Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
4 Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài

4 Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài

Tải bản đầy đủ - 0trang

14



Một số nhà nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng sự khơng chắc chắn có tác

động ngược chiều đến mức chi phí đầu tư cố định của một cơng ty, trong khi một số

nghiên cứu khác lại cho thấy một mối quan hệ cùng chiều hoặc khơng tuyến tính giữa

sự không chắc chắn và đầu tư. Beaudry và cộng sự (2001) dựa trên nền tảng nghiên

cứu của Lucas (1973), nhấn mạnh những hàm ý của sự không chắc chắn về chi phí đầu

tư cố định của các doanh nghiệp. Dựa trên mơ hình phân tích của họ, họ cho rằng

những thay đổi trong sự không chắc chắn về lạm phát sẽ bóp méo sự phân bổ hiệu quả

nguồn lực khan hiếm của các công ty. Bài nghiên cứu sử dụng một bảng dữ liệu các

doanh nghiệp sản xuất ở Anh trong giai đoạn từ năm 1970 đến năm 1990 và mơ hình

của họ ngụ ý rằng sự khơng chắc chắn cao sẽ dẫn đến sự phân bố tỷ lệ đầu tư cố định

hẹp hơn do các nhà quản lý doanh nghiệp sử dụng ít kiến thức chính xác hơn về các cơ

hội đầu tư khác nhau.

Ngược lại khi sự bất ổn thấp sẽ dẫn đến sự phân bố tỷ lệ đầu tư cố định nới rộng

do các nhà quản lý có nhiều thơng tin chính xác hơn về các cơ hội đầu tư của họ.

Caglayan và Xu (2014) sử dụng bảng dữ liệu của các công ty sản xuất Nhật Bản, họ

cũng kết luận rằng sự không chắc chắn bóp méo sự phân bổ hiệu quả chi phí đầu tư cố

định của các công ty.

Baum và cộng sự (2009) là nghiên cứu đầu tiên nghiên cứu tác động của sự

không chắc chắn đến sự phân bổ nguồn lực khan hiếm của các ngân hàng. Khác với

Beaudry và cộng sự (2001), họ nhấn mạnh tầm quan trọng của sự ổn định về kinh tế vĩ

mô đối với việc phân bổ các khoản cho vay của các ngân hàng và cho rằng sự ổn định

của môi trường kinh tế vĩ mô sẽ giúp phân bổ tài sản cho vay hiệu quả hơn. Để chứng

minh các giải thiết của họ, họ đã sử dụng một bảng dữ liệu lớn các ngân hàng Mỹ và

cho thấy sự bất định về kinh tế vĩ mô (đo lường bởi sự biến động của tăng trưởng GDP

hoặc lạm phát) có tương quan âm với độ phân tán của tổng tỷ lệ cho vay đến tài sản.

Sau đó, Baum và cộng sự (2009), Quagliariello (2009) và Calmès and Théoret

(2014) đã kiểm tra vai trò của sự khơng chắc chắn về kinh tế vĩ mô đối với sự phân tán

các nguồn tài chính của ngân hàng cụ thể. Nghiên cứu đầu tiên đã kiểm tra vai trò của

sự ổn định về kinh tế vĩ mô đối với hiệu quả phân bổ các khoản cho vay của ngân hàng



15



cho một nhóm lớn các ngân hàng ở Ý và nghiên cứu sau đã kiểm tra 6 ngân hàng hàng

đầu của Canada và 20 ngân hàng hàng đầu của Mỹ. Cả hai nghiên cứu đều đưa ra

những kết luận tương tự. Các ngân hàng có khuynh hướng ứng xử đồng nhất hơn trong

những thời điểm bất ổn kinh tế vĩ mô cao. Cả ba nghiên cứu đều sử dụng dữ liệu hàng

quý và kiểm tra từng quốc gia.

Một số nhà nghiên cứu cũng xem xét tầm quan trọng của tình trạng nền kinh tế

đối với cho vay ngân hàng trong chu kỳ kinh tế. Ví dụ như Gambacorta và MarquesIbanez (2011), Brei và Schclarek (2013), Brei và cộng sự (2013) đã tìm thấy bằng

chứng cho thấy các ngân hàng nhà nước tăng mức cho vay trong giai đoạn khủng

hoảng, các ngân hàng tư nhân lại giảm mức cho vay. Bài nghiên cứu hàm ý Chính phủ

đóng vai trò tương phản trong chu kỳ của hệ thống ngân hàng.

Một khía cạnh khác của các nghiên cứu trước đây đã khảo sát vai trò của rủi ro

đối với các khoản vay ngân hàng. Ví dụ, Altunbas và cộng sự (2010) nhận thấy rằng

các ngân hàng với xác suất vỡ nợ thấp hơn có thể cung cấp một khoản tín dụng lớn hơn

để bảo vệ nguồn cấp vốn của họ khỏi những thay đổi về chính sách tiền tệ. Tiếp đến,

Kosak và cộng sự (2015) đã sử dụng bảng dữ liệu ngân hàng nước ngồi và thấy rằng

sự sẵn có của các quỹ chất lượng cao (vốn cấp 1 và tiền gửi cá nhân) và hỗ trợ của

chính phủ là rất quan trọng trong việc cho vay liên tục của ngân hàng trong giai đoạn

khủng hoảng. Một nghiên cứu tương tự, Delis và cộng sự (2014) cho thấy khi người

tiêu dùng và các nhà phân tích thận trọng, nguồn cung của tổng số khoản vay ngân

hàng ở Mỹ sụt giảm. Caglayan và Xu (2016) nhận thấy rằng những thay đổi vĩ mơ có

ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Họ cũng nhấn mạnh rằng các

ngân hàng tiếp tục giảm mức tăng trưởng tín dụng của họ khi mức độ biến động đạt

quá mức.

Giống như Beaudry và cộng sự (2001), Caglayan và Xu (2016) tập trung chú ý

vào những ảnh hưởng của sự biến động của lạm phát đối với việc phân bổ khoản cho

vay của các ngân hàng. Điều này khác với Baum và cộng sự (2009) đã kiểm tra xem sự

ổn định kinh tế vĩ mơ có giúp phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn hay không. Tuy nhiên,

điểm khác so với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây là bài nghiên cứu sử dụng bộ



16



dữ liệu từ các ngân hàng từ 15 quốc gia, áp dụng các phương pháp dữ liệu bảng để đưa

ra một cái nhìn rộng hơn về mối liên hệ giữa sự biến động về tỷ lệ lạm phát và vấn đề

phân bổ nguồn lực của các ngân hàng so với các nghiên cứu trước đây. Ngồi ra, bài

nghiên cứu còn đưa ra so sánh và tương phản ảnh hưởng của sự không chắc chắn đến

các khoản vay ngân hàng giữa EU và các nhóm nước ngoài của EU và cuối cùng là

điều tra mối tương quan này có thay đổi sau cuộc khủng hoảng tài chính hay khơng.

Nhìn chung các nghiên cứu thực nghiệm trước đây dù sử dụng bảng dữ liệu với

nhiều doanh nghiệp, ngân hàng trong nước hay dữ liệu bảng các ngân hàng từ nhiều

nước để kiểm tra những tác động của sự không chắc chắn, bất ổn, biến động kinh tế vĩ

mô hay cụ thể hơn là lạm phát đều cho thấy kết tương tự. Sự không chắc chắn trong

kinh tế vĩ mô làm hệ thống giá không phát huy tác dụng trong việc phân bổ nguồn lực.

Một sự biến động làm bóp méo hiệu quả phân bổ nguồn lực tối ưu. Cụ thể đối với sự

phân bổ khoản cho vay của ngân hàng, khi sự biến động càng lớn thì độ phân tán của tỷ

lệ cho vay trên tài sản càng nhỏ và ngược lại sự ổn định, biến động thấp giúp các ngân

hàng phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả hơn.

Khi môi trường vĩ mô ổn định, ít biến động, các nhà quản lý ngân hàng sẽ có thể

dự đốn lợi nhuận từ mỗi dự án tiềm năng một cách dễ dàng hơn và tài trợ cho các dự

án có tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn. Ngược lại, khi môi trường kinh tế đang bất ổn,

khả năng dự đoán của các nhà quản lý ngân hàng sẽ khơng còn chính xác nữa, điều này

sẽ gây trở ngại, giải thích hành vi cho vay khá bảo thủ ở tất cả các ngân hàng. Lập luận

này hàm ý rằng trong thời gian kinh tế vĩ mô biến động mạnh, các ngân hàng sẽ hành

xử đồng nhất hơn, làm cho tỷ lệ cho vay trên tài sản của các ngân hàng giảm. Trong

những khoảng thời gian ổn định hơn, các ngân hàng sẽ có nhiều cơ hội hành xử theo

cách riêng, họ tận dụng được thông tin riêng, dẫn đến việc mở rộng hệ số phân bổ của

các khoản cho vay đối với tài sản của các ngân hàng. Theo quan điểm này, sự ổn định

của môi trường kinh tế vĩ mô sẽ giúp phân bổ các khoản vay có hiệu quả hơn.



17



CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

3.1 Mơ hình nghiên cứu

Để tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa bất ổn vĩ mô mà cụ thể là biến động

lạm phát và sự phân bổ nguồn cho vay của các ngân hàng đại diện bằng chỉ tiêu độ

phân tán tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản. Các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu thực

nghiệm tương tự như giả thuyết của Beaudry và cộng sự (2001) và Mustafa, Bing

(2016). Theo quan điểm này, khi sự biến động của lạm phát thấp, cơ chế hình thành giá

cả sẽ được vận hành hiệu quả. Trong trường hợp như vậy, các nhà quản lý ngân hàng

có thể xếp hạng các dự án liên quan đến nhau và phân bổ các nguồn có thể cho vay để

sử dụng tốt nhất. Tuy nhiên, nếu sự biến động của lạm phát tăng cao, do tín hiệu nhiễu

cao, việc sử dụng cơ chế giá để khai thác thơng tin về tính xác đáng của dự án gặp

nhiều khó khăn hơn. Do đó, các ngân hàng trở nên thận trọng trong hoạt động cho vay

và có xu hướng hành xử tương tự nhau. Hành vi này của các nhà quản lý ngân hàng có

thể được nắm bắt bằng cách quan sát mối liên hệ giữa sự phân tán tỷ lệ cho vay trên

tổng tài sản và sự biến động của lạm phát. Sự gia tăng tính biến động của lạm phát sẽ

dẫn đến việc thu hẹp sự phân tán tỷ lệ nợ trên tài sản và ngược lại. Để hỗ trợ cho giả

thuyết này, bài nghiên cứu xem xét bảng dữ liệu của các ngân hàng thu thập được từ

một số quốc gia Châu Á và sử dụng mơ hình sau:

= +



,



Trong đó biến phụ thuộc,



,



ℎ, +



+



,



(1)



(Loans/TA), đại diện cho sự phân tán tỷ lệ nợ



trên tổng tài sản của các ngân hàng tại quốc gia j vào thời điểm t. Biến giải thích, ℎ , là

thước đo sự biến động của lạm phát của nước j cụ thể theo thời gian. Sự biến động của

lạm phát được đo bằng phương sai có điều kiện từ mơ hình ARCH/GARCH để giải

thích sự khác biệt của chỉ số giá tiêu dùng.

Hồi quy dữ liệu bảng có thể được tiến hành bằng nhiều phương pháp khác nhau

như phương pháp bình phương nhỏ nhất-Ordinary Least Square (OLS), Fixed-effects



18



model (FEM) hay Random-effects model (REM). Tuy nhiên, đối với dạng dữ liệu bảng

hỗn hợp (panel data) thì OLS khơng phải là một lựa chọn hợp lý vì phương pháp này là

phương pháp ước lượng đơn giản nhất và trong trường hợp này OLS có thể làm cho

các hệ số ước lượng không đồng nhất và thiếu hiệu quả, tức là ước lượng không nhất

quán (bị chệch) và khả năng mức ý nghĩa thống kê khơng còn chính xác. Để giải quyết

vấn đề này, mơ hình hồi quy được đưa thêm vào các hiệu ứng cố định theo thời gian cụ

thể của quốc gia j. Ký hiệu cuối cùng trong mơ hình, j, t, biểu thị sai số thường gặp liên

quan đến quốc gia j tại thời điểm t. FEM được phát triển từ mơ hình Pooled OLS khi

có thêm kiểm sốt được từng đặc điểm khác nhau giữa các quốc gia j, và có sự tương

quan giữa phần dư của mơ hình và các biến độc lập. Trong khi đó REM lại khơng có sự

tương quan giữa phần dư của mơ hình và các biến độc lập. Để lựa chọn mơ hình thích

hợp kiểm định Hausman được sử dụng và đi đến kết quả mơ hình FE có ưu thế hơn

RE.

Trong các mơ hình ước lượng, tuỳ chọn robust standard errors được đưa vào để

tránh hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.

Tuy nhiên, đây là một mơ hình giản đơn và phải đưa thêm các biến kiểm sốt

khác nhau vào mơ hình để tránh lỗi sai lệch. Biến kiểm soát là những biến chỉ đặc điểm

riêng có được đưa vào mơ hình nhằm làm giảm bất cứ tác động nào có thể gây nhiễu

cho các nhân tố khác hoặc cho việc diễn giải kết quả của nghiên cứu. Biến kiểm sốt

cũng có một ảnh hưởng tiềm năng vào biến phụ thuộc như biến độc lập, nhưng sự tác

động đó khơng phải là điều mà ta đang quan tâm. Bên cạnh đó, việc đưa biến kiểm sốt

vào mơ hình phân tích vì ta khơng thể bỏ qua sự tác động của nó khi xem xét các tác

động của biến độc lập.

Chính vì vậy, trong mơ hình hồi quy (1), các biến kiểm sốt sau được đưa vào

bao gồm tốc độ tăng trưởng GDP (∆GDP), biến giả để nắm bắt mức độ ảnh hưởng của

cuộc khủng hoảng tài chính (dumFC) cũng như biến tương tác giữa biến giả khủng

hoảng tài chính và biến biến động lạm phát (dumFC * ℎ) để nắm bắt hiệu ứng biến



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

4 Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực đề tài

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×