CHƯƠNG 3 : Phương pháp nghiên cứu
3.2. Dữ liệu và phương pháp thực nghiệm
3.2.1 Dữ liệu:
Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thu thập từ 19 Ngân hàng TM Việt Nam từ năm 2009 đến năm 2017, dữ liệu theo năm. Thu thập dựa trên dữ liệu nguồn cafef.vn, dữ liệu từ bản báo cáo tài chính (bản scan) sau kiểm tốn hằng năm của ngân hàng, báo cáo thường niên (bản scan) của các ngân hàng được cơng bố trên website ngân hàng đó. Dữ liệu nợ xấu là tổng 3 nhóm nợ Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) được thu thập trong bảng thuyết minh báo cáo tài chính. Nếu ngân hàng khơng cơng bố có dữ liệu bảng thuyết minh báo cáo tài chính thì tỷ lệ nợ xấu được trích dẫn từ báo cáo thường niên ngân hàng. Vì cách tính nợ xấu được ngân hàng nhà nước quy định nên số liệu thu thập giữa 2 cách là giống nhau.
Dữ liệu ngân hàng TM Thái Lan là dữ liệu được lấy từ 19 ngân hàng TM Thái Lan và giai đoan từ 2009 đến 2017, dữ liệu lấy theo năm. Dữ liệu được lấy từ trung tâm dữ liệu Orbis Bank Focus và bankscope do trung tâm dữ liệu- phân tích kinh tế đại hoc kinh tế TP HCM cung cấp.
Dữ liệu được lấy từ Reuter gồm dữ liệu 26 ngân hàng TM Indonesia hằng năm từ năm 2009 đến 2017 dữ liệu được lấy từ trung tâm dữ liệu Reuters do trung tâm dữ liệu- phân tích kinh tế đại hoc kinh tế TP HCM cung cấp.
3.2.2 Phương pháp thực nghiệm:
3.2.2.1 Phương pháp xử lý dữ liệu:
Hồi quy ngưỡng được thực hiện theo phương pháp Fixed effect được đưa ra bởi Hansen "Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference" với phương pháp này chúng tôi sử dụng phần mềm Stata với lệnh “xthreg”. xthreg phù
hợp với các mơ hình dựa trên phương pháp được đề xuất bởi Hansen (1999). Điểm đặc biệt của của xtheg chỉ hỗ trợ dữ liệu bảng cân bằng hồn hảo (balanced panel data) tức khơng cho phép có dữ liệu nào bị missing. Việc thu thập dữ liệu bị missing là điều không thể tránh khỏi. Chúng tôi sử dụng các bước xử lý dữ liệu như sau:
- Bước 1: Thu thập dữ liệu thô: Dữ liệu ban đầu chúng tôi thu thập gồm 40 ngân hàng TM VN, 40 ngân hàng TM Thái Lan và 28 ngân hàng TM Indonesia. - Bước 2: Loại bỏ dữ liệu ngân hàng có khiếm khuyết dữ liệu quá nhiều: Việc
xthreg u cầu khơng có dữ liệu missing chúng tôi lọc lại dữ liệu bằng việc loại bỏ dữ liệu ngân hàng có 4 dữ liệu missing trở lên. Và được dữ liệu được 19 ngân hàng TM VN, 19 ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng TM Indonesia với dữ liệu missing dưới 1%.
- Bước 3: Xử lý dữ liệu missing. Đó chúng tơi sử dụng phương pháp của Nicholas J. Cox (Durham University, UK) để xử lý missing dữ liệu. Với dữ liệu missing dưới 1% vẫn đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.
Kết quả: cuối cùng được dữ liệu được thu thập là dữ liệu khơng có missing Và được dữ liệu được 19 ngân hàng TM VN, 19 ngân hàng TM Thái Lan và 26 ngân hàng TM Indonesia.
- Bước 4: Sau đó một kĩ thuật khác được áp dụng là Winsorizing là việc chuyển đổi số liệu bằng cách loại bỏ giá trị ngoại lai trong thống kê dữ liệu để giảm ảnh hưởng của giả mạo của giá trị ngoại lai. Phương pháp này được đặt tên theo kỹ sư sinh học Charles P. Winsor (1895–1951). Người phát minh kĩ thuật này
3.2.2.2. Phương pháp Hồi quy
- Hồi quy ngưỡng được thực hiện theo phương pháp Fixed effect được đưa ra bởi Hansen "Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference"
Ở bước này ta tìm được mức ngưỡng và thực hiện Hansen test để kiểm tra mức ngưỡng phù hợp. Với p-Value nhỏ hơn hoặc bằng 10% cho mức ngưỡng phù hợp, tiếp tục cho hồi quy ngưỡng
Bước 2: Hồi quy ngưỡng mơ hình 2
Làm lại bước 3 tương tự như trên với mơ hình 3,4.
Và phương pháp trên được thực hiện cho dữ liệu Ngân hàng TM VN, Thái Lan và Indonesia.