9. Kết cấu của luận văn
4.4. Những hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
Dữ liệu sẵn có là một trong những hạn chế lớn của nghiên cứu này. Báo cáo hàng năm của các NHTMNN cho năm trước năm 2010 không thể thu thập được và do đó dẫn đến hạn chế của năm quan sát. Mặt khác, trong nghiên cứu cũng chưa đo lường sự tác động của yếu tố vốn chủ sở hữu và các yếu tố kinh tế vĩ mô của Chính phủ, sự phát triển của hệ thống tài chính tại các ngân hàng mà chỉ đo lường hiệu quả của quản lý thông qua chỉ tiêu chỉ số lợi nhuận dẫn đến kết quả đo lường là chưa thật sự đầy đủ.
Do đó các nghiên cứu tiếp theo sẽ tiến hành lấy mẫu rộng hơn với khoảng thời gian dài hơn và đo lường thêm yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến hiệu quả
hoạt động kinh doanh của các NHTM trên địa bàn tỉnh BR-VT hay toàn thể hệ thống NHTM Việt Nam. Với một phạm vi dữ liệu dài hơn sẽ cho kết quả trong một phân bố đối xứng từ đó phát hiện kết luận chính xác hơn. Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng nhưng các biến được sử dụng chủ yếu tương tự giữa các nhà nghiên cứu. Vì vậy, trong tương lai các nghiên cứu được đề nghị khám phá thêm yếu tố sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Nói chung, nghiên cứu trong tương lai có thể bao gồm một không gian rộng hơn, một khoảng thời gian dài hơn hoặc một sự quan sát khác và sử dụng các biến khác.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Từ kết quả của mô hình và thực trạng khả năng sinh lời của hệ thống NHTMNN tại BR-VT trong thời gian qua, tác giả đã đề xuất một số kiến nghị và giải pháp góp phần nâng cao khả năng sinh lời cho các NHTMNN tại BR-VT và phát triển hệ thống ngân hàng trên địa bàn tỉnh BR-VT.
TÀI LIỆU THAM KHẢO A. TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
Trần Huy Hoàng, 2012. Giáo trình quản trị ngân hàng. Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Ngô Phương Khanh, 2013. Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân
hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Luận văn thạc sĩ. Đại học Kinh tế Thành phố
Hồ Chí Minh.
Cao Ngọc Thủy, 2013. Phân tích các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời
của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Luận văn thạc sĩ. Đại học Kinh tế
Thành phố Hồ Chí Minh.
Nguyễn Phạm Nhã Trúc, Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016),’ Các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam’, Kinh
tế và Phát triển, số 228 (tháng 6/2016), trang 52-59.
GS. TS Nguyễn Thị Cành, Hồ Thị Hồng Minh (2015), ‘Đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Công nghệ Ngân hàng, số 106+107 (tháng 01 +02/2015), trang 13-24.
ThS. Trần Việt Dũng (2014), ‘Xác định các nhân tố tác động tới khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Công nghệ Ngân hàng, số 16 (tháng 8/2014), trang 2-11.
TS. Thân Thị Thu Thủy và ThS. Nguyễn Thị Hồng Chuyên, 2014. “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng hiệu quả hoạt động kinh doanh tại các NTHM cổ phần Việt Nam”. Tạp trí Ngân hàng số 22, trang 18-24.
Nguyễn Thị Huệ - Sở Nội vụ BRVT. Nỗ lực cải thiện môi trường kinh doanh
tại tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu http://cchc.baria-vungtau.gov.vn/tin-tuyen-dung/-
/view_content/content/370484/no-luc-cai-thien-moi-truong-kinh-doanh-tai-tinh-ba- ria-%E2%80%93-vung-tau [truy cập ngày 15/09/2017].
Chương trình giải dạy kinh tế Fulbright, Phương pháp nghiên cứu II, Chương
10, 11, 12, Biên dịch Xuân Thành, Hiệu đính: Cao Hào Thi.
Báo cáo tổng kết 10 năm thực hiện luật xử phạt vi phạm hành chính tại Ngân hàng Nhà nước chi nhánh tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, Ngân hàng Nhà nước chi nhánh tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
Báo cáo giám sát từ xa đối với các NHTM trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu năm 2010, năm 2011, năm 2012, năm 2013, năm 2014, năm 2015, năm 2016,
Ngân hàng Nhà nước chi nhánh tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
Báo cáo Công tác thanh tra, giám sát hoạt động ngân hàng năm 2010, năm 2011, năm 2012, năm 2013, năm 2014, năm 2015, năm 2016, Ngân hàng Nhà nước chi nhánh tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
Báo cáo kết quả hoạt động của ngành ngân hàng trên địa bàn tỉnh BR-VT giai đoạn 2010-2015 và định hướng hoạt động giai đoạn 2016-2020, Ngân hàng Nhà nước chi nhánh tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
B. TÀI LIỆU TIẾNG ANH
Gul, S, Irshad, F và Zaman, K, 2011. Factors Affecting Bank Profitability in
Pakistan. The Romanian Economic Journal, No 39, p. 61-87.
Nesrine Ayadi và Younès Boujelbene 2012. The determinants of the
profitability of the Tunisian deposit bank, IBIMA Business Review, Vol.2012, Article ID 165418, p 1-21.
Yong Tan và Christos Floros, 2012. Bank profitability and inflation the case
of China, Journal of Economic Studies, Vol.39 No.6,2012, p. 675-695
Khrawish, H. A, 2011. ‘Determinants of Commercial Banks performance:
Evidence from Jordan’, International Research Journal of Finance and Economics,
Fraker, G. T. 2006, Using Economic Value Added (EVA) to Measure and Improve Bank Performance''. RMA-Arizona Chapter. Online available at: http://www. maaz. org/pictures/measuringbankperformance. pdf.
Atif, Shafique và Razi 2012, Determinants of Exchange Rate and its Impact
on Pakistani Economy, Global Journal of Management and Business Research, Vol.
12, This is a research/review paper, distributed under the terms of the Creative
Commons Attribution-Noncommercial 3.0 Unported License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/), permitting all non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Abuzar M.A. 2013, Internal and external determinants of profitability of
Islamic banks in Sudan: evidence from panel data, Afro-Asian J. of Finance and
Accounting, Vol.3, No.3, p.222 – 240.
Staikouras and Wood 2011, The determinants of European bank profitability.
International Business and Economics Research Journal (IBER), Vol 3, No 6, p 57-
68.
Javaid, S., Anwar, J., Zaman, K and Gaffor, A. 2011, Determinants of Bank
Profitability in Pakistan: Internal Factor Analysis, Mediterranean Journal of Social
Sciences, Vol 2, No 1, p 59-78.
Ameur, I. G., & Mhiri, S. 2013, Explanatory Factors of Bank Perfomance
Evidence from Tunisia. International Journal of Economics, Finance and
Management, p 143-152.
Syafri 2012, Factors Affecting Bank Profitability in Indonesia, The 2012
International Conference on Business and Management 6 – 7 September 2012, Phuket – Thailand.
Athanasoglou, Brissimis và Delis 2008, Bank-specific, industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability, Journal of International
Financial Markets, Institutions and Money, vol. 18, issue 2, p 121-136.
Sufian 2011, ‘Profitability of the Korean Banking Sector: Panel Evidence on
Bank-Specific and Macroeconomic Determinants’, Journal of Economics and
Management, Vol 7, p. 43-72.
Muhammad et al., 2013, ‘Determinants of Commercial Banks Profitability:
Empirical Evidence from Pakistan’, International Journal of Accounting and
Financial Reporting, Vol. 4, No. 2, p 1-22.
Sufian and Chong 2008, Determinants of bank profitability in a developing
economy:empirical evidence from the Philippines, Asian acedemy ò manaement
journal of accountin and finance, Vol. 4, No. 2, p 91–112.
Kanwal and Nadeem 2013, ‘The impact of macroeconomic variables on the
profitability of listes commercial banks in Pakistan’, European Journal of Business
and Social Sciences, Vol. 2, No.9 , p 186-201.
Almazari 2014, ‘Impact of Internal Factors on Bank Profitability:
Comparative Study between Saudi Arabia and Jordan’, Journal of Applied Finance
& Banking, Vol. 4, No. 1, p 125-140.
C. WEBSITE
http://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/51/tin-dung.htm [truy cập ngày 13/06/2017].
https://data.worldbank.org/indicator/FB.AST.NPER.ZS[truy cập ngày
13/08/2017]
PHỤ LỤC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, dữ liệu được trình bày dưới dạng bảng cân bằng và sử dụng phần mềm Stata 13.0 để phân tích:
1. Thống kê mô tả:
Là phương pháp được dùng để tập hợp và phân tích tổng quan các dữ liệu đã thu thập được. Thông qua phương pháp này để cho thấy được số lượng các quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, lớn nhất của từng biến nghiên cứu.
2. Phân tích tương quan:
Phương pháp này được sử dụng để xác định mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình hồi quy.
3. Phân tích đa cộng tuyến:
Nhằm mục đích loại bớt những biến giải thích trong mô hình hồi quy đo lường khả năng sinh lời ở mục 3.1 có tương quan với nhau cao trong mô hình để có một kết quả ước lượng chính xác các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các NHTMNN tại BR-VT.
Đa cộng tuyến nghĩa là hai hay nhiều biến giải thích trong mô hình hồi quy có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Nếu các biến có mối quan hệ tuyến tính thì các hệ số ước lượng và thống kê T sẽ không còn hợp lý. Đa cộng tuyến sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy rộng lớn, tỷ số t mất ý nghĩa, hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa, các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên rất nhạy với những thay đổi trong số liệu, sai lệch về dấu của các hệ số hồi quy, thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác thì hệ số của các biến còn lại có thể thay đổi rất lớn và thay đổi cả dấu của chúng.
Đa cộng tuyến giữa các biến luôn tồn tại và khuyết tật chỉ xảy ra nếu mức độ đa cộng tuyến đủ lớn để gây ra sự thiên chệch các kết quả ước lượng. Ở bài
nghiên cứu này, tác giả dựa theo Gujarati (2004) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập kết hợp với sử dụng hệ số khuếch đại phương sai (VIF). Tuy nhiên, cũng theo Baltagi (2008), việc sử dụng dữ liệu bảng cũng đã hạn chế được hiện tượng đa cộng tuyến này nhưng nếu có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra thì tác giả sẽ khắc phục bằng cách bỏ các biến có đa cộng tuyến hoặc tăng thêm số quan sát bằng cách thu thập thêm số liệu.
4. Phân tích hồi quy trên dữ liệu bảng:
Sau khi thực hiện các phương pháp kiểm tra tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mô hình, tác giả sẽ bắt đầu tiến hành kiểm định việc lựa chọn mô hình ước lượng hồi quy bao gồm các phương pháp: Pooled OLS, FEM và REM. Sau đó tác giả tiến hành phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng phương pháp ước lượng GMM, phương pháp này sẽ khắc phục những nhược điểm của các mô hình dữ liệu bảng như Pooled, FEM, REM trên bao gồm các vấn đề phương sai của phần nhiễu thay đổi (heteroskedasticity), tự tương quan của nhiễu (autocorrelation noise), tương quan phụ thuộc chéo và kể cả nội sinh trong mô hình nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả, đây cũng là phương pháp chính tác giả sử dụng để thảo luận kết quả cho bài nghiên cứu.
5. Kiểm định các giả thuyết của mô hình hồi quy: - Kiểm định phương sai của sai số thay đổi:
Phương sai thay đổi nghĩa là phương sai của các phần dư là không phải hằng số, chúng khác nhau ở các quan sát khác nhau. Hiện tượng phương sai thay đổi sẽ dẫn đến một số hậu quả như: các ước lượng OLS vẫn là không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa, ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, như vậy sẽ làm mất hiệu lực của kiểm định hệ số hồi quy của các yếu tố ảnh hường đến khả năng sinh lời.
Trong quá trình hồi quy sẽ tập trung xem xét lại bản chất của vấn đề nghiên cứu, đồ thị phần dư và dùng một số kiểm định Goldfeld-Quandt, Breusch-Pagan, White, Park trên OLS và tác giả sử dụng phương pháp Greene (2000) trên dữ liệu bảng để kiểm tra xem mô hình đã vi phạm giả thuyết hồi quy - hiện tượng phương sai thay đổi.
- Kiểm định sự tương quan giữa các phần dư:
Tương tự phương sai thay đổi, sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian là hiện tượng tự tương quan.
Hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến một số hậu quả: ước lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng không là ước lượng hiệu quả nữa; phương sai các ước lượng OLS là bị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến phóng đại tỷ số t; các kiểm định t và F không đáng tin cậy; công thức thông thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của phương sai thực và trong một số trường hợp dường như ước lượng thấp của phương sai thực; có thể hệ số xác định không đáng tin cậy và dường như là nhận giá trị ước lượng cao; các phương sai và số tiêu chuẩn của dự đoán không có hiệu quả.
Để kiểm tra xem mô hình đã vi phạm giả thuyết hồi quy - hiện tượng tự tương quan. Trong quá trình hồi quy sẽ dùng phương pháp đồ thị và kiểm định d (Durbin- atson) để phát hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy OLS (pooled regression). Ở khía cạnh kiểm tra phương sai thay đổi dữ liệu bảng, bài nghiên cứu sử dụng kiểm định được đề xuất bởi Wooldrige (2002) và Drukker (2003).
- Hiện tượng nội sinh
Hiện tượng nội sinh xảy ra khi giả thiết về sự không tương quan giữa biến độc lập và sai số bị vi phạm. Biến độc lập trong mô hình vừa đóng vai trò là biến
Để phát hiện vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng nội sinh, tác giả sẽ sử dùng kiểm định phương pháp Hansen, Sargan để kiểm tra sự phù hợp của việc thay thế biến nội sinh bởi biến công cụ.
6. Phương pháp hồi quy GMM 6.1. Ưu điểm của GMM
Thông thường ước lượng theo phương pháp OLS (Pooled Regress Model) sẽ không chệch, vững và hiệu quả khi không tồn tại các vi phạm về phương sai thay đổi, tự tương quan và biến nội sinh. Phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) là phương pháp được dùng rất phổ biến trong lĩnh vực kinh tế lượng. Ưu điểm của phương pháp này không quá phức tạp nhưng hiệu quả. Với một số giả thiết ban đầu, phương pháp này sẽ dễ dàng xác định các giá trị ước lượng hiệu quả, không chệch và vững.
Tuy nhiên, khi nghiên cứu về chuỗi dữ liệu thời gian, có nhiều chuỗi vi phạm một hoặc một số giả định của OLS. Khi đó, các ước lượng thu được sẽ bị bóp méo, mất tính vững và sẽ là sai lầm nếu sử dụng chúng để phân tích. Một trong những dạng vi phạm giả định phổ biến là hiện tượng nội sinh, một trường hợp khi hệ số ước lượng (hoặc biến) tương quan với phần dư.
Với những vi phạm trên làm cho kết quả ước lượng theo phương pháp OLS không còn đáng tin cậy và hiệu quả nhất.
6.2. Thủ tục ước lượng GMM và kiểm định cơ bản
Phần trên đã cố gắng trình bày một cách đơn giản, có thể hiểu được vai trò của biến công cụ trong hồi quy IV. Tuy nhiên, cách thực hiện tính toán của các phương pháp hồi quy IV là rất phức tạp, GMM là phương pháp hiệu quả, ưu việt hơn cả nên cũng khá phức tạp.GMM được Lars Peter Hansen trình bày lần đầu tiên vào năm 1982 trong bài viết “LargeSample Properties of Generalized Methods of Moments Estimators”Econometrica, Vol. 50, page 1029-1054.
Như đã đề cập ở phần trên, để ước lượng được hệ số β, chúng ta cần 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 giải thích trong mô hình (L ≥ K).
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 cụbằng 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 (L>K) thìphương trình không thể xác định một nghiệm chính xác duy nhất (có nhiều