3.2.3 Phương pháp ước lượng
Với dữ liệu bảng động thì việc sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS sẽ có nhiều khuyết tật trong mô hình. Đồng thời, mô hình tác động trực tiếp (FEM – Fixed Effects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model) đều không vững và kết quả sẽ bị chệch (bias). Hầu hết các nghiên cứu trước đây về vấn đề các nhân tố tác động đến rủi ro và khả năng sinh lời ở các quốc gia trên thế giới đều tồn tại các khuyết tật như hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan, hay hiện tượng nội sinh. Để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, tác giả sử dụng phân tích dữ liệu bảng động (Dynamic panel data analysis). Điều này có nghĩa mô hình là mô hình dữ liệu bảng động, trong đó biến độ trễ của rủi ro có tương quan với phần dư, nói cách khác mô hình có hiện tượng nội sinh ở biến
Mã Cơ sở khoa học Kỳ vọng tương quan
Z-score ROA ROE
SIZE Đề xuất của tác giả + + +
Diversification Sanya và Wolfe (2010); Sissy, A. M., Amidu M., và Abor J. Y (2016) - - - Efficiencyi,t Alexiou và Sofoklis (2009), Hồ Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015) Sissy, A. M., Amidu M., và Abor J. Y (2016) - - -
Equityi,t Đề xuất của tác giả + + +
loangr Đề xuất của tác giả - + +
depositgr Đề xuất của tác giả + - -
INF Sanya và Wolfe (2010); Sissy, A. M., Amidu M., và Abor J. Y (2016) - - - GDP Sanya và Wolfe (2010); Sissy, A. M., Amidu M., và Abor J. Y (2016) + + +
này. Để khắc phục hiện tượng này, Luận văn sử dụng phương pháp GMM.
Bên cạnh, với sự xuất hiện của biến trễ của biến rủi ro nên việc sử dụng phương pháp ước lượng OLS sẽ không chuẩn, thay vào đó phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) sẽ được dùng để ước lượng và kiểm định mô hình 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”. Một cách tổng quan, GMM là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng phổ biến như OLS, MLE, FE, RE, GLS, IV, 2SLS… 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 và hiệu quả. Trong trường hợp sai dạng hàm thì việc thay đổi dạng hàm là tất yếu. Trường hợp còn lại nếu rơi vào tình trạng bỏ sót biến quan trọng (thiếu biến ngoại sinh hoặc biến nội sinh), trong trường hợp biến độc lập trong mô hình cũ là biến nội sinh (được miêu tả qua biến khác) mà biến chưa đưa vào này có quan hệ với phần dư dẫn tới khuyết tật. Do vậy, để giải quyết các vấn đề gặp phải khi gặp khuyết tật này, Lars Peter Hansen vào năm 1982 đã phát triển đưa thêm biến công cụ (có quan hệ chặt với biến độc lập, phụ thuộc trong mô hình cũ nhưng không có quan hệ với phần dư. Mô hình đưa thêm biến công cụ này vào có tên gọi là generalized method of moments (GMM). Ứng dụng phương pháp hồi quy GMM vào đánh giá tác động của thanh khoản tới khả năng sinh lời ngân hàng.
Một cách tổng quan, GMM là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng phổ biến như OLS, MLE, FE, RE, GLS, IV, 2SLS…. 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 và hiệu quả. Có thể nói OLS hay Maximum Likelihood… chỉ đơn thuần là dạng phương trình đặc biệt của GMM vì GMM thực hiện với rất ít giả định và nhiều nhà nghiên cứu cho rằng GMM là ánh sáng trong đường hầm đối với các nhà nghiên cứu tài chính thực nghiệm.
Tuy GMM là phương pháp hiện đại, hiệu quả, khắc phục nhiều vấn đề trong hồi quy như tự tương quan, phương sai thay đổi, hiện tượng nội sinh… nhưng vẫn ít được sử dụng bởi tính phức tạp của nó. Để sử dụng cần nhiều thời gian để tìm hiểu và
nghiên cứu các phương trình toán học cũng như ý nghĩa mô hình.
Luận văn sử dụng kiểm định Sargan kiểm tra giả thuyết Ho: các biến công cụ là phù hợp. Khi chấp nhận giả thuyết Ho nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương này giới thiệu phương pháp, dữ liệu nghiên cứu, và lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro và lợi nhuận của các NHTM Việt Nam với dữ liệu bảng; trong đó biến độc lập tập trung của nghiên cứu là biến đa dạng hóa thu nhập. Bên cạnh, các biến vĩ mô và các biến nội tại trong NHTM cũng đã được lần lượt phân tích, lựa chọn và đưa ra các giả thuyết cụ thể nhằm xác định chiều hướng tác động của các biến này.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này tập trung vào phân tích các mô hình đã nêu ra ở chương 3: tác động của đa dạng hóa đến rủi ro và lợi nhuận của NHTM trên cơ sở sử dụng mô hình GMM.
4.1 Tổng quan mẫu nghiên cứu
Từ những cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, Luận văn sẽ trình bày mô hình nghiên cứu về các nhân tố chính ảnh hưởng đến rủi ro và lợi nhuận của các NHTM tại Việt Nam trong đó bao gồm đa dạng hóa thu nhập. Tiếp theo, Luận văn sẽ sử dụng những dữ liệu thứ cấp thu thập được để xây dựng mô hình và rút ra những nhân tố chính ảnh hưởng đến rủi ro và lợi nhuận tại các NHTM Việt Nam bằng việc sử dụng phần mềm Stata 14.
Giá trị lớn nhất của rủi ro là 970.528 và giá trị nhỏ nhất là 0.27496. Mức giá trị trung bình của biến này là 27.3332. Rủi ro biến động lớn nhất nằm ở Ngân hàng Bảo Việt năm 2009. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tiễn Việt Nam vào thời điểm này, đó là giai đoạn khủng hoảng kinh tế toàn cầu và hậu quả của cuộc khủng hoảng kéo dài cho đến 2010. Giai đoạn khủng hoảng 2008 – 2009 là giai đoạn tác động mạnh đến hầu hết nền kinh tế và thị trường tài chính của các quốc gia, đặc biệt là hệ thống ngân hàng. Mức rủi ro cao tập trung ở một vài ngân hàng như Bảo Việt, Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, Ngân hàng Dầu Khí toàn cầu, ngân hàng Quốc dân…