CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA QUẢN TRỊ CÔNG TY VÀ QUẢN TRỊ RỦI RO CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM
2.2. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA
2.2.4. Mô hình sử dụng
Nghiên cứu hướng tới phân tích mối liên hệ giữa quản trị công ty và quản trị rủi ro tài chính trong lĩnh vực ngân hàng, giới hạn trong các ngân
hàng cổ phần thương mại. Cấu trúc nghiên cứu được dựa vào cách tiếp cận chính là theo cơ chế QTCT bên trong và cơ chế QTCT bên ngoài của Macey và O'Hara (2001). Dựa trên cách tiếp cận này, bài nghiên cứu xây dựng mô hình thể hiện mối quan hệ giữa hai cấu trúc QTCT và QTRR tài chính như sau:
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa QTCT và QTRR Tài chính
Dựa trên cách tiếp cận Macey và O'Hara (2001), đề tài xây dựng mô hình nghiên cứu chính như sau:
Mô hình: Quản trị rủi ro tài chính = f (yếu tố quản trị công ty) (1)
Cơ chế bên trong Cơ chế bên ngoài
Cấu trúc quản lý
Cấu trúc sở hữu
Kiểm soát thị trường
Quy định hệ thống
QUẢN TRỊ RỦI RO Rủi ro Tài chính - Rủi ro vốn - Rủi ro tín dụng - Rủi ro thanh khoản QUẢN TRỊ CÔNG TY
Do đó, ba phương trình được ngụ ý trong phương trình (1), phương trình về Quản trị rủi ro vốn, phương trình về Quản trị rủi ro tín dụng và phương trình về Quản trị rủi ro thanh khoản. Các biến giải thích được lặp đi lặp lại cho mỗi rủi ro. Như vậy, ba bộ hệ số sẽ được ước tính tương ứng với mỗi biến phụ thuộc.
Trong nghiên cứu sử dụng 2 mô hình ước lượng: mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mô hình ảnh hưởng cố định (FEM). Hai mô hình này có thể xem sự khác biệt giữa các đối tượng (ngân hàng) trong phân tích ảnh hưởng của các yếu tố QTCT đến QTRR ngân hàng.
Mô hình ảnh hưởng cố định - FEM (fixed effects specification):
Để xem xét “đặc điểm riêng” của từng ngân hàng có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, mô hình hồi quy hiệu ứng cố định phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Các đặc điểm riêng biệt (không thay đổi theo thời gian) này là đơn nhất đối với 1 thực thể và không tương quan với đặc điểm của các thực thể khác.
Mô hình ước lượng sử dụng như sau:
Trong đó:
Yit: Biến phụ thuộc – Quản trị rủi ro tài chính, với i: ngân hàng, t: thời gian
Xkit: Biến độc lập – Các yếu tố thuộc về Quản trị công ty Ci: hằng số
uit: Phần dư
βk: hệ số chặn đối với nhân tố X
Mô hình trên đã thêm chỉ số i cho hệ số chặn “C” để phân biệt hệ số chặn của từng ngân hàng khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanhnghiệp.
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên - REM (random effects specification)
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Trong mô hình cố đinh, có sự biến động giữa các thực thể có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích; trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Yit = C + β1* X1it + β2* X2it + …+ βk* Xkit + wit
Trong đó:
Ci là cố định trong mô hình (FEM) thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
Ci = C + εi (i=1,...n) wit = εit + uit
Với εit : Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng ngân hàng).
uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
Kết luận:
Nghiên cứu sử dụng là phương pháp phân tích hồi quy đa biến bằng công cụ Eview 7.0 với mô hình hồi quy hiệu ứng cố định (FEM), mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Nhìn chung, mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu tùy thuộc vào giả định có hay không sự tương quan giữa εi với các biến giải thích X. Nếu giả định rằng không tương quan thì REM phù hợp hơn và ngược lại. Kiểm định Hausman là một trong những phương phá để lựa chọn giữa FEM và REM. Vì thế trong phần hồi quy của nghiên cứu này sẽ lần lượt đi qua cả 2 mô hình FEM và REM để chọn mô hình thích hợp nhất.