Thông tin bất đối xứng, quản trị công ty và hiệu quả hoạt động tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Trong chương II, tác giả đã tổng quan những mô hình tiêu biểu nghiên cứu về đề tài và đề xuất mô hình nghiên cứu của luận án với tám yếu tố thuộc quản trị công ty tác động đến thông tin bất đối xứng, các yếu tố thuộc quản trị công ty tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng cũng như tác động của thông tin bất đối xứng tác động tới hiệu quả hoạt động của các ngân hàng

Đồng thời, tác giả tổng quan các nghiên cứu trước đó, tìm ra mô hình phù hợp, tổng kết thực tiễn tại Việt Nam để đưa ra các giả thuyết và mô hình nghiên cứu cho luận án.

Chương III, tác giả sẽ giới thiệu về phương pháp nghiên cứu mà tác giả sẽ sử dụng để kiểm tra sự phù hợp của mô hình cũng như các giả thuyết tác giả đã nêu ra ở chương 2. Nội dung chương bao gồm hai phần chính, thứ nhất là: thiết kế nghiên cứu và thứ hai là nghiên cứu định lượng.

3.1. Thiết kế nghiên cứu

3.1.1. Phương pháp nghiên cứu

Quá trình nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và

đo lường bằng phần mềm SPSS phiên bản 18.

Tác giả dự kiến nghiên cứu định lượng với 16 ngân hàng thương mại cổ phần đã niêm yết trên thị trường chứng khoán (VN-index và Hnx-index) và các ngân hàng cổ phần được giao dịch trên thị trường OTC trong giai đoạn từ giai đoạn 2006 (thời điểm bắt đầu mở cửa) đến năm 2014, gồm cả các ngân hàng thương mại cổ phần và ngân hàng thương mại mà nhà nước nắm cổ phần chi phối. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn thông tin thứ cấp và dữ liệu được công bố công khai của các ngân hàng bao gồm báo cáo thường niên, các bản báo cáo tài chính đã được kiểm toán, các báo cáo và nguồn dữ liệu khác trong các cuộc họp Đại hội đồng cổ đông (GSM), các thông tin khác từ trang web của ngân hàng và các web khác liên quan.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 160 trang tài liệu này.

Dữ liệu thu thập được dùng để phân tích tương quan, kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết bằng phương pháp hồi quy bội với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS phiên bản 18. Thời gian thực hiện nghiên cứu từ năm 2014 đến năm 2015.

3.1.2. Mẫu nghiên cứu của luận án

3.1.2.1. Tổng thể nghiên cứu

Tổng thể nghiên cứu của luận án được xác định là những ngân hàng đã niêm yết trên hai sàn chứng khoán (VN-index và Hnx-index) và các ngân hàng cổ phần được giao dịch trên thị trường OTC trong giai đoạn từ giai đoạn 2006 (thời điểm bắt đầu mở cửa) đến năm 2014.

3.1.2.2. Chọn mẫu nghiên cứu

Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên được tác giả quyết định sử dụng trong chọn mẫu nghiên cứu. Với 16 ngân hàng trên tổng số 36 NHTM của Việt nam, trong thời gian từ 2006 đến 2014, với mỗi năm, mỗi ngân hàng được coi là một biến quan sát, như vậy tổng thể ta có 144 biến quan sát, riêng ngân hàng HBB bị sáp nhập năm 2012 nên chỉ có số liệu tới năm 2011, như vậy tổng số biến quan sát chỉ còn là 141 biến quan sát.

- Về số lượng ngân hàng:

Đến cuối năm 2014, số lượng ngân hàng của toàn hệ thống là 36 ngân hàng. Đến cuối 2015 số lượng ngân hàng trên toàn hệ thống chỉ còn lại 28 ngân hàng. Như vậy nếu tính đến hết năm 2015 thì số lượng ngân hàng nghiên cứu là 15 ngân hàng (ngân hàng HabuBank đã bị sáp nhập nên số mẫu chỉ còn 15 ngân hàng từ số mẫu 16 ngân hàng ban đầu) trên tổng số 36 ngân hàng, tức là chiếm khoảng 53,57% số lượng ngân hàng của toàn hệ thống.

- Về quy mô tổng tài sản, mẫu nghiên cứu chiếm quy mô khoảng 69,56% tổng tài sản của các ngân hàng

- Về quy mô vốn điều lệ, mẫu nghiên cứu chiếm khoảng 63,15% tổng vốn điều lệ của các ngân hàng

- Về số lượng các ngân hàng thương mại nhà nước:

Đến cuối năm 2015, toàn hệ thống còn 4 ngân hàng thương mại nhà nước là: Ngân hàng Công thương Việt Nam, Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam, Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam và Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam. Trong số này, tác giả tiến hành thu thập số liệu của 3 ngân hàng, riêng ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chưa cổ phần hóa nên luận án không nghiên cứu. Như vậy, số lượng ngân hàng thương mại nhà nước trong mẫu nghiên cứu chiếm 75% trên tổng mẫu.

Như vậy, có thể khẳng định, mẫu nghiên cứu mang tính đại diện khá cao, đủ điều kiện để đưa vào nghiên cứu.

3.2. Nghiên cứu định lượng

3.2.1. Mục tiêu nghiên cứu

- Phân tích hồi quy bội để kiểm định các giả thuyết H1.1 và H1.2, đồng thời đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến đại diện cho thông tin bất đối xứng và các biến kiểm soát tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng

- Phân tích hồi quy bội để kiểm định các giả thuyết H2.1, H2.2, H2.3, H2.4, H2.5, H2.6, H2.7 và H2.8, đồng thời đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến quản trị công ty tới biến phụ thuộc là R&D.

- Phân tích hồi quy bội để kiểm định các giả thuyết H2.9, H2.10, H2.11, H2.12, H2.13, H2.14, H2.15 và H2.16, đồng thời đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến quản trị công ty tới biến phụ thuộc là Leverage.

- Phân tích hồi quy bội để kiểm định các giả thuyết H3.1, H3.2, H3.3, H3.4, H3.5, H3.6, H3.7 và H3.8 đồng thời đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến quản trị công ty và các biến kiểm soát tới biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần của Việt nam.

3.2.2. Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu sau khi được thu thập, tác giả tiến hành lọc dữ liệu, làm sạch dữ liệu, mã hóa, nhập liệu và sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 18 để phân tích dữ liệu.

Tiếp theo, dữ liệu đã được làm sạch và nhập vào phần mềm, vì mỗi nhân tố

chỉ được đo lường bằng một biến quan sát nhất định nên các bước kiểm tra độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố sẽ được bỏ qua. Nghiên cứu sẽ đi thẳng vảo:

(1) Phân tích mối quan hệ giữa:

- Các biến độc lập thuộc vấn đề quản trị công ty và các biến phụ thuộc đại diện cho thông tin bất đối xứng

- Các biến quản trị công ty và biến kiểm soát với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt

động của ngân hàng được đo thông qua chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

- Các biến đại diện cho thông tin bất đối xứng và biến kiểm soát với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đo thông qua chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

(2) Phân tích mô hình hồi quy bội:

Mô hình hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression) biểu diễn mối quan hệ giữa các biến độc lập có số lượng từ hai biến trở lên với một biến phụ thuộc định lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Để kiểm định mối quan hệ và chiều tác động giữa các biến độc lập thuộc yếu tố quản trị công ty và thông tin bất đối xứng, mối quan hệ và chiều tác động giữa các biến độc lập thuộc yếu tố quản trị công ty với nhau, mối quan hệ và chiều tác động giữa các biến thông tin bất đối xứng và các biến kiểm soát với hiệu quả hoạt động của ngân hàng đánh giá thông qua chỉ số lợi nhuận trên tài sản (ROA), tác giả sử dụng phương pháp phân tích ma trận tương quan với chỉ số Pearson correlation coefficient. Hệ số tương quan được ký hiệu là r và có giá trị trong khoảng -1 ≤ r ≤ +1.

Giá trị r > 0 thể hiện mối tương quan đồng biến giữa các biến phân tích và ngược lại giá trị r < 0 thể hiện mối quan hệ nghịch biến. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng các biến được đưa vào phân tích không có mối quan hệ với nhau.

| r | → 1: mối quan hệ giữa các biến đưa vào nghiên cứu càng chặt chẽ.

| r | → 0: mối quan hệ giữa các biến được đưa vào phân tích càng yếu.

Sau khi có kết luận sơ bộ về quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với nhau

và với biến phụ thuộc, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của các biến độc lập và các biến kiểm soát (nếu có) với các biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính được chạy và kiểm định với mức ý nghĩa 5%. Nghiên cứu thực hiện hồi quy bội sử dụng phương pháp Enter, tức là các biến được đưa vào cùng một lúc để nghiên cứu.

Luận án nghiên cứu sự ảnh hưởng của tất cả các biến độc lập thuộc phạm trù quản trị công ty tới thông tin bất đối xứng, sự tác động của các biến đại diện cho thông tin bất đối xứng và các biến kiểm soát tới hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, và sự ảnh tác động của các nhân tố thuộc quản trị công ty và các biến kiểm soát tới hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng TMCP Việt Nam . Do đó để phân tích được tác động của các biến độc lập, tác giả phân tích bốn mô hình hồi quy gồm:

Mô hình 1 xem xét sự ảnh hưởng của tất cả các biến nhân tố thuộc phạm trù quản trị công ty tới biến phụ thuộc đại diện cho thông tin bất đối xứng là R&D.

Mô hình 2 xem xét sự ảnh hưởng của tất cả các biến nhân tố thuộc phạm trù quản trị công ty tới biến phụ thuộc đại diện cho thông tin bất đối xứng là Leverage.

Mô hình 3 xem xét sự tác động của thông tin bất đối xứng và tất cả các biến kiểm soát tác động tới biến chịu tác động là hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Mô hình 4 xem xét sự tác động của các nhân tố thuộc phạm trù quản trị công ty và các biến kiểm soát tới biến phụ thuộc là hiệu quả trong hoạt động của ngân hàng được đo bằng lợi nhuận trên tài sản (ROA).

Phương trình hồi quy bội cho mô hình nghiên cứu 1 tác giả đề xuất như sau:

Y1 = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5 + β6*X6 + β7*X7 + β8*X8+

Trong đó: Y1 là R&D

X1 là Quy mô của HĐQT

X2 là Số lượng thành viên là nữ giới trong HĐQT

X3 là Học vấn của HĐQT, được tính bằng số thành viên HĐQT có bằng đại học trở lên

X4 là Độ tuổi trung bình của các thành viên HĐQT X5 là Số thành viên HĐQT độc lập

X6 là Có cổ đông lớn trong HĐQT chiếm hơn 5% vốn, biến này nhận 2 giá trị là 0 và 1

X7 là Nhà nước chủ sở hữu ngân hàng

X8 là Phần trăm cổ phần do nhà đầu tư nước ngoài nắm giữ β 0 là hằng số

β 1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8 là các hệ số hồi quy là sai số ngẫu nhiên

Phương trình hồi quy bội cho mô hình nghiên cứu 1 tác giả đề xuất như sau:

Y2 = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5 + β6*X6 + β7*X7 + β8*X8+

Trong đó:

Y2 là Leverage

X1 là Quy mô của HĐQT

X2 là Số lượng thành viên là nữ giới trong HĐQT

X3 là Học vấn của HĐQT, được tính bằng số thành viên HĐQT có bằng đại học trở lên

X4 là Độ tuổi trung bình của các thành viên HĐQT

X5 là Số thành viên HĐQT không làm công tác quản lý, hay còn gọi là thành viên HĐQT độc lập

X6 là Có cổ đông lớn trong HĐQT chiếm hơn 5% vốn, biến này nhận 2 giá trị là 0 và 1

X7 là Nhà nước chủ sở hữu ngân hàng

X8 là Phần trăm cổ phần do nhà đầu tư nước ngoài nắm giữ

β 0 là hằng số

β 1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8 là các hệ số hồi quy là sai số ngẫu nhiên

Phương trình hồi quy bội cho mô hình nghiên cứu 3 tác giả đề xuất như sau:

Y3 = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5+

Trong đó:

Y3 là Hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đo bằng lợi nhuận trên tài sản (ROA)

X1 là R&D

X2 là Leverage

X3 là Quy mô của ngân hàng X4 là Số năm hoạt động

X5 là Năm nghiên cứu

β 0 là hằng số

β 1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy là sai số ngẫu nhiên

Phương trình hồi quy bội cho mô hình nghiên cứu 4 tác giả đề xuất như sau:

Y4 = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5 + β6*X6 + β7*X7 + β8*X8 +

β9*X9 + β10*X10 + β11*X11+

Trong đó:

Y4 là Hiệu quả hoạt động của ngân hàng X1 là Quy mô của HĐQT

X2 là Số lượng thành viên là nữ giới trong HĐQT

X3 là Học vấn của HĐQT, được tính bằng số thành viên HĐQT có bằng đại học trở lên

X4 là Độ tuổi trung bình của các thành viên HĐQT

X5 là Số thành viên HĐQT không làm công tác quản lý hay còn gọi là thành viên HĐQT độc lập

X6 là Có cổ đông lớn trong HĐQT chiếm hơn 5% vốn, biến này nhận 2 giá trị là 0 và 1

X7 là Nhà nước chủ sở hữu ngân hàng

X8 là Phần trăm cổ phần do nhà đầu tư nước ngoài nắm giữ X9 là Quy mô của ngân hàng

X10 là Số năm hoạt động X11 là Năm nghiên cứu β 0 là hằng số

β 1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9, β10, β11 là các hệ số hồi quy là sai số ngẫu nhiên

Kết quả hồi quy được dùng để phân tích:

- Đánh giá mức độ phù hợp hay đánh giá mức độ giải thích biến phụ thuộc bởi các biến độc lập và biến kiểm soát (nếu có) của mô hình hồi quy thông qua chỉ số R2

- Đánh giá ý nghĩa của mô hình thông qua F-test

- Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) hoặc giá trị độ chấp nhận (tolerance). Hệ số VIF ≥ 10 hoặc Tolerance ≤ 0,1 thì biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến và cần phải loại khỏi mô hình (Nguyễn Thị Mai Trang và Nguyễn Đình Thọ, 2007).

- Xác định mức độ tác động của các nhân tố tác động đến thông tin bất đối xứng và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng TMCP Việt Nam thông qua hệ số β. Nhân tố có hệ số β càng lớn thì có thể kết luận là ảnh hưởng càng lớn tới thông tin bất đối xứng và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng được đưa vào nghiên cứu.

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ