Nhìn chung, trên cơ sở tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước, có thể thấy rằng có rất nhiều nhân tố được cho là có khả năng tác động đến hành vi QTLN. Mặc dù đã có rất nhiều nghiên cứu được tiến hành, tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu là chưa thống nhất mà nguyên nhân là do tồn tại ít nhất một trong những khác biệt
như các biến sử dụng trong nghiên cứu, mô hình lựa chọn, khu vực địa lý và thời gian tiến hành nghiên cứu.
Trên thế giới, các nghiên cứu về những nhân tố tác động đến hành vi QTLN tại các tổ chức tài chính, mà cụ thể là các ngân hàng, nhìn chung vẫn chưa phổ biến. Nguyên nhân là do những đặc thù trong cách thức hoạt động và chịu chi phối bởi những quy định riêng nên phần lớn các nghiên cứu trên thế giới có xu hướng loại các tổ chức tài chính ra khỏi mẫu nghiên cứu để đảm bảo được tính đồng nhất của mẫu. Cũng tương tự tại Việt Nam, có thể thấy rằng các nghiên cứu về hành vi QTLN cũng rất ít với đối tượng là các NHTM.
Xác định được khe hổng nghiên cứu này, cùng với việc nhận xét thấy phần lớn các đối tượng sử dụng thông tin tài chính ở Việt Nam có xu hướng dựa vào các CSTC để đưa ra các quyết định kinh tế, vì vậy, đề tài chỉ tập trung phân tích về sự tác động của các CSTC đến hành vi QTLN tại NHTM Cổ phần ở Việt Nam trong giai đoạn 5 năm từ 2015-2019. Qua đó, nghiên cứu này sẽ bổ sung những bằng chứng thực nghiệm hữu ích cho các đối tượng sử dụng thông tin như các nhà đầu tư, nhà quản lý doanh nghiệp, kiểm toán viên, cơ quan quản lý Nhà nước,… trong bối cảnh thực trạng chất lượng BCTC của các NHTM Việt Nam hiện nay đang rất được quan tâm.
Kết luận Chương 2
Chương 2 đã trình bày các khái niệm và những vấn đề cơ bản nhất liên quan đến hành vi QTLN. Bên cạnh đó, các lý thuyết nền tảng có liên quan cũng đã được trình bày. Thông qua việc tìm hiểu một cách tổng quát về các nghiên cứu trên thế giới có liên quan tới các NHTM, có thể nhận thấy rằng các kết quả nghiên cứu vẫn chưa đạt được sự đồng thuận, mà nguyên nhân là do bắt nguồn từ những khác biệt về những vấn đề vĩ mô như tình hình kinh tế đặc trưng ở mỗi quốc gia, giai đoạn nghiên cứu và những khác biệt khác như các biến sử dụng cho mẫu nghiên cứu hay mô hình được lựa chọn. Do đó, đề tài đã xác định tập trung nghiên cứu về sự tác động của các CSTC đến hành vi QTLN tại NHTM Cổ phần ở Việt Nam trong giai đoạn 5 năm từ 2015- 2019, với mong muốn bổ sung những bằng chứng thực nghiệm hữu ích cho các đối tượng sử dụng thông tin trong bối cảnh thực trạng chất lượng BCTC của các NHTM Việt Nam hiện nay đang rất được quan tâm.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Quy trình và phương pháp nghiên cứu
Với mục tiêu nghiên cứu đã được đề cập ở Chương 1, quy trình nghiên cứu của khóa luận được thiết lập với các bước cơ bản sau đây:
Xác định vấn đề, phạm vi và thời gian nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN tại các NHTM Cổ phần Việt Nam;
Tìm hiểu các khái niệm và các cơ sở lý thuyết có liên quan cùng với việc xem xét tổng quan các nghiên cứu trước đây để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi QTLN và xác định được khe hổng nghiên cứu;
Xây dựng các giả thiết nghiên cứu và thiết lập mô hình nghiên cứu;
Thu thập dữ liệu thứ cấp trên cơ sở các biến của mô hình từ BCTC của các NHTM Cổ phần Việt Nam;
Tiến hành phân tích, thực hiện các kiểm định và phân tích hồi quy bằng phần mềm Stata 14;
Căn cứ vào kết quả phân tích để bàn luận và so sánh với kết quả của các nghiên cứu trước đó và đồng thời đưa ra một số chính sách gợi ý cho Ngân hàng Nhà nước, các NHTM và các nhà đầu tư nhằm nhận diện và kiểm soát được hành vi QTLN tại các NHTM Cổ phần Việt Nam.
Xác định vấn đề
nghiên cứu Xác định cơ sở lý thuyết liênquan và khe hổng nghiên cứu
Thu thập số liệu Phát triển giả thuyết và xâydựng mô hình nghiên cứu
Phân tích dữ liệu thu thập bằng phần mềm Stata 14
Bàn luận kết quả nghiên cứu và gợi ý chính sách
Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả.
3.2 Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
Trước tiên, đề tài sẽ lần lượt sử dụng mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Squares - OLS), mô hình hồi ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model – FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM). Cụ thể như sau:
Mô hình OLS là mô hình đơn giản nhất khi bỏ qua sự không đồng nhất giữa các ngân hàng. Ước lượng OLS là ước lượng trên tập dữ liệu thu được của các đối tượng theo thời gian, do đó, nó xem tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tượng khác nhau và không thay đổi theo thời gian. Chính vì vậy, mô hình OLS không cho thấy được tác động của giá trị từng ngân hàng có thay đổi so với các ngân hàng khác và có thay đổi theo thời gian hay không. Ngoài ra, mô hình cũng tồn tại một hạn chế khác chính là hệ số Durbin - Watson thường khá nhỏ (nhỏ hơn 1), nên thường xuất hiện hiện tượng tự tương
quan dương. Theo đó, hai phương pháp khác để khắc phục vấn đề này chính là sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM).
Mô hình FEM phân tích tương quan giữa phần dương của mỗi thực thể với biến độc lập, thông qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi qua thời gian) ra khỏi các biến độc lập để ước lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Sự phù hợp của mô hình FEM được kiểm chứng trên cơ sở so sánh với mô hình OLS thông qua kiểm định F để xác định xem hệ số chặn của hàm hồi quy của từng ngân hàng có khác nhau hay không. Nếu không có sự khác nhau, ta có thể chọn OLS làm mô hình ước lượng cho bài nghiên cứu.
Đối với mô hình REM, điểm khác biệt giữa REM và FEM là sự biến động giữa các thực thể. Nếu trong mô hình FEM giả định sự biến động của các thực thể tương quan với biến độc lập thì trong mô hình REM, sự tác động giữa các thực thể lại không tương quan với biến độc lập. FEM quan tâm đến sự khác biệt, không đồng nhất giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu trong không gian, trong khi đó, REM quan tâm đến sự khác biệt giữa các đối tượng nghiên cứu ngẫu nhiên theo không gian và thời gian. Sự phù hợp của mô hình REM được kiểm chứng thông qua kiểm định Hausman khi so sánh với mô hình FEM và kiểm định LM (Breusch-Pagan Lagrange multiplier test) khi so sánh với mô hình OLS.
Bản chất của các ước lượng OLS, FEM và REM là các ước lượng tham số trung bình của hàm hồi quy trên quy tắc bình phương tối thiểu. Do đó, để kết quả tham số ước lượng đáng tin cậy thì các kết quả hồi quy cần phải đảm bảo không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng đa cộng tuyến.
Trong trường hợp mô hình được chọn bị khuyết tật, đề tài sẽ chuyển sang áp dụng hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (Feasible Generalized Least Squares – FGLS) để khắc phục. Theo Greene (2008) và Gujarati (2004), cách khắc phục khi xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan đối với mô hình có mẫu lớn (từ 30 trở lên) và không có biến trễ là chọn mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất tổng quát GLS (FGLS). Đây thực chất là phương pháp bình quân bé nhất thông thường (OLS) áp dụng cho các biến đã được biến đổi từ một mô hình vi phạm các giả thuyết cổ điển thành một mô hình mới đáp ứng được các giả thuyết cổ điển (Aitken, 1935). Vì vậy, các tham số ước lượng được từ mô hình
mới này sẽ đáng tin cậy hơn, dù cho việc giải thích các hệ số sẽ dựa trên các hệ số của các biến trong mô hình OLS ban đầu.
3.3 Mẫu nghiên cứu
Tại thời điểm tiến hành chọn mẫu (15/02/2021), số lượng Ngân hàng TMCP Niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ Chí Minh có tổng cộng là 14 ngân hàng (Nguồn: Website Ngân hàng Nhà nước Việt Nam). Tác giả tiến hành thu thập các dữ liệu về các thông tin tài chính trên các BCTC của các NHTM trên trong giai đoạn từ 2015-2019 để đo lường các biến trong mô hình.
3.4 Giả thuyết nghiên cứu và đo lường các biến