CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1. Lý do chọn đề tài Ngân hàng thương mại (NHTM) “hình thành, tồn tại và phát triển gắn liền với sự phát triển của kinh tế hàng hoá. Sự phát triển của hệ thống NHTM tác động rất lớn và quan trọng đến quá trình phát triển” của nền kinh tế hàng hoá, “ngược lại kinh tế hàng hoá phát triển mạnh mẽ đến giai đoạn cao của nó – kinh tế thị trường – thì NHTM cũng ngày càng được hoàn thiện và trở thành những định chế tài chính không thể thiếu được.” Hoạt động huy động vốn và cấp tín dụng được coi là hoạt động chính của các NHTM. Các NHTM hoạt động huy động vốn bằng cách nhận tiền gửi từ các cá nhân, tổ chức có vốn nhàn rỗi trong nền kinh tế với chi phí chính cho hoạt động này là lãi huy động, và dùng số tiền trên để đầu tư hoặc cho vay các cá nhân, tổ chức đang thiếu hụt nguồn vốn với doanh thu là lãi cho vay. Sự chênh lệch giữa tổng doanh thu từ lãi và tổng chi phí trả lãi chia cho tổng tài sản sinh lời bình quân được gọi là tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (Net interest margin - NIM), đây là chỉ tiêu tài chính quan trọng đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM vì nó cho thấy khả năng kiểm soát tài sản sinh lời và khả năng duy trì nguồn vốn có chi phí thấp. Ngay cả với các nền kinh tế có thị trường tài chính tốt và phát triển mạnh thì vai trò trung gian của ngân hàng trong việc luân chuyển vốn từ người gửi tiền đến người đi vay là không thể thiếu. Đặc biệt là đối với “các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam, khi mà thị trường vốn còn chưa phát triển thì các tổ chức ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng” và phát triển kinh tế. Quá trình nhận tiền gửi và cho vay của Ngân hàng tạo ra lãi suất và chi phí sử dụng vốn cho người gửi tiền cũng như người đi vay. Sự chênh lệch lãi suất trả cho người gửi tiền và lãi suất tính trên khoản vay tạo ra một chênh lệch biên độ lãi suất của các ngân hàng. Trong đó tỷ lệ thu nhập lãi cận biên là khái niệm được xác định bằng sự chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi của một ngân hàng chia cho tổng tài sản của ngân hàng đó. “NIM là một trong những thước đo tính hiệu quả cũng như khả năng sinh lời của một ngân hàng.” Ngoài ra, NIM là một thước đo quan trọng về hiệu quả hoạt động đối với ngân hàng vì nó thường chiếm tỷ trọng cao từ 30% - 35% trong tổng thu nhập của ngân hàng (San và cộng sự, 2013). Tỷ lệ này càng cao thì lợi nhuận của ngân hàng càng cao. Tuy nhiên, hiện nay tỷ lệ này đang có xu hướng giảm theo thống kê của FiinGroup tại báo cáo “Chất lượng Lợi nhuận Doanh nghiệp trong Bối cảnh Covid-19” làm ảnh hưởng lợi nhuận kinh doanh của ngân hàng, buộc Ngân hàng phải tăng lãi suất huy động để thu hút được nguồn tiền nhàn rỗi từ dân cư kéo theo lãi suất cho vay cũng tăng theo, dẫn đến Ngân hàng khó có thể thu hút được khách hàng đi vay, giảm khả năng cạnh tranh,..nếu lãi suất cho vay quá cao.Trong khi đó, cũng có nhiều “yếu tố khác tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên vì vậy, tính đến thời điểm hiện nay việc các tác giả nghiên cứu các yếu tố tác động như thế nào thu nhập nhập lãi cận bên để từ đó đưa ra giải pháp nhằm cải thiện tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng là nhiệm vụ hết sức quan trọng.” Trên “thế giới đã có rất nhiều “nghiên cứu về thu nhập lãi cận biên, chẳng hạn như nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến TNLCB” của ngân hàng ở Đông Nam Á của Doliente (2005), Kasman (2010), Zhou (2008) Ở Việt Nam, có nghiên cứu của Hoàng Kim Khánh (2015), Nguyễn Kim Thu (2011) đã xác định được các yếu tố tác động đến thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam” bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ an toàn vốn, tăng trưởng tín dụng, nợ xấu hay dự phòng rủi ro tín dụng hoặc quản lý chi phí. Tuy nhiên, đối với các nghiên cứu này thì dữ liệu nghiên cứu còn hạn chế, chưa được cập nhập, chưa “phù hợp với tình hình kinh tế thị trường hiện nay, do đó chưa phản ánh hết tác động của các yếu tố đến thu nhập lãi cận biên trong giai đoạn hiện tại. Từ các vấn đề cấp thiết đó tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu”: “Các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” nhằm tìm hiểu và phân tích các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên với mong muốn có một số đóng góp giúp các nhà quản trị ngân hàng cải thiện tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và đưa ra 3 những quyết định hợp lý, hiệu quả trong quá trình quản lý, vận hành hệ thống ngân hàng. 1.2. Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1. Mục tiêu tổng quát Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ TNLCB tại NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022. Từ kết quả nghiên cứu tác giả đề xuất các hàm ý chính sách nhằm cải thiện tỷ lệ TNLCB góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam trong tương lai. 1.2.2. Mục tiêu cụ thể Để thực hiện “mục tiêu tổng quát nêu trên, luận văn có những mục tiêu cụ thể như sau:” - Xác định các yếu tố tác động đến tỷ lệ TNLCB của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam. - Xác định chiều hướng tác động của các yếu tố đến tỷ lệ TNLCB của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam. - Đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm cải thiện tỷ lệ TNLCB của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam thời gian tới. 1.3. Câu hỏi nghiên cứu Để đạt được các mục tiêu đã đề ra, đề tài nghiên cứu cần giải quyết các câu hỏi sau: - Những “yếu tố nào tác động đến tỷ lệ TNLCB của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam?” - Chiều hướng tác động của các yếu tố đến tỷ lệ TNLCB của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam như thế” nào?

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ NGỌC NHUNG CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài Ngân hàng Mã số chuyên ngành: 34 02 01 Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ NGỌC NHUNG CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài Ngân hàng Mã số chuyên ngành: 34 02 01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN THỊ ĐOAN TRANG Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2023 i LỜI CAM ĐOAN Cơng trình nghiên cứu luận văn thạc sĩ với đề tài “Các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam” cơng trình nghiên cứu tác giả Các “ thông tin, liệu sử dụng đề tài trung thực, xác đáng tin cậy Các nội dung trích dẫn tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ nguồn gốc phần tài liệu tham khảo ” Tác giả Trần Thị Ngọc Nhung ii LỜI CẢM ƠN Tơi xin chân thành bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Thị Đoan Trang tận tình hướng dẫn, bảo, giúp đỡ tơi thực hồn thành luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn thầy cô trường ĐH Ngân hàng TP Hồ Chí Minh tận tình giảng dạy, hướng dẫn tơi suốt q trình học tập, nghiên cứu rèn luyện Xin cảm ơn Ban giám đốc anh chị đồng nghiệp tạo điều kiện giúp đỡ tơi hồn thiện luận văn Trân trọng! iii TÓM TẮT Tên đề tài: Các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam Nội dung luận văn: Nghiên cứu tổng hợp khung lý thuyết, tiêu đo lường nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập lãi cận biên, thông qua lược khảo nghiên cứu thực nghiệm để xác định khoảng trống nghiên cứu đề xuất mơ hình nghiên cứu cho bối cảnh NHTMCP niêm yết Việt Nam Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, liệu sử dụng nghiên cứu thu thập từ 24 NHTMCP niêm yết Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022, thông qua việc xử lý số liệu với phần mềm thống kê STATA 14.0 Số liệu sau xử lý tác giả tiến hành thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định tương quan, kiểm định mơ hình lựa chọn mơ hình phù hợp Pooled OLS, FEM, REM Sau đó, kiểm định khuyết tật mơ hình lựa chọn sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục tượng phương sai thay đổi tự tương quan Kết nghiên cứu cuối cho thấy quy mô ngân hàng, địn bẩy tài chính, tỷ lệ khoản, tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng chiều đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên; nợ xấu có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên Ngồi ra, tỷ lệ chi phí hoạt động, GDP đại dịch Covid 19 không ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NHTM Việt Nam Từ kết nghiên cứu tác giả đề xuất giải pháp liên quan đến tăng quy mô ngân hàng, gia tăng vốn chủ sở hữu, giảm tỷ lệ nợ xấu, trì tỷ lệ khoản để làm nâng cao tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NHTMCP niêm yết Việt Nam tương lai Từ khóa: thu nhập lãi cận biên, quy mơ ngân hàng, tính khoản, địn bẩy tài chính, nợ xấu, GDP iv ABSTRACT Thesis title: Factors affecting the rate of profit margin of joint-stock commercial banks listed on Vietnam stock market The main content of the thesis: The study synthesizes the theoretical framework related to the rate of non-compliance, the measurement criteria and the theoretical factors affecting it At the same time, through a review of empirical studies to identify research gaps and propose a research model for the context of listed Vietnamese commercial banks In this study, focusing on using quantitative research methods, the data used in this study is collected from 24 listed commercial banks in Vietnam in the period 2011 - 2022, through data processing with statistical software STATA 14.0 After the data is processed, the author conducts descriptive statistics of the research sample, tests the correlation, tests the models and selects the appropriate model between Pooled OLS, FEM, REM Then, test the defects of the selected model and use the FGLS method to overcome the phenomenon of variable variance and autocorrelation The final research results show that bank size, financial leverage, liquidity ratio, and inflation rate have a positive effect on personal income; bad debt has a negative effect on rate of profit margin In addition, the ratio of operating expenses, GDP and the Covid-19 pandemic not affect rate of profit margin at Vietnamese commercial banks From the research results, the author proposes solutions related to increasing the bank's size, increasing equity, reducing the bad debt ratio, and maintaining the liquidity ratio in order to be able to raise the bank credit ratio at joint stock commercial banks listed in Vietnam in the future Keywords: marginal interest income, bank size, liquidity, financial leverage, bad debt, GDP v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i “ LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii ABSTRACT iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix DANH MỤC BẢNG BIỂU x DANH MỤC HÌNH VẼ SƠ ĐỒ .xi CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu tổng quát 1.2.2 Mục tiêu cụ thể .3 1.3 Câu hỏi nghiên cứu .3 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Đóng góp đề tài 1.7 Kết cấu luận văn CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Lý thuyết tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NHTM 2.1.1 Khái niệm tiêu đo lường tỷ lệ thu nhập lãi cận biên 2.1.1.1 Khái niệm tỷ lệ thu nhập lãi cận biên 2.1.1.2 Chỉ tiêu đo lường tỷ lệ thu nhập lãi cận biên vi 2.1.2 Ý nghĩa tỷ lệ thu nhập lãi cận biên 2.1.3 Các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NHTM 10 2.1.3.1 Nhóm yếu tố từ bên 10 2.1.3.2 Nhóm yếu tố từ phía ngân hàng 11 2.2 Lược khảo nghiên cứu liên quan 14 2.2.1 Các nghiên cứu nước 14 2.2.2 Các nghiên cứu nước 17 2.2.3 Khoảng trống nghiên cứu 22 TÓM TẮT CHƯƠNG 24 CHƯƠNG 3: MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 25 3.1 Quy trình nghiên cứu 25 3.2 Giả thuyết mơ hình nghiên cứu 25 3.2.1 Giả thuyết nghiên cứu 25 3.2.1.1 Đối với quy mô ngân hàng 25 3.2.1.2 Đối với đòn bẩy tài 26 3.2.1.3 Đối với tỷ lệ nợ xấu .26 3.2.1.4 Đối với tỷ lệ khoản 26 3.2.1.5 Đối với tỷ lệ chi phí hoạt động .27 3.2.1.6 Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế 28 3.2.1.7 Đối với tỷ lệ lạm phát 28 3.2.1.8 Đối với đại dịch Covid - 19 28 3.2.2 Mơ hình nghiên cứu 30 3.2.2.2 Xây dựng mơ hình nghiên cứu .30 3.2.2.3 Đo lường biến mơ hình nghiên cứu 33 vii 3.3 Phương pháp chọn mẫu phương pháp xử lý số liệu 34 3.3.1 Mẫu nghiên cứu 35 3.3.2 Thu thập liệu 35 3.3.3 Phương pháp phân tích số liệu 35 TÓM TẮT CHƯƠNG 38 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 39 4.1 Tình hình thu nhập lãi cận biên yếu tố khác NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022 39 4.1.1 Thực trạng thu nhập lãi cận biên nhân tố khác NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022 39 4.1.2 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu 41 4.2 Sự tương quan biến độc lập 44 4.3 Kết mơ hình hồi quy 44 4.3.1 Kết kiểm định hệ số hồi quy mơ hình 44 4.3.2 So sánh phù hợp mơ hình tác động cố định (FEM) mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) 46 4.3.3 Kiểm định khuyết tật mơ hình tác động cố định FEM 47 4.3.3.1 Kiểm định tượng phương sai thay đổi 48 4.3.3.2 Kiểm định tượng tự tương quan 47 4.3.3.3 Khắc phục khuyết tật mô hình tác động cố định FEM48 4.3.3.4 Kiểm định giả thuyết thống kê .49 4.4 Thảo luận kết nghiên cứu 52 TÓM TẮT CHƯƠNG 55 viii CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 56 5.1 Kết luận .56 5.2 Hàm ý sách 57 5.2.1 Mở rộng quy mô ngân hàng .57 5.2.2 Mở rộng vốn chủ sở hữu 58 5.2.3 Duy trì tỷ lệ khoản ổn định 58 5.2.4 Kiểm soát tỷ lệ nợ xấu 59 5.2.5 Kiểm soát tốt nhân tố vĩ mô kinh tế 60 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu 60 5.3.1 Hạn chế nghiên cứu 60 5.3.2 Hướng nghiên cứu .62 TÓM TẮT CHƯƠNG 62 KẾT LUẬN 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO i PHỤ LỤC KẾT QUẢ TÍNH TỐN TỪ PHẦN MỀM THỐNG KÊ ” STATA 14.0 vi 60 cao khác) bảo đảm trì dự trữ bắt buộc NHNN để đối phó với dịng tiền Bên cạnh đó, cần hồn thiện quy định liên quan đến huy động cho vay (nhất trung, dài hạn) theo lãi suất thị trường để khơng xảy tình trạng khách hàng gửi tiền, rút tiền trước hạn lãi suất thị trường tăng cao có đối thủ khác đưa lãi suất cao, hấp dẫn khách hàng Ngoài ra, đẩy mạnh việc phát triển thị trường sản phẩm tiền tệ phái sinh để hạn chế rủi ro thị trường tiền tệ biến động Các ngân hàng cần thiết lập chiến lược quản trị khoản thơng qua việc hoạch định dự đốn thay đổi lưu lượng tiền gửi cho vay, thay đổi lợi nhuận Tiếp đó, nâng cao chất lượng hoạt động kinh doanh, biện “ pháp để quản lý khoản cơng tác phịng ngừa xử lý khó khăn khoản ” 5.2.4 Kiểm soát tỷ lệ nợ xấu Theo kết nghiên cứu, tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ “ TNLCB NHTM Nợ xấu vấn đề khó giải hoạt động kinh ” doanh NHTM, cần phải có biện pháp để giảm thiểu rủi ro Một số hàm ý tác giả đưa sau Thứ nhất, NHTM để xử lý nợ xấu dứt điểm có hiệu sở gắn liền trách nhiệm cá nhân liên quan đến cho vay, ngân hàng cho vay cần tiến hành kiểm tra, đánh giá khoản vay để xác định rõ nguyên nhân Kiểm tra, xếp lại khoản nợ cách phân tích thực trạng nợ q hạn, nợ tiềm ẩn rủi ro khoản nợ xử lý rủi ro đểđánh giá khả thu hồi nợ Việc xếp lại khoản nợ phải dựa tínhkhả thi dự án, phương án kinh doanh doanh nghiệp, tổ chức Đối với dự án có tính khả thi cao, ngân hàng giãn nợ, gia hạn nợ cho doanhnghiệp, tổ chức Ngân hàng cần phải kiểm tra thường xuyên thực trạng tài sản đảm bảo tài sản chấp để có phương án xử lý thu hồi nợ Hoặc bán nợ xấu cho công ty quản lý tài sản (VAMC), xử lý triệt để nợ xấu, giảm chi phí trích lập dự phịng rủi ro Đối với nợ xấu cho vay tiêu dùng cá nhân, cho vay kinh 61 doanh bất động sản có tài sản chấp, ngân hàng cần có biện pháp xử lý kiên nguồn lực nội tại; bao gồm chế tài cá nhân có liên quan Thứ hai, NHTM nên có tăng cường kiểm sốt nội bộ, đảm bảo thực quy trình; xây dựng hệ thống kiểm soát nội hiệu quả, tăng cường công tác giám sát quản trị rủi ro Gắn kết trách nhiệm vật chất cá nhân có quyền phê duyệt định có rủi ro Thứ ba, nâng cao chất lượng nhân Để hạn chế rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng thẩm định khách hàng thông qua việc nâng cao trình độ chun mơn cán tín dụng Cùng với việc khơng ngừng nâng cao trình độ chất lượng nhân sự, NHTM cần có chế độ đãi ngộ hợp lý nhằm thu hút nguồn nhân lực có chất lượng cao giữ chân đội ngũ nhân giỏi có Đặc biệt xây dựng quán triệt đạo đức nghề nghiệp làm đầu với đối tượng, đồng thời gắn kết thưởng cho nhân viên với chất lượng tín dụng để nâng cao trách nhiệm 5.2.5 Kiểm sốt tốt nhân tố vĩ mơ kinh tế Theo kết nghiên cứu, tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ TNLCB NHTM Do vậy, lạm phát phải xem yếu tố giúp NHTM nâng cao hiệu hoạt động thơng qua việc kích thích huy động vốn Ổn định lạm phát, lãi suất tỷ giá tiền tệ mức việc làm cấp thiết kinh tế thị trường, đặc biệt quốc gia Việt Nam, nhằm đảm bảo ổn định tài tiền tệ quốc gia 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu 5.3.1 Hạn chế nghiên cứu Thứ nhất, điều kiện thời gian khả có hạn nên tác giả thu thập số liệu 24 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022 Thứ hai, ngồi biến số phân tích bên tác giả chưa xem xét 62 biến số khác ảnh hưởng đến NIM NHTM Việt Nam ví dụ hệ số an tồn vốn, đa dạng hóa thu nhập, lãi suất, 5.3.2 Hướng nghiên cứu Thứ nhất, nghiên cứu tác giả đầu tư mở rộng thu thập số liệu nghiên cứu dài tất NHTM Việt Nam Thứ hai, bổ sung thêm biến khác để làm biến độc lập đại diện cho nhân tố ảnh hưởng đến NIM NHTM ví dụ hệ số an tồn vốn, đa dạng hóa thu nhập, lãi suất,… 63 TÓM TẮT CHƯƠNG Trong chương tác giả tiến hành kết luận chung kết nghiên cứu “ Đồng thời đưa nhận định chiều ảnh hưởng nhân tố đến NIM NHTM Từ sở kết nghiên cứu tác giả đề xuất hàm ý sách liên quan mở rộng quy mơ ngân hàng, nâng cao địn bẩy tài ” cách gia tăng vốn chủ sở hữu, trì tỷ lệ khoản mức cao điều chỉnh mức tỷ lệ lạm phát tăng phù hợp để tạo sở cho NIM NHTM Việt Nam gia tăng thời gian 64 KẾT LUẬN Luận văn trình bày lý chọn đề tài đề mục tiêu nghiên cứu nhằm xác định đo lường mức độ ảnh hưởng nhân tố đến NIM NHTM Việt Nam.Thông qua việc tổng hợp khung lý thuyết lược khảo nghiên cứu liên quan, tác giả xác định nhân tố có ảnh hưởng đến ” NIM NHTM tạo sở để xây dựng mơ hình nghiên cứu áp dụng cho bối cảnh NHTM Việt Nam quy mơ ngân hàng, địn bẩy tài chính, tỷ lệ “ khoản, tỷ lệ chi phí hoạt động, tỷ lệ nợ xấu, tốc độ tăng trưởng kinh tế tỷ lệ lạm phát Sau đó, tác giả thu thập xử lý số liệu 24 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022 kết nghiên cứu tiến hành kiểm định thảo luận kết Kết cuối cho thấy quy mô ngân hàng, địn bẩy tài chính, tính khoản tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng chiều đến NIM NHTM Việt Nam Ngược lại tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng ngược chiều đến NIM Từ chiều hướng ảnh hưởng nhân tố ” tác giả làm sở để đề hàm ý sách tương ứng gia tăng quy “ mơ ngân hàng, tăng tỷ lệ địn bẩy tài thơng qua tăng VCSH, tăng tính khoản thơng qua tăng dự trữ quỹ tiền ngân hàng, giảm tỷ lệ nợ xấu ngân hàng điều tiết tỷ lệ lạm phát tăng hợp lý ” i TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt Nguyễn Đăn Dờn (2010) Nghiệp vụ ngân hàng thương mại Nhà xuất Lao động Nguyễn Khắc Minh (2004) Giáo trình Tối ưu hóa hoạt động kinh tế Nhà xuất Khoa học Công nghệ, Hà Nội Nguyễn Thị Diễm Hiền Nguyễn Hồng Hạt (2016) Thu nhập ngồi lãi hiệu tài ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Kinh tế Ngân hàng châu Á, (127), 57 Nguyễn Thị Mỹ Linh Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015) Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập lãi cận biên ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Tạp chí kinh tế, số 450, tháng 11/2015, trang 43-51 Nguyễn Văn Tiến (2015) Nghiệp vụ ngân hàng Nhà xuất Kinh tế Quốc dân Phan Thị Thu Hà (2013) Giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại Nhà xuất Lao động Trầm Thị Xuân Hương (2013) Quản trị ngân hàng thương mại Nhà xuất Kinh tế Trần Huy Hồng (2011) Giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại Nhà xuất Lao Động Võ Xuân Vinh Trần Thị Phương Mai (2015) Lợi nhuận rủi ro từ đa dạng hoá thu nhập ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí phát triển kinh tế, 26(8), 54-70 Tài liệu Tiếng Anh 10 Ali N & Ariff M & Cheng F F (2014) Key Determinants of Japanese Commercial Banks Performance Social Sciences & Humanities, pp 17 – 38 11.Almeida, F D., & Divino, J A (2015) Determinants of the banking spread ii in the Brazilian economy: The role of micro and macroeconomic factors International Review of Economics & Finance, 40, 29-39 12.Baele, L., De Jonghe, O., & Vander Vennet, R (2007) Does the stock market value bank diversification? Journal of Banking & Finance, 31(7), 1999-2023 13.Batten, J., & Vo, X V (2019) Determinants of bank profitability— Evidence from Vietnam Emerging Markets Finance and Trade, 55(6), 14171428 14.Breusch, T S., & Pagan, A R (1979) A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation Econometrica: Journal of the econometric society, 1287-1294 15.Dawood, U (2014) Factors impacting profitability of commercial banks in Pakistan for the period of (2009-2012) International Journal of Scientific and Research Publications, 4(3), 1-7 16.Deger A & Adem A (2011) Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profitability: Empirical evident from Turkey Business and Economics Research Journal Volume.2, pp 139 – 152 17.Doliente, J S (2005), “Determinants of bank net interest margins of Southeast Asia”, Applied Financial Economics Letters, 1(1), p 53-57 18.Golin, M J (2001) A combinatorial approach to Golomb forests Theoretical Computer Science, 263(1-2), 283-304 19.Hempel, I., & Hempel, G (1986) Field observations on the developmental ascent of larval Euphausia superba (Crustacea) Polar Biology, 6, 121-126 20.Islam, M S., & Nishiyama, S I (2016) The determinants of bank net interest margins: A panel evidence from South Asian countries Research in International Business and Finance, 37, 501-514 21.Kasman, A., Tunc, G., Vardar, G., & Okan, B (2010), “Consolidation and commercial bank net interest margins: Evidence from the old and new iii European Union members and candidate countries”, Economic Modelling, 27(3), p 648-655 22.Khrawish, H A., & Al-Sa’di, N M (2011) The impact of e-banking on bank profitability: Evidence from Jordan Middle Eastern Finance and Economics, 13(1), 142-158 23.Marwansyah, M., & Syarief, M (2022, March) The Influence of the Capital Adequacy Ratio, Net Interest Margin, Gross Domestic Product and Inflation on the Profitability of Islamic Banks in the Middle of the Pandemic Covid-19 In Proceedings of the 4th International Conference on Economics, Business and Economic Education Science, ICE-BEES 2021, 27-28 July 2021, Semarang, Indonesia 24 Muhammad S S (2014) Bank – related, Industy – related and Macroeconomic Factors affecting bank profitability: A case of the United Kingdom Research Journal of Finance and Accounting, Vol.5, No.2 25.Nasserinia, A., Ariff, M., & Fan-Fah, C (2014) Key determinants of Japanese commercial banks performance Pertanika Journal of Social Science and Humanities, 22(1), 17-38 26.Nicole P & Bogdan C & Iulian I (2015) Determinants of Bank’s profitability: evident from EU 27 banking systems Science Direct, Procedia Economics and Finance, pp 518 – 524 27.Obeidat, M., Tarawneh, A., Khataibeh, M., & Ghassan, O M E T (2021) The Performance Of Banks In A Developing Country: Has Covid-19 Made Any Difference? Journal of Economics Finance and Accounting, 8(2), 102-108 28 Ong T S & Tee B H (2013) Factors affecting the profitability of Malaysia commercial banks, Africant Journal of Business Management Vol.7(8), pp 649 – 660 29.Petria, N., Capraru, B., & Ihnatov, I (2015) Determinants of banks’ profitability: evidence from EU 27 banking systems Procedia economics and finance, 20, 518-524 iv 30.Rahman, M M., Hamid, M K., & Khan, M A M (2015) Determinants of bank profitability: Empirical evidence from Bangladesh International journal of business and management, 10(8), 135 31.San Ong, T., & Gan, S S (2013) Do family-owned banks perform better? A study of Malaysian banking industry Asian Social Science, 9(7), 124 32.Rose, P S (1999) Diversification in interstate banking: The search for related performance profiles between acquiring and acquired banking firms expanding across state lines Managerial finance 33.Saunders, A., & Schumacher, L (2000) The determinants of bank interest rate margins: an international study Journal of international Money and Finance, 19(6), 813-832 34.Sharma, P & Gounder, N (2011), “Determinants of bank net interest margins in a Small Island Developing Economy: Panel Evidence from Fiji”, Discussion Papers Finance, Griffi th Business School 35.Stiroh, K J (2004) Do community banks benefit from diversification? Journal of Financial Services Research, 25, 135-160 36.Usman D (2014) Factors impacting the profitability of commercial banks in Pakistan for the period 2019 – 2012 International journal of Scientific and Research Publications, Vol.4, Issue.3 37.Vincent O O & Gemechu B K (2013) Determinants of Financial Performance of commercial banks in Kenya International Journal of Economics and Financial Issues Vol.3, No.1, 2013, pp 237 – 252 38.Wahdan M & Leithy W (2017) Factors affecting the profitability of commercial banks in Egypt over the last year (2011–2015) International Business Management, pp 342 – 349 39.Wahdan, M A., & Emam, M A (2017) The impact of supply chain management on financial performance and responsibility accounting: Agribusiness case from Egypt Accounting and finance research, 6(2), 136-149 v 40.Zhou, K., Wong, M C (2008).The determinants of net interest margins of commercial banks in mainland China Emerging Markets Finance & Trade, 5(44), p 41-53 vi PHỤ LỤC KẾT QUẢ TÍNH TỐN TỪ PHẦN MỀM THỐNG KÊ STATA 14.0 encode BANK,gen(x) xtset x YEAR panel variable: x (strongly balanced) time variable: YEAR, 2011 to 2022 delta: unit sum NIM SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ NIM | 288 1016292 0868856 -.8200213 2682345 SIZE | 288 32.77171 1.242759 30.31783 35.52631 LEV | 288 0890904 038989 0269499 2383814 NPL | 288 0225283 0136625 0035682 0924695 LIQ | 288 3367759 0669308 1394526 557521 -+ ME | 288 0169855 0053699 0042242 051961 GDP | 288 0585033 0156728 INF | 288 0498421 COVID | 288 0258 0802 0464064 006312 1867773 1666667 3733267 corr SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID | SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID -+ -SIZE | 1.0000 LEV | -0.6185 1.0000 NPL | -0.2379 0.1616 1.0000 LIQ | 0.1569 0.1369 0.0027 1.0000 ME | -0.2922 0.4175 0.1098 0.1553 1.0000 GDP | -0.0203 -0.0345 -0.0270 -0.0297 0.0324 1.0000 INF | -0.2519 0.1738 0.2529 -0.0060 0.0556 0.0389 1.0000 COVID | 0.1981 -0.0573 -0.1448 0.1799 -0.0784 -0.7876 -0.2371 1.0000 reg NIM SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID Source | SS df MS Number of obs = -+ F(8, 279) Model | 708730256 Residual | 1.45786332 = 288 16.95 088591282 Prob > F 279 005225317 R-squared -+ Adj R-squared = Total | 2.16659357 287 007549107 Root MSE = 0.0000 = 0.3271 0.3078 = 07229 vii -NIM | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0300987 0048233 6.24 0.000 020604 0395933 LEV | 4787539 1520501 3.15 0.002 1794428 7780651 NPL | -.8172872 3426783 -2.38 0.018 -1.49185 -.1427239 LIQ | 3635618 0731159 4.97 0.000 ME | -2.292513 8876707 -2.58 0.010 -4.039896 -.5451309 GDP | 3320425 7306975 0.45 0.650 -1.106338 1.770423 INF | 0995698 1050554 0.95 0.344 COVID | 0248327 0324106 _cons | -1.021023 1632371 2196328 5074907 -.107232 3063716 0.77 0.444 -.0389677 0886332 -6.25 0.000 -1.342355 -.6996897 - est sto pool xtreg NIM SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID,fe Fixed-effects (within) regression Number of obs Group variable: x = Number of groups = R-sq: 288 24 Obs per group: within = 0.4714 = between = 0.1437 12 avg = overall = 0.2408 12.0 max = F(8,256) corr(u_i, Xb) = -0.6786 = 12 28.54 Prob > F = 0.0000 -NIM | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 059559 0133283 4.47 0.000 0333119 0858061 LEV | 3448051 1531322 2.25 0.025 0432459 6463642 NPL | -.5830809 3131941 -1.86 0.064 -1.199846 LIQ | 464001 0773636 6.00 0.000 ME | -8.298719 9874601 -8.40 0.000 033684 3116508 6163511 -10.2433 -6.354139 GDP | -1.838521 8333805 -2.21 0.028 -3.479675 -.197366 INF | 1623449 0925777 1.75 0.081 -.019966 3446558 COVID | -.0832026 038665 -2.15 0.032 -.1593446 -.0070607 _cons | -1.769776 401082 -4.41 0.000 -2.559616 -.9799358 -+ -sigma_u | 07347653 sigma_e | 05731585 viii rho | 62170175 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(23, 256) = 8.16 Prob > F = 0.0000 est sto fe xtreg NIM SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID,re Random-effects GLS regression Number of obs Group variable: x = Number of groups = R-sq: 288 24 Obs per group: within = 0.4491 = between = 0.1138 12 avg = overall = 0.2896 12.0 max = Wald chi2(8) corr(u_i, X) = (assumed) = 12 179.37 Prob > chi2 = 0.0000 -NIM | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0310252 0069115 4.49 0.000 017479 0445714 LEV | 4288815 1527257 2.81 0.005 1295447 7282183 NPL | -.6231856 3228294 -1.93 0.054 -1.25592 0095485 LIQ | 4532872 0744182 6.09 0.000 3074303 5991441 ME | -6.235736 9453138 -6.60 0.000 -8.088517 -4.382955 GDP | -.1631439 6810995 -0.24 0.811 -1.498074 1.171787 INF | 0812873 0911387 0.89 0.372 -.0973413 2599159 COVID | -.0013816 0306812 -0.05 0.964 -.0615157 0587526 _cons | -.9803059 2187208 -4.48 0.000 -1.408991 -.5516209 -+ -sigma_u | 03018116 sigma_e | 05731585 rho | 21708782 (fraction of variance due to u_i) - est sto re hausman fe re Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E -+ -SIZE | 059559 0310252 0285338 0113963 LEV | 3448051 4288815 -.0840764 0111505 NPL | -.5830809 -.6231856 0401048 ix LIQ | 464001 4532872 0107137 0211439 ME | -8.298719 -6.235736 -2.062983 2854107 GDP | -1.838521 -.1631439 -1.675377 480236 INF | 0812873 1623449 COVID | -.0832026 0810575 -.0013816 0162595 -.0818211 0235296 -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(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 160.39 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (24) = 1382.45 Prob>chi2 = 0.0000 xtserial NIM SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 23) = Prob > F = 87.935 0.0000 xtgls NIM SIZE LEV NPL LIQ ME GDP INF COVID,panels(h)corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.6990) Estimated covariances = 24 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = Number of obs = 288 Number of groups = Time periods Wald chi2(8) Prob > chi2 = = = 24 12 92.95 0.0000 -NIM | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0353204 0062809 5.62 0.000 0230101 0476307 x LEV | 3841412 1648344 2.33 0.020 0610717 7072107 NPL | -.7654127 2151358 -3.56 0.000 -1.187071 -.3437542 LIQ | 2162555 0683089 3.17 0.002 ME | 0669606 8974923 0.07 0.941 -1.692092 GDP | -.042177 4771836 -0.09 0.930 -.9774397 8930857 INF | 3121971 0712697 4.38 0.000 COVID | 0048842 0232181 _cons | -1.164954 2081175 0823726 3501384 1.826013 172511 4518832 0.21 0.833 -.0406224 0503908 -5.60 0.000 -1.572857 -.7570515 - est sto flgs esttab pool fe re flgs -(1) (2) NIM (3) NIM (4) NIM NIM -SIZE 0.0301*** (6.24) LEV (4.47) 0.479** (3.15) NPL LIQ (2.25) ME (-1.86) 0.364*** GDP INF (-8.40) 0.332 (0.45) (-2.21) 0.0996 _cons (1.75) -1.021*** (-6.25) (2.33) (-1.93) (-3.56) (6.09) 0.216** (3.17) -6.236*** (-6.60) (-0.24) -0.0422 (-0.09) 0.0813 (0.89) 0.0670 (0.07) -0.163 0.312*** (4.38) -0.00138 (-0.05) -1.770*** (-4.41) -0.765*** 0.453*** -0.0832* (-2.15) 0.384* -0.623 0.162 0.0248 (0.77) (2.81) -1.839* (0.95) COVID 0.429** -8.299*** 0.0353*** (5.62) 0.464*** (6.00) -2.293* (-2.58) (4.49) -0.583 (4.97) 0.0310*** 0.345* -0.817* (-2.38) 0.0596*** (-4.48) 0.00488 (0.21) -0.980*** -1.165*** (-5.60) -N 288 288 288 288 -t statistics in parentheses * p