Nguồn Gso.vn
Môi trường pháp lý :Mọi hoạt động kinh doanh, trong đó hoạt động của Ngân
hàng đều phải chịu sự điều chỉnh của pháp luật. Các hoạt động của các NHTM chịu sự điều chỉnh của luật các tổ chức tín dụng và hệ thống các văn bản pháp luật khác của nhà nước, cụ thể trong từng thời kỳ tuân thủ những quy định về lãi suất, dự trữ, hạn mức cho vay…Mặt khác, các NHTM là các doanh nghiệp hoạt động trên lĩnh vực tiền
tệ, là lĩnh vực chứa đựng rủi ro rất lớn do vậy mà Ngân hàng phải tuân thủ chặt chẽ các qui định của pháp luật.
Chính sách kinh tế, tài chính – tiền tệ của Nhà nước.Ngân hàng trung ương
căn cứ vào thực trạng của nền kinh tế để thực hiện điều chỉnh lượng tiền cung ứng nhằm một số mục tiêu nhất định như ổn định giá cả, tăng trưởng kinh tế…Các ngân hàng thương mại là định chế trung gian, đóng vai trị phân phối luồng tiền lưu thơng trên thị trường, lợi nhuận có được do phần chênh lệch giữa thu nhập và chi phí trên luồng tiền đó. Do đó, khi luồng tiền được phép lưu thông tăng hay giảm đều ảnh hưởng đến nguồn lợi nhuận của hệ thống ngân hàng.
Mức độ cạnh tranh.Trong những năm qua, thị trường tài chính ngày càng trở
nên sơi động hơn do sự tham gia của nhiều loại hình Ngân hàng và các tổ chức tài chính phi Ngân hàng. Hiện nay số lượng Ngân hàng được phép hoạt động ngày càng tăng cùng với sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của nhiều tổ chức phi Ngân hàng, trong khi đó nguồn vốn nhàn rỗi trong dân cư và các tổ chức kinh tế là có hạn . Vì vậy, mức độ cạnh tranh ngành này khá khốc liệt, ảnh hưởng rất lớn đến lợi nhuận của ngân hàng nhất là trong bối cảnh nên kinh tế cịn nhiều khó khăn như hiện nay.
2.2. Mô tả mẫu, thu thập xử lý dữ liệu và thảo luận kết quả nghiên cứu 2.2.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu chọn mẫu từ 40 ngân hàng thương mại Việt Nam, thời gian nghiên cứu từ năm 2005 – 2012. Như vậy mẫu sẽ có 40 ngân hàng hoạt động trong tám năm tương ứng với 265 quan sát. Số liệu được lấy từ các website của ngân hàng và website Vietstock.vn và một số thơng tin từ các báo kinh tế chính thống. Trong đó, chủ yếu được tập trung lấy từ trang web Vietstock.vn để xây dựng bộ dữ liệu cần nghiên cứu.
Việc biến chuyển dữ liệu gốc thành các dạng phù hợp cho q trình nghiên cứu và phân tích . Do đó, nghiên cứu này đã sử dụng các file excel được chuyển đổi từ các báo cáo tài chính ra các số liệu cần nghiên cứu như quy mơ ngân hàng, thanh khoản, rủi ro tín dụng,.. Do đó cần phải thu thập các số liệu cần thiết từ báo cáo kết quả kinh doanh để tạo ra dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu.
2.2.2 Thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu 2.2.2.1 Thu thập dữ liệu nghiên cứu
Số liệu các biến bên trong được lấy từ các báo cáo tài chính đã kiểm tốn, chưa kiểm toán hoặc các báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại tại website Vietstock.vn và các phương tiện thông tin đại chúng. Đối với các yếu tố bên ngồi trong mơ hình này sẽ khơng được lựa chọn vì thời gian nghiên cứu bộ số liệu từ năm 2005 đến 2012, nếu đưa các yếu tố vĩ mơ, bên ngồi vào thì sẽ bị lặp rất lớn do đó khơng phù hợp giai đoạn nghiên cứu.
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng bao gồm các quan sát đơn vị riêng lẻ, hay các đơn vị theo không gian trong một số giai đoạn. Dữ liệu bảng được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu ở các nước trên thế giới theo Gujarati (2004).
2.2.2.2 Quá trình xử lý dữ liệu nghiên cứu.
Khi dữ liệu thu thập thành dạng bảng sau đó nghiên cứu tiến hành nhập vào phần mềm thống kê để xử lý những điểm bất thường hay thiếu xót của bộ dữ liệu. Dữ liệu thiếu xót và gián đoạn sẽ làm giảm độ chính xác trong thống kê và kết quả nghiên cứu giải thích của mơ hình. Do đó, trước khi chạy mơ hình nghiên cứu cần phải kiểm tra lại lỗi của bộ dữ liệu như lỗi đánh máy, dữ liệu dị biệt (ourlier – những dữ liệu có giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ)…. Qua thống kê mô tả nghiên cứu sẽ có đầy đủ thơng tin cỡ mẫu, tên biến, quan sát trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất,...
Sau khi thực hiện thống kê mơ tả nghiên cứu tiến hành phân tích tương quan và tự tương quan. Đối với những biến có quan hệ tương quan cao thì được gọi là đa cộng tuyến. Theo Gujarati (2004), để phát hiện mối quan hệ giữa các biến có đa cộng tuyến hay khơng thì nghiên cứu khơng cần xem xét kỹ hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình. Nếu hệ số này vượt quá 0.8 thì mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến mạnh, mối quan hệ đồng biến hay nghịch biến có thể phán ánh khơng đúng với quy luật kinh tế. Do đó, nghiên cứu phải loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình khi các biến độc lập có quan hệ nhân quả hay tương quan cao bằng cách loại bỏ biến độc lập đó.
Sau khi thực hiện xong thống kê mô tả và kiểm định tương quan và tự tương quan, nghiên cứu phải đi ước lượng mơ hình và kiểm định các giả thuyết. Đây là một bước quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu. Vì dữ liệu được sử dụng là dữ liệu bảng mà theo Gujarati (2004) cho rằng việc ước lượng mơ hình hồi quy OLS theo cách thơng thường sẽ không hợp lý và thiếu hiệu quả vì bỏ qua những đặc điểm riêng biệt từng cá nhân, thực thể và do đó sẽ bóp béo mối quan hệ thực tế giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Thay vào đó nghiên cứu sử dụng hai phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng với phương pháp tác động cố định(FEM) và ước lượng mơ hình hồi quỹ dữ liệu bảng theo phương pháp tác động ngẫu nghiên (REM).
Mơ hình hồi quy những tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model).
Theo Gujarati (2004), việc ước lượng dữ liệu bảng theo phương pháp cố định phụ thuộc vào các giả định mà nghiên cứu đưa ra về tung độ gốc, các hệ số độ dốc, và số hạng sai số uit có nhiều khả năng xảy ra, ứng với mỗi giả định thì nghiên cứu xác định được một mơ hình tác động cố định.
Với mỗi giả định đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan giữa các phần dư của mỗi thể với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của cá đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để nghiên cứu có thể ước lượng những ảnh hưởng thực sự của các biến lên biến phụ thuộc.
Mơ hình ước lượng được sử dụng:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝑈𝑖𝑡
Mơ hình trên đã thêm vào hệ số i cho các số chặn “𝛽0” để phân biệt hệ số chặn từng ngân hàng khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này là do sự khác nhau trong chính sách quản lý hoạt động của từng ngân hàng. Tuy nhiên vẫn có những hạn chế khi sử dụng mơ hình tác động cố định:
Nếu đưa vào mơ hình quá nhiều biến giả, nghiên cứu sẽ gặp khó khăn về số bậc tự do.
Với quá nhiều biến trong mơ hình, ln có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và gây khó khăn cho việc ước lượng chính xác một hoặc nhiều hơn một thông số.
Phương pháp ước lượng cố định có thể khơng có khả năng xác định tác động các biến số bất biến theo thời gian.
Đối với giả định Uit ~ N (0,ð2 ) rất khó thực hiện.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model).
Lưu ý nghiên cứu khi sử dụng phương pháp FEM thêm vào các biến giả trong mơ hình có cần thiết khơng vì làm mất đi một số bậc tự do. Lập luận làm nền tảng cho mơ hình tác động cố định khi định dạng mơ hình, khơng thể giải thích những biến phù hợp mà không thay đổi theo thời gian bao gồm biến giả là sự che đậy tình trạng khơng hiểu biết của nghiên cứu. Do đó nghiên cứu cần một phương pháp mới linh hoạt hơn là phương pháp tác động ngẫu nhiên.
Ý tưởng của tiếp cận phương pháp tác động ngẫu nhiên, cho rằng sự khác biệt về các điều kiện đặc thù của các đơn vị chéo được chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên, thể hiện sự biến động giữa các ngân hàng. Nếu sự biến động của các cơng ty có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mơ hình tác động cố định thì trong mơ hình tác động ngẫu nhiên sự biến động giữa các ngân hàng được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan đến biến giải thích.
Chính vì vậy, sự khác biệt giữa các cơng ty có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp so với FEM. Trong đó phần dư của mỗi công ty (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên được xuất phát từ mơ hình FEM: 𝑌𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝑈𝑖𝑡
Trong mơ hình trên 𝛽𝑖 là cố định, cịn trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là 𝛽1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
Thay vào mơ hình ta có:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝑈𝑖𝑡 + εi
Như vậy mơ hình FEM và REM tốt cho nghiên cứu phụ thuộc và giả định có hay khơng có tương quan giữa εi và các biến giải thích X. Nếu giả định rằng khơng tương quan thì REM phù hợp hơn, và ngược lại. Kiểm định Hausman là một trong những phương pháp lựa chọn giữa FEM và REM. Vì thế trong phần hồi quy nghiên cứu này sẽ lần lượt đi qua cả ba mơ hình hồi quy tuyến tính thơng thường – pure pooled OLS, FEM và REM để chọn mơ hình thích hợp.
2.2.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu.
Thống kê mô tả dữ liệu.
Số liệu được trình bày dưới dạng thống kê mơ tả, mỗi biến được mô tả các nội dung như: tên biến, số quan sát, số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực tiểu, giá trị cực đại. Từ đó tiến hành phân tích một cách tổng qt nhất về các biến đưa vào mơ hình.
Khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập:
Việc khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập được thực hiện bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan để tìm ra các cặp biến có hệ số tương quan cao. Để loại trừ các vấn đề đa cộng tuyến cần nghiên cứu kỹ hệ số ma trận hệ số tương quan giữa các biến nếu cặp nào có hệ số tương quan cao vượt q 0,8 thì mơ hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến là rất lớn. Thêm vào đó đề tài sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF – variance-inflartion factor) để kiểm định lại lần nữa có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình lựa chọn hay khơng. Theo Hồng Ngọc Nhậm (2012) cho rằng theo một quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt q 10 thì biến này được coi là có đa cộng tuyến.
Trong nghiên cứu này dùng giá trị thống kê Durbin – Watson để xác định hiện tượng tương quan và tự tương quan, giá trị thống kê d chạy từ 0 đến 4.
- Nếu 1.5 < d < 2.5 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan. - Nếu 0 < d < 1.5 và 2.5 < d < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan.
Bước 1: Xem xét biến giải thích nào có quan hệ chặt chẽ.
Bước 2: Tính R2 đối với các hàm hồi quy có mặt một trong hai biến.
Bước 3: Loại biến mà giá trị R2 tính được khi khơng có mặt biến đó mới lớn hơn.( R2 là hệ số xác định trong mơ hình hồi quy)
Ngồi ra nghiên cứu cịn có thể dùng cách sau: Để loại trừ các biến không cần thiết trong mơ hình nghiên cứu sử dụng kiểm định Wall để kiểm tra hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mơ hình khác 0 có thực sự có ý nghĩa. Với giả thuyết Ho: 𝛽i = 0. Nếu giá trị p < 0.05, bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng các biến khơng cần thiết trong mơ hình với mức ý nghĩa 5% và ngược lại. Như vậy, khi xác định được các biến độc lập thích hợp, mơ hình nghiên cứu phù hợp và nghiên cứu tiến hành giải thích ý nghĩa kết quả thu được.
Bổ sung thêm dữ liệu hoặc chọn mẫu mới.
Hướng tiếp cận định lượng: Sau khi tiến hành thống kê mô tả dữ liệu, khảo sát tương quan giữa các biến và loại trừ biến có tương quan ra khỏi mơ hình (nếu có). Tiếp theo đó, đề tài tiến hành ước lượng mơ hình hồi quy với dữ liệu bảng trong hai trường hợp là mơ hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định và tác động ngẫu nhiên.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: Sau khi ước lượng mơ hình hồi quy, nghiên cứu cần đánh giá sự phù hợp của mơ hình này. Sau đây là một số tiêu chí đánh giá:
+ Trước tiên đề tài cần xem xét dấu của hệ số ước lượng được có phù hợp với lý thuyết và một số nghiên cứu trước đây hay không?
+ Tiếp theo đề tài chọn các biến vừa thỏa điều kiện về dấu tác động vừa khác 0 vừa có ý nghĩa thống kê.
+ Và cuối cùng đề tài dùng giá trị R2 để cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình.
Lựa chọn mơ hình tốt nhất:
Tiếp đến là xem xét và lựa chọn mơ hình với phương pháp tác động nào là phù hợp thì sẽ tiến hành kiểm định Hausman để kiểm định giúp so sánh lựa chọn mơ hình với phương pháp tác động cố định hay mơ hình với phương pháp tác động ngẫu nhiên.
Sau khi tìm được mơ hình nghiên cứu đề tài sẽ tiến hành giải thích ý nghĩa các biến tác động.
Giải thích các kết quả nghiên cứu.
Nghiên cứu sử dụng các lý thuyết và các nghiên cứu trước, kết hợp với thực tiễn của q trình khảo sát thống kê từ đó biện luận những ý nghĩa kinh tế về mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Đối với dữ liệu được chọn để nghiên cứu nghiên cứu khẳng định các giả thuyết trong nghiên cứu đã được đề xuất và cũng cố cơ sở vững chắc đối với các nghiên cứu trước đó.
Giải thích ngun nhân bác bỏ những giả thuyết đã đưa ra hoặc khơng chứng minh được các giả thuyết trong mơ hình.
2.3. Xây dựng mơ hình nghiên cứu.
2.3.1 Đo lường các biến trong mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
Như đã phân tích ở chương 1, hiện nay có rất nhiều yếu tố sẽ tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Trong nghiên cứu này, nghiên cứu sẽ chọn lọc một số yếu tố cốt lõi và phụ hợp với điều kiện thu thập số liệu tại Việt Nam hiện nay để đưa ra một mơ hình tương đối. Ở nghiên cứu này, khơng xét đến các yếu tố vĩ mô như: GDP, lạm phát, hay tỷ giá,… vì giai đoạn của nghiên cứu này ngắn từ năm 2005 đến 2012, nên sự đo lường tác động định lượng không đem lại kết quả như mong muốn.
2.3.1.1 Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA).
ROA đo lường hiệu quả hoạt động quản trị tài sản của toàn bộ ngân hàng trước khi xem xét những tác động từ các nguồn tài trợ cho tài sản. Wahlen và đồng sự, (2011) và Subramanyam và Wild (2008), Solano và cộng sự (2007), Azam và Haizer (2011) đều dùng ROA để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Trong nghiên cứu này nghiên cứu sẽ dùng hệ số ROA = Lợi nhuận sau thuếTổng tài sản để làm biến phụ thuộc và đo lường hiệu quả hoạt động tài chính của ngân hàng.