Biến Ý nghĩa Kỳ vọng dấu
Biến phụ thuộc
ROA ROA = Lợi nhuận ròng
/Tổng tài sản
ROE ROE = Lợi nhuận ròng /Vốn
chủ sở hữu Biến độc lập
LA LA = Tài sản có tính thanh
khoản/Tổng tài sản
–
Biến kiểm soát
MKT_INCOME MKT_INCOME = Thu nhập
từ hoạt động kinh doanh và dịch vụ / Tổng thu nhập
+
REPOS REPOS = Các công cụ tài
chính phái sinh và các khoản nợ tài chính / Tổng nợ
+
LEV LEV = Tổng tài sản /Vốn
chủ sở hữu
_
TIER1 TIER1 = Vốn cấp 1 /Tổng tài
sản có rủi ro trọng số – GDP Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm + CPI Tỷ lệ lạm phát hàng năm _
4.2: Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập từ 27 NHTM CP Việt Nam trong thời gian từ năm 2008– 2018. Hiện nay, tại Việt Nam có 31 NHTM CP. Các ngân hàng khơng có đủ điều kiện dữ liệu trong khoảng thời gian nghiên cứu được lọc bỏ, dữ liệu của các ngân hàng cịn lại phù hợp với mơ hình nghiên cứu.
Dữ liệu các ngân hàng được thu thập thứ cấp từ báo cáo tài chính có kiểm tốn của các ngân hàng, dữ liệu được tính tốn trước khi đưa vào mơ hình.
Dữ liệu tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp hằng năm của Việt Nam được thu thập từ Tổng cục thống kê Việt Nam.
4.3: Phƣơng pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng. Dữ liệu dạng bảng là dạng dữ liệu kết hợp giữa dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo, vì vậy dữ liệu bảng sẽ có thể mang đặc tính của hai loại dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo. Mơ hình các tác động cố định FEM và mô hình các tác động ngẫu nhiên REM thường được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu bảng. Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để đánh giá mơ hình FEM hay REM là phù hợp hợp và đưa ra kết luận. Một trong những nhược điểm của dữ liệu dạng bảng là thường phát sinh hiện tượng phương sai sai số thay đổi khi khi số lượng quan sát lớn, và thời gian quan sát ngắn. Ngồi ra, khi có tương quan hai chiều giữa biến giải thích và biến được giải thích tức là mơ hình phát sinh vấn đề biến nội sinh, các ước lượng FEM và REM không còn hiệu quả. Để giải quyết vấn đề nội sinh và phương sai sai số thay đổi, nghiên cứu sử dụng mơ hình ước lượng GMM để phân tích chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố.
Phương pháp ước lượng GMM theo đề xuất của Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998, 2000). Phương pháp GMM được phát triển cho các mơ hình động sử dụng dữ liệu bảng. Hơn nữa, mơ hình GMM giải quyết vấn đề nội sinh có thể phát sinh giữa các biến giải thích, nó cũng giải quyết vấn đề phổ biếnhay gặp phải do đặc tính của dữ liệu dẫn đến kết quả ước lượng có thể bị chệch như: đa cộng tuyến,phương sai thay đổi, tự tương quan. Nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM tác động cố định nhằm giải quyết vấn đề nội sinh tiềm ẩn.
Tương tự với các phương pháp ước lượng khác, phương pháp ước lượng GMM cũng tồn tại một số kiểm định sau khi ước lượng. Cụ thể đó là kiểm định tự tương quan và kiểm định sự phù hợp của các biến công cụ. Kiểm định tự tương quan được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991) để kiểm tra tínhchất tự tương quan của sai số khi sử dụng phương pháp ước lượng GMM. Kiểm định Arellano-Bond về tự tương quan có giả thuyết H0: khơng có tự tương quan và được áp dụng cho sai phân của sai số. Do đó kỳ vọng giá trị p-value của kiểm định lớn hơn 10%. Với kiểm định sự phù hợp của các biến công cụ, trong luận văn này sử dụng kiểm định Hansen để xem xét sự phù hợp của các biến cơng cụ được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu. Kiểm định Hansen có giả thuyết H0: biến cơng cụ là ngoại sinh, nghĩa là các biến công cụ khơng tương quan với sai số của mơ hình. Vì thế, tương tự như sự kỳ vọng với kiểm định tự tương quan, với kỳ vọng giá trị p-value của kiểm định lớn hơn 10%
4.4: Kết quả nghiên cứu
4.4.1: Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình nghiên cứu