CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA NGHIÊN CỨU
3.2. MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.2.1. Mầu nghiên cứu
Đề tài được thực hiện trên cơ sở dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính
đã kiểm tốn và các tài liệu khác có liên quan từ năm 2010 đến năm 2020 của 23 NHTM
tại Việt Nam, danh sách các NHTM trong mẫu nghiên cứu trình bày tại phụ lục
3.2.2. Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp để đo lường biến phụ thuộc và biến độc lập thuộc nhóm yếu tố nội sinh thuộc về NHTM được thu thập từ báo cáo tài chính, Nghị quyết Hội đồng cổ đơng, Tờ trình trích lập quỹ và phân chia lợi nhuận của các NHTM từ năm 2010 đến năm 2020 của 20 NHTM tại Việt Nam, đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nguồn dữ liệu đối với biến phụ thuộc và các biến độc lập là các website
về tài chính như http://www.cophieu68.vn, http://www.cafef.vn,.... Đặc biệt là trang Mirae Asset Securities- cơng ty chứng khốn Mirae Asset, cung cấp rất đầy đủ về các loại tài liệu nêu trên.
3.2.3. Công cụ nghiên cứu
Ket quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chính sách cổ tức của các NHTM tại
Việt Nam được xác định dựa trên cơ sở dữ liệu bảng (Panel data) với sự hỗ trợ của phần mềm Excel và phần mềm Stata 14.0.
3.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU3.3.1. Phương pháp định tính 3.3.1. Phương pháp định tính
Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng để (i) tiếp cận và phân tích những
lý luận cơ bản về chính sách cổ tức, cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến chính sách cổ tức, (ii) lược khảo và thảo luận các nghiên cứu trước tại Việt Nam và các quốc gia khác về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu, (iii) thiết kế mơ hình nghiên cứu và luận giải các giả thuyết nghiên cứu cho từng biến độc lập với biến phụ thuộc và (iv) thảo luận
kết quả nghiên cứu, đúc rút kết luận và đưa các gợi ý, khuyến nghị có liên quan.
3.3.2. Phương pháp định lượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu
xu hướng ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến chính sách cổ tức tại các NHTM Việt Nam, bao gồm các phương pháp cụ thể như sau: thống kê mơ tả (Descriptive Statistics), phân tích tương quan (Correlation Analysis) và phân tích hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data Regression), trong đó:
3.3.2. ĩ. Thống kê mơ tả
Thống kê mơ tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập
được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả và thống kê suy luận cùng cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu (Sternstein, Martin, 1996). Trong khóa luận này, tác giả tập trung phân tích dữ liệu từ bảng tóm tắt các chỉ tiêu thống kê sau nhằm cung cấp thông
tin khái qt về các biến trong mơ hình nghiên cứu: giá trị trung bình (Mean), giá trị nhỏ
nhất (Mininum), giá trị lớn nhất (Maxinum), độ lệch chuẩn (Standard deviation) và số quan sát (Observations).
3.3.2.2. Phân tích tương quan
Hệ số tương quan (r) là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số khơng có liên hệ gì với nhau; ngược lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối. Nếu giá trị của hệ số tương quan là âm (r <0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm (và ngược lại, khi x giảm thì y tăng); nếu giá trị hệ số tương quan là dương (r > 0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng, và khi x tăng cao thì y cũng giảm theo.
Phân tích tương quan được sử dụng nhằm xác định mức độ tương quan mạnh hay yếu, cùng hay ngược chiều giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu bằng cách kiểm tra hệ số tương quan đã nêu trên. Nếu có mối tương quan mạnh giữa hai biến thì phải lưu ý có thể mơ hình đã bị đa cộng tuyến. Tuy nhiên để kiểm tra chính xác xem mơ hình có bị khuyết tật đa cộng tuyến khơng thì sẽ sử dụng hệ số VIF trong phân tích hồi quy (sẽ nêu trong phần (iii)
3.3.2.3. Phân tích hồi quy
Nghiên cứu này xem xét các nhân tố tác động đến chính sách cổ tức trong 11 năm (từ 2010 đến 2020) của 23 NHTM niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam bằng ước lượng mơ hình hồi quy dựa trên dữ liệu dạng bảng. Có ba dạng mơ hình chính dùng để ước lượng dữ liệu dạng bảng là: Mơ hình Bình phương nhỏ nhất thơng thường (Pooled
OLS); Mơ hình tác động cố định (FEM); Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM).
Tuy nhiên, mơ hình Pooled OLS giả định rằng tất cả các hệ số hồi quy đều không
đổi theo thời gian và theo các đơn vị chéo. Trong khi đó, dữ liệu dạng bảng kết hợp các quan sát theo chuỗi thời gian và theo các đơn vị kinh tế khác nhau nên tồn tại sự khác biệt đặc thù giữa các đơn vị kinh tế đó. Vậy khơng thể sử dụng phương pháp hồi quy
OLS để ước lượng dữ liệu bảng vì khơng đáng tin cậy. Vì vậy trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ ước lượng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng bằng mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động biến đổi (REM), sau đó sử dụng kiểm định Hausman để so sánh giữa 02 mơ hình FEM và REM với giả thuyết H0: Lựa chọn mơ hình REM.
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các NHTM Việt Nam, nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định t hoặc kiểm định F với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% để xác định mức độ tin cậy về ảnh hưởng của các biến độc lập và biến kiểm soát, và căn cứ hệ số β để giải thích xu hướng và mức độ ảnh hưởng của các biến này đến biến phụ thuộc. Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được kiểm định và kết luận thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflating Factor), nếu VIF lớn hơn 10 thì mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng và ngược lại. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi sẽ được kiểm định và kết luận
bằng kiểm định Largrange với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Hiện tượng tự tương quan sẽ được kiểm định và kết luận thông qua kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: Khơng có hiện tượng tự tương quan.
Cuối cùng, để khắc phục các khuyết tật của mơ hình (nếu có), tác giả sử dụng mơ
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã xác định sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng. Khóa luận sử dụng bộ dữ liệu từ báo cáo tài chính
và các tài liệu khác của 23 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2020, cùng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 14.0, lần lượt so sánh các phương pháp ước lượng FEM, REM để lựa chọn phương pháp tối ưu nhất, sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các khuyết tật của mơ hình. Cuối cùng sử dụng mơ hình FGLS để khắc phục các khuyết tật của mơ hình (nếu có) để chọn ra mơ hình phù hợp nhất