Lựa Chọn Mô Hình Ước Lượng Phù Hợp Cho Dữ Liệu Nghiên Cứu..

𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑖 𝑋𝑖𝑡 + 𝜀 (1)

Mô hình ước lượng truyền thống dựa trên giả định các hệ số không thay đổi theo không gian giữa các đối tượng và không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, dữ liệu bảng là sự kết hợp giữa hai thành phần dữ liệu chéo và chuỗi thời gian. Chính vì vậy, mô hình Pooled OLS này dễ dàng vướng phải những sai lầm do không xét đến những khác biệt mang tính cá nhân của từng đối tượng và những khác biệt của các đối tượng qua thời gian.

Mô hình tác động cố định (FEM):

Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, mô hình tác động 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 có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Các đặc điểm riêng biệt ở từng ngân hàng là khác nhau (như các chế độ, chính sách...) nhưng các đặc điểm đó sẽ không thay đổi theo thời gian.

Từ mô hình hồi quy tổng quát (1), phương trình hồi quy dành cho mô hình tác động cố định, còn gọi là mô hình bình phương tối thiểu với các biến giả (Least Squares Dummy Variables Model) có dạng như sau:

𝑌𝑖𝑡 = 𝛼1𝑖 + 𝛼2𝑋2𝑖𝑡 + 𝛼3𝑋3𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (2)

Trong đó, tung độ góc được viết là 𝛼1𝑖, không có thêm ký hiệu t, cho thấy tung độ gốc của mỗi thực thể, mỗi ngân hàng có thể khác nhau nhưng không đổi theo thời gian.

Mô hình tác động ngẫu nhiên:

Ý tưởng tiếp cận này cho rằng sự khác biệt về điều kiện đặc thù của các đơn vị chéo được chứa đựng trong sai số ngẫu nhiên. Đặc điểm riêng giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên, và không tương quan với biến giải thích.

Sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên là bởi vì lập luận về mô hình tác động cố định có sử dụng biến giả chỉ bao gồm các biến giải thích không thay đổi theo thời gian mà không phản ánh được các biến có thay đổi theo thời gian và thay đổi theo các đối tượng. Và mô hình tác động ngẫu nhiên sẽ biểu thị các biến giải thích không quan sát được có và không thay đổi theo thời gian và các đối tượng nghiên cứu, ở đây là các ngân hàng thuộc quan sát của mô hình thông qua số hạng sai số

𝑢𝑖𝑡.

Mô hình tác động ngẫu nhiên được diễn tả theo phương trình sau:

𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (3)

Trong đó:

𝛽1: Thay vì là giá trị tung độ gốc cố định trong mô hình tác động cố định 𝛽1𝑖 , đây là biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là 𝛽1, biểu thị giá trị tung độ gốc cho 1 quan sát riêng lẻ, và sự khác biệt về giá trị tung độ gốc của từng quan sát được phản ánh trong số hạng 𝑢𝑖𝑡.

𝑢𝑖𝑡 bao gồm 2 thành phần: 𝑢𝑖𝑡 = 𝑣𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

𝑣𝑖𝑡: đại diện cho các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các ngân hàng nhưng không thay đổi theo thời gian

𝜀𝑖𝑡: đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được, chúng thay đổi giữa các ngân hàng và thay đổi theo thời gian.

Giả định đối với các thành phần sai số trong mô hình đưa ra là: các thành phần sai số không tương quan với nhau và không tự tương quan giữa các đơn vị theo không gian và theo chuỗi thời gian.

3.4.5 Lựa chọn mô hình ước lượng phù hợp cho dữ liệu nghiên cứu..

3.4.5.1 Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM

Giả định là sai số của mô hình 𝜀𝑖𝑡 có phân phối chuẩn là 𝜀𝑖𝑡 ~𝑁(0, 𝜎2). Trong mối quan hệ với mô hình FEM, mô hình Pooled OLS là một mô hình giới hạn ở chỗ nó áp đặt một tung độ gốc cho tất cả các quan sát. Do đó, có thể dùng kiểm định F hạn chế để kiểm định để lựa chọn giữa hai mô hình.

Với giả thuyết được đặt ra là:

H0: không có sự khác biệt giữa tung độ gốc của các quan sát theo thời gian H1: tung độ góc của các quan sát thay đổi theo thời gian

Giá trị thống kê F được tính toán theo công thức sau:

𝑈𝑅

(𝑅2𝑅 − 𝑅2 )/𝑚

𝐹 =

𝑈𝑅

(1 − 𝑅2 )/(𝑛 − 𝑘)

𝑈𝑅

Trong đó: 𝑅2 : R2 của hồi quy không hạn chế (hồi quy FEM)

𝑅

𝑅2 : R2 của hồi quy hạn chế (hồi quy Pooled OLS)

m: số lượng các giới hạn tuyến tính, hay được hiểu là số lượng các biến hồi quy độc lập đã bị bỏ đi trong mô hình Pooled OLS khi giả định các các tung độ góc của các quan sát là như nhau.

k: số lượng các thông số hồi quy trong hồi quy không giới hạn

(hồi quy FEM)

n: số lượng các quan sát của dữ liệu.

So sánh với giá trị tới hạn của 𝐹𝛼(𝑚, 𝑛 − 𝑘) để lựa chọn mô hình phù hợp

- Nếu F< 𝐹𝛼(𝑚, 𝑛 − 𝑘), chấp nhận H0, hồi quy Pooled OLS có giá trị.

- Nếu F> 𝐹𝛼(𝑚, 𝑛 − 𝑘), bác bỏ giả thuyết H0, hồi quy FEM thích hợp hơn.

3.4.5.2 Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM

Để kiểm định về sự lựa chọn giữa mô hình REM và mô hình Pooled OLS, nghiên cứu sử dụng phương pháp nhân tử Lagrange Multiplier với kiểm định Breusch - Pagan Test (Baltagi, 2008 trang 319)

Ta phát biểu giả thuyết kiểm định như sau:

H0: phương sai giữa các quan sát hoặc thời gian là không đổi, tức là hồi quy Pooled OLS phù hợp hơn.

H1: sai số của ước lượng bao gồm những sai lệch trong các quan sát và thời gian, hồi quy tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn.

Nếu giá trị p_value < α, thì kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, quyết định lựa chọn mô hình REM sẽ phù hợp hơn (với α=0.05).

3.4.5.3 Lựa chọn giữa mô hình FEM và REM

Ta xét kiểm định Hausman để xác định giữa mô hình FEM và REM có thực sự khác biệt trong trường hợp mẫu nghiên cứu này không.

Ta thiết lập giả thuyết kiểm định như sau:

H0: không có sự tương quan giữa biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên, tức là không có sự khác biệt nhiều giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM.

H1: có tương quan giữa các biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên, mô hình REM là mô hình phù hợp.

Nếu giá trị p_value < α, bác bỏ giả thuyết H0, mô hình REM là mô hình phù hợp.

Nếu giá trị p_value > α, chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, kết luận không có sự khác biệt giữa hai mô hình Pooled OLS và REM.

Sau đây, đề tài sẽ tóm tắt phương pháp nghiên cứu thông qua hình 3.1 sau:

Hình 3.1: Tóm tắt phương pháp nghiên cứu của mô hình

Thống kê mô tả

Bước 1:

FEM

Pooled OLS

REM

Bước 2:

Kiểm tra đa cộng tuyến

Kiểm tra tự tương quan

Bước 3:

Bước 4: Lựa chọn mô hình phù hợp:

Pooled OLS

Hausman Test

Chọn FEM Chọn REM

Pooled OLS

FEM

REM

Dùng F_Test để lựa chọn Pooled OLS và FEM

Dùng LM Test để lựa chọn Pooled OLS và REM

Bước 5: Rút ra kết luận.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 đã trình bày khái quát về dữ liệu nghiên cứu thu thập, các biến phụ thuộc và giải thích nào được đưa vào mô hình, cách tính toán số liệu, giả thuyết nghiên cứu cũng như các phương pháp nghiên cứu nào sẽ được áp dụng trong bài làm.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN MÔ HÌNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN

KHẢ NĂNG SINH LỢI CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM

4.1 Sơ lược về tình hình hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam giai đoạn hiện nay.

Cùng điểm qua một vài nét về tình hình hoạt động của ngân hàng thời gian vừa qua qua một số mặt: tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản, tình hình huy động vốn, hoạt động tín dụng và thực trạng nợ xấu.

4.1.1 Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

Bảng 4.1: ROE của một số NHTM Việt Nam và ROE bình quân ngành giai đoạn 2005 - 2015

Đơn vị tính: % (Nguồn: Báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam)

Năm

Ngân Hàng

2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Vietinbank	10,36	11,32	14,1	15,7	10,3	22,2	26,8	19,9	13,2	10,5	2,26
Vietcombank	0,20	29,42	19,2	19,7	25,6	22,6	17,0	12,6	10,3	10,8	12,0
BIDV	14,98	15,28	15,9	15,8	18,1	17,9	13,1	10,1	13,8	15,2	16,9
MB Bank	20,77	21,07	20,0	16,9	20,2	22,1	20,7	20,6	16,3	15,8	19,6
Sacombank	15,71	19,76	27,3	12,6	18,2	14,7	14,4	7,17	14,3	13,2	5,07
ACB	32,98	33,89	44,2	31,5	24,6	21,7	27,5	6,38	6,57	7,65	8,16
Eximbank	15,09	18,54	11,2	7,43	8,64	13,5	20,4	13,1	4,32	0,39	0,29
ROE ngành	14,79	16,46	11,7	16.3	17,7	19,0	19,7	14,3	10,9	10,0	11,8

2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Vietinbank	0,35	0,48	0,76	1,00	0,59	1,12	1,51	1,28	1,08	0,93	0,17
Vietcombank	1,01	1,89	1,31	1,29	1,64	1,50	1,25	1,13	0,99	0,88	0,85
BIDV	0,78	0,76	0,84	0,88	1,09	1,18	0,83	0,58	0,78	0,83	0,85
MB Bank	1,48	1,94	2,28	1,88	2,07	1,95	1,54	1,48	1,28	1,31	1,19
Sacombank	1,65	2,40	3,13	1,44	1,94	1,40	1,41	0,68	1,38	1,31	0,42
ACB	1,51	1,47	2,71	2,32	1,61	1,25	1,32	0,34	0.48	0,55	0,54
Eximbank	0,21	1,74	1,78	1,74	1,99	1,85	1,94	1,20	0,39	0,03	0,03
ROA ngành	1,44	1,66	1,41	1,22	1,39	1,24	1,28	0,86	0,8	1,17	1,20