Sơ đô 3.1: Quy trình nghiên cứu
31
Bước 1:Thu thập dữ liệu
Để có dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp bằng cách lấy các số liệu được công bố trên website của các ngân hàng thương mại như báo cáo thường niên, bảng cân đối kế toán, kết quả kinh doanh trong giai đoạn 2013 - 2020, sau đó thực hiện tính toán lại các chỉ số cần tìm.
Bước 2: Thống kê mô tả
Tác giả sử dụng phần mềm STATA 16 để thực hiện mô tả tóm tắt các đặc trưng của dữ liệu về biến phụ thuộc và các biến độc lập bao gồm giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn.
Bước 3: Phân tích ma trận tương quan giữa các biến
Một trong những giả thiết của hồi quy tuyến tính là không có hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Chính vì thế, việc phân tích, kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập là hết sức cần thiết thông qua ma trận tương quan. Sau đó, bài viết thực hiện nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để phát hiện tương quan nhóm, nguyên nhân xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bước 4: Kiểm định mô hình theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM
Tác giả chạy mô hình hồi quy lần lượt theo các phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM).
Bước 5: Kiểm định lựa chọn mô hình
Sau khi thực hiện ước lượng với 3 phương pháp là Pooled OLS, FEM, REM, tác giả tiến hành thực hiện một số kiểm định bao gồm Kiểm định F, Breusch - Pagan và Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
Bước 6: Kiểm định các khuyết tật mô hình
Nhằm mục đích tăng độ tin cậy và tính phù hợp cho kết quản ghiên cứu, các kiểm định về khuyết tật mô hình được triển khai. Cụ thể là các kiểm định về ba khuyết tật phổ biến trong nghiên cứu định lượng: Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
32
để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến; kiểm định Modified Wald để phát hiện phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldrige để phát hiện hiện tượng tự tương quan. Tiếp theo, tác giả dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) trên dữ liệu bảng để xử lý các vấn đề như phương sai của sai số thay đổi cũng như hiện tượng tự tương quan. Sau đó tác giả sử dụng phương pháp S-GMM để xử lí các vấn đề nội sinh của mô hình.
3.4 Phương pháp nghiên cứu