6. Bố cục của luận văn
3.1. Phương pháp luận
Do dữ liệu được sử dụng trong mơ hình là dạng bảng (được xác lập bởi các đơn vị bảng là các Ngân hàng thương mại cổ phần với thời gian quan sát khác nhau) nên phương pháp luận của đề tài là hồi qui các biến trong mơ hình theo hai cách tiếp cận khác nhau.
1/ Toàn bộ dữ liệu được xem như là dữ liệu gộp (pooled cross-section data) và việc ước lượng được thực hiện bằng cách áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường cho dữ liệu gộp (pooled ordinary least squares method – pooled OLS). Trong hồi qui OLS dữ liệu gộp, tất cả các dữ liệu được gộp chung lại với nhau và sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường OLS để hồi qui các biến trong mơ hình. Thực tế là phương pháp này được áp dụng cho các mơ hình trong đó các hệ số cắt là hằng số và các hệ số hồi qui (hệ số gốc) cũng là h ằng số.
Để hạn chế khả năng đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình ước lượng, việc xem xét tính tương quan của các biến trong mơ hình đặc biệt được chú ý. Theo đó, đề tài áp dụng kiểm định hệ số tương quan Pearson. Hệ số tương quan Pearson cho biết giữa các biến liệu có tính cộng tuyến hay khơng. Với các mối quan hệ có hệ số tương quan cao, kết quả ước lượng sẽ vi phạm một trong các giả thiết của phương pháp hồi qui OLS bởi vì việc xem xét tác động riêng phần của một biến khi cố định các biến cịn lại là khơng thể.
2/ Toàn bộ dữ liệu được sử dụng theo kiểu dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data) và việc ước lượng được thực hiện dựa trên hồi qui các biến với các tác động cố định (fixed effects). Dữ liệu bảng không cân bằng là kiểu dữ liệu có nhiều đơn vị bảng (các Ngân hàng thương mại cổ phần trong mơ hình khảo sát) với quãng thời gian quan sát khác nhau.
Theo Wooldridge (2002), việc sử dụng dữ liệu bảng với các tác động cố định trong các mơ hình hồi qui nhằm cung cấp nhiều quan sát hơn cho việc ước lượng và giảm khả năng đa cộng tuyến giữa các biến khác nhau. Ước lượng với các tác động cố định giả định là tất cả các hệ số ước lượng trong mơ hình (các hệ số gốc) là giống nhau cho các đơn vị bảng nhưng các hệ số cắt (hằng số hay các điều kiện khởi đầu) khác nhau ở các đơn vị bảng.
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 xác định các biến phụ thuộc, biến độc lập và các biến kiểm soát sẽ dựa trên hai nghiên cứu này. Tuy nhiên, tác giả có điều chỉnh một số nội dung phù hợp theo môi trường của Việt Nam.
3.2.1. Mơ tả các biến trong mơ hình: 3.2.1.1. Biến phụ thuộc:
Biến phụ thuộc phản ánh hiệu quả hoạt 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 giả là gia tăng giá trị của NHTMCP và gia tăng giá trị cổ đơng, trong khi đó cổ đơng thường quan tâm đến việc tối đa hoá giá trị tài sản chủ sở hữu nên họ quan 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 dữ liệu thu thập được và để phù hợp với lợi ích cổ đơng thường, tác giả sử dụng chỉ tiêu đo lường tính hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTMCP trong luận văn như sau:
sở hữu.
r n 2 1 r 2
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 tỷ lệ thành viên độc lập trong hội đồng = thành viên độc lập (bên ngồi) / số lượng thành viên HĐQT. Đơn vị tính tốn là %.
TVDH : là tỷ lệ thành viên điều hành trong hội đồng = thành viên bên trong (kiêm nhiệm Ban điều hành)/ số lượng thành viên HĐQT. Đơn vị tính 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 để tính lợi thế kinh tế theo quy mơ. Tổng tài sản được sử dụng để kiểm sốt sự khác 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 hoá, 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 tỷ lệ Tài sản cố định/Tổng tài sản. Đơn vị tính tốn là %.
3.2.2. Thiết lập mơ hình nghiên cứu:
3.2.2.1.Mơ hình ước lượng OLS cho dữ liệu gộp:Kiểm định hệ số tương quan Pearson Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Kiểm định giả thuyết hệ số tương quan mẫu là khác zero (Rosner, 2006, p.496):
H 0 : ρ = 0
H1 : ρ ≠ 0
Với ρ là hệ số tương quan mẫu
Với r là hệ số tương quan mẫu
Với kiểm định mức ý nghĩa α, bác b ỏ giả thuyết H0 nếu
t > tn−2,1−α /2 hay t < −tn−2,1−α /2
Với n là cỡ mẫu
Vì thế, với so sánh hai đi α = 0.05, ý nghĩa thống kê (p < 0.05) đạt được khi
t > t
n−2,0.975
Phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường cho dữ liệu gộp
Phương trình hồi qui:
ROE = α0 + α1ln BDS + α2TVDL+ α3TVDH + α4SIZE+ α5AST + ε (3.1)
Với α0 = hệ số cắt (hằng số).
α1, α2, α3, α4, α5: các hệ số hồi qui trong phương trình. ε = sai số của mơ hình.
Đề tài sử dụng kiểm định F (kiểm định Wald) để xem xét tác động đồng thời của 5 biến độc lập trên để kiểm định xem liệu có ý nghĩa về mặt thống kê hay không. Kiểm định giả thuyết được thực hiện như sau:
H0 :αi = 0,∀i ∈[0;5] 1
:αi ≠ 0,∃i ∈[0;5]
3.2.2.2. Mơ hình hồi qui với các tác động cố định:
Phương trình hồi qui với các tác động cố định như sau:
ROEit = α0it + α1tln BDS + α2tTVDL+ α3tTVDH + α4tSIZE+ α5tAST + ε
Với αit= hệ số cắt hay điều kiện khởi đầu. H
εit= phần dư được giả thiết phân phối chuẩn và độc lập với E(εit) = 0 và phương sai đồng nhất hữu hạn E(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 vị bảng 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 tự nên các hệ số hồi qui αit với i = 1;5 là giống nhau.
Ngồi 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 R2 đạt 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 phụ thuộc trong tồn bộ mơ 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 sẽ cho thấy liệu quá trình phát triển của các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam có sự đồng nhất hay khơng 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 quả của q trình phân tích và xử lí có thể áp dụng được cho bất kỳ ngân hàng thương mại cổ phần nào ở Việt Nam trong điều kiện số liệu thống kê ở mỗi ngân hàng còn hạn chế do quá trình thành lập khơng dài, việc ghi nhận số liệu chưa hệ thống.
3.2.3. Dữ liệu 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 dữ liệu thứ cấp cơ bản dựa trên các báo cáo thường niên và báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm tốn của 27 ngân hàng thương mại cổ phần 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 độ tin 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 xử lý số liệu:
Với bài nghiên cứu này, tác giả thu 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 đó xử lý bằng phương trình hồi quy tuyến tính và phần mềm Stata 11. Các bước xử lý số liệu như sau:
Mơ tả và trình bày dữ liệu:
Số liệu được trình bày dưới dạng bảng thống kê, mỗi biến gồm các nội dung như sau: tên biến, trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực tiểu, giá trị cực 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 bỏ biến đó ra khỏi mơ hình để giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến.
Đánh giá mức độ tương 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 sự vật, hiện tượng. Một thước đo được sử dụng trong các nghiên cứu là R2 (coefficient of determination), R2 nhận các giá trị từ 0 đến 1, giá trị càng 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 sốt nhưng chưa chắc mức độ giải thích của phương trình gia tăng theo. Do đó, 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, R2 điều chỉnh không cao như các hiện tượng tự nhiên hoặc kỹ thuật.
3.3. Kết quả nghiên cứu:
OLS)
3.3.1.Mơ hình hồi qui tuyến tính thơng thường cho dữ liệu gộp (pooled
3.3.1.1.Thống kê mô tả các biến độc lập, biến phụ thuộc và các biến kiểm soát:Bảng 3.1 Thống kê mô tả cho các biến dữ liệu (OLS) Bảng 3.1 Thống kê mô tả cho các biến dữ liệu (OLS)
Tên biến Trung bình Độ lệch chuẩn Min Max Số quan sát
ROE 10.55881 6.092907 .08 30.57 194 BDS 6.896907 1.965951 3 11 194 TVDL 2.40866 6.904515 0 40 194 TVDH 10.69082 11.45003 0 42.86 194 SIZE 728.5291 59.60016 516.1 844.87 194 AST 1.787629 1.592908 .1 10.93 194
Theo kết quả thống kê bảng 3.1 cho thấy:
- Chỉ tiêu ROE của 27 ngân hàng dao động từ 0,8%/năm đến 30,57%/năm, giá trị trung bình là 10,56%/năm và độ lệch chuẩn là 6,09%. Điều này cho thấy hiệu quả hoạt động của các ngân hàng giai đoạn từ 2004-2012 có sự chênh lệch đáng kể. - Số lượng thành viên Hội đồng quản trị dao động từ 3 đến 11 người, trung bình là 7
người, và độ lệch là 1,97. Điều nàycho thấy số lượng thành viên HĐQT của các NHTMCP VN đều nằm trong giới hạn quy định, có quy mơvừa phải và giống nhau.
- Theo số liệu phụ lục 3 cho thấy số lượng thành viên độc lập mới xuất hiện trong một số NHTMCPVN trong vài năm trở lại đây kể từ khi có luật tổ chức tín dụng 2010. Điều này giải thích cho giá trị trung bình chỉ đạt 2,27%, trong khi số lượng thành viên độc lập dao động từ 0% đến 40%, và độ lệch chuẩn là 6,8%.
- Tỷ lệ tài sản cố định/tổng tài sản của các NHTMCPVN dao động từ 0,1% đến 10,93%, giá trị trung bình là 1,79% và độ lệch chuẩn là 1,6%. Điều này cho thấy các NHTMCP VN có tỷ lệ TSCĐ/Tổng tài sản là tương đối thấp.
3.3.1.2. Hệ số tương quan Pearson
Bảng 3.2 Thống kê hệ số tương quan Pearson
ROE lnBDS TVDL TVKN SIZE ROE 1 lnBDS 0.3347*** 1 TVDL - 0.0960 - 0.0368 1 TVDH - 0.1034 0.1255* - 0.0054 1 SIZE 0.3346*** 0.4189*** 0.1675** - 0.1122 1 AST - 0.2677*** - 0.1435** - 0.0591** - 0.1429** - 0.2698*** ***, **, *: ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Số liệu từ bảng 3.2 cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập và biến kiểm soát đều ở mức thấp (Evans, 1996). Vì vậy, tác giả khơng loại bỏ biến nào ra khỏi mơ hình, các biến độc lập và các biến kiểm soát sẽ được sử dụng đồng thời trong mơ hình hồi quy bội khi xem xét tác động lên biến phụ thuộc.
3.3.1.3. Kết quả hồi qui cho mơ hình dữ liệu gộp
Bảng 3.3 Kết quả hồi qui cho mơ hình dữ liệu gộp với biến phụ thuộc là ROE
Biến Hệ số Sai số chuẩn t statistics Prob
lnBDS .0483444*** .0153944 3.14 0.002 TVDL - .1168407** .0583682 - 2.00 0.047 TVDH - .0452591 .0356018 - 1.27 0.205 SIZE .0208071*** .0077245 2.69 0.008 AST - .6709693** .2592395 - 2.59 0.010 Hệ số cắt - 11.7723** 5.270964 - 2.23 0.027 R2 = 0.2136 Số quan sát = 194 F( 5, 188) = 10.21 Prob > F = 0.0000 *** , **, *: ý nghĩa ở các mức 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA Kết quả hồi qui cho mơ hình dữ liệu gộp của các biến độc lập với biến phụ thuộc ROE ở Bảng 3.3 cho ta những nhận định sau:
- Kiểm định F (Kiểm định Wald) cho phép loại bỏ giả thiết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hệ số cắt). Điều này cho thấy tác động đồng thời của 5 biến độc lập (số lượng thành viên HĐQT, tỷ lệ thành viên độc lập, tỷ lệ thành viên điều hành, quy mô của ngân hàng, và tỷ lệ TSCĐ/Tổng tài sản) lên biến phụ thuộc (ROE) là có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, R2 = 0,2136 là khá nhỏ.
- Xét ở góc độ riêng phần, kết quả cho thấy mối quan hệ tích cực giữa tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các NHTMCP VN và số lượng thành viên HĐQT (lnBDS) thơng qua hệ số ước lượng dương và có ý nghĩa thống kê tại