Ng 3.1 Tóm tt vic thu th p và tính toán các bi ns nghiên cu chính

Một phần của tài liệu Quan hệ ngân hàng tác động đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (Trang 43 - 47)

STT Tên bi n Ký hi u Ngu n d li u Ph ng pháp tính Tác gi nghiên

c u tr c

1. L i nhu n trên

t ng tài s n ROA

Báo cáo tài

chính ROA = (L i nhu n tr c thu )/T ng tài s n

Garriga (2006), Hiraki và ctg (2003), Castelli và ctg (2006) 2. L i nhu n trên v n ch s h u ROE

Báo cáo tài

chính ROE = (L i nhu n sau thu )/V n c ph n

Garriga (2006), Castelli và ctg (2006)

3. S l ng m i

quan h ngân hàng BankNumber

Thuy t minh báo cáo tài chính

Tính t ng t t c các ngân hàng cho doanh nghi p vay trong n m báo cáo tài chính, k c ng n h n và dài h n. Các t ch c tài chính khác nh công ty tài chính, công ty cho thuê tài chính … không

đ c tính vào s li u. Garriga (2006), Castelli và ctg (2006) 4. Quan h tín d ng ng n h n ShortRelation Thuy t minh báo cáo tài chính.

- ShortRelation = 1 n u t l N vay ng n h n ngân hàng chia cho V n ch s h u c a m t doanh nghi p l n h n t l N vay ng n h n ngân hàng chia cho V n ch s h u trung bình c a th tr ng; - ShortRelation = 0 n u ng c l i. - Ch l y s n vay ng n h n ngân hàng đ tính. Lo i b n vay ng n h n c a cá nhân và các t ch c tài chính khác. 5. Quan h tín d ng LongRelation Thuy t minh báo cáo tài

- LongtRelation = 1 n u t l N vay dài h n ngân hàng chia cho V n ch s h u c a m t doanh nghi p l n h n t l N vay dài h n ngân

- Ch l y s n vay dài h n ngân hàng đ tính. Lo i b n vay dài h n c a cá nhân và các t ch c tài chính khác.

6. Quan h tín d ng

t ng th CreditRelation

Thuy t minh báo cáo tài chính

- CreditRelation = 1 n u t l T ng n vay ngân hàng chia cho V n ch s h u c a m t doanh nghi p l n h n t l T ng n vay ngân hàng chia cho V n ch s h u trung bình c a th tr ng; - CreditRelation = 0 n u ng c l i.

7. Quy mô tài s n LnAsset Báo cáo tài

chính - LnAsset = Ln(T ng tài s n)

Zeitun và Titan (2007)

8. Quy mô doanh thu LnTurnover Báo cáo tài

chính - LnTurnover = Ln(T ng doanh thu)

Zeitun và Titan (2007)

9. Tu i đ i c a

doanh nghi p LnAge B n cáo b ch

- LnAge = Ln(Th i gian tính toán – Th i gian thành l p) Degryse và Ongena (2001); Hiraki và ctg (2003); Onaolapo và Kajola (2010), S n (2008) 10. C u trúc tài s n Tang Báo cáo tài

chính Tang = Tài s n h u hình/T ng tài s n Garriga (2006)

11. S h u nhà n c State1, 2

Báo cáo tài chính, B n cáo b ch, Báo cáo th ng niên Bao g m các bi n gi : - State1 = 1 n u t l v n Nhà n c chi m 35% tr lên, ng c l i b ng 0. - State 2 = 1 n u t l v n Nhà n c chi m t 5% - 35%, ng c l i b ng 0. Tr ng h p còn l i là s h u Nhà n c chi m t 0 – 5% S n (2008) 12. Bi n n m ki m Year2007, Bao g m các bi n gi : - Year2007 = 1 n u thu c n m 2007, ng c l i b ng 0;

- Year2009 =1 n u thu c n m 2009, ng c l i b ng 0;

3.2.2. Xác đnh mô hình h i quy d li u b ng.

Nh đã trình bày, d li u nghiên c u đ c trình bày theo d ng b ng (panel data) do đó vi c s d ng mô hình h i quy OLS là không thích h p, nó đòi h i mô hình đ c thù đ c dùng đ c l ng cho d li u d ng b ng. Hai mô hình ph bi n đ c s d ng đ c l ng là (i) Mô hình các y u t nh h ng c đnh (Fixed effect model - FE) và mô hình các y u t nh h ng ng u nhiên (Random effect model - RE). Mô hình FE phân tích nh ng khác bi t v các h s ch n c a nhóm, trong khi đó gi s r ng các đ d c là gi ng nhau và sai s không đ i. Ng c l i, mô hình RE phân tích nh ng thành ph n c a ph ng sai và sai s , trong khi gi s r ng các h s ch n không thay đ i và các đ d c là gi ng nhau. V m t toán h c chúng ta có th s d ng ki m

đnh Hausmen đ quy t đnh xem mô hình nào là phù h p trong vi c c l ng.

i v i mô hình ti p c n theo các nh h ng c đ nh (FE), lu n v n s d ng ph ng pháp h i quy là Within effect model thay vì s d ng ph ng pháp LSDV (Least Square Dummy Variable – Bình ph ng t i thi u bi n gi ). Do d li u có s l ng doanh nghi p (th c th ) đ c quan sát là l n (465 doanh nghi p) nên n u s d ng ph ng pháp LSDV thì t o ra l ng bi n gi r t l n (ít nh t 464 bi n gi tùy vào các tr ng h p khác nhau) và đi u này s làm gi m r t nhi u b c t do trong mô hình d n đ n mô hình b c l ng ch ch. V i ph ng pháp Within effect model chúng ta không quan tâm t i s l ng bi n gi là các doanh nghi p mà chúng ta ch quan tâm t i t ng th mô hình (Park, 2009).

i v i mô hình ti p c n theo các nh h ng ng n nhiên (RE), lu n v n s s d ng ph ng pháp GLS (Generalized least squares – Bình ph ng t i thi u t ng quát).

Bi u th c t ng quát cho c hai mô hình (FE và RE) nh sau: Yit = 1i + 2 X2it + 3 X3it + 4 X4it + … + k Xkit + uit

Trong đó:

̇ i = 1, 2, 3, 4 … 465 (465 đ n v theo không gian)

̇ t = 2007, 2008, 2009, 2010 (4 th i đo n)

̇ E(uit) ~ N(0, 2)

̇ 1i = 1 + i. 1i đ c gi đnh là m t bi n ng u nhiên có giá tr trung bình là 1 và s h ng sai s ng u nhiên c a nó là i.

N u i và Xk có t ng quan v i nhau, s d ng mô hình FE, n u i và Xk không t ng quan v i nhau thì s d ng mô hình RE.

Hai tr ng h p h i quy đ c tóm t t trong b ng sau:

Một phần của tài liệu Quan hệ ngân hàng tác động đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (Trang 43 - 47)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(112 trang)