CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
3.3.1. Mẫu nghiên cứu
Kích thước mẫu là vấn đề quan tâm trong nghiên cứu bởi vì kích thước mẫu cần đủ lớn để kết quả hồi quy được thuyết phục hơn (Green, 1991). Có nhiều kỹ thuật để chọn kích thước mẫu đại diện cho tổng thể. Theo Green (1991), công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu được xác định như sau: n ≥ 50 + 8m, trong đó n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình. Tabachnick và Fidell (2007) cũng đưa ra công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu dựa trên kinh nghiệm như sau: n ≥ 104 + m, trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình.
Dựa trên cách xác định cỡ mẫu của các tác giả trên, luận văn có mô hình nghiên cứu gồm 7 biến độc lập nên kích thước mẫu tối thiểu là 106 theo cách xác định của Green (1991) và 111 theo các xác định của Tabachnick và Fidell (2007). Do đó tác giả tiến hành chọn mẫu nghiên cứu gồm 20 NHTM trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến 2014 với tổng số quan sát là 160 quan sát đảm bảo lớn hơn kích thước mẫu tối thiểu.
3.3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 20 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2007 đến 2014. Quy mô của 20 ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu chiếm trên 80% tổng tài sản của hệ thống các ngân hàng thương mại Việt Nam nên có thể đại diện cho các ngân hàng thương mại Việt Nam. Việc chọn mẫu được thực hiện dựa trên sự đầy đủ về báo cáo tài chính được kiểm toán công bố của các ngân hàng từ năm 2007-2014, tuy nhiên để tránh những biến động lớn về số liệu nên tác giả sẽ loại trừ một số ngân hàng tiến hành hợp nhất, sáp nhập trong giai đoạn này như Ngân hàng TMCP Sài Gòn, Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội. Mẫu dữ liệu gồm 03 NHTM nhà nước, 17 NHTMCP có quy mô tổng tài sản từ nhỏ đến lớn nhằm mang tính đại diện cao cho tổng thể.
3.4. Phƣơng pháp nghiên cứu
Theo Arellano và Bond (1995) khi mô hình nghiên cứu xuất hiện biến độ trễ bậc một của biến phụ thuộc làm biến giải thích thì mô hình dữ liệu bảng nghiên cứu được gọi là mô hình dữ liệu bảng động (dynamic panel data model). Sự xuất hiện của biến độ trễ bậc một của biến phụ thuộc làm biến giải thích sẽ dẫn đến hiện tượng tự tương quan với sai số của mô hình, đồng thời sự xuất hiện của biến độ trễ này sẽ làm tăng tự tương quan của sai số. Theo Blundell và Bond (1998) sự xuất hiện của biến trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập thì có khả năng biến độ trễ này là biến nội sinh.
Bên cạnh đó, các nghiên cứu trước về khả năng sinh lời, rủi ro của ngân hàng cho rằng các biến liên quan đến đặc thù ngân hàng thường có tác động nội sinh và các nghiên cứu này thường sử dụng phương pháp GMM để hồi quy mô hình nghiên cứu (Athanasoglou và ctg, 2008; Dietrich và Wanzenried, 2014; Baselga-Pascual và ctg, 2015). Do đó, trong luận văn này tác giả sử dụng phương pháp GMM để hồi quy mô hình nghiên cứu theo đề xuất của Arellano và Bond (1995) để kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh. Do giới hạn về mẫu nghiên cứu nên tác giả lựa chọn phương pháp Difference GMM.
Để kiểm tra các biến thuộc đặc thù ngân hàng có là biến nội sinh của mô hình hay không tác giả sử dụng kiểm định Durbin-Wu-Hausman theo đề xuất của Baum và ctg (2003, 2007). Khi xác định được các biến nội sinh khác ngoài biến độ trễ của biến độc lập tác giả sử dụng độ trễ của chúng làm biến công cụ.
Khi thực hiện phương pháp ước lượng GMM, các kiểm định cần thiết xem xét đến là: (i) Kiểm định tự tương quan giữa các sai số thông qua giá trị p-value trong kiểm định AR(1) và AR(2) với giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan; (ii) Kiểm định mức độ phù hợp của tập biến công cụ (Sargan test of overidentifying restrictions) với giả thuyết H0: Mô hình có tập biến công cụ phù hợp; (iii) Kiểm định tính ngoại sinh của biến công cụ, có nghĩa là biến công cụ
không tương quan với sai số (Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument) với giả thuyết H0: Mô hình có tập biến công cụ ngoại sinh.
Ngoài ra, tác giả còn sử dụng phần mềm stata để phân tích thống kê mô tả và xem xét mối tương quan giữa các biến của mô hình thông qua phân tích ma trận tương quan. Sau khi tiến hành chạy hồi quy theo phương pháp phù hợp, tác giả sẽ tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 trình bày mô hình nghiên cứu về tác động của rủi ro (cụ thể là rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng) đến khả năng sinh lời của ngân hàng (ROA, ROE) và mô hình nghiên cứu tác động của khả năng sinh lời đến rủi ro của ngân hàng; cách đo lường các biến nghiên cứu; cách thu thập dữ liệu và chọn mẫu nghiên cứu; phương pháp nghiên cứu hồi quy tuyến tính để ước lượng kết quả hồi quy từ mô hình nghiên cứu đề xuất. Kết quả nghiên cứu sẽ được tác giả trình bày cụ thể trong chương 4.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA KHẢ NĂNG SINH LỜI VÀ RỦI RO TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM