Bài luận văn sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp. Đó là các công trình nghiên cứu trƣớc, các bài báo, tạp chí đƣợc công khai trên website, các chủ trƣơng, chính sách có liên quan... Bộ dữ liệu phục vụ nghiên cứu đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thƣờng niên hàng năm của các NHTM Việt Nam, báo cáo thƣờng niên của NHNN trong chuỗi thời gian từ năm 2007 - 2018.
Theo thống kê từ webiste NHNN, đến thời điểm 31/12/2018 có 31 NHTM Việt Nam. Tuy nhiên, qua khảo sát và tìm kiếm số liệu phục vụ đề tài, một số NHTM không công bố đầy đủ số liệu, một số NHTM khác do mới thành lập sau này, hoặc do sáp nhập, hợp nhất trong thời gian nghiên cứu nên không bảo đảm số liệu đầy đủ cho gian đoạn 2007 - 2018. Do đó, tác giả chỉ chọn đƣợc 22 NHTM Việt Nam có đầy đủ số liệu từ năm 2007 đến năm 2018 theo định hƣớng mô hình nghiên cứu đã đề xuất. Đây là các ngân hàng có vốn sở hữu Nhà nƣớc và các ngân hàng cổ phần, không bao gồm các NHTM nƣớc ngoài.
Nhƣ vậy, đề tài sẽ phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của 22 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 đến 2018 theo Phụ lục 01. Danh sách các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam, với dữ liệu bảng (Panel data) bao gồm 264 quan sát đƣợc trình bày tại Phụ lục 02. Dữ liệu nghiên cứu.
3.5. Phƣơng pháp nghiên cứu
Nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng nhƣ thực hiện các mục tiêu nghiên cứu liên quan đến tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam, đề tài sử dụng kết hợp phƣơng pháp nghiên cứu định tính với phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng, theo đó:
Phƣơng pháp nghiên cứu định tính đƣợc sử dụng để tiếp cận và phân tích cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm, thiết kế mô hình nghiên cứu, và thảo
luận kết quả nghiên cứu, đúc rút kết luận và đƣa các giải pháp, khuyến nghị có liên quan (Lê Hoàng Vinh và các cộng sự, 2019).
Phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng đƣợc sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu, bao gồm các phƣơng pháp cụ thể nhƣ sau: Thống kê mô tả, phân tích tƣơng quan và phân tích hồi quy (Lê Hoàng Vinh và các cộng sự, 2019).
Phƣơng pháp thống kê mô tả đƣợc sử dụng nhằm cung cấp thông tin khái quát về các biến trong mô hình nghiên cứu, các chỉ tiêu thống kê mô tả bao gồm: giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn... (Trần Tiến Khai, 2017) và các thông tin khái quát về thực trạng rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam.
Phân tích tƣơng quan nhằm xem xét biến độc lập tƣơng quan có ý ngh a với biến phụ thuộc hay không, phân tích tƣơng quan đƣợc sử dụng nhằm xác định mức độ tƣơng quan mạnh hay yếu, cùng chiều hay ngƣợc chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, phân tích tƣơng quan còn gợi ý nhận diện hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng có xảy ra hay không (Đinh Phi Hổ, 2017).
Hiện tƣợng đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập có quan hệ gần nhƣ tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ làm cho các sai số chuẩn thƣờng cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý ngh a. Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, ta sử dụng thƣớc đo VIF (Variance Inflation Factor), điều kiện là VIF < 10 để không có hiện tƣợng đa cộng tuyến (Đinh Phi Hổ, 2017).
Phân tích hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định xu hƣớng và mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam. Theo phƣơng pháp hồi quy dữ liệu bảng, 03 mô hình sử sử dụng phổ biến là: Mô hình bình phƣơng bé nhất thông thƣờng (Pooled OLS), mô hình các yếu tố tác động cố định (FEM) và mô hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (REM). Để thu thập dữ liệu bảng, cần phải thu thập nhiều đối tƣợng giống nhau trong cùng một hoặc nhiều thời điểm. Sử dụng dữ liệu bảng có hai ƣu điểm lớn nhƣ: Dữ liệu bảng cho các kết quả ƣớc lƣợng của các tham số trong mô hình đáng tin cậy hơn; dữ liệu bảng cho phép chúng ta xác định và đo lƣờng tác động mà những tác động này không thể đƣợc xác
định và đo lƣờng khi sử dụng dữ liệu chéo hoặc dữ liệu thời gian. Thông thƣờng để lựa chọn mô hình phù hợp nhất, ta sử dụng kiểm định F-statictis và Hausman.
Kiểm định F-statictis (Redundant Fixed Effects Tests)
Đối với dữ liệu bảng, kiểm định F nhằm giúp đƣa ra lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM. Sự khác biệt của hai mô hình này là: Đối với Pooled OLS, tất cả hệ số tung độ gốc và hệ số độ dốc không thay đổi giữa các đối tƣợng và theo thời gian; còn trong mô hình FEM, có các hệ số độ dốc không đổi nhƣng hệ số tung độ gốc thay đổi giữa các đối tƣợng nhƣng không thay đổi theo thời gian. Bản chất của kiểm định trên là phân tích các đặc điểm của đối tƣợng mà không quan sát đƣợc trong mô hình có giải thích đƣợc các giá trị biến phụ thuộc không. Giả thuyết của kiểm định F là:
- H0: Các đặc điểm riêng không giải thích đƣợc biến phụ thuộc nên Pooled
OLS phù hợp hơn.
- H1: Biến phụ thuộc chịu ảnh hƣởng bởi các đặc điểm riêng biệt của đối tƣợng nên FEM phù hợp hơn.
Kiểm định Hausman (Random Effects - Hausman Test)
Kiểm định Hausman đƣợc sử dụng để lựa chọn giữa FEM và REM. Bản chất của kiểm định này là phân tích mối tƣơng quan giữa phần dƣ với các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu. Nếu phần dƣ có tƣơng quan với giá trị các biến độc lập, kết luận rằng các đặc điểm riêng của đối tƣợng đƣợc phản ánh trong phần dƣ có tác động đến biến độc lập; ngƣợc lại, phủ nhận kết luận trên khi phần dƣ không có tƣơng quan. Giả thuyết kiểm định:
- H0: Không có sự tƣơng quan giữa sai số đặc trƣng giữa các đối tƣợng với
các biến giải thích trong mô hình, nên REM phù hợp hơn FEM.
- H1: Có tự tƣơng quan giữa sai số đặc trƣng giữa các đối tƣợng với các biến
giải thích trong mô hình, nên FEM phù hợp hơn REM.
Đối với mô hình hồi quy dữ liệu bảng, mô hình hồi quy FEM và REM cho kết quả ƣớc lƣợng của các tham số trong mô hình tin cậy hơn so với Pooled OLS vì cho phép chúng ta kiểm soát các yếu tố không quan sát đƣợc (Đinh Phi Hổ, 2017).
Hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi sẽ đƣợc kiểm định và kết luận bằng
kiểm định White với giả thuyết nhƣ sau: H0: Mô hình không có hiện tƣợng phƣơng
sai sai số thay đổi; H1: Mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi.
Sau khi kiểm định các khuyết tật của mô hình, nếu có xảy ra thì kết quả hồi quy cuối cùng sẽ đƣợc xác định theo phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất tổng quát (GLS); ngƣợc lại kết quả hồi quy cuối cùng sẽ đƣợc xác định dựa trên kiểm định
Hausman.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trên cơ sở lý thuyết đƣợc trình bày tại Chƣơng 2, Chƣơng 3 của đề tài trình bày các bƣớc của quy trình nghiên cứu, giới thiệu mô hình nghiên cứu dự kiến, giải thích và kỳ vọng về dấu của các biến trong mô hình; cách thu thập dữ liệu và chọn mẫu nghiên cứu; phƣơng pháp nghiên cứu hồi quy tuyến tính để ƣớc lƣợng kết quả hồi quy từ mô hình nghiên cứu đề xuất. Nội dung Chƣơng 3 làm nền tảng cho Chƣơng 4 trình bày kết quả kiểm định và kết quả nghiên cứu thực nghiệm.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM
Trên cơ sở những lý thuyết và mô hình nghiên cứu đã đƣợc giới thiệu ở các chƣơng trƣớc, Chƣơng 4 thực hiện thống kê mô tả đối với các biến của mô hình và tiến hành phân tích kết quả hồi quy dựa trên các giả thuyết, lý thuyết, thực nghiệm đã trình bày. Qua đó, đánh giá sự tác động và mức độ tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007 - 2018.