1/ Giới thiệu về phương pháp hồi quy GMM
GMM được Lars Peter Hansen trình bày lần đầu tiên vào năm 1982 trong bài viết “Large Sample Properties of Generalized Methods of Moments Estimators” được đăng trong Econometrica, Vol. 50, page 1029-1054. Một cách tổng quan, GMM là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng phổ biến như OLS, GLS, MLE,….Ngay cả trong điều kiện giả thiết nội sinh bị vi phạm, phương pháp GMM cho ra các hệ số ước lượng vững, không chệch, phân phối chuẩn và hiệu quả.
Để ước lượng được vector hệ số β, Phương pháp GMM sẽ dùng một bộ L vector các biến công cụ (trong ước lượng GMM còn được gọi là các điều kiện Moment) và số lượng biến công cụ phải không ít hơn số biến trong mô hình ( ). Điều kiện để một biến được chọn là biến công cụ là nó không được tương quan với phần dư, điều này có nghĩa là: Ý tưởng chủ đạo của phương pháp GMM là thay thế giá trị các biến công cụ bằng giá trị trung bình của mẫu và đi tìm Vector β thõa mãn phương trình trên.
Khi số lượng điều kiện moment lớn hơn số biến trong mô hình thì phương trình không thể xác định một nghiệm chính xác duy nhất (có nhiều nghiệm có thể thõa mãn phương trình). Khi đó mô hình được gọi là overidentified. Trong trường hợp đó, chúng ta phải thực hiện tính toán lại nhằm xác định giá trị β làm cho điều kiện moment gần bằng 0 nhất có thể, có nghĩa là khoảng cách với giá trị 0 là nhỏ nhất, khoảng cách đó được xác định thông qua ma trận ngẫu nhiên, cân xứng và không âm (kích thước L x L) được gọi là ma trận trọng số vì nó thể hiện mức đóng góp của các điều kiện moment khác nhau vào khoảng cách J. Phương pháp ước lượng GMM sẽ xác định giá trị ước lượng β để khoảng cách là J là nhỏ nhất.
2/ Ứng dụng GMM vào xem xét tác động của thanh khoản tới khả năng sinh lời của ngân hàng
Dependent Variable: ROA
| ||||
Method: Panel Generalized Method of Moments
| ||||
Transformation: First Differences
| ||||
Sample (adjusted): 2009 2012
| ||||
Cross-sections included: 20
| ||||
Total panel (unbalanced) observations: 79
| ||||
White period instrument weighting matrix
| ||||
White period standard errors & covariance (d.f. corrected)
| ||||
Instrument list: @DYN(ROE,-2) LA(-1) LA(-1)^2 LA(-1)*MKT_INCOME
| ||||
LA(-1)*GDP LA(-1)*REPOS LEV(-1) TIER_1(-1)
| ||||
@LEV(@SYSPER)
| ||||
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
LA(-1)
|
-0.020504
|
0.021168
|
-0.968627
|
0.3362
|
LA(-1)^2
|
-0.016416
|
0.014108
|
-1.163664
|
0.2486
|
LA(-1)*MKT_INCOME
|
0.084896
|
0.027554
|
3.081041
|
0.0030
|
LA(-1)*GDP
|
0.824129
|
0.292283
|
2.819628
|
0.0063
|
LA(-1)*REPOS
|
-0.395690
|
0.609651
|
-0.649044
|
0.5185
|
LEV(-1)
|
-0.000452
|
0.000213
|
-2.120852
|
0.0376
|
TIER_1(-1)
|
-0.037111
|
0.012558
|
-2.955158
|
0.0043
|
@LEV(@ISPERIOD("2009"))
|
0.003753
|
0.001370
|
2.739706
|
0.0078
|
@LEV(@ISPERIOD("2010"))
|
-0.007007
|
0.001331
|
-5.266354
|
0.0000
|
@LEV(@ISPERIOD("2011"))
|
0.002395
|
0.000999
|
2.397754
|
0.0192
|
@LEV(@ISPERIOD("2012"))
|
-0.000926
|
0.000680
|
-1.362045
|
0.1777
|
Effects Specification
| ||||
Cross-section fixed (first differences)
| ||||
Period fixed (dummy variables)
| ||||
R-squared
|
0.268300
|
Mean dependent var
|
-0.001863
| |
Adjusted R-squared
|
0.160697
|
S.D. dependent var
|
0.007509
| |
S.E. of regression
|
0.006879
|
Sum squared resid
|
0.003218
| |
J-statistic
|
11.84117
|
Instrument rank
|
20.00000
| |
Ước lượng mô hình cho thấy:
Biến trễ thanh khoản và tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ/Tổng thu nhập , Biến trễ thanh khoản và tăng trưởng kinh tế, Tỷ lệ vốn cấp 1/TTS rủi ro có tác động đến lợi nhuận của ngân hàng ở mức ý nghĩa 5%.
βLA(-1)*Mkt_income = 0.084896 cho thấy mối quan hệ tích cực giữa biến trễ thanh khoản và tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ/Tổng thu nhập với lợi nhuận ngân hàng. Khi biến trễ thanh khoản và tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ/Tổng thu nhập tăng 1% thì lợi nhuận tăng 0.084896 % và ngược lại.
βLA(-1)*GDP = 0.824129 cho thấy mối quan hệ tích cực giữa biến trễ thanh khoản và tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ/Tổng thu nhập với lợi nhuận ngân hàng. Khi biến trễ thanh khoản và tỷ lệ thu nhập từ dịch vụ/Tổng thu nhập tăng 1% thì lợi nhuận tăng 0.824129 % và ngược lại.
βLEV(-1) -0.000452 cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa biến trễ đòn bẩy với lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng. Khi biến trễ đòn bẩy của ngân hàng tăng 1% thì lợi nhuận ngân hàng giảm 0.000452% và ngược lại.
βTIER_1(-1) -0.037111 cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa biến tỷ lệ vốn C1/TTS rủi ro với lợi nhuận trên tổng tài sản của ngân hàng. Khi biến này tăng 1% thì lợi nhuận ngân hàng giảm 0.037111% và ngược lại.
Liên
hệ
Nhóm
hướng dẫn nghiên cứu định lượng Tuấn Sơn
-
Phụ trách nhóm – Mr.Quân: 0127 800 1762
-
Email: luanvanhay@gmail.com
-
Facebook: https://www.facebook.com/bui.tuanson.9
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét