6. Bố cục của luận văn
3.2. Xây dựng mơ hình nghiên cứu
Luận văn này tác giả thực hiện trên cơ sở nghiên cứu của Roselina Shakir (2009) và Kyereboah-Coleman, A. &Biekpe, N. (2006). Do đó, việc sử dụng mơ hình và xácđịnh các biến phụthuộc, biến độc lập và các biến kiểm soát sẽ dựa trên hai nghiên cứu này. Tuy nhiên, tác giả có điều chỉnh một sốnội dung phù hợp theo môi trường của Việt Nam.
3.2.1. Mơ tảcác biến trong mơ hình:3.2.1.1. Biến phụthuộc: 3.2.1.1. Biến phụthuộc:
Biến phụthuộc phản ánh hiệu quảhoạt động kinh doanh của các NHTMCP. Có nhiều chỉ tiêu để đo lường hiệu quả hoạt động của NHTMCP là: ROA, ROE, Tobin 's Q, tỷ lệ tăng trưởng trên doanh thu. Với mục tiêu nghiên cứu của tác giảlà gia tăng giá trị của NHTMCP và gia tăng giá trị cổ đông, trong khi đó cổ đơng thường quan tâm đến việc tối đa hoá giá trịtài sản chủsởhữu nên họquan tâm nhất đến lãi cơ bản trên cổ phiếu (EPS – earnings per share) hoặc lợi nhuận sau thuế dành cho cổ đơng thường.
Trên cơ sở đó, với đặc điểm dữliệu thu thập được và đểphù hợp với lợi ích cổ đông thường, tác giả sử dụng chỉ tiêu đo lường tính hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTMCP trong luận văn như sau:
ROE : tỷsuất lợi nhuận trên vốn chủsởhữu = Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sởhữu.
3.2.1.2. Biến độc lập:
lnBDS : là quy mô/ số lượng thành viên Hội đồng quản trị. Được đo lường bằng logarith.
TVDL : là tỷlệ thành viên độc lập trong hội đồng = thành viênđộc lập (bên ngoài) / số lượng thành viên HĐQT. Đơn vịtính tốn là %.
TVDH : là tỷlệ thành viên điều hành trong hội đồng = thành viên bên trong (kiêm nhiệmBan điều hành)/ số lượng thành viên HĐQT. Đơn vịtính tốn là %.
3.2.1.3. Biến kiểm sốt:
SIZE: là quy mơ của các NHTMCP được đo bằng logarith của tổng tài sản. Trong mơ hình hồi quy, biến tổng tài sản được xem như là biến đại diện cho quy mơ đểtính lợi thếkinh tếtheo quy mơ. Tổng tài sản được sửdụng để kiểm sốt sựkhác biệt chi phí liên quan đến quy mô cũng như khả năng đa dạng hố của ngân hàng. Nếu có lợi thế theo quy mơ, thì tổng tài sản có thể tác động tích cực lên lợi nhuận ngân hàng và dẫn đến gia tăng hiệu quả hoạt động. Nhưng nếu tăng đa dạng hố, làm gia tăng chi phí hoặc dẫn đến rủi ro cao hơn thì biến có thể tác động tương quan âm với hiệu quả.
AST: là tỷlệTài sản cố định/Tổng tài sản. Đơn vịtính tốn là %.
3.2.2. Thiết lập mơ hình nghiên cứu:
3.2.2.1. Mơ hìnhước lượng OLS cho dữliệu gộp: Kiểm định hệsố tương quan Pearson
Kiểm định giảthuyết hệsố tương quan mẫu là khác zero (Rosner, 2006, p.496):
0 : 0 : 1 0 H H
Với ρ là hệsố tương quan mẫu
Thống kê t: 2 1 2 r n r t
Với r là hệsố tương quan mẫu
Với kiểm định mức ý nghĩa α, bác bỏgiảthuyết H0nếu
2 / 1 , 2 n t t hay 2 / 1 , 2 n t t Với n là cỡmẫu
Vì thế, với so sánh hai đuôi α = 0.05,ý nghĩa th ống kê (p < 0.05) đạt được khi
975 . 0 , 2 n t t
Phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường cho dữliệu gộp
Phương trình hồi qui:
ROE = α0+ α1ln BDS + α2TVDL+ α3TVDH + α4SIZE+ α5AST + (3.1) Với α0= hệsốcắt (hằng số).
α1, α2, α3, α4,α5: các hệsốhồi qui trong phương trình. ε = sai sốcủa mơ hình.
Đề tài sửdụng kiểm định F (kiểm định Wald) để xem xét tácđộng đồng thời của 5 biến độc lập trên để kiểm định xem liệu có ý nghĩa về mặt thống kê hay không. Kiểm định giảthuyết được thực hiện như sau:
0;5 , 0 : 1 5 ; 0 , 0 : 0 i i H i i H
3.2.2.2. Mơ hình hồi qui với các tác động cố định:
Phương trình hồi qui với các tác động cố địnhnhư sau:
ROEit= α0it+ α1tln BDS + α2tTVDL+ α3tTVDH + α4tSIZE+ α5tAST +
Với αit= hệsốcắt hay điều kiện khởi đầu.
εit= phần dư được giả thiết phân phối chuẩn và độc lập với E(εit) = 0 và phương sai đồng nhất hữu hạnE(ε2it) = σ2ε,t; t =1,…,T.
i= thứ tự của bảng(i = 1,…,N)
t= giai đoạn quan sát(t = 0,…,T)
Như vậy trong mơ hình khảo sát, các đơn vị bảng chính là các ngân hàng thương mại và mỗi đơn vịbảng có thời gian quan sát khác nhau.
Tùy theo điều kiện thành lập ban đầu, mỗi đơn vị bảng, tức ngân hàng, có các hệ số cắt (αit) khác nhau. Tuy nhiên quá trình phát triển của các ngân hàng thương mại này được xem như có những đặc điểm tương tựnên các hệsốhồi quiαit
với i = 1;5 là giống nhau.
Ngoài ra, thơng qua mơ hình hồi qui với các tác động cố định này, đề tài cũng phân tích tính khơng đồng nhất có thể có giữa các ngân hàng thông qua các giá trị của R2đạt được. Vì phương pháp phân tích số liệu bảng được áp dụng, theo Wooldridge (2002), có thể so sánh các giá trị đạt được cho R2 “overall”, R2 “between” và R2“within”.
R2 “overall” đặc trưng cho mức độ lý giải của các biến giải thích cho sự thay đổi của biến phụthuộc trong tồn bộmơ hình.
R2“between” đặc trưng sự khác biệt giữa các đơn vị bảng khác nhau (ở đây là các ngân hàng) trong khi R2 “within” đo lường sự khác biệt trong bản thân các đơn vị bảng (mỗi ngân hàng) suốt khoảng thời gian khảo sát.
Thông qua các giá trị khác nhau của R2 “overall”, R2 “between” và R2 “within”, nghiên cứu sẽcho thấy liệu quá trình phát triển của các ngân hàng thương mại cổ phần ởViệt Nam có sự đồng nhất hay không khi xem xét tác động của đặc điểm quản trị lên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng này. Tính đồng nhất này cũng mang một hàm ý rất quan trọng vì kết quảcủa q trình phân tích và xửlí có thể áp dụng được cho bất kỳ ngân hàng thương mại cổ phần nào ởViệt Nam trong điều kiện số liệu thống kê ở mỗi ngân hàng còn hạn chế do quá trình thành lập không dài, việc ghi nhận sốliệu chưa hệthống.
3.2.3. Dữliệu nghiên cứu:
Để xem xét tác động của Hội đồng quản trị đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTMCP, nghiên cứu sử dụng dữliệu thứcấp cơ bản dựa trên các báo cáo thường niên và báo cáo tài chính hợp nhất đãđược kiểm toán của 27 ngân hàng thương mại cổphần Việt Nam cho giai đoạn từ năm 2004-2012. Theo Báo cáo thường niên Chỉ số tín nhiệm Việt Nam năm 2012, có 23 ngân hàng nghiên cứu được xếp hạng năng lực cạnh tranh: 6 ngân hàng thuộc nhóm A, 7 ngân hàng thuộc B, 8 ngân hàng thuộc nhóm C và 2 ngân hàng thuộc nhóm D.
Việc sử dụng dữ liệu thứ cấp trên do tính sẵn có và có độtin cậy vì đây là những thơng tin phải công khai định kỳ theo quy định của pháp luật khi kết thúc năm tài chính. Các thơng tin thứ cấp này được đăng tải trên các website của các ngân hàng. Do một số ngân hàng khơng có đầy đủ thơng tin nên kích cỡ mẫu chỉ gồm 194 quan sát. Như vậy, dữ liệu của luận văn có được dưới dạng bảng không cân bằng.
3.2.4. Phương pháp xửlý sốliệu:
Với bài nghiên cứu này, tác giảthu thập dữ liệu thứ cấp là các bảng số liệu từ báo cáo tài chính/ báo cáo thường niên của các Ngân hàng thương mại cổ phần. Sau đóxửlý bằng phương trình hồi quy tuyến tính và phần mềm Stata 11. Các bước xửlý sốliệu như sau:
Mơ tảvà trình bày dữliệu:
Số liệu được trình bày dưới dạng bảng thống kê, mỗi biến gồm các nội dung nhưsau: tên biến, trung bình, độlệch chuẩn, giá trịcực tiểu, giá trịcực đại, số quan sát.
Khảo sát tương quan cặp giữa các biến:
Việc khảo sát tương quan cặp giữa các biến được thực hiện bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan Pearson và xem xét hệ số tương quan cặp giữa các
biến độc lập và biến kiểm sốt, tìm ra những cặp biến có hệ số tương quan cao để loại bỏbiếnđóra khỏi mơ hìnhđểgiảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến.
Đánh giá mức độtương thích của mơ hình hồi quy:
Một công việc quan trọng khi xây dựng phương trình hồi quy là chứng minh sự phù hợp của phương trình này trong việc giải thích bản chất, mối liên hệ giữa các sựvật, hiện tượng. Một thướcđo được sửdụng trong các nghiên cứu là R2 (coefficient of determination), R2nhận các giá trị từ 0 đến 1, giá trịcàng gần 1 thì phương trình hồi quy đã xây dựng càng phù hợp. Tuy nhiên, sử dụng R2 có nhược điểm là giá trị của R2 càng tăng khi gia tăng số biến độc lập và biến kiểm soát nhưng chưa chắc mức độgiải thích của phương trình gia tăng theo. Dođó, người ta thường sử dụng thước đo R2 điều chỉnh để thay thế nhằm khắc phục nhược điểm trên. Thước đo này phù hợp để đánh giá các phương trình hồi quy tuyến tính đa biến. đối với các hiện tượng kinh tế - xã hội, R2điều chỉnh không cao nhưcác hiện tượng tựnhiên hoặc kỹthuật.