Các Bước Phân Tích Để Lựa Chọn Mô Hình Phù Hợp Cụ Thể Như Sau

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Tóm lại, ở chương 2, luận văn đã trình bày những vấn đề về cơ sở lý thuyết hiệu quả hoạt động cũng như rủi ro của ngân hàng. Ngoài ra, luận văn đã đưa ra các yếu tố ảnh hưởng như: quy mô, vốn ngân hàng, dư nợ cho vay, rủi ro tín dụng, lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động như thế nào đến kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng từ các lý thuyết đã nghiên cứu trước nhằm xây dựng khung lý thuyết. Toàn bộ nội dung này được dùng làm cơ sở cho việc phân tích chi tiết ở các chương tiếp theo. Ở chương 3 sẽ đi chi tiết phương pháp nghiên cứu bao gồm: mô hình nghiên cứu, nguồn dữ liệu và mẫu.

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 đã trình bày cơ sở lý thuyết, các kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trên thế giới và Việt Nam. Để thực hiện việc phân tích và kiểm định ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng sinh lời và chấp nhận rủi ro trong giai đoạn lãi suất thấp, trong chương 3 tiếp theo sẽ trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu, mô tả cách chọn mẫu và thu thập dữ liệu, giả thuyết nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, phương pháp phân tích dữ liệu

3.1. Mô hình lý thuyết

Dựa vào một số nghiên cứu trước đây của Jacob A. Bikker và Tobias M. Vervliet (2017), sử dụng hai mô hình như sau:

Mô hình I giải thích khả năng sinh lời của ngân hàng từ lãi suất và các yếu tố quyết định lợi nhuận khác:

là thước đo lợi nhuận của ngân hàng i trong năm t. Như trong nhiều nghiên cứu khác, một mô hình động được áp dụng, lợi nhuận ngân hàng có xu hướng tồn tại theo thời gian (xem Bergeret al., 2000).

Mức độ kiên trì được nắm bắt bởi hệ số biến phụ thuộc trễ. Đối với giá trị của α từ 0 đến 1, lợi nhuận cho thấy sự kiên trì nhưng họ sẽ trở lại mức bình thường của họ. Đối với giá trị gần bằng 0, kiên trì là thấp và ngành công nghiệp khá cạnh tranh khi tốc độ điều chỉnh cao. Nếu α gần bằng 1, kiên trì là mạnh mẽ chỉ ra sự vắng mặt của cạnh tranh (xem Athanasoglou et al., 2008).

Các yếu tố quyết định cụ thể được nắm bắt bởi, nền kinh tế vĩ mô là đại diện trong nhiệm kỳvà lãi suất môi trường được thể hiện bởi. Lỗi tổng

hợp được cho bởi, trong đó ηi là ngân hàng không quan sát được hiệu ứng cụ thể, đó là thời gian bất biến.

Mô hình II mô tả rủi ro ngân hàng từ lãi suất và các yếu tố quyết định khác:

là thước đo rủi ro cho ngân hàng i trong năm t. Mô hình này và cấu trúc động của nó dựa trên Delis và Kouretas (2011), người cung cấp lập luận cho bản chất năng động về rủi ro ngân hàng: Có thể giả định rằng rủi ro tiếp xúc, hoặc từ các hoạt động giao dịch hoặc từ chất lượng của danh mục cho vay, được thực hiện trong giai đoạn tiếp theo và do đó chịu đựng. Mức độ kiên trì rủi ro được nắm bắt theo hệ số α. Các biến hồi quy khác và lỗi thuật ngữ tương tự như trong mô hình I.

Xem xét độ dài của thời gian nghiên cứu và những diễn biến đã diễn ra, hiệu ứng thời gian có thể có mặt trong thành phần lỗi của cả hai mô hình. Do đó, các hình nộm năm được bao gồm trong ước tính của các mô hình thực nghiệm. Trong các mô hình lý thuyết, một thuật ngữ không đổi được bao gồm, nhưng hằng số này có thể. Tất nhiên không được xác định trong các mô hình hiệu ứng cố định.

3.2. Mô hình thực nghiệm

Các kết quả nghiên cứu trước đây nêu ở chương 2 chưa bao quát được sự ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và chấp nhận rủi ro của các nhân tố nội tại cũng như vĩ mô trong cùng một nghiên cứu, mà phân tích đơn lẻ theo kết quả của từng tác giả, chưa xác định được tổng quan mức độ tác động.

Điểm mới của bài này khác với các nghiên cứu trước đây về cách tiếp cận, sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy đa biến dữ liệu bảng kết hợp thực hiện các kiểm định cần thiết để đo lường khả năng sinh lời và chấp nhận rủi ro của các NHTMCP tại Việt Nam theo các chỉ tiêu

NIM, PROFIT, ROE, ROA, PCL từ phân tích, đánh giá các nhân tố nội tại bên trong ngân hàng và các nhân tố vĩ mô.

3.2.1. Hàm hồi quy

3.2.2. Biến phụ thuộc của mô hình I

Thu nhập lãi cận biên (NIM) là một chỉ số thể hiện sự chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi vay mà ngân hàng dùng để kiểm soát chặt chẽ tài sản sinh lời và lựa chọn các nguồn vốn có chi phí thấp, theo tỷ lệ tổng tài sản.

Tỷ lệ NIM cao có nghĩa là ngân hàng đang quản lý tài sản và nợ hiệu quả. Ngược lại, NIM thấp phản ánh việc tạo lợi nhuận của ngân hàng đang gặp khó khăn.

Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA): Là một thước đo hiệu suất sinh lời, được xác định bởi tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân của từng thời kỳ. ROA sẽ cho ta biết hiệu quả của ngân hàng trong việc sử dụng tài sản để

kiếm lời. ROA phản ánh khả năng quản trị và sử dụng tài sản của ngân hàng một cách hiệu quả để tạo ra lợi nhuận hợp lý. Tuy nhiên, ROA quá cao cũng không phải là dấu hiệu cho ngân hàng vì phải đối mặt với nguy cơ rủi ro cao hơn. Các yếu tố như lãi suất, luật pháp, quốc gia cũng ảnh hưởng đến chỉ số ROA. Nhược điểm của ROA là không phản ánh các hoạt động ngoại bảng, đôi khi chiếm một tỷ trọng rất lớn trong hoạt động ngân hàng.

Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) phản ánh mức thu nhập ròng trên vốn cổ phần của cổ đông (hay trên giá trị tài sản ròng hữu hình), được tính bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân. Chỉ số này là thước đo để đánh giá khả năng quản trị và sử dụng vốn chủ sở hữu để tạo ra thu nhập cho các cổ đông. ROE đánh giá lợi ích mà cổ đông có được từ nguồn vốn đầu tư vào ngân hàng. Do đó, ROE là chỉ tiêu quan trọng mà các cổ đông quan tâm khi đầu tư.

Lợi nhuận chưa phân phối trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng

3.2.3. Biến phụ thuộc của mô hình II

Các khoản trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (PCL) mô tả mức độ rủi ro tín dụng. Khoản dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) là ước tính các khoản lỗ tiềm ẩn mà công ty có thể gặp phải do rủi ro tín dụng. Khoản trích lập dự phòng rủi ro tín dụng được coi là chi phí trên báo cáo tài chính của công ty như dự kiến lỗ từ nợ quá hạn và nợ xấu hoặc tín dụng khác có khả năng bị mất hoặc không thể phục hồi.

Ví dụ, nếu công ty tính toán rằng các tài khoản quá 90 ngày qua có tỷ lệ thu hồi là 40%, nó có thể trích lập dự phòng rủi ro tín dụng dựa trên 40% số dư của các tài khoản này.

Bảng 3.1: Bảng tính toán biến

Biến	Cách đo lường	Nguồn dữ liệu
	Biến phụ thuộc
1	NIM		Chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi/Tổng tài sản	Báo cáo tài chính
2	PROFIT		Lợi nhuận chưa phân phối	Báo cáo tài chính
3	ROA		Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản	Báo cáo tài chính
4	ROE		Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu	Báo cáo tài chính
5	PCL		Dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng dư nợ	Báo cáo tài chính
	Biến độc lập
1	SIZE		Logarit của tổng tài sản	Báo cáo tài chính
2	CAP		Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản	Báo cáo tài chính
3	LOANTA		Tổng dư nợ/ Tổng tài sản	Báo cáo tài chính
4	NITA		Thu nhập ngoài lãi/Tổng tài sản	Báo cáo tài chính
5	GDP		Tăng trưởng GDP: (GDPn – GDPn-1)/ GDPn-1	Tổng cục thống kê
6	INF		Tỷ lệ lạm phát: (Pt – Pt-1)/ Pt-1	Tổng cục thống kê
7	IR			Tổng cục thống kê

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 104 trang tài liệu này.

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Bảng 3.2: Bảng kỳ vọng dấu

NIM	PROFIT	ROA	ROE	PCL
Lãi suất	(+)	(-)	(+)	(+)	(+)

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

3.3. Mô tả dữ liệu nghiên cứu và cỡ mẫu

Tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp để nghiên cứu các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời và chấp nhận rủi ro trong giai đoạn lãi suất thấp của các ngân hàng thương mại cổ phần. Nguồn dữ liệu được lấy từ các báo cáo tài chính hợp nhất của 20 ngân hàng được chọn làm từ năm 2010 đến 2017, đề tài có tổng cộng 160 (8 x 20) quan sát. Các biến kinh tế vĩ mô được lấy từ dữ liệu thống kê của trang web www.vietstock.vn, www.worldbank.org, các chỉ số khác được tác giả tự tính toán theo công thức của từng chỉ số. Đặc điểm của mẫu là nguồn dữ liệu thứ cấp của các ngân hàng đã được kiểm toán.

3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu

Tác giả sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng cho phép kết hợp chuỗi thời gian và dữ liệu không gian. Các khác biệt đối tượng và thay đổi theo thời gian được quan sát thông qua dữ liệu bảng thuận lợi trong quá trình phân tích.

Trong bài luận văn này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân bằng, ưu điểm được viết trong nghiên cứu Baltagi (2008).

Đầu tiên, tăng số lượng quan sát cỡ mẫu, ít đa cộng tuyến hơn, sự biến thiên dữ liệu có nhiều quan sát hơn.

Thứ 2, các kỹ thuật trên dữ liệu bảng loại bỏ các khác biệt không đồng nhất giữa các đối tượng nghiên cứu, đó là các đối tượng không gian như ngân hàng trong bài nghiên cứu.

3.4.1. Các bước phân tích để lựa chọn mô hình phù hợp cụ thể như sau

Bước 1: Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM, kiểm định giả thuyết Ho: mô hình Pooled OLS phù hợp hơn FEM, với giả thuyết H0: α1 = α2 = … αN = α. Nếu kết quả chấp nhận giả thuyết H0, lựa chọn Pooled.

Bước 2: Tác giả lựa chọn REM và Pooled OLS qua kiểm định Lagrange (LM), chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy sai số trong mô hình không có sự sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với mô hình Pooled OLS.

Bước 3: Tiếp theo kiểm định Hausman với giả thiết Cov(Xit, Ui) = 0. Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, tác giả chọn FEM, ngược lại sẽ chọn REM.

3.4.2. Kiểm định các trường hợp khuyết tật của mô hình do vi phạm các giả định

(1) Giả định phương sai của sai số không đổi:

Tác giả sử dụng kiểm định phương sai thay đổi với nghiên cứu Greene (2000) trên dữ liệu bảng. Lý do kiểm định phương sai thay đổi là do khi mô hình vi phạm phương sai thay đổi sẽ dẫn đến vấn đề: nếu các phương sai không bằng nhau thì độ tin cậy tương đối của mỗi quan sát (dữ liệu) sẽ không bằng nhau.

Phương sai thay đổi nghĩa là phương sai của các phần dư là không phải hằng số, nghĩa là chúng khác nhau ở các quan sát khác nhau.

(2) Giả định không có sự tương quan giữa các phần dư:

Tác giả sử dụng kiểm định Durk và Woodrige (2003) nhằm kiểm tra tự tương quan phần dư. Lý do kiểm định tự tương quan phần dư là hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai các ước lượng OLS là bị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến phóng đại tỷ số t, ước