CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mơ hình nghiên cứu
Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố đến khả năng sinh lời của NHTM vì dữ liệu bảng thể hiện các quan sát theo không gian và thời gian sẽ cung cấp dữ liệu chứa nhiều thơng tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn so với dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian. Do đó, dữ liệu bảng có thể làm cho phân tích thực nghiệm phong phú hơn và hiệu quả hơn.
Đối với việc nghiên cứu ngành ngân hàng, dữ liệu có sự khác biệt giữa các ngân hàng theo thời gian, do đó việc áp dụng dữ liệu bảng là phù hơp nhất vì dữ liệu bảng có xét đến các quan sát theo cả khơng gian và thời gian.
Dựa trên mơ hình nghiên cứu của Sufian (2011) [38] về hệ thống ngân hàng Hàn Quốc – quốc gia châu Á có hệ thống ngân hàng tương tự Việt Nam – nhỏ lẻ và phân tán, tác giả đưa ra mơ hình nghiên cứu, trong đó tác giả thay đổi cách tính biến GDP, DEP và NII. Tác giả cũng lược giản đi các biến thể hiện mức độ tập trung ngành và phát triển ngành tài chính vì khơng thu thập được số liệu. Phương trình hồi quy có dạng:
PROi,t = β0 + β1GDPt + β2INFt + β3CAPi,t+ β4SIZEi,t + β5DEPi,t + β6LOANi,t + β7LLPi,t+ β8CIRi,t + β9NIIi,t + Ui,t
Trong đó:
PRO : khả năng sinh lời của ngân hàng GDP : tăng trưởng kinh tế
CAP : vốn chủ sở hữu SIZE : quy mô ngân hàng DEP : tiền gửi khách hàng LOAN : dư nợ tín dụng
LLP : chi phí dự phịng rủi ro tín dụng CIR : tỷ lệ chi phí trên thu nhập NII : tỷ lệ thu nhập ngoài lãi β0 : hệ số chặn
βi : các hệ số hồi quy riêng (i = 1, 2, …,9), cho thấy ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc
Ui,t : đại diện cho sai số và các biến khơng xuất hiện trong mơ hình
4.2. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng để kiểm tra mối quan hệ giữa các yếu tố bên trong và bên ngoài đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Có 2 mơ hình để thực hiện các ước lượng dữ liệu bảng: mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên.
Mơ hình tác động cố định (FEM) giả định rằng mỗi quan sát chéo có các đặc điểm riêng biệt và không đổi theo thời gian. Các đặc điểm riêng này có thể tác động đến các biến độc lập. Do vậy, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi quan sát chéo với các biến độc lập để kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt ra khỏi các biến độc lập để ước lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Khác với mơ hình FEM, trong mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM), sự biến động giữa các quan sát chéo được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến độc lập. Trong đó, phần dư của mỗi quan sát chéo không tương quan với biến độc lập và được xem là một biến độc lập mới. Vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các quan sát chéo có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM.
để chọn ra mơ hình phù hợp. Từ mơ hình được lựa chọn, tác giả sẽ tiến hành các kiểm định để đảm bảo tính vững và hiệu quả của mơ hình. Các vấn đề được kiểm định như: tính phù hợp của mơ hình, hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan.
Phân tích hồi quy
Để xác định mối quan hệ và mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, tác giả sử dụng phân tích hồi quy để kiểm định giả thiết:
H0: βi = 0, biến độc lập i khơng có tác động đến biến phụ thuộc H1: βi ≠ 0, biến độc lập i có tác động đến biến phụ thuộc
Giá trị P_value được sử dụng trong kiểm định này để đưa ra kết luận:
Nếu P_value < , bác bỏ giả thiết H0, biến độc lập i có tác động đến biến phụ thuộc.
Nếu P_value > , chấp nhận giả thiết H0, biến độc lập i khơng có tác động đến biến phụ thuộc.
Với là mức thống kê có ý nghĩa, thường có giá trị là 1%, 5% và 10%. Tác giả chọn mức ý nghĩa thống kê 5% để kiểm định các giả thiết.
Kiểm định lựa chọn mơ hình: kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman được sử dụng để so sánh giữa mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên. Tác giả tiến hành kiểm định này với giả thiết:
H0: mơ hình tác động ngẫu nhiên thích hợp hơn H1: mơ hình tác động cố định thích hợp hơn
Với mức ý nghĩa 5%, giá trị P_value được sử dụng để đưa ra kết luận:
Nếu P_value < 0,05, bác bỏ giả thiết H0, nên chọn mơ hình tác động ngẫu nhiên. Nếu P_value > 0,05, chấp nhận giả thiết H0, nên chọn mơ hình tác động cố định.
Kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Sau khi lựa chọn mơ hình, chúng ta cần đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Lúc này, chúng ta quan tâm đến hệ số xác định của mơ hình (R2). R2 cho biết mơ hình hồi quy giải thích được bao nhiêu % thay đổi của biến phụ thuộc. Hệ số R2 càng gần 1 thì mơ hình hồi quy càng có ý nghĩa.
nghĩa thống kê hay khơng. Do đó, tác giả tiến hành kiểm định này với giả thiết: H0: R2 = 0, mơ hình hồi quy khơng phù hợp
H1: R2 > 0, mơ hình hồi quy phù hợp
Với mức ý nghĩa 5%, giá trị P_value được sử dụng trong kiểm định này để đưa ra kết luận:
Nếu P_value < 0,05 thì bác bỏ giả thiết H0, mơ hình hồi quy phù hợp.
Nếu P_value > 0,05 thì chấp nhận giả thiết H0, mơ hình hồi quy khơng phù hợp.
Kiểm định về vấn đề đa cộng tuyến
Vấn đề đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập tương quan với nhau. Đây là vấn đề khơng thể loại bỏ hồn tồn trong thống kê, vì vậy mức độ đa cộng tuyến càng thấp thì càng tốt. Để kiểm định vấn đề đa cộng tuyến, tác giả tiến hành chạy các mơ hình hồi quy phụ giữa một biến độc lập với các biến độc lập cịn lại. Số mơ hình hồi quy phụ bằng với số biến độc lập của mơ hình hồi quy chính. Sau đó, chúng ta xét đến nhân tử phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor):
VIFj = 1/(1 – Rj2)
Trong đó Rj2 là hệ số xác định của các mơ hình hồi quy phụ. Khi Rj2 càng gần 1 hay VIFj càng lớn thì mức độ cộng tuyến của các biến độc lập càng cao.
Quy tắc kinh nghiệm để xem xét vấn đề đa cộng tuyến của mơ hình là: Nếu VIFj > 10 tức là Rj2 > 0.9 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao.
Kiểm định về vấn đề tự tương quan
Tự tương quan là sự tương quan giữa sai số của quan sát này với sai số của quan sát khác. Tác giả sử dụng kiểm định Durbin – Watson để kiểm định tự tương quan của các biến trong mơ hình. Phương pháp kinh nghiệm để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:
Nếu 0 < d < 1 thì mơ hình có sự tự tương quan dương Nếu 1 < d < 3 thì mơ hình khơng có sự tự tương quan Nấu 3 < d < 4 thì mơ hình có sự tự tương quan âm