Giả thuyết Nội dung giả thuyết
H1 Quy mô của ngân hàng đồng biến với lợi nhuận của ngân hàng
H2 Tỷ lệ an toàn vốn tác động cùng chiều với lợi nhuận của ngân hàng
H3 Tỷ lệ cho vay tác động cùng chiều đến lợi nhuận của ngân hàng
H4 Tỷ lệ tiền gửi có tác động cùng chiều đến lợi nhuận của ngân hàng
H5 Rủi ro thanh khoản có tác động cùng chiều với lợi nhuận ngân hàng
nhuận ngân hàng
H7 Tăng trƣởng tín dụng tác động ngƣợc chiều đến lợi nhuận ngân hàng
H8 Tăng trƣởng kinh tế có tác động cùng chiều đến lợi nhuận ngân hàng
H9 Lạm phát có tác động đồng biến đến lợi nhuận ngân hàng
3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Đối với bài nghiên cứu này tác giả sử dụng mẫu dữ liệu bảng cân xứng với 186 quan sát đƣợc thu thập từ báo cáo tài chính hằng năm của 30 ngân hàng thƣơng mại cổ phần tại Việt Nam giai đoạn từ năm 2012 – 2018. Toàn bộ dữ liệu đƣợc lấy từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, ho c đƣợc thu thập trên các trang web dữ liệu chứng khoán tài chính nhƣ cafef.vn, vietstock.vn, cophieu68.vn và một số nguồn khác.
Việc sử dụng dữ liệu bảng có hai ƣu điểm là: cho phép xác định và đo lƣờng các tác động mà khi sử dụng dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian không đo lƣờng đƣợc, và khi dùng dữ liệu bảng cho ra các kết quả ƣớc lƣợng của các tham số đáng tin cậy hơn.
3.4. PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Thống kê mô tả: dùng để thể hiện cái nhìn tổng thể về tất cả các biến có trong mô hình, bao gồm giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và độ nghiêng với mục đích kiểm tra quy luật phân phối chuẩn của các biến vì nếu có phân phối chuẩn thì sẽ gây ra ƣợc lƣợng chệch. Ngoài ra, khi xem xét các chỉ số trong bảng thống kê mô tả còn giúp xác định đƣợc hệ số tƣơng quan của các biến số nhằm đánh giá bƣớc đầu về mối tƣơng quan giữa các biến độc lập với
biến phụ thuộc. Để tính toán các giá trị trên tác giả sẽ sử dụng phần mềm STATA 14.
Sau khi đã có đầy đủ dữ liệu, tác giả sẽ tiến hành phân tích hồi quy để ƣớc lƣợng mức độ ảnh hƣởng cũng nhƣ chiều hƣớng tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc. Các mô hình hồi quy đƣợc tác giả xem xét sử dụng cho bài nghiên cứu là Pooled OLS, Fixed Effect, Random Effect. Theo đó, để lựa chọn đƣợc mô hình ƣớc lƣợng phù hợp nhất cho bài nghiên cứu thi tác giả tiến hành xem xét và so sánh các ƣu và nhƣợc điểm của 3 mô hình.
Đầu tiên, ƣớc lƣợng Pooled OLS là cách tiếp cận đơn giản nhất. Giả định của mô hình này là các hệ số hồi quy (hệ số ch n và hệ số gốc) không thay đổi giữa các công ty và mô hình này cũng không xét đến sự thay đổi theo thời gian. Nói cách khác, mô hình này bỏ qua sự không đồng nhất, sự khác biệt giữa các công ty cũng nhƣ tính cá thể giữa các đối tƣợng nghiên cứu. Đây cũng chính là yếu điểm của mô hình Pooled OLS, vì nó không thể hiện về việc tác động của các giá trị từng công ty có thay đổi giữa các công ty khác nhau và thay đổi theo thời gian hay không. Và điểm yếu này có thể gây ra hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mô hình có nhiều biến giải thích, dẫn đến ƣớc lƣợng Pooled OLS không có hiệu quả. Do đó ta cần một mô hình tốt hơn.
Thứ hai, phƣơng pháp ƣớc lƣợng Fixed Effect Model (FEM), cách ƣớc lƣợng này giúp khắc phục các yếu điểm của ƣớc lƣợng Pooled OLS. Mô hình này sẽ quan tâm đến sự khác biệt, đ c điểm riêng, không đồng nhất giữa các công ty trong mẫu nghiên cứu theo thay đổi của tung độ gốc mỗi công ty. Tuy nhiên, tung độ gốc này không thay đổi theo thời gian và để xem xét sự thay đổi tung độ gốc giữa các công ty thì chúng ta có thể dùng biến giả.
Cuối cùng, ƣớc lƣợng Random Effect Model (REM) khá phù hợp với các nghiên cứu quan tâm đến sự khác biệt giữa các đối tƣợng nghiên cứu là ngẫu nhiên theo không gian và thời gian. Cách tiếp cận của mô hình này là dựa trên phần dƣ.
Sau khi xem xét ƣu và nhƣợc điểm của cả ba cách ƣớc lƣợng, tác giả đã nhận ra cách ƣớc lƣợng FEM và REM có những ƣu điểm hơn so với cách ƣớc lƣợng Pooled OLS. Tuy nhiên để chọn ra đƣợc mô hình ƣớc lƣợng nào tốt hơn thì tác giả sẽ tiến hành ƣớc lƣợng Pooled OLS trƣớc, sau đó mới tiến hành ƣớc lƣợng FEM; và tác giả sẽ tiến hành xét sự phù hợp của hai mô hình này thông qua kiểm định F - test. Nếu FEM tốt hơn Pooled OLS, tác giả sẽ tiến hành ƣớc lƣợng FEM với REM và sử dụng kiểm định Hausman để so sánh sự phù hợp của hai cách ƣớc lƣợng này.
Dựa trên mô hình hồi quy đƣợc lựa chọn sau kiểm định Hausman. Kiểm định đa cộng tuyến và kiểm định Wooldridge nhằm kiểm định các khuyết tật của mô hình đã chọn. Kiểm định Wooldridge đƣợc tiến hành để đánh giá mô hình hồi quy có thể xảy ra hiện tƣợng tự tƣơng quan hay không. Để mô hình đƣợc hoàn thiện, tác giả còn thực hiện kiểm định Wald để đánh giá hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3 tác giả đã nêu ra cơ sở cho việc lựa chọn mô hình, dữ liệu nghiên cứu, các phƣơng pháp thực hiện và kiểm định mô hình để làm cơ sở cho các ƣớc lƣợng và phân tích trong chƣơng sau. Ngoài ra để giúp hiểu rõ hơn về mô hình, tác giả đã đƣa ra công thức cũng nhƣ ý nghĩa của từng biến làm cơ sở cho các kết luận của chƣơng sau. Cùng với đó, tác giả cũng đi đến thiết lập dấu kì vọng cho các biến làm cơ sở giả thuyết nghiên cứu. Tác giả còn đƣa ra nguồn thu thập dữ liệu và các phƣơng pháp thực hiện trong quá trình nghiên cứu mô hình.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mục tiêu của chƣơng 4 là trình bày các kết quả nghiên cứu thực nghiệm bằng cách sử dụng số liệu thống kê mô tả cũng nhƣ các mô hình hồi quy. Dựa trên các kết quả có đƣợc, tác giả sẽ tiến hành phân tích, thảo luận và liên kết với các kết quả từ các nghiên cứu trƣớc đây để làm rõ hơn sự ảnh hƣởng của các yếu tố đến lợi nhuận của các ngân hàng thƣơng mại cổ phần tại Việt Nam.
4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ