.63 22.91 19.67 33.86 19 VIETAB 27.09 25.11 25.67 29.09 28.65 25.45 21.22 18.09 14.91 23.92 20 ABB 46.21 49.15 34.06 27.23 25.82 22.86 20.27 19.23 18.55 29.26 21 VIETCAPB 58.46 58.81 49.38 40.65 32.06 26.47 24.29 21.26 20.49 36.87 22 SGB 11.50 12.59 18.72 17.64 18.78 19.07 18.37 15.82 14.93 16.38 23 PGB 19.30 18.35 17.05 20.55 20.98 18.11 16.59 16.61 18.60 18.46 STT NGÂN HÀNG/ NĂM 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 TRUNG BÌNH/ NHTM 24 TIENPB 42.82 13.76 6.85 1.95 5.48 6.92 4.52 3.34 1.32 9.66 TRUNG BÌNH/ NĂM 31.22 28.58 25.79 24.99 24.76 23.87 21.58 19.93 21.54 24.70 Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của các NHTM PHỤ LỤC 3: Ma trận hệ số tương quan crisis 0.1676 -0.2766 0.1855 0.2004 -0.0538 -0.0492 -0.2595 0.1459 0.1385 0.5375 0.3908 -0.1877 1.0000 own -0.2320 0.4664 -0.2206 -0.1299 -0.0443 0.0798 -0.1273 0.1829 0.0477 -0.1814 -0.0447 1.0000 lerner 0.2213 -0.5132 0.5292 0.3601 -0.0887 -0.0324 -0.8412 0.3823 -0.1033 0.2953 1.0000 inf 0.2151 -0.3193 0.2308 0.2177 -0.0916 -0.1263 -0.1737 0.0773 -0.2286 1.0000 gdp -0.1419 0.1884 -0.1417 -0.0528 0.0837 0.0309 0.0205 -0.0321 1.0000 roe -0.0151 0.2982 -0.1733 0.1787 -0.0029 0.1851 -0.6400 1.0000 cir -0.1197 0.0653 -0.2918 -0.2771 0.0320 -0.0446 1.0000 loanta 0.2298 0.1380 -0.1442 0.4789 0.0254 1.0000 llp 0.0103 0.0782 -0.0435 -0.0304 1.0000 ltd 0.4107 -0.2796 0.1407 1.0000 eqta 0.3435 -0.6333 1.0000 banksize -0.2659 1.0000 zscore 1.0000 zscore banksize eqta ltd llp loanta cir roe gdp inf lerner own crisis PHỤ LỤC 4: Kết quả ước lượng mô hình . Difference (null H = exogenous): chi2(4) = 0.64 Prob > chi2 = 0.958 Hansen test excluding group: chi2(13) = 19.34 Prob > chi2 = 0.113 iv(roe cir banksize inf) Difference (null H = exogenous): chi2(2) = -0.25 Prob > chi2 = 1.000 Hansen test excluding group: chi2(15) = 20.23 Prob > chi2 = 0.163 GMM instruments for levels Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(17) = 19.98 Prob > chi2 = 0.275 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(17) = 75.96 Prob > chi2 = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.65 Pr > z = 0.517 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.72 Pr > z = 0.007 D.(L2.lerner L.gdp L.eqta) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) _cons roe cir banksize inf Standard Instruments for levels equation L(1/8).(L2.lerner L.gdp L.eqta) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(roe cir banksize inf) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. _cons 1.593844 .0287235 55.49 0.000 1.534425 1.653263 inf -.1634348 .0128169 -12.75 0.000 -.1899485 -.1369212 gdp -.4447003 .1856143 -2.40 0.025 -.8286726 -.0607279 banksize -.0288231 .0018059 -15.96 0.000 -.032559 -.0250872 cir -.8494106 .0133517 -63.62 0.000 -.8770306 -.8217905 roe .0285822 .0072571 3.94 0.001 .0135696 .0435947 loanta -.0379628 .0105643 -3.59 0.002 -.0598168 -.0161089 eqta -.0975748 .0250269 -3.90 0.001 -.1493469 -.0458027 L1. .1449159 .0136909 10.58 0.000 .116594 .1732378 lerner lerner Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 8 F(8, 23) = 42895.14 avg = 8.00 Number of instruments = 26 Obs per group: min = 8 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 192 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative. Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation. Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular. Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations. Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm. > anksize inf) sm two . xtabond2 lerner l.lerner eqta loanta roe cir banksize gdp inf, gmm(l.(l.lerner gdp eqta), collapse) iv(roe cir b . Difference (null H = exogenous): chi2(4) = 0.65 Prob > chi2 = 0.957 Hansen test excluding group: chi2(12) = 17.76 Prob > chi2 = 0.123 iv(roe cir banksize inf) Difference (null H = exogenous): chi2(2) = 0.61 Prob > chi2 = 0.736 Hansen test excluding group: chi2(14) = 17.80 Prob > chi2 = 0.216 GMM instruments for levels Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(16) = 18.41 Prob > chi2 = 0.300 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(16) = 50.89 Prob > chi2 = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.02 Pr > z = 0.306 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.97 Pr > z = 0.003 D.(L2.lerner L.gdp L.eqta) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) _cons roe cir banksize inf Standard Instruments for levels equation L(1/8).(L2.lerner L.gdp L.eqta) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(roe cir banksize inf) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. _cons 1.44121 .0390795 36.88 0.000 1.360368 1.522052 khunghoang .0214603 .0021338 10.06 0.000 .0170462 .0258744 inf -.1274238 .0153797 -8.29 0.000 -.1592392 -.0956085 gdp .4085908 .1318028 3.10 0.005 .1359359 .6812458 banksize -.0239086 .0020128 -11.88 0.000 -.0280724 -.0197447 cir -.8245554 .0173864 -47.43 0.000 -.8605218 -.788589 roe .0323262 .0081652 3.96 0.001 .0154353 .0492172 loanta -.0612704 .0094837 -6.46 0.000 -.0808889 -.0416519 eqta .0326133 .0351409 0.93 0.363 -.0400813 .1053078 L1. .0874026 .0115927 7.54 0.000 .0634213 .1113839 lerner lerner Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 8 F(9, 23) = 19130.99 avg = 8.00 Number of instruments = 26 Obs per group: min = 8 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 192 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative. Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation. Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular. Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations. Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm. > v(roe cir banksize inf) sm two . xtabond2 lerner l.lerner eqta loanta roe cir banksize gdp inf khunghoang, gmm(l.(l.lerner gdp eqta), collapse) i more Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 2.34 Prob > chi2 = 0.505 Hansen test excluding group: chi2(12) = 13.03 Prob > chi2 = 0.367 iv(roe ltd banksize gdp) Difference (null H = exogenous): chi2(2) = 0.65 Prob > chi2 = 0.723 Hansen test excluding group: chi2(13) = 14.72 Prob > chi2 = 0.325 GMM instruments for levels Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(15) = 15.37 Prob > chi2 = 0.425 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(15) = 106.77 Prob > chi2 = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.16 Pr > z = 0.874 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.95 Pr > z = 0.051 D.(L2.lnzscore L.eqta L.inf) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) _cons roe ltd banksize gdp Standard Instruments for levels equation L(1/8).(L2.lnzscore L.eqta L.inf) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(roe ltd banksize gdp) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. _cons -.1241131 .4854552 -0.26 0.800 -1.128354 .8801275 inf 1.254079 .1831367 6.85 0.000 .8752314 1.632926 gdp -5.377824 1.09461 -4.91 0.000 -7.642197 -3.113451 banksize -.0413911 .0183854 -2.25 0.034 -.0794243 -.0033579 llp .4442481 .3118853 1.42 0.168 -.2009358 1.089432 ltd -.0996386 .0832464 -1.20 0.244 -.2718468 .0725696 roe 1.758227 .0927538 18.96 0.000 1.566351 1.950103 cir 1.346955 .2923115 4.61 0.000 .7422629 1.951648 loanta 1.329493 .1597641 8.32 0.000 .9989954 1.65999 eqta 1.740693 .1162671 14.97 0.000 1.500176 1.981209 L1. .6515766 .0359032 18.15 0.000 .5773051 .7258481 lnzscore lnzscore Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 8 F(10, 23) = 4448.59 avg = 8.00 Number of instruments = 26 Obs per group: min = 8 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 192 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative. Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation. Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular. Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations. Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm. > e) iv(roe ltd banksize gdp) sm two . xtabond2 lnzscore l.lnzscore eqta loanta cir roe ltd llp banksize gdp inf, gmm(l.(l.lnzscore eqta inf), collaps more Difference (null H = exogenous): chi2(4) = -0.74 Prob > chi2 = 1.000 Hansen test excluding group: chi2(10) = 13.40 Prob > chi2 = 0.202 iv(roe ltd banksize inf) Difference (null H = exogenous): chi2(2) = -1.58 Prob > chi2 = 1.000 Hansen test excluding group: chi2(12) = 14.24 Prob > chi2 = 0.285 GMM instruments for levels Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(14) = 12.66 Prob > chi2 = 0.553 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(14) = 106.97 Prob > chi2 = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.49 Pr > z = 0.628 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.65 Pr > z = 0.099 D.(L2.lnzscore L.eqta L.gdp) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) _cons roe ltd banksize inf Standard Instruments for levels equation L(1/8).(L2.lnzscore L.eqta L.gdp) collapsed GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(roe ltd banksize inf) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. _cons .3388179 .4403732 0.77 0.449 -.5721634 1.249799 crisis -.0470932 .0296829 -1.59 0.126 -.108497 .0143106 inf 1.035007 .1929817 5.36 0.000 .6357939 1.43422 gdp -6.999121 .7343918 -9.53 0.000 -8.518326 -5.479915 banksize -.0479003 .0188805 -2.54 0.018 -.0869577 -.008843 llp .4440919 .2805354 1.58 0.127 -.1362398 1.024424 ltd -.0592591 .0724325 -0.82 0.422 -.209097 .0905789 roe 1.632461 .076357 21.38 0.000 1.474504 1.790417 cir 1.04501 .2345064 4.46 0.000 .5598963 1.530123 loanta 1.198443 .1487049 8.06 0.000 .8908232 1.506062 eqta .9672254 .1473595 6.56 0.000 .6623889 1.272062 L1. .7040903 .039972 17.61 0.000 .6214019 .7867786 lnzscore lnzscore Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 8 F(11, 23) = 5631.66 avg = 8.00 Number of instruments = 26 Obs per group: min = 8 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 192 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative. Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation. Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular. Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations. Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm. > collapse) iv(roe ltd banksize inf) sm two . xtabond2 lnzscore l.lnzscore eqta loanta cir roe ltd llp banksize gdp inf crisis, gmm(l.(l.lnzscore eqta gdp), Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 2.02 Prob > chi2 = 0.568 Hansen test excluding group: chi2(13) = 18.48 Prob > chi2 = 0.140 iv(lerner2 banksize loanta) Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 6.23 Prob > chi2 = 0.398 Hansen test excluding group: chi2(10) = 14.27 Prob > chi2 = 0.161 gmm(L.lnz, lag(2 2)) Difference (null H = exogenous): chi2(13) = 20.42 Prob > chi2 = 0.085 Hansen test excluding group: chi2(3) = 0.08 Prob > chi2 = 0.994 gmm(lerner, lag(2 3)) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(16) = 20.50 Prob > chi2 = 0.198 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(16) = 24.43 Prob > chi2 = 0.081 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.09 Pr > z = 0.932 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = 2.10 Pr > z = 0.036 L(2/3).lerner L2.L.lnz GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(lerner2 banksize loanta) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. own .260141 .0935992 2.78 0.010 .0669617 .4533203 loanta -.1392289 .0571403 -2.44 0.023 -.2571607 -.0212971 banksize -.2869942 .0236706 -12.12 0.000 -.335848 -.2381404 lerner2 -5.021643 1.062915 -4.72 0.000 -7.215391 -2.827894 lerner 4.457077 .6877205 6.48 0.000 3.037692 5.876463 L1. -.0899887 .0710879 -1.27 0.218 -.236707 .0567295 lnz lnz Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 7 F(6, 24) = 255.96 avg = 7.00 Number of instruments = 22 Obs per group: min = 7 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 168 Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Difference (null H = exogenous): chi2(4) = 3.16 Prob > chi2 = 0.531 Hansen test excluding group: chi2(12) = 18.86 Prob > chi2 = 0.092 iv(own banksize loanta crisis) Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 3.71 Prob > chi2 = 0.716 Hansen test excluding group: chi2(10) = 18.31 Prob > chi2 = 0.050 gmm(L.lnz, lag(2 2)) Difference (null H = exogenous): chi2(13) = 20.07 Prob > chi2 = 0.093 Hansen test excluding group: chi2(3) = 1.94 Prob > chi2 = 0.584 gmm(lerner, lag(2 3)) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(16) = 22.02 Prob > chi2 = 0.143 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(16) = 27.85 Prob > chi2 = 0.033 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.80 Pr > z = 0.424 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = 2.05 Pr > z = 0.041 L(2/3).lerner L2.L.lnz GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(own banksize loanta crisis) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. crisis -.0347856 .0076611 -4.54 0.000 -.0505973 -.0189739 own .0189007 .0431874 0.44 0.666 -.0702338 .1080352 loanta -.1176764 .1386021 -0.85 0.404 -.4037372 .1683843 banksize -.2706271 .0224003 -12.08 0.000 -.3168591 -.2243952 lerner2 -4.886169 1.122592 -4.35 0.000 -7.203085 -2.569252 lerner 3.689246 .647726 5.70 0.000 2.352405 5.026086 L1. .0528002 .0414951 1.27 0.215 -.0328415 .1384419 lnz lnz Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 7 F(7, 24) = 3614.63 avg = 7.00 Number of instruments = 23 Obs per group: min = 7 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 168 Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 1.01 Prob > chi2 = 0.798 Hansen test excluding group: chi2(13) = 20.00 Prob > chi2 = 0.095 iv(own banksize loanta) Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 6.04 Prob > chi2 = 0.418 Hansen test excluding group: chi2(10) = 14.97 Prob > chi2 = 0.133 gmm(L.lnz, lag(2 2)) Difference (null H = exogenous): chi2(13) = 13.82 Prob > chi2 = 0.387 Hansen test excluding group: chi2(3) = 7.20 Prob > chi2 = 0.066 gmm(lerner, lag(2 3)) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(16) = 21.02 Prob > chi2 = 0.178 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(16) = 26.49 Prob > chi2 = 0.048 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.80 Pr > z = 0.424 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = 2.78 Pr > z = 0.005 L(2/3).lerner L2.L.lnz GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(own banksize loanta) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. lernerxcrisis -.0677002 .0275785 -2.45 0.022 -.1246195 -.0107809 own .0627214 .0527673 1.19 0.246 -.046185 .1716278 loanta -.1538239 .1452247 -1.06 0.300 -.4535529 .145905 banksize -.3041946 .0278817 -10.91 0.000 -.3617397 -.2466496 lerner .7913438 .3993427 1.98 0.059 -.032859 1.615547 L1. -.0646517 .0466301 -1.39 0.178 -.1608915 .0315881 lnz lnz Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 7 F(6, 24) = 1242.25 avg = 7.00 Number of instruments = 22 Obs per group: min = 7 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 168 Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 3.54 Prob > chi2 = 0.316 Hansen test excluding group: chi2(13) = 17.34 Prob > chi2 = 0.184 iv(lerner2 banksize loanta) Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 7.67 Prob > chi2 = 0.264 Hansen test excluding group: chi2(10) = 13.21 Prob > chi2 = 0.212 gmm(L.npl, lag(2 2)) Difference (null H = exogenous): chi2(13) = 15.69 Prob > chi2 = 0.266 Hansen test excluding group: chi2(3) = 5.19 Prob > chi2 = 0.158 gmm(lerner, lag(2 3)) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(16) = 20.88 Prob > chi2 = 0.183 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(16) = 17.01 Prob > chi2 = 0.385 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.76 Pr > z = 0.447 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.19 Pr > z = 0.028 L(2/3).lerner L2.L.npl GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(lerner2 banksize loanta) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. own .0125073 .0090619 1.38 0.180 -.0061954 .0312101 loanta -.0022547 .0122393 -0.18 0.855 -.0275153 .023006 banksize -.0117467 .0018787 -6.25 0.000 -.0156242 -.0078692 lerner2 -.9924184 .1439474 -6.89 0.000 -1.289511 -.6953255 lerner .5479309 .0911275 6.01 0.000 .3598531 .7360087 L1. .4013596 .0720555 5.57 0.000 .2526444 .5500748 npl npl Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 7 F(6, 24) = 755.49 avg = 7.00 Number of instruments = 22 Obs per group: min = 7 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 168 Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM . Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 1.21 Prob > chi2 = 0.750 Hansen test excluding group: chi2(11) = 17.09 Prob > chi2 = 0.105 iv(loanta own banksize) Difference (null H = exogenous): chi2(11) = 17.47 Prob > chi2 = 0.095 Hansen test excluding group: chi2(3) = 0.84 Prob > chi2 = 0.840 gmm(L.npl, lag(2 3)) Difference (null H = exogenous): chi2(7) = 6.70 Prob > chi2 = 0.460 Hansen test excluding group: chi2(7) = 11.60 Prob > chi2 = 0.114 gmm(lerner, lag(2 2)) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(14) = 18.31 Prob > chi2 = 0.193 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(14) = 20.14 Prob > chi2 = 0.126 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.27 Pr > z = 0.783 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.28 Pr > z = 0.023 L2.lerner L(2/3).L.npl GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(loanta own banksize) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. crisis .0051424 .0010977 4.68 0.000 .0028769 .0074078 own .0039067 .0028094 1.39 0.177 -.0018917 .0097051 loanta -.0308962 .01098 -2.81 0.010 -.0535577 -.0082347 banksize -.0209812 .0026123 -8.03 0.000 -.0263727 -.0155898 lerner2 -.6842537 .0784371 -8.72 0.000 -.8461398 -.5223675 lerner .2451962 .048974 5.01 0.000 .1441189 .3462734 L1. .1636936 .0329146 4.97 0.000 .0957612 .231626 npl npl Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 7 F(7, 24) = 159.86 avg = 7.00 Number of instruments = 21 Obs per group: min = 7 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 168 Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM . Difference (null H = exogenous): chi2(2) = 3.64 Prob > chi2 = 0.162 Hansen test excluding group: chi2(12) = 13.58 Prob > chi2 = 0.328 iv(loanta banksize) Difference (null H = exogenous): chi2(11) = 14.28 Prob > chi2 = 0.218 Hansen test excluding group: chi2(3) = 2.94 Prob > chi2 = 0.401 gmm(L.npl, lag(2 3)) Difference (null H = exogenous): chi2(7) = 9.91 Prob > chi2 = 0.194 Hansen test excluding group: chi2(7) = 7.31 Prob > chi2 = 0.398 gmm(lerner, lag(2 2)) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(14) = 17.22 Prob > chi2 = 0.245 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Sargan test of overid. restrictions: chi2(14) = 21.95 Prob > chi2 = 0.080 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.30 Pr > z = 0.766 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.45 Pr > z = 0.014 L2.lerner L(2/3).L.npl GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(loanta banksize) Standard Instruments for first differences equation Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable. lernerxcrisis .0156146 .0040569 3.85 0.001 .0072417 .0239875 own -.0029614 .0134017 -0.22 0.827 -.0306212 .0246985 loanta -.0154073 .0099633 -1.55 0.135 -.0359705 .005156 banksize -.022858 .0020808 -10.99 0.000 -.0271525 -.0185634 lerner -.1975716 .0193954 -10.19 0.000 -.2376018 -.1575414 L1. .2193214 .0357024 6.14 0.000 .1456353 .2930076 npl npl Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Prob > F = 0.000 max = 7 F(6, 24) = 72.61 avg = 7.00 Number of instruments = 20 Obs per group: min = 7 Time variable : nam Number of groups = 24 Group variable: id Number of obs = 168 Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfluan_an_nguyen_luu_tuyen_pdf_9597_2092605.pdf
Luận văn liên quan