Chương 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mô hình nghiên cứu
4.2.3 Phân tích hồi quy
Thông thường để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và xem chiều tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc như thế nào ta sử dụng phương pháp tổng bình phương bé nhất (OLS) để hồi quy. Tuy nhiên điều kiện để phương pháp hồi quy bình phương bé nhất có hiệu quả là các ước lượng phải không chệnh và phải vững. Tuy nhiên đối với dữ liệu bảng và có biến q khứ của biến phụ thuộc đóng vai trị là biến độc lập trong mơ hình thì các ước
lượng của phương pháp OLS khơng cịn vững nữa và bị chệch (theo nghiên cứu của Baltagi, 2001 và Matyas and Sevestre, 1996). Mơ hình có ước lượng bị chệnh và không vững là do có hiện tượng nội sinh xảy ra khi phần dư của mơ hình và các biến độc lập trong mơ hình có mối quan hệ với nhau. Theo nghiên cứu của García- Herrero và cộng sự (2009), các ngân hàng có lợi nhuận nhiều hơn hay có tỷ suất sinh lợi tăng thì có thể làm tăng vốn chủ sở hữu của họ dễ dàng hơn từ lợi nhuận giữ lại. Hay nếu tăng thêm chi phí cho các chiến dịch quảng cáo có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi và ngược lại khi ngân hàng gia tăng tỷ suất sinh lợi có thể thuê thêm nhân viên làm giảm hiệu quả hoạt động. Để giải quyết vấn đề này, theo García- Herrero và cộng sự (2009) tác giả sử dụng phương pháp generalized method of moments (GMM) hay còn gọi là phương pháp System GMM (Arellano and Bover, 1995) để xử lý hiện tượng nội sinh. Phương pháp này sử dụng các độ trễ của biến phụ thuộc cũng như độ trễ của các biến độc lập( mà các biến này có thể bị nội sinh) để làm biến công cụ. Những biến bị nội sinh là những biến: EA, COSR, DEPOSIT, DIFLOAN, SIZE, SIZE2, FUNDCOST, I_INCOME (Athanasoglou và cộng sự (2008); García-Herrero et al (2009); Andreas Dietrich, Gabrielle Wanzenried (2011)).
Tác giả lần lượt ước lượng mơ hình 1, 2 và 3. Sau đó kiểm định để chắc rằng mơ hình phù hợp và hiệu quả.