CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
3.4 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
Để hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu đã được nêu trong chương 1, đề tài thực hiện mơ hình nghiên cứu và tiến hành kiểm định mơ hình theo trình tự: thống kê mô tả dữ liệu, lựa chọn mơ hình, kiểm định các khuyết tật mơ hình với sự hỗ trợ của phần mềm Eview 8.
Bước 1: Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mục đích thống kê lại các số liệu cần thiết, tóm tắt, trình bày, tính tốn để mơ tả lại các đặc tính cơ bản của dữ liệu đề tài. Việc này giúp ta thấy được giá trị trung bình của các biến số thơng qua tiêu chí giá trị trung bình, đánh giá được sự dao động của các biến số thơng qua tiêu chí giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, biết được giá trị của trung vị và sai số chuẩn giữa các giá trị là bao nhiêu. Qua đó có thể đưa ra các nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu. Bước 2: Phương pháp lựa chọn mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy được sử dụng nhằm đo lường độ ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc, qua đó biết được chiều tác động và mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả hồi quy được cho là bằng chứng thực nghiệm để xem xét tác động. Dữ liệu nghiên cứu là loại dữ liệu bảng, tương tự các bài nghiên cứu trước đây, tác giả xem xét để lựa chọn cho bài nghiên cứu gồm có:
Pooled Regression – OLS, Fixed effects model – FEM, Random effects model – REM. Từ đó, để lựa chọn mơ hình ước lượng phù hợp nhất cho bài nghiên cứu, cần xem xét các ưu nhược điểm của các mơ hình ước lượng Pooled OLS, FEM, REM. Ước lượng Pooled OLS là cách tiếp cận đơn giản nhất, có thể nói là thơ sơ nhất. Giả định của mơ hình này là các hệ số hồi quy, là khơng thay đổi giữa các ngân hàng, mơ hình này phần dư được cho là không thay đổi theo thời gian. Có nghĩa là, mơ hình này khơng có sự đồng nhất, khác biệt giữa các ngân hàng cũng như tính cá thể giữa các đối tượng được nghiên cứu. Đó cũng là nhược điểm của Pooled OLS, mơ hình này không cho ta biết tác động của giá trị từng ngân hàng có thay đổi giữa các ngân hàng khác và thay đổi theo thời gian hay khơng. Chính vì thế đây cũng là lí do gây ra hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình có nhiều biến giải thích. Vì vậy, mơ hình hồi quy đơn thuần Pooled OLS thường gặp phải nhiều nhược điểm và cho ra những kết quả hồi quy chưa thật sự chuẩn xác.
Để khắc phục nhược điểm của mơ hình Pooled OLS thì mơ hình FEM và REM thường được sử dụng. Mơ hình FEM với giả định mỗi quan sát đều có ảnh hưởng riêng đến biến độc lập trong mơ hình. Từ đó, phân tích mối tương quan giữa các phần dư của từng quan sát đến biến độc lập nhằm kiểm soát và tách ảnh hưởng các đặc điểm riêng biệt khỏi biến độc lập. Qua đó, ước lượng hệ số hồi quy, tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc có hiệu quả hơn. Mơ hình hồi quy FEM là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu khi phần dư tương quan đến các biến độc lập.
Mơ hình REM được sử dụng nhằm phân tích thêm tác động của các yếu tố riêng biệt tương quan đến biến độc lập theo thời gian. Mơ hình tách phần tác động của yếu tố riêng theo không gian và thời gian ra khỏi các biến độc lập, tạo phần dư biến thiên. Mơ hình REM phù hợp khi phần dư không tương quan với biến độc lập.
Dựa vào các vấn đề trên, tác giả nhận thấy mơ hình FEM và REM có những ưu điểm hơn so với mơ hình Pooled OLS. Tuy nhiên, để chọn mơ hình nào tố hơn, tác giả sẽ ước lượng mơ hình Pooled OLS trước, tiếp theo là mơ hình FEM. Sau đó, cần kiểm định xem hệ số chặn hàm hồi quy của từng ngân hàng có khác nhau hay không, bằng cách sử dụng Redundant Fixed Effects trên Eview 8. Nếu khơng có sự
khác nhau, tác giả sẽ chọn mơ hình Pooled OLS làm mơ hình ước lượng. Ngược lại, nếu mơ hình Pooled OLS khơng phù hợp, tác giả kiểm tra ước lượng mơ hình REM. Để so sánh mơ hình FEM và REM xem mô hình nào phù hợp hơn, tác giả sẽ sử dụng kiểm định Hausman.
Bước 3: Kiểm định các khuyết tật của mơ hình Đối với kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Phân tích tương quan được sử dụng nhằm kiểm định đa cộng tuyến của từng cặp biến độc lập, xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lẫn nhau. Trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao (lớn hơn hay bằng 0,8) và có nghĩa, đây là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Dong và Minh, 2012).
Đối với kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi:
Phương sai thay đổi sẽ làm mất tính hiệu quả của ước lượng nên cần phải tiến hành kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi. Nếu xuất hiện phương sai thay đổi trong mơ hình hồi quy chuẩn sẽ gây ra hậu quả nghiêm trọng. Các ước lượng của hệ số hồi quy vững nhưng không hiệu quả gây nên các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cây. Dẫn đến đưa ra các đánh giá sai lệch về kết quả cũng như chất lượng của mơ hình. Tác giả sẽ tiến hành kiểm định phương sai thay đổi dựa trên phần dư tương ứng với các biến giả.
Đối với kiểm định hiện tượng tự tương quan:
Như ảnh hưởng của phương sai thay đổi đến kết quả mơ hình hồi quy, khi các sai số có hiện tượng tự tương quan làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy vững nhưng không hiệu quả. Trong phạm vi đề tài, tác giả sử dụng kiểm định dựa trên phần dư tương quan bậc 1.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã nêu các cơ sở cho việc chọn mơ hình, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp thực hiện và kiểm định mơ hình nhằm làm cơ sở ước lượng, phân tích các chương sau. Phần giới thiệu mơ hình nghiên cứu, tác giả dựa trên cơ sở lý
thuyết của chương 2 và cách thức chọn mơ hình nghiên cứu, tác giả đã thống nhất các biến phụ thuộc, độc lập và kiểm soát. Tiếp theo, tác giả nêu rõ cách đo lường nhằm hình dung rõ ràng mơ hình hơn. Và dựa trên các giả thuyết nghiên cứu trước đây, tác giả đã thiết lập kì vọng dấu cho các biến. Việc thu thập số liệu của 14 NHTM niêm yết trên sàn chứng khốn được trình bày và lập thành bảng làm cơ sở nghiên cứu. Sau cùng, tác giả trình bày phương pháp thực hiện mơ hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: THỰC HIỆN VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
Trong chương này, tác giả tiến hành thống kê mơ tả, phân tích tương quan giữa các biến. Sau đó, tác giả trình bày phương pháp lựa chọn mơ hình ước lượng và kiểm định các khuyết tật của mơ hình để đưa đến kết quả nghiên cứu.