Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại cổ phần tại việt nam

GIỚI THIỆU

Lý do thực hiện đề tài

Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế đất nước, đặc biệt là trong việc cung ứng vốn cho sản xuất và kinh doanh Thông qua các hoạt động tài chính, NHTM không chỉ hỗ trợ các doanh nghiệp mà còn giúp nhà nước điều tiết vĩ mô nền kinh tế, tạo điều kiện cho Ngân hàng Trung ương hoạch định chính sách tài chính tiền tệ hiệu quả Việc xây dựng một hệ thống ngân hàng hoạt động hiệu quả và cạnh tranh sẽ góp phần ổn định hệ thống tài chính quốc gia, đồng thời thúc đẩy sự phát triển kinh tế xã hội.

Tính đến năm 2015, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và tổng tài sản bình quân của ngành ngân hàng thấp hơn so với mức trung bình trong khu vực, trong khi nợ xấu vẫn được xử lý chậm dù đã áp dụng nhiều biện pháp, bao gồm việc bán nợ cho VAMC Ngành ngân hàng gặp khó khăn do lãi suất thấp và tín dụng tăng trưởng yếu, cùng với các vấn đề về cơ chế và chính sách xử lý tài sản đảm bảo, dẫn đến khó khăn trong việc giải quyết nợ xấu Các tổ chức tín dụng phải tăng trích lập dự phòng rủi ro, ảnh hưởng đến lợi nhuận Trong bối cảnh này, việc nâng cao hiệu quả kinh doanh trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

Tỷ suất sinh lợi (TSSL) không chỉ phản ánh kết quả kinh doanh mà còn là cơ sở để tính toán các chỉ tiêu chất lượng khác, giúp đánh giá hiệu quả sản xuất kinh doanh của ngân hàng trong từng giai đoạn Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL sẽ hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng trong việc đánh giá năng lực, từ đó xác định các yếu tố tích cực để phát huy và các yếu tố tiêu cực cần khắc phục Điều này nhằm gia tăng lợi nhuận và nâng cao năng lực cạnh tranh Với tầm quan trọng này, tác giả đã chọn nghiên cứu về “Các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam.”

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Luận văn nghiên cứu sẽ giúp làm rõ được những vấn đề sau

- Phân tích thực trạng về tình hình hoạt động của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam giai đoạn từ 2008-2015

- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Phân tích và kiểm định mối tương quan giữa các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam là cần thiết để hiểu rõ hơn về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng này Nghiên cứu sẽ đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quyết định đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

Dựa trên kết quả phân tích, bài viết đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam hiện nay Các giải pháp này bao gồm cải thiện công nghệ thông tin, nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa quy trình quản lý rủi ro và tăng cường đào tạo nguồn nhân lực Những khuyến nghị này sẽ giúp các ngân hàng TMCP nâng cao khả năng cạnh tranh và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của thị trường.

Thứ nhất, thực trạng về tình hình hoạt động của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2008-2015?

Thứ hai, những yếu tố nào tác động đến khả năng sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2015?

Thứ ba, mức độ tác động của các yếu tố đó đến khả năng sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2015?

Thứ tư, cần đưa ra những biện pháp và khuyến nghị gì nhằm góp phần nâng cao khả năng sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Nghiên cứu này tập trung vào tỷ suất sinh lợi của 22 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến 2015 Việc lựa chọn này xuất phát từ những hạn chế trong việc công bố dữ liệu rộng rãi của tất cả các ngân hàng thương mại trong hệ thống, nhằm đảm bảo tính cân bằng và độ tin cậy của dữ liệu cho đề tài nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 22 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015 để phân tích tác động của các yếu tố nội tại Đồng thời, dữ liệu về các yếu tố vĩ mô được thu thập từ trang web của Ngân Hàng Thế giới (World Bank).

Bài nghiên cứu được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng ước lượng bình phương tối thiểu thông thường Pooled OLS và các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng như tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM Tác giả sẽ thực hiện các kiểm định Hausman test và F-Test để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp Nếu mô hình vi phạm các giả thiết, các phương pháp này không tối ưu và cần sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi FGLS để khắc phục, theo Wooldrige (2002).

Kết cấu của luận văn

Luận văn nghiên cứu bao gồm 5 chương

Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại

Chương 3: Thực trạng sự ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Chương 4: Phương pháp, dữ liệu và kết quả nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Chương 5: Giải pháp và khuyến nghị góp phần nâng cao tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Đề tài này nhằm hoàn thiện mô hình xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng TMCP tại Việt Nam, một lĩnh vực còn thiếu nghiên cứu chuyên sâu Nghiên cứu không chỉ kiểm định lại các kết quả trước đây mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015, mang lại tính ứng dụng cao cho các nhà quản trị trong quá trình ra quyết định hiện nay.

Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc cho các nhà quản trị ngân hàng, cổ đông, nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách về phương pháp đo lường và đánh giá tỷ suất sinh lời của ngân hàng TMCP tại Việt Nam Kết quả nghiên cứu giúp nhà quản trị xây dựng chính sách quản lý phù hợp, đồng thời cung cấp thông tin cần thiết cho nhà đầu tư trong việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác Ngoài ra, các yếu tố tác động cũng hỗ trợ nhà hoạch định chính sách trong việc xây dựng các chính sách kinh tế vĩ mô kịp thời và hợp lý nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế đã đề ra.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại

Khả năng sinh lợi là thước đo hiệu quả tài chính, cần thiết nhưng chưa đủ để duy trì cân bằng tài chính, và cần phải được đánh giá dựa trên khoảng thời gian tham chiếu Khái niệm này được áp dụng trong mọi hoạt động kinh tế, phản ánh kết quả từ việc sử dụng tài sản vật chất và tài sản tài chính mà doanh nghiệp sở hữu để tạo ra lợi nhuận.

Nhiều người thường nhầm lẫn giữa lợi nhuận và tỷ suất sinh lợi Mặc dù hai thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng có ý nghĩa khác nhau Lợi nhuận là tổng thu nhập của ngân hàng trong một khoảng thời gian nhất định, trong khi tỷ suất sinh lợi phản ánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng theo tỷ lệ.

Phân tích sức mạnh tài chính của ngân hàng là một thách thức lớn do đặc thù hoạt động và dòng tiền khác biệt so với các công ty sản xuất Tuy nhiên, có thể đánh giá khả năng sinh lợi của ngân hàng thông qua các chỉ tiêu định lượng như lợi nhuận sau thuế, tốc độ tăng trưởng lợi nhuận, và tỷ suất sinh lợi như ROE, ROA, NIM Những chỉ số này càng cao, chứng tỏ ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn Tỷ suất sinh lợi là yếu tố quan trọng phản ánh hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, với nhiều định nghĩa khác nhau trong kinh tế học liên quan đến lợi nhuận so với vốn và chi phí.

Các chỉ tiêu đo lường tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại

2.2.1 Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)

ROA (tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản) là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng mà không xét đến cấu trúc tài chính Chỉ số này cho biết số lợi nhuận sau thuế mà ngân hàng tạo ra từ mỗi đồng tài sản, cho thấy khả năng chuyển hóa tài sản thành lợi nhuận ROA cao chứng tỏ hiệu quả hoạt động và khả năng quản lý của ban lãnh đạo Đây là tiêu chí phổ biến trong các nghiên cứu về khả năng sinh lời của ngân hàng, như các nghiên cứu của Deger Alper và Adem Anbar (2011) tại Istanbul, Serish Gul, Faiza Irshad và Khalid Zaman (2011) tại Pakistan, Autonia Davydenko (2011) tại Ukraina, và Fadzlan Sufian (2011) tại Hàn Quốc.

Rivard & Thomas (1997) đã chứng minh rằng ROA (Lợi nhuận trên Tài sản) là chỉ số đo lường hiệu quả sinh lời tốt nhất cho các ngân hàng, vì nó không bị ảnh hưởng bởi mức độ đòn bẩy tài chính.

ROA cũng có những nhược điểm nhất định, chẳng hạn như việc không tính đến các yếu tố tài sản ngoại bảng, điều này có thể dẫn đến việc bỏ qua một nguồn thu quan trọng cho lợi nhuận (Davydenko).

2.2.2 Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)

ROE, hay tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu, thể hiện khả năng sử dụng vốn của ngân hàng để tạo ra thu nhập cho cổ đông Tỷ lệ ROE cao cho thấy ngân hàng đã sử dụng hiệu quả nguồn vốn, đồng thời thể hiện sự cân đối giữa vốn cổ đông và vốn vay để tối ưu hóa lợi thế cạnh tranh Do đó, ROE cao làm tăng sức hấp dẫn của cổ phiếu đối với nhà đầu tư.

Nghiên cứu về ROE giúp chỉ ra cách ngân hàng sử dụng nguồn vốn đầu tư để tạo ra lợi nhuận, theo Gul, Irshad và Zaman (2011) Hiệu quả hoạt động của ngân hàng là yếu tố quan trọng thu hút đầu tư từ cổ đông, vì vậy các nhà quản trị luôn tìm cách tăng cường ROE thông qua việc cải thiện hoạt động sản phẩm truyền thống, đa dạng hóa các sản phẩm hiện đại và kiểm soát rủi ro một cách chặt chẽ.

2.2.3 Các chỉ tiêu đo lường khác

2.2.3.1 Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM)

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) là chỉ số quan trọng, được tính bằng cách lấy tổng doanh thu từ lãi trừ tổng chi phí trả lãi chia cho tổng tài sản có sinh lời bình quân Tổng tài sản có sinh lời bình quân bao gồm tiền gửi tại NHNN, các tổ chức tín dụng, chứng khoán đầu tư và các khoản cho vay NIM phản ánh sự chênh lệch giữa thu nhập từ lãi và chi phí trả lãi, cho thấy hiệu quả quản lý tài sản sinh lời và khả năng tìm kiếm nguồn vốn với chi phí thấp Tỷ lệ NIM cao đồng nghĩa với khả năng sinh lời tốt hơn của ngân hàng.

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) là biến phụ thuộc quan trọng trong việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng, như đã được nghiên cứu bởi Munyam Bonera (2013), Serish Gul, Faiza Irshad và Khalid Zaman (2011), Liu và Wilson (2010) Tuy nhiên, NIM có nhược điểm là không tính đến các nguồn thu nhập khác ngoài lãi và chi phí hoạt động, do đó không phản ánh đầy đủ khả năng sinh lợi của ngân hàng.

2.2.3.2 Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NNIM)

Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NNIM) phản ánh sự chênh lệch giữa nguồn thu từ phí dịch vụ và chi phí hoạt động của ngân hàng Nguồn thu ngoài lãi chủ yếu đến từ các sản phẩm dịch vụ, trong khi chi phí ngoài lãi bao gồm tiền lương, chi phí sửa chữa và các chi phí khác Tỷ lệ NNIM cao cho thấy khả năng sinh lợi của ngân hàng càng lớn.

2.2.3.3 Tỷ lệ thu nhập trên vốn sử dụng (ROCE)

Tỷ lệ thu nhập trên vốn sử dụng (ROCE) là chỉ số quan trọng đánh giá khả năng sinh lợi của ngân hàng dựa trên số vốn đã sử dụng, được tính bằng chênh lệch giữa tổng tài sản và nợ ngắn hạn ROCE càng cao chứng tỏ ngân hàng có khả năng sinh lợi tốt hơn, theo nghiên cứu của Gul, Irshad và Zaman (2011).

Trong nghiên cứu về khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại, các chỉ số tài chính như lợi nhuận ròng trên tổng tài sản bình quân (ROA) và lợi nhuận ròng trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân (ROE) thường được sử dụng để đánh giá Cả hai chỉ số này đều có ưu điểm là đơn giản, dễ tính toán và mang tính tổng quát cao, đồng thời phản ánh hiệu quả hoạt động trong việc tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng (theo Davydenko, 2011) Vì vậy, bài luận văn này sẽ sử dụng hai chỉ số ROA và ROE làm biến phụ thuộc đại diện cho tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam.

Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại

Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) và lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE) là hai chỉ số quan trọng đánh giá khả năng sinh lợi của ngân hàng, chịu ảnh hưởng từ cả yếu tố nội tại và vĩ mô Các yếu tố nội tại như quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, dư nợ cho vay và tính thanh khoản mang tính đặc thù của từng ngân hàng Ngược lại, các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP và lạm phát tác động đến môi trường kinh tế, từ đó ảnh hưởng đến hiệu suất tài chính của ngân hàng.

2.3.1 Các yếu tố nội tại

Quy mô ngân hàng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi thông qua tổng tài sản hoặc tổng nguồn vốn Để giảm thiểu sự chênh lệch giữa các ngân hàng lớn và nhỏ, nhiều nghiên cứu sử dụng logarit theo cơ số 10 của tổng tài sản như một biến đại diện cho quy mô ngân hàng, nhằm hạn chế hiện tượng phương sai thay đổi Thực tế cho thấy, lợi thế quy mô giúp các ngân hàng tối ưu hóa lợi nhuận của mình.

Mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và tỷ suất sinh lợi (TSSL) được nghiên cứu bởi Anper và Anbar (2011), Pasiouras và Kosmidou (2007) cho thấy rằng ngân hàng lớn có khả năng tiếp cận nguồn vốn với chi phí thấp hơn, từ đó nâng cao lợi nhuận và đáp ứng nhu cầu vay của khách hàng Quan hệ này cũng được giải thích qua tính kinh tế theo quy mô, khi quy mô tăng trưởng mang lại lợi thế cạnh tranh và hiệu quả hoạt động Tuy nhiên, nghiên cứu của Eichengreen và Gibson (2001), Miller và Noulas (1997), Athanasoglou và các cộng sự (2005) chỉ ra rằng sự gia tăng quy mô vốn chỉ tác động tích cực đến TSSL đến một mức độ nhất định Khi ngân hàng quá lớn, chi phí quản lý và hoạt động tăng cao, nguồn nhân lực không theo kịp, dẫn đến rủi ro gia tăng và tính phi kinh tế theo quy mô, làm giảm TSSL của ngân hàng.

2.3.1.2 Quy mô vốn chủ sở hữu

Vốn chủ sở hữu (VCSH) của ngân hàng đóng vai trò quan trọng, là nguồn vốn riêng do chủ sở hữu đóng góp và bổ sung trong quá trình hoạt động VCSH không chỉ cung cấp nguồn lực ban đầu cho ngân hàng khi mới thành lập mà còn tạo niềm tin cho khách hàng và giúp phòng ngừa rủi ro kinh doanh Nó bao gồm vốn hình thành ban đầu, vốn bổ sung và các quỹ Quy mô VCSH được xem như công cụ thể hiện tình trạng vốn, đồng thời phản ánh sự an toàn và lành mạnh về tài chính của ngân hàng.

Tác động của vốn chủ sở hữu đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) của ngân hàng được thể hiện qua tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, với hai luồng quan điểm chính Nghiên cứu của Molyneux và Thornton (1992) cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa vốn chủ sở hữu và TSSL, cho rằng ngân hàng có vốn chủ sở hữu cao không chỉ đáp ứng yêu cầu vốn pháp định mà còn tạo tín hiệu tích cực về khả năng cung cấp vốn cho nền kinh tế Tương tự, Short (1979) chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu gắn liền với quy mô ngân hàng, với các ngân hàng lớn có thể tiếp cận nguồn vốn với chi phí thấp và quản trị vốn hiệu quả, từ đó tạo ra tỷ suất sinh lợi cao hơn Hơn nữa, vốn chủ sở hữu lớn giúp giảm chi phí sử dụng vốn và bảo vệ ngân hàng trước rủi ro tài chính, bao gồm rủi ro phá sản, góp phần gia tăng lợi nhuận Những lập luận này cũng được củng cố bởi các nghiên cứu của Pasiouras và Kosmidou (2007), Syfari (2012).

Ali, Khizer, Akhtar, Farhan và Zafar (2011) đã chỉ ra rằng có mối tương quan nghịch biến giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và TSSL của ngân hàng, nhấn mạnh rằng sự tăng trưởng vốn chủ sở hữu cần đi đôi với việc nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và quản trị vốn tốt, đồng thời tránh tình trạng dư thừa vốn không sinh lợi Ngoài ra, nghiên cứu của Sharma và Gounder (2012) cho thấy mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và tỷ suất sinh lợi là không thể dự đoán được.

Cho vay là hoạt động kinh doanh chủ yếu của ngân hàng, tạo ra lợi nhuận và ngày càng đa dạng trong bối cảnh nền kinh tế phát triển và hội nhập Hình thức cho vay được hiểu là việc ngân hàng cấp tín dụng, cho phép khách hàng sử dụng một khoản tiền nhất định trong thời gian và mục đích cụ thể, với nguyên tắc hoàn trả cả gốc và lãi Là tổ chức tài chính trung gian, ngân hàng phải kiểm soát rủi ro và mục đích sử dụng vốn của khách hàng để đảm bảo không ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh.

Trong nghiên cứu về tác động của dư nợ cho vay đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng, hai quan điểm chính đã được đưa ra Một số nghiên cứu như của Gul, Irshad và Zaman (2011), Sufian và Habibullah (2009), Athanasoglou và cộng sự (2006) cho thấy mối tương quan dương giữa dư nợ cho vay và khả năng sinh lời của ngân hàng; tức là khi cho vay tăng, thu nhập từ lãi cũng tăng, góp phần nâng cao lợi nhuận ngân hàng Tuy nhiên, nếu ngân hàng chỉ tập trung vào việc gia tăng cho vay mà không kiểm soát rủi ro, sẽ dẫn đến tình trạng nhiều khoản vay khó thu hồi, từ đó làm giảm lợi nhuận.

Lập luận đó đã được ủng hộ bởi kết quả nghiên cứu của Syfari (2012), Alper và Anbar

Năm 2011, nghiên cứu chỉ ra mối tương quan âm giữa dư nợ cho vay và tỷ suất sinh lợi (TSSL) của ngân hàng, cho thấy rằng bên cạnh việc mở rộng hoạt động cho vay, ngân hàng cần chú trọng vào chất lượng tín dụng để đảm bảo hiệu quả trong kinh doanh.

Rủi ro tín dụng xảy ra khi khách hàng không thực hiện các điều khoản trong hợp đồng vay vốn với ngân hàng, đây là loại rủi ro lớn nhất và thường xuyên gây hậu quả nặng nề trong hoạt động kinh doanh Nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) của ngân hàng.

Nghiên cứu của Athanasoglou và các cộng sự (2005), Davydenko (2011), Miller và Noulas (1997), cùng với Duca và MC Laughlin (1990) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng Khi danh mục cho vay chứa nhiều khoản vay lớn, rủi ro sẽ gia tăng đáng kể nếu khách hàng vi phạm hợp đồng Điều này dẫn đến việc các ngân hàng phải trích lập dự phòng cao hơn, làm tăng chi phí hoạt động và giảm tỷ suất sinh lợi.

Ngân hàng cần tập trung nâng cao chất lượng các khoản vay thay vì chỉ chạy theo số lượng để mở rộng quy mô, đồng thời tổ chức bồi dưỡng và đào tạo nghiệp vụ cho cán bộ tín dụng nhằm giảm thiểu rủi ro Tuy nhiên, nghiên cứu của Heffernan và Fu (2008) cho rằng rủi ro tín dụng cao có thể mang lại lợi nhuận tích cực cho ngân hàng nếu chất lượng tài sản tốt Do đó, để đạt được tỷ suất lợi nhuận cao, ngân hàng phải chấp nhận rủi ro cao, nhưng đồng thời đảm bảo chất lượng tài sản được thẩm định chặt chẽ nhằm hạn chế tổn thất Để đại diện cho rủi ro tín dụng mà ngân hàng đối mặt, các nghiên cứu trước đây thường sử dụng tỷ số dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ cho vay.

Mỗi hoạt động kinh doanh của ngân hàng không chỉ mang lại thu nhập mà còn phát sinh chi phí cần được quản lý hiệu quả Chi phí hoạt động của ngân hàng bao gồm: thuế, phí, lương và phụ cấp cho nhân viên, chi phí tài sản, quản lý công vụ, bảo hiểm tiền gửi khách hàng, dự phòng (không tính chi phí dự phòng rủi ro tín dụng và giảm giá chứng khoán) cùng các chi phí khác.

Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng chi phí hoạt động là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) của ngân hàng, được đo bằng tỷ số chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động Nghiên cứu của Pasiouras và Kosmidou (2007), Bourke (1989) và Syfari (2012) cho thấy rằng việc cắt giảm và quản lý chi phí hiệu quả sẽ dẫn đến TSSL cao hơn, cho thấy mối tương quan âm giữa chi phí hoạt động và khả năng sinh lợi của ngân hàng Tuy nhiên, Molyneux và Thornton cũng đã chỉ ra những khía cạnh khác cần xem xét.

Năm 1992, một nghiên cứu đã chỉ ra rằng chi phí hoạt động có mối tương quan dương với TSSL khi khảo sát 18 ngân hàng ở Châu Âu trong giai đoạn 1986 - 1989 Cụ thể, việc ngân hàng tăng chi phí lương và thưởng cho nhân viên, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, sẽ nâng cao tinh thần làm việc và năng suất, từ đó gia tăng TSSL cho ngân hàng.

Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về những yếu tố tác động đến tỷ suất

Nghiên cứu về tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại thường tập trung vào việc phân tích hệ thống ngân hàng tại nhiều quốc gia hoặc trong một quốc gia cụ thể Trong bài viết này, tác giả sẽ tổng hợp một số nghiên cứu gần đây liên quan đến vấn đề này.

Usman Dawood (2014) đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi

Nghiên cứu về tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) của 23 ngân hàng thương mại tại Pakistan trong giai đoạn 2009 – 2012 cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến khả năng sinh lợi, trong khi chi phí hoạt động và tính thanh khoản lại ảnh hưởng tiêu cực Phương pháp ước lượng được sử dụng là Pooled OLS với các biến độc lập như chi phí hoạt động, tính thanh khoản, quy mô vốn chủ sở hữu, tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản và quy mô ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ xem xét các yếu tố nội tại mà không tính đến các yếu tố vĩ mô bên ngoài, và thời gian nghiên cứu ngắn hạn có thể không phản ánh đầy đủ xu hướng diễn biến của vấn đề, đây là nhược điểm cần khắc phục.

Ong Tze San và Teh Boon Heng (2013) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của các ngân hàng thương mại tại Malaysia trong giai đoạn từ 2003 đến 2009 Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quan trọng, giúp hiểu rõ hơn về hiệu suất tài chính của ngành ngân hàng trong bối cảnh kinh tế Malaysia.

Malaysia có 9 ngân hàng nội địa và 11 ngân hàng nước ngoài hoạt động Nghiên cứu này sử dụng hồi quy trên dữ liệu thời gian với các biến phụ thuộc như quy mô vốn chủ sở hữu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động, tính thanh khoản, quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng GDP và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Kết quả cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và chi phí hoạt động có tác động ngược chiều, trong khi quy mô vốn chủ sở hữu và tính thanh khoản lại ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng sinh lợi (ROA) của ngân hàng Đối với khả năng sinh lợi (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và chi phí hoạt động tác động ngược chiều, còn quy mô ngân hàng tác động cùng chiều Nghiên cứu này tạo ra cơ sở dữ liệu vững chắc để đánh giá và đo lường ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ suất sinh lợi ngân hàng.

Nghiên cứu của Munther Al Nimer và các cộng sự (2013) chỉ ra rằng tỷ lệ thanh khoản có tác động ngược chiều đáng kể đến khả năng sinh lợi (ROA) của 15 ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán Amman (ASE) trong giai đoạn 2005-2011.

Nghiên cứu của Syafri (2012) về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi (ROA) của ngân hàng thương mại ở Indonesia trong giai đoạn 2002-2011 cho thấy rằng dư nợ cho vay, quy mô vốn chủ sở hữu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tích cực đến ROA Ngược lại, quy mô ngân hàng, chi phí hoạt động và tỷ lệ lạm phát lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lợi Đề tài nổi bật ở chỗ xem xét cả yếu tố nội tại và vĩ mô trong một khoảng thời gian dài, giúp nhận diện xu hướng rõ ràng Tuy nhiên, nghiên cứu còn hạn chế khi chưa xem xét các chỉ tiêu đo lường tỷ suất sinh lợi khác, đây là điểm cần cải thiện.

Bảng 2.1: Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm tác động của các yếu tố đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (ROA, ROE)

STT Các nghiên cứu SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF

3 Munther Al Nimer & các cộng sự (2013)

Đóng góp mới của đề tài

Đề tài này không chỉ hoàn thiện mô hình xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng TMCP tại Việt Nam, mà còn bổ sung vào kho tàng nghiên cứu còn hạn chế trong lĩnh vực này Hơn nữa, nó kiểm định lại các kết quả nghiên cứu trước đó và mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu trong tương lai.

Tác giả đo lường biến rủi ro tín dụng bằng tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t chia cho tổng dư nợ cho vay năm (t-1), khác với các nghiên cứu trước đó Phương pháp này hợp lý hơn vì rủi ro tín dụng thường không phát sinh ngay trong năm vay vốn, mà là trích lập cho các năm trước Việc so sánh giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng với tổng dư nợ cho vay trong cùng một năm sẽ không chính xác Cách đo lường này cũng được đề cập trong nghiên cứu của Foos và các tác giả khác.

Nghiên cứu năm 2010 về rủi ro tín dụng cung cấp những hiểu biết quan trọng cho các nhà quản trị ngân hàng và nhà đầu tư Nếu các giả thuyết trong nghiên cứu này được chứng minh là đúng, chúng sẽ hỗ trợ đáng kể trong việc hoạch định chiến lược kinh doanh hiệu quả cho tương lai.

Trong các nghiên cứu trước đây, việc vi phạm các giả thiết hồi quy đã dẫn đến những hạn chế trong phương pháp khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, gây ảnh hưởng đến tính vững và hiệu quả của mô hình hồi quy Để khắc phục vấn đề này và nâng cao tính vững cho mô hình, tác giả đã áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) nhằm hoàn thiện mô hình và tăng cường ý nghĩa của kết quả nghiên cứu.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên các nghiên cứu toàn cầu và phân tích ưu nhược điểm của các lược khảo nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành kiểm định thực nghiệm các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam Mục tiêu là xác định những yếu tố tích cực và tiêu cực để có thể phát huy hoặc hạn chế chúng trong tương lai.

Nghiên cứu này tập trung vào việc kiểm định thực nghiệm các biến quan trọng tại thị trường Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Mô hình nghiên cứu sẽ xem xét các yếu tố tác động nội tại cùng với yếu tố vĩ mô bên ngoài, trong đó chỉ chú trọng đến yếu tố lạm phát.

Yit = β0 + β1SIZEit + β2LOANit + β3CAPit + β4LLRit + β5COSRit + β6LIQit + β7INFt +ε it

- Yit là tỷ suất sinh lợi của ngân hàng i tại thời điểm t, được lượng hóa bởi hai tỷ số là ROAit và ROEit

- SIZEit là quy mô của ngân hàng i tại thời điểm t

- LOANit là dư nợ cho vay khách hàng của ngân hàng i tại thời điểm t

- CAPit là quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t

- LLRit là dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i tại thời điểm t

- COSRit là chi phí hoạt động của ngân hàng i tại thời điểm t

- LIQit là khả năng thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t

- INFt là tỷ lệ lạm phát tại thời điểm t

Chương 2 đã tổng quan cơ sở lý thuyết về các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại đồng thời lược khảo những kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các ngân hàng ở nhiều quốc gia trên thế giới Trong đó, các yếu tố tác động nội tại bao gồm quy mô tài sản, quy mô vốn chủ sở hữu, dư nợ cho vay, rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động và tính thanh khoản Yếu tố tác động vĩ mô bên ngoài mà nghiên cứu xét đến là tỷ lệ lạm phát Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu về sự tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lợi của ngân hàng có sự khác nhau thậm chí là mâu thuẫn xuất phát từ dữ liệu nghiên cứu và mang tính đặc thù riêng của từng vùng, từng quốc gia trong một giai đoạn nhất định Điều này dẫn đến nghiên cứu của tác giả về thực trạng tại các ngân hàng TMCP Việt Nam trong chương kế tiếp để có được các nhìn tổng quan cũng như thấy được sự khác biệt về nền kinh tế ở mỗi quốc gia

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC YẾU TỐ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP TẠI VIỆT NAM

Sơ lược về các ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu

STT Tên ngân hàng Tên viết tắt Ngày đi vào hoạt động Tổng tài sản tính đến

Vốn điều lệ tính đến 31/12/2015 (tỷ VNĐ)

1 NH TMCP Đầu Tư & Phát Triển Việt Nam BIDV 26/04/1957 847,011 34,187

2 NH TMCP Công Thương Việt Nam Vietinbank 26/03/1988 777,350 37,234

3 NH TMCP Ngoại Thương Việt Nam VCB 1/4/1963 674,395 26,650

4 NH TMCP Sài Gòn Thương Tín Sacombank 21/12/1991 292,542 18,852

5 NH TMCP Quân Đội MB Bank 4/11/1994 221,042 16,000

6 NH TMCP Sài Gòn – Hà Nội SHB 13/11/1993 204,704 9,486

8 NH TMCP Kỹ Thương Việt Nam Techcombank 27/09/1993 191,994 8,878

9 NH TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VP Bank 12/8/1993 179,518 8,056

10 NH TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam Eximbank 24/05/1989 124,850 12,355

11 NH TMCP Phát Triển TPHCM HD Bank 4/1/1990 106,486 8,100

12 NH TMCP Hàng Hải Việt Nam Maritime

13 NH TMCP Đông Nam Á Sea Bank 1994 84,757 5,446

14 NH TMCP Quốc Tế VIB 18/09/1996 84,309 4,845

15 NH TMCP An Bình AB Bank 13/05/1993 64,375 4,800

16 NH TMCP Phương Đông OCB 10/6/1996 49,447 4,000

17 NH TMCP Quốc Dân NCB 18/09/1995 48,231 3,010

18 NH TMCP Việt Á VietA Bank 4/7/2003 41,878 3,500

19 NH TMCP Nam Á Nam A Bank 21/10/1992 35,470 3,021

20 NH TMCP Kiên Long Kien Long

21 NH TMCP Xăng Dầu Petrolimex PG Bank 13/11/1993 24,681 3,000

22 NH TMCP Sài Gòn Công Thương SaiGonBank 16/10/1987 17,749 3,080

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Trong nền kinh tế thị trường, ngân hàng thương mại đóng vai trò trung tâm tiền tệ, góp phần vào sự phát triển hài hòa của các thành phần kinh tế Mỗi biến động trong hoạt động của ngân hàng thương mại đều ảnh hưởng đến các lĩnh vực khác Do đó, hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại rất quan trọng cho cả hệ thống ngân hàng và nền kinh tế Chính vì lý do này, tác giả tiến hành nghiên cứu về TSSL, tập trung vào tỷ suất sinh lợi của 22 ngân hàng TMCP tại Việt Nam để đảm bảo tính cân bằng và độ tin cậy của dữ liệu nghiên cứu.

Thực trạng các yếu tố nội tại tác động đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng

3.2.1 Tổng tài sản và vốn chủ sở hữu

Bảng 3.2: Tổng tài sản và vốn chủ sở hữu trung bình của các ngân hàng

TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008-2015

Tổng tài sản trung bình (tỷ đồng) 54,189 74,288 107,355 129,617 134,870 149,187 171,517 200,085

Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (%) 25,69 37,09 44,51 20,74 4,05 10,62 14,97 16,66

Tổng VCSH trung bình (tỷ đồng) 4,607 5,919 8,044 9,533 11,148 12,852 13,246 14,534

Tốc độ tăng trưởng VCSH (%) 30,54 28,48 35,90 18,51 16,94 15,29 3,07 9,72

(Nguồn: Báo cáo tài chính của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam)

Từ năm 2008 đến nay, tốc độ tăng trưởng tổng tài sản của các ngân hàng TMCP có xu hướng tăng giảm không đều, với sự sụt giảm mạnh sau năm 2010 và phục hồi từ năm 2013 Năm 2008 đánh dấu một giai đoạn khó khăn cho ngành ngân hàng, khi các ngân hàng phải nâng vốn điều lệ lên 1.000 tỷ đồng theo Nghị định 141/2006/NĐ-CP, nếu không sẽ đối mặt với nguy cơ bị thâu tóm Khủng hoảng kinh tế toàn cầu và sự suy giảm thị trường chứng khoán đã khiến các ngân hàng gặp khó khăn trong việc tăng vốn, dẫn đến tốc độ tăng VCSH chỉ còn 30,54% và tốc độ tăng trưởng tài sản giảm xuống 25,69% Năm 2009, nền kinh tế Việt Nam tiếp tục chịu ảnh hưởng của khủng hoảng, với tốc độ tăng trưởng VCSH giảm còn 28,48%, nhưng nhờ các chính sách kích cầu của Chính phủ, tốc độ tăng tổng tài sản đã phục hồi đạt 37,09%.

Khác với năm 2009, kế hoạch tăng vốn của các ngân hàng vào năm 2010 diễn ra sôi nổi hơn do quy định tại Nghị định 141/2006/NĐ-CP yêu cầu các ngân hàng TMCP phải có vốn điều lệ tối thiểu là 3.000 tỷ đồng Vì vậy, việc phát hành cổ phiếu để tăng vốn điều lệ trở thành điều cần thiết cho các ngân hàng có quy mô vốn dưới mức này Các ngân hàng không chỉ tìm cách nâng cao vốn điều lệ mà còn phải đáp ứng các yêu cầu pháp lý trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Tốc độ tăng trưởng vốn chủ sở hữu (VCSH) của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) năm 2010 đạt 35,90%, trong khi tốc độ tăng trưởng tổng tài sản đạt 44,51% Việc tăng vốn được xem là yếu tố cần thiết để nâng cao sức cạnh tranh của các ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh thị trường tài chính hiện nay Ngay cả những ngân hàng có quy mô vốn lớn cũng phải gia tăng mức vốn hiện có để đáp ứng các quy định và cải thiện vị thế cạnh tranh.

Dựa trên tình hình thực tế về yêu cầu đảm bảo tỷ lệ vốn pháp định, NHNN đã ban hành Nghị định 10/2011/NĐ-CP sửa đổi Nghị định 141/2006/NĐ-CP, cho phép các ngân hàng thương mại tại Việt Nam được gia hạn mức vốn điều lệ 3.000 tỷ đồng đến hết ngày 31/12/2011, nhằm tạo cơ hội và giảm áp lực cho các ngân hàng Tuy nhiên, từ năm 2011, hệ thống ngân hàng bắt đầu thu hẹp quy mô, với nhiều thương vụ mua bán, sáp nhập trong quá trình tái cơ cấu, tập trung chủ yếu vào năm 2012 theo quyết định số 254/QĐ-TTG của Thủ tướng Chính phủ Kết quả cho thấy tốc độ tăng trưởng vốn chủ sở hữu trung bình của các ngân hàng TMCP giảm từ 35,90% năm 2010 xuống còn 18,51% năm 2011 và 16,94% năm 2012, kéo theo sự sụt giảm mạnh của tốc độ tăng trưởng tổng tài sản trung bình từ 44,51% năm 2010.

Năm 2012 đánh dấu sự suy giảm nghiêm trọng của ngành ngân hàng, với tăng trưởng tín dụng chỉ đạt 4,05%, thấp nhất trong 20 năm qua và lần đầu tiên kể từ năm 1992 giảm xuống một con số Nợ xấu gia tăng, lợi nhuận giảm sút, và nhiều tổ chức tín dụng gặp khó khăn, dẫn đến việc 9 ngân hàng yếu kém phải tiến hành tái cơ cấu Hơn nữa, nhiều tổ chức tín dụng không thể thực hiện kế hoạch tăng vốn hoặc niêm yết trên sàn.

Năm 2013, nền kinh tế ghi nhận những chuyển biến tích cực, dẫn đến sự gia tăng trở lại của vốn chủ sở hữu (VCSH) và tổng tài sản của ngân hàng, mặc dù tốc độ tăng trưởng vẫn chậm hơn so với giai đoạn trước.

Năm 2014, tốc độ tăng trưởng vốn chủ sở hữu (VCSH) của các ngân hàng giảm mạnh chỉ còn 3,07%, trong khi EIB ghi nhận tốc độ tăng trưởng VCSH âm và các ngân hàng khác cũng có mức tăng trưởng thấp Mặc dù vậy, tổng tài sản vẫn tăng trưởng ấn tượng đạt 15,57%, nhờ vào xu hướng các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) mua lại các công ty tài chính, được thúc đẩy bởi Nghị định 39/2014 của Chính phủ cho phép các công ty tài chính thực hiện nhiều hoạt động ngân hàng Điều này đã tạo điều kiện cho các ngân hàng mở rộng cung cấp sản phẩm bán lẻ và dịch vụ thanh toán Cụ thể, HDBank đã mua 100% vốn của Công ty Tài chính Việt Société Générale (SGVF), trong khi VPBank hoàn tất việc mua Công ty Tài chính Than - Khoáng sản Việt Nam.

Techcombank đã được chấp thuận để mua lại 100% công ty tài chính Hóa chất, trong khi SHB cũng nhận được sự chấp thuận để mua lại Tài chính Vinaconex – Viettel Sau những biến động, vào năm 2015, tình hình đã dần ổn định và phát triển trở lại, với tốc độ tăng trưởng tài sản đạt 16,66% và vốn chủ sở hữu (VCSH) tăng 9,72%.

3.2.2 Hoạt động tín dụng và rủi ro tín dụng

Bảng 3.3: Dư nợ tín dụng và dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng

TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008-2015

Dư nợ tín dụng bình quân (tỷ đồng)*

Tốc độ tăng trưởng tín dụng (%)

Dự phòng RRTD bình quân (tỷ đồng)

Tốc độ tăng dự phòng RRTD (%)

(Nguồn: Báo cáo tài chính của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam)

*: Dư nợ tín dụng tính theo các khoản cho vay khách hàng

Tốc độ tăng trưởng tín dụng và chi phí dự phòng rủi ro tín dụng đã có sự biến động mạnh mẽ qua từng năm, đặc biệt là trong năm 2008 khi lãi suất tín dụng tăng cao do khủng hoảng kinh tế toàn cầu, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận vốn vay ngân hàng Để hỗ trợ các ngân hàng thương mại và kiềm chế lạm phát, Ngân hàng Nhà nước đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng năm 2008 ở mức 30%, dẫn đến tỷ lệ tăng trưởng tín dụng thực tế giảm xuống còn 27,56%, so với 51,39% của năm 2007 Chính phủ đã chỉ đạo các giải pháp kích thích nhằm phục hồi tăng trưởng kinh tế và ổn định kinh tế vĩ mô, trong đó có việc nới lỏng chính sách tiền tệ và hỗ trợ lãi suất Nhờ đó, tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam đã tăng trở lại 43,62% vào năm 2009, kéo theo chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tăng từ 18,61% năm 2008 lên 20,07% năm 2009 Đặc biệt, trong giai đoạn 2006-2008, việc chuyển đổi 13 ngân hàng thương mại cổ phần nông thôn lên đô thị diễn ra quá nhanh đã góp phần tạo ra bất ổn trong hệ thống ngân hàng, bao gồm cả vấn đề nợ xấu.

Kể từ năm 2010, tăng trưởng tín dụng đã giảm dần do lãi suất huy động tăng cao, kéo theo lãi suất cho vay cũng tăng lên khoảng 20-23%/năm Thanh khoản căng thẳng và nợ xấu gia tăng, đặc biệt là trong bối cảnh bất động sản suy giảm năm 2011, đã khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận vốn Mặc dù Ngân hàng Nhà nước đã nỗ lực kiểm soát lạm phát và ổn định thị trường tiền tệ, tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần chỉ đạt 36,39% năm 2010 và 16,30% năm 2011 Sự tăng trưởng tín dụng quá nóng trước đó đã dẫn đến nợ xấu và chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng gia tăng, với tốc độ đạt 28,61% năm 2010 và 31,61% năm 2011 Các ngân hàng đã áp dụng nhiều giải pháp như siết chặt thẩm định khách hàng, đảo nợ và tăng cường dự phòng rủi ro để xử lý nợ xấu.

TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008-2015

Năm 2012 là năm đã để lại nhiều dấu ấn quan trọng của thị trường tài chính ngân hàng

Tốc độ tăng trưởng tín dụng hiện chỉ đạt 9,55%, đánh dấu lần đầu tiên kể từ năm 1992 mức tăng trưởng tín dụng ở một chữ số Nguyên nhân chủ yếu là do nhu cầu tín dụng yếu, khó khăn trong tiêu thụ sản phẩm và hàng tồn kho cao, khiến nhiều doanh nghiệp không đủ điều kiện vay vốn Đồng thời, các ngân hàng phải kiểm soát chặt chẽ tín dụng để ngăn chặn nợ xấu Tình hình nợ xấu ngày càng phức tạp, và để giải quyết, Chính phủ đã phê duyệt đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015” theo Quyết định 254/QĐ – TTG Ngân hàng Nhà nước đã phân loại các ngân hàng thương mại thành ba nhóm: Nhóm 1 với tình hình tài chính lành mạnh, Nhóm 2 với tài chính lành mạnh nhưng quy mô nhỏ, và Nhóm 3 với tình hình tài chính khó khăn.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng và tốc độ tăng dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) là những chỉ số quan trọng giúp Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đánh giá thực trạng hoạt động ngân hàng Đến cuối năm 2012, NHNN tập trung vào củng cố thanh khoản, lành mạnh hóa hoạt động tài chính và tái cơ cấu tổ chức nhằm xử lý nợ xấu Do đó, các ngân hàng đã hạn chế cho vay và tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng các khoản vay, dẫn đến tốc độ tăng trưởng chi phí dự phòng RRTD giảm mạnh chỉ còn 8,03%.

Năm 2013, tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam đã có sự khởi sắc nhờ vào các biện pháp hỗ trợ từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN), với mục tiêu tập trung vốn cho các lĩnh vực ưu tiên và không kiểm soát tỉ trọng cho vay đối với lĩnh vực không khuyến khích Tốc độ tăng trưởng tín dụng đạt 18,46%, nhưng cũng đi kèm với sự gia tăng nợ xấu, đe dọa an ninh hệ thống ngân hàng Để xử lý vấn đề này, Chính phủ và NHNN đã ban hành nhiều quyết định và thông tư nhằm cải thiện hệ thống tài chính ngân hàng, trong đó có việc thành lập Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) và thực hiện các biện pháp đồng bộ để xử lý nợ xấu Các quy định như Thông tư 02/2013/TT-NHNN và Thông tư 19/2013/TT-NHNN đã được ban hành nhằm nâng cao quản trị rủi ro và hướng tới chuẩn mực Basel II Những nỗ lực này đã tạo ra một môi trường ổn định, giúp các ngân hàng định hướng lại hoạt động, với mức tăng trưởng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng chỉ đạt 9,06%.

Hoạt động kinh doanh của các ngân hàng trong năm 2014 được dự báo sẽ thuận lợi nhờ vào môi trường kinh tế vĩ mô ổn định, mặc dù tăng trưởng tín dụng chỉ đạt 15,87%, thấp hơn so với năm 2013 do tác động từ sự sụt giảm nhu cầu toàn cầu, đặc biệt từ Liên minh châu Âu và Trung Quốc Các ngân hàng sẽ tích cực xử lý nợ xấu và áp dụng các chuẩn mực phân loại nợ mới để phản ánh chính xác chất lượng tín dụng Ngân hàng Nhà nước (NHNN) tiếp tục ban hành các Thông tư và Nghị định nhằm hỗ trợ xử lý nợ xấu, cho phép các tổ chức tín dụng (TCTD) cơ cấu lại thời hạn trả nợ mà không làm thay đổi nhóm nợ, tuy nhiên với quy định chặt chẽ để tránh lạm dụng Thông tư số 09/2014/TT-NHNN cho phép TCTD thực hiện cơ cấu lại nợ từ 20/3/2014 đến 1/4/2015, nhưng mỗi khoản nợ chỉ được cơ cấu lại một lần VAMC vẫn đóng vai trò chiến lược trong việc giảm nợ xấu, với tỷ lệ nợ xấu giảm dần có mối quan hệ chặt chẽ với việc mua nợ xấu của VAMC trong nửa cuối năm 2014 và đầu năm 2015 VAMC cũng tiến hành mua nợ xấu bằng trái phiếu đặc biệt, giúp tốc độ tăng trưởng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng năm 2014 chỉ tăng nhẹ 9,30%.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng năm 2015 đạt 25,09%, phản ánh sự điều hành thận trọng của NHNN nhằm hướng tín dụng vào các lĩnh vực sản xuất trực tiếp, đảm bảo tăng trưởng kinh tế bền vững và thực chất NHNN đã giữ ổn định trần lãi suất cho vay ngắn hạn bằng VND và điều tiết thanh khoản của các TCTD để tạo điều kiện giảm lãi suất Năm 2015 cũng đánh dấu năm cuối của giai đoạn 2011 – 2015 thực hiện đề án cơ cấu lại các TCTD, đồng thời là năm quan trọng trong việc xử lý nợ xấu Chính phủ và NHNN đang quyết liệt thực hiện các giải pháp nhằm giảm tỷ lệ nợ xấu xuống dưới 3% theo Đề án “Xử lý nợ xấu của hệ thống các TCTD” ban hành kèm theo Quyết định 843, nhằm ổn định kinh tế vĩ mô Việt Nam.

Thực trạng yếu tố vĩ mô tác động đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng

Năm 2008, tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam đã tăng cao lên 23,1% do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế toàn cầu Nguyên nhân chính bao gồm sự biến động giá cả trên thị trường thế giới, đặc biệt là giá dầu mỏ và lương thực, cùng với việc tăng giá các mặt hàng trong nước Thêm vào đó, nguồn cung tiền tăng mạnh từ vốn nước ngoài sau khi Việt Nam gia nhập WTO, nhưng đầu tư kém hiệu quả và chính sách tiền tệ không ổn định của Ngân hàng Nhà nước đã dẫn đến tình trạng lạm phát nghiêm trọng Sự phức tạp trên thị trường chứng khoán cũng khiến các nhà đầu tư tìm kiếm cơ hội khác và rút vốn về nước.

Gói kích cầu kinh tế năm 2009 của Chính phủ đã hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận vốn ngân hàng với chi phí thấp, góp phần tăng tính cạnh tranh và ổn định kinh tế vĩ mô, đạt mức lạm phát chỉ 7,05% Tuy nhiên, các biện pháp này dẫn đến lạm phát cao trong năm 2010-2011, với lạm phát năm 2010 lên tới 8,86% do nhu cầu tiêu dùng tăng Cán cân thương mại cũng bị thâm hụt kéo dài, cho thấy những khó khăn nội tại của nền kinh tế Để đối phó với tình hình lạm phát gia tăng và đầu tư công kém hiệu quả, Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 11/NQ-CP vào tháng 2 năm 2011, tập trung kiềm chế lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô Mặc dù lạm phát cuối năm 2011 đạt 18,7%, nhưng nhờ các giải pháp đồng bộ, kinh tế vĩ mô đã có chuyển biến tích cực, với tỷ lệ lạm phát giảm dần từ 9,09% (năm 2012) xuống 6,59% vào năm 2014.

Từ năm 2013 đến 2014, lạm phát đã giảm xuống còn 4,09% nhờ vào chính sách thắt chặt tiền tệ và tài khóa của chính phủ nhằm ổn định kinh tế vĩ mô Chính phủ đã thực hiện các giải pháp quản lý giá cả hàng tháng, góp phần bình ổn thị trường Kết quả là lạm phát đã được kiểm soát trong ba năm liên tiếp, không còn tình trạng tăng giảm như giai đoạn 2007-2012 Tuy nhiên, chính sách này cũng dẫn đến tăng trưởng kinh tế dưới tiềm năng, có thể gây mất cân đối cung - cầu hàng hóa trong tương lai.

Từ năm 2007 đến 2016, lạm phát chủ yếu phát sinh do thiếu cung, và xu hướng giảm lạm phát có thể dẫn đến sức mua thấp và ngưng trệ hoạt động kinh tế, khiến người tiêu dùng tạm hoãn chi tiêu Việc kiềm chế lạm phát ở mức hợp lý là cần thiết để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, trong khi lạm phát quá cao hoặc quá thấp đều gây ảnh hưởng tiêu cực Đặc biệt, năm 2015 ghi nhận tỷ lệ lạm phát chỉ đạt 0,63%, mức thấp nhất trong 14 năm qua, nhờ vào các biện pháp ổn định kinh tế vĩ mô theo Nghị quyết 01/NQ-CP Thêm vào đó, tâm lý tiêu dùng của người dân cũng trở nên thận trọng hơn, dẫn đến sự cân nhắc kỹ lưỡng trong chi tiêu.

Thực trạng tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Bảng 3.4:Tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam giai đọan 2008-2015

(Nguồn: Báo cáo tài chính của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam)

Năm 2008, ngành ngân hàng đối mặt với nhiều thách thức do khủng hoảng kinh tế toàn cầu và thị trường chứng khoán suy giảm Để ứng phó, NHNN đã nới lỏng chính sách tiền tệ và áp dụng cơ chế hỗ trợ lãi suất vào năm 2009, nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng và ổn định kinh tế vĩ mô Sự tăng trưởng tín dụng này cũng dẫn đến sự gia tăng doanh thu từ các dịch vụ như thanh toán và chuyển tiền, giúp ROA và ROE trung bình đạt lần lượt 1,3% và 13,97% Trong đó, Techcombank ghi nhận tỷ số ROA cao nhất với 1,84%, trong khi VCB dẫn đầu về ROE với 23,45%.

Năm 2010, kế hoạch tăng vốn của các ngân hàng trở nên sôi nổi do quy định tại Nghị định 141/2006/NĐ-CP yêu cầu các ngân hàng TMCP phải có vốn điều lệ tối thiểu 3.000 tỷ đồng Tuy nhiên, áp lực tăng vốn nhanh chóng đã dẫn đến tình trạng các ngân hàng thiếu kế hoạch sử dụng vốn hiệu quả, gây ra sự tồn đọng vốn không sinh lợi.

Tăng trưởng tín dụng đang giảm do nền kinh tế chưa hồi phục, giá nguyên liệu đầu vào tăng, thị trường chứng khoán sụt giảm và lãi suất cho vay cao, khiến doanh nghiệp khó tiếp cận vốn ngân hàng ROA giảm xuống còn 1,28% và ROE còn 13,47%, trong khi SaiGonbank dẫn đầu với ROA 4,73% và ROE 22,55% Năm 2011 tiếp tục là thách thức cho ngành ngân hàng với tình hình kinh tế vĩ mô phức tạp, dẫn đến việc thu hẹp quy mô và các thương vụ mua bán, sáp nhập Tình trạng thiếu vốn huy động trở thành vấn đề nghiêm trọng khi lãi suất huy động lên tới 18%/năm, thậm chí 23%/năm cho tiền gửi ngắn hạn, cùng với chi phí dự phòng RRTD tăng, làm ROA giảm xuống còn 1,22% và ROE còn 12,77%.

Từ năm 2012 đến 2014, nền kinh tế Việt Nam, đặc biệt là ngành ngân hàng, đã phải đối mặt với nhiều khó khăn do tác động của khủng hoảng kinh tế toàn cầu Kết quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng bị ảnh hưởng nghiêm trọng, với chất lượng tín dụng suy giảm, phản ánh hậu quả của sự tăng trưởng tín dụng nóng trong những năm trước.

Lợi nhuận của nhiều ngân hàng đã giảm sút trong ba năm qua, với ROA và ROE có xu hướng đi xuống do chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tăng cao Năm 2012, ROA giảm còn 0,89% và ROE còn 8,39% do khó khăn trong tiêu thụ sản phẩm và hàng tồn kho cao, buộc các ngân hàng phải kiểm soát chặt chẽ tín dụng để ngăn ngừa nợ xấu Năm 2013 chứng kiến sự tăng trưởng tín dụng nhờ các biện pháp hỗ trợ từ NHNN, tuy nhiên nợ xấu tăng mạnh lên 23,73%, đe dọa an ninh hệ thống ngân hàng và ổn định tài chính quốc gia, khiến ROA và ROE giảm xuống còn 0,61% và 6,36% Đến năm 2014, các ngân hàng đã chủ động xử lý nợ xấu và áp dụng chuẩn mực phân loại nợ mới, nhưng áp lực cạnh tranh buộc họ phải giảm lãi suất cho vay, dẫn đến ROA và ROE tiếp tục giảm xuống còn 0,58% và 6,23%.

Mặc dù nhiều ngân hàng ghi nhận kết quả kinh doanh tích cực trong năm 2015, nhưng khoản trích lập dự phòng rủi ro đã làm giảm lợi nhuận đáng kể Sacombank là ngân hàng chịu lỗ lớn nhất do sáp nhập với Southernbank, với dự phòng rủi ro tăng từ 187 tỷ đồng năm 2014 lên 1.125 tỷ đồng trong quý cuối năm 2015, làm lợi nhuận bị ảnh hưởng nặng nề Eximbank cũng gặp khó khăn khi trích lập dự phòng rủi ro lên tới 935 tỷ đồng, trong khi ABBank có chi phí dự phòng tăng 33% lên 284 tỷ đồng, gấp 2,4 lần lợi nhuận thuần Ngay cả Vietcombank cũng phải trích lập 8.609 tỷ đồng dự phòng rủi ro cho vay, tăng 21,5% so với năm trước Bên cạnh đó, tổng nợ xấu của các ngân hàng vẫn ở mức cao, nhưng tốc độ xử lý rất chậm, trung bình mỗi năm chỉ xử lý được chưa đến 7%, phần còn lại phải sử dụng dự phòng để xử lý.

Tỷ lệ ROA và ROE trung bình của các ngân hàng hiện nay đang gặp khó khăn do nợ xấu cao và tốc độ xử lý nợ xấu chậm, điều này tiếp tục thách thức hoạt động kinh doanh trong tương lai Ngoài ra, sự phụ thuộc quá mức vào lợi nhuận từ hoạt động tín dụng, trong khi tỷ lệ lợi nhuận phi tín dụng vẫn ở mức thấp, cũng là một nguyên nhân quan trọng cần được giải quyết.

Hệ thống ngân hàng đối mặt với rủi ro gia tăng, đặc biệt trong giai đoạn suy giảm kinh tế Nguyên nhân này đã dẫn đến việc tỷ số ROA và ROE năm 2015 giảm xuống còn 0,49% và 6,17%.

Chương 3 đã vẽ ra bức tranh về bối cảnh kinh tế Việt Nam và tình hình hoạt động của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008-2015 Từ năm 2008 trở về trước, tình hình hoạt động kinh doanh của các ngân hàng đạt được nhiều thành quả cao và rất ấn tượng nhờ những điều kiện thuận lợi của nền kinh tế Sau năm 2008, do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế toàn cầu, mặc dù Chính phủ và NHNN đã có những biện pháp kích thích kinh tế, hỗ trợ doanh nghiệp nhưng hoạt động kinh doanh của các ngân hàng vẫn gặp rất nhiều khó khăn Nhất là trong giai đoạn hiện nay, khi tăng trưởng tín dụng thấp, tỷ lệ nợ xấu tăng nhanh và khả năng hấp thụ vốn của nền kinh tế yếu đã tác động không nhỏ làm giảm lợi nhuận và khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam Điều này dẫn đến nghiên cứu của tác giả về mô hình thực nghiệm đo lường các yếu tố tác động đến TSSL ở chương

4 nhằm phát huy những yếu tố tác động tích cực cũng như hạn chế sự ảnh hưởng tiêu cực của các yếu tố đến lợi nhuận của ngân hàng.

PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC NGÂN HÀNG

Mô hình nghiên cứu

Hiện tại, Việt Nam có 31 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) hoạt động Tuy nhiên, do hạn chế trong việc công bố dữ liệu của toàn bộ hệ thống ngân hàng, tác giả sẽ chỉ nghiên cứu 22 ngân hàng TMCP trong giai đoạn từ năm 2008 đến 2015 để đảm bảo tính cân bằng và chính xác của dữ liệu nghiên cứu.

Dữ liệu về các yếu tố tác động nội tại được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán của 22 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015, lấy từ trang web chính thức của các ngân hàng Đồng thời, thông tin về các yếu tố tác động vĩ mô bên ngoài được trích xuất từ trang web của Ngân hàng Thế giới Mẫu nghiên cứu bao gồm 22 ngân hàng thương mại cổ phần với tổng cộng 176 quan sát phục vụ cho nghiên cứu.

4.1.2 Các biến trong mô hình nghiên cứu

Dựa trên mô hình nghiên cứu ở mục 2.6, với hai biến phụ thuộc là ROA và ROE, hai mô hình nghiên cứu dành cho các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam được điều chỉnh như sau.

ROAit = β0 + β1SIZEit + β2LOANit + β3CAPit + β4LLRit + β5COSRit + β6LIQit + β7INFt +ε it (1) ROEit = β0 + β1SIZEit + β2LOANit + β3CAPit + β4LLRit + β5COSRit + β6LIQit + β7INFt +ε it (2)

Tỷ lệ đo lường khả năng sinh lợi của ngân hàng thường được xác định qua hai chỉ tiêu chính là lợi nhuận ròng trên tổng tài sản bình quân (ROA) và lợi nhuận ròng trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân (ROE) Cả hai chỉ số này đều có ưu điểm là dễ tính toán và mang tính tổng quát cao, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng Mặc dù có ý nghĩa khác nhau, nhưng chúng đều phản ánh khả năng sinh lợi của ngân hàng trong các trường hợp khác nhau.

Theo Davydenko (2011), bài luận này sử dụng hai chỉ số ROA và ROE làm biến phụ thuộc để đại diện cho tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Dựa trên phân tích thực trạng các yếu tố trong chương 3, việc lượng hóa các biến phụ thuộc từ những yếu tố tác động đến TSSL của ngân hàng, như đã được phân tích ở chương 2, sẽ tạo ra kỳ vọng cho mô hình nghiên cứu tại Việt Nam.

Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng là yếu tố nội tại quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi thông qua tổng tài sản Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa quy mô tài sản và tỷ suất sinh lời có thể thuận chiều hoặc nghịch chiều Tuy nhiên, trong bối cảnh kinh tế hội nhập toàn cầu tại Việt Nam, các ngân hàng đang mở rộng quy mô và mạng lưới hoạt động để khẳng định thương hiệu và tiếp cận khách hàng với chi phí thấp Điều này trở thành một trong những yếu tố then chốt giúp ngân hàng tồn tại trong thị trường cạnh tranh khốc liệt Do đó, nghiên cứu này kỳ vọng mối quan hệ tích cực giữa quy mô ngân hàng và tỷ suất sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần.

Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP)

Vốn chủ sở hữu (VCSH) đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của ngân hàng, là nguồn vốn do chủ sở hữu đóng góp và được bổ sung trong quá trình kinh doanh Nó tạo ra cấu trúc vốn vững chắc, giúp ngân hàng tự chủ về tài chính, thu hút nhà đầu tư và nâng cao uy tín với khách hàng Tình hình hiện tại của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam cho thấy lợi thế của VCSH đang được phát huy, đặc biệt là trong bối cảnh nhu cầu tăng vốn để đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn theo Basel II, nhằm tăng cường tính an toàn trong hoạt động tín dụng.

Việc áp dụng các chuẩn mực phức tạp sẽ là thách thức ban đầu cho các ngân hàng, nhưng khi thực hiện thành công, điều này sẽ khẳng định tiềm lực và uy tín của họ Sự phát triển này không chỉ là động lực mà còn giúp hạn chế rủi ro, từ đó gia tăng tỷ suất sinh lợi (TSSL) Nghiên cứu kỳ vọng xác định mối quan hệ tương quan dương giữa vốn chủ sở hữu và TSSL của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP).

Dư nợ cho vay (LOAN)

Cho vay là hoạt động kinh doanh chính của ngân hàng, tạo ra lợi nhuận quan trọng Mặc dù nền kinh tế Việt Nam đang phát triển và hội nhập sâu rộng, cho vay vẫn giữ vai trò truyền thống bên cạnh các sản phẩm dịch vụ khác Theo Cục Thống kê TP.HCM, dư nợ tín dụng của các ngân hàng TMCP đạt 725,2 ngàn tỷ đồng, chiếm 55,4% tổng dư nợ và tăng 16% so với cùng kỳ năm 2015 Nhờ sự chỉ đạo của Chính phủ và NHNN, các ngân hàng TMCP đã xử lý phần lớn nợ xấu, nâng cao công tác kiểm soát và đảm bảo an toàn tín dụng, góp phần tích cực vào việc tăng trưởng TSSL của hệ thống ngân hàng.

Bài nghiên cứu dự kiến sẽ chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa dư nợ cho vay và tỷ suất sinh lợi (TSSL) của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) trong khuôn khổ mô hình nghiên cứu.

Rủi ro tín dụng (LLR)

Rủi ro tín dụng xảy ra khi khách hàng không thực hiện các điều khoản trong hợp đồng vay vốn, gây hậu quả nặng nề cho hoạt động kinh doanh Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã ban hành quy định về trích lập dự phòng rủi ro tín dụng nhằm tối thiểu hóa rủi ro Tuy nhiên, mức trích lập quá cao có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) của ngân hàng Do đó, việc đảm bảo an toàn trong hoạt động tín dụng là ưu tiên hàng đầu của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam Trong bối cảnh hội nhập, nếu quá thận trọng, ngân hàng có thể bỏ lỡ cơ hội đầu tư tốt Để nâng cao TSSL và thương hiệu, ngân hàng cần chấp nhận rủi ro cao nhưng phải đảm bảo chất lượng tài sản tốt và thẩm định chặt chẽ Đối với biến dự phòng rủi ro tín dụng, tác giả sử dụng tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng năm t chia cho tổng dư nợ cho vay năm (t-1), phương pháp này khác với các nghiên cứu trước Cách đo lường này hợp lý hơn vì rủi ro tín dụng không phát sinh ngay trong năm vay vốn Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và TSSL có thể là thuận chiều hoặc nghịch chiều, phù hợp với nền kinh tế hội nhập của Việt Nam Bài nghiên cứu kỳ vọng tìm ra mối tương quan giữa rủi ro tín dụng và TSSL của các ngân hàng TMCP.

Chi phí hoạt động (COSR)

Mỗi hoạt động kinh doanh của ngân hàng tạo ra thu nhập và chi phí cần được quản lý hiệu quả để tối ưu hóa hoạt động Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng tác động của chi phí hoạt động lên tỷ suất sinh lợi (TSSL) có thể khác nhau, nhưng trong bối cảnh ngân hàng Việt Nam hiện nay, mối quan hệ giữa chi phí hoạt động và TSSL là nghịch biến Nếu ngân hàng không quản lý và cắt giảm chi phí hiệu quả, lợi nhuận sẽ giảm Hơn nữa, năng suất lao động của nhân viên ngân hàng còn thấp, và việc tăng lương thưởng chưa chắc đã cải thiện năng suất Do đó, nghiên cứu này kỳ vọng sẽ xác định mối quan hệ tương quan âm giữa chi phí hoạt động và TSSL của các ngân hàng thương mại cổ phần.

Tính thanh khoản của ngân hàng là khả năng đáp ứng nhanh chóng nhu cầu rút tiền gửi và giải ngân tín dụng đã cam kết, nhằm đảm bảo an toàn hoạt động và tránh mất uy tín hoặc phá sản Để duy trì tính thanh khoản, ngân hàng cần có tài sản có tính lỏng, dễ chuyển đổi thành tiền mặt Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành quy chế tỷ lệ dự trữ bắt buộc theo thông tư 23/2015/TT-NHNN để đảm bảo tính thanh khoản cho các tổ chức tín dụng Ngân hàng có tính thanh khoản cao sẽ giảm nguy cơ phá sản và chi phí vay vốn từ nguồn bên ngoài, từ đó nâng cao khả năng sinh lợi Nghiên cứu trước đây cũng ủng hộ mối quan hệ tích cực giữa tính thanh khoản và tỷ suất sinh lợi (TSSL) của ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh hoạt động của các ngân hàng tại Việt Nam hiện nay Do đó, bài nghiên cứu này kỳ vọng mối quan hệ tương quan dương giữa tính thanh khoản và TSSL của các ngân hàng thương mại cổ phần.

Tỷ lệ lạm phát (INF)

Lạm phát là một hiện tượng tự nhiên trong nền kinh tế thị trường, xảy ra khi các quy luật kinh tế hàng hóa, đặc biệt là quy luật lưu thông tiền tệ, không được tuân thủ.

Phương pháp nghiên cứu

Để đánh giá tác động của các yếu tố đến TSSL của ngân hàng, tác giả dự kiến lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp thông qua một trình tự cụ thể.

- Bước 1: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Số liệu trong bài nghiên cứu sau khi thu thập sẽ được xử lý thông qua phần mềm Stata

Bài viết thống kê 12 đặc điểm chính của dữ liệu, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và số mẫu quan sát trong nghiên cứu Những mô tả này cung cấp cái nhìn tổng quát về tình hình và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam hiện nay.

- Bước 2: Phân tích sự tương quan của các biến

Thiết lập ma trận hệ số tương quan giúp đánh giá mức độ tương tác giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như ảnh hưởng giữa các biến độc lập với nhau Qua bước này, tác giả có thể nhận diện mối tương quan của các yếu tố tác động đến TSSL của ngân hàng, từ đó có cái nhìn tổng quát hơn trong phân tích và làm cơ sở cho việc thảo luận kết quả mô hình nghiên cứu.

- Bước 3: So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Tác giả sẽ thực hiện các kiểm định như F-Test để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM, cũng như kiểm định Hausman Test để xác định giữa REM và FEM, nhằm chọn phương pháp ước lượng phù hợp Tuy nhiên, nếu mô hình vi phạm các giả thiết như tự tương quan hoặc phương sai sai số thay đổi, các phương pháp này sẽ không tối ưu Trong trường hợp đó, phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) sẽ được sử dụng để khắc phục những hiện tượng này, đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả, theo Wooldridge (2002).

- Bước 4: Kiểm định các giả thiết hồi quy của mô hình nghiên cứu

Kiểm tra sự phù hợp và các khuyết tật của mô hình hồi quy là rất quan trọng, bao gồm việc kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

Để lựa chọn mô hình phù hợp, tác giả thực hiện kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy nhằm xác định biến có ý nghĩa thống kê Phương pháp được sử dụng trong quá trình này là giá trị p-value.

H0: Các yếu tố độc lập không có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).

H1: Một trong các biến độc lập ảnh hưởng hay tác động lên biến phụ thuộc

Nếu P-value = P(|t| > t0) < α = 10%: bác bỏ giả thuyết H0 Ngược lại sẽ chấp nhận giả thuyết H0 tức những biến này không có ý nghĩa thống kê hay tác động đến biến phụ thuộc

Đa cộng tuyến là hiện tượng khi các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính có mối liên hệ với nhau, dẫn đến việc mỗi biến chứa thông tin riêng về biến phụ thuộc mà cũng có trong các biến độc lập khác Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0,8, điều này cho thấy có sự tồn tại của đa cộng tuyến theo tiêu chuẩn của Farrar & Glauber.

Năm 1967, tiêu chuẩn 0,8 thường dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng không phải lúc nào cũng chính xác, vì có những trường hợp hệ số tương quan thấp vẫn xảy ra đa cộng tuyến Để giảm thiểu sai sót và nâng cao tính ổn định cho mô hình, nghiên cứu này sẽ kiểm định thêm thông qua phân tích chỉ tiêu nhân tử phóng đại phương sai (VIF).

Kiểm định phương sai của sai số thay đổi là một yếu tố quan trọng trong phân tích hồi quy Khi phương sai của sai số thay đổi, các ước lượng từ phương pháp OLS trở nên vững nhưng không hiệu quả, dẫn đến việc các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy Điều này có thể gây ra ngộ nhận về ý nghĩa của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu Do đó, việc kiểm định hệ số hồi quy và R2 không còn hiệu quả, và cần thiết phải thực hiện kiểm định White để xác định phương sai của sai số thay đổi với giả thuyết thích hợp.

H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thiết H0 tức mô hình ước lượng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại

Kiểm định hiện tượng tự tương quan là quá trình xác định mối tương quan giữa các thành phần trong chuỗi quan sát theo thời gian hoặc không gian Trong mô hình hồi quy OLS, giả thiết cho rằng không có tương quan giữa các sai số (Cov(Ui, Uj) = 0, j ≠ i) Nếu xảy ra tự tương quan, các sai số có mối quan hệ với nhau, dẫn đến ước lượng OLS trở nên vững nhưng không hiệu quả, làm giảm độ tin cậy của các kiểm định hệ số hồi quy Do đó, nghiên cứu cần thực hiện kiểm định tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thuyết thích hợp.

H0: không có hiện tượng tự tương quan

H1: có hiện tượng tự tương quan

Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thiết H0 tức mô hình ước lượng có hiện tự tương quan và ngược lại

- Bước 5: Thảo luận kết quả nghiên cứu

Dựa trên kết quả thực nghiệm từ mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ thảo luận và đưa ra nhận xét về ảnh hưởng của các yếu tố đến tính thanh khoản (TSSL) của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam, dựa trên lý thuyết và quan điểm từ các nghiên cứu trước đã được đề cập trong chương.

2 và thực trạng của các yếu tố tác động tại Việt Nam ở chương 3.

Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Phân tích thống kê mô tả nhằm tóm tắt các đặc điểm của dữ liệu, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và số mẫu quan sát Bảng 4.2 trình bày các thông tin này để hỗ trợ cho nghiên cứu.

Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến

ROA ROE SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF

Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12

Theo thống kê từ bảng 4.2, giá trị trung bình của ROA đạt 0,93% với độ lệch chuẩn chỉ 0,59% Điều này chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015 có mức độ tương đồng cao.

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình đạt 9,66% với độ lệch chuẩn 6,27%, cho thấy sự khác biệt không lớn giữa các ngân hàng thương mại cổ phần trong nghiên cứu Mức biến động của ROE từ 0,075% đến 28,464% phản ánh sự cạnh tranh khốc liệt trong nền kinh tế toàn cầu, khi các ngân hàng nỗ lực tối đa hóa lợi nhuận từ vốn đầu tư của khách hàng.

Ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam hiện có quy mô trung bình đạt 31,82371 tỷ VND, với độ lệch chuẩn lên tới 119,26%, cho thấy sự không đồng đều rõ rệt về quy mô giữa các ngân hàng Điều này thúc đẩy các ngân hàng mở rộng quy mô hoạt động và cải thiện hình ảnh thương hiệu để tăng khả năng nhận diện của khách hàng, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh và hiệu quả hoạt động.

LOAN – biến dư nợ cho vay khách hàng có giá trị trung bình 52,25% và độ lệch chuẩn là

Tỷ lệ 13,11% cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa dư nợ cho vay và tổng tài sản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam Điều này cho thấy, mặc dù các ngân hàng đang dần chuyển mình sang các sản phẩm và dịch vụ hiện đại, hình thức hoạt động truyền thống vẫn giữ vai trò quan trọng và chiếm tỷ trọng cao trong tổng hoạt động của họ.

Quy mô vốn chủ sở hữu của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam có giá trị trung bình đạt 10,75% với độ lệch chuẩn 5,11%, cho thấy sự đồng nhất trong quy mô vốn giữa các ngân hàng Điều này tạo ra lợi thế cho hoạt động kinh doanh của họ, vì sự chênh lệch quá lớn có thể gây khó khăn trong việc thu hút vốn trên thị trường.

LLR, với giá trị trung bình 1,64% và độ lệch chuẩn 0,71%, cho thấy sự tương đồng cao trong dự phòng rủi ro tín dụng giữa các ngân hàng TMCP Điều này phản ánh nỗ lực của các ngân hàng trong việc nâng cao chất lượng cho vay và dự đoán rủi ro, nhằm đảm bảo an toàn vốn trong hoạt động kinh doanh.

COSR cho thấy chi phí hoạt động trung bình của các ngân hàng TMCP Việt Nam là 67,41%, với độ lệch chuẩn 29,21%, điều này phản ánh mức độ tương đồng trong chi phí hoạt động giữa các ngân hàng này.

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt hiện nay, các ngân hàng đang nỗ lực cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất lao động của nhân viên để cải thiện hiệu quả hoạt động.

Tính thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam có giá trị trung bình đạt 22,32%, với độ lệch chuẩn là 10,44% Điều này cho thấy mức độ tương đồng trong khả năng đảm bảo thanh khoản giữa các ngân hàng này.

Tỷ lệ lạm phát (INF) trong 14 năm qua có giá trị trung bình đạt 9,76% và độ lệch chuẩn là 7,02% Mức lạm phát cao nhất ghi nhận là 23,12% vào năm 2008, trong khi mức thấp nhất là 0,63% vào năm 2015.

Phân tích sự tương quan của các biến

Nghiên cứu này kiểm tra khả năng xuất hiện tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình, hay còn gọi là hiện tượng đa cộng tuyến, thông qua việc thiết lập ma trận hệ số tương quan, được trình bày trong bảng 4.3.

Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

ROA ROE SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF

Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata 12

Dựa trên bảng phân tích tương quan, có thể thấy rằng các biến độc lập SIZE và COSR có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi ROA, trong khi đó các biến độc lập còn lại lại có tác động cùng chiều đến chỉ tiêu này.

Với ROE thì bị tác động ngược chiều bởi CAP, CORS và các biến độc lập còn lại thì tác động cùng chiều

4.5 Kết quả nghiên cứu của mô hình 01

4.5.1 So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM, REM của mô hình nghiên cứu 01

ROAit = β0 + β1SIZEit + β2LOANit + β3CAPit + β4LLRit + β5COSRit + β6LIQit + β7INFt + εit

Bảng 4.4: Hệ số hồi quy và giá trị p–value của 3 mô hình ước lượng cơ bản–mô hình 1

Mô hình Biến độc lập

Các ký hiệu ***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

Nguồn: Tính toán của tác giả từ phần mềm thống kê Stata

Sau khi so sánh ba mô hình, chúng tôi đã quyết định chọn mô hình REM Tuy nhiên, nếu mô hình này gặp phải hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, thì nó chưa thể được coi là một mô hình ước lượng đáng tin cậy Do đó, cần khắc phục những hiện tượng này để đảm bảo rằng các ước lượng thu được là vững chắc và hiệu quả.

1 Xem chi tiết tại phụ lục 2

4.5.2 Kiểm định các giả thiết hồi quy của mô hình nghiên cứu 01 4.5.2.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau

Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu VIF

Bảng 4.5: Kiểm định đa cộng tuyến - mô hình 01

ROA SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF

Tất cả các hệ số tương quan trong mô hình đều nhỏ hơn 0,8, theo tiêu chuẩn của Farrar & Glauber (1967), cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập Điều này cho phép các biến độc lập được sử dụng hiệu quả trong việc ước lượng và đánh giá dự báo của mô hình.

4.5.2.2 Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi

Phương sai của sai số thay đổi có thể làm cho ước lượng OLS trở nên vững nhưng không hiệu quả, dẫn đến việc các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Hiện tượng này có thể gây ra ngộ nhận về ý nghĩa của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, khiến cho kiểm định hệ số hồi quy và R² không còn giá trị Để khắc phục tình trạng này, cần thực hiện kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định Wald, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.

Bảng 4.6: Kiểm định phương sai của sai số thay đổi - mô hình 01

Wald test for Ho: sigma(i)^2= sigma^2 for all i homoskedasticity

Không có hiện tượng phương sai thay đổi against Ha: unrestricted heteroskedasticity Có hiện tượng phương sai thay đổi

Kết quả chi2 (22) = 320.36 Prob>chi2 = 0.0000

Với mức ý nghĩa alpha (α) = 1%, kiểm định Wald cho kết quả là: Prob = 0.0000 Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

4.5.2.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Sự tương quan giữa các sai số có thể khiến cho các ước lượng từ phương pháp OLS trở nên vững nhưng không hiệu quả, đồng thời làm giảm độ tin cậy của các kiểm định hệ số hồi quy Nghiên cứu này thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thiết H0 là không có sự tự tương quan.

Bảng 4.7: Kiểm định tự tương quan - mô hình 01

Wooldridge test for autocorrelation in panel data Kiểm định tự tương quan trên dữ liệu bảng

H0 no first order autocorrelation Không có hiện tượng tự tương quan

Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0,0089 Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H 0  Có sự tự tương quan

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có đa cộng tuyến không nghiêm trọng, nhưng lại xuất hiện hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và phương sai sai số thay đổi Điều này dẫn đến việc các ước lượng từ phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng trở nên không hiệu quả và các kiểm định không còn đáng tin cậy Do đó, tác giả áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi để cải thiện độ chính xác của mô hình.

– FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (theo Wooldridge (2002))

4.5.3 Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS trong mô hình nghiên cứu 01

Bài nghiên cứu khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng phương pháp bình FGLS

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS - mô hình 01

Cross-sectional time-series FGLS regression

Kết quả phân tích cho thấy giá trị Prob > chi2 = 0,0000, cho thấy mô hình với biến phụ thuộc ROA có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Việc áp dụng phương pháp FGLS đã khắc phục được vấn đề tự tương quan, chứng tỏ rằng mô hình này là phù hợp và có thể được sử dụng hiệu quả.

ROA Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

Vậy kết quả mô hình nghiên cứu 01 có phương trình như sau

ROA it = 0,03797 CAP it + 0,11020LLR it – 0,00536 COSR it + 0,01095 LIQ + ε it

Biến COSR it tác động ngược chiều đến ROAit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%

(P>|z|=0,000 |z|=0,001|z|=0,062|z|=0,039|z| lớn hơn 10%).

Kết quả của mô hình nghiên cứu 02

4.6.1 So sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM, REM của mô hình nghiên cứu 02

Bảng 4.9: Hệ số hồi quy và giá trị p–value của 3 mô hình ước lượng cơ bản-mô hình 2

Mô hình Biến độc lập

ROEit = β0 + β1SIZEit + β2LOANit + β3CAPit + β4LLRit + β5COSRit + β6LIQit + β7INFt + ε it

Sau khi so sánh ba mô hình, chúng tôi quyết định chọn mô hình FEM 2 Tuy nhiên, nếu mô hình này xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, thì nó chưa phải là một mô hình ước lượng đáng tin cậy Do đó, cần khắc phục những vấn đề này để đảm bảo rằng ước lượng thu được là vững chắc và hiệu quả.

4.6.2 Kiểm định các giả thiết hồi quy của mô hình nghiên cứu 02 4.6.2.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.10: Kiểm định đa cộng tuyến - mô hình 02

ROE SIZE LOAN CAP LLR COSR LIQ INF

Tất cả các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8, theo tiêu chuẩn của nghiên cứu Farrar & Glauber (1967), cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập trong mô hình Điều này cho phép các biến độc lập được sử dụng hiệu quả để ước lượng và đánh giá các dự báo của mô hình.

4.6.2.2 Kiểm định hiện tượng phương sai của sai số thay đổi

Nghiên cứu đã thực hiện kiểm định giả thiết phương sai của sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định White, với giả thuyết H0 được đặt ra là không có hiện tượng phương sai thay đổi.

2 Xem giải thích tại phụ lục 3

Bảng 4.11: Kiểm định phương sai của sai số thay đổi - mô hình 02

Wald test for Ho: sigma(i)^2= sigma^2 for all i homoskedasticity

Không có hiện tượng phương sai thay đổi against Ha: unrestricted heteroskedasticity Có hiện tượng phương sai thay đổi

Kết quả chi2 (22) = 987.95 Prob>chi2 = 0.0000

Với mức ý nghĩa alpha (α) = 1%, kiểm định Wald cho kết quả là: Prob = 0.0000 Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0 Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

4.6.2.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan trên dữ liệu bảng với giả thiết H0: không có sự tự tương quan

Bảng 4.12: Kiểm định tự tương quan - mô hình 02

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

Kiểm định tự tương quan trong dữ liệu bảng

H0 no first order autocorrelation Không có hiện tượng tự tương quan

Với mức ý nghĩa alpha = 1%, kiểm định cho kết quả là: Prob = 0,0004 Vậy, Prob < 1% nên bác bỏ giả thuyết H 0  Có sự tự tương quan

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình gặp hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng, nhưng có sự tự tương quan giữa các sai số và phương sai sai số thay đổi Những vấn đề này làm giảm hiệu quả của các ước lượng từ phương pháp hồi quy thông thường, khiến cho các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy Để khắc phục tình trạng này, tác giả áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi FGLS, nhằm xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, đảm bảo rằng các ước lượng thu được là vững và hiệu quả (theo Wooldridge, 2002).

4.6.3 Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS trong mô hình nghiên cứu 02

Nghiên cứu này tập trung vào việc khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi thông qua phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) Phương pháp FGLS giúp cải thiện độ chính xác của các ước lượng trong mô hình hồi quy, đồng thời giảm thiểu sai số do các vấn đề về tự tương quan và phương sai không đồng nhất Việc áp dụng FGLS là cần thiết để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy của các kết quả nghiên cứu trong các mô hình kinh tế và xã hội.

Bảng 4.13 Kết quả kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - FGLS - mô hình 02

Cross-sectional time-series FGLS regression

Sau khi áp dụng phương pháp FGLS để xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình với biến phụ thuộc là ROEit cho kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (Prob = 0,0000) Điều này cho thấy mô hình phù hợp và có thể được sử dụng hiệu quả.

ROE Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

Vậy kết quả mô hình nghiên cứu 02 có phương trình như sau

ROE it = -0,48213 + 0,01617 SIZE it + 0,06273LOAN it + 1,60474LLR it – 0,03998 COSR it + 0,13967 LIQ it + 0,07309 INF it + ε it

Biến SIZE và LIQ có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi ROE với mức ý nghĩa thống kê 1% (P>|z|=0,000 < 1%) Cụ thể, khi quy mô tài sản SIZE và tính thanh khoản LIQ tăng 1%, tỷ suất sinh lợi ROE sẽ lần lượt tăng 1,617% và 13,967%.

Biến LOAN và INF có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi ROE, với ý nghĩa thống kê ở mức 5% (P>|z|=0,047; 0,046 |z|=0,000 < 1%) Điều đó có nghĩa là khi biến chi phí hoạt động COSR tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROE giảm 3,998%

Biến LLR it tác động cùng chiều đến ROEit và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%

(P>|z|=0,001 < 1%) Điều đó có nghĩa là khi biến dự phòng rủi ro tín dụng LLR tăng lên 1% sẽ làm tỷ suất sinh lợi ROE tăng 160,474%

Với bộ dữ liệu thu thập được, biến CAP it không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đã tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến TSSL của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, đồng thời phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này, bao gồm cả những tác động cùng chiều và ngược chiều.

Bảng 4.14: Tổng hợp các kết quả kiểm định

Biến độc lập Giả thiết H 0

SIZE Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+)

Không có ý nghĩa thống kê +

CAP Quy mô vốn chủ sở hữu có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+) + Không có ý nghĩa thống kê

LOAN Dư nợ cho vay có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+) Không có ý nghĩa thống kê +

LLR Dự phòng rủi ro tín dụng có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+/-) + +

COSR Chi phí hoạt động có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (-) - -

LIQ Tính thanh khoản có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+) + +

INF Tỷ lệ lạm phát có tác động hai chiều đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (+/-) Không có ý nghĩa thống kê +

Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng có mối tương quan dương với tỷ suất sinh lợi (TSSL) của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam, nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê đối với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) Khi các yếu tố khác giữ nguyên, một sự gia tăng 1% trong quy mô ngân hàng sẽ dẫn đến mức tăng 1,617% trong ROE.

Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Alper và Anbar (2011), Pasiouras và Kosmidou

Năm 2007, nghiên cứu cho rằng lợi nhuận sẽ tăng lên nhờ hiệu quả kinh tế theo quy mô, điều này rất phù hợp với tình hình hiện tại của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam Các ngân hàng đang nỗ lực mở rộng mạng lưới để nâng cao nhận diện thương hiệu và tạo điều kiện thuận lợi cho khách hàng giao dịch tại nhiều địa điểm Đồng thời, việc tiếp cận các sản phẩm và dịch vụ điện tử cũng giúp giảm chi phí hoạt động cho ngân hàng, từ đó góp phần gia tăng tỷ lệ sinh lời (TSSL).

Hiện nay, các ngân hàng lớn, đặc biệt là các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) có vốn nhà nước như Vietcombank (VCB), VietinBank (CTG) và BIDV, đều ghi nhận tỷ suất sinh lợi cao.

Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP)

CAP cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng tích cực đến ROA với mức ý nghĩa 1%, khi tăng 1% vốn chủ sở hữu, ROA sẽ tăng 3,797% Kết quả này nhất quán với nhiều nghiên cứu trước đây và chỉ ra rằng cấu trúc vốn mạnh là yếu tố quan trọng cho các nền kinh tế đang phát triển, giúp chống đỡ khủng hoảng tài chính và gia tăng sự tin tưởng của khách hàng Tại Việt Nam, các ngân hàng TMCP đã phát huy lợi thế của vốn chủ sở hữu, cho phép họ tiếp cận nguồn vốn với chi phí thấp hơn Việc quản trị vốn hiệu quả và tuân thủ tỷ lệ an toàn vốn theo Basel II giúp các ngân hàng này nâng cao tính an toàn trong hoạt động tín dụng, từ đó tạo ra tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các ngân hàng khác.

Dư nợ cho vay (LOAN)

Dư nợ cho vay có ảnh hưởng tích cực đến ROE ở mức ý nghĩa 5%, với mỗi 1% tăng trong dư nợ cho vay dẫn đến ROE tăng 6,274%, trong khi không có tác động đáng kể đến ROA Kết quả này phản ánh thực trạng của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, cho thấy việc tăng cường cho vay không chỉ nâng cao thu nhập từ lãi mà còn nhờ vào công tác thẩm định tín dụng và kiểm soát vốn hiệu quả Hiện tại, dòng vốn tín dụng đang có xu hướng tích cực, tập trung vào các lĩnh vực ưu tiên, trong khi Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước tiếp tục duy trì kiểm soát chặt chẽ để đảm bảo an toàn tín dụng và hệ thống.

Rủi ro tín dụng (LLR)

LLR cho thấy rủi ro tín dụng có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với ROE và 10% đối với ROA Cụ thể, khi rủi ro tín dụng tăng 1%, ROE sẽ tăng 160,474% và ROA sẽ tăng 11,020% nếu các yếu tố khác không đổi Kết quả này đồng nhất với nghiên cứu của Heffernan và Fu (2008), nhưng không phù hợp với hầu hết các nghiên cứu khác như của Athanasoglou và các cộng sự (2005), Davydenko (2011), cũng như Miller và Noulas.

Nghiên cứu cho thấy rằng rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam, tức là để đạt được tỷ suất sinh lợi cao, ngân hàng cần chấp nhận rủi ro cao, đồng thời nâng cao chất lượng tài sản và kiểm soát chặt chẽ quá trình sử dụng vốn nhằm giảm thiểu rủi ro Hơn nữa, rủi ro tín dụng có ảnh hưởng lớn đến tỷ suất sinh lợi, điều này được hỗ trợ bởi cách đo lường khác so với các nghiên cứu trước, thông qua tỷ lệ giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng năm t so với tổng dư nợ cho vay năm t-1 Điều này cho thấy rằng khách hàng vay thường không phát sinh rủi ro tín dụng ngay trong năm vay vốn, mà việc trích lập dự phòng chủ yếu là cho các năm trước đó Quan điểm này mở ra cơ hội cho các ngân hàng trong việc dự phòng chính xác rủi ro phát sinh, nhằm bảo vệ kết quả hoạt động kinh doanh của họ.

Chi phí hoạt động (COSR)

Chi phí hoạt động (COSR) có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với cả hai biến phụ thuộc ROE và ROA Cụ thể, khi chi phí hoạt động tăng 1%, ROE sẽ giảm 3,998% và ROA giảm 0,536% Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Pasiouras và Kosmidou (2007), Bourke (1989) và Syfari (2012), cho thấy việc cắt giảm và quản lý chi phí hiệu quả sẽ mang lại lợi nhuận cao cho ngân hàng Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam hiện nay, khi họ không chỉ kiểm soát tốt chi phí hoạt động mà còn phát triển các sản phẩm và dịch vụ điện tử, cũng như phương thức thanh toán không dùng tiền mặt để tăng thu nhập phi lãi và giảm chi phí nhân viên, một trong những khoản chi lớn nhất trong hoạt động ngân hàng.

Tính thanh khoản (LIQ) có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA), với hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5% tương ứng Cụ thể, khi khả năng thanh khoản tăng 1%, ROE tăng 13,967% và ROA tăng 1,095% Nghiên cứu của Heffernan và Fu (2008) cũng xác nhận mối quan hệ cùng chiều này, cho thấy ngân hàng có tính thanh khoản cao giảm nguy cơ phá sản và chi phí vay vốn từ nguồn tài trợ bên ngoài, từ đó gia tăng tỷ suất sinh lợi Hơn nữa, khả năng thanh khoản tốt giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí vay vốn trong trường hợp thiếu hụt vốn tạm thời, góp phần tăng lợi nhuận.

Tỷ lệ lạm phát (INF)

Tỷ lệ lạm phát có giá trị dương và ảnh hưởng đáng kể đến ROE ở mức ý nghĩa 5%, trong khi không có tác động thống kê đến ROA Cụ thể, nếu các yếu tố khác không thay đổi, khi tỷ lệ lạm phát tăng 1%, ROE sẽ tăng 7,309% Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Molyneux và Thornton (1992), Gul, Irshad và Zaman (2011), cũng như Sufian (2011).

Các nhà quản trị ngân hàng đã dự đoán chính xác lạm phát kỳ vọng và điều chỉnh lãi suất để tối ưu hóa lợi nhuận Trong giai đoạn lạm phát cao tại Việt Nam, đặc biệt là năm 2008 (22,97%), năm 2010 (9,19%) và năm 2011 (18,58%), các ngân hàng đã chủ động nâng lãi suất huy động để cạnh tranh, sử dụng các hình thức khuyến mãi và hoa hồng Đồng thời, lãi suất cho vay cũng được tăng lên để bù đắp chi phí huy động vốn, dẫn đến việc lạm phát tăng cường hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) của ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam, sử dụng dữ liệu bảng của 22 ngân hàng trong giai đoạn 2008-2015 Mô hình FGLS được xác định là mô hình phù hợp nhất để giải thích sự thay đổi TSSL Các biến có ý nghĩa thống kê đối với ROA bao gồm quy mô vốn chủ sở hữu (CAP), dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), chi phí hoạt động (COSR) và tính thanh khoản (INF) Đối với ROE, có 6 biến quan trọng là quy mô ngân hàng (SIZE), dư nợ cho vay (LOAN), dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), chi phí hoạt động (COSR), tính thanh khoản (INF) và tỷ lệ lạm phát (INF) Kết quả hồi quy cho thấy TSSL của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam bị ảnh hưởng bởi 7 yếu tố, nhưng vẫn còn những yếu tố khác chưa được nghiên cứu đầy đủ Những phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố tác động đến TSSL, cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản trị ngân hàng, nhà đầu tư và nhà hoạch định chiến lược trong việc lập kế hoạch kinh doanh tương lai Giải pháp nâng cao TSSL cho các ngân hàng TMCP sẽ được đề xuất trong chương tiếp theo, dựa trên các kết quả nghiên cứu này.

GIẢI PHÁP VÀ KHUYẾN NGHỊ GÓP PHẦN NÂNG CAO TỶ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC NGÂN HÀNG TMCP TẠI VIỆT NAM

Định hướng phát triển ngành ngân hàng trong thời gian tới

Để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt hiện nay, các ngân hàng cần không chỉ tuân thủ chỉ thị của Thủ tướng Chính phủ và chính sách của Ngân hàng Nhà nước, mà còn phải nắm bắt định hướng phát triển của ngành để xây dựng chiến lược phát triển riêng biệt cho mình.

Giai đoạn 1 của quá trình tái cơ cấu hệ thống ngân hàng Việt Nam từ 2011 đến 2015, theo quyết định 254/QĐ-TTg ngày 1/3/2012 của Thủ tướng Chính phủ, đã kết thúc với nhiều chuyển biến tích cực Tiếp nối thành công này, Thủ tướng Chính phủ đã phê duyệt Chiến lược phát triển ngành ngân hàng Việt Nam, định hướng đến năm 2020.

Năm 2020, theo quyết định số 112/2006/QĐ-TTG, ngành ngân hàng Việt Nam sẽ tiếp tục hoàn thiện hệ thống pháp luật để tạo ra hành lang pháp lý hiệu quả, đảm bảo sự bình đẳng và an toàn cho các tổ chức tài chính Ngành sẽ xây dựng các quy chế quản lý phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế, bao gồm quản trị rủi ro, quản trị nguồn vốn, kiểm tra kiểm toán nội bộ và quy trình tín dụng hiện đại Đồng thời, mô hình tổ chức của các ngân hàng thương mại sẽ được đổi mới theo hướng hiện đại hóa Tất cả những nỗ lực này nhằm thực hiện phương châm "An toàn - Hiệu quả - Phát triển bền vững - Hội nhập quốc tế".

Một số giải pháp đối với các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Dựa trên định hướng phát triển ngành ngân hàng theo quyết định số 112/2006/QĐ-TTG của Thủ tướng Chính phủ, bài viết sẽ phân tích thực trạng tỷ suất sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam và đưa ra các giải pháp gia tăng tỷ suất sinh lời Các yếu tố tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời, theo thứ tự giảm dần, bao gồm rủi ro tín dụng, khả năng thanh khoản, dư nợ cho vay khách hàng, tỷ lệ lạm phát, quy mô vốn chủ sở hữu và quy mô ngân hàng Ngược lại, chi phí hoạt động của ngân hàng là yếu tố tác động tiêu cực Các giải pháp sẽ được đề xuất dựa trên mức độ ảnh hưởng của các biến này từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm.

5.2.1 Về rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng là yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam, theo kết quả phân tích thực nghiệm Nghiên cứu của Heffernan và Fu (2008) cho thấy rằng rủi ro tín dụng cao có thể mang lại lợi nhuận tích cực cho ngân hàng nếu chất lượng tài sản được đảm bảo Do đó, để đạt được tỷ suất sinh lợi cao, các ngân hàng cần chấp nhận rủi ro nhưng phải duy trì chất lượng tài sản tốt và thực hiện thẩm định chặt chẽ nhằm giảm thiểu tổn thất Để nâng cao tỷ suất sinh lợi, cần có giải pháp tăng cường chất lượng tài sản và hạn chế nợ xấu, từ đó bảo vệ lợi nhuận của ngân hàng.

Trong hoạt động cấp tín dụng, các ngân hàng cần xây dựng quy định nội bộ để hướng dẫn và giám sát việc định giá tài sản bảo đảm, nhằm ngăn chặn tình trạng thông đồng nâng khống giá trị tài sản khi vay Đánh giá giá trị thị trường tài sản bảo đảm gặp khó khăn do yếu tố định tính, vì vậy cần tổ chức các lớp học nâng cao chuyên môn và cập nhật văn bản pháp luật để cải thiện đạo đức nghề nghiệp của cán bộ Đồng thời, các ngân hàng cũng cần rà soát và tăng cường quản trị rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng, và hoàn thiện quy định về phân loại tài sản, mức trích lập dự phòng rủi ro theo thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước.

Các ngân hàng cần chủ động xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và xếp hạng tài sản đảm bảo, dựa trên các chỉ tiêu phù hợp với đặc thù của từng ngân hàng, thay vì chỉ tuân theo quy định của NHNN Đồng thời, để giải quyết nợ xấu tồn đọng từ những năm trước, các ngân hàng cần nghiên cứu các phương án lành mạnh hóa tài chính, vì nợ xấu ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình tài chính, gây khó khăn về thanh khoản và đặt một số ngân hàng thương mại vào nguy cơ đổ vỡ, đe dọa an toàn hệ thống và ổn định kinh tế vĩ mô.

Để giải quyết nợ xấu, các ngân hàng thương mại cần kiểm tra và đánh giá lại chất lượng tài sản, khả năng thu hồi nợ cũng như giá trị của nợ xấu Họ sẽ bán các khoản nợ xấu có tài sản đảm bảo cho VAMC, công ty quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam, được thành lập theo Quyết định số 843/QĐ-TTG VAMC sẽ tiếp tục mua nợ xấu bằng trái phiếu đặc biệt và thực hiện mua, bán nợ xấu theo giá thị trường Đồng thời, VAMC phối hợp với ngân hàng trong việc thu hồi nợ, thanh toán trái phiếu và cơ cấu lại nợ cho khách hàng Đối với các khoản nợ có tài sản đảm bảo nhưng không bán được, ngân hàng sẽ thanh lý tài sản qua đấu giá Nếu sau khi thanh lý vẫn không đủ bù đắp nợ xấu, ngân hàng sẽ sử dụng quỹ dự phòng rủi ro để xóa nợ Ngoài ra, ngân hàng cần chủ động tăng mức trích lập dự phòng cho nợ xấu dựa trên mức rủi ro của từng khoản vay, chấp nhận giảm lợi nhuận hoặc thua lỗ để ứng phó kịp thời với biến cố Cuối cùng, ngân hàng có thể thực hiện chính sách lương và thưởng hợp lý để chia sẻ khó khăn hiện tại.

Ngân hàng cần phối hợp với doanh nghiệp để đảm bảo họ tiếp tục được vay vốn với lãi suất hợp lý, giúp giảm chi phí hoạt động và tránh áp lực tài chính trong giai đoạn khó khăn Một giải pháp phổ biến là chuyển nợ quá hạn, nợ xấu thành cổ phần, qua đó biến ngân hàng từ chủ nợ thành cổ đông lớn nếu doanh nghiệp có khả năng tái cấu trúc và phát triển Việc này không chỉ cứu doanh nghiệp khỏi nguy cơ phá sản mà còn bảo toàn nguồn vốn của ngân hàng Đồng thời, ngân hàng cần giám sát chặt chẽ các khoản vay và tài sản đảm bảo để có biện pháp can thiệp kịp thời.

5.2.2 Về khả năng thanh khoản

Theo phân tích thực nghiệm, tính thanh khoản là yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam Nghiên cứu của Bourke (1989) cho thấy ngân hàng có tính thanh khoản cao sẽ giảm nguy cơ phá sản và giảm chi phí vay vốn từ nguồn bên ngoài, từ đó nâng cao lợi nhuận Để cải thiện tỷ suất sinh lợi, các ngân hàng TMCP cần thực hiện các giải pháp gia tăng khả năng thanh khoản.

Việc xây dựng quy chế quản trị rủi ro thanh khoản cần tuân thủ Thông tư 13/2010/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước, đồng thời xác định mức dự trữ thanh khoản phù hợp với đặc điểm hoạt động của từng ngân hàng Hệ thống thông tin báo cáo cần được thiết kế khoa học và có cấu trúc tốt để đảm bảo thu thập đầy đủ thông tin về tình hình cung cầu thanh khoản của ngân hàng.

Các ngân hàng cần xây dựng cơ chế chuyển vốn nội bộ hiệu quả, không chỉ dựa trên chi phí - lợi nhuận khi mở chi nhánh mà còn phải xem xét luân chuyển vốn giữa các chi nhánh và hội sở chính để đảm bảo tính thanh khoản với chi phí thấp Mặc dù đã áp dụng hệ thống ngân hàng cốt lõi hiện đại, việc luân chuyển vốn phải gắn liền với hiệu quả kinh doanh của từng chi nhánh và tập trung vốn về hội sở chính Điều này giúp dự báo và đo lường nhu cầu thanh khoản chính xác, từ đó xây dựng chiến lược quản trị thanh khoản phù hợp.

Trong hoạch định chiến lược và quản trị thanh khoản hàng ngày, việc gắn rủi ro thanh khoản với rủi ro thị trường là rất quan trọng để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của chiến lược quản trị Rủi ro thị trường, định nghĩa là những thay đổi về giá trị thị trường của tài sản và các khoản nợ, có ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập và vốn của ngân hàng Rủi ro lãi suất là một dạng rủi ro thị trường phổ biến mà nhiều ngân hàng phải đối mặt, vì những biến động đột ngột về lãi suất có thể tác động mạnh mẽ đến hoạt động kinh doanh Do đó, việc đánh giá và quản lý rủi ro thị trường là một nhiệm vụ khó khăn và phức tạp.

Để nâng cao khả năng quản lý rủi ro thanh khoản, các ngân hàng thương mại cần thiết lập mô hình tổ chức phù hợp Hiện nay, hầu hết các ngân hàng đều có cấu trúc tương tự với hội sở chính và các chi nhánh Khi có nguồn vốn tạm thời nhàn rỗi, chi nhánh sẽ gửi về hội sở chính và ngược lại khi cần vay Tuy nhiên, chức năng này thường được giao cho phòng kế hoạch, dẫn đến việc tính toán không kịp thời và chính xác, gây ra tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt vốn Hơn nữa, việc quản lý rủi ro thường bị phân tán, vì mỗi phòng chỉ quản lý rủi ro trong lĩnh vực của mình Do đó, cần tập trung chức năng quản lý rủi ro về hội sở chính, yêu cầu các ngân hàng xây dựng mô hình tổ chức phù hợp với đặc điểm và quy mô hoạt động của mình.

Xây dựng đội ngũ nhân viên có trình độ, năng lực và đạo đức nghề nghiệp là mục tiêu hàng đầu của mọi tổ chức, doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng Việc phát triển đội ngũ nhân viên quản lý, đặc biệt là quản lý thanh khoản, là cần thiết để hỗ trợ lãnh đạo ngân hàng đưa ra quyết định đúng đắn và kịp thời nhằm ngăn chặn rủi ro và hướng tới thành công mới Ngân hàng cần có kế hoạch tuyển dụng, đào tạo và sử dụng nhân viên một cách khoa học, minh bạch và bình đẳng, đồng thời đặt nhân viên vào vị trí phù hợp với khả năng của họ Việc xây dựng văn hóa doanh nghiệp với môi trường làm việc cởi mở và thân thiện sẽ là động lực thúc đẩy nhân viên cống hiến, sáng tạo và trung thành với ngân hàng.

5.2.3 Về dư nợ cho vay khách hàng

Kết quả phân tích thực nghiệm cho thấy dư nợ cho vay có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam Điều này chỉ ra rằng, ngoài việc tăng trưởng tín dụng, các ngân hàng đã chú trọng vào việc đánh giá khách hàng và quản lý rủi ro hiệu quả Để nâng cao tỷ suất sinh lợi, tác giả đề xuất các giải pháp nhằm gia tăng dư nợ cho vay đối với khách hàng.

Ngân hàng cần xác định một chuẩn mực cho vay hợp lý để cân bằng lợi ích giữa ngân hàng và doanh nghiệp Việc hạ chuẩn tín dụng có thể dẫn đến khó khăn trong việc tìm kiếm khách hàng vay, do tình hình tài chính của nhiều doanh nghiệp hiện nay còn yếu kém Nếu không được xem xét kỹ lưỡng, việc này có thể gia tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng Do đó, các ngân hàng nên chủ động hỗ trợ và tư vấn cho những doanh nghiệp có kế hoạch kinh doanh hiệu quả, nhằm giúp họ vượt qua khó khăn trong quá trình thực hiện.

Ngân hàng cần đánh giá các yếu tố và điều kiện thiết yếu mà doanh nghiệp buộc phải tuân thủ, trong khi những yếu tố không quá quan trọng có thể được điều chỉnh để phù hợp hơn.

Một số khuyến nghị đối với Chính phủ và Ngân hàng nhà nước

Để nâng cao tác động của các yếu tố đến TSSL của ngân hàng, cần có sự quan tâm từ Chính phủ và các chính sách điều hành chặt chẽ từ Ngân hàng Nhà nước Điều này nhằm mục tiêu đưa các ngân hàng nội địa phát triển ngang tầm với các ngân hàng quốc tế trong từng giai đoạn.

5.3.1 Khuyến nghị đối với Chính phủ Đầu tiên, Chính phủ cần hoàn thiện hệ thống luật pháp nhằm xây dựng hệ thống NHTM lành mạnh, minh bạch, vận hành theo cơ chế thị trường có sự kiểm soát chặt chẽ của Chính phủ Để thực hiện được điều đó, Chính phủ phải quy định rõ chức năng, nhiệm vụ của từng loại hình ngân hàng để tránh những đặc điểm riêng có của loại hình ngân hàng này trở thành lợi thế cạnh tranh không công bằng với loại hình ngân hàng khác Ngoài ra, việc cân đối hài hòa giữa mục tiêu kiềm chế lạm phát và tăng trưởng kinh tế cũng là nhiệm vụ quan trọng hàng đầu của Chính phủ nhằm tạo ra môi trường hoạt động an toàn và phát triển ổn định, bền vững cho các ngân hàng TMCP tại Việt Nam

Chính phủ cần tập trung vào việc tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp bằng cách triển khai các biện pháp hỗ trợ hiệu quả, bao gồm giảm tỷ lệ dự trữ bắt buộc và hạ lãi suất vay ngân hàng cho các ngành có tiềm năng phát triển Đồng thời, cần khuyến khích đầu tư trong nước và thu hút nguồn vốn đầu tư nước ngoài, tạo ra một môi trường cạnh tranh lành mạnh cho các thành phần kinh tế Những chính sách này sẽ thúc đẩy hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, đảm bảo nền kinh tế phát triển bền vững và xây dựng môi trường kinh doanh lý tưởng cho các ngân hàng thương mại cổ phần.

5.3.2 Khuyến nghị đối với Ngân hàng nhà nước

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) là cơ quan ngang Bộ của Chính phủ, đóng vai trò là Ngân hàng Trung ương của Cộng hoà xã hội chủ nghĩa Việt Nam NHNN có trách nhiệm quản lý nhà nước về tiền tệ, hoạt động ngân hàng và ngoại hối, đồng thời thực hiện chức năng phát hành tiền và cung ứng dịch vụ tiền tệ cho Chính phủ Để đáp ứng yêu cầu quản lý hiệu quả, NHNN cần nâng cao năng lực điều hành, hướng tới xây dựng một Ngân hàng Trung ương hiện đại, độc lập trong việc thực thi chính sách tiền tệ và quản lý hoạt động ngân hàng, phù hợp với thông lệ quốc tế.

Trước tình trạng nợ xấu gia tăng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành chỉ thị 02/CT-NHNN vào ngày 28/1/2015, thể hiện quyết tâm mạnh mẽ trong việc tái cơ cấu hệ thống ngân hàng NHNN sẽ theo dõi và giám sát chặt chẽ các ngân hàng thương mại, yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật liên quan đến cơ cấu lại nợ, phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro Đồng thời, NHNN nghiêm cấm việc che giấu nợ xấu, phản ánh sai lệch chất lượng tín dụng, và lợi dụng quy trình xử lý nợ xấu để trục lợi, gây thiệt hại cho tài sản và hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

NHNN cần hoàn thiện khung pháp lý về xử lý nợ xấu và trình Thủ tướng Chính phủ phê duyệt phương án mua, xử lý nợ xấu theo cơ chế thị trường để phát huy vai trò của VAMC Đồng thời, NHNN phải theo dõi và chỉ đạo VAMC tăng cường hợp tác với NHTM trong thu hồi nợ, cơ cấu lại nợ, và xử lý tài sản bảo đảm cho các khoản nợ xấu Ngoài ra, NHNN cần hỗ trợ tài chính cho khách hàng nhằm phục hồi sản xuất kinh doanh và tạo điều kiện cho nhà đầu tư tham gia vào việc xử lý nợ xấu Một phương án quan trọng khác là cơ cấu lại hệ thống ngân hàng thông qua M&A, giúp giảm sở hữu chéo và nâng cao sức cạnh tranh cho các NHTM.

NHNN cần tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý và cơ chế chính sách để xây dựng một hành lang pháp lý vững chắc, nhằm đảm bảo hoạt động của các ngân hàng diễn ra thuận lợi và giảm thiểu rủi ro cũng như sự cố có thể phát sinh.

Hạn chế của đề tài nghiên cứu

Mặc dù nghiên cứu này kế thừa từ các công trình trước và mở ra hướng đi mới, nhưng vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục.

Tính đến nay, Việt Nam có 31 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) hoạt động, nhưng chỉ 22 ngân hàng được nghiên cứu từ năm 2008 đến 2015 do hạn chế trong việc công bố dữ liệu Mẫu nghiên cứu này chưa đầy đủ và không đại diện cho toàn bộ hệ thống ngân hàng, bao gồm cả ngân hàng nước ngoài và ngân hàng liên doanh Các nghiên cứu tiếp theo sẽ mở rộng mẫu và xem xét nhiều chỉ tiêu hơn ảnh hưởng đến lợi nhuận của hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.

Nghiên cứu này chỉ tập trung vào các biến độc lập như quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, dư nợ cho vay, rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động, tính thanh khoản và tỷ lệ lạm phát Tuy nhiên, còn nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng như tiền gửi khách hàng, mức độ đa dạng hóa hoạt động kinh doanh và tốc độ tăng trưởng GDP Tác giả dự định sẽ xem xét thêm các yếu tố này trong các nghiên cứu tiếp theo.

Nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao tỷ suất sinh lợi (TSSL) cho các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam, dựa trên kết quả từ mô hình hồi quy và thực trạng hoạt động kinh doanh hiện tại Các giải pháp bao gồm tăng quy mô tài sản, tăng vốn chủ sở hữu, cải thiện hiệu quả sử dụng vốn, kết hợp tăng trưởng tín dụng và xử lý nợ xấu, giảm chi phí hoạt động, cũng như nâng cao khả năng thanh khoản Để nâng cao TSSL, không chỉ cần nỗ lực từ ban quản trị và nhân viên ngân hàng, mà còn cần sự hỗ trợ liên tục từ Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Do đó, nghiên cứu cũng đưa ra khuyến nghị cho Chính phủ và NHNN nhằm tạo ra môi trường hoạt động bền vững và ổn định, hướng đến lành mạnh hóa hệ thống ngân hàng Việt Nam.

1 Trần Ngọc Thơ - chủ biên (2005), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất bản

Thống kê, Tp Hồ Chí Minh

2 KPMG, 2013 Khảo sát về Ngành Ngân hàng Việt Nam năm 2013, Tháng

3 Lê Thị Lợi, 2013 Vốn chủ sở hữu trong các ngân hàng tại Việt Nam,các vấn đề về quản trị vốn Tạp chí ngân hàng số 2+3/2013, trang 90-95

4 Phan Thị Hằng Nga, 2011 Yếu Tố Quyết Định Đến Lợi Nhuận Của Các Ngân Hàng

Niêm Yết Tạp chí Công Nghệ Ngân Hàng, số 68, trang 20-25

5 Nguyễn Kim Thu, Đỗ Thị Thanh Huyền, 2013 Phõn tớch cỏc yếu tố ảnh hưởng ủến tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí khoa học

DHQGHN: Kinh tế và kinh doanh, 4, 55-65.

6 Vũ Đình Ánh, 2014 Định hướng chính sách tiền tệ ngân hàng giai đoạn 2014 –2015 từ thành quả của giai đoạn 2012 – 2013 Tạp chí ngân hàng số 1+2/2014, trang 52-

7 Một số tài liệu trong nước khác…

8 Alper, A dan Anbar, A., 2011 Bank Specific and Macroeconomic Determinants ofCommercial Bank Profitability: Empirical Evidence fromTurkey Business and Economics Research Journal, 2, 135-152

9 Athanasoglou, P P., Brissimis, S N & Delis, M D, 2005 Bank-Specific, Industry- Specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 18, pp 121-136

10 Ali, Khizer, Akhtar, Farhan Muhammad and Ahmed, Zafar Hafiz, 2011 Bank- specific and macroeconomic indicators of profitability-Empirical Evidence from the commercial banks of Pakistan International Journal of Business and Social Science,

11 Athanasoglou, P., Delis, M and Staikouras, C., 2006 Determinants of bank profitability in the South Eastern European Region Munich Personal RePEc industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability

Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 18, 121-136

13 Bourke, P., 1989 Concentration and other determinants of bank profitability in Europe, North America and Australia Journal of Banking and Finance, 13, 65–79

14 Deger Alper & Adem Anbar 2011, Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profitability: Empirical Evidence from Turkey Business and Economics Research Journal, No 2, pp 139-152

15 Davydenko, A ,2011 Determinants of Bank Profitability in Ukraine Undergraduate economic Review, 7: 1

16 Duca, J and M McLaughlin, 1990 Developments affecting the profitability of commercial banks Federal Reserve Bulletin, July

17 Eichengreen, B., Gibson, H.D., 2001 Greek banking at the dawn of the new millennium CERP Discussion Paper 2791, London

18 Etienne Bordeleau and Christopher Graham (2010) The Impact of Liquidity on Bank Profitability Empirical Evidence from bank of Canada Bank of Canada Working Paper 2010-38

19 Fazlan Sufian, 2011 Profitability of Korean Banking Sector: Panel Evidence On Bank- Specific And Macroeconomic Determinants Journal of Economics and Management, 7, 43-72

20 Farrar, D and Glauber, R (1967) Multicollinearity in Regression Analysis: The Problem Revisited Review of Economics and Statistics, Vol.49, pp.92-107

21 Gujarati, D (2003) Basic Econometrics (4th edn), New York: McGraw-Hill

22 Heffernan S, Fu M (2008) The determinants of bank performance in China, Working Paper Series, (W P-EMG-03-2008), Cass Business School, City University, UK

23 Liu Hong & Wilson S.O.John, 2010 The profitability of banks in Japan

24 Munyambonera, E.F, 2013 Determinants of Commercial Bank Profitability in Sub-Saharan Africa, International journal of Economics and Finance, 134

25 Miller, S.M., Noulas, A.G., 1997 Portfolio mix and large-bank profitability in the

Profitability: A Note Journal of Banking and Finance, 16, 1173-1178

27 Munther Al Nimer & các cộng sự (2013) The Impact of Liquidity on Jordanian banks profitability through return on assets Interdisciplinary Journal of Contemporary research in business, vol 5, no 7

28 Ong Tze San & Teh Boon Heng (2013) Factors affecting the profitability of Malaysian commercial banks African Journal of Business Management Vol 7(8), pp 649-660

29 Pasiouras and Kosmidou, 2007: Pasiouras, F., Kosmidou, K., 2007 Factors influencing the profitability of domestic and foreign commercial banks in the European Union Research in International Business and Finance 21(2), pp 222-

30 Perry, P., 1992 Do Banks Gain or Lose From Inflation Journal of Retail Banking, 14(2), pp 25-30

31 Rivard, R.J & Thomas, C.R, 1997 The Effect Of Interstate Banking On Large Banking Holding Company Profitability And Risk Journal of Economics and Business, Vol.49, pages 61-76

32 Sehrish Gul, Faiza Irshad & Khalid Zaman, 2011 Factor Affecting Bank Profitability in Pakistan The Romanian Economic Journal, No.39, pp 6565-6666

33 Short, B., 1979 The relation between commercial bank profit rates and banking concentration in Canada, Western Europe and Japan Journal of Banking and Finance, 3, pp 209-219

34 Syafri, 2012 Factors Affecting Bank Profitability in Indonesia.The 2012

International Conference on Business and Management 6 – 7 September 2012,

35 Sharma, P & Gounder, N, 2012 Profitability Determinants of Deposit Institutions in Small, Underdeveloped Financial Systems: The Case of Fiji Griffth Business School

36 Sufian, F., 2011 Profitability of the Korean Banking Sector: Panel Evidence on Bank-Specific and Macroeconomic Determinants Journal of Economics and Management, 7: 1, pp 43-72

International Conference on Business and Management, 6-7 September 2012, Phuket

38 Usman Dawood (2014) Factors impacting profitability of commercial banks in Pakistan for the period of (2009-2012) International Journal of Scientific and Research Publications, Volume 4, Issue 3, March 2014, ISSN 2250-3153

39 Vodava (2013) Determinants of Commercial Banks Liquidity in Hungary Czech Science Foundation – Project GACR P403/11/P243

40 Wooldridge, J (2002) Introductory Econometrics: A Mordern Approach, 2nd Ed.,

41 Zeitun, R., 2012 Determinants of Islamic and Conventional Banks Performance in Gcc Countries Using Panel Data Analysis.Global Economy And Finance Journal, 5, 53-72

42 Một số tài liệu tiếng Anh khác…

1 http://vanban.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/hethongvanban?class_id=1

2 https://luatminhkhue.vn/nghi-dinh/nghi-dinh-so-10-2011-nd-cp-ve-viec-ban-hanh- danh-muc-muc-von-phap-dinh-cua-cac-to-chuc-tin-dung.aspx

3 http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/nhin-lai-mot-nam-song-gio-cua-nganh-tai- chinh-ngan-hang-20081226093955587.chn

4 http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/buc-tranh-ngan-hang-viet-nam-nam-2014- 201402141219472134.chn

5 http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/chart-nhin-lai-buc-tranh-ngan-hang-3-nam-tro- lai-day-20150607171735629.chn

6 http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/it-mau-sang-trong-buc-tranh-loi-nhuan-ngan- hang-2014051218145972316.chnhttp://www.hsx.vn

7 http://cafef.vn/tai-chinh-ngan-hang/da-mau-buc-tranh-ket-qua-kinh-doanh-ngan- hang-2013-2014021708034744015.chn

8 http://cafef.vn/cau-chuyen-kinh-doanh/buc-tranh-tong-tai-san-cua-cac-ngan-hang- viet-nam-201408291105427077.chn

10 http://kinhdoanh.vnexpress.net/tin-tuc/ebank/ngan-hang/luong-nhan-vien-chiem- mot-nua-chi-phi-cua-ngan-hang-2871044.html

11 https://www.moha.gov.vn/danh-muc/chuc-nang-nhiem-vu-cua-ngan-hang-nha- nuoc-viet-nam-10117.html

12 Và một số trang web khác…

Phụ lục 1 trình bày thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu với 176 quan sát cho các biến như roa, roe, size, loan, cap, llr, cosr, liq và inf Biến roa có giá trị trung bình là 0.0093 với độ lệch chuẩn 0.0059, trong khi roe đạt trung bình 0.0966 và độ lệch chuẩn 0.0627 Kích thước (size) trung bình là 31.82 với độ lệch chuẩn 1.19 Tỷ lệ cho vay (loan) trung bình là 0.5225 và độ lệch chuẩn 0.1311 Vốn (cap) có giá trị trung bình 0.1075 và độ lệch chuẩn 0.0511 Tỷ lệ nợ (llr) trung bình là 0.0164, trong khi chi phí vốn (cosr) có giá trị trung bình 0.6741 Tính thanh khoản (liq) trung bình là 0.2232 và lạm phát (inf) đạt trung bình 0.0976.

Phụ lục 2: Kết quả mô hình nghiên cứu 01

2.1 Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu 01 corr roa size loan cap llr cosr liq inf (obs6)

| roa size loan cap llr cosr liq inf

-+ - roa | 1.0000 size | -0.1030 1.0000 loan | 0.1661 -0.0334 1.0000 cap | 0.2969 -0.6986 0.2439 1.0000 llr | 0.0710 0.3776 -0.0708 -0.2446 1.0000 cosr | -0.3983 0.0063 -0.1172 -0.0836 0.0846 1.0000 liq | 0.0703 -0.0428 -0.6499 -0.1622 0.0745 -0.1216 1.0000 inf | 0.2858 -0.2725 -0.0971 0.2160 -0.1224 -0.1346 0.3045 1.0000

2.2 So sánh giữa các mô hình Pooled OL S, FEM, REM

So sánh giữa mô hình Pooled OLS và FEM:

- Phân tích hồi quy theo Pooled OLS : reg roa size loan cap llr cosr liq inf Source | SS df MS Number of obs = 176 -+ - F( 7, 168) = 11.36

Model | 001968303 7 000281186 Prob > F = 0.0000 Residual | 004157033 168 000024744 R-squared = 0.3213 -+ - Adj R-squared = 0.2931

-+ - size | 0007603 0004831 1.57 0.117 -.0001934 0017139 loan | 0072053 0039802 1.81 0.072 -.0006522 0150629 cap | 0407522 0110205 3.70 0.000 0189956 0625087 llr | 1273962 0578674 2.20 0.029 0131552 2416373 cosr | -.0065099 0013624 -4.78 0.000 -.0091995 -.0038204 liq | 0070781 0052258 1.35 0.177 -.0032387 0173949 inf | 0172314 005946 2.90 0.004 0054928 02897 _cons | -.0240421 0164749 -1.46 0.146 -.0565666 0084825 -

- Phân tích hồi quy theo FEM: xtreg roa size loan cap llr cosr liq inf, fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 176

Group variable: bank Number of groups = 22

R-sq: within = 0.3256 Obs per group: min = 8 between = 0.0612 avg = 8.0 overall = 0.2180 max = 8

- roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf

-+ - size | -.0002634 0010349 -0.25 0.799 -.0023085 0017818 loan | 0007999 0053226 0.15 0.881 -.0097188 0113186 cap | 0303466 0123914 2.45 0.016 0058584 0548349 llr | 2125718 066499 3.20 0.002 0811543 3439894 cosr | -.0056043 001369 -4.09 0.000 -.0083097 -.0028989 liq | 0165525 0059221 2.80 0.006 0048489 028256 inf | 0102392 0066083 1.55 0.123 -.0028202 0232987 _cons | 0095559 0355534 0.27 0.788 -.0607058 0798177 -+ - sigma_u | 00346924 sigma_e | 00439789 rho | 38357949 (fraction of variance due to u_i) -

Nhận xét: Với mức ý nghĩa 1%, ta có: F = 0.0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết

- Phân tích hồi quy theo FEM: xtreg roa size loan cap llr cosr liq inf, fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 176

Group variable: bank Number of groups = 22

R-sq: within = 0.3256 Obs per group: min = 8 between = 0.0612 avg = 8.0 overall = 0.2180 max = 8

- roa | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

-+ - size | -.0002634 0010349 -0.25 0.799 -.0023085 0017818 loan | 0007999 0053226 0.15 0.881 -.0097188 0113186 cap | 0303466 0123914 2.45 0.016 0058584 0548349 llr | 2125718 066499 3.20 0.002 0811543 3439894 cosr | -.0056043 001369 -4.09 0.000 -.0083097 -.0028989 liq | 0165525 0059221 2.80 0.006 0048489 028256 inf | 0102392 0066083 1.55 0.123 -.0028202 0232987 _cons | 0095559 0355534 0.27 0.788 -.0607058 0798177 -+ - sigma_u | 00346924 sigma_e | 00439789 rho | 38357949 (fraction of variance due to u_i) -

Lưu kết quả hồi quy FEM: estimates store FE1

- Phân tích hồi quy theo REM: xtreg roa size loan cap llr cosr Random-effects GLS regression liq inf, re

Group variable: bank R-sq: within = 0.3025

Number of groups Obs per group: min

Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(7) = 73.76 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 roa | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

-+ - size | 0004856 0005733 0.85 0.397 -.000638 0016092 loan | 0063274 0042244 1.50 0.134 -.0019523 0146072 cap | 0359564 0113017 3.18 0.001 0138055 0581073 llr | 1656952 0603444 2.75 0.006 0474223 2839681 cosr | -.0063194 0013238 -4.77 0.000 -.0089141 -.0037247 liq | 0116479 00533 2.19 0.029 0012013 0220945 inf | 0150665 0056927 2.65 0.008 0039089 026224 _cons | -.0158938 0196197 -0.81 0.418 -.0543476 02256 -+ - sigma_u | 00191568 sigma_e | 00439789 rho | 15947932 (fraction of variance due to u_i) -

- Lưu kết quả hồi quy REM: estimates store RE1

- Kiểm định Hausman: hausman FE1 RE1

-+ - size | -.0002634 0004856 -.000749 0008616 loan | 0007999 0063274 -.0055275 0032379 cap | 0303466 0359564 -.0056098 0050811 llr | 2125718 1656952 0468766 0279404 cosr | -.0056043 -.0063194 0007151 0003485 liq | 0165525 0116479 0049046 0025813 inf | 0102392 0150665 -.0048273 0033559

- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

Prob>chi2 = 0.9990 V_b-V_B is not positive definite)

Với mức ý nghĩa 10%, ta có: Prob = 0,9990 > 10% nên chấp nhận giả thuyết

Khi chọn mô hình REM, nếu xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình này chưa đảm bảo độ tin cậy Cần khắc phục những vấn đề này để đảm bảo ước lượng thu được có tính vững chắc và hiệu quả.

2.3 Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu 01

2.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến corr roa size loan cap llr cosr liq inf (obs6)

| roa size loan cap llr cosr liq inf

-+ - roa | 1.0000 size | -0.1030 1.0000 loan | 0.1661 -0.0334 1.0000 cap | 0.2969 -0.6986 0.2439 1.0000 llr | 0.0710 0.3776 -0.0708 -0.2446 1.0000 cosr | -0.3983 0.0063 -0.1172 -0.0836 0.0846 1.0000 liq | 0.0703 -0.0428 -0.6499 -0.1622 0.0745 -0.1216 1.0000 inf | 0.2858 -0.2725 -0.0971 0.2160 -0.1224 -0.1346 0.3045 1.0000

2.3.2 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (22) = 320.36

2.3.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan xtserial roa size loan cap llr cosr liq inf

Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation

Kết luận: Kết quả kiểm định cho thấy mô hình không gặp phải đa cộng tuyến nghiêm trọng Tuy nhiên, hiện tượng tự tương quan giữa các sai số và phương sai sai số thay đổi đã xảy ra, dẫn đến việc các ước lượng từ phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng trở nên không hiệu quả và các kiểm định không còn đáng tin cậy Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi – FGLS đã được áp dụng cho các biến xtgls, roa, size, loan, cap, llr, cosr, liq, inf, corr(ar1) trong phân tích hồi quy chuỗi thời gian chéo.

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic

Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.3698) Estimated covariances = 1 Number of obs = 176 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 22 Estimated coefficients = 8 Time periods = 8

Wald chi2(7) = 44.78 Prob > chi2 = 0.0000 - roa | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

-+ - size | 0007951 000559 1.42 0.155 -.0003005 0018908 loan | 0060635 0044304 1.37 0.171 -.00262 0147469 cap | 0379697 0113741 3.34 0.001 0156768 0602626 llr | 1102007 0590187 1.87 0.062 -.0054738 2258752 cosr | -.0053643 0012825 -4.18 0.000 -.0078779 -.0028507 liq | 0109482 0053046 2.06 0.039 0005514 0213451 inf | 0078743 0052062 1.51 0.130 -.0023297 0180783 _cons | -.0249036 0190442 -1.31 0.191 -.0622295 0124223

Sau khi áp dụng phương pháp FGLS để điều chỉnh hiện tượng tự tương quan, biến phụ thuộc ROAit cho thấy mô hình đạt mức ý nghĩa 1% với giá trị Prob = 0,0000, chứng tỏ rằng kết quả mô hình là phù hợp và có thể được sử dụng.

3.1 Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu 02 corr roe size loan cap llr cosr liq inf (obs6)

| roe size loan cap llr cosr liq inf -+ - roe | 1.0000 size | 0.4127 1.0000 loan | 0.0098 -0.0334 1.0000 cap | -0.3538 -0.6986 0.2439 1.0000 llr | 0.2268 0.3776 -0.0708 -0.2446 1.0000 cosr | -0.3450 0.0063 -0.1172 -0.0836 0.0846 1.0000 liq | 0.1787 -0.0428 -0.6499 -0.1622 0.0745 -0.1216 1.0000 inf | 0.2069 -0.2725 -0.0971 0.2160 -0.1224 -0.1346 0.3045 1.0000

3.2 So sánh lựa chọn mô hình giữa Pooled OLS, FEM và REM

So sánh giữa mô hình Pooled OL S và FEM:

Ta tiến hành so sánh giữa các mô hình Pooled OLS và Fixed effects model với giả thuyết H0: Chọn Pooled OLS

- Phân tích hồi quy theo Pooled OLS: reg roe loan cap llr cosr liq inf size

Source | SS df MS Number of obs = 176 -+ - F( 7, 168) = 17.26 Model | 287756587 7 041108084 Prob > F = 0.0000 Residual | 400172169 168 002381977 R-squared = 0.4183 -+ - Adj R-squared = 0.3941 Total | 687928756 175 003931021 Root MSE = 04881

- roe | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

-+ - loan | 073275 0390509 1.88 0.062 -.0038187 1503688 cap | -.2621784 1081273 -2.42 0.016 -.4756416 -.0487152 llr | 1.061546 5677621 1.87 0.063 -.0593211 2.182414 cosr | -.0650787 0133666 -4.87 0.000 -.0914668 -.0386906 liq | 0739574 0512728 1.44 0.151 -.0272646 1751794 inf | 2576954 0583391 4.42 0.000 1425232 3728675 size | 0162462 0047394 3.43 0.001 0068896 0256027 _cons | -.4457915 1616426 -2.76 0.006 -.764904 -.126679 -

The fixed-effects regression analysis, conducted using the xtreg command with the variables roe, loan, cap, llr, cosr, liq, inf, and size, revealed a total of 176 observations across 22 groups The average number of observations per group was 8, with a maximum of 8 The model produced an F-statistic of 12.68, indicating a statistically significant relationship, as evidenced by a p-value of 0.0000 Additionally, the correlation between the unobserved effects and the independent variables was found to be -0.1797.

- roe | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

-+ - loan | 0067098 0498413 0.13 0.893 -.0917883 105208 cap | -.2690485 1160354 -2.32 0.022 -.4983614 -.0397355 llr | 1.842123 6227091 2.96 0.004 6115047 3.072742 cosr | -.0556168 0128192 -4.34 0.000 -.0809505 -.0302832 liq | 201557 0554559 3.63 0.000 0919633 3111507 inf | 1035444 0618811 1.67 0.096 -.018747 2258359 size | -.0054335 0096908 -0.56 0.576 -.0245848 0137178 _cons | 2470116 3329249 0.74 0.459 -.4109256 9049488 -+ - sigma_u | 04294725 sigma_e | 04118269 rho | 52096499 (fraction of variance due to u_i) -

Với mức ý nghĩa 1%, ta có: Prob = 0,0000 < 1% nên bác bỏ giả thiết H0 chọn FEM.

So sánh giữa mô hình FEM và REM:

The fixed-effects (within) regression analysis was conducted using the model xtreg with variables including roe, loan, cap, llr, cosr, liq, inf, and size, resulting in 176 observations across 22 groups The within R-squared value was 0.3764, indicating a moderate fit, while the overall R-squared was 0.2017 The average number of observations per group was 8, with a minimum and maximum of 8 The F-statistic was 12.68, and the probability value was 0.0000, suggesting that the model is statistically significant Additionally, the correlation between the error term and the independent variables was -0.1797.

- roe | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

-+ - loan | 0067098 0498413 0.13 0.893 -.0917883 105208 cap | -.2690485 1160354 -2.32 0.022 -.4983614 -.0397355 llr | 1.842123 6227091 2.96 0.004 6115047 3.072742 cosr | -.0556168 0128192 -4.34 0.000 -.0809505 -.0302832 liq | 201557 0554559 3.63 0.000 0919633 3111507 inf | 1035444 0618811 1.67 0.096 -.018747 2258359 size | -.0054335 0096908 -0.56 0.576 -.0245848 0137178 _cons | 2470116 3329249 0.74 0.459 -.4109256 9049488 sigma_u | 04294725 sigma_e | 04118269 rho | 52096499 (fraction of variance due to u_i) -

- Lưu kết quả hồi quy FEM: estimates store FE2

The analysis employs a random-effects GLS regression to examine the relationship between return on equity (ROE) and various financial indicators, including loan capital, loan loss reserves (LLR), cost-to-income ratio (COSR), liquidity (LIQ), inflation (INF), and firm size The dataset comprises 176 observations across 22 groups, yielding a within-group R-squared of 0.3395, a between-group R-squared of 0.4812, and an overall R-squared of 0.3983, with an average of 8 observations per group.

Wald chi2(7) = 97.83 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 - roe | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

-+ - loan | 0729396 0411142 1.77 0.076 -.0076427 1535219 cap | -.2555042 1093995 -2.34 0.020 -.4699233 -.0410851 llr | 1.476891 5847556 2.53 0.012 3307916 2.622991 cosr | -.062715 012753 -4.92 0.000 -.0877105 -.0377195 liq | 1501099 051587 2.91 0.004 0490013 2512185 inf | 211052 0549004 3.84 0.000 1034493 3186547 size | 0124607 0056643 2.20 0.028 0013588 0235626 _cons | -.3467338 193923 -1.79 0.074 -.7268158 0333482 -+ - sigma_u | 01961949 sigma_e | 04118269 rho | 1849764 (fraction of variance due to u_i) -

- Lưu kết quả hồi quy REM: estimates store RE2

- Kiểm định Hausman: hausman FE2 RE2

Coefficients | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | FE2 RE2 Difference S.E

-+ - loan | 0067098 0729396 -.0662297 0281742 cap | -.2690485 -.2555042 -.0135443 0386775 llr | 1.842123 1.476891 3652317 2140737 cosr | -.0556168 -.062715 0070981 0013002 inf | 1035444 211052 -.1075076 028552 size | -.0054335 0124607 -.0178942 007863 - b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 16.92

Prob>chi2 = 0.0179 (V_b-V_B is not positive definite)

Với mức ý nghĩa 5%, ta có: Prob = 0,0179 < 5% nên bác bỏ giả thiết H0 chọn FEM

Kết luận: Sau khi so sánh ba mô hình, mô hình FEM được lựa chọn Tuy nhiên, nếu mô hình này xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, thì nó chưa phải là mô hình ước lượng đáng tin cậy Cần khắc phục các hiện tượng này để đảm bảo rằng ước lượng thu được là vững và hiệu quả.

3.3 Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu 02

3.3.1 Kiểm định đa cộng tuyen corr roe size loan cap llr cosr liq inf (obs6)

| roe size loan cap llr cosr liq inf -+ - roe | 1.0000 size | 0.4127 1.0000 loan | 0.0098 -0.0334 1.0000 cap | -0.3538 -0.6986 0.2439 1.0000 llr | 0.2268 0.3776 -0.0708 -0.2446 1.0000 cosr | -0.3450 0.0063 -0.1172 -0.0836 0.0846 1.0000 liq | 0.1787 -0.0428 -0.6499 -0.1622 0.0745 -0.1216 1.0000 inf | 0.2069 -0.2725 -0.0971 0.2160 -0.1224 -0.1346 0.3045 1.0000

3.3.2 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (22) = 987.95

3.3.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan xtserial roe size loan cap llr cosr liq inf Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình gặp hiện tượng đa cộng tuyến giữa các sai số và phương sai sai số không đồng nhất Điều này dẫn đến việc các ước lượng từ phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng trở nên không hiệu quả, đồng thời làm giảm độ tin cậy của các kiểm định hệ số hồi quy.