CHƯƠNG 4 : MƠ HÌNH, DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2. Dữ liệu nghiên cứu
Luận văn nghiên cứu 30 NHTM Việt Nam vì các NHTM này có quy mơ lớn trong hệ thống các NHTM Việt Nam và đáp ứng được số liệu cho việc thực hiện nghiên cứu trong giai đoạn từ 2007 đến năm 2017.
Dữ liệu các NHTM Việt Nam được thu thập từ dữ liệu Bankscope và báo cáo thường niên, báo cáo tài chính của 30 NHTM Việt Nam và dữ liệu về kinh tế vĩ mô được thu thập từ dữ liệu Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF giai đoạn 2007 – 2017. Dữ liệu của 30 NHTM Việt Nam được thu thập đến năm 2017 bao gồm một số các NHTM diễn ra việc sáp nhập và mua lại.
Bảng 4.2: Danh sách các NHTM Việt Nam trong mẫu nghiên cứu STT Tên viết tắt Tên đầy đủ Tiếng Việt
1. ABB Ngân hàng TMCP An Bình
2. ACB Ngân hàng TMCP Á Châu
3. AGRB Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam 4. BID Ngân hàng TMCP Đầu Tư và Phát Triển Việt Nam
5. BVB Ngân hàng TMCP Bảo Việt
6. CTG Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam
7. EAB Ngân hàng TMCP Đông Á
8. EIB Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu
9. HDB Ngân hàng TMCP Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh
10. KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long
11. LPB Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt
12. MBB Ngân hàng TMCP Quân Đội
13. MSB Ngân hàng TMCP Hàng Hải
14. NAB Ngân hàng TMCP Nam Á
15. NVB Ngân hàng TMCP Quốc Dân
16. OCB Ngân hàng TMCP Phương Đông
17. PGB Ngân hàng TMCP Xăng Dầu Petrolimex
18. SCB Ngân hàng TMCP Sài Gòn
19. SEAB Ngân hàng TMCP Đông Nam Á
20. SGB Ngân hàng TMCP Sài Gịn Cơng Thương 21. SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội
22. STB Ngân hàng TMCP Sài Gịn Thương Tín
23. TCB Ngân hàng TMCP Kỹ Thương
24. TPB Ngân hàng TMCP Tiên Phong
25. VAB Ngân hàng TMCP Việt Á
26. VCB Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam 27. VIB Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam 28. VietBank Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín 29. VietCapital Ngân hàng TMCP Bản Việt
30. VPB Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng thông qua hồi quy với dữ liệu bảng (panel data). Phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng đã được thực hiện trong rất nhiều nghiên cứu trước đó. Nghiên cứu sử dụng thống kê mơ tả để phân tích sơ bộ thơng tin cơ bản từ mẫu, phân tích hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi. Để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu ước lượng tham số hồi quy cho mơ hình các nhân tố tác động với các mơ hình bình phương bé nhất (OLS), mơ hình tác động cố định (FEM), mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM), mơ hình bình phương nhỏ nhất tổng qt (GLS) và mơ hình hồi quy với dữ liệu bảng động GMM hai bước với ước lượng GMM hệ thống để có phương trình tốt nhất thể hiện mối quan hệ của các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích thống kê mơ tả
Trên cơ sở thu thập dữ liệu, tiến hành tính tốn và xử lý các biến trên phần mềm Excel, sau đó nhập dữ liệu vào phần mềm STATA 12 thực hiện thống kê mơ tả. Nội dung phân tích thống kê mơ tả là tóm tắt các đặc trưng của dữ liệu phản ánh một cách tổng quát giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn…
Phân tích tự tương quan
Phân tích tự tương quan có cái nhìn khái quát về mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình, kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Mục đích chính là bảo đảm quan hệ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trước khi thực hiện hồi quy.
Ước lượng hồi quy bằng OLS, FEM và REM, GLS, System GMM
Mơ hình bình phương bé nhất OLS
Q trình phân tích hồi quy mơ hình bình phương bé nhất OLS bao gồm việc chọn các giá trị của các thơng số chưa biết, sao cho tổng các bình phương của phần dư nhỏ nhất. Nhược điểm của mơ hình OLS là có thể tạo ra các kết quả ước lượng sai do các giả thuyết của mơ hình bị vi phạm. Hồi quy bằng mơ hình OLS có thể nhận diện sai do tự tương quan và ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi...
Mơ hình tác động cố định FEM
Mơ hình tác động cố định FEM giả định mỗi thực thể đều có đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) có thể ảnh hưởng đến biến độc lập. Mơ hình tác động cố định FEM có thể kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt đó ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên REM
Sự khác nhau giữa mơ hình tác động ngẫu nhiên REM và mơ hình tác động cố định FEM là sự biến động của các thực thể. Trong mơ hình tác động ngẫu nhiên REM, sự biến động của các thực thể được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan với bất kỳ biến giải thích nào trong mơ hình.
Mơ hình bình phương nhỏ nhất tổng quát GLS
Sau khi chạy mơ hình tác động cố định FEM và kiểm định phát hiện phương sai thay đổi, sử dụng GLS để xử lý triệt để phương sai thay đổi thay đổi. Mơ hình GLS (Generalize Least Squares) được gọi là mơ hình bình phương nhỏ nhất tổng qt.
Mơ hình dữ liệu bảng động GMM hai bước sử dụng kỹ thuật GMM hệ thống
Mơ hình dữ liệu bảng động hai bước được đề xuất bởi Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (2000) đồng thời sử dụng kỹ thuật GMM hệ thống để giải quyết các vấn đề nội sinh tiềm ẩn, phương sai thay đổi và tự tương quan bậc cao.
Phương pháp GMM thích hợp sử dụng trong trường hợp: Thời gian ngắn và có nhiều ngân hàng, Một mối quan hệ tuyến tính; Quan trọng, trong khoảng thời gian của hành vi kinh tế và tài chính đang ảnh hưởng phần lớn bởi những kinh nghiệm trong q khứ và mơ hình của hành vi cũ, quan hệ kinh tế hoặc tài chính, giá trị của các biến trễ được kiểm tra trong mơ hình nghiên cứu.
Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp
Kiểm định Hausman Test
Việc lựa chọn mơ hình nào cịn tùy thuộc vào việc kiểm định xem mơ hình nào phù hợp hơn với mẫu dữ liệu nghiên cứu. Mơ hình tác động cố định FEM thường được
ưa chuộng hơn vì nó có thể đánh giá được tác động của các biến ngẫu nhiên bị bỏ xót có tương quan với biến độc lập trong mơ hình.
Giả thiết rằng: nếu Ho đúng thì mơ hình tác động cố định FEM có tính vững và mơ hình tác động ngẫu nhiên REM có tính vững và hiệu quả, ngược lại nếu Ho sai thì mơ hình tác động cố định FEM có tính vững và mơ hình tác động ngẫu nhiên REM không vững. Để lựa chọn một trong hai mơ hình tác động ngẫu nhiên REM hoặc mơ hình tác động cố định FEM, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman Test. Nếu giá trị P_value <5% ta bác bỏ Ho, tương ứng Ho ban đầu bị bác bỏ, ta sử dụng mơ hình tác động cố định FEM. Ngược lại, ta sử dụng mơ hình tác động ngẫu nhiên REM mơ hình cuối cùng để hồi quy.
Kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan
Để kiểm định tự tương quan bậc 1 trên dữ liệu bảng, dùng kiểm định Wooldridge với giả thiết H0: khơng có tương quan bậc 1. Nếu kết quả kiểm định cho thấy p-value > 5% thì chấp nhận giả thiết H0 – khơng có tự tương quan bậc 1, ngược lại, nếu p-value < 5% thì mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Kiểm định Breuseh – Pagan phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi
Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phương sai của các sai số thay đổi thì các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F khơng cịn đáng tin cậy do sai số chuẩn chưa phù hợp. Để phát hiện phương sai thay đổi, dùng kiểm định Breuseh – Pagan và đọc kết quả bằng p-value. Nếu kết quả kiểm định cho thấy p-value < 5% chứng tỏ rằng có hiện tượng phương sai thay đổi và ngược lại.
Kiểm tra tính bền vững của mơ hình hồi quy dữ liệu bảng động GMM hai bước sử dụng kỹ thuật GMM hệ thống
Kiểm tra tính bền vững của mơ hình hồi quy dữ liệu bảng động GMM hai bước sử dụng kỹ thuật GMM hệ thống bằng AR(2) và Hansen và Sargan test, các kiểm định này có p-value > 0.05 có nghĩa rằng mơ hình GMM hệ thống là phù hợp vì khơng bị tự tương quan bậc 2 và các biến công cụ là phù hợp.