2.3. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp xử lý số liệu
2.3.2. Phương pháp xử lý số liệu
2.3.2.1. Phân tích thống kê mơ tả
kê mơ tả. Nội dung phân tích thơng kê mơ tả là tóm tắt các đặc trưng của dữ liệu phản ánh một cách tổng quát tình hình của các ngân hàng thương mại: giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn…
2.3.2.2. Phân tích ma trận tương quan các biến
Phân tích tương quan cho ta cái nhìn ban đầu về mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình, kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như giữa các biến phụ thuộc với nhau. Chúng ta phải xác định tầm quan trọng của mỗi yếu tố khi chúng được sử dụng đồng thời trong mơ hình, vì vậy, chúng ta phải loại bỏ mối quan hệ giữa các yếu tố.Áp dụng phương pháp phân tích tương quan để xác định sự liên kết giữa các yếu tố giải thích.Phân tích này dựa trên ma trận tương quan (correlation matrix).
2.3.2.3. Phương pháp OLS
Để tìm các hàm ước lượng OLS, hàm hồi quy mẫu theo phương trình như sau:
Yit= β1it + β2itX2it+ β3itX3it+ uit(1)
Trong đó uilà số hạng phần dư, là số hạng tương ứng của mẫu với số hạng
nhiễu ngẫu nhiên ui.Q trình phân tích hồi quy mơ hình OLS bao gồm việc chọn các giá trị của các thơng số chưa biết sao cho tổng các bình phương của phần dư (RSS) nhỏ nhất có thể là :
Trong đó biểu thức thể hiện RSS có được bằng những phép tính đại số đơn giản từ (1)Nhược điểm của OLS là có thể tạo ra các kết quả ước lượng sai do các giả thuyết của mơ hình bị vi phạm. OLS có thể nhận diện sai do tự tương quan và ràng buộc quá chặt về cácđơn vị chéo, hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi...
Các giả thuyết nghiên cứu sẽ được tiến hành kiểm định thông qua dữ liệu nghiên cứu của phương trình hồi quy được xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig.) tương ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 95%, giá trị
giả thuyết nghiên cứu.Để xem xét sự phù hợp dữ liệu và sự phù hợp của mơ hình ta sử dụng hệ số R-square, thống kê t và thống kê F để kiểm định. Để đánh giásự quan trọng của các yếu tố ta xem xét hệ số Beta tương ứng trong phương trình hồi quy bội được xây dựng từ dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Wald
Mơ hình khơng giới hạn:
(𝑈): 𝑈 = 𝛽1+ 𝛽2𝑋2+ ⋯ + 𝛽𝑚𝑋𝑚+ 𝛽𝑚+1𝑋𝑚+1+ ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘+ 𝑈
Mơ hình giới hạn:
(𝑉): 𝑉 = 𝛽1+ 𝛽2𝑋2+ ⋯ + 𝛽𝑚𝑋𝑚+ 𝑉
Lập giả thiết:
𝐻0: 𝛽𝑚+1= 𝛽𝑚+2 = ⋯ = 𝛽𝑘 = 0
Sử dụng trị thống kê kiểm định đối với giả thiết này là:
𝐹 =[𝑅𝑆𝑆𝑅− 𝑅𝑆𝑆𝑈]/(𝑘 − 𝑚)
𝑅𝑆𝑆𝑈/(𝑛 − 𝑘)
RSSR (hay ESS): tổng bình phương phần dư ei của mơ hình giới hạn. RSSU: tổng bình phương phần dư ei của mơ hình khơng giới hạn.
Nguyên tắc ra quyết định:
Ta bác bỏ giả thiết H0 nếu Fc> F(K-m, n-K,α) là trị số Ftra bảng, điều đó có nghĩa mơ hình trên là tồn tại.
Hoặc ta có thể dùng tiêu chuẩn so sánh giá trị của thống kê p-value = P (F>F0) < α (nhỏ hơn mức ý nghĩa cho trước) ta đi đến kết luận bác bỏ giả thiết H0.
RSSR (hay ESS): tổng bình phương phần dư ei của mơ hình giới hạn. RSSU: tổng bình phương phần dư ei của mơ hình khơng giới hạn.
Kiểm định White (minh họa với trường hợp 3 biến, trường hợp k biến đượctổng quát hóa tương tự)
Xét mơ hình:
Bước 2: Ta thực hiện hồi quy mơ hình phụ dưới dạng sau:
𝑒𝑖2 = 𝛼1+ 𝛼2𝑋2𝑖 + 𝛼3𝑋3𝑖 + 𝛼4(𝑋2𝑖)2+ 𝛼5(𝑋3𝑖)2+ 𝛼6𝑋2𝑖𝑋3𝑖 + 𝑉𝑖
Bước 3: Tính trị thống kê kiểm định nR2, với n là số quan sát của mẫu, R2 là hệ số xác định bội của mơ hình phụ
Bước 4: Từ giả thiết H0:𝛼2 = 𝛼3 = 𝛼4 = 𝛼5 = 𝛼6 = 0 (khơng có hiện
tượng phương sai thay đổi) xem xét nếu nR2> xα2(df )ta bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là có hiện tượng phương sai thay đổi (df là bậc tự do, tức là thông số hồi quy m của mơ hình phụ khơng tính hằng số C ở bước 2)
Kiểm định Breusch – Godfrey (BG)
Xét mơ hình hồi quy gốc có dạng: Yi = a + bXi + Ui
Giả sử trong mơ hình xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc p, ký hiệu AR(p), tức là các phần dư được biểu diễn dưới dạng sau:
𝑈𝑖 = 𝜌1+ 𝜌1𝑈𝑖−1+ 𝜌2𝑈𝑖−2+ 𝜌3𝑈𝑖−3 + ⋯ + 𝜌𝑝𝑈𝑖−𝑝+ 𝜀𝑖
Với εi thỏa các giả thiết OLS. Ta có giả thiết kiểm định như sau: 𝐻0: 𝜌1 = 𝜌2 =
𝜌3 = ⋯ = 𝜌𝑃 = 0(mơ hình Ui là khơng tồn tại và mơ hình hồi quy gốc khơng xảy
ra hiện tượng tự tương quan).
Bước 1: Ước lượng mơ hình hồi quy gốc để tính các phần dư ei
Bước 2:𝑒𝑖2 = 𝛾 + 𝜆𝑋1+ 𝛿1𝑒𝑖−1+ 𝛿2𝑒𝑖−1+ ⋯ + 𝛿𝑝𝑒𝑝−1+ 𝑉𝑖và tính R2(1c) Bước 3: So sánh nếu (n-p)R2(1c)>xα2(p) thì bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là mơ hình gốc có hiện tượng tự tương quan bậc p.
2.3.2.4. Phương pháp Panel Data
Mơ hình nghiên cứu của bài sử dụng dữ liệu bảng (panel data) được hồi quy theo 3 cách: pooling, random effect (hiệu ứng ngẫu nhiên) và fixed effect (hiệu ứng cố định). Để tìm hiểu xem phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất trong ba phương pháp trên, chúng tôi sử dụng hai kiểm định là Lagrangian Multiplier (LM
test, Breusch và Pagan, 1980) và kiểm định Hausman (Hausman, 1978). Tác giả hồi quy phương trình trên cho tồn mẫu. Sau đó, tác giả phân mẫu ra thành ngân hàng nhà nước và NHTM ngoài quốc doanh.
Mơ hình ảnh hưởng cố định FEM:
FEM giả định mỗi thực thể điều có đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) có thể ảnh hưởng đến biến độc lập. FEM có thể kiểm sốt 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 (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mơ hình ước lượng sử dụng:
Yit = Ci + β Xit + uit *
Trong đó
Yit : thời gian (năm). Xit : biến độc lập.
Ci (i=1….n) : hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu. β : hệ số góc đối với yếu tố X.
uit : phần dư.
Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng thực thể khác nhau có thể khác nhau.
Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM:
Điểm khác biệt giữa REM và FEM được thể hiện ở sự biến động của các thực thể.Trong REM sự biến động của các thực thể được giả định là ngẫu nhiên và khơng tương quan với các biến giải thích. Do đó, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến biến phụ thuộc thì REM sẽ phù hợp hơn REM. Trong REM, phần dư của mỗi thực thể (khơng tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Mơ hình ước lượng:
Yit = C + β Xit + εi + uit hayYit = C + β Xit + wit với wit = εi + uit εi : Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (sai số ngẫu nhiên).
uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
2.4. Đánh giá hiệu quả hoạt động của Ngân Hàng Thương Mại niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam