CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Quy trình và phương pháp nghiên cứu
2.1.2. Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên các bước cụ thể đã nêu ở trên, luận văn xây dựng phương pháp thực hiện cho từng công việc, cụ thể như sau:
2.1.2.1. Xây dựng khung phân tích
Dựa vào các tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, đặc biệt là các nghiên cứu có nội dung tương đồng như nghiên cứu của Trần Thị Thanh Tú (2017) về Cơ cấu HĐQT và hiệu quả hoạt động tại ngân hàng các nước ASEAN, tác giả khái quát khung phân tích cho luận văn này về ảnh hưởng của QTCT công ty, cụ thể là của cơ cấu HĐQT đến hiệu quả kinh doanh như hình dưới đây:
Tổng giám đốc kiêm chủ tịch HĐQT Thành viên HĐQT độc lập Quy mô HĐQT QTCT
(cơ cấu của HĐQT)
Thành viên nữ trong HĐQT ROA Hiệu quả KD ROE Hình 2.1: Khung phân tích
Khung phân tích trên đã mơ tả được ảnh hưởng của cơ cấu HĐQT thông qua các nhân tố là quy mô HĐQT, sự kiêm nhiệm của chủ tịch HĐQT và Tổng giám đốc, sự độc lập của thành viên HĐQT và số thành viên nữ thuộc HĐQT trong doanh nghiệp đến hiệu quả kinh doanh được đo lường bằng các biến là ROA, ROE.
2.1.2.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Luận văn sử dụng phương pháp thu thập thông tin bàn giấy. Các thông tin thu thập là thông tin thứ cấp. Từng công ty sẽ được đánh giá dựa trên các thông tin tin cậy đã công bố ra thị trường của công ty, các dữ liệu và tài liệu công ty, các thông tin được cung cấp rộng rãi cho nhà đầu tư hiện tại hoặc tiềm năng. Các thông tin thuộc phạm vi thu thập bao gồm và không hạn chế bởi:
- Báo cáo thường niên; - Các Báo cáo tài chính; - Báo cáo QTCT;
- Các tài liệu, báo cáo khác nộp cho Cơ quan quản lý và Sở GDCK,
- Các thông báo họp Đại hội cổ đông thường niên (ĐHCĐ), Nghị quyết và biên bản họp ĐHCĐ thường niên;
- Các tài liệu trên trang web cơng ty.
Tính đến thời điểm thực hiện luận văn, có 376 DNNY trên HNX đã cơng bố đầy đủ các tài liệu trên cho kỳ báo cáo năm tài chính 2016.
Tuy nhiên, do sự trình bày từ các báo cáo này không đồng nhất hoặc các doanh nghiệp khơng cơng bố nên có nhiều dữ liệu khơng đầy đủ, ảnh hưởng đến kết quả của mẫu nghiên cứu. Doanh nghiệp đạt đủ điều kiện để tiến hành nghiên cứu là các doanh nghiệp công bố đầy đủ các thông tin về quy mô HĐQT, số lượng thành viên HĐQT độc lập, việc có hay khơng kiêm nhiệm chức danh Chủ tịch HĐQT và Tổng Giám đốc, và số lượng thành viên nữ tham gia HĐQT. Sau khi loại bỏ các dữ liệu thiếu, bộ dữ liệu của luận văn nghiên cứu dựa trên 232 quan sát sau cùng. Đây là các doanh nghiệp công bố đầy đủ các thơng tin trên. Nói chung, số liệu thuộc mẫu nghiên cứu này đảm bảo được về mặt chất lượng do các DNNY thường phải công khai, minh bạch thông tin.
Các dữ liệu này được phân loại, sắp xếp theo từng biến của mơ hình: biến phụ thuộc, biến độc lập, biến kiểm sốt theo từng cơng ty tạo thành dữ liệu bảng. 2.1.2.3. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
Phân tích và xử lý số liệu là một trong những bước quan trọng của nghiên cứu, quyết định đến việc mơ hình nghiên cứu có ý nghĩa hay khơng. Dựa trên cơ sở dữ liệu đã được xây dựng, luận văn tiến hành phân tích theo các phương pháp sau:
a. Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc điểm cơ bản của cơ sở dữ liệu đã thu thập được. Luận văn sẽ phân tích đặc điểm cơ bản của chuỗi dữ liệu nghiên cứu thông qua hàng loạt các giá trị như giá trị
lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn,… Qua đó, tác giả sẽ xây dựng được tổng quan nhất về dữ liệu đang nghiên cứu.
b. Phương pháp kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa một số hoặc tất cả các biến giải thích trong mơ hình hồi quy. Đa cộng tuyến sẽ làm cho khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy trở nên rộng, làm mất đi tính chính xác của ước lượng. Ở luận văn này, tác giả sử dụng kiểm định đa cộng tuyến theo 2 phương pháp, đó là: sử dụng ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích và sử dụng hệ số phóng đại phương sai.
Theo đó, khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao (cụ thể hệ số này lớn hơn 0,8) thì có thể xem như mơ hình có đa cộng tuyến cao.
Về, hệ số phóng đại phương sai gắn với biến Xi (ký hiệu là VIF(Xi)) được định nghĩa như sau:
VIF(Xi) = 1/ (1- Ri2)
Khi VIF(Xi) của một biến độc lập lớn hơn hoặc bằng 10 (có nghĩa là hệ số Ri2 lớn hơn 0.9) thì có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
c. Phương pháp kiểm định tự tương quan
Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát. Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các lượng thức trong mơ hình hồi quy vẫn cịn tuyến tính nhưng khơng hiệu quả, cho kết quả sai với thực tế, lý thuyết,… Trong luận văn này, tác giả sử dụng kiểm định Durbin- Watson để phát hiện tự tương quan. Với kiểm định này, sử dụng các giá trị tới hạn dL và dU để kiểm tra, cụ thể:
1 < giá trị DW < dL : có tự tương quan dương
dL <giá trị DW <dU và 4-dU <giá trị DW< 4-dL : miền không kết luận dU < giá trị DW(=2) < 4-dU : khơng có tự tương quan
4-dL < giá trị DW <4: có tự tương quan âm
Luận văn nghiên cứu bằng phương pháp định lượng, phân tích hồi quy tuyến tính bội sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu. Tác giả đi ước lượng mơ hình để đưa ra những kết quả thực nghiệm chứng minh cho các giả thuyết nghiên cứu đồng thời trả lời câu hỏi nghiên cứu của luận văn. Qua phân tích hồi quy, có thể xác định được mức độ ảnh hưởng cũng như chiều hướng tác động của biến độc lập lên các biến phụ thuộc.
e. Phương pháp kiểm định mơ hình
Luận văn sử dụng kiểm định t để đánh giá sự phù hợp của các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%, 5% và 10% (hay với độ tin cậy lần lượt là 99%, 95% và 90%). Đối với nghiên cứu này luận văn chọn từng mức sai số trên để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi quy. Theo đó, biến độc lập chỉ xem là có tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số hồi quy có P-value nhỏ hơn 1%, 5%, 10%.
Thêm vào đó, để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy luận văn sử dụng kiểm định F với giả thuyết H0 là R2 =0. Mức ý nghĩa luận văn chọn là 5%, có nghĩa là khi đó giá trị P-value < 5% thì bác bỏ giả thuyết H0. Khi đó, có thể kết luận mơ hình là phù hợp.