1444 các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các nhtm cp vn 2023

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Ngân hàng thương mại (NHTM) là một trong những trung gian tài chính quan trọng của hệ thống tài chính quốc gia và sự phát triển lành mạnh của các NHTM là điều kiện đảm bảo cho sự tăng trưởng kinh tế bền vững Với các chức năng hoạt động cơ bản, hệ thống NHTM tài trợ vốn gián tiếp cho sự phát triển của các ngành khác nhau trong nền kinh tế. Dịch Covid-19 khiến khủng hoảng kinh tế toàn cầu, ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động của tất cả các nền kinh tế trên thế giới, bao gồm sự sụp đổ hàng loạt hệ thống doanh nghiệp, tình trạng khan hiếm tín dụng, sụt giảm giá chứng khoán và mất giá tiền tệ quy mô lớn ở nhiều nước trên thế giới Tại Việt Nam, ảnh hưởng này thể hiện rõ nét trong năm 2020 ở thị trường tiền tệ và thị trường vốn Lãi suất ngân hàng tăng cao, thị trường chứng khoán mất khả năng thanh khoản làm cho nhiều công ty gặp khó khăn trong huy động vốn, thậm chí một số công ty lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Đối với bản thân các ngân hàng, để đối phó với khó khăn trong đại dịch, phải tìm ra cách để thích nghi, tồn tại và phát triển một cách hiệu quả Trước hết là để không bị thị trường đào thải, tiếp theo là để nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng, ngày càng phát triển lớn mạnh Với bối cảnh kinh tế hiện nay thì khó khăn của các ngân hàng vẫn chưa dừng lại Dù hiện tại lãi suất đã hạ đáng kể và thời gian tới lãi suất có thể dần hạ nhưng chắc chắn sẽ không còn nhiều nữa Bên cạnh đó, sự suy yếu của nền kinh tế cùng với chính sách tín dụng siết chặt đối với ngành ngân hàng sẽ khiến cho ngành này khó phục hồi nhanh.

So với những nghiên cứu ở nước ngoài, ở Việt Nam vẫn có các công trình nghiên cứu về khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Việt Nam trong những năm gần đây, tuy nhiên với số lượng không nhiều và bộ dữ liệu thời gian còn khá ngắn Bên cạnh đó, tác giả nhận thấy hai nhân tố là thời gian hoạt động của các ngân hàng và tăng trưởng cho vay ít được xét đến khi nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh

2 lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam Ngoài ra, hiếm có các nghiên cứu sử dụng nhiều biến đại diện cho khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam Hơn nữa, các kết quả từ các nghiên cứu trước đây được chỉ ra không hoàn toàn thống nhất, thực tế này có thể xuất phát từ việc các tác giả thực hiện ở các khoảng thời gian khác nhau và sử dụng các phương pháp nghiên cứu khác nhau.

Xuất phát từ những vấn đề thực tiễn trên, tác giả nhận thấy rằng thực sự cần thiết để tập trung nghiên cứu nhằm cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng một cách toàn diện hơn Đồng thời, với dữ liệu thu thập có thời gian gần với thời gian hiện tại sẽ phù hợp với đặc điểm cũng như sự phát triển của nền kinh tế xã hội của Việt Nam trong bối cảnh hiện nay Điều này sẽ góp phần quan trọng trong việc giúp các nhà quản lý của hệ thống ngân hàng tìm ra giải pháp cho vấn đề về lợi nhuận Do đó, tác giả chọn đề tài “ Các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam ” nhằm giúp các ngân hàng xác định cho mình một chế độ quản lý phù hợp để duy trì hoạt động kinh doanh, vượt qua khó khăn của đại dịch và phát triển bền vững.

Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận là nhằm nhận diện được những nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam, qua đó đề xuất những định hướng, giải pháp phù hợp góp phần nâng cao khả năng sinh lời cho các ngân hàng nhằm phát triển kinh tế bền vững.

- Xác định những nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam.

- Đo lường tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2020.

- Đề xuất một số giải pháp cụ thể nhằm cải thiện, nâng cao khả năng sinh lời cho các ngân hàng TMCP Việt Nam trong tương lai.

Câu hỏi nghiên cứu

Câu 1: Có những nhân tố nào tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng

Câu 2: Chiều hướng tác động của các nhân tố là cùng chiều hay ngược chiều đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam? Mức độ tác động?

Câu 3: Những giải pháp nào giúp nâng cao khả năng sinh lời cho các ngân hàng

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam.

- Về không gian: Đề tài nghiên cứu 27 ngân hàng trong tổng số 31 ngân hàng TMCP tại

Việt Nam được niêm yết trên thị trường chứng khoán.

- Về thời gian: Nghiên cứu trong khoảng thời gian từ 2010 - 2020.

Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện được các mục tiêu và nội dung nghiên cứu của khóa luận, các phương pháp nghiên cứu chủ yếu được sử dụng bao gồm:

1.5.1 Phương pháp thu thập và tổng hợp dữ liệu

Khóa luận sử dụng phương pháp thu thập và tổng hợp nhằm kế thừa những nghiên cứu trước đây về mặt lý thuyết và thực tiễn về tác động của các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam, từ đó hình thành nên cơ sở lý thuyết của khóa luận.

1.5.2 Phương pháp phân tích số liệu

Khóa luận sẽ được nghiên cứu bằng phương pháp định lượng để đảm bảo thu được những thông số và đánh giá khách quan, gần với thực tế nhất Theo đó, những dữ liệu thứ cấp được sử dụng để phân tích trong bài nghiên cứu này sẽ được trình bày dưới dữ liệu dạng

4 bảng (panel data) được thu thập từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán trong 11 năm từ năm

2010 đến năm 2020 của 27 ngân hàng TMCP Việt Nam được niêm yết trên các sàn chứng khoán và các số liệu của các nhân tố kinh tế vĩ mô được tác giả thu thập từ website WorldBank (Ngân hàng Thế giới) Thông qua phần mềm Stata 16, tác giả đo lường tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam bằng mô hình hồi quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS - Pooled Ordinary Least Squares) nếu không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mô hình hồi quy tác động cố định (FEM - Fixed EffectsModel) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM - Random Effects Model) Đồng thời, tiến hành kiểm định F-test, Breusch and Pagan, Hausman để lựa chọn được kết quả hồi quy phù hợp nhất, cuối cùng là kiểm tra và xử lý (nếu có) các khuyết tật như hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi trên mô hình được lựa chọn bằng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS - Generalized Least Squares).

Bố cục của đề tài

bảng (panel data) được thu thập từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán trong 11 năm từ năm

2010 đến năm 2020 của 27 ngân hàng TMCP Việt Nam được niêm yết trên các sàn chứng khoán và các số liệu của các nhân tố kinh tế vĩ mô được tác giả thu thập từ website World Bank (Ngân hàng Thế giới) Thông qua phần mềm Stata 16, tác giả đo lường tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam bằng mô hình hồi quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS - Pooled Ordinary Least Squares) nếu không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mô hình hồi quy tác động cố định (FEM - Fixed Effects Model) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM - Random Effects Model) Đồng thời, tiến hành kiểm định F-test, Breusch and Pagan, Hausman để lựa chọn được kết quả hồi quy phù hợp nhất, cuối cùng là kiểm tra và xử lý (nếu có) các khuyết tật như hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi trên mô hình được lựa chọn bằng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS - Generalized Least Squares).

1.6 Đóng góp của đề tài

Hướng nghiên cứu về tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam là vấn đề thời sự mà các nền kinh tế trên thế giới cũng như Việt Nam luôn quan tâm Về mặt thực tiễn, nghiên cứu này góp phần làm sáng tỏ thực trạng tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng

TMCP tại thị trường Việt Nam trong điều kiện thực tế giai đoạn 2010 - 2020, đồng thời đưa ra các khuyến nghị tham khảo cho các nhà quản trị ngân hàng nhằm phục vụ cho việc đưa ra những quyết định hiệu quả trong việc quản lý các hoạt động kinh doanh.

1.7 Вố cục của đề tàiố cục của đề tài

Ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục các từ viết tắt, danh mục các bảng biểu, danh mục tài liệu tham khảo, phụ lục, nội dung đề tài bao gồm 5 chương cùng các nội dung chính như sau:

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương này nêu lên được lý do chọn đề tài cũng như nêu lên được tầm quan trọng của

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Cơ sở lý thuyết về khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

2.1.1 Khái niệm khả năng sinh lời

Theo Rose (2002), về bản chất hoạt động của NHTM cũng có thể coi giống như một doanh nghiệp kinh doanh, luôn hướng đến mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận trong một mức độ rủi ro cho phép. Trong đó, khả năng sinh lời chính là khả năng tạo ra lợi nhuận được các ngân hàng quan tâm vì thu nhập cao sẽ giúp các ngân hàng có thể bảo toàn vốn, gia tăng khả năng mở rộng thị phần, thu hút các nguồn vốn đầu tư đồng thời hạn chế được rủi ro Nguyễn Việt Hùng (2008) cũng cho rằng khả năng sinh lời được hiểu như là khả năng biến đổi đầu vào thành đầu ra, giảm thiểu chi phí để tăng cạnh tranh của ngân hàng.

Như vậy, khả năng sinh lời là mức độ lợi nhuận mà ngân hàng có thể tạo ra tối đa trên cơ sở tối thiểu hóa chi phí đầu vào từ tài sản vật chất đến tài sản tài chính, hay gọi chung là vốn kinh tế mà ngân hàng đang nắm giữ trong điều kiện đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

2.1.2 Vai trò của khả năng sinh lời

Khả năng sinh lời đóng vai trò là thước đo bằng tiền thể hiện sự thành công của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận, nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng khả năng sinh tiền, sử dụng các nguồn lực một cách hiệu quả Nó là mục tiêu cuối cùng của các ngân hàng nói riêng và các tổ chức nói chung (trừ các tổ chức kinh doanh không vì mục tiêu lợi nhuận) Vì vậy, việc phân tích khả năng sinh lời có ý nghĩa thông qua việc xem xét các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng trong một thời kỳ nhất định nhằm đưa ra các bình luận, đánh giá, phương án khắc phục quản trị NHTM Từ đó, có thêm nguồn thông tin tin cậy để làm cơ sở cho các quyết định kinh doanh và quản trị có hiệu quả trong tương lai.

Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

Chỉ tiêu sinh lời là số liệu tài chính được các nhà phân tích, nhà đầu tư sử dụng để đo lường và đánh giá khả năng tạo ra lợi nhuận so với chi phí hoạt động và nguồn vốn đầu tư trong một khoảng thời gian nhất định Qua đó cho thấy hiệu quả của việc tạo ra lợi nhuận và kỳ vọng tăng trưởng của một ngân hàng.

Hiện nay, các chi tiêu tài chính quan trọng đo lường khả năng sinh lời được các NHTM thường sử dụng bao gồm: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA - Return On Assets), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE - Return On Equity) hoặc Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM - Net Interest Margin).

2.2.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA – Return On Assets)

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là thước đo phổ biến nhất về khả năng sinh lời vì nó thể hiện được sự tương quan giữa bao nhiêu đồng lợi nhuận được tạo ra so với bình quân một đồng tài sản được sử dụng trong quá trình hoạt động kinh doanh Chỉ tiêu quan trọng này còn đo lường và so sánh khả năng của các NHTM quản lý, sử dụng các nguồn lực tài chính và đầu tư thực tế để tạo ra thu nhập (Hassan và cộng sự, 2003) Các ngân hàng có cùng quy mô tài sản, ngân hàng nào có ROA cao chứng tỏ ngân hàng đó có chính sách kinh doanh và đầu tư tài sản hiệu quả Chỉ tiêu này có thể tính với lợi nhuận trước và sau dự phòng, lợi nhuận trước hoặc sau thuế (Nguyễn Thị Cành, 2009) ROA được tính bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế trong kỳ báo cáo (có thể là một tháng, một quý, sáu tháng hay một năm) chia cho tổng tài sản trong cùng kỳ Công thức tính ROA như sau:

ROA = Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản

Theo Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa (2007), nếu tỷ lệ này lớn hơn 0, có nghĩa doanh nghiệp làm ăn có lãi Tỷ lệ càng cao cho thấy doanh nghiệp làm ăn càng hiệu quả, sử dụng tài sản tốt, có cơ cấu tài sản hợp lý Còn nếu tỷ lệ nhỏ hơn 0, thì doanh nghiệp làm ăn thua lỗ, cơ cấu tài sản chưa hợp lý, các chính sách đầu tư hay cho vay chưa hiệu quả hoặc chi phí hoạt động quá cao Tuy nhiên, có trường hợp ROA cao không hẳn là vì khai thác tài sản một cách hiệu quả mà là vì thiếu hụt đầu tư vào tài sản, có thể ảnh hưởng đến hoạt động lâu dài của doanh nghiệp Hoặc trường hợp doanh nghiệp có tài sản thuê hoạt động thì những tài sản này không được tính vào tổng tài sản tuy nhiên chúng vẫn có thể tham gia vào quá trình tạo ra lợi nhuận cho doanh nghiệp Vì vậy ROA là chỉ tiêu phản ánh tương đối chính xác khả năng sinh lời của doanh nghiệp.

2.2.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE - Return On Equity)

Theo Nguyễn Minh Kiều (2009), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) là chỉ tiêu cũng được sử dụng rộng rãi vì nó đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng trên mỗi đồng vốn và thể hiện được sự tương quan giữa lợi nhuận mà các cổ đông nhận được từ việc đầu tư vốn vào ngân hàng Theo

Nguyễn Thị Quỳnh Hương (2012), việc phân tích chỉ tiêu ROE sẽ giúp cho các ngân hàng có thể nhận biết những điểm mạnh cũng như điểm yếu trong hoạt động ngân hàng Các cổ đông của ngân hàng thường thích ROE càng cao vì nó càng chứng tỏ hiệu quả trong việc sử dụng vốn chủ sở hữu trong ngân hàng đó ROE được tính bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế dành cho cổ đông trong một thời kỳ nhất định (một tháng, một quý, sáu tháng hay một năm) chia cho tổng vốn chủ sở hữu (trong tỷ lệ này là vốn phổ thông) Công thức tính ROE như sau:

ROE = Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu

Nếu tỷ lệ này mang giá trị dương, là doanh nghiệp làm ăn có lãi, hiệu quả sử dụng đồng vốn trong doanh nghiệp cao, còn nếu mang giá trị âm thì doanh nghiệp làm ăn thua lỗ (Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa, 2007) Tỷ lệ này phải được giải thích thận trọng vì ROE cao cũng có thể đi cùng với sự tăng lên của rủi ro, như khi ROE tăng do vốn chủ sở hữu giảm so với lợi nhuận sau thuế Vốn chủ sở hữu giảm mạnh có thể làm cho ngân hàng vi phạm quy định về vốn pháp định tối thiểu đồng thời làm tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng hay trường hợp khác ROE tăng do tăng tỷ suất nợ trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng Còn về ROE thấp cũng cho thấy sự yếu kém hiệu quả trong việc sử dụng đồng vốn của các cổ đông, điều này làm giảm khả năng cạnh tranh và thu hút vốn của các ngân hàng.

2.2.3 Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM - Net Interest Margin)

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) là chỉ số phản ánh khả năng sinh lời thứ ba và nó đã được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu về hoạt động của ngân hàng như của Dietrich và Wanzenried (2011), Athanasoglou và cộng sự (2008) NIM thể hiện sự chênh lệch giữa lãi thu được của Tài sản Có sinh lời (như các khoản cho vay, khoản đầu tư tài chính ) và lãi phải trả cho Tài sản Nợ (như các khoản tiền gửi, vay từ các ngân hàng khác ) tại ngân hàng đó Vì thế, NIM là một chỉ tiêu đánh giá được hiệu quả hoạt động kinh doanh và dự báo được khả năng sinh lời của ngân hàng vì nó đo lường hiệu quả tạo lợi nhuận của các Tài sản Có sinh lời cũng như thu nhập từ hoạt động chênh lệch lãi suất mà ngân hàng có thể đạt được Thông qua NIM, ngân hàng có thể kiểm soát tài sản sinh lời, tối đa hóa các nguồn thu từ lãi và giảm thiểu chi phí trả lãi Công thức tính NIM như sau:

NIM = (Thu nhập lãi – Chi phí lãi)/Tổng tài sản Có sinh lời bình quân

Trong đó, tổng tài sản Có sinh lời bình quân được xác định bằng tiền gửi tại NHNN, tại các tổ chức tín dụng, chứng khoán đầu tư, các khoản cho vay khách hàng và tổ chức tín dụng khác.

Tỷ lệ NIM cao là một dấu hiệu quan trọng cho thấy ngân hàng đang thành công trong việc quản lý tài sản và nợ Ngược lại, NIM thấp sẽ cho thấy ngân hàng gặp khó khăn trong việc tạo lợi nhuận.

Các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng thươngmại

Những nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng có thể được phân loại thành các yếu tố đặc thù của ngân hàng (bên trong) và các yếu tố kinh tế vĩ mô (bên ngoài) Các yếu tố bên trong là các đặc điểm của từng ngân hàng tác động tới khả năng sinh lời của ngân hàng Những yếu tố này cơ bản chịu tác động của các quyết định nội bộ của ban lãnh đạo và hội đồng quản trị Các yếu tố bên ngoài là các yếu tố toàn ngành hoặc toàn quốc nằm ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng và ảnh hưởng tới khả năng sinh lời của ngân hàng.

2.3.1 Các nhân tố bên trong

Theo Bogale (2019), các tổ chức lớn sẽ hoạt động hiệu quả hơn và có thể cung cấp được dịch vụ tại mức giá thấp hơn nhờ vào lợi thế kinh tế quy mô, qua đó thu về lợi nhuận lớn hơn Trong đa số những lý thuyết về tài chính, tài sản của ngân hàng thường được sử dụng để đại diện cho quy mô ngân hàng Tài sản bao gồm tài sản lưu động, danh mục tín dụng, tài sản cố định và các khoản đầu tư khác. Quy mô tài sản càng lớn thì ngân hàng đạt được khả năng sinh lời cao hơn do có lợi thế hơn về số lượng sản phẩm, đa dạng hình thức cho vay so với những ngân hàng nhỏ, từ đó giúp ngân hàng có thể giảm thiểu được rủi ro trong hoạt động kinh doanh và dễ dàng huy động tiền gửi với chi phí thấp từ khách hàng Tuy nhiên, khi quy mô ngân hàng vượt ra khỏi quy mô kinh tế có thể dẫn đến tác động làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng vì nếu việc quản lý nguồn nhân lực không hiệu quả sẽ làm cho bộ máy tổ chức cồng kềnh, quan liêu đồng thời làm tăng chi phí hoạt động, tăng rủi ro trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng (Dietrich và Wanzenried, 2011).

Theo Javaid và cộng sự (2011), do tổng tài sản quá lớn nên biến quy mô ngân hàng thường được đo bởi logarit tổng tài sản để đồng nhất về tỷ lệ của các biến phụ thuộc khác trong mô hình.

Quy mô ngân hàng = Ln(Tổng tài sản)

2.3.1.2 Thời gian hoạt động của ngân hàng

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Trang và Bùi Kim Phương (2018) cho thấy ảnh hưởng tích cực của thời gian hoạt động của doanh nghiệp đến khả năng sinh lời, các doanh nghiệp có thời gian hoạt động càng lâu sẽ có lợi nhuận càng lớn, khả năng sinh lời càng lớn Điều này có thể giải thích bởi vì các doanh nghiệp có thời gian hoạt động lâu năm tạo ra nhiều lợi nhuận hơn do truyền thống lâu đời,danh tiếng tốt, tạo được thương hiệu và nhận diện sản phẩm cao, kinh nghiệm và hiệu quả trong quá trình vận hành có thể làm giảm chi phí sản xuất Tuy nhiên, Agiomirgianakis và cộng sự (2006), Yazdanfar (2013) tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa thời gian hoạt động với lợi nhuận doanh nghiệp Điều này có thể giải thích là do các doanh nghiệp trẻ có khả năng thích ứng tốt hơn, dễ thay đổi để phù hợp với thị trường hơn trong khi các doanh nghiệp hoạt động lâu đời với mô hình hoạt động có thể không còn thích hợp với thị trường, mất nhiều thời gian để có thể thay đổi bộ máy, dây chuyền sản xuất. Đối với biến thời gian hoạt động trong các nghiên cứu trước thường được đo lường bởi số năm hoạt động của doanh nghiệp tính từ khi doanh nghiệp đó được thành lập hoặc được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán.

Thời gian hoạt động = Năm t – Năm thành lập (Năm niêm yết)

2.3.1.3 Quy mô vốn chủ sở hữu

Quy mô vốn chủ sở hữu là thước đo sức mạnh tài chính của ngân hàng xét về khả năng chống chọi với các tổn thất bất thường trong hoạt động và kinh doanh Quy mô vốn chủ sở hữu cao cho thấy các ngân hàng có khả năng thực hiện các hoạt động kinh doanh bổ sung và có xu hướng kiếm được nhiều lợi nhuận như việc mở rộng vốn sang các lĩnh vực hoặc dự án rủi ro (Sangmi và Nazir, 2010). Quy mô vốn cung cấp sự linh hoạt về tài chính cho ngân hàng, các tổ chức tài chính và ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng Bên cạnh đó, theo Brahmaiah (2018) sức mạnh vốn có ảnh hưởng tích cực và chi phối đến lợi nhuận của các NHTM Ngân hàng cần có đủ vốn để hỗ trợ các tài sản rủi ro của mình phù hợp với khung tỷ lệ vốn trọng số rủi ro và mức độ an toàn vốn.

Theo Heffernan và Fu (2008) thì ngân hàng có nguồn vốn chủ sở hữu cao sẽ giúp ngân hàng đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh doanh tiền tệ, ngược lại ngân hàng có vốn chủ sở hữu thấp sẽ dẫn đến ngân hàng chịu nhiều áp lực trong việc huy động vốn và cho vay, gia tăng các rủi ro ngân hàng gặp phải qua đó làm giảm khả năng sinh lời Ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản cao hay thấp phụ thuộc vào chính sách cấu trúc vốn của ngân hàng đó.

Quy mô vốn chủ sở hữu được tính bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản của ngân hàng ở thời điểm t Mức vốn chủ sở hữu càng cao, các ngân hàng một mặt có đủ lượng vốn cần thiết để tuân thủ tiêu chuẩn về vốn điều lệ, mặt khác còn có một khoản vốn để cung cấp các khoản vay.

Quy mô vốn chủ sở hữu = Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản

Tại Việt Nam, cho vay là một trong những nghiệp vụ cơ bản và chủ yếu trong các nghiệp vụ tài sản có sinh lời của NHTM, vì nó thu hút hầu hết nguồn vốn ngân hàng, đồng thời cũng mang lại nguồn thu chủ yếu cho các NHTM Do đó tăng trưởng cho vay đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong việc thực hiện mục tiêu gia tăng thu nhập, đảm bảo mục tiêu lợi nhuận và tiến đến nâng cao khả năng sinh lời của NHTM cũng như gia tăng giá trị tài sản cho cổ đông của NHTM.

Theo nghiên cứu thực nghiệm của Maudos và Guevara (2004), nếu NHTM thực hiện chính sách mở rộng tăng trưởng cho vay, chứng tỏ rằng có sự gia tăng quy mô cấp tín dụng sẽ góp phần gia tăng thu nhập lãi và từ đó tác động cùng chiều đến thu nhập lãi cận biên của NHTM Ngược lại, theo kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Kasman và cộng sự (2010), chính sách mở rộng tăng trưởng cho vay có thể tác động ngược chiều đến thu nhập lãi cận biên của NHTM, điều này được lý giải rằng khi ngân hàng có thể thực hiện mở rộng cấp tín dụng với lãi suất thấp hơn và có thể làm cho thu nhập lãi cận biên của ngân hàng sẽ thấp hơn. Để đo lường tăng trưởng cho vay, các NHTM thường đồng thời quan tâm đến tăng trưởng doanh số cho vay và tăng trưởng dư nợ cho vay, cả về quy mô lẫn tỷ lệ.

Vì vậy, tăng trưởng cho vay của các NHTM sẽ được đo lường bởi các chỉ tiêu sau đây:

Mức tăng/giảm doanh số cho vay = Doanh số cho vay năm nay - Doanh số cho vay năm trước

Tỷ lệ tăng/giảm doanh số cho vay = (Doanh số cho vay năm nay - Doanh số cho vay năm trước)/ Doanh số cho vay năm trước

Mức tăng/giảm dư nợ cho vay = Dư nợ cho vay năm nay - Dư nợ cho vay năm trước

Tỷ lệ tăng/giảm dư nợ cho vay = (Dư nợ cho vay năm nay - Dư nợ cho vay năm trước)/Dư nợ cho vay năm trước

Bourke (1989) cho rằng rủi ro thanh khoản là một nhân tố quyết định đến khả năng sinh lời hay mức độ hoạt động của bất kỳ ngân hàng nào Rủi ro thanh khoản đề cập đến rủi ro khi ngân hàng không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ của mình để đáp ứng các yêu cầu vốn ngắn hạn, cụ thể là đáp ứng các nhu cầu rút tiền của người gửi và nhu cầu được vay vốn của người đi vay Các tác giả khác sử dụng các tỷ lệ tài chính khác nhau để đo lường rủi ro thanh khoản, tỷ lệ phổ biến được áp dụng đưa ra bởi Ongore và Kusa (2012) như sau:

LDR = Tổng các khoản cho vay/Tổng tiền gửi.

Theo Lee và Hsieh (2013) cho rằng tỷ lệ LDR trong khoảng 70% đến 90% được xem là tối ưu để các ngân hàng đảm bảo khả năng sinh lời, nếu cao hơn sẽ gây ra rủi ro cho các hoạt động ngân hàng.

Nếu tỷ lệ LDR thấp thì khả năng thanh khoản của ngân hàng tốt, khi nhiều khách hàng rút tiền gửi cùng lúc cũng không khó để đáp ứng, do đó các ngân hàng có thể dễ dàng quyết định đầu tư và cho vay dẫn đến khả năng sinh lời cũng cao hơn Ngược lại, nếu tỷ lệ này quá cao cho thấy ngân hàng đang cho vay quá nhiều, vượt nguồn tiền gửi huy động đầu vào Khi có vấn đề phát sinh, ngân hàng không có khả năng tự xoay xở và sẽ phải vay mượn trên thị trường liên ngân hàng với chi phí khá cao, trong khi lợi nhuận thu về có thể không đủ bù đắp chi phí, dẫn đến ảnh hưởng không tốt tới khả năng sinh lời của ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu được thực hiện ở Trung Quốc và Malaysia cho thấy rủi ro thanh khoản của các ngân hàng không có mối quan hệ với khả năng sinh lời của các ngân hàng (Said và Tumin, 2011).

2.3.1.6 Hiệu quả quản lý chi phí

Hiệu quả quản lý chi phí là một trong những nhân tố nội tại quan trọng quyết định khả năng sinh lời của ngân hàng, thể hiện qua tỷ lệ tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập.

Hiệu quả quản lý chi phí = Tổng chi phí hoạt động/Tổng thu nhập hoạt động

Tỷ lệ này đại diện cho chất lượng quản trị chi phí của ngân hàng và cho biết để tạo ra một đồng thu nhập thì ngân hàng phải bỏ ra bao nhiêu chi phí, cụ thể là ngân hàng nào quản trị chi phí tốt, tức một đồng chi phí mang lại nhiều thu nhập cho ngân hàng hơn sẽ làm tăng lợi nhuận Các nghiên cứu của Almaqtari và cộng sự (2019), Bogale (2019) đã tìm ra tỷ lệ này ngược chiều với lợi nhuận ngân hàng Quản lý tốt chi phí hoạt động có vai trò quan trọng trong việc cải thiện lợi nhuận ngân hàng Nếu tỷ lệ này thấp chứng tỏ các ngân hàng sử dụng tiết kiệm được chi phí trong hoạt động so với doanh thu, từ đó, tăng khả năng tạo ra lợi nhuận Ngược lại, tỷ lệ này cao cho biết ngân hàng không kiểm soát chặt chẽ chi phí, cần có biện pháp quản lý chi phí, tránh thất thoát và kém hiệu quả.

2.3.2 Các nhân tố bên ngoài

2.3.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Không thể phủ nhận, môi trường kinh tế vĩ mô kéo theo một số lực lượng có thể tạo ra cơ hội hoặc mối đe dọa quan trọng cho các ngân hàng Trước hết, tốc độ tăng trưởng kinh tế được đánh giá là có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng do những ảnh hưởng trực tiếp đến nhu cầu tiền gửi và cho vay của hoạt động ngân hàng Theo Petria và cộng sự (2015), Dietrich và Wanzenried (2011), tốc độ tăng trưởng kinh tế cao hơn một mặt dẫn đến nhu cầu dịch vụ ngân hàng cao hơn và mặt khác xác suất vỡ nợ thấp hơn, trong khi các ngân hàng cũng có thể áp đặt phí và lãi suất cao hơn cho các dịch vụ của họ dẫn đến lợi nhuận cao hơn Họ cho rằng tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực đến kỳ vọng của cả ngân hàng và khách hàng, khi trong thời kỳ bùng nổ kinh tế, không chỉ nhu cầu của khách hàng đối với các khoản vay mới và dịch vụ tài chính tăng lên mà đồng thời các ngân hàng cũng háo hức hơn trong việc tăng nguồn cung cho vay Tuy nhiên, Brahmaiah (2018), Ariyadasa và cộng sự (2017) chỉ ra rằng trong trường hợp suy thoái kinh tế, chất lượng danh mục cho vay kém đi dẫn đến tổn thất tín dụng và hậu quả là lợi nhuận ngân hàng thấp hơn.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ quá trình nghiên cứu (2022)

Các bước thực hiện theo quy trình nghiên cứu tại hình 3.1 có nội dung cụ thể như sau: Вố cục của đề tàiước 1: Lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan tại Việt Nam và các quốc gia khác, sau đó thảo luận các nghiên cứu trước nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu. Вố cục của đề tàiước 2: Căn cứ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, đề tài thiết kế mô hình nghiên cứu, từ đó giải thích và xác định cách đo lường các biến và xây dựng các giả thuyết nghiên cứu cho các biến độc lập. Вố cục của đề tàiước 3: Xác định mẫu nghiên cứu, nguồn dữ liệu cũng như đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu phù hợp, từ đó thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình nghiên cứu tại bước 2 Trong đó, xác định những kỹ thuật phân tích và ước lượng cụ thể như: thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo mô hình hồi quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS) nếu không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Đồng thời, tác giả tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% nhằm xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê nhằm giải thích cho biến phụ thuộc, song song với kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM, kiểm định F-test để lựa chọn giữa FEM và Pooled OLS, kiểm định Breusch and Pagan để lựa chọn giữa REM và Pooled OLS, qua đó lựa chọn được kết quả hồi quy phù hợp nhất Tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình phù hợp nhất đã chọn, bao gồm: hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Nếu không có các khuyết tật thì kết hợp với kiểm định sự phù hợp của mô hình để thực hiện bước 4 Nếu có một trong các khuyết tật thì sẽ khắc phục bằng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để tìm ra kết quả hồi quy cuối cùng. Вố cục của đề tàiước 4: Căn cứ theo kết quả của mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ thảo luận và đưa ra nhận xét về sự tác động của các yếu tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam trên cơ sở lý thuyết, quan điểm của những bài nghiên cứu trước được đề cập ở chương 2. Вố cục của đề tàiước 5: Tác giả tiến hành đúc rút kết luận và đưa ra các gợi ý, khuyến nghị có liên quan nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu cũng như giải quyết mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.

Lựa chọn và thiết kế mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu được thiết kế và thực hiện từ việc kế thừa các nghiên cứu thực nghiệm trước của Almaqtari và cộng sự (2019), Dietrich và Wanzenried (2011), và có sự điều chỉnh kết hợp của mô hình các nghiên cứu của San và Heng (2013), Lê Đồng Duy Trung (2020), Đặng Văn Dân (2020) cùng một số nghiên cứu khác Mô hình nghiên cứu tổng quát có dạng:

(1) ROA it = P oit + P i SIZE it + íhAGE it + IhCAP it + P 4 LGR it + P 5 LDR it + hCIR it + l 7 GDP it + P 8 lNF it + í it

(2) ROE it = P oit + P i SIZE it + lAGE it + P 3 CAP it + IhLGR t + P 5 LDR it + P 6 CIR it +

P 7 GDP it + P 8 lNF it + í- it

(3) NIM it = P oit + P i SIZE it + P 2 AGE it + P 3 CAP it + P 4 LGR it + P 5 LDR it +

P 6 CIR it + P 7 GDP it + P 8 lNF it + í it

ROA : Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

ROE: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

NIM: Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

SIZE : Quy mô ngân hàng

AGE: Thời gian hoạt động của ngân hàng

CAP: Quy mô vốn chủ sở hữu

LGR: Tăng trưởng cho vay

LDR : Rủi ro thanh khoản

CIR: Hiệu quả quản lý chi phí

GDP: Tốc độ tăng trưởng kinh tế

INF: Tỷ lệ lạm phát i là ngân hàng được xét và t là thời gian được xét đến.

(4) Hệ số chặn, phản ánh ảnh hưởng đến biến phụ thuộc của các yếu tố không năm trong mô hình đề xuất.

(5) β 2, β 3, β 4, β 5 , β 6 , β 7, β 8, β 9, β 10 : Hệ số hồi quy của từng biến độc lập của phương trình hồi quy.

(6) : là sai số ngẫu nhiên.

Mô tả các biến và giả thuyết nghiên cứu được sử dụng trong mô hình

Dựa vào các nghiên cứu trước về khả năng sinh lời của các ngân hàng, tác giả đã chọn chỉ tiêu đánh giá khả năng sinh lời thông qua 3 biến phụ thuộc là ROA,

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Ariyadasa và cộng sự (2017) đã chỉ ra rằng ROA là yếu tố đáng tin cậy được sử dụng để đánh giá khả năng sinh lời của

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE): ROE được coi là chỉ tiêu phổ biến nhất dùng để đánh giá tình hình hoạt động của các nhà quản trị và các nhà đầu tư ROE xem xét tỷ suất lợi nhuận sau thuế thu được khi đầu tư vốn chủ sở hữu.

ROE = Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM): NIM được xác định bằng thu nhập lãi thuần trên tài sản Có sinh lãi bình quân Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên rất hữu ích trong việc đo lường hiệu quả tài chính trong một định chế nhận tiền gửi (Rose, 2002) NIM được sử dụng làm biến phụ thuộc để phân tích các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng trong các nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và cộng sự (2014), Dietrich và Wanzenried (2011), San và Heng (2013).

NIM = (Thu nhập lãi – Chi phí lãi)/Tổng tài sản Có sinh lãi bình quân

3.3.2.1 Quy mô ngân hàng (SIZE)

Biến quy mô ngân hàng được đo lường bằng cách lấy Logarit tự nhiên của tổng tài sản Almaqtari và cộng sự (2019) cho rằng quy mô ngân hàng ngày càng tăng có liên quan tích cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng Với những ngân hàng lớn, mức độ đa dạng hóa sản phẩm và khoản vay sẽ cao hơn so với những ngân hàng nhỏ.

Giả thuyết H 1 : Quy mô ngân hàng được kỳ vọng dương (+): có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng sinh lời của các NHTM cổ phần tại Việt Nam.

3.3.2.2 Thời gian hoạt động của ngân hàng (AGE)

Biến thời gian hoạt động của ngân hàng được đo lường bằng cách lấy hiệu số giữa logarit của năm được xét và logarit của năm thành lập qua từng năm Tác giả sử dụng logarit cho các năm nhằm đồng nhất về tỷ lệ với các biến phụ thuộc khác trong mô hình và sử dụng năm thành lập để làm cột mốc nhằm đánh giá chính xác hơn về thời gian hoạt động của ngân hàng trên thị trường so với năm niêm yết trên sàn chứng khoán Dựa theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Trang và Bùi Kim Phương

(2018), thời gian hoạt động của ngân hàng có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các ngân hàng Các ngân hàng hoạt động lâu năm thường là những ngân hàng có nhiều lợi thế hơn mặt kinh nghiệm so với các ngân hàng mới thành lập, tạo được uy tín và mối quan hệ sâu rộng ngoài xã hội, vì thế có khả năng sinh lời cao hơn.

Công thức tính: AGE = Ln(năm t) – Ln(năm thành lập)

Giả thuyết H 2 : Thời gian hoạt động của ngân hàng được kỳ vọng dương (+): có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các NHTM cổ phần tại Việt Nam.

3.3.2.3 Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP)

Biến quy mô vốn chủ sở hữu được đo lường bằng tỷ lệ giữa tổng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản Tỷ lệ này là một trong những tỷ lệ cơ bản để xác định sức mạnh của vốn Những ngân hàng có tỷ lệ vốn trên tài sản cao hơn thì mức an toàn cao hơn so với các tổ chức có tỷ lệ này thấp hơn vì tỷ lệ này càng cao thì lợi nhuận càng cao, cho thấy việc sử dụng vốn chủ sở hữu để tài trợ cho tài sản càng cao thì càng giảm rủi ro về chi phí nợ vay và chi phí tài chính. Hơn nữa, rủi ro thấp hơn làm tăng uy tín tín dụng của ngân hàng và giảm chi phí cấp vốn của ngân hàng như các kết quả được nghiên cứu của Brahmaiah (2018), Bogale (2019) và các nghiên cứu khác.

Công thức tính: CAP = Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản

Giả thuyết H 3 : Quy mô vốn chủ sở hữu được kỳ vọng dương (+): có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các NHTM cổ phần tại Việt Nam.

3.3.2.4 Tăng trưởng cho vay (LGR)

Biến tăng trưởng cho vay (LGR): được tính bằng chênh lệch dư nợ cho vay năm hiện hành so với năm trước đó chia cho dư nợ cho vay năm trước đó Trong bốn chỉ tiêu đại diện cho tăng trưởng cho vay đã được nêu trong chương 2 thì trong thực tế, khi làm các nghiên cứu thực nghiệm, nhiều tác giả đã sử dụng tỷ lệ tăng/giảm dư nợ cho vay như Đặng Văn Dân

(2020), Trần Việt Dũng (2014) làm chỉ tiêu đo lường tăng trưởng cho vay Tỷ lệ tăng/giảm dư nợ cho vay được sử dụng trong các nghiên cứu trên được cho là thước đo chính xác nhất để các nhà quản trị, các tổ chức tín dụng đánh giá được hoạt động cho vay có thực sự đạt hiệu quả qua các năm liên tiếp nhau.

Tăng trưởng cho vay kèm với việc ngân hàng kiểm soát được tốc độ tăng trưởng cho vay, lựa chọn các khách hàng có chất lượng, xác định được cơ cấu cho vay từng hạng mục ngắn, trung và dài hạn sẽ tạo kết quả tốt đến lợi nhuận của NHTM Hoạt động cho vay thường chiếm tỷ trọng lớn trong doanh thu khối ngân hàng, vì vậy các ngân hàng thường vì mục tiêu lợi nhuận tìm cách tăng trưởng cho vay, do dó kỳ vọng dấu của biến này là dương.

Công thức tính: LGR = (Dư nợ cho vay năm nay - Dư nợ cho vay năm trước)/Dư nợ cho vay năm trước

Giả thuyết H 4 : Tăng trưởng cho vay được kỳ vọng dương (+): có tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các NHTM cổ phần tại Việt Nam.

3.3.2.5 Rủi ro thanh khoản (LDR)

Biến rủi ro thanh khoản được đo lường bởi tỷ lệ cho vay bình quân trên tiền gửi của khách hàng bình quân phản ánh rủi ro khi ngân hàng không thể đáp ứng nhu cầu của người gửi tiền cũng như người đi vay Theo như kết quả nghiên cứu của San và Heng (2013) tìm thấy mối tương quan dương giữa tỷ lệ này với khả năng sinh lời ngân hàng và trong nghiên cứu cho thấy tỷ lệ này dưới 70% Điều đó cho thấy tỷ lệ này càng cao sẽ có khuynh hướng làm tăng khả năng sinh lời của ngân hàng Trên cơ sở tương đồng với các nghiên cứu trước đây, tác giả kỳ vọng dấu cho mối quan hệ giữa biến rủi ro thanh khoản và khả năng sinh lời của ngân hàng là dương.

Công thức tính: LDR = Dư nợ cho vay bình quân/Tổng tiền gửi huy động khách hàng bình quân

Giả thuyết H 5 : Rủi ro thanh khoản của ngân hàng được kỳ vọng dương (+): có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng sinh lời của các NHTM cổ phần tại Việt Nam.

3.3.2.6 Hiệu quả quản lý chi phí (CIR)

Nguồn dữ liệu

Tính đến thời điểm hiện tại, có 31 ngân hàng TMCP hoạt động tại Việt Nam nhưng để đảm bảo thu thập được đầy đủ, minh bạch và liên tục các thông tin từ báo cáo tài chính nhằm đo lường tất cả các biến ảnh hưởng đến khả năng sinh lời trong suốt 11 năm của các ngân hàng TMCP, tác giả sẽ thực hiện mô hình nghiên cứu với 27 ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm

2010 đến 2020 Như vậy, các ngân hàng TMCP không có đầy đủ dữ liệu báo cáo tài chính liên tục từ năm 2010 đến năm 2020 sẽ bị loại khỏi mẫu nghiên cứu.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp, số liệu về các yếu tố tác động nội tại bên trong được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán của 27 ngân hàng TMCP tại Việt Nam từ năm

2010 - 2020 trên website Finance Vietstock và số liệu về các yếu tố tác động vĩ mô bên ngoài được lấy từ website World Bank (Ngân hàng Thế giới) Mẫu nghiên cứu của đề tài bao gồm 27 ngân hàng TMCP tại Việt Nam với gần 297 quan sát được sử dụng để phục vụ nghiên cứu.

Danh sách 27 ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu của đề tài được trình bày trong phần phục lục 1.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu

Chương này trình bày tổng quan về cơ sở lý thuyết về khả năng sinh lời và các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng, các chỉ tiêu tài chính để đánh giá, đồng thời đưa ra các nghiên cứu thực nghiệm Trên cơ sở đó, đề tài sẽ xây dựng mô hình đề xuất để phân tích tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của ngân hàng TMCP Việt Nam.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương này xây dựng và mô tả mô hình nghiên cứu đồng thời giải thích các biến số và dữ liệu nghiên cứu Bên cạnh đó, chương 3 sẽ trình bày các nội dung liên quan đến các mô hình nghiên cứu.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương này trình bày kết quả hồi quy và phân tích về sự tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời tại các ngân hàng TMCP ở Việt Nam Ngoài ra, chương 4 còn kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đồng thời thảo luận về kết quả nghiên cứu.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Chương này trình bày về kết luận cho kết quả của nghiên cứu, đưa ra một số đề xuất tham khảo Đồng thời, nêu lên các đóng góp và hạn chế của đề tài, cùng định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Tiếp cận góc độ lý thuyết, chương này đã trình bày rõ lý do chọn đề tài của tác giả. Nhằm xác định các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2020, tác giả đã xác định mục tiêu nghiên cứu cùng với việc hình thành 3 câu hỏi nghiên cứu về các nhân tố nào tác động cũng như chiều hướng và mức độ tác động của chúng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng TMCP Việt Nam Kèm theo đó là những giải pháp nào được đề ra giúp nâng cao khả năng sinh lời cho các ngân hàngTMCP tại Việt Nam Đồng thời, tác giả đã xác định phương pháp nghiên cứu được sử dụng

6 bao gồm định tính và định lượng đồng thời tóm lược đóng góp của đề tài mang lại trong thực tiễn Cuối cùng, chương này đã cung cấp thông tin khái quát cấu trúc đề tài bao gồm 5 chương nội dung chính. Để trả lời cho những câu hỏi nghiên cứu trên, chương 2 tác giả sẽ đưa ra các cơ sở lý thuyết về khả năng sinh lời của NHTM, các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời củaNHTM, đồng thời khảo lược các nghiên cứu trong và ngoài nước trước đây làm cơ sở để phát triển giả thuyết nghiên cứu ở chương 3.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC

Trong chương này, tác giả sẽ trình bày tổng quan cơ sở lý thuyết về khả năng sinh lời của NHTM, tổng hợp các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của NHTM và các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của NHTM Đồng thời, chương này cũng khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước trước đây về các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của NHTM.

2.1 Cơ sở lý thuyết về khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

2.1.1 Khái niệm khả năng sinh lời

Theo Rose (2002), về bản chất hoạt động của NHTM cũng có thể coi giống như một doanh nghiệp kinh doanh, luôn hướng đến mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận trong một mức độ rủi ro cho phép. Trong đó, khả năng sinh lời chính là khả năng tạo ra lợi nhuận được các ngân hàng quan tâm vì thu nhập cao sẽ giúp các ngân hàng có thể bảo toàn vốn, gia tăng khả năng mở rộng thị phần, thu hút các nguồn vốn đầu tư đồng thời hạn chế được rủi ro Nguyễn Việt Hùng (2008) cũng cho rằng khả năng sinh lời được hiểu như là khả năng biến đổi đầu vào thành đầu ra, giảm thiểu chi phí để tăng cạnh tranh của ngân hàng.

Như vậy, khả năng sinh lời là mức độ lợi nhuận mà ngân hàng có thể tạo ra tối đa trên cơ sở tối thiểu hóa chi phí đầu vào từ tài sản vật chất đến tài sản tài chính, hay gọi chung là vốn kinh tế mà ngân hàng đang nắm giữ trong điều kiện đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

2.1.2 Vai trò của khả năng sinh lời

Khả năng sinh lời đóng vai trò là thước đo bằng tiền thể hiện sự thành công của ngân hàng trong việc tạo ra lợi nhuận, nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng khả năng sinh tiền, sử dụng các nguồn lực một cách hiệu quả Nó là mục tiêu cuối cùng của các ngân hàng nói riêng và các tổ chức nói chung (trừ các tổ chức kinh doanh không vì mục tiêu lợi nhuận) Vì vậy, việc phân tích khả năng sinh lời có ý nghĩa thông qua việc xem xét các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng trong một thời kỳ nhất định nhằm đưa ra các bình luận, đánh giá, phương án khắc phục quản trị NHTM Từ đó, có thêm nguồn thông tin tin cậy để làm cơ sở cho các quyết định kinh doanh và quản trị có hiệu quả trong tương lai.

2.2 Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

Chỉ tiêu sinh lời là số liệu tài chính được các nhà phân tích, nhà đầu tư sử dụng để đo lường và đánh giá khả năng tạo ra lợi nhuận so với chi phí hoạt động và nguồn vốn đầu tư trong một khoảng thời gian nhất định Qua đó cho thấy hiệu quả của việc tạo ra lợi nhuận và kỳ vọng tăng trưởng của một ngân hàng.

Hiện nay, các chi tiêu tài chính quan trọng đo lường khả năng sinh lời được các NHTM thường sử dụng bao gồm: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA - Return On Assets), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE - Return On Equity) hoặc Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM - Net Interest Margin).

2.2.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA – Return On Assets)

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là thước đo phổ biến nhất về khả năng sinh lời vì nó thể hiện được sự tương quan giữa bao nhiêu đồng lợi nhuận được tạo ra so với bình quân một đồng tài sản được sử dụng trong quá trình hoạt động kinh doanh Chỉ tiêu quan trọng này còn đo lường và so sánh khả năng của các NHTM quản lý, sử dụng các nguồn lực tài chính và đầu tư thực tế để tạo ra thu nhập (Hassan và cộng sự, 2003) Các ngân hàng có cùng quy mô tài sản, ngân hàng nào có ROA cao chứng tỏ ngân hàng đó có chính sách kinh doanh và đầu tư tài sản hiệu quả Chỉ tiêu này có thể tính với lợi nhuận trước và sau dự phòng, lợi nhuận trước hoặc sau thuế (Nguyễn Thị Cành, 2009) ROA được tính bằng cách lấy lợi nhuận sau thuế trong kỳ báo cáo (có thể là một tháng, một quý, sáu tháng hay một năm) chia cho tổng tài sản trong cùng kỳ Công thức tính ROA như sau:

Theo Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa (2007), nếu tỷ lệ này lớn hơn 0, có nghĩa doanh nghiệp làm ăn có lãi Tỷ lệ càng cao cho thấy doanh nghiệp làm ăn càng hiệu quả, sử dụng tài sản tốt, có cơ cấu tài sản hợp lý Còn nếu tỷ lệ nhỏ hơn 0, thì doanh nghiệp làm ăn thua lỗ, cơ cấu tài sản chưa hợp lý, các chính sách đầu tư hay cho vay chưa hiệu quả hoặc chi phí hoạt động quá cao Tuy nhiên, có trường hợp ROA cao không hẳn là vì khai thác tài sản một cách hiệu quả mà là vì thiếu hụt đầu tư vào tài sản, có thể ảnh hưởng đến hoạt động lâu dài của doanh nghiệp Hoặc trường hợp doanh nghiệp có tài sản thuê hoạt động thì những tài sản này không được tính vào tổng tài sản tuy nhiên chúng vẫn có thể tham gia vào quá trình tạo ra lợi nhuận cho doanh nghiệp Vì vậy ROA là chỉ tiêu phản ánh tương đối chính xác khả năng sinh lời của doanh nghiệp.

2.2.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE - Return On Equity)

Theo Nguyễn Minh Kiều (2009), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) là chỉ tiêu cũng được sử dụng rộng rãi vì nó đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng trên mỗi đồng vốn và thể hiện được sự tương quan giữa lợi nhuận mà các cổ đông nhận được từ việc đầu tư vốn vào ngân hàng Theo

Kiểm định đa cộng tuyến (Kiểm định VIF)

Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau Sự xuất hiện của hiện tượng này dẫn đến việc các ước lượng Pooled

OLS và sai số chuẩn trở nên nhạy cảm với bất kỳ sự thay đổi nào của số liệu Điều này dẫn đến việc ước lượng khoảng tin cậy không còn chính xác Vì vậy, tác giả sử dụng kiểm định VIF để kiểm định xem xét hiện tượng đa cộng tuyến của cả ba mô hình ROA, ROE và NIM.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Nguồn: Trích kết quả từ phần mềm Stata (2022)

Hệ số VIF (Variance Inflation Factor) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 3, giá trị Mean VIF = 1.15 < 2 nên các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Phân tích kết quả hồi quy mô hình (1) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM 48 1 Kết quả hồi quy mô hình (1): biến phụ thuộc ROA

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình (1) theo Pooled OLS/FEM/REM

Mô hình (1): Вố cục của đề tàiiến phụ thuộc ROA

Biến Pooled OLS FEM REM

*,**,*** có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 10%, 5%, 1%

Dựa vào Bảng 4.4, kết quả hồi quy theo Pooled OLS cho thấy biến SIZE, CAP, LDR và INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1% Bên cạnh đó, biến LGR có quan hệ cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 10% Tuy nhiên, biến CIR có quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1% Hai biến AGE và GDP không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled OLS.

Với mô hình FEM, kết quả cho thấy biến CAP, LDR và INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1% Ngược lại, biến CIR có quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1%, tương tự như đối với mô hình Pooled OLS Tất cả các biến còn lại đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình FEM để giải thích sự phụ thuộc của ROA.

Dựa vào kết quả hồi quy theo REM, mô hình cho thấy biến SIZE, CAP, LDR và INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1% Tuy nhiên, biến CIR có quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1% Tất cả các biến còn lại đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình REM để giải thích sự phụ thuộc của ROA.

4.4.2 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Để lựa chọn kết quả hồi quy cho mô hình (1) đối với biến phụ thuộc ROA từ bảng 4.4, đề tài nghiên cứu thực hiện các kiểm định, bao gồm: kiểm định F-test, kiểm định Breusch and Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) và kiểm định Hausman.

Thứ nhất, để tiến hành lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM, tác giả sử dụng kiểm định F-test với giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả P- value = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, tác giả bác bỏ H 0 , chọn mô hình hồi quy FEM.

Thứ hai, để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM với kiểm định Breusch and Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) với giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả thu được P-value = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ H 0 , chọn mô hình hồi quy REM.

Thứ ba, dùng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM với giả thuyết H 0 : Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu Kết quả thu được P-value = 0.7544 lớn hơn mức ý nghĩa 5%, không có cơ sở bác bỏ H0, kết luận chọn mô hình REM.

Bảng 4.5: Tóm tắt kết quả kiểm định lựa chọn phù hợp cho mô hình (1)

Tên kiểm định Lựa chọn P-value Kết quả

F-test Pooled OLS - FEM 0.0000 Chọn FEM

Breusch and Pagan Pooled OLS - REM 0.0000 Chọn REM

Hausman FEM - REM 0.7544 Chọn REM

Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata (2022)

Như vậy, kết luận trong 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM thì mô hình REM là mô hình phù hợp hơn mô hình FEM và mô hình Pooled đối với mô hình có biến phụ thuộc ROA.

Tiếp theo, khóa luận sẽ thực hiện kiểm tra khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan trên mô hình REM được lựa chọn Kết quả kiểm tra khuyết tật cho thấy: đối với kiểm định Breusch and Pagan có P-value = 0.0000 < 5% do đó mô hình REM có hiện tượng phương sai thay đổi, đối với kiểm định Wooldridge có P-value = 0.0000 < 5% do đó mô hình REM có xảy ra hiện tượng tự tương quan Khi đó, khóa luận sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS – Generalized Least Squares) để xử lý khuyết tật phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Kết quả kiểm định các khuyết tật phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và kết quả ước lượng mô hình GLS để xử lý các khuyết tật được trình bày lần lượt ở các bảng 4.6 và 4.7.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan mô hình (1)

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects 118.15 0.0000

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy mô hình (1) bằng mô hình GLS

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn z P > |z|

Sau khi sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy ROA, tác giả có kết quả như sau:

ROA it = - 0.0245 + 0.00198SIZE it + 0.0359CAP it + 0.0058LDR it -

0.0007CIR it + 0.022INF it + ɛ it

Có thể thấy, biến độc lập SIZE có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, khi biến SIZE tăng 1% thì biến ROA tăng 0.00198% Tương tự, biến CAP cũng có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, khi biến CAP tăng 1% thì biến ROA tăng 0.0359% Biến LDR có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, khi biến LDR tăng 1% thì biến ROA tăng 0.0058% Biến INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROA với mức ý nghĩa 1%, khi biến INF tăng 1% thì biến ROA tăng 0.022%.

Tuy nhiên, biến CIR có quan hệ ngược chiều với biến ROA ở mức ý nghĩa 1%, khi biến CIR tăng 1% thì biến ROA giảm 0.0007%.

Tác giả không tìm thấy ý nghĩa thống kê của ba biến còn lại là biến AGE, LGR và GDP để giải thích sự phụ thuộc của ROA.

Phân tích kết quả hồi quy mô hình (2) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM 52 1 Kết quả hồi quy mô hình (2): biến phụ thuộc ROE

Mô hình (2): Biến phụ thuộc ROE

Dựa vào bảng 4.8, kết quả hồi quy theo Pooled OLS cho thấy biến SIZE, LDR và INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1% Bên cạnh đó, biến AGE và LGR cũng có quan hệ cùng chiều với biến ROE ở mức ý nghĩa 5% Ngược lại, biến CIR và biến CAP có quan hệ ngược chiều đến ROE với mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 10% Trong khi đó, biến GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled OLS.

Với mô hình FEM, kết quả cho thấy biến LDR và biến INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1% Ngược lại, biến CIR lại có quan hệ ngược chiều với ROE ở mức ý nghĩa 1% Tất cả các biến còn lại đều không có ý nghĩa thống kê để giải thích sự phụ thuộc của ROE.

Tương tự như kết quả mô hình theo Pooled OLS, kết quả hồi quy theo REM cho thấy biến SIZE, LDR và INF có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, biến CIR và biến CAP có quan hệ ngược chiều đến ROE với mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 5% Trong khi đó, ba biến độc lập còn lại là AGE, LGR và GDP đều không có ý nghĩa thống kê.

4.5.2 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Để lựa chọn kết quả hồi quy cho mô hình (2) đối với biến phụ thuộc ROE từ bảng 4.8, khóa luận thực hiện các kiểm định, bao gồm: kiểm định F-test, kiểm định Breusch and Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) và kiểm định Hausman.

Thứ nhất, để tiến hành lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM, tác giả sử dụng kiểm định F-test với giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả P- value = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, tác giả bác bỏ H 0 , chọn mô hình hồi quy FEM.

Thứ hai, để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM, tác giả sử dụng kiểm định Breusch and Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) với giả thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả thu được P-value = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ

H0, chọn mô hình hồi quy REM.

Thứ ba, dùng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM với giả thuyết H 0 : Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu Kết quả thu được P-value = 0.8262 lớn hơn mức ý nghĩa 5%, không có cơ sở bác bỏ H0, kết luận chọn mô hình REM.

Như vậy, kết luận trong 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM thì mô hình REM là mô hình phù hợp hơn mô hình FEM và mô hình Pooled OLS đối với mô hình có biến phụ thuộc ROE.Với kết quả phần trên, mô hình REM đã được chọn, tác giả tiếp tục tiến hành thực hiện kiểm tra khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan trên mô hình REM được lựa chọn.Kết quả kiểm tra khuyết tật cho thấy: đối với kiểm định Breusch and Pagan có P-value 0.0000 < 5% do đó mô hình REM có hiện tượng phương sai thay đổi, đối với kiểm địnhWooldridge có P-value = 0.0000 < 5% do đó mô hình REM có xảy ra hiện tượng tự tương quan Khi đó, khóa luận sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS – GeneralizedLeast Squares) để xử lý khuyết tật phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Kết quả kiểm định các khuyết tật phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và kết quả ước lượng mô hình GLS để xử lý các khuyết tật được trình bày lần lượt ở các bảng 4.10 và 4.11.

Sau khi sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy ROE, tác giả có kết quả như sau:

ROE it = - 0.4471 + 0.0411SIZE it + 3.4321AGE it - 0.1738CAP it +

0.0661LDR it - 0.0105CIR it + 0.233INF it + ɛ it

Trong đó, biến SIZE có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc ROE với mức ý nghĩa 1%, khi biến SIZE tăng 1% thì biến ROE tăng 0.0411% Biến LDR cũng có quan hệ cùng chiều với ROE với mức ý nghĩa 1%, khi biến LDR tăng 1% thì biến ROE tăng

0.0661% Biến INF có quan hệ cùng chiều với ROE lần lượt với mức ý nghĩa 1%, khi INF tăng 1% thì biến ROE tăng 0.233% Bên cạnh đó, biến AGE tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 10%, tức là khi biến AGE tăng 1% thì biến ROE tăng 3.4321%.

Tuy nhiên, biến CIR lại có quan hệ ngược chiều với ROE ở mức ý nghĩa là 1%, khi biến CIR tăng 1% thì ROE giảm 0.0105% Ngoài ra, biến CAP cũng có tác động ngược chiều với ROE ở mức ý nghĩa 10%, khi biến CAP tăng 1% thì ROE giảm 0.1738%.

Tác giả không tìm thấy ý nghĩa thống kê của hai biến LGR và GDP để giải thích sự phụ thuộc của ROE.

Phân tích kết quả hồi quy mô hình (3) theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM 56 1 Kết quả hồi quy mô hình (3): biến phụ thuộc NIM

Mô hình (3): Biến phụ thuộc NIM

Dựa vào bảng 4.12, kết quả hồi quy theo Pooled OLS cho thấy biến CIR có quan hệ ngược chiều với biến NIM ở mức ý nghĩa 5% Tất cả các biến còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled OLS.

Dựa vào kết quả hồi quy theo FEM cho thấy biến SIZE và CAP có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc NIM với mức ý nghĩa là 1% Các biến còn lại không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình FEM.

Với kết quả hồi quy theo REM cho thấy biến CAP có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc NIM với mức ý nghĩa là 5% Tuy nhiên, tất cả các biến còn lại đều không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình REM.

4.6.2 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Để lựa chọn kết quả hồi quy cho mô hình (3) đối với biến phụ thuộc NIM từ bảng 4.12, khóa luận thực hiện các kiểm định, bao gồm: kiểm định F-test, kiểm định Breusch and Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) và kiểm định Hausman.

Thứ nhất, để tiến hành lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM, tác giả sử dụng kiểm định F-test với giả thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả P- value = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, tác giả bác bỏ H0, chọn mô hình hồi quy FEM.

Thứ hai, để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM, tác giả sử dụng kiểm định Breusch and Pagan trong nhóm kiểm định Lagrange multiplier (LM) với giả thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn Kết quả thu được P-value = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ

H0, chọn mô hình hồi quy REM.

Thứ ba, dùng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM với giả thuyết H0: Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu Kết quả thu được P-value 0.0880 lớn hơn mức ý nghĩa 5%, không có cơ sở bác bỏ H 0 , kết luận chọn mô hình REM.

Như vậy, kết luận trong 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM thì mô hình REM là mô hình phù hợp hơn mô hình FEM và mô hình Pooled OLS đối với mô hình có biến phụ thuộc NIM. Với kết quả phần trên, mô hình REM đã được chọn, tác giả tiếp tục tiến hành thực hiện kiểm tra khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan trên mô hình REM được lựa chọn. Kết quả kiểm tra khuyết tật cho thấy: đối với kiểm định Breusch and Pagan có P-value 0.0000 < 5% do đó mô hình REM có hiện tượng phương sai thay đổi, đối với kiểm định Wooldridge có P-value = 0.0000 < 5% do đó mô hình REM có xảy ra hiện tượng tự tương quan Khi đó, khóa luận sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS - Generalized Least Squares) để xử lý khuyết tật phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Kết quả kiểm định các khuyết tật phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và kết quả ước lượng mô hình GLS để xử lý các khuyết tật được trình bày lần lượt ở các bảng 4.14 và 4.15.

Sau khi sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình hồi quy NIM, tác giả có kết quả như sau:

NIM it = - 0.0413 + 0.0046SIZE it + 0.1102CAP it - 0.0035LGR it - 0.0003CIR it

Biến độc lập CAP có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc NIM với mức ý nghĩa 1%,khi biến CAP tăng 1% thì biến NIM tăng 0.1102% Tương tự, biến INF cũng có quan hệ cùng chiều với NIM với mức ý nghĩa 1%, khi biến INF tăng 1% thì biến NIM tăng 0.0495% Bên cạnh đó, biến SIZE có quan hệ cùng chiều với NIM với mức ý nghĩa 5%, khi biến SIZE tăng 1% thì biến NIM tăng 0.0046%.

Tuy nhiên, biến CIR có quan hệ ngược chiều với NIM ở mức ý nghĩa 1%, khi biến CIR tăng 1% thì biến NIM giảm 0.0003% Bên cạnh đó, biến LGR có quan hệ ngược chiều với NIM với mức ý nghĩa 5%, khi biến LGR tăng 1% thì biến NIM giảm 0.0035%.

Tác giả không tìm thấy ý nghĩa thống kê của ba biến còn lại là biến AGE, LDR và GDP để giải thích sự phụ thuộc của NIM.

Định dạng
Số trang	94
Dung lượng	173,78 KB