3. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
3.2. Mơ hình nghiên cứu
3.2.1 Mẫu quan sát
Dữ liệu được thu thập là các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam. Tác giả thu thập mẫu từ số liệu trên báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn từ năm 2007 đến 2012. Kết hợp nghị định số 141/2006/NĐ-CP của thủ tướng chính phủ yêu cầu vốn điều lệ tối thiểu của các NHTM là 3.000 tỷ đồng, đến hết ngày 31/12/2011 (sau khi sửa đổi, bổ sung nghị đinh 141). Nên mẫu tác giả thu thập được là 27 Ngân hàng thương mại cổ phần thỏa các điều kiện sau:
- Có thời gian hoạt động bắt đầu trước ngày 01/01/2007 cho đến nay (kể cả thời gian đổi tên ngân hàng)
- Vốn điều lệ tính đến hết ngày 31/12/2011, vốn điều lệ phải tối thiểu đạt 3.000 tỷ đồng theo nghị định 141.
Nguồn dữ liệu được tác giả thu thập thông qua báo cáo tài chính đã kiểm tốn được cơng bố trên website của các ngân hàng công bố, và trên các phương tiện thơng tin đại chúng khác. Về kích thước mẫu nghiên cứu của mơ hình, tác giả sử dụng 27 trong tổng số 38 ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam (34 Ngân hàng
thương mại cổ phần, 4 Ngân hàng thương mại nhà nước theo website ngân hàng nhà nước tính đến ngày 30/06/2013). Vậy mẫu chiếm 71,05% số lượng tổng ngân hàng thương mại cổ phần, đủ tiêu chí đại diện thống kê. Thơng tin các ngân hàng được thể hiện chi tiết ở phụ lục 1.
3.2.2 Giới thiệu mơ hình nghiên cứu
Các nghiên cứu thực nghiệm trong nước trước đây, cũng như trên thế giới về các nhân tố tác động đến CTV của DN, bao gồm cả những nghiên cứu về CTV của các NH được giới thiệu trong đề tài này đều sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính để kiểm nghiệm các giả thiết về mối tương quan giữa địn bẩy tài chính và các nhân tố được cho là có tác động đến địn bẩy tài chính, mơ hình hồi quy có dạng như sau:
Y=αi+βnXn+εi Trong đó:
Y: Biến phụ thuộc αi: Hệ số tự do βn: Hệ số hồi quy
Xn: Biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc εi: Sai số ngẫu nhiên
Để kiểm định các giả thiết về sự tác động của các nhân tố đến CTV của các NHTMCPVN trong giai đoạn 2007-2012, tác giả sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển, ước lượng các hệ số của mơ hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS - Ordinary Least Squares). Để có thể phân tích rõ hơn tác động của các nhân tố theo dữ liệu bảng (data panel) với sự kết hợp của biến thời gian (năm) và biến cá nhân hay đơn vị chéo (ngân hàng) thì tác giả sử dụng thêm mơ hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM) trong mơ hình hồi quy. Số liệu được xử lý trên phần mềm EVIEW6. Lúc này, mơ hình nghiên cứu thực nghiệm được viết lại theo các biến độc lập đã giới thiệu ở phần trên như sau:
Lit= β0+β1MTBit-1+ β2SIZEit-1+β3PROit-1+β4COLLit-1+β5DIVit+β6RISKit-1 Trong đó: i là cá nhân (ngân hàng), t là thời gian (năm).
Theo Reint Gropp và Florian Heider (2009), Monica Octavia & Rayna Brown (2008), các biến MTB, SIZE, PRO, COLL, RISK được tính với độ trễ 1 năm, với giả thiết là ảnh hưởng của các biến này lên năm tiếp theo của địn bẩy tài chính. Biến DIV được tính là cổ tức năm hiện tại (gồm cổ tức chia trong năm và cổ tức chia bổ sung ở năm sau) cùng với địn bẩy tài chính.
Vì trong thực tế hiện nay ở Việt Nam chỉ có 8 NHTMCP niêm yết (ACB, CTG, EIB, MBB, NVB, SHB, STB, VCB) nên chỉ có thể lấy được giá trị thị trường và biến động giá của 8 NH đã niêm yết, các ngân hàng cịn lại khơng thể lấy được giá thị trường. Do đó, mơ hình trên sẽ được thực hiện như sau:
- Đầu tiên để có cái nhìn tổng qt hơn cho các NHTMCPVN thì tác giả sử dụng 27 NHTM đã qua lọc dữ liệu ở phần trên, nhưng chỉ kiểm định 4 nhân tố cịn lại (SIZE, PRO, COLL, DIV) mà khơng kiểm định nhân tố MTB và RISK vì khơng thể lấy được số liệu.
- Sau đó, tác giả chỉ sử dụng dữ liệu của 8 NHTMCP đã niêm yết (ACB, CTG, EIB, MBB, NVB, SHB, STB, VCB) để chạy mơ hình như các bài nghiên cứu của Reint Gropp và Florian Heider (2009), Monica Octavia & Rayna Brown (2008). Vì thời gian niêm yết của các NH trên chưa lâu nên tác giả sử dụng số liệu thống kê theo quý kể từ lúc bắt đầu niêm yết cho đến nay để sử dụng cho mơ hình hồi quy đầy đủ 6 nhân tố.