CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mô hình và cácgiả thuyết nghiên cứu
3.3.1. Mau nghiên cứu
Nguồn số liệu của bài viết được lấy từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 26 NHTM (danh sách ở Phụ lục 1) và số liệu chính thức của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Dữ liệu được chọn từ ngày 01/01/2010 đến ngày 31/12/2020 (11 năm).
3.3.2. Phương pháp nghiên cứu
Tác giả áp dụng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất dạng gộp Pooled OLS để hồi quy dữ liệu bảng bằng các kết hợp mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình hồi quy tổng quát FGLS, SGMM để xem xét và phân tích đa dạng hóa thu nhập tác động đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM.
Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS thích hợp nếu không có yếu tố riêng biệt (từng ngân hàng) và yếu tố về thời gian. Phương pháp ước lượng tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) không bỏ qua các yếu tố thời gian và yếu tố riêng biệt nên nó sẽ thích hợp để hồi quy. Để xem xét mô hình hồi quy phù hợp nhất trong ba mô hình trên, các kiểm định được sử dụng: đầu tiên, kiểm định F để lựa chọn mô hình Pool OLS hoặc FEM (Nếu giá trị p-value mô hình FEM nhỏ hơn 5% thì mô hình FEM được lựa chọn), tiếp đến là kiểm định Hausman được thực hiện để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM (nếu giá trị p-value của kiểm định Hausman nhỏ hơn 5% thì lựa chọn mô hình FEM, ngược lại p-value có giá trị lớn hơn 5% thì REM được lựa chọn) cuối cùng sử dụng kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM (Nếu p-value của kiểm định Breusch & Pagan có giá trị nhỏ hơn 5% thì lựa chọn mô hình REM
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựa vào mô hình REM đế phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi (sử dụng kiểm định Modified Ward)
và tự tương quan (sử dụng kiểm định Wooldridge). Trong mô hình FEM kiểm định Modified Ward dùng để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với giả thuyết H0: mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi. Nếu giá trị p-value của kiểm định Modified Ward nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H0, tức là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi. Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình FEM là kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Nếu giá trị p-value của kiểm định Wooldridge có nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H0 tức là mô hình có hiện tượng tự tương quan. Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Square) được sử dụng bởi mô hình này có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
Biến độc lập (đa dạng hóa thu nhập hay tỷ lệ nợ xấu) và biến phụ thuộc (hiệu quả kinh doanh ngân hàng) có quan hệ đồng thời nên mô hình có thể xuất hiện vấn đề nội sinh. Nội sinh có thể gây ra ước tính sai lệch trong phân tích. Do đó, bài nghiên cứu sử dụng SGMM để giải quyết vấn đề nội sinh và tự tương quan đồng thời qua đó có thể so sánh kết quả với FGLS để mô hình nghiên cứu vững chắc về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng.
Theo Nguyễn Thị Đoan Trang (2019), các ước lượng của phương pháp GMM được sử dụng trong các trường hợp:
- Dữ liệu bảng có nhiều quan sát trong khi mốc thời gian ít (N lớn, T nhỏ) - Giữa biến phụ thuộc và biến giải thích có quan hệ tuyến tính
- Mô hình có chứa 1 hoặc hai biến trễ
- Các biến độc lập có thể tương quan với phần dư (hiện tại hoặc trước đó) hoặc mô hình tồn tại biến nội sinh (endogenous variables)
-Tồn tại vấn đề phương sai thay đổi hoặc tự tương quan ở các sai số đo lường (idiosyncratic disturbances)
-Tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng (nhưng không tồn tại giữa các đối tượng)
SGMM được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh của một số biến giải thích thông qua biến công cụ. Kiểm định Sargan hoặc kiểm định Hansen đối với tính chất xác định quá mức (over-identifying) cho phép kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ. Trong nghiên cứu tác giả sử dụng Kiểm định Hansen được sử dụng để kiểm định tính over-identifying của các biến công cụ. Kiểm định này xác định liệu có sự tương quan giữa biến công cụ và phần dư trong mô hình hay không thông qua kiểm tra giả thuyết H0: các biến công cụ là phù hợp (thỏa tính over-identifying). Khi chấp nhận giả thuyết H0 (p-value > 10%) nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là phù hợp.
Bên cạnh đó, nghiên cứu sử dụng kiểm định tự tương quan bậc 2 (AR2) để kiểm định sự tương quan bậc 2 của phần dư trong mô hình, với giả thuyết H0: không có sự tương quan bậc 2 của phần dư. Khi p-value lớn hơn 10%, ta chấp nhận H0: phần dư của mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2, nghĩa là mô hình đạt yêu cầu.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Nội dung chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu của khóa luận, phương pháp được dùng để thực hiện nghiên cứu, mô tả dữ liệu, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu để có cơ sở thiết lập mô hình nghiên cứu. Tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và các kỹ thuật phân tích, so sánh, thống kê mô tả. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM, FGLS, SGMM để lựa chọn mô hình phù hợp, đảm bảo tính vững nhằm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của các NHTM tại Việt Nam. Trong chương 3, tác giả cũng đặt dấu kì vọng cho các biến tác động đến ổn định tài chính và kết quả đạt được sẽ trình bày trong phần nội dung của chương 4.