Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL

1 © Học viện Ngân hàng ISSN 1859 - 011X Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 207- Tháng 8. 2019 Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL Kiều Hữu Thiện Giám đốc Trường Đào tạo và Phát triển Nguồn nhân lực Vietcombank Phạm Mạnh Hùng Viện Nghiên cứu Khoa học Ngân hàng, Học viện Ngân hàng Phạm Đức Anh Viện Nghiên cứu Khoa học Ngân hàng, Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 12/07/2019 Ngày nhận bản sửa: 01/08/2019 Ngày duyệt đăng: 27/08/2019 Nghiên cứu này nhằm mục tiêu đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng (NBFIs) tới ổn định tài chính ở Việt Nam. Dựa trên việc áp dụng Mô hình ARDL cho chuỗi dữ liệu theo tần suất năm (2000- 2018), nghiên cứu khẳng định rằng tác động tổng thể của sự phát triển NBFIs tới tình hình ổn định tài chính là tích cực. Theo đó, mặc dù thực tiễn hoạt động của một số khu vực NBFIs có thể gây ra rủi ro hoạt động tiềm tàng trong một số giai đoạn cụ thể, song rủi ro này dường như chưa Assessment of the impact of non-bank financial institutions development on financial stability in Vietnam: an ARDL approach Abstract: This paper seeks to evaluate the impact of non-bank financial institutions (NBFIs) development on financial stability in Vietnam. Applying the autoregressive distributed lag (ARDL) model to the annual data series between 2000 and 2018, empirical findings confirm the overall impact of the NBFIs development on Vietnam’s financial stability is positive. Accordingly, although the business performance of some NBFI categories may pose potential operational risks during specific stages, these seem not considerable enough to affect Vietnam’s banking system in particular and financial stability as a whole. Keywords: non-bank financial institution (NBFI); financial stability; autoregressive distributed lag (ARDL) model. Thien Huu Kieu, Assoc. Prof. PhD. Email: thienkh@hvnh.edu.vn Director of Vietcombank School of Human Resource Development and Training Hung Manh Pham, PhD. Email: hungpm@hvnh.edu.vn Research Institute for Banking, Banking Academy of Vietnam Anh Duc Pham, MEc. Email: anhpd@hvnh.edu.vn Research Institute for Banking, Banking Academy of Vietnam Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20192 Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL đủ lớn để có thể ảnh hưởng tới hệ thống ngân hàng nói riêng và ổn định tài chính nói chung của Việt Nam. Từ khóa: tổ chức tài chính phi ngân hàng (NBFI); ổn định tài chính; mô hình phân phối trễ tự hồi quy (ARDL) 1. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu Trong quá trình phát triển nền kinh tế, bên cạnh các tổ chức ngân hàng thì còn có một bộ phận không kém phần quan trọng trong việc tạo ra dòng luân chuyển vốn từ người tiết kiệm- cho vay đến người chi tiêu- đi vay, đó là các tổ chức tài chính phi ngân hàng (NBFI). Thuật ngữ “tổ chức tài chính phi ngân hàng” bắt đầu được đưa vào sử dụng phổ biến với việc thông qua Đạo luật Chống rửa tiền Annunzio-Wylie năm 1992 tại Mỹ, trong đó mở rộng định nghĩa nêu trong Đạo luật Bảo mật Ngân hàng (BSA) về “tổ chức tài chính” vượt ra ngoài phạm vi các tổ chức truyền thống. Theo Luật Các tổ chức tín dụng (TCTD) năm 2010 của Việt Nam, TCTD phi ngân hàng hay rộng hơn là NBFI là loại hình tổ chức được thực hiện một hoặc một số hoạt động ngân hàng, trừ các hoạt động nhận tiền gửi của cá nhân và cung ứng các dịch vụ thanh toán qua tài khoản của khách hàng. Theo quan niệm truyền thống được đề cập trong các giáo trình chuyên ngành Tài chính- Ngân hàng, ví dụ: Giáo trình Tiền tệ- Ngân hàng và Thị trường Tài chính của Nguyễn Văn Tiến (2016), các NBFI bao gồm: các công ty tài chính, công ty chứng khoán, công ty bảo hiểm, công ty cho thuê tài chính, quỹ hưu trí, quỹ đầu tư tương hỗ Vai trò của các NBFI tập trung vào việc (i) gia tăng cơ hội tìm kiếm lợi nhuận cho các chủ thể trong nền kinh tế, nguồn lợi sẽ mang lại cho cả hai phía nhờ tính quy mô, sự phân tán rủi ro và đa dạng hóa các danh mục đầu tư; (ii) cung cấp các dịch vụ tài chính đa dạng, tăng cường áp lực cạnh tranh với các ngân hàng thương mại (NHTM), làm cho chất lượng dịch vụ phục vụ ngày càng được cải thiện, tạo ra nhiều khả năng lựa chọn cho khách hàng; (iii) đáp ứng nhu cầu khác của cá nhân, hộ gia đình, doanh nghiệp trong lĩnh vực đầu tư tài chính, giúp bảo vệ khoản đầu tư và phân tán rủi ro cho các nhà đầu tư trong xã hội. Trong những năm gần đây, vai trò của ngân hàng như các trung gian tài chính ở một số quốc gia phát triển đã giảm đi phần nào với sự xuất hiện của các trung gian tài chính phi ngân hàng và sự phát triển của thị trường nợ, cho phép các doanh nghiệp tiếp cận trực tiếp đến các khoản tiết kiệm cá nhân. Lịch sử phát triển kinh tế của các nước trên thế giới cho thấy sự phát triển tài chính của các quốc gia bắt đầu với các tổ chức tài chính ngân hàng, và trong giai đoạn tiếp theo là các NBFI. Nhưng trong giai đoạn sau, sự đóng góp của các NBFI trở nên rõ nét hơn so với các ngân hàng. Trên thực tế, cả hai loại hình tổ chức là cần thiết và cuộc cạnh tranh giữa các ngân hàng và NBFI có thể tăng cường phát triển kinh tế và nâng cao hiệu quả của chính các tổ chức này (Hossain và Shahiduzzaman, 2005). Bên cạnh hiệu quả kinh tế đem lại, các NBFI cũng là một mắt xích quan trọng Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 3 KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH trong việc gây ra và dẫn truyền rủi ro dẫn đến khủng hoảng tài chính. Từ đó, để có thể xây dựng các đối sách ứng phó với các cuộc khủng hoảng tài chính về sau, các nhà hoạch định đã tập trung vào việc nghiên cứu, làm rõ bản chất và vai trò của NBFIs cũng như nguy cơ tác động từ chúng hướng vào sự ổn định của hệ thống tài chính. Nhiều tài liệu nghiên cứu trước đây cho thấy có ba kênh truyền tải rủi ro quan trọng sau: Thứ nhất, NBFIs tạo ra rủi ro sản phẩm thông qua việc sản xuất các sản phẩm có cấu trúc, đặc biệt là liên quan đến chứng khoán hóa. Cuộc khủng hoảng tài chính gần đây đã chỉ ra rõ ràng rằng, do thiếu hiểu biết về những rủi ro gắn liền với một số tài sản có tính chứng khoán, nhiều ngân hàng và NBFIs đã nắm giữ tài sản có nguy cơ cao hơn nhiều so với những dự tính ban đầu. Thứ hai, một số NBFIs liên kết chặt chẽ với các ngân hàng và các NBFI khác. Sự liên kết này cho thấy sự căng thẳng về tài chính ở cấp độ của một NBFI có thể chuyển sang các tổ chức tài chính khác (ngân hàng và phi ngân hàng) thông qua rủi ro của bên đối tác, tạo ra những khó khăn ở cấp hệ thống tài chính nói chung. Thứ ba, một số NBFIs có quy mô rất lớn. Bất kỳ sự khó khăn tài chính nào đến từ một trong các tổ chức này đều có thể gây ra những căng thẳng tài chính cho toàn bộ hệ thống tài chính. Về mặt thực nghiệm, hiện nay đã có một số nghiên cứu được thực hiện cho trường hợp riêng từng quốc gia hoặc trên diện rộng nhằm đánh giá tác động của sự phát triển các NBFI đến khía cạnh khác nhau của ổn định tài chính. Islam và Osman (2011) kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa thu nhập bình quân đầu người thực tế và sự phát triển của NBFIs ở Malaysia bằng phương pháp đường bao ARDL cho giai đoạn 1974- 2004. Kết quả của nghiên cứu xác nhận một quan hệ ổn định dài hạn giữa GDP bình quân đầu người và NBFIs, đầu tư, lao động và mở cửa thương mại, trong đó NBFIs có tác động tích cực đến GDP. Các tác giả nhấn mạnh NBFIs là một cấu phần quan trọng của khu vực tài chính mà thông qua đó, nguồn lực tài chính được truyền dẫn hiệu quả từ người tiết kiệm đến người sử dụng vốn trong nền kinh tế. Ngược lại, kết quả thực nghiệm của Liang và Reichert (2012) với dữ liệu chéo của các quốc gia phát triển và đang phát triển lại cho thấy tác động ngược chiều của khu vực NBFIs đối với tăng trưởng kinh tế. Hệ quả này là do hoạt động của NBFIs (chủ yếu ở các mảng đầu tư và bảo hiểm) thường mang tới rủi ro cao cho khu vực tài chính và nền kinh tế, đặc biệt thấy rõ trong thời kỳ khủng hoảng 2007- 2009. Trong khi đó, với việc sử dụng mô hình SGMM cho 27 tỉnh thành của Trung Quốc giai đoạn 1995- 2003 nhằm xác định sự đóng góp của từng cấu phần trong hệ thống tài chính vào tăng trưởng kinh tế địa phương, Cheng và Degryse (2010) nhận thấy khu vực tài chính chính thức (ngân hàng) là động lực chính của tăng trưởng kinh tế, trong khi những đóng góp đến từ NBFIs là hết sức mờ nhạt. Điều này là bởi, tại Trung Quốc, kể từ năm 2010 (thời điểm khủng hoảng đã đi qua), hệ thống ngân hàng đã lớn mạnh nhanh chóng nhờ loạt chính sách cải cách, mở cửa và tư nhân hóa, đóng góp tích cực vào phát triển kinh tế và ổn định vĩ mô; trong khi đó, khu vực tài chính phi ngân hàng còn khá nhỏ Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20194 Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL bé và cũng không nhận được hỗ trợ đáng kể nào từ chính phủ. Ngoài ra, một số nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm khác chỉ ra rằng sự phát triển của NBFIs có thể tác động tới ổn định thị trường tài chính thông qua một số kênh chính như tích lũy vốn liên quan đến khối lượng đầu tư và năng suất liên quan đến hiệu quả đầu tư (ví dụ: Beck và cộng sự, 2000; Impavido và cộng sự, 2003; Rioja và Valev, 2004). 2. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu 2.1. Phương pháp nghiên cứu Để đánh giá tác động của sự phát triển các NBFI tới ổn định tài chính, nghiên cứu sử dụng mô hình phân phối trễ tự hồi quy (ARDL). Được coi là sự kết hợp giữa mô hình tự hồi quy vector (VAR) và mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS), ARDL cho thấy tính linh hoạt cao và dễ dàng sử dụng cho việc phân tích các chuỗi thời gian đã biết. Một số ưu điểm nổi bật của mô hình ARDL có thể kể đến: (i) phù hợp với quy mô mẫu nhỏ; (ii) ước lượng cho một phương trình duy nhất thay vì hệ phương trình giống như kiểm định Engle- Granger và Johansen; (iii) có thể thực hiện với các biến có độ trễ khác nhau, không phân biệt thứ tự sai phân I(0), I(1), hoặc cả hai; (iv) tính toán trong ngắn hạn với mô hình ECM bằng biến đổi tuyến tính mà không làm mất bậc tự do (Pesaran và cộng sự, 2001). Để đảm bảo tin cậy khi sử dụng mô hình ARDL, các biến chuỗi thời gian đòi hỏi phải có tính dừng, độ trễ tối ưu xác định, và đồng thời, mô hình không có hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và có dạng hàm phù hợp (Gurajati, 2003). Các tiêu chuẩn này đều sẽ được chúng tôi kiểm định chặt chẽ trong quá trình hồi quy mô hình. Việc lựa chọn các biến cho mô hình hồi quy được nhóm nghiên cứu tham khảo từ một số nghiên cứu trước đây, cụ thể: (i) nhóm biến số đại diện cho sự phát triển của NBFI xuất phát từ nghiên cứu của Islam và Osman (2011)1; (ii) nhóm biến số về ổn định tài chính xuất phát từ nghiên cứu của Ủy ban Châu Âu (2012)2 đối với. Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên năm nhóm phương trình hồi quy sau: VNI = f(RTAN, RREN) (1a) ZS = f(RTAN, RREN) (1b) NPL = f(RTAN, RREN) (1c) VNI = f(CK) (2a) ZS = f(CK) (2b) NPL = f(CK) (2c) VNI = f(QDT) (3a) ZS = f(QDT) (3b) NPL = f(QDT) (3c) VNI = f(BH) (4a) ZS = f(BH) (4b) NPL = f(BH) (4c) VNI = f(TC) (5a) ZS = f(TC) (5b) NPL = f(TC) (5c) Biến phụ thuộc là một vector Y gồm ba biến, phản ánh mức độ ổn định tài chính dựa trên các cấu phần của báo cáo hoạt động thị trường tài chính của Quĩ Tiền tệ Quốc tế (IMF), cụ thể: - VNI: Biến động của chỉ số VN-INDEX theo năm, VNI được đo bằng mức trung bình của biến động trong 360 ngày của chỉ số thị trường chứng khoán quốc gia. 1 Nghiên cứu về ảnh hưởng của sự phát triển các NBFI tới phát triển kinh tế tại Malaysia. 2 Nghiên cứu về tác động của NBFI tới ổn định tài chính khu vực Châu Âu. Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 5 KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH - ZS: Chỉ số Bank Z-score, phản ánh khả năng chống đỡ rủi ro của ngân hàng. Giá trị Z-score càng lớn đồng nghĩa rằng rủi ro phá sản hệ thống ngân hàng càng thấp. Công thức tính toán: Bank Z-score= [ROA+ (vốn/ tài sản)]/ sd(ROA), trong đó, sd(ROA) là độ lệch chuẩn của ROA. - NPL: Tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng, đo bằng quy mô nợ xấu trên tổng dư nợ. Tỷ lệ này càng thấp thể hiện hoạt động của hệ thống ngân hàng càng an toàn. Các biến giải thích trong mô hình phản ánh sự phát triển của hệ thống các tổ chức NBFI, bao gồm: - RTAN: Phản ánh sự phát triển quy mô tài sản của NBFIs, được đo lường bằng tỷ lệ giữa quy mô tài sản của NBFIs và GDP của Việt Nam theo từng năm. - RREN: Phản ánh sự phát triển quy mô doanh thu của NBFIs, được đo lường bằng tỷ lệ giữa quy mô doanh thu của NBFIs và GDP của Việt Nam theo từng năm. - CK, BH, TC, QDT: Phản ánh sự phát triển quy mô tài sản của từng khu vực trong nhóm NBFI, bao gồm lần lượt các công ty chứng khoán (CK), bảo hiểm (BH), tài chính và cho thuê tài chính (TC); quỹ đầu tư (QDT). Các biến số này được đo lường bằng tỷ lệ tài sản của từng nhóm NBFI/GDP của Việt Nam. Mô hình (1a), (1b), (1c) nhằm mục tiêu kiểm tra tác động chung của sự phát triển các NBFI (bao gồm: tăng trưởng tổng tài sản và doanh thu) tới ổn định tài chính. Giả thiết nghiên cứu của chúng tôi cho rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa sự phát triển của NBFIs tới ổn định hệ thống tài chính của Việt Nam. Tiếp theo, các nhóm mô hình (2a), (2b), (2c)- (3a), (3b), (3c)- (4a), (4b), (4c)- (5a), (5b), (5c) được thực nghiệm nhằm đánh giá chi tiết tác động của sự phát triển từng cấu phần của NBFI (gồm: chứng khoán, bảo hiểm, công ty tài chính và cho thuê tài chính, quỹ đầu tư) tới ổn định tài chính. Mô hình ARDL cho các trường hợp trên được quy gọn về dạng phương trình sau: Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + b1iRTANt−i + c 1j RREN t−j + ε 1t (1) Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + b1iCKt−i + ε1t (2) Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + e1lQDTt−l + ε1t (3) Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + c1jBHt−j + ε1t (4) Y(VNI,ZS,NPL)t = α1 + d1kTCt−k + ε1t (5) 2.2. Dữ liệu Mô hình định lượng sử dụng dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các nguồn khác nhau. Trước hết, đối với các số liệu phản ảnh tình hình ổn định tài chính của Việt Nam: biến động của chỉ số thị trường chứng khoán (VNI) và Bank Z-score (ZS) được tổng hợp từ các cơ sở dữ liệu về hoạt động của thị trường tài chính (Financial Development Database) của IMF, tỷ lệ nợ xấu (NPL) của hệ thống ngân hàng được cập nhật từ báo cáo thường niên của Ngân Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20196 Đánh giá tác động của sự phát triển các tổ chức tài chính phi ngân hàng tới ổn định tài chính ở Việt Nam dựa trên Mô hình ARDL hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) kết hợp với báo cáo của IMF. Đối với các biến số phản ánh sự phát triển của các NBFI như quy mô tài sản, quy mô doanh thu của từng nhóm tổ chức bao gồm chứng khoán, bảo hiểm, quỹ đầu tư, công ty tài chính và cho thuê tài chính, nghiên cứu sử dụng số liệu từ báo cáo của các cơ quan quản lý chuyên ngành như Ủy ban Chứng khoán Nhà nước đối với công ty chứng khoán (CK) và quỹ đầu tư (QDT), Cục Quản lý bảo hiểm thuộc Bộ Tài chính đối với các doanh nghiệp bảo hiểm (BH), NHNN đối với công ty tài chính và cho thuê tài chính (TC). Chuỗi dữ liệu được thu thập theo tần suất năm cho giai đoạn 2000- 2018. Thị trường chứng khoán bắt đầu hình thành và phát triển tại Việt Nam kể từ năm 2000 kéo theo sự phát triển mạnh mẽ của các NBFI- điển hình là công ty chứng khoán và quỹ đầu tư. Đối với công ty bảo hiểm và các công ty tài chính và cho thuê tài chính, mặc dù đã xuất hiện tại Việt Nam từ trước năm 2000, tuy nhiên hoạt động trong giai đoạn này còn tương đối khiêm tốn, đồng thời các số liệu thống kê về tình hình hoạt động trong giai đoạn này khá hạn chế. Do đó, nhóm nghiên cứu lựa chọn giai đoạn khảo sát định lượng là từ năm 2000- 2018. Ngoài ra, việc sử dụng số liệu theo quý để tăng số quan sát trong mô hình cũng được nhóm nghiên cứu xem xét, tuy nhiên việc hạn chế về số liệu công bố theo quý đối với các biến số trong mô hình nên bài báo đã sử dụng chuỗi số liệu theo năm tài chính. 3. Kết quả và thảo luận 3.1. Kết quả thực nghiệm Nhóm nghiên cứu tiến hành ước lượng mối quan hệ phụ thuộc bằng mô hình ARDL theo bốn bước sau: (1) Kiểm tra đồng liên kết bằng kiểm định đường bao (Bounds test) dựa trên thống kê F; (2) Ước lượng ARDL với độ trễ tối ưu lựa chọn theo tiêu chuẩn Akaike Info Criterion (AIC); (3) Phân tích các tác động dựa theo mô hình tối ưu; (4) Kiểm tra tính ổn định và khả năng tương thích của mô hình thông qua kiểm định phương sai sai số thay đổi (ARCH Heteroskedasticity), tự tương quan (Breusch-Godfrey LM), biến bỏ sót (Ramsey RESET), tổng tích lũy của phần dư (CUSUM) và tổng bình phương tích lũy của phần dư (CUSUM-SQ) Bảng 1. Phân tích thống kê mô tả (số quan sát = 19) Tiêu chí Biến phụ thuộc (Yi) Biến độc lập (Xi) VNI ZS NPL RTAN RREN CK QDT BH TC Trung bình 24,92 12,31 3,43 0,12 0,02 0,02 0,03 0,04 0,04 Max 85,41 15,35 8,60 0,22 0,04 0,05 0,05 0,07 0,08 Min 11,56 7,09 1,55 0,02 0,01 0,01 0,00 0,01 0,01 Độ lệch chuẩn 16,34 2,84 2,07 0,06 0,01 0,02 0,02 0,01 0,02 Kiểm định ADF I(0) -3,70** -1,59 -2,00 -1,74 -1,93 -1,69 -1,70 -1,30 -1,60 Kiểm định ADF I(1) - -4,37*** -3,25** -3,11** -3,39** -3,37** -4,57*** -2,65* -3,75** *,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% Nguồn: Tính toán của tác giả Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 7 KIỀU HỮU THIỆN - PHẠM MẠNH HÙNG - PHẠM ĐỨC ANH (Kumar, 2013). Để tiến hành kiểm định đường bao dựa trên giả định các biến dừng I(0) hay có sai phân bậc nhất I(1), trước tiên, nhóm nghiên cứu thực hiện kiểm định ADF. Kết quả cho thấy các biến số trong mô hình đều thỏa mãn dừng I(0), hoặc dừng sai phân I(1). Tiếp đó, chúng tôi tiến hành kiểm định đường bao và thu được kết quả như ở Bảng 2. Giá trị thống kê F lớn hơn giá trị giới hạn tại mức ý nghĩa 1%, do đó bác bỏ giả thuyết H 0 , chấp nhận giả thuyết H 1 : Tồn tại quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa các biến số trong mô hình. Các kiểm định khác về tính ổn định và tin cậy của mô hình được trình bày ở Phụ lục 1. Kết quả các kiểm định cho thấy mô hình ARDL của nhóm nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp để ước lượng tác động của sự phát triển của tổ chức tài chính phi ngân hàng tới mức độ ổn định tài chính. Căn cứ theo hệ số AIC, mô hình ARDL với độ trễ tối ưu của từng phương trình được lựa chọn cụ thể như trong Bảng 3. Kết quả ước lượng mô hình ARDL tối ưu được trình bày ở Bảng 4. 3.2. Thảo luận kết quả Căn cứ vào kết quả hồi quy, có thể thấy rằng, về cơ bản, sự phát triển của các NBFI có tác động tích cực tới ổn định tài chính của Việt Nam trong giai đoạn 2000- 2018. Các kết quả định lượng được phân tích cụ thể như sau: Bảng 2. Kiểm định đường bao Mô hình F-statistic k Mức ý nghĩa I(0) bound I(1) bound (1a) 6,33 2 1% 3,17 4,14 (1b) 5,80 2 1% 3,79 4,85 (1c) 6,09 2 1% 3,14 4,67 Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 3. Xác định độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình ARDL Mô hình (1a) (1b) (1c) (2a) (2b) (2c) (3a) (3b) (3c) (4a) (4b) (4c) (5a) (5b) (5c) Biến PT VNI 1 1 1 1 1 ZS 2 2 2 2 2 NPL 1 1 1 1 1 Biến độc lập RTAN 0 0 0 RREN 0 0 0 CK 4 4 4 QDT 1 1 1 BH 0 0 0 TC 4 4 4 Nguồn: Tính toán của tác giả Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 20198 B ản g 4. K ết q uả lự a ch ọn m ô hì nh A R D L t ối ư u M ô hì nh (1 a) (1 b) (1 c) (2 a) (2 b) (2 c) (3 a) (3 b) (3 c) (4 a) (4 b) (4 c) (5 a) (5 b) (5 c) B iế n P T V