3.1 .3Mơ hình nghiên cứu
3.2 Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu thực nghiệm dữ liệu của 22 NHTM Việt Nam và số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế giai đoạn 2008-2017 (chiếm tỷ lệ: 59.46% nếu bỏ ngân hàng có 100% vốn nước ngồi và văn phòng đại diện ngân hàng nước ngoài, 62.86% trong hệ thống ngân hàng thương mại). Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng với 220 quan sát. Nguồn dữ liệu tài chính ngân hàng được tổng hợp từ hai nguồn: báo cáo thường niên đã được kiểm tốn được cơng bố của các ngân hàng thương mại và dữ liệu Orbis Bank Focus cung cấp Trung tâm dữ liệu và Phân tích kinh tế của trường Đại học Kinh tế TP.HCM. Nguồn dữ liệu vĩ mô lấy từ website của International Monetary Fund. Bài luận văn loại trừ các ngân hàng thương mại nhà nước, ngân hàng liên doanh, ngân hàng có 100% vốn nước ngồi, văn phịng
đại diện của các ngân hàng nước ngồi, các ngân hàng có q trình sáp nhập, hợp nhất và những ngân hàng không công bố thông tin hoặc thông tin không đầy đủ.
3.3 Phương pháp nghiên cứu 3.3.1 Thống kê mô tả dữ liệu 3.3.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Trước khi vào chạy mơ hình, lựa chọn và kiểm tra tính phù hợp của mơ hình, bài nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả dữ liệu. Dựa vào những giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất - nhỏ nhất của tất cả các biến để đưa ra những nhận định từng biến.
3.3.2 Ma trận hệ số tương quan
Tác giả sẽ sử dụng ma trận hệ số tương quan để đánh giá sự tương quan giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc, tương quan giữa các biến giải thích với nhau, kiểm tra có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến. Theo Wooldrige (2002) nếu hệ số tương quan giữa các biến này nhỏ hơn 0.8 thì khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.3 Mơ hình hồi quy dữ liệu bảng
Mơ hình nghiên cứu là mơ hình hồi quy phân tích cách nhân tố tác động đến biến phụ thuộc. Dữ liệu nghiên cứu sẽ là dữ liệu bảng. Theo Damodar N. Guragati, dữ liệu bảng có nhiều ưu điểm như dữ liệu chứa nhiều thơng tin hơn, ít đa cộng tuyến hơn, nhiều bậc tự do hơn, hiệu quả hơn, khơng có tính đồng nhất và phát hiện, đo lường tốt hơn các tác động của các biến. Hai mơ hình được sử dụng đo lường dữ liệu bảng là mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM).
3.3.4 Kiểm định Hausman
Phương pháp kiểm định Hausman (Hausman, 1978) dùng để lựa chọn mơ hình FEM hay mơ hình REM giải thích hiệu quả hơn mối quan hệ giữa các biến. Kiểm định này được thực hiện với giả thuyết là các khác biệt trong hệ số hồi quy của REM và FEM khơng có tính hệ thống. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 lớn hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết Ho, khi đó mơ hình FEM là thích hợp hơn để giải thích cho mối tương quan giữa các biến.
3.3.5 Kiểm định khuyết tật của mơ hình
Cuối cùng, tác giả thực hiện kiểm tra một số khuyết tật của mơ hình như sự đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi. Nếu phát hiện mơ hình có vi phạm sẽ tìm cách khắc phục.
Đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến được hiểu là các biến độc lập trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau. Tuy nhiên, mơ hình hồi quy quy định các biến độc lập không được phụ thuộc lẫn nhau. Có rất nhiều cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Wooldrige (2002) sử dụng hệ số tương quan giữa các biến để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Ngoài ra, để chắc chắn mơ hình có bị đa cộng tuyến hay khơng thì tác giả sử dụng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (Variance Inflation Factors – VIF) để xem xét. Theo quy tắc nếu hệ số VIF của biến lớn hơn 5 thì mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao, cịn nếu vượt hơn 10 thì mức độ đa cộng tuyến của biến này được xem là rất cao và khi đó các hồi quy ước lượng sẽ khơng chính xác.
Phương sai sai số thay đổi
Sai số trong mơ hình là tất cả các yếu tố còn lại không được đề cập đến hay không quan tâm trong nghiên cứu, các yếu tố này dù sao vẫn tác động đến biến phụ thuộc. Để ước lượng được hiệu quả, phương sai của sai số này cần phải đều và không thay đổi khi các biến độc lập biến thiên. Bởi vì, khi phương sai sai số thay đổi thì các hệ số hồi quy vẫn ước lượng được, vẫn là tuyến tính và khơng thiên lệch nhưng khơng cịn là ước lượng hiệu quả nữa.
Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi bài nghiên cứu kiểm định giả thuyết Ho: nếu P-value < 0.05, bác bỏ Ho tức mơ hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại.
Tự tương quan của phần dư
Tự tương quan của phần dư hay gọi là tương quan chuỗi, hiện tượng này phát sinh khi các sai số trong mơ hình của thời kỳ này lại tương quan tác động đến sai số của thời kỳ khác trong chuỗi thời gian, hoặc sai số của thực thể này tác động lên sai số của thực thể khác trong chuỗi không gian. Nguyên nhân của hiện tượng tự tương quan của các vấn đề kinh tế thường là do tính “quán tính” và “chu kỳ”, hoặc do tính trễ. Cũng giống như hiện tượng phương sai sai số thay đổi hiện tượng tự tương quan cũng làm cho các hệ số hồi quy vẫn ước lượng được, vẫn là tuyến tính và khơng thiên lệch nhưng khơng cịn là ước lượng hiệu quả nữa.
Tác giả kiểm định tự tương quan của phần dư với giả thuyết Ho, nếu P-value < 0.05, bác bỏ Ho tức mơ hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan và ngược lại.
Tự tương quan phần dư đơn vị chéo
Các đơn vị chéo đại diện cho các đặc tính riêng biệt của các đơn vị chéo và mơ hình FEM hoặc REM chỉ thực sự phù hợp khi và chỉ khi các đơn vị chéo này tồn tại sự tương quan lẫn nhau và với các biến giải thích trong mơ hình.
Tác giả kiểm định tự tương quan phần dư đơn vị chéo với giả thuyết Ho, nếu P- value < 0.05, bác bỏ Ho tức mơ hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan và ngược lại.
Tóm tắt chương
Như vậy, Chương 3 đã trình bày chi tiết mơ hình nghiên cứu tổng qt, đưa ra diễn giải và cách đo lường các biến độc lập. Dựa vào đó, tác giả đưa ra mơ hình nghiên cứuvà kỳ vọng về mối tương quan giữa các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu trình bày rõ ràng.