CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.1. Cơ sở dữ liệu và phƣơng pháp định lƣợng
3.1.2. Các biến số trong mơ hình
Nhằm cung cấp một cái nhìn khái quát về kết quả hoạt động của các ngân hàng dƣới ảnh hƣởng của cấu trúc sở hữu, nghiên cứu sẽ sử dụng các chỉ số ROAA, ROAE của các ngân hàng làm biến phụ thuộc trong mơ hình. Trong đó, cấu trúc sở hữu đƣợc xem xét dƣới hai hình thức: mức độ tập trung sở hữu và thành phần sở hữu bao gồm: sở hữu nhà nƣớc và sở hữu nƣớc ngoài (sau đây thành phần sở hữu sẽ đƣợc nhắc đến bằng sự hỗn hợp sở hữu).
Theo nghiên cứu của Ezugwu CI và A. Itodo (2014), qua phân tích tác động của cấu trúc sở hữu theo hai hƣớng tiếp cận là sự tập trung sở hữu và hỗn hợp sở hữu và một số đặc thù riêng ngành ngân hàng nhƣ tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tổng tài sản ngân hàng, tỷ lệ tăng trƣởng vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản đến kết quả hoạt động của các ngân hàng Nigerian gợi ý cho các biến sử dụng trong mơ hình và mơ hình nghiên cứu. Bảng 3-1 sẽ tóm lƣợc các biến đƣợc sử dụng trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 3-1: Ý nghĩa và đơn vị tính các biến trong mơ hình nghiên cứu.
Các biến Ý nghĩa Đơn vị tính
Biến phụ thuộc
ROAA Suất sinh lợi trên tổng tài sản bình quân % ROAE Suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu bình
quân
%
Biến động lập C5 Tổng tỷ lệ sở hữu của 5 cổ đông lớn nhất % GOV Tỷ lệ sở hữu của thành phần nhà nƣớc % FOR Tỷ lệ sở hữu của thành phần nƣớc ngoài % Biển kiểm soát ASS Logarit tự nhiên của tổng tài sản Tỷ đồng
FLE Tỷ lệ nợ phải trả/tổng tài sản % LDR Tỷ lệ tổng cho vay/tổng tiền gởi % GRO Tỷ lệ tăng trƣởng vốn hàng năm %
3.1.3. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên nghiên cứu của Ezugwu CI và A. Itodo (2014) về chủ đề này trong việc lựa chọn biến khảo sát và trong việc xây dựng mơ hình hồi quy, nghiên cứu tác động của mức độ tập trung đến kết quả hoạt động của các NHTMCP và nghiên cứu sự tác động hỗn hợp sở hữu đến kết quả hoạt động của các NHTMCP, mơ hình khảo sát của bài nghiên cứu có dạng nhƣ sau:
- Mơ hình nghiên cứu tác động của mức độ tập trung đến kết quả hoạt động tại các NHTMCP niêm yết Việt Nam:
ROAA = Z + α1C5 + α2ASS + α3FLE + α4LDR + α5GRO + u ROAE = Z + β1C5 + β2ASS + β3FLE + α4LDR + α5GRO + u
- Mơ hình nghiên cứu tác động của sự hỗn hợp sở hữu (sở hữu nƣớc ngoài và sở hữu nhà nƣớc) đến kết quả hoạt động tại các NHTMCP Việt Nam:
ROAA = Z + α1GOV + α2FOR + α3ASS + α4FLE + α5LDR + α6GRO + u ROAE = Z + β1GOV + β2FOR + β3ASS + β4FLE + β5LDR + β6GRO + u
3.1.4. Các giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm có trƣớc và phân tích thực trạng biến động tỷ suất sinh lời và tỷ lệ sở hữu tại các NHTMCP Việt Nam, các giả thiết cho mơ hình nghiên cứu nhƣ sau:
Sự tồn tại của cổ đông lớn, đối tƣợng vừa là chủ sở hữu vừa tham gia quản lý điều hành ngân hàng. Khi tỷ lệ sở hữu cổ phần của cổ đơng kiểm sốt tƣơng đối lớn, lợi ích riêng của nhóm có đơng này sẽ gắn chặt chẽ với lợi ích của ngân hàng, với quyền lực của mình điều này có thể mang đến lợi ích cho cổ đông thiểu số và tác động tiêu cực đến kết quả hoạt động của ngân hàng.
Theo nghiên cứu của R. Kiruri (2013), Lin và Zhang (2009), Demsetz và Lehn (1985) cũng đã chỉ ra sử tập trung sở hữu càng cao dẫn đến tỷ suất sinh lời càng thấp. Từ đó bài nghiên cứu đƣa ra giả thuyết:
H1.2: Tỷ lệ sở hữu của nhóm 5 cổng đơng lớn nhất có tác động âm đến ROAE.
Dựa trên lý thuyết đại diện, các ngân hàng có sở hữu nhà nƣớc quá cao sẽ dẫn đến thiếu cơ chế giám sát chặt chẽ và các nhà quản lý sẽ theo đuổi mục tiêu và lợi ích riêng của họ, từ đó làm gia tăng chi phí trong hoạt động của ngân hàng dẫn đến làm giảm kết quả hoạt động.
Một số nghiên cứu thực nghiệm cũng đã cho thấy sự kém hiệu quả trong hoạt động của các NHTM có thành phần sở hữu nhà nƣớc vƣợt trội nhƣ nghiên cứu của A. Micco và cộng sự (2004), R. Kiruri (2013), Shleifer và Vishy (1997) dẫn đến làm giảm tỷ suất sinh lời. Dựa trên cơ sở này, bài nghiên cứu đƣa ra giả thuyết sau:
H2.1: Tỷ lệ sở hữu nhà nước có tác động âm đến ROAA. H2.2: Tỷ lệ sở hữu nhà nước có tác động âm đến ROAE.
Theo nghiên cứu của Sarkar và Sarkar (2000), Bonin (2004) cho rằng thành phần sở hữu nƣớc ngoài mang đến nguồn vốn dồi dào, kỹ thuật công nghệ vƣợt trội và kinh nghiệm quản lý cho cơng ty, điều đó nâng cao kết quả hoạt động của ngân hàng. Ngoài ra, Kosak và Cok (2008), Clasessens và Djankow (1998) nghiên cứu tại cộng hòa Séc, Micco và cộng sự (2004), Williams và Nguyen (2005) nghiên cứu các quốc gia Đông Nam Á cũng cho rằng sở hữu nƣớc ngồi tác động tích cực lên kết quả hoạt động. Dựa vào đó làm cơ sở để bài nghiên cứu đƣa ra giả thuyết:
H3.1: Tỷ lệ sở hữu nước ngồi có tác động dương đến ROAA. H3.2: Tỷ lệ sở hữu nước ngồi có tác động dương đến ROAE.
Dựa trên các giả thuyết nghiên cứu, bảng 3-2 sẽ tổng hợp các kỳ vọng dấu về xu hƣớng tác động của cấu trúc sở hữu đến tỷ suất sinh lời tại các NHTMCP tại Việt Nam.
Bảng 3-2: Kỳ vọng dấu xu hướng tác động của cấu trúc sở hữu đến tỷ suất sinh lời tại các NHTMCP Việt Nam.
Biến Dấu kỳ vọng Diễn giải
C5 + Tỷ lệ sở hữu của 5 cổ đông lớn nhất tác động dƣơng đến ROAE GOV - Tỷ lệ sở hữu nhà nƣớc tác động âm đên ROAA
GOV - Tỷ lệ sở hữu nhà nƣớc tác động âm đến ROAE FOR + Tỷ lệ sở hữu nƣớc ngoài tác động dƣơng đến ROAA FOR + Tỷ lệ sở hữu nƣớc ngoài tác động dƣơng đến ROAE
(Nguồn: Tự tổng hợp)
3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
3.2.1. Dữ liệu bảng
Dữ liệu bảng thƣờng đƣợc sử dụng trong việc nghiên cứu những ảnh hƣởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc với dữ liệu đƣợc thu thập theo các đối tƣợng khác nhau trong một khoảng thời gian nhất đinh. Đối với đề tài nghiên cứu, dữ liệu đƣợc lƣu trữ dƣới dạng dữ liệu bảng cân, gồm hai chiều là chiều thời gian gồm 7 thời đoạn tƣơng ứng với 7 năm từ 2009 đến 2016 và chiêu không gian gồm 20 đối tƣợng là 20 NHTMCP Việt Nam. Tổng số quan sát trong mẫu nghiên cứu là 160.
3.2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu trên dữ liệu bảng
Trong phân tích định lƣợng, phƣơng pháp phân tích dữ liệu bảng sẽ đƣợc sử dụng do nguồn dữ liệu khảo sát bao gồm cả số liệu theo thời gian và theo đối tƣợng các ngân hàng. Hiện nay có 2 cách tiếp cận dữ liệu bảng phổ biến là FEM và REM. Mơ hình tác động cố đinh – FEM giúp phân tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt ra khỏi các biến độc lập để ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Điều này có nghĩa là khi xét đến các hiệu ứng của không gian và thời gian, các tung độ gốc sẽ thay đổi khác nhau đối với từng chi nhánh. Bài nghiên cứu sẽ khơng sử dụng REM vì cách tiếp cận này giả định rằng đặc điểm riêng giữa các đối tƣợng quan sát là ngẫu nhiên, và quy mô quan sát là cực kỳ lớn, nhƣng các ngân hàng quan sát trong nghiên cứu đƣợc lựa chọn dựa trên các tiêu chí cụ thể. Bên cạnh đó, mơ hình REM có thể thiếu biến, nên có thể cho ra kết quả ƣớc lƣợng khơng chính xác. Bài nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Hausman để chứng minh cụ thể hơn về sự lựa chọn mơ hình này.
3.2.2.1. Mơ hình tác động cố định (Fixed Effect Model – FEM)
Mỗi chủ thể đều có các thuộc tính riêng và khơng đổi theo thời gian, có thể có hoặc khơng có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Tác động cố định kiểm tra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong một chủ thể, kiếm soát đối với các thuộc tính riêng khơng quan sát đƣợc (các yếu tố thời gian bất biến) có thể tác động đến các biến phụ thuộc. Phƣơng pháp này loại bỏ sự ảnh hƣởng của đặc điểm thời gian bất biến không quan sát đƣợc từ các biến độc lập, do đó ảnh hƣởng thực của các biến độc lập là có thể kiểm tra đƣợc. Vì thế, các phƣơng pháp tác động cố định là khơng sai lệch vì nó kiểm sốt các yếu tố thời gian bất biến không quan sát đƣợc nhƣng có thể khơng hiệu quả nếu các mối tƣơng quan giả định thực sự bằng không (Allison, 2009).
Mơ hình tác động cố định đƣợc mơ tả nhƣ sau: Yit = α1i + α2iX2it + α3iX3it+…+ αkXkit + uit
Trong đó, I biệu thị cho đơn vị thứ I và t biểu thị cho thời gian thứ t, α1i biệu thị cho sự khác nhau giữa các công ty nghiên cứu nhƣng sự khác nhau đó khơng đổi theo thời gian. Khi đó α1i đƣợc triển khai theo các biến giả để xem xét những đặc điểm riêng biệt của từng đối tƣợng nghiên cứu.
3.2.2.2. Mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM)
Lợi thế của mơ hình tác động ngẫu nhiên so với mơ hình tác động cố định là biến độc lập bất biến theo thời gian đƣợc cho phép và có thể đƣợc khảo sát trong một mơ hình hồi quy. Kết quả này xuất phát từ giả định rwafng hiệu ứng không quan sát đƣợc là khơng tƣơng quan với các biến độc lập, dù có hoặc khơng đƣợc cố định theo thời gian. Theo đó, mơ hình tác động ngẫu nhiên cho phép các biến độc lập bất biến theo thời gian và không loại bỏ chúng ra khỏi mo hình hồi quy. Tuy nhiên, nếu nó vi phạm giả định rằng tác động cố định không tƣơng quan với các rối loạn phản ảnh giữa các tác động nó có thể tạo ra kết quả sai lệch (Mohamed Yunos, 2011).
Mơ hình tác động ngẫu nhiên đƣợc thể hiện nhƣ sau: Yit = β1i + β2i + … + βkXkit + uit
Β1i = β1 + αi Yit = β1 + β2it + … + βkXkit + αi + uit Wit = αi + uit Var (Wit) = σα2 + σu2 Cov (Wit, Wis) =
Trong đó, Wit là phần dƣ tổng hợp gồm hai thành phần: αi là sai số thành phần đại diện cho các đặc điểm riêng của từng công ty, uit là sai số thành phần kết hợp khác nhau của các đặc điểm riêng của các công ty và theo thời gian. B1 là giá trị trung bình của tất cả các hệ số chặn của các công ty nghiên cứu và sai số thành phần αi đại diện cho chênh lệch ngẫu nhiên của từng hệ số chặn của các cơng ty này với giá trị trung bình.
Nhu vậy, vấn đề đặt ra là mơ hình nào phù hợp cho nghiên cứu? để trả lời cho câu hỏi này luận văn sử dụng kiệm định Hausman nhằm só sánh Fixed Effect Model và Random Effect Model và kiểm tra độ phù hợp của từng mơ hình.
3.2.2.3. Kiểm định Hausman
Theo Greene (2008), các giả định trong mơ hình tác động ngẫu nhiên, có rất ít bằng chứng cho thấy rằng các tác động riêng lẻ khơng có tƣơng quan với các biến trong phƣơng trình hồi quy, vì vậy, mặc dù có mâu thuẫn nhƣng mối tƣơng quan này có tồn tại. Yếu tố chính phân biệt tác động cố định từ tác động ngẫu nhiên là liệu rằng phần sai số có tƣơng quan với biến độc lập hay khơng. Do đó, để lựa chọn giữa phƣơng pháp tác động cố định và phƣơng pháp tác động ngẫu nhiên của hồi quy dữ liệu bảng, kiểm định Hausman đƣợc sử dụng để xác định sự tồn tại của các mối tƣơng quan.
Mơ hình tác động cố định giả định rằng các biến độc lập có tƣơng quan với phần sai số trong khi mơ hình tác động ngẫu nhiên thì khơng. Nhƣ vậy, để kiểm tra, giả thuyết sau đƣợc đặt ra:
H1: các tác động khơng quan sát đƣợc có tƣơng quan với biến giải thích Giả thuyết H0 sử dụng cho mơ hình tác động ngẫu nhiên và H1 sử dụng cho mơ hình tác động cố định. Để kiểm tra xem có bất kỳ mối tƣơng quan giữa sai số và các biến giải thích, kiểm định Hausman đƣợc thực hiện khi chạy mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên và tác động cố định. Sử dụng giá trị P-value để chấp nhận hay loại bỏ giả thuyết H0. Nếu giá thuyết H0 bị bác bỏ thì giả định của phƣơng pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên không đƣợc thỏa mãn, trong khi đó giả định của phƣơng pháp hồi quy tác động cố định là thích hợp hơn. Ngƣợc lại, nếu chấp nhận giả thuyết H0 thì giả định của cả hai phƣơng pháp hồi quy tác động cố định và tác động ngẫu nhiên đều thỏa mãn nhƣng phƣơng pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên sẽ hiệu quả hơn (Baltagi, 2008).
Kết luận chƣơng 3
Chƣơng 3 tác giả đƣa đến một cái nhìn tổng quan về dữ liệu, các biến nghiên cứu sử dụng trong mơ hình. Từ đó, đƣa ra các giả thuyết nghiên cứu về kỳ vọng xu hƣớng tác động của các biến lên tỷ suất sinh lời của các NHTM Việt Nam. Bên cạnh đó, chƣơng 3 cũng trình bày tổng quát về các phƣơng pháp FEM, REM cũng nhƣ kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình nghiên cứu. Đây sẽ là cơ sở để khóa luận tiếp tục triển khai các bƣớc kế tiếp trong khung phân tích.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Chương 4 là bước phân tích định lượng, bao gồm thực hiện các mơ hình hồi quy tỷ suất sinh lời theo các biến mô tả cấu trúc sở hữu và các biến kiểm soát; thực hiện các kiểm định; khắc phục các khuyết điểm cho các mơ hình nhận được. Sau cùng là thảo luận kết quả nhận được từ mơ hình định lượng.
4.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu:
Bảng 4-1 trình bày kết quả thơng kê mơ tả về ý nghĩa, đơn vị tính của các biến đƣợc sử dụng trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4-1: Ý nghĩa và đơn vị tính các biến trong mơ hình nghiên cứu.
Biến Trung bình Trung vị
Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Số quan sát Đơn vị ROAA 0.8045 0.785 2.07 0.0075 0.4909 160 % ROAE 10.8847 10.405 27.49 0.0525 6.2615 160 % C5 44.244 29.07 100 9.9743 27.4953 160 % FOR 11.3506 8.8388 30 0 10.8332 160 % GOV 21.4835 7.7125 100 0 30.6182 160 % ASS 4.4505 4.3266 6.9141 2.196 1.1015 160 FLE 77.7331 70.9688 95.74 52.0256 13.9023 160 % LDR 74.5255 73.9638 138.01 40.0275 19.4784 160 % GRO 14.1692 6.9225 73.44 -7.16 17.3778 160 % (Nguồn: phụ lục 1) Từ bảng 4-1 về kết quả thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu cho thấy: Các biến phụ thuộc ROAA và ROAE có giá trị trung bình và trung vị xấp xỉ nhau. Với biến ROAA, độ lệch chuẩn là 0.4909% khá lớn so với giá trị trung bình; khoảng biến thiên khá nhỏ, từ giá trị nhỏ nhất là 0.0075% đến 2.07%. Có thể nói ROAA biến động khơng nhiều trong khoảng thời gian nghiên cứu và mức độ tập trung không cao quanh giá trị trung bình. Biến phụ thuộc ROAE có khoảng biến thiên khá lớn, từ 0.0525% đến 27.49%; độ lệch chuẩn là 6.2615% khá lớn so với giá trị trung bình.
So với ROAA, ROAE có nhiều biến động hơn tuy nhiên mức độ tập trung và tính đối xứng quanh giá trị trung bình khá tƣơng đồng với ROAA.
Các biến C5, FOR và GOV có khoảng biến thiên khá lớn, đặc biệt là GOV từ 0% đến 100%. Độ lệch chuẩn của các biến này lớn so với giá trị trung bình. Có thể nói ba biến chỉ cấu trúc sở hữu C5, FOR và GOV rất phân tán trong khoảng biến thiên của chúng.
Các biến kiểm sốt GRO và LDR có khoảng biến thiên lớn, tuy nhiên GRO