933 Những Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên Của Các Nhtm Cp Vn Giai Đoạn 2009 - 2021 2023.Docx

BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO NGÂNHÀNGNHÀNƢỚCVIỆTNAM TRƢỜNGĐẠIHỌCNGÂNHÀNGTP HỒCHÍMINH LÊVÕTHUÝNGA NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃICẬNBIÊNCỦACÁCNGÂNHÀNGTHƢƠNGMẠICỔPHẦNVI ỆTNAMGIAIĐOẠN2009–2021 KHÓA LU[.]

Đặtvấnđềvàtínhcấp thiếtcủa đềtài

Năm2 0 2 1 , m ộ t n ă m đ ầ y b i ế n đ ộ n g c ủ a n ề n k i n h t ế d o đ ạ i d ị c h C o v i d h o à n h hành, Covid-19 gây trở ngại và tạo ra nhiều thách thức lớn đối với kinh tế thế giới cũngnhƣ nền kinh tế của Việt Nam Trong bối cảnh đó, Việt Nam là một trong những quốcgiachịuảnhhưởngnặngnềcủadịchbệnh,tuynhiênvẫnđanglàmột điểmvôcùngnổibật khi chúng ta thành công trong việc tái xây dựng và duy trì nền kinh tế khá ổn định.Theo Tổng cục thống kê, với tốc độ tăng trưởng kinh tế 2,91% vào 2020 và 2,58% ởnăm 2021, Việt Nam là một trong số ít quốc gia có mức tăng trưởng khá tốt và thuộcnhóm tăng trưởng cao nhất trên thế giới, mặc dù thực tế là Việt Nam đang ở mức thấpnhấttrong mườinămtrởlạiđây,cụthểlàgiai đoạn2011-2020.

Trong nền kinh tế thị trường năng động như hiện nay, các ngành đang cạnh tranhvà phấn đấu vì mục tiêu phát triển bền vững và đóng góp to lớn vào nền kinh tế ViệtNam Thị trường phát triển, kèm theo đó có một chủ thể đặc biệt góp phần giúp nềnkinh tế của Việt Nam vươn lên vượt bật đó chính là Ngân hàng nói chung và các Ngânhàng Thương mại Cổ phần nói riêng Ngân hàng ở đây được ví như là một doanhnghiệp đặc biệt, là huyết mạch trong hệ thống nền kinh tế nước nhà Hệ thống ngânhàng là một trong những ngành mũi nhọn đƣợc chú trọng và đã vượt qua được tháchthức trước sự tổn thất của nền kinh tế, tiếp tục quá trình hoạt động và phát triển ổnđịnh Từ đó, ngành ngân hàng hỗ trợ một phần rất lớn cho sự phục hồi và tăng trưởngcủa nền kinh tế Vì những thực trạng đó, hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngânhàng là một trong những vấn đề đƣợc quan tâm và đặt lên trên hết trong bối cảnh củanền kinh tế từ xƣa đến nay Tỷ lệ thu nhập lãi thuần là một trong những nhân tố kháquan trọng quyết định đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.Dựa vào đây cũng có thểthấy ngân hàng có hoạt động kinh doanh tốt hay kém, và thấy đƣợc sự đóng góp củangânhàngvàosựphát triểnkinhtếcủanướcta.

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) đƣợc xác định bằng chênh lệch giữa tổng thunhập từ lãi trừ tổng chi phí trả lãi (thu nhập lãi thuần) trên tài sản sinh lời bình quân.Trong đó, tổng tài sản có khả năng sinh lời bình quân đƣợc xác định bởi tiền gửi tạiNgân hàng Nhà nước Việt Nam, tiền gửi tại các Tổ chức tín dụng, cho vay khách hàngvà chứng khoán đầu tƣ Thông qua tỷ lệ này, ngân hàng có thể kiểm soát đƣợc tài sảntạoralợinhuậnvàđánhgiánguồnvốnnàocóchiphíthấpnhất.

Một hệ thống ngân hàng cạnh tranh thúc đẩy hiệu quả cao hơn đƣợc phản ánhtrong thu nhập lãi cận biên thấp (Sensarma & Ghosh, 2004) Tỷ suất lợi nhuận cao tạora những trở ngại đáng kể của các trung gian tài chính trong nước, như lãi suất huyđộng thấp hơn, khuyến khích tiết kiệm và lãi suất cho vay cao làm giảm cơ hội đầu tƣcủa các ngân hàng (Fungáčová & Poghosyan, 2011) Vì vậy, các ngân hàng dự kiến sẽthực hiện chức năng trung gian với chi phí thấp nhất có thể để góp phần vào mục tiêutăng trưởng kinh tế Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên là một thước đo cho cả hiệu quả và lợinhuận Đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NgânhàngThươngmạiCổphầnViệtNamgiaiđoạn2009-

Mụctiêu nghiên cứu

 Thứ nhất, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên củaNHTM.

 Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên của ngân hàng Từ đó xác định kết quả mô hình đánh giá thực nghiệm hệthốngNgânhàngThương mạiViệtNamgiaiđoạn2009-2021.

Câuhỏinghiêncứu

Thứnhất,nhữngyếutốnàoảnhhưởngđếntỷlệthunhậplãicậnbiêncủacác Ngânhàng Thương mại Cổphầntại Việt Nam?

Thứba, giảiphápnà op hù hợpđểcảithiện tỷ lệt h u nhậpl ãi cậnbi ên củacácNgânhàng Thương mại CổphầntạiViệtNam?

Đốitƣợngvàphạmvi nghiêncứu

Phươngpháp nghiêncứu

Trong khoá luận này, tác giả sẽ tổng hợp các mẫu dữ liệu từ các NHTMCP tạiViệt Nam trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2021 thông qua việc sử dụng dữ liệubảng (Panel Data) Số liệu nghiên cứu sẽ đƣợc thu thập từ Vietstock và từ các báo cáotài chính hợp nhất đã kiểm toán theo từng năm trong giai đoạn nghiên cứu của cácNHTMCPViệtNamđƣợccôngbốtrên websitecủacácngânhàng.

Phương pháp chủ yếu được tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu là phương phápnghiên cứu định lượng, kiểm định các giả thuyết bằng phương pháp hồi quy kết hợpphương pháp ước lượng để kiểm tra giả thuyết mà nghiên cứu đặt ra bằng phần mềmStata14.

Trong khoá luận này, các mô hình đƣợc sử dụng để kiểm tra mức độ tác động củacácbiếnbaogồmmôhìnhhồiquycùngvớicácướclượngtácđộngnhưsau:

Về cách thức xử lý số liệu, tác giả tiến hành phân tích hồi quy GLS - Phươngpháp bình phương tối thiểu tổng quát để xác định các dấu hiệu và đánh giá mức độ ảnhhưởngcủacác yếutốđếntỷlệthunhậplãicậnbiêncủacácNgânhàngThươngmại. Dựa trên cơ sở phân tích ý kiến, mô hình và kết quả của những nghiên cứu trướcđây ở Việt Nam và nước ngoài, khoá luận sử dụng phương pháp phân tích định lƣợngvàkỹthuậtphântíchhồiquy,sửdụngcácmôhìnhhồiquynhƣmôhìnhOLS,môhìnhFEM, mô hình REM và mô hình GLS để tìm ra mô hình phù hợp nhất để phân tích dữliệu bảng đƣợc hình thành với N - đối tƣợng (ngân hàng) và T - thời gian (năm) Mụcđích là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động của các NHTM ở Việt Nam giaiđoạn2009-2021.

Nộidungnghiêncứu

Khoá luận nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên củacác NHTM ở Việt Nam Nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết về tỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên của các NHTM từ các nghiên cứu trước đây ở Việt Nam cũng như trên thế giới.Từ đó, phân tích kết quả của mô hình, đánh giá thực nghiệm hệ thống NHTM trongkhoảng thời gian từ năm 2009 đến năm 2021 và đánh giá tỷ lệ thu nhập lãi cận biên củacác NHTM Việt Nam Khoá luận sử dụng mô hình phân tích định lượng để làm rõ cácyếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng Việt Nam trongnhững năm gần đây Tiếp theo đó, khoá luận đề xuất một số hướng giải pháp phù hợpnhằm cải thiện tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTMCP tại Việt Nam, giúp cácNHTM Việt Nam tăng khả năng cạnh tranh và nâng cao hiệu quả kinh doanh của cácNH.

Đónggópcủa đềtài

Về mặt lý luận, đề tài xây dựng thêm từ các nghiên cứu trước đó về việc nghiêncứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên các NHTMCP Việt Nam giaiđoạn 2009- 2021 Từ đó, đề tài lựa chọn được phương pháp đo lường phù hợp cho cácNHTMViệtNam.

Vềmặtthựctiễn,kếtquảnghiêncứusẽchỉracácnhântốảnhhưởngđếntỷlệthu nhập lãi cận biên của các NHTM tại Việt Nam và mức độ ảnh hưởng của các nhântố đó Theo đó, nghiên cứu xây dựng mô hình kinh tế lƣợng dựa trên lý thuyết để tiếnhành phân tích từng biến độc lập để thấy được sự ảnh hưởng các yếu tố đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên các NHTM tại Việt Nam Ngoài ra, đề tài còn cho thấy một cách nhìnkhác h i t i ế t v ề c á c n h â n t ố t á c đ ộ n g đ ế n t ỷ l ệ t h u n h ậ p l ã i c ậ n b i ê n v à đ ƣ a r a c á c khuyếnnghịđốivớichínhsáchlãisuấtcủaNgânhàngNhànước.

Khoá luận cũng góp phần vào sự phát triển và mở rộng cho nghiên cứu trong quákhứ trong việc xác định các nhân tố tác động và chiều tác động đến tỷ lệ thu nhập lãicậnbiêncủacácNHTMViệtNam.Cácnghiêncứutrướcđâyđãminhhọanhiềuyếutố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên bao gồm các biến cụ thể của ngân hàngnhư quy mô ngân hàng, vốn, khả năng thanh khoản, tiền gửi của khách hàng,… và cácchỉ số vĩ mô nhƣ lạm phát, tổng sản phẩm quốc nội,… Kết quả nghiên cứu cũng có thểgóp phần vào nguồn tài liệu tham khảo, đƣa ra những ý kiến, đề xuất giúp cải thiệnnhững hạn chế hay những chính sách phù hợp để đánh giávàgópphần gia tăngm ứ c độhiệuquảtronghoạtđộngkinhdoanhcủangânhàng.

KếtcấuKhoáLuận

Khóa luận nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tỷ lệ thu nhập lãicậnbiêncủa cácNHTMViệtNambaogồm05chương,nhưsau:

Chương 1 sẽ trình bày tổng quan về vấn đề,tính cấp thiết và lý dot á c g i ả l ự a chọn đề tài, từ đó xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và các mục tiêu nghiên cứucụ thể Sau đó, tác giả sẽ chỉ rõ các câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và đốitượngtươngứng.

Chương 2 sẽ trình bày lý thuyết về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của NHTM tại ViệtNam và đề cập một số nhân tố tác động Sau đó, tác giả sẽ lƣợc khảo các công trìnhnghiên cứu trước đây ở trong nước và cả nước ngoài để xem xét các yếu tố tác độngđốivớitỷlệthu nhậplãicậnbiêncủacácNgânhàngthươngmại.

Trên cơ sở lý thuyết kèm theo lược khảo các nghiên cứu trước mà tác giả đã trìnhbàyởChương2,Chương3xâydựng mộtmôhìnhnghiêncứuvàđưaracácgiảthuyếtcũng như kỳ vọng dấu về tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Bên cạnhđó, đề cập về dữ liệu nghiên cứu, phân tích các phương pháp nghiên cứu, quy trìnhnghiên cứu đã sử dụng trong khóa luận nhằm thu đƣợc kết quả thích hợp với mục tiêuđãđềra.

Chương4:KẾTQUẢNGHIÊNCỨU Ở Chương 4 kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu dựa trên số liệu mà tácgiả thu thập bao gồm thống kê mô tả các biến và chạy các mô hình hồi quy Từ các kếtquả đạt được, tác giả sẽ phân tích và thảo luận để đưa ra phương án giải thích phù hợpnhấtvớimứcđộtácđộngcủacácbiến.Từđó,đƣaracáckhuyếnnghịphùhợpvớitìnhhìnhthựctế chocácNHTMViệtNam.

Từ kết quả thu được ở Chương 4, khóa luận sẽ đưa ra các kết luận và giải phápphù hợp để cải thiện tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam Bên cạnh đó,Chương5cũngsẽtrìnhbàynhữnghạnchếcòntồnđộng củanghiên cứuvàđềxuấtcáchướngnghiêncứutiếptheochocácđềtàitrongtươnglai.

Chương 1 trình bày tổng quan về đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam giai đoạn2009-2021” Chương 1 bao gồm đặt vấn đề và tính cấp thiết khi chọn đề tài, mục tiêu nghiêncứu,cáccâuhỏinghiêncứu,đốitượngvàphạmvinghiêncứu.Bêncạnhđó,Chương1còn đề xuất, đưa ra phương pháp nghiên cứu phù hợp với đề tài khoá luận Ngoài ra,nghiên cứu còn nêu lên nội dung của khoá luận được phân bổ theo từng chương khácnhau và kèm theo đó là ý nghĩa của từng chương cũng như tính đóng góp của đề tài đểtácgiả ápdụngđểphântíchnghiêncứumộtcáchphùhợp.

Cơsởlýthuyếtvềtỷlệthunhậplãicậnbiên

Kháiniệm

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM – Net Interest Margin) đƣợc xác định bằngchênh lệch giữa tổng thu nhập từ lãi và tổng chi phí trả lãi hay còn gọi là thu nhập lãithuần trên tài sản sinh lời bình quân (Angbazo, 1997) Tỷ lệ NIM càng cao thì càng thểhiện khả năng sinh lời của ngân hàng đó tốt Thông qua tỷ lệ này, ngân hàng có thểkiểmsoátđƣợctàisảntạoralợinhuậnvàđánhgiáđƣợcnguồnvốnnàocóchiphíthấpnhất.Công thứccủaNIMđƣợcthểhiệnnhƣsau:

NIM= Thu nhp lãi−Chiphílãi

- Thu nhập lãi của ngân hàng gồm các khoản thu từ hoạt động cho vay kháchhàngvàcáctổchứctíndụng,tiềngửi,nghiệpvụ muabánnợ,chứngk hoánnợ,nghiệpvụbảolãnh,…

- Chi phí lãi là chi phí mà ngân hàng phải trả bao gồm tiền gửi, tiền vay, pháthànhgiấytờcógiávànhữngchiphíhoạtđộngtíndụngkhác.

- Tổng tài sản sinh lời bao gồm tiền gửi tại NHNN, tiền gửi lại các TCTD khác,chứngk hoá nđ ầu tƣ, c ho vay kháchhà ng, ch ứn gk ho án k i n h doanh.Cácsố nàyđƣợclấytrênbảngcânđốikếtoáncủangânhàng.

Ýnghĩa

Trongn h ữ n g n ă m q u a , c á c N H T M t í c h c ự c t r o n g v i ệ c đ ổ i m ớ i c h í n h s á c h, đ a dạng hoá các dịch vụ, mở rộng thị trường nhằm tăng hiệu quả hoạt động kinh doanhcủa ngân hàng Điều này giúp cho nền kinh tế phát triển và ổn định, cũng giúp giảmthiểu rủi ro trước những cú sốc kinh tế của các ngân hàng Bên cạnh đó, mức độ cạnhtranhcũngngàycàngkhốcliệthơn,vìvậynhữngthướcđochỉsốkinhtếđểđolường những tiêu chuẩn từ lợi nhuận cũng góp phần kiểm soát vào hoạt động kinh doanhchínhcủangân hàng. Ở đây, một trong những thước đo được coi là quan trọng đối với các NHTM làNIM-tỷlệthunhậplãicậnbiên.Tỷlệnàychothấyphầnchênhlệchgiữakhoảnthutừ lãi và chi phí trả lãi mà ngân hàng có thể đạt đƣợc thông qua hoạt động kiểm soátchặt chẽ tài sản sinh lời và theo đuổi nguồn vốn có chi phí thấp (Peter Rose, 2013) Bêncạnh đó, ngân hàng đã tối đa hóa các nguồn thu từ lãi và giảm thiểu chi phí từ lãi.

NIMcàngcaolàdấuhiệuquantrọngchothấyngânhàngđangthànhcôngtrongviệcquả nlý tài sản và nợ, lợi nhuận của ngân hàng ngày càng đƣợc gia tăng Ngƣợc lại, NIMthấpsẽ ch ot h ấ y ngânh à n g đa ng l à m việcm ộ t cách k é m hiệuq u ả và đ a n g gặp k h ó khăn trong việc duy trì và gia tăng lợi nhuận Đây được coi là thước đo quan trọngnhằm phản ánh hiệu quả kinh doanh cũng nhƣ khả năng sinh lời của ngân hàng Tỷ lệnày chiếm một phần khá cao nói lên ngân hàng kinh doanh hiệu quả như thế nào vàthườngchiếmtừ70–85%tổngthunhập củacácNHTMViệtNam.

Cácnhântốtácđộngđếntỷlệthu nhậplãicậnbiên

Dựa trên những bài nghiên cứu về các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên trước đây, có thể thấy rằng ngoài các nhân tố tác động từ công thức tính tỷ lệ thunhập lãi cận biên trên thì còn bị ảnh hưởng bởi các nhân tố vi mô và vĩ mô khác nhƣsau:

Quymôngânhànglàmộtnhântốquan trọngđểthấy đƣợcsựkhácbiệttrong hoạtđộngcủa nhómngânhàngcóquymôlớnvớinhómngânhàngcóquymônhỏhơ n Quy mô ngân hàng được hiểu là tổng tài sản của ngân hàng được đo lường bằnglogarit tự nhiên của giá trị tổng tài sản (Lanine và Vander Vennet, 2006) Quy mô phảnánh đƣợc sức mạnh và lợi thế của ngân hàng Quy mô ngân hàng càng lớn thì càng cónhiều lợi thế trong hoạt động kinh doanh, dễ dàng đáp ứng nhu cầu vay vốn của kháchhànghayhuyđộngđƣợccácnguồnvốnvớichiphíthấp.Khiquymôngânhàngtăng đến một mức nhất định kéo theo lợi nhuận của ngân hàng tăng, tăng hiệu quả hoạt độngvàlợithếcạnhtranhcủangânhàng.

Vốn chủ sở hữu là khoản tiền mà các cổ đông, các chủ sở hữu đóng góp ban đầuđể được hưởng các thu nhập của ngân hàng trong tương lai Vốn chủ sở hữu bao gồmvốn ban đầu, vốn bổ sung trong quá trình hoạt động kinh doanh và các quỹ Ở nghĩarộnghơn,vốnchủsởhữungânhàngđƣợcnhìnnhậnnhƣcáckhoảnnguồnvốncủachủngân hàng dành cho việc hỗ trợ các hoạt động ngân hàng Trải qua quá trình hoạt động,vốnchủsởhữucóthểđƣợcbổsung từcáccổđông,cácchủsở hữu.

Quy mô vốn chủ sở hữu được đo lường bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tàisản là thước đo mức độ ngại rủi ro do ảnh hưởng của quy định về vốn chủ sở hữu tốithiểu (Maudos và Guevara, 2004) Vốn chủ sở hữu đƣợc coi là công cụ có giá trị thểhiệntìnhtr ạn gv ốn, s ựa nt oà n v à lànhm ạ n h về t àic hí nh của n gân hà ng Nếun gân hàng có vốn chủ sở hữu lớn thì đây thể hiện cho sự an toàn vốn và sức mạnh tài chínhvà đi kèm với mức độ rủi ro thấp Tuy nhiên việc tăng quy mô vốn chủ sở hữu khôngảnh hưởng trực tiếp đến vốn chủ sở hữu mà thông qua áp lực tăng trưởng tín dụng.NgoàiravốnđƣợccoilàtấmđệmgiúpNHTMchốngđỡrủirophásản.

Chi phí hoạt động được đo lường bằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sảncủa ngân hàng (Maudos và Guevara, 2004) Chi phí hoạt động ở đây bao gồm cáckhoản nhƣ chi nộp thuế, chi cho nhân viên, chi cho tài sản, chi dự phòng và một sốkhoản chi khác Khoản chi phí mà phát sinh trong suốt quá trình hoạt động kinh doanhcủa ngân hàng cũng đƣợc đại diện cho chất lƣợng quản lý của ngân hàng Việc kiểmsoát tốt chi phí hoạt động sẽ giúp quản lý hoạt động của ngân hàng một cách hiệu quảvàgiúpchongânhànggiatănglợinhuận.Chiphíhoạtđộngsẽtácđộngtrựctiếpvớitỷ lệthunhậplãicậnbiên,đặcbiệtlàcácngân hàngcónguồnthuchủyếutừ lãi.

Tính thanh khoản là khả năng chuyển đổi thành tiền với giá trị tương đương vàđƣợc coi là nghĩa vụ nợ đƣợc thanh toán tức thì Thanh khoản là đáp ứng các nghĩa vụnhƣ nhu cầu chi trả tiền gửi, cho vay, thanh toán và các giao dịch tài chính khác mộtcáchnhanhchóng.Tỷlệthanhkhoảnđƣợctínhdựavàocáctàisảncótínhthanhkhoảntrên tổng tài sản của ngân hàng (Bektas, 2014) Tài sản có tính thanh khoản cao baogồm tiền mặt, tiền gửi tại Ngân hàng nhà nước, tiền gửi không kỳ hạn tại các tổ chứctín dụng khác, tài khoản kinh doanh chứng khoán, giấy tờ có giá và trái phiếu Chínhphủ.

Ngân hàng sẽ đối diện với rủi ro thanh khoản khi đến một thời điểm nào đó ngânhàng thiếu khả năng chi trả, không chuyển đổi kịp thời các tài sản thành tiền mặt hoặchuy động nguồn vốn với chi phí cao để đáp ứng nghĩa vụ tức thì Rủi ro thanh khoản sẽkhiến các NHTM bị tổn thất về cơ hội đầu tư và ảnh hưởng xấu đến hiệu quả kinhdoanhcủangânhàng.

Tiền gửi là tiền đƣợc gửi trong các tài khoản ở ngân hàng Đây đƣợc coi là mộttrong những nguồn huy động vốn của ngân hàng Tỷ lệ này được đo lường dựa trêntiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản (Nguyen Duy Suu, Thu-Quang Luu, Kim-Hung Pho, Michael McAleer, 2020) Đây đƣợc coi là khoản nợ của ngân hàng đối vớikhách hàng và khi đến thời hạn nhất định, ngân hàng phải trả lãi cho khách hàng dựatrên lãi suất tiền gửi đã cam kết ban đầu Nếu ngân hàng có nhiều khách hàng gửi tiềnthì tiền gửi sẽ đƣợc chuyển thành tiền vay, lợi nhuận ngân hàng thu đƣợc ngày càngnhiều Tuy nhiên, nếu số tiền gửi quá lớn thì ngân hàng cũng phải trả lãi suất tươngứng Vấn đề này cho thấy ngân hàng trả lãi suất cao cho các khoản tiền gửi này, bêncạnh đótỷlệthunhậplãicậnbiênsẽgiảmkhichiphílãivaytăng.

Tỷ lệ của các khoản nợ xấu là một lƣợng lớn các khoản cho vay kém hiệu quả tạimộtngânhàngsovớitổngcáckhoảnchovay(Raharjo,Hakim,Manurung,Maulan a,

2014) Chỉ tiêu nợ xấu được đo lường bằng tổng nợ xấu trên tổng số dư cho vay. Nợxấu là nợ quá hạn, nợ dưới tiêu chuẩn là nợ nghi ngờ hoặc có khả năng mất vốn Vì nợxấu đƣợc định nghĩa là khoản cho vay không thể trả lại đƣợc, nên thu nhập từ lãi củangân hàng sẽ giảm khi ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao Do đó, mối quan hệ giữa nợ xấuvàtỷlệthunhậplãi cậnbiênđƣợckỳvọng làngƣợcchiều.

Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi đƣợc coi là yếu tố quan trọng quyết định đến khả năngsinh lời của ngân hàng đƣợc tính dựa trên tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của ngân hàng chiacho tổng tài sản (Rahman và các cộng sự, 2015) Thu nhập ngoài lãi của ngân hàng baogồm nhiều hoạt động khác nhau và đƣợc chia thành 4 thành phần chính là thu nhập ủythác, phí dịch vụ, lệ phí và các khoản thu nhập khác Hiện nay hầu hết các ngân hàngđang đẩy mạnh nguồn thu nhập ngoài lãi, nhằm mục đích hạn chế nhiều vào nguồn thunhập chính từ lãi Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi càng cao thì ngân hàng sẽ giảm đƣợc chi phídựphòngrủirovàthuđƣợclợinhuậntừnhữngnguồnkinhdoanhkháccủangânhàng.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế hay còn gọi tổng sản phẩm nội địa hay tổng sản phẩmquốc nội Đây là một chỉ tiêu kinh tế vĩ mô dùng để đo lường tổng thể các hoạt độngkinh tế của một quốc gia (Rahman và các cộng sự, 2015) Tốc độ tăng trưởng kinh tếđƣợc đo bằng tốc độ tăng GDP thực tế và đƣợc tính bằng cách lấy chênh lệch giữa quymô kinh tế kỳ hiện tại so với quy mô kinh tế kỳ trước chia cho quy mô kinh tế kỳtrước Tốc độ tăng GDP ảnh hưởng trực tiếp đến cung cầu tiền gửi, tiền vay và từ đóảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng Một quốc gia đƣợc xem là thịnh vƣợng và pháttriển tốt thì kèm theođó là sự tăng trưởng kinh tế(Shahidul Islam vàShin-IchiNishiyama,2016).

Trong thời kỳ bùng nổ của nền kinh tế, lãi suất cho vay tăng cao nguyên nhân làdo nhucầuchovay.Lạmphátchínhlà hiệntƣợngtănggiáchungcủatoànbộnềnkinh tế theo thời gian Tỷ lệ lạm phát là chỉ số vĩ mô quan trọng dự báo sự ổn định của nềnkinhtếvàđượcđolườngbởitốcđộtăngchỉsốgiátiêudùngsovớicùngkỳnămtrướclà tỷ lệlạm phát hằngnăm (Bektas,2014).Tỷ lệ lạm phát caoc h o t h ấ y n ề n k i n h t ế cũngnhƣhoạtđộngkinhdoanhcórủirocaovàđikèmvớilãisuấtcao(ShahidulIslamvà Shin-IchiNishiyama, 2016), song song đó thì tỷ lệ thu nhập lãi cận biên cũng tăngcao.

Tổngquancácnghiêncứucóliênquan

Cáccôngtrìnhnghiêncứunướcngoài

TheoNaceurvàGoaied(2008),nghiêncứutácđộngcủacácđặcđiểm,cấutrúctà i chính và các chỉ số kinh tế vĩ mô của các ngân hàng đến NIM của các ngân hàng vàkhả năng sinh lời trong ngành ngân hàng Tunisia trong giai đoạn 1980- 2000 Nghiêncứu phát hiện ra rằng nhân tố vốn, tổng chi phí và sự tăng trưởng của thị trường chứngkhoán có tác động tích cực đến NIM của ngân hàng. Trong khi kết quả đơn giản phảnánh sự kém hiệu quả của quy mô lại có tác động không khả quan đến tỷ lệ thu nhập lãicậnbiên.

Theo nghiên cứu của Angori, Aristei và Gallo (2019) đã phát hiện các yếu tố ảnhhưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên từ năm 2008 đến năm 2014 trong Khu vực đồngEuro Nghiên cứu đã sử dụng các yếu tố chính ở cấp độ ngân hàng ảnh hưởng đến tỷ lệthu nhập lãi cận biên như sức mạnh thị trường, vốn hóa, rủi ro lãi suất và mức độ hiệuquả.

Nghiên cứu của Yuksel and Zengin (2017) có mục đích là xác định các yếu tố ảnhhưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên trong lĩnh vực ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ Dữ liệuhàng quý trong giai đoạn từ năm

2003 đến năm 2014 đã đƣợc sử dụng, kèm theo đó là14 biến độc lập về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đƣợc phân tích bằng cách sử dụng môhình MARS trong nghiên cứu này.Phát hiện chính trong nghiên cứu này là tỷ lệ thunhập lãi cận biên có quan hệ ngƣợc chiều với thu nhập ngoài lãi, các khoản nợ xấu,tổngtàisảnvàtỷgiáhốiđoái.

Vào giai đoạn 1996- 2009, Hassan Hamadi và Ali Awdeh (2012) đã xem xét cácyếu tố quyết định tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàng thương mại ở Lebanon, sửdụng dữ liệu chính sách tiền tệ và kinh tế vĩ mô của từng ngân hàng cụ thể, từng ngànhcụ thể Kết quả cho thấy NIM có sự khác biệt giữa các ngân hàng trong nước và quốctế Đối với các ngân hàng trong nước, quy mô, tính thanh khoản và hiệu quả của cácngân hàng trong nước, cũng như vốn hóa, rủi ro tín dụng đều có tác động tiêu cực đếntỷ lệ thu nhập lãi cận biên Ngược lại, tốc độ tăng trưởng tiền gửi, cho vay, lạm phát,lãi suất chiết khấu ngân hàng trung ương, tiết kiệm quốc gia, đầu tư trong nước và ởmức độ thấp hơn là tỷ giá liên ngân hàng tất cả đều thúc đẩy tỷ lệ thu nhập lãi cận biêncủa ngân hàng trong nước Đối với các ngân hàng nước ngoài, nghiên cứu phát hiện rarằngquymô,tính thanhkhoản,vốnhóavàrủirotíndụngkhôngcótácđộngđángkể.

Nghiên cứu của Leykun (2016) cũng phân tích về các nhân tố tác động đến tỷ lệthu nhập lãi cận biên của ngân hàng thương mại Ethiopia (CBE’s) từ năm 2005 đếnnăm 2014 Cùng với những phát hiện trong các tài liệu trước đây, nghiên cứu đã chỉ rarằng mức độ an toàn vốn, rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động, mức độ cạnh tranh và tốcđộ tăng trưởng tiền gửi là các động lực quan trọng nhất của tỷ lệ thu nhập lãi cận biêncủaCBE.

Bektas(2014)đãthựchiệnphântíchsựkhácnhaugiữacácyếutốquyếtđịnhtỷlệ thu nhập lãi cận biên và lãi suất và đã sử dụng dữ liệu thu thập từ 24 NHTM tronggiai đoạn 2003- 2009 Nghiên cứu cho thấy các biến rủi ro tín dụng, vốn chủ sở hữu,chính sách tài trợ, chi phí hoạt động có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãicận biên Về biến rủi ro lãi suất và chính sách dự trữ bắt buộc của Ngân hàng

Trungương,lạmphátlạitácđộngngượcchiềuvớitỷlệthunhậplãicậnbiên.Ngoàira,thanhkhoảnv àquymôkhôngảnhhưởng đángkểđếntỷlệthunhậplãicậnbiên.

Ngoài ra còn có nghiên cứu của Nguyen Duy Suu, Thu-Quang Luu, Kim- HungPho, Michael McAleer (2020) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãicậnbiên(NIM)củacác NHTM (CB)tạiViệt Namtừnăm 2008đếnnăm2018.B ài nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp của CBs với 308 quan sát trong giai đoạn 2008-

2018 và áp dụng một loạt các phương pháp kiểm định để xác nhận những phát hiệnthực nghiệm Kết quả cho thấy chi phí hoạt động và rủi ro tín dụng có tác động tích cựcđến NIM, trong khi mức độ ngại rủi ro, chất lƣợng quản lý, thu nhập từ kinh doanh vàtỷtrọngtiềngửicó tácđộngtiêucực đến NIM.

Cáccôngtrìnhnghiêncứutrongnước

Theo Cao Hồng Phúc (2016), phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhậplãi cận biên của NHTM Việt Nam đã nghiên cứu trên 24 NHTM Việt Nam trongkhoảng thời gian 2008- 2015 với phương pháp nghiên cứu là FGLS Kết quả đã chothấy quy mô tài sản, chi phí hoạt động, quy mô vốn, chi phí lãi ẩn hay tỷ lệ lạm phátđềutácđộngcùngchiềuvớitỷlệthunhậplãicậnbiên.

Theo Hoàng Vũ Chính (2017) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhậplãi cận biên của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn từ 2006 đến 2016 Phương phápướclượngGMMđãđượcsửdụngtrongnghiêncứunàynhằmphântíchcácyếutốảnhhưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của 27 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2006-2016 Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến nhƣ dƣ nợ cho vay và mức độ tập trungngành có tác động ngƣợc chiều với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên Các biến rủi to tín dụng,rủi ro thanh khoản, rủi ro vốn, chỉ số Lerner, hiệu quả chi phí, hiệu quả quản lý, chínhsách dự trữ của NHNN, quy mô ngân hàng, dƣ nợ cho vay và một số biến vĩ mô nhưtăng trưởng kinh tế, lạm phát hay lãi suất có tác động cùng chiều với thu nhập lãi cậnbiêncủacácNHTMCPViệtNam.

Cũng trong năm 2017, Đặng Thị Xuân Hồng (2017) đã nghiên cứu về các nhân tốảnh hưởng đến thu nhập lãi cận biên của các NHTMCP Việt Nam từ năm 2008 đếnnăm 2016 đã cho ra kết quả là các nhân tố nhƣ rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động và tỷlệ vốn chủ sở hữu có ý nghĩa thống kê cao Trong đó, rủi ro tín dụng có tác động mạnhmẽ nhất đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên Còn về nhân tố thu nhập ngoài lãi thì có tácđộngngƣợcchiềuvớitỷlệ thunhậplãicậnbiên.

Theo Nguyễn Kim Thu, Đỗ Thị Thanh Huyền (2014) đã xác định các nhân tốchínhảnhhưởngđếntỷlệthunhậplãithuầncủacácNHTMViệtNam.Kếtquảnghiêncứu cho thấy rằng mức độ ngại rủi ro, rủi ro tín dụng và chi phí lãi suất ngầm của ngânhàng có quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với thu nhập lãi thuần Chất lƣợngquảnlýthì lạicóquanhệngƣợcchiều vớitỷlệthunhậplãithuần.

Về nghiên cứu của Nguyễn Hồng Quân (2018) đãp h â n t í c h v ề n h â n t ố t á c đ ộ n g tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tại NHTM Việt Nam thì lại ngƣợc lại so với nghiên cứu củaHoàng Vũ Chính (2017) Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ dƣ nợ trên huy động vốn, quy môtín dụng cánhân,quy môhuy động vốn không kỳ hạn,rủi rot í n d ụ n g , c h i p h í h o ạ t động có tác động cùng chiều đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt

Nam.Trongkhiđócácbiếnnhưtốcđộtăngtrưởngkinhtếvàlạmphátlạicótácđộngngượcchiều. Theo Phạm Minh Điển và cộng sự, nghiên cứu về “Ảnh hưởng của chỉ số Lerner,chỉ số HHI và chi phí cơ hội của dự trữ đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàngthương mại” với mẫu quan sát gồm 27 NHTM Việt Nam đƣợc thu thập từ các báo cáotàichínhhợpnhấtđã kiểmtoáncủacácngânhàngtrong giaiđoạn2011-

2015gồm135 quan sát Nghiên cứu đã thực hiện phân tích thống kê mô tả, phân tích ma trận hệsố tương quan và các bước lựa chọn, kiểm định vi phạm Cuối cùng lựa chọn mô hìnhước lượng hồi quy phù hợp nhất là mô hình PCSE Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên củacácNHTM Việt Nam tronggiai đoạn 2011-2015là chỉs ố Lerner,thịphần,chiphícơhộicủadự trữ vàchiphíhoạtđộng.

Bảng 2.1 dưới đây sẽ tổng hợp lại nghiên cứu cùng với những kết quả của nhữngnghiêncứutrước đâyvềcácyếutốtácđộngđến NIMcủa ngânhàng:

(2008): Yếu tố quyếtđịnhtỷlệthunhập lãicận biên của Ngânhàng

Angori, Aristei vàGallo (2019): Các yếutố quyết định tỷ lệ thunhập lãi cận biên củacác ngân hàng:

Bằngchứngtừkhuvựcđ ồngEuro trong thời kỳkhủnghoảngvàsau khủnghoảng

Các ngân hàng từKhuvựcđồngEuro trong giai đoạn2008- 2014

Zengin(2017): Các yếu tố ảnhhưởng đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên trongkhuvựcngânhàngT hổNhĩKỳ

Cácngânhàngkhuvự c Thổ Nhĩ Kỳtrong giai đoạn từnăm2003- 2014

Cácyếutốảnhhưởngđế ntỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên của Ngân hàngThươngmạiEth iopia

Ngân hàngThươngmại Ethiopia tronggiai đoạn 2005 đến2014

Bektas(2014):Sựkhácnh au giữa các yếu tốquyết định tỷ lệ thunhập lãi cận biên và lãisuất

Michael McAleer(2020): Tỷ lệ thu nhậplãi cận biên của cácNgân hàng

Các Ngân hàngThương mại (CB)tại Việt Nam từnăm2008đếnnăm 2018

Phúc(2016): Phân tích cácyếu tố ảnh hưởng đếntỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên của Ngân hàngThươngmạiViệtN am

Chính(2017):Cácyếutố ảnhhưởng đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên củaNgânhàngThương mạiViệtNam

Hồng(2017): Phân tích cácyếu tố ảnh hưởng đếntỷ lệ thu nhập lãi cậnbiêntạicácNgânhàn gThươngmạiViệtNam

CácNHTMCP Việt Nam từ năm2008đếnnăm20 16

Nguyễn Kim Thu, ĐỗThị Thanh

Huyền(2014): Phân tích cácyếu tố ảnh hưởng đếntỷlệthunhậplãithuầ ncủa các Ngân hàngThươngmạiViệtNa m

- Chiphíhoạtđộng độngđếntỷlệthunhậplãi cận biên tại Ngânhàng Thương mại ViệtNam đếnnăm2017 - Chiphíhoạtđ ộng

Phạm Minh Điển vàcộng sự: Ảnh hưởngcủa chỉ số

LERNER,chỉ số HHI và chi phícơ hội của dự trữ đếntỷ lệ thu nhập lãi cậnbiêncủaNgânhàng

Tổng quan lý thuyết về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của NHTM đƣợc nêu ởChương 2 Từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây cho thấy NIM bị tác độngbởi nhiều yếu tố khác nhau Các yếu tố đặc trƣng của ngân hàng là các yếu tố nội bộđƣợc trình bày trong nghiên cứu nhƣ yếu tố về quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, chiphí hoạt động, thanh khoản, tiền gửi, thu nhập ngoài lãi Các yếu tố vĩ mô như tốc độtăng trưởng kinh tế và lạm phát là những yếu tố khách quan, không chịu sự quyết địnhcủa ngân hàng Đồng thời trong chương này, khoá luận đã trình bày sơ lược về cácnghiêncứutrướcđâyởtrongnướcvàcảnướcngoàivềNIMvàcácnhântốảnhhưởngđếnNIMc ủacácNHTMđểlàmtiềnđềthamkhảochoChương3.

PHÁP NGHIÊNCỨU

Môhìnhnghiêncứu

Khóa luận đặt ra mục tiêu nghiên cứu những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên của các NHTMCP Việt Nam, khoá luận chủ yếu dựa vào mô hình củaHassan Hamadi và Ali Awdeh (2012) về hệ thống khu vực ngân hàng Lebanon Ngoàira còn có nghiên cứu của Bektas (2014),Rahman và cácc ộ n g s ự ( 2 0 1 5 ) , … D ự a v à o các nghiên cứu mà tác giả đã trình bày ở Chương 2, tác giả thấy rằng NIM bị ảnhhưởng bởi các yếu tố nhƣ quy mô ngân hàng, quy mô vốn chủ sở hữu, rủi ro thanhkhoản, tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi và các yếu tốkinhtếvĩmôtrênthịtrườngnhưtỷlệlạmphátvàtốcđộtăngtrưởngkinhtế.Bêncạnhđó, tác giả cũng chọn lọc thêm nhân tố chi phí hoạt động để tăng độ tin cậy và phù hợpvới môhìnhnghiêncứucủa cácNHTMtrongnềnkinhtếViệtNam.

NIMit= β0+ β1SIZEit+ β2CAPit+ β3OCit+ β4LIQit+ β5DEPit+ β6NPLit+ β7NIit+β8GDPit+β9INFit+εi

Môtảbiến

MụctiêucủakhoáluậnchínhlànghiêncứucácnhântốtácđộngđếnNIMcủacá c NHTM Việt Nam nên biến phụ thuộc sử dụng trong bài nghiên cứu chính là tỷ lệthu nhập lãi cận biên (NIM) Tỷ lệ này được đo lường bằng phần chênh lệch giữa thunhập lãi mà ngân hàng nhận được và chi phí lãi mà ngân hàng phải trả trên tổng tài sảnsinhlờicủangânhàng Côngthức đolườngNIMnhưsau:

NIM= Thu nhp lãi−Chiphílãi

Theo các nghiên cứu trước đây, các ngân hàng lớn có NIM thấp hơn các ngânhàng nhỏ, điều này cho thấy rằng các ngân hàng trước đây phải trả lãi suất cho tiền gửicao hơn lãi suất cho vay Do đó các ngân hàng lớn thường ít phụ thuộc vào thu nhập từlãi so với các ngân hàng nhỏ (Hassan Hamadi và Ali Awdeh, 2012) Ngoài ra, nghiêncứu của Naceur và Goaied (2008) đã chỉ ra nhân tố quy mô ngân hàng và tỷ lệ thu nhậplãicậnbiêncómốiquanhệngƣợcchiềuvớinhau.Trongbàinghiêncứunày,tácgiả kỳvọng SIZEtỷlệnghịchvớiNIMcủacácNHTMViệtNam.

Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệthunhậplãicậnbiên.

Quymôvố nch ủsở hữ u l à y ế u t ốđạid iệ nc h o m ứ c độeng ại rủ i r o củ an gân hà ng Từ những nghiên cứu trước đây cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có mối quan hệtích cực với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên Các ngân hàng có vốn hoá lớn thì có mức độ engại rủi ro cao hơn, có khả năng tính lãi suất cao để có đƣợc lợi nhuận cao hơn(Angori, Aristei và Gallo, 2019) Tác giả kỳ vọng CAP và NIM của cácNHTM ViệtNamcómốiquanhệcùngchiềuvớinhau.

Giả thuyết H2: Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP) có mối quan hệ cùng chiều với tỷlệthunhậplãicậnbiên.

Ngân hàng có tỷ lệ chi phí hoạt động cao thì cần phải có tỷ suất lợi nhuận cao hơnđể bù đắp cho các khoản chi phí của mình Theo nghiên cứu của Maudos và Guevara(2004)ngaycảkhithịtrường khôngxuấthiệnrủiro thìngânhàngcũngcần mộttỷsuấtlợinhuậndươngđểtrangtrảichochiphíhoạtđộngvàkếtquảlàchiphíhoạtđộngcó ý nghĩa thống kê cao đối với thu nhập lãi cận biên Trong khoá luận này, tác giả kỳvọngOCcómối quanhệcùngchiềuvớiNIMcủa cácNHTM Việt Nam.

Giả thuyết H3: Chi phí hoạt động (OC) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ thunhậplãicậnbiên.

Theo nghiên cứu Hassan Hamadi và Ali Awdeh (2012), tính thanh khoản có tácđộng ngƣợc chiều đến NIM Nếu các ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao, điều này cónghĩa là ngân hàng tăng lãi suất để thu hút tiền gửi của khách hàng, đồng thời làm tăngdoanh thu lợi nhuận của ngân hàng Do đó, các ngân hàng phải trả thêm một khoản chiphílàlãisuấtđểthuhúttiềngửi.Trongbàinghiêncứu,tácgiảkỳvọngLIQvàNIMcó mốiquanhệngƣợcchiềuvới nhau.

Giả thuyết H4: Tỷ lệ thanh khoản (LIQ) có mối quan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ thunhậplãicậnbiên.

Số tiền gửi của ngân hàng tăng cao, vấn đề này chứng tỏ rằng ngân hàng đang trảmức lãi suất cao cho các khoản tiền gửi Vì vậy khi chi phí lãi vay tăng, NIM sẽ giảm.Bên cạnh đó theo nghiên cứu của Maudos and Solís (2009) thì tỷ lệ tiền gửi có mốiquan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên Trong bài nghiên cứu, tác giả kỳvọngDEPvàNIMcómốiquanhệngƣợcchiềuvớinhau.

Giả thuyết H5: Tỷ lệ tiền gửi (DEP) có mối quan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ thunhậplãicậnbiên.

Chỉ tiêu nợ xấu là chỉ tiêu phản ánhrủi rotín dụng trong khi ngân hàngh o ạ t động Theo nghiên cứu của Yuksel and Zengin (2017), vì nợ xấu đƣợc định nghĩa làcác khoản cho vay mà người tiêu dùng không có khả năng hoàn trả, nên thu nhập từ lãicủangânhàngsẽthấphơnkhinợxấucao.Điềunàythểhiệnchokếtquảlàtỷlệnợxấu có mối quan hệ ngƣợc chiều với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên Vì vậy, trong bàinghiên cứu này tác giả kỳ vọng NPL và NIM nên có mối quan hệ ngƣợc chiều vớinhau.

GiảthuyếtH6:Tỷlệnợxấu(NPL)có mốiquanhệngƣợcchiềuvớitỷlệthunhậplãicậnbiên.

Theo nghiên cứu của Yuksel and Zengin (2017), khi tỷ lệ thu nhập lãi cận biêntăng lên, thị trường cũng có những biến động tương ứng Do đó, người ta cho rằng khitỷ lệ thu nhập lãi cận biên thấp, các ngân hàng đang hướng đến việc tạo ra doanh thu từcác nguồn thu ngoài lãi Kết quả cho thấy NIM và thu nhập ngoài lãi có mối quan hệngƣợc chiều với nhau Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng NI có mối quan hệngƣợcchiềuvớiNIM.

GiảthuyếtH7:Tỷlệthunhậpngoàilãi(NI)cómốiquanhệngƣợcchiềuvớitỷlệthunhậplãicậ nbiên.

Theo nghiên cứu của Hassan Hamadi và Ali Awdeh (2012) thì GDP có tác độngtiêu cực đến NIM củangân hàng Trong điều kiện nềnk i n h t ế p h á t t r i ể n t ố t t h ì c á c ngân hàng sẽ tăng lãi suất huy động nhằm thu hút tiền gửi, đồng thời giảm lãi suất chovayvìviệcxuấthiệnrủirotíndụngcũngthấphơntrongđiềukiệnnềnkinhtếthuậ n lợi Vì vậy, trong bài nghiên cứu này tác giả kỳ vọng GDP và NIM có mối quan hệngƣợcchiềuvớinhau.

Giả thuyết H8: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối quan hệ ngược chiềuvớitỷlệthunhậplãicậnbiên.

Nhưđãđềcập ởchương2,tỷlệlạmphátcao chothấynềnkinhtếcũngnhưhoạtđộng kinh doanh có rủi ro cao và đi kèm với lãi suất cao (Shahidul Islam và Shin-IchiNishiyama, 2016) Ngân hàng sẽ có xu hướng tăng lãi suất cho vay để đối phó với lạmphát gia tăng, do đó tỷ lệ thu nhập lãi cận biên cũng tăng cao Trong bài nghiên cứunày, tácgiảkỳvọng INFcómốiquanhệcùngchiềuvớiNIM.

Giả thuyết H9: Tỷ lệ lạm phát (INF) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ thu nhậplãicậnbiên.

1 Tỷlệthunhậplãicận biên NIM (Thunhậplãi–Chiphí lãi)/Tổng tàisảncósinhlờicủangânhàng

2 Quymô vốnchủsở hữu CAP Tổngvốnchủsở hữu/ Tổngtài sảncủangânhàng +

3 Chiphíhoạtđộng OC Chiphíhoạtđộng/Tổngtàisản củangânhàng +

4 Tínhthanhkhoản LIQ Tàisảnthanhkhoản/Tổngtàisản - củangânhàng

5 Tỷlệtăngtrưởngtiền gửi DEP Tiềngửicủakháchhàng/Tổngtài sảncủangânhàng -

6 Tỷlệnợxấu NPL Tổngnợxấu/Tổngsốdƣchovay kháchhàngcủangânhàng -

7 Tỷlệthunhậpngoài lãi NI Tỷlệthunhậpngoàilãi/T ổ n g tài sảncủangânhàng -

8 Tốcđộtăngtrưởng kinhtế GDP TốcđộtăngtrưởngGDPhàng năm -

Dữliệunghiêncứu

Khoá luận có mục tiêu nghiên cứu về các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãicậnbiêncủacácNHTMViệtNam,tácgiảđãthuthậpdữliệungànhngânhàng,d ữliệu các chỉ số kinh tếvĩ mô của Việt Namv à o g i a i đ o ạ n 2 0 0 9 - 2 0 2 1 S ố l i ệ u c ủ a ngành ngân hàng đƣợc tác giả thu thập từ nguồn báo cáo tài chính hợp nhất của cácNHTM Việt Nam bao gồm các danh mục nhƣ bảng cân đối kế toán và kết quả hoạtđộng kinh doanh của các NHTM, đƣợc công bố trên website của các NHTM và trangvietstock.vn(https://finance vietstock vn) B ê n cạ nh đó, t ác g i ả tổngh ợp v à thut h ậ p các dữ liệu về đặc điểm kinh tế vĩ mô Việt Nam đƣợc công bố từ website Ngân hàngthếgiới(WorldBank- https://data.worldbank.org).

Trong quá trình thu thập dữ liệu, tác giả đã chọn 26 NHTM Việt Nam trên cơ sởcác biến nghiên cứu phải có dữ liệu công khai và đầy đủ nhất trong giai đoạn 2009-

2021 theo từng năm Ngoài ra, các ngân hàng liên doanh, ngân hàng nước ngoài sẽkhông đƣợc tính do số liệu từ các ngân hàng này hầu hết sẽ không đƣợc công bố đầyđủ và rộng rãi Báo cáo tài chính của các ngân hàng này thường sẽ có cấu trúc khác sovớibáocáotàichínhcủacácngânhàngtrongnướcdoảnhhưởngcủangoạitệngân hàng mẹ ở nước ngoài Song song đó, tác giả cũng loại trừ các NHTMCP không côngbố hoặc công bố không đầy đủ các dữ liệu từ năm 2009- 2021 Mẫu nghiên cứu củakhoá luận sẽ gồm 26 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam và đƣợc trình bày chi tiết ởbảngsau.

Phươngpháp ướclượng

Với mục đích phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, sau khi sàng lọc thông tin và thuthập các dữ liệu số, tác giả đã sử dụng phần mềm Stata 14 Đây là công cụ hỗ trợ đểphân tích và sử dụng các kiểm định phù hợp cho việc thực hiện các bước phân tích đãđềxuất.

Phươngphápthốngkêmôtảđượcsửdụngtrongbàinghiêncứuvớimụcđíchmôtả rõ ràng nhất các đặc tính nhƣ: giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, độlệch chuẩn của các biến độc lập và các biến phụ thuộc Thông qua đó, tác giả có thểchọnranhữngphântích phùhợpvàcáinhìntổngquanvềdữ liệunghiêncứu.

Trong khoá luận này, tác giả sử dụng phương pháp phân tích tương quan để phântích mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Phân tích tương quan đượcsử dụng trong khoá luận như một thước đo nhằm giúp người nghiên cứu có thể xácđịnhmốiliên hệtuyếntính giữa cácbiến độc lập, biếnp h ụ t h u ộ c t r o n g n g h i ê n c ứ u Bên cạnh đó, đây cũng là cơ sở để nhận biết hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biếnđộclậptrongmôhìnhnghiêncứutrongtrườnghợpnhậnthấykếtquảgiữacácbiến.

Trong khoá luận này, phương pháp định lượng thông qua phân tích hồi quy đượctác giả sử dụng thông qua các phương pháp chính là phương pháp hồi quy tuyến tínhtheo phương pháp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình tác động cố định(FEM)vàmôhìnhtácđộng ngẫunhiên(REM).

Phươngphápướclượngbìnhphươngnhỏnhất(PooledOLS)thựcchấtlàphươngphápkhôngxe mxétđếnkhônggianvàthờigian.MôhìnhPooledOLScódạng:

𝑦 it =𝖺 1 +𝛽1x1it+𝛽 2 x2it+…+βkxkit+uit

Trong đó:𝑦itlà biến phụ thuộc của quan sát i trong chu kỳ t,𝑥kitlà biến độc lậpcủaquan sáti trongchu kỳt.

Tuy nhiên mô hình Pooled OLS có nhƣợc điểm là nhận dạng sai thể hiện ởDurbin – Watson (DW) và ràng buộc chặt chẽ về các đơn vị chéo, điều này khó xảy ratrong thực tế Vì vậy, để khắc phục các nhược điểm trên, người ta sử dụng mô hìnhFEMvàREM.

PhươngphápướclượngFEMchínhlàmôhìnhtácđộngcốđịnhvàđượcsửdụngkhi các đơn vị chéo được quan sát không đồng nhất Mô hình FEM thể hiện ảnh hưởngcủa biến giải thích đến biến phụ thuộc𝑦itcó tính đến đặc trưng của từng đơn vị chéothông qua việc kiểm soát và ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theothờigian) MôhìnhFEMcódạngnhƣsau:

Trong đó:𝑦itlà biến phụ thuộc của quan sát i trong thời gian t,𝑥itlà biến độc lậpcủa quan sát i trong thời gian t,𝐶ihệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu,𝛽hệ số gócđốivớinhântốX,𝑢itlàphầndƣ.

Trong khi mô hình FEM cho rằng các đơn vị chéo khác nhau ở hệ số chặn cố địnhthì ở mô hình REM lại cho rằng các đơn vị chéo khác nhau ở sai số Nếu ở mô hìnhFEM, sựbiếnđộng giữacácđơn vịcó tươngquanđếncácbiếncótác độngcốđịnhthì ở mô hình REM sự biến động giữa các đơn vị đƣợc coi là ngẫu nhiên Mô hình cơ bảncódạng nhƣsau:

𝑦it=𝐶i+𝛽𝑥it+…+𝑢it Ở mô hình trên là cố định thì ở mô hình REM nó lại là biến ngẫu nhiên với trungbình C1và giá trị chặn đƣợc mô tả nhƣ sau:𝐶i=𝐶+𝜀i(𝑖= 1, …,), trong đó𝜀𝑖là sai sốngẫunhiên vớigiátrịtrungbình0vàphươngsai𝜎2.

Từđómô hình trở thành:𝑦it=𝐶i+𝛽𝑥it+…+𝑤itvới𝑤it=𝜀i+𝑢it

Trong đó:𝜀ilà sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau (đặc điểm khácnhau của từng doanh nghiệp) và𝑢itlà sai số của các thành phần tổng hợp khác của cảđặcđiểmriêngtheotừngđốitƣợng vàtheothờigian. Để tác giả có thể loại trừ các biến không cần thiết hoặc không có ý nghĩa thống kêtừ các kết quả ƣớc lƣợng của các mô hình Pooled OLS, FEM, REM Tác giả sẽ thựchiện các kiểm định cần thiết để lựa chọn được phương pháp phù hợp nhất trong baphươngpháptừcáckiểmđịnhnhưkiểmđịnhBreusch-PaganLagrangeMultiplierTestđể chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM, kiểm định Hausman Test để lựa chọn giữamô hìnhREMvàFEM.

Tácgiả sẽ tiến hànhthực hiện cáckiểm định để kiểm tra sựp h ù h ợ p v à c á c khuyết tật của mô hình nghiên cứu sau khi chọn đƣợc mô hình thích hợp Các kiểmđịnh bao gồm kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, kiểm định hiện tượngtựtươngquan,kiểmđịnhhiệntượng đacộng tuyến.

Hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroscedasticity) có nghĩa là phương sai củacác phần dƣ hoặc sai số không phải là hằng số, nghĩa là chúng khác nhau trong cácquan sát khác nhau, không tuân theo phân phối ngẫu nhiên Một số nguyên nhân dẫnđến mô hình có hiện tƣợng này là sai sót khi chỉnh sửa, biến đổi dữ liệu hay dạng hàmbịsailệch.Hậuquảcủanósẽdẫnđếncácvấnđềnhư:ướclượngphươngsaisẽbị chệch, mô hình OLS sẽ vẫn không thiên lệch nhƣng không còn hiệu quả và kết quả sẽkhôngcònkhảnăngtincậy.

Hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) là mối tương quan giữa các thànhphần biến quan sát trong bảng dữ liệu Nguyên nhân dẫn đến hiện tƣợng này đến từ sailệch do lậpmôhình, sai sót trong việcxử lý số liệu,…Một số hậuq u ả c ó t h ể x ả y r a nếu tự tương quan xảy ra như: phương sai và số chuẩn của dự đoán không hiệu quả,ƣớc lƣợng tuyến tính không chệch tốt nhất, đôi khi sai số chuẩn của mô hình OLS quáthấp, các thử nghiệm trở nên không còn tin cậy do đó kiểm định t và F không còn giátrị Nếu đồng thời xảy ra hiện tượng này với hiện tượng phương sai sai số thay đổi thìcácướclượngcàngtrởnênthiếutincậy.

Hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tƣợng giữa hai hoặc nhiềubiến giải thích trong một mô hình hồi quy có mối quan hệ tuyến tính với nhau.

Có khánhiều nguyên nhân dẫn đến hiện tƣợng này nhƣ dữ liệu không đầy đủ, có biến giốngnhau, hay cách chọn biến độc lập trong mô hình có độ biến thiên nhỏ Nếu các biến cómối quan hệ tuyến tính, các hệ số ƣớc lƣợng và thống kê T sẽ không còn hợp lý nữa.ĐacộngtuyếncóthểdẫnđếncáchậuquảnhưcácướclượngOLSvàsaisốchuẩncủacác hệ số sẽ lớn trở nên rất nhạy cảm với những thay đổi nhỏ trong dữ liệu và làm thayđổicácgiátrịhệsốcủacácbiếnkháctrongmôhình,khoảngtincậylớnvàthốngkêtítýngh ĩa,cácướclượngkhôngcònđộchínhxác.Phépthửđacộngtuyếnsẽđượcthựchiện bằng cách sử dụng hệ số phóng đại VIF Nếu hệ số tương quan giữa các biến độclập lớn hơn 0,8 (theo so sánh của Farrar & Glauber,

1967) thì có hiện tƣợng đa cộngtuyếncao.

Chương 3 đã trình bày tổng quan về mô hình nghiên cứu thực nghiệm dựa trênmột số công trình nghiên cứu trước đây và dữ liệu được tác giả thu thập từ 26 NHTMViệtN a m t r o n g g i a i đ o ạ n 2 0 0 9 -

Kếtquảphântíchthốngkêmôtả

Cácsốliệucủanghiêncứuđƣợctácgiảthuthậptừ26NHTMViệtNamquatríchxuất từ báo cáo tài chính đã đƣợc kiểm toán và công bố vào giai đoạn 2009- 2021 Saukhi tác giả nhập dữ liệu đã thu nhập ở phần mềm Excel, dữ liệu đƣợc nhập vào phầnmềmStata14vàkếtquảcủanghiêncứuđƣợcthốngkêmôtảqua bảngsau:

Biến Sốquansát Giátrị trungbình Độlệchchuẩn Giátrịnhỏ nhất

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam dựa vào bảng 4.1 có giá trịtrung bình là 3.2% trong khoảng thời gian nghiên cứu từ 2009- 2021, dao động ở mứcthấp với giá trị -0.7% và giá trị lớn nhất của biến này dao động ở mức 11.5% Độ lệchchuẩn của NIM đạt giá trị 1.6% Trong giai đoạn 2009- 2021, NIM của các NHTM cóxu hướng không ổn định qua các năm Từ biểu đồ thấy được từ năm 2009-

2012 tăngmạnh từ 2.83% lên đến 3.67% và sau đó giảm mạnh ở năm 2014 với giá trị là 2.77%.Từ giai đoạn 2015 đến 2021, tỷ lệ NIM cao nhất là vàon ă m 2 0 1 5 l à

3 4 5 % v à t h ấ p nhất là năm 2016 có tỷ lệ 3.09% Trong những năm gần đây, tỷ lệ NIM có xu hướngtăngđềutừ3.13% ởnăm2018vàđạt3.43%ởnăm2021.

Theo bảng thống kê mô tả 4.1, trong giai đoạn 2009- 2021, giá trị trung bình củatỷ lệ SIZE là 8.011 và độ lệch chuẩn là 52.43%, thể hiện sự chênh lệch lớn về quy môgiữa các ngân hàng Giá trị nhỏ nhất của biến này là 6.522 và giá trị lớn nhất là9.245.TronggiaiđoạnnghiêncứuthìSIZEtăngdầnđềuquacácnămvàđâycũnglàlý do

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 đến 2017, tỷ lệ này giảm dần qua các năm từ 12.43% xuống còn 7.69% Nguyên nhâncủa việc giảm tỷ lệ này một phần do các NHTM lớn tăng vốn vớit ố c đ ộ q u á n h a n h , bên cạnh đó các NHTM có quy mô nhỏ không theo kịp nên tỷ lệ giảm nhẹ trong giaiđoạn này Trong những năm gần đây, tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng nhẹ và ổn định từ8.06% ở năm 2018 và đạt mức 8.76% ở năm 2020 Vấn đề này cho thấy khả năngchống lại rủi ro của ngân hàng ngày một tốt hơn tuy nhiên vẫn phải đảm bảoy ê u c ầ u vềantoànvốnlớnvàkhảnăngkiểmsoátnguồnvốn.

Tỷ lệ chi phí hoạt động của các NHTM Việt Nam đạt giá trị trung bình 1.53% vàđộ lệch chuẩn là 0.75% trong giai đoạn 2009- 2021 Giá trị lớn nhất của tỷ lệ này daođộng ở mức 0.5% và nhỏ nhất là -0.27% Trong giai đoạn 2009- 2013 OC tăng dần ởmứccaonhấtlà1.96%vàtừnăm2018đếnnaycóxuhướnggiảmdần.

Dựavàobản g4 1c ho t h ấ y tínhth an h k h o ả n c ủ a các NH TM Việ t N a m tro nggiai đoạn 2009- 2021 có giá trị trung bình là 18.6% và độ lệch chuẩn là 8.9% Bên cạnhđó,giátrịlớnnhấtđạttỷlệ61.03%vàgiátrịnhỏnhấtđạttỷlệ1.8%.Từnăm2009

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 đếnnay,tỷlệnàycóxuhướnggiảmdầntừ25.9%xuốngcòn13.4%ởnăm2016vàsauđ ótăngtrưởngổn địnhchođếnnhữngnămgầnđây.

Biểuđồ5.LIQ trungbìnhcủa cácNHTMhàngnăm Đơnvịtính:%

Theo bảng 4.1, vào giai đoạn 2009- 2021, tỷ lệ tiền gửi bình quân của khách hàngtại các NHTM Việt Nam là 63.32% Trong đó giá trị lớn nhất là 89.3% và giá trị nhỏnhất là 25.08% Dựa vào biểu đồ cho thấy tỷ lệ tiền gửi của khách hàng luôn đạt ở mứccaovàtăngtrưởngđềuquacácnăm,tuynhiênvàogiaiđoạn2009-2011cóxuhướng

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 giảm từ 55.14% còn 45.14% Giai đoạn này có lẽ là giai đoạn khủng hoảng kinh tế nênnhu cầu khách hàng gửi tiền ngân hàng giảm Tuy nhiên từ 2012 đến nay, tỷ lệ tiền gửicủa khách hàng dần tăng trưởng trở lại và đạt cao nhất vào năm 2017 với giá trị là70.82%.

Theo bảng 4.1, giá trị trung bình của tỷ lệ nợ xấu của các NHTM trong thời kỳnghiên cứu là khá thấp, chỉ xấp xỉ 1.29% cho thấy các NHTM có tỷ lệ nợ xấu khá cao.Độ lệch chuẩn của tỷ lệ này đạt giá trị 0.56% Giá trị lớn nhất của tỷ lệ nợ xấu là6.5%vànhỏnhấtlà0.08%.Tronggiaiđoạntừ2009-2012,tỷlệnợxấuđạtgiátrịcaonhấtlà1.61% vào năm 2012, sau đó tỷ lệ này giảm ổn định qua các năm tiếp theo, tỷ lệ nợxấu giảm là tín hiệu tốt về hoạt động của các NHTM tại Việt Nam Gần đây nhất, tỷ lệnàytăng mạnhđạtgiátrị1.51%vàonăm2021.

Theo thống kê mô tả bảng 4.1, giá trị trung bình của tỷ lệ thu nhập ngoài lãi củacác NHTM trong giai đoạn 2009- 2021 khá thấp, chỉ xấp xỉ 0.7% Độ lệch chuẩn của tỷlệ này đạt giá trị 0.68% Giá trị lớn nhất của tỷ lệ thu nhập ngoài lãi là 6% và nhỏ nhấtlà0.05%.

Trong giai đoạn 2009- 2014, tỷ lệ này không ổn định và đạt mức cao nhất vào2013 với mức giá trị 0.86% Từ năm 2015 trở đi, tỷ lệ này bắt nhịp và có xu hướngtăng trưởng trở lại và cao nhất đạt 0.99% vào năm 2021 Mức tăng này cho thấy sự ổnđịnhtronghoạtđộngngânhànggiúptạoracácphílàmtăngtỷlệthunhậpngoàilãi.

Theo bảng 4.1 cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế trung bình 5.6% trong giaiđoạn 2009- 2021 Giá trị lớn nhất của GDP là 7% và giá trị nhỏ nhất là 2.5%.Tronggiai đoạn này GDP thấp nhất lần lƣợt là năm 2020 và 2021 đạt giá trị 2.91% và2.58%.Đây là con số phản ánh tình trạng nền kinh tế Việt Nam trong cuộc khủng hoảng củađại dịch Covid-19 Trong năm 2009, nền kinh tế tăng trưởng dần đều thể hiện cho sựphục hồi kinh tế sau cuộc khủng hoảng kinh tế vào năm 2008 Và đến năm 2010 thìGDPtăngđến6.42%.Năm2011,GDPđạt6.24%,thấphơntốcđộtăngtrưởngkinhtế

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 khoảng 0.18% của năm 2010, nhưng xét về tình hình kinh tế, nhà nước đang tập trungkiểm soát lạm phát và sản xuất kinh doanh Giai đoạn 2013- 2015, kinh tế Việt Nam códấu hiệu tăng trưởng và tiếp tục phục hồi nên tốc độ tăng trưởng trong khoảng 5.4%-6.9% Đáng lưu ý là vào năm 2018, GDP đạt 7.08%, đây là mức tăng trưởng cao nhấttrong thời gian qua, nhờ các chính sách thúc đẩy sản xuất, đầu tư nước ngoài và sự chỉđạo đúng đắn của Nhà nước Tuy đến năm 2020, GDP của Việt Nam tăng 2.91% và làmức tăng thấp nhất trong những năm trở lại đây, nhƣng trong tình hình dịch bệnh phứctạp của dịch Covid-19 đƣợc cơ quan thống kê đánh giá là một thành công lớn, và nằmtrongnhómtăngtrưởngkinhtếcaonhấttrênthếgiới.

Biểuđồ9.GDPtrung bìnhcủacácNHTM hàngnăm Đơnvịtính:%

Theo dữ liệu thống kê mô tả 4.1 cho thấy tỷ lệ lạm phát có giá trị trung bình là5.6% trong giai đoạn 2009- 2021 Giá trị lớn nhất của tỷ lệ này là 18.6% vào năm2011và giá trị nhỏ nhất là 0.8% vào năm 2015 Sau cuộc khủng hoảng toàn cầu năm2009,trongtìnhhìnhnềnkinhtếtrongnướcvàthế giớigặpnhiềukhókhăn,lạmphátởnướcta đã được kiểm soát tốt và phù hợp với tốc độ tăng trưởng kinh tế cả nước Đây đượccoilàmộtthànhtựutolớntrongđịnhhướngkinhtếvĩmôcủanướcta.Từnăm2009

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 đến năm 2011, lạm phát trong nước tiếp tục và gia tăng Trong những năm tiếp theo,NHNN đã chủ động điều hành, sử dụng linh hoạt các công cụ chính sách tiền tệ cùngvới sự phối hợp của các chính sách tài khóa, kéo xuống mức 9.09% ở năm 2012 và tiếptục giảm xuống 0.88% vào năm 2015 Đây đƣợc coi là thành công lớn trong việc giữlạm phát ở mức ổn định Từ giai đoạn 2016 đến nay, tỷ lệ này có xu hướng tăng và đếnnăm2021tỷlệnàyđạt giátrị1.84%vàđƣợc coilàthấpnhấtkểtừnăm2016.

Phântíchtươngquanmô hìnhnghiêncứu

Đối với các biến độc lập, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan của các biến độclập đều nhỏ hơn 0.8 Theo Farrar & Glauber (1967), hệ số tương quan giữa các biếnđộc lập lớn hơn 0.8 thì mối quan hệ giữa các cặp biến sẽ rất mạnh mẽ, có ảnh hưởnglẫn nhau và mô hình có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Ngược lại nếu cáchệ số nhỏ hơn 0.8 thì các biến độc lập tuyến tính với nhau và không xảy ra hiện tƣợngđacộngtuyến.

Theo bảng 4.2, hầu hết các hệ số tương quan giữa các biến không cao Kết quả từmô hình cho thấy NIM có mối tương quan mạnh nhất đối với LIQ (-0.2749) và có mốitươngquantươngđốiyếuvớiNPL(0.0189).

Hệ số tương quan nhỏ nhất là -0.0002 giữa NI và INF và đáng lưu ý là hệ sốtương quan có giá trị cao nhất là -0.6266 giữa CAP và SIZE Các hệ số tương quangiữa các biến còn lại đa số đều có giá trị nhỏ hơn 0.5 nên có thể thấy mối tương quangiữacácbiếnnàykhôngchặtchẽnêncóthểkhôngquanngạivềvấnđềđacộngtuyến.

BIẾN NIM SIZE CAP OC LIQ DEP NPL NI GDP INF

Theo kết quả bảng 4.2, hệ số giữa các biến đa số đều không nằm ở mức cao, tuynhiên tiêu chí đánh giá này có thể không chính xác vì có một số trường hợp hệ sốtương quan giữa các biến với nhau khá thấp nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộngtuyến Để tăng độ chính xác cũng nhƣ tăng độ tin cậy cho mô hình thì hệ số phóng đạiphươngsaiVIFsẽđượctácgiảsửdụngđểpháthiệnrahiệntượngđacộngtuyến.

Theo kết quả của bảng 4.3, có thể thấy sau khi kiểm định hiện tƣợng đa cộngtuyến thông qua hệ số VIF thì các biến độc lập có giá trị đều < 10 Bên cạnh đó,chỉ sốMean VIF là giá trị trung bình VIF = 1.6 < 2 nên có thể kết luận rằng hiện tƣợng đacộngtuyếnkhôngxuấthiệntrongmôhình.

Kếtquảhồiquyvàmôhìnhkiểmđịnh

NIM Hệsốhồi quy Độlệch chuẩn Prob

Theo kết quả bảng 4.4, có thể thấy trong kết quả ƣớc lƣợng có 5 biến làSIZE,CAP, OC, LIQ và INF đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và 1 biến có ý nghĩathống kê ở mức 10% là NI Bên cạnh đó, các biến không có ý nghĩa thống kê trong môhình là các biến DEP, NPL và GDP Trong mô hình, hệ số R 2 = 0.3094 cho thấy đƣợcbiếnđộclậpgiảithích30.94%sự biếnđộngcủadữ liệutrongmôhình.

NIM Hệsốhồi quy Độlệch chuẩn Prob

Theo kết quả bảng 4.5 cho thấy kết quả ƣớc lƣợng có 4 biến có ý nghĩa thống kêở mức 1% là SIZE, CAP, OC, INF và 1 biến có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là biếnLIQ Tiếp theo đó, các biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình là các biếnDEP,NPL, NI và GDP Hệ số R 2 = 0.2647 cho thấy rằng biến độc lập giải thích 26.47% sựbiếnđộngcủadữ liệutrongmôhình.

NIM Hệsốhồi quy Độlệch chuẩn Prob

Kết quả ƣớc lƣợng của mô hình REM ở bảng 4.6 cho thấy có 5 biến trong môhình có ý nghĩa thống kê ở mức 1% là các biến SIZE, CAP, OC, LIQ và INF Bên cạnhđó, trong mô hình này, các biến DEP, NPL, NI và GDP đều không có ý nghĩa thống kê.Thông qua kết quả hệ số R 2 = 0.2836,cho thấy rằng biến độc lập giải thích 28.36% sựbiếnđộngcủadữ liệutrongmôhình.

Kiểm định Hausman đƣợc thực hiện để lựa chọn giữa mô hình FEM hoặc môhìnhREM.GiảthuyếtkiểmđịnhHausman đƣợcmôtảnhƣsau:

Trong bảng 4.7, kiểm định Hausman cho thấy hệ số Prob > chi 2 = 0.6804 > 0.05,vìvậygiảthuyếtH0đượcchấpnhậnvàkếtluậnrằngphươngphápREMlàtốiưu hơnchomôhìnhNIM.

4.3.4.2 KiểmđịnhlựachọnmôhìnhPooledOLSvàREM Để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled OLS và REM để xem mô hình nào là môhình phù hợp nhất, tác giả đã sử dụng Kiểm định Breusch - Pagan, giả thuyết đƣợc môtảnhƣ sau:

Bảng4.8.KiểmđịnhBreusch-Pagan Breusch– Pagan test NIM

Trong bảng 4.8, kiểm định Breusch - Pagan kết luận rằng phương pháp Pool- OLS không phù hợp cho mô hình NIM vì nó có sai số phương sai thay đổi, giả thuyếtH1 đƣợc chấp nhận (giá trị kiểm tra chi 2 có p-value = 0.0000 < 0.05) Vì vậy, mô hìnhphùhợphơnchínhlàmôhìnhREM.

Sau khi tác giả sử dụng các kiểm định Hausman và kiểm định Breusch - Pagan,mô hình REM đƣợc chọn từ ba mô hình đƣợc kiểm định gồm Pooled-OLS, FEM vàREM Vì vậy, kiểm định LM - Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier được tác giảsửdụngđểpháthiệnhiệntượngphươngsaithayđổichomôhìnhREM.

Trong bảng 4.9, kết quả kiểm định phương sai thay đổi cho thấy giá trị kiểm địnhchi 2 có giá trị p = 0.000 < 0.05, do đó kết luận rằng mô hình REM có phương sai sai sốthayđổi.

Bảng4.9.Kiểmđịnhphươngsaithayđổi Breusch– Pagan test NIM

Từ bảng 4.10 kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình REM, kết quảkiểm định có giá trị p = 0.000 < 0.05 nên kết luận mô hình REM có khuyết tật tự tươngquan.

Quakếtquảkiểmđịnhthuđƣợctừbảng4.9và4.10,cóthểkếtluậnrằngmôhìnhđƣợclựachọn nghiêncứu(môhìnhREM)khôngxảyrahiệntƣợngđacộngtuyến.Tuynhiên, mô hình REM xảy ra các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và tự tươngquan,vấnđềnàylàmchocáckếtquảướclượngthuđượcbằngmôhìnhhồiquykhônghiệu quả và các thử nghiệm không còn giá trị Do đó, phương pháp bình phương tốithiểu tổng quát (GLS) được sử dụng để ước lượng phương pháp khắc phục các khiếmkhuyếtgiúpchocácướclượngthuđượclàổnđịnhvàhiệuquả(Wooldridge,2002).

BIẾN OLS FEM REM GLS

Ghichú:*, **,***tương ứngvới mứcýnghĩa10%,5%, 1%.Giátrịthống kêttrong()

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phần mềm Stata 14Bảng4.11làkếtquảcủamôhìnhhồiquygiảithíchtácđộngcủacácnhântốảnhhưởngđếntỷl ệthunhậplãicậnbiêncủacácNHTMViệtNamđượcđolườngtheo phươngphápGLS.

Kết quả của bảng 4.11 cho thấy rằng các biến nhƣ biến DEP (Tỷ lệ tiền gửi), NI(Thu nhập ngoài lãi), GDP (Tổng sản phẩm quốc nội) không có ý nghĩa thống kê vàchƣagiảithích đƣợctácđộngcủacácbiến nàyđếnsựthayđổicủa NIM.

Các biến SIZE, CAP, OC và INF có tác động cùng chiều đến NIM và có ý nghĩathống kê ở mức ý nghĩa 1% Điều này có nghĩa là khi biến quy mô ngân hàng (SIZE),quy mô vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), chi phí hoạt động (OC) và lạm phát(INF)tăng 1%thìNIM sẽtănglần lƣợtlà1.19%,14.6%,38.8% và4.36%.

Các biến LIQ, NPL có tác động ngƣợc chiều đến NIM và có ý nghĩa thống kê ởmức ý nghĩa 1% Điều này sẽ cho thấy tính thanh khoản (LIQ), tỷ lệ nợ xấu (NPL) tăng1%thìNIMsẽgiảmlầnlƣợtlà2.04%và26%.

NIM it =-0.0804+0.0119SIZE+0.146CAP+0.388OC-0.0204LIQ-0.260NPL

Thảoluậnvềkếtquảnghiêncứu

Theo kết quả ƣớc lƣợng, quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với tỷ lệ thunhập lãi cận biên và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Kết quả này ngƣợc lại với kỳ vọngdấu của tác giả về SIZE và trái ngƣợc với nghiên cứu của Naceur và Goaied (2008) đãchỉ ra nhân tố quy mô ngân hàng và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên có mối quan hệ ngƣợcchiều với nhau Các NHTM ở Việt Nam có quy mô NH lớn, nhiều chi nhánh đƣợc mởrộng và phủ sóng rộng rãi trên toàn quốc sẽ có lợi thế hơn trong việc huy động vốn,pháttriểnsảnphẩmdịchvụ vàđƣợckháchhàngbiếtđếndễdànghơn.Hơnthếnữa,lợithế cạnh tranh của cácngân hàng có quy môl ớ n s ẽ m ạ n h h ơ n n g â n h à n g c ó q u y m ô nhỏ nên khi ngân hàng có quy mô gia tăng sẽ làm tăng lợi nhuận và tăng tỷ lệ thu nhậplãi cận biên Theo kết quả phân tích SIZE qua các năm cho thấy tổng tài sản của cácNHTM có xu hướng tăng dần qua các năm và chỉ ra rằng tốc độ tăng tài sản đóng vaitròquantrọngtronghoạtđộngkinhdoanhcủaNH.

Quy mô vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên vàđạt mức ý nghĩa thống kê 1% Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng dấu mà tácgiả đã đề ra cũng nhƣ phù hợp với các nghiên cứu của Naceur và Goaied (2008),Angori, Aristei và Gallo (2019) và Bektas (2014) Các ngân hàng có quy mô vốn hóacao hơn sẽ không muốn xuất hiện rủi ro trong cơ cấu tài chính của họ, khả năng cao làcác NH sẽyêu cầum ứ c l ã i s u ấ t c a o h ơ n đ ể t ạ o r a t ỷ s u ấ t l ợ i n h u ậ n l ớ n h ơ n C á c NHTM tăng vốn nhằm đảm bảo các chỉ số tài chính an toàn đồng thời mở rộng hoạtđộng tíndụngvàcácsảnphẩmdịchvụcủangânhàngđƣợcđadạnghoá Bêncạnhđó, khảnăngtàichínhcũngđƣợcnângcaovàgâydựngđƣợcniềmtinnhấtđịnhchokháchhàng, vì vậy việc tăng quy mô vốn chủ sở hữu sẽ làm tăng lợi nhuận cũng nhƣ tăng tỷlệthunhậplãicậnbiêncủacácNH.

Biến chi phí hoạt độngcó tác động cùng chiều vớiNIM và đạtđƣợc ý nghĩathống kê ởmức 1% Kết quả này phù hợpvớikỳ vọng dấuc ủ a t á c g i ả v à k ế t q u ả nghiên cứu của Naceur và Goaied (2008) và Leykun (2016) Hệ số OC dương đồngnghĩa với việc NH cóchi phí hoạt động caothì kéo theo tỷ lệ thun h ậ p l ã i c ậ n b i ê n cũng tăng cao Các NH có chi phí hoạt động cao sẽ bù đắp cũng nhƣ chuyển chúng chongười tiêu dùng dưới dạng áp dụng mức lãi suất cho vay cao hơn Điều này giúp NHpháttriểntốthoạtđộngchovayvàđemvềlợinhuậnchongânhàngcũngnhƣtăngtỷlệth unhậplãicậnbiên.

Thanh khoản của các NHTM có tác động ngƣợc chiều đến tỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Kết quả này hoàn toàn phù hợp với giả thuyếtcủa tác giả cũng nhƣ kết quả nghiên cứu của Hassan Hamadi và Ali Awdeh (2012).Điều này có nghĩa là, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các NHTM huyđộngtiềnmặtđểđápứngnhucầuthanhkhoản,họtănglãisuấthuyđộngđểthuhú ttiền gửi của khách hàng sẽ khiến chi phí lãi tăng Tuy nhiên, khi chi phí lãi tăng sẽ làmgiảm lợi nhuận ngân hàng thu đƣợc từ hoạt động tín dụng Chính vì vậy, khi ngân hàngsở hữu nhiều tài sản có tính thanh khoản cao thì tỷ lệ lợi nhuận càng thấp Do đó, tỷ sốthanhkhoảntỷlệnghịchvớiNIM.

Theo kết quả ƣớc lƣợng cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tác động ngƣợc chiều với tỷ lệthu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam với mức ý nghĩa 1% và đúng với kỳvọng củatácgiảvàkếtquảnghiêncứu củaYuksel andZengin(2017).Nghiêncứunày chứng minh rằng khi ngân hàng không thu đƣợc vốn tín dụng đã cấp và lãi tiền vay màphải trả vốn và lãi tiền huy động khi đến hạn cho khách hàng thì quy mô kinh doanhcủa NH bị thu hẹp Bên cạnh đó, khả năng tài chính của ngân hàng suy giảm khiến hoạtđộng kinh doanh bị sa sút và kết quả là tỷ lệ nợ xấu càng tăng cao thì tỷ lệ thu nhập lãicậnbiên càng giảm.

Biến INF có mối tương quan cùng chiều với NIM, với mức ý nghĩa 1% và phùhợp với kỳ vọng ban đầu rằng có tác động là tích cực đến NIM Kết quả này phù hợpvới hầu hết các nghiên cứu của Hassan Hamadi và Ali Awdeh (2012) Nhìn chung, lạmphát không phải lúc nào cũng ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế Nếu nền kinh tế giữđược lạm phát ở mức ổn định và có thể kiểm soát, thì khả năng cho vay sẽ mở rộng, lợinhuận ngân hàng tăng và giúp các ngân hàng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Về lạmphát, tỷ lệ cao hơn dẫn đến kỳ vọng lạm phát cao hơn và kết quả là phần bù rủi ro lạmphátlớnhơnđốivớicáckhoảnvay.Bởivìcácngânhàng,giốngnhưcácnhàđầutư,sẽcó xu hướng tăng lãi suất cho vay để phản ứng với lạm phát gia tăng Do đó, các ngânhàngsẽmuốnphòngngừarủirolạmphátbằngcáchtăngNIMcủahọ.

TÓMTẮTCHƯƠNG4 Ở Chương 4, kết quả nghiên cứu được đánh giá dựa trên mô hình nghiên cứu vàdữliệunghiêncứuđượctácgiảđềcậpởChương3.Saukhithựchiệncáckiểmđịnhđểlựa chọn mô hình phù hợp, mô hình GLS là mô hình tối ƣu nhất và tác giả sẽ sử dụngkết quả củamôhình này để phântíchcácyếu tố tácđ ộ n g đ ế n t ỷ l ệ t h u n h ậ p l ã i c ậ n biênc ủ a c á c N H T M V i ệ t N a m T h ô n g q u a k ế t q u ả n g h i ê n c ứ u , k h o á l u ậ n c h o t h ấ y rằng các biến Quy mô ngân hàng (SIZE), Quy mô vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản(CAP),Chiphíhoạtđộng(OC)vàLạmphát(INF)cótácđộngcùngchiềuvớiTỷlệ thu nhập lãi cận biên (NIM) Ngoài ra, cácbiến Tỷ lệ thanh khoản( L I Q ) , N ợ x ấ u (NPL)làcácbiếncótácđộngngƣợc chiềuđốivớiTỷlệthunhậplãicậnbiên. Cácbiến bao gồm Tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi (DEP), Thu nhập ngoài lãi (NI), Tổng sảnphẩm quốc nội (GDP) không có ý nghĩa thống kê và chƣa giải thích đƣợc tác động củacácbiếnnàyđếnsựthayđổicủaNIM.CuốiChương4,tácgiảđưaramộtsốgiảthuyếtvề các biến độc lập có tác động đến NIM dựa trên kết quả nghiên cứu đã đƣợc phântích.

Kếtluận

Đề tài: “Những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các Ngânhàng Thương mại Cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009- 2021”, tác giả đưa ra cơ sở đểnghiên cứu và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của cácNHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009- 2021 Dữ liệu đƣợc tác giả thu thập từ 26NHTM cùng với bảng cân đối kế toán gồm 338 quan sát để phân tích các nhân tố ảnhhưởngđếntỷlệthunhậplãicậnbiêncủacácNHTMViệtNam.

Khoá luận thực hiện các bước phân tích và lựa chọn thống kê mô tả, kiểm địnhkhuyết tật để tìm ra mô hình hồi quy phù hợp nhất là mô hình GLS Từ kết quả đã phântích có thể thấy, các biến Quy mô ngân hàng (SIZE), Vốn chủ sở hữu (CAP), Chi phíhoạt động (OC) và Lạm phát (INF) có tác động cùng chiều đến Tỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên của các NHTM Việt Nam Đồng thời, kết quả cũng cho thấy các biến Tỷ lệ thanhkhoản (LIQ), Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động ngƣợc chiều đến tỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên của các NHTM Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng Tỷ lệ tăngtrưởng tiền gửi (DEP), Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (NI) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế(GDP)k h ô n g t h ự c s ự ả n h h ƣ ở n g đ ế n t ỷ l ệ t h u n h ậ p l ã i c ậ n b i ê n v à c ầ n c ó n h ữ n g nghiêncứutiếp theođểxácđịnhrõmứcđộtácđộngcủacácyếutốnàyđếnNIM.

Giảthuyết Biến Nộidung Kỳvọng Kếtquả

Quy mô ngân hàng có mốiquan hệ ngƣợc chiều với tỷlệthunhậplãicậnbiên.

Quym ô v ố n c h ủ s ở h ữ u c ó mốiquanhệcùngchiềuvới tỷlệthu nhậplãicận biên.

Tỷl ệ t h u n h ậ p n g o à i l ã i c ó mốiquanhệngƣợcchiềuvới tỷlệthu nhậplãicận biên.

Tốc độ tăng trưởng kinh tếcó mối quan hệ ngƣợc chiềuvớitỷlệthunhậplãicận biên.

Tỷlệl ạ m phátcó m ố i q u a n hệcùngchiềuvới tỷ lệthunhậplãicậnbiên.

+Tácđộng cùngchiều đếnNIM;-Tácđộng ngượcchiềuđếnNIM

Mộtsốkhuyếnnghị

Theo nhƣ kết quả nghiên cứu, quy mô ngân hàng tác động cùng chiều và thể hiệntích cực đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam Điều này đồng nghĩavới việc quy mô ngânhàng càng đƣợcmở rộng thì tỷ lệ thu nhậpl ã i c ậ n b i ê n c à n g tăng.Một sốkiến nghị củatácgiảđƣợcđƣaranhƣsau:

Thứ nhất, các NHTM có thể mở rộng quy mô bằng việc mở rộng mạng lưới hoạtđộng nhƣ tăng số lƣợng chi nhánh ngân hàng hay các phòng giao dịch ở các vị trí đắcđịa nhƣ khu dân cƣ có mật độ dân số cao hay các khu công nghiệp tập trung để thu hútvà tiếp cận đến khách hàng Bên cạnh đó, số lƣợng các chi nhánh tập trung đa số ở cácthành phố phát triển, tuy nhiên ở các tỉnh và thành phố nhỏ lẻ chỉ có ít các NH tậptrung Vì vậy, cần có những chính sách để mở rộng quy mô một cách tối ưu vì nhu cầucủangườidân khắpcảnướcngàymộttăngcao.

Thứ hai, NHTM mở rộng quy mô ngân hàng bằng cách rót vốn cho NH Điều nàygiúp NH có cấu trúc tài chính vững mạnh, tăng cường tín dụng, phòng ngừa rủi ro vàhơnthếnữatạochoNHmộtvịthếvữngchắcvàtăngnănglựccạnhtranh.

Các NHTM càng có quy mô lớn thì giúp sự tin cậy của khách hàng càng tăng,giúp mở rộng các mối quan hệ khách hàng và các đối tác Từ đó, số lƣợng khách hàngđếnvớiNHcũngngàymộttăng,kéotheodoanhthucủaNHcủadần đƣợcổnđịnh.

Theo nhƣ kết quả nghiên cứu, chi phí hoạt động có tác động tích cực đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên của các NHTM Điều này phản ánh chi phí hoạt động là mộtm ố i quan tâm trên hết đối với cácNHTM trong môi trường cạnh tranh khó khăn như hiệnnay Các NHTM muốn đạt lợi nhuận tốt thì cần phải cắt giảm bớt chi phí hoạt động.Tuynhiênchiphíhoạtđộnggồmrấtnhiềuchiphínhưchiphílươngnhânviên,chiphícôngng hệ,chicáchoạtđộngkhác,…nênvấnđềcắtgiảmbớtcácchiphíhoạtđộng cũng không phù hợp.Nếu nhƣ tình trạng chip h í h o ạ t đ ộ n g c a o x ả y r a ,

N H T M c ũ n g cần phải tìm hiểu nguyên nhân, hiểu rõ vấn đề, đề xuất và thực hiện các biện pháp đểkhắcphục Mộtsốkhuyếnnghịcủatácgiả đƣaranhƣsau:

Thứ nhất, việc phát triển công tác trong việc quản lý nên đƣợc chú trọng và nângcao, song song đó làNH nêntuyểndụng nguồn nhân sự có tiềmn ă n g B ê n c ạ n h đ ó , các buổi đào tạo nâng cao cho nhân viên cần đƣợc tổ chức và phổ biến rộng rãi, việcnày giúp cho hệ thống nhân lực của NH đƣợc phát triển, trình độ chuyên môn của nhânviên tăng cao Vấn đề lương thưởng của nhân viên cũng nên cải thiện để giúp khuyếnkhích nhân viên hoạt động năng suất Việc hiệu suất và chất lƣợng hoạt động của nhânviênt ă n g c a o c ũ n g g i ú p c h o n g â n h à n g h o ạ t đ ộ n g m ộ t c á c h h i ệ u q u ả v à đ ạ t đ ƣ ợ c những mụctiêuđềra.

Thứ hai, việc đẩy mạnh công nghệ thông tin nhƣ mở dịch vụ ngân hàng số,internet banking,…sẽ giúp cho các bước thực hiện các giao dịch nhanh chóng hơn, cắtgiảm bớt các thao tác và giúp khách hàng tiết kiệm thời gian khi giao dịch Một số sảnphẩm, dịch vụ của ngân hàng sẽ đƣợc quảng bá đến khách hàng dễ dàng hơn khi hệthống công nghệ cao đƣợc đƣa vào sử dụng Từ đó giúp thu hút và tạo độ tin cậy lớnđối với khách hàng vì sự tiện lợi và nhanh chóng, giúp tăng số lƣợng khách hàng vàNHthuđƣợcnguồnlợinhuậnổn định.

Theo nhƣ kết quả nghiên cứu, tỷ lệ thanh khoản có tác động tiêu cực đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên của các NHTM Việc nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao sẽgiúp ngân hàng giảm thiểu đƣợc rủi ro thanh khoản và các NHTM không phải chịu áplực từ việc huy động vốn. Tuy nhiên, việc dự trữ quá nhiều tài sản thanh khoản trongtổngtàisảnsẽgâyradưthừanguồnvốnlàmảnhhưởngđếnlợinhuậncủangânhàng.

Các NHTM nên xem xét lại tỷ lệ nắm giữ tài sản thanh khoản và phân bổ tài sảnhợp lý Đây là việc rất quan trọng trong công tác kinh doanh của các NH Bên cạnh đó,cácNHTMphảituânthủnghiêmngặtcácquyđịnhvềantoànthanhkhoảnnóiriên g cũng nhƣ các quy định về hoạt động kinh doanh của ngân hàng nói chung Các NHTMphải duy trì mức độ an toàn cao hơn mức tối thiểu quy định đối với tỷ lệ thanh khoản.Chiến lƣợc này sẽ cung cấp cho các NHTM những lựa chọn tốt hơn để tránh những rủirokhiđiềukiệnkinhdoanhbấtthườngxảyra.

Theo nhƣ kết quả nghiên cứu, tỷ lệ nợ xấu có tác động ngƣợc chiều đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên của các NHTM Nợ xấu là rủi ro khó giải quyết trong hoạt động kinhdoanh của NH, cần phải có những biện pháp để giảm thiểu rủi ro này Một số khuyếnnghịcủatácgiảđƣaranhƣsau.

Thứ nhất, các NHTM nên thực hiện công tác kiểm tra và kiểm soát hoạt động chovay một cách chặt chẽ, điều này giúp NH có thể theo dõi sát sao các khoản vay Bêncạnh đó, các NH cần phải xác định rõ ràng những biện pháp có thể hạn chế nợ xấu mộtcáchhiệu quả nhất.

Thứ hai, các NHTM nên trích lập dự phòng rủi ro hiệu quả để phòng ngừa vấn đềnợxấuxảyra.Nếunhƣdựphòngrủirokhôngđủđểxửlýkhoảnnợnày,lợinhuậncủangân hàng sẽ bị ảnh hưởng xấu Vì thế, dự phòng rủi ro là một trong những biện phápantoàngiúpcácNHTMđốiphó vớitìnhtrạngnợxấugiatăng nhƣ hiệnnay.

Theo nhƣ kết quả nghiên cứu, tỷ lệ lạm phát có tác động tích cực đến tỷ lệ thunhập lãi cận biên của các NHTM Do vậy, lạm phát phải đƣợc xem là yếu tố giúp cácNHTM nâng cao hiệu quả hoạt động thông qua việc kích thích huy động vốn Ổn địnhlạm phát, lãi suất và tỷ giá tiền tệ ở mức công bằng là một trong những việc làm cấpthiết trong nền kinh tế thị trường, đặc biệt là ở các quốc gia mới nổi như Việt Nam,nhằm đảm bảo ổn định tài chính tiền tệ quốc gia Có thể cho rằng sự biến đổi của nhântốnàycótácđộngđángkểđếnlợinhuậncủacácNHTMViệtNam.

Hơn nữa, hoạt động của các NHTM dễ bị ảnh hưởng và biến động theo các diễnbiếnkinh tế vĩmô.Nhữngthayđổicó thểcótácđộngđếnlợinhuậncủangânhàng.Do đó,cácNHTMphảitheodõitìnhhìnhkinhtếViệtNamcũngnhưnướcngoàiđểcóthểxử lí kịp thời Bên cạnh đó, các NHTM nên cập nhật và sử dụng hiệu quả các dữ liệukinh tế, chính trị, xã hội để nhanh chóng xác lập phương hướng hoạt động Để tạo racác dự báo kịp thời và tránh các tổn thất có thể xảy ra sớm, cácN H T M p h ả i t ă n g cườngkhảnăngthẩmđịnhvàđánh giácácchỉ tiêutàichínhtạingânhàng.

Hạnchếcủanghiêncứu

Bên cạnh những kết quả mà nghiên cứu đã đạt đƣợc, khoá luận vẫn tồn tại một sốhạnchếnhƣ sau:

Thứ nhất, tất cả các dữ liệu của các NHTM Việt Nam chƣa đƣợc tác giả thu thậpmột cách đầy đủ Một số ngân hàng không đƣợc đƣa vào nghiên cứu do không đủ dữliệu trong thời gian nghiên cứu Do đó, khoá luận chƣa chắc chắn độ tin cậy về số liệuvàchỉphản ánhchocácngânhàng đƣợc tácgiảnghiêncứutrongkhoáluận.

Thứ hai, khoảng thời gian của nghiên cứu là trong giai đoạn 2009- 2021 còn khángắn.V ì đ ề t à i c h ỉ n g h i ê n c ứ u v à o g i a i đ o ạ n s a u t h ờ i g i a n x ả y r a k h ủ n g h o ả n g t à i chính,chưaxemxétđếnthờikỳtrướcđó.

Thứ ba, nghiên cứu sử dụng mẫu ít đa dạng, chỉ tập trung vào các NHTM trongnước, mặc dù một số ngân hàng liên doanh và ngân hàng quốc tế đóng vai trò khá quantrọngtronghệthốngngânhàngViệtNam.

Ngoài ra, phạm vi của nghiên cứu bị giới hạn trong một số biến, bao gồm quy môngân hàng, vốn chủ sở hữu, chi phí hoạt động, tính thanh khoản, tiền gửi, nợ xấu,thunhập ngoài lãi và các biến số kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế lạm phát.Trên thực tế, còn khá nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên bao gồmrủi ro tín dụng, chi phí lãi suất ngầm, tỷ lệ vốn hoá thị trường,… chưa được sử dụngnghiên cứu trong mô hình Do đó, các biến độc lập đƣợc tác giả sử dụng trong nghiêncứu chƣa giải thích đƣợc hết các yếu tố tác động đến lợi nhuận của các NHTMViệtNam.

Cáchướngnghiêncứu tiếptheo

Trên cơ sở một số hạn chế mà tác giả nhận thấy ở trên, một vài hướng nghiên cứuđượctácgiảđưara trongtươnglai nhưsau: Đầu tiên, có thể gia tăng số lần quan sát trong các nghiên cứu tiếp theo bằng cáchtăng khoảng thời gian nhƣ số năm quan sát và kéo dài thời gian nghiên cứu đến nhữngnăm trước đó để có thể so sánh tác động của các yếu tố khác ảnh hưởng đến lợi nhuậncủa ngân hàng trước và sau khủng hoảng Tiếp theo đó, các nghiên cứu cũng có thểtăng số lƣợng ngân hàng khi các ngân hàng bị loại trừ khỏi nghiên cứu đã cập nhật đầyđủ dữ liệu trên thị trường Việc số lượng quan sát gia tăng và được mở rộng, độ chínhxác của nghiên cứu cũng được cải thiện và có thể phân tích chính xác, rõ ràng mức độảnhhưởngcủa cácbiến.

Cuối cùng, các nghiên cứu tiếp theo có thể bổ sung thêm các biến vi mô và vĩ môkinh tế có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận của NHTM để đa dạng các nhân tố tác động.Dựa vào đó, đề tài sẽ đánh giá một cách toàn diện hơn các biến ảnh hưởng đến lợinhuậncủacác NHTM.

Theo kết quả nghiên cứu ở Chương 4, ở Chương 5 tác giả đã đưa ra một sốkhuyếnn g h ị c h o c á c N H T M n h ằ m g ó p p h ầ n đ ạ t đ ƣ ợ c l ợ i n h u ậ n ổ n đ ị n h t r o n g q u á trình hoạt động Một số khuyến nghị này bao gồm việc mở rộng, gia tăng tài sản ngânhàng tức quy mô ngân hàng, khuyến khích quản lý chi phí hoạt động tốt, phòng ngừarủirothanhkhoản,giảiquyếtcácvấnđềnợxấuvàđềxuấtmộtsốbiệnphápkịpthờiđ ể đối phó với nền kinh tế vĩmô Bên cạnhđó, tác giả cũngn ê u l ê n m ộ t v à i h ạ n c h ế còn tồn đọng của nghiên cứu về mẫu, thời gian và đưa ra hướng nghiên cứu tiếp theonhằm hoàn thiện đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên củacácNgânhàngThươngmạiCổphầnViệtNamgiaiđoạn2009-2021”.

CaoHồng Phúc 2016,Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cậnbiên của ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tếTPHCM ĐặngThị Xuân Hồng 2017,Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đấn tỷ lệ thu nhậplãi cận biên tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Trường ĐạihọcKinhtếTPHCM

Hoàng Vũ Chính 2017,Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập lãi cận biên của cácngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tếTPHCM

NguyễnHồng Quân 2018,Nhân tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tạingân hàng thương mại Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Ngân hàngTPHCM

NguyễnKim Thu và Đỗ Thị Thanh Huyền 2014,Phân tích các yếu tố ảnh hưởngđến tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các ngân hàngthương mại Việt Nam, Tạp chí

KhoahọcĐHQGHN: KinhtếvàKinhdoanh, Tập30,Số 4(2014),trang55-65.

PhạmMinh Điển, Dương Thị Kim Hoàng và Dương Quỳnh Nga 2017,Ảnhhưởng của chỉ số Lerner, chỉ số HHI và chi phí cơ hội của dự trữ đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàng thương mại, Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ

PhanThị Ngọc Quỳnh 2018,Các nhân tố tác động đến tỷ suất lãi cận biên củacác

Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại họcKinhtế TPHCM

Tổngcục Thống kê 2022,Các động lực tăng trưởng kinh tế Việt Nam năm

2021,truycậptại

Angbazo, L (1997).Commercial bank net interest margins, default risk, interest- raterisk,andoff-balancesheetbanking.JournalofBanking&Finance,21(1),55-87.

Angori, G., Aristei, D., & Gallo, M (2019).Determinants of banks’ net interestmargin:E v i d e n c e f r o m t h e E u r o a r e a d u r i n g t h e c r i s i s a n d p o s t - c r i s i s period.Sustainability,11(14),3785.

Bektas, E 2014.Are the determinants of bank net interest margin and spreaddifferent ThecaseofNorthCyprus

Ben Naceur, S., & Goaied, M (2008).The determinants of commercial bankinterestmarginandprofitability:evidencefromTunisia.

Farrar, D E., & Glauber, R R (1967).Multicollinearity in regression analysis:theproblemrevisited.TheReview of Economic andStatistics, 92-107.

Fungáčová, Z., & Poghosyan, T (2011).D e t e r m i n a n t s o f b a n k i n t e r e s t m a r g i n s inRussia:Doesbankownership matter?.Economicsystems,

Hamadi, H., & Awdeh, A (2012).The determinants of bank net interest margin:EvidencefromtheLebanesebankingsector.JournalofMoney,Investmentandbanki ng,23(3),86-98.

Islam, M S., & Nishiyama, S I (2016).The determinants of bank net interestmargins:ApanelevidencefromSouthAsiancountries.ResearchinInternationalBusi nessandFinance,37,501-514.

Lanine, G., & Vander Vennet, R (2006).Failure prediction in the Russian banksectorw i t h l o g i t a n d t r a i t recognitionmodels.

Leykun, F (2016).Factors affecting the net interest margin of commercial bankof

Ethiopia International Journal of Scientific and Research Publications, 6(6), 150-161.

Maudos, J., & De Guevara, J F (2004).Factors explaining the interest margin inthe banking sectorsof the European Union JournalofBanking& Finance, 28(9),2259-2281.

Maudos, J., & Solís, L (2009).The determinants of net interest income in theMexican banking system: An integrated model Journal of Banking & Finance,

Raharjo, P G., Hakim, D B., Manurung, A H., & Maulana, T N. (2014).Thedeterminant of commercial banks’ interest margin in Indonesia: An analysis of fixedeffect panel regression International Journal of Economics and

Rahman, M M., Hamid, M K., & Khan, M A M (2015) Determinants of bankprofitability:Empirical evidencefrom Bangladesh International journalofb u s i n e s s andmanagement,10(8),135.

Suu, N D., Luu, T Q., Pho, K H., & McAleer, M (2020).Net interest margin ofcommercial banks in Vietnam.AdvancesinDecisionSciences,24(1),1-27.

Wooldridge, J M (2002).Inverse probability weighted M-estimators for sampleselection,attrition,and stratification.Portugueseeconomicjournal,1(2),117-139.

Yuksel, S., & Zengin, S (2017).Influencing factors of net interest margin inTurkish banking sector International Journal of Economics and Financial Issues,

PHỤLỤC1:KẾTQUẢMÔHÌNHNGHIÊNCỨU Phụlục1.1:Thốngkê môtảcácbiến

NGÂNHÀNG NĂM NIM SIZE CAP OC LIQ DEP NPL NI GDP INF

ABB 2009 0.027768 7.42354 0.169297 0.013255 0.349089 0.565721 0.011182 0.00514 0.053979 0.06717ABB 2010 0.035908 7.57996 0.122376 0.015491 0.253078 0.617043 0.010741 0.006831 0.064232 0.088616ABB 2011 0.052722 7.61849 0.113694 0.020847 0.2222 0.487448 0.016127 0.005288 0.062403 0.186755ABB 2012 0.044585 7.66289 0.106495 0.023959 0.287378 0.624467 0.018099 0.004093 0.052474 0.090942ABB 2013 0.02416 7.76063 0.099683 0.018526 0.311367 0.644857 0.017707 0.006336 0.054219 0.065923ABB 2014 0.024462 7.82908 0.084716 0.016401 0.306923 0.668536 0.011235 0.003322 0.059837 0.0471ABB 2015 0.027896 7.80872 0.089946 0.018487 0.215977 0.738332 0.00943 0.004995 0.066793 0.008786ABB 2016 0.026784 7.87024 0.07877 0.017516 0.196058 0.694668 0.012063 0.004068 0.062108 0.032436ABB 2017 0.027543 7.92687 0.072407 0.018971 0.185119 0.685157 0.013547 0.004148 0.068122 0.035203ABB 2018 0.024268 7.95423 0.076321 0.018561 0.135232 0.691793 0.011993 0.006015 0.070758 0.035394ABB 2019 0.025497 8.01097 0.076472 0.018243 0.247807 0.678397 0.011412 0.006559 0.070174 0.027958ABB 2020 0.021903 8.06583 0.07658 0.01597 0.258105 0.6231 0.010658 0.004824 0.029101 0.0323ABB 2021 0.027388 8.08229 0.096453 0.015463 0.21692 0.561378 0.01116 0.008014 0.025755 0.0184ACB 2009 0.021142 8.225 0.060199 0.010778 0.269224 0.517743 0.008135 0.007688 0.053979 0.06717ACB 2010 0.024271 8.31197 0.055469 0.010531 0.23286 0.52138 0.008298 0.006487 0.064232 0.088616ACB 2011 0.030839 8.44874 0.042556 0.0112 0.338268 0.506079 0.009782 0.005567 0.062403 0.186755ACB 2012 0.044856 8.24627 0.071605 0.024223 0.196459 0.710313 0.014736 0.006577 0.052474 0.090942ACB 2013 0.029359 8.22167 0.075056 0.022566 0.073976 0.829002 0.018045 0.006876 0.054219 0.065923ACB 2014 0.029356 8.25433 0.069024 0.021511 0.057976 0.860831 0.019658 0.005978 0.059837 0.0471ACB 2015 0.031649 8.30418 0.063475 0.019963 0.087051 0.86827 0.012722 0.006542 0.066793 0.008786ACB 2016 0.031661 8.36862 0.060179 0.020018 0.071947 0.886043 0.012042 0.006827 0.062108 0.032436

ACB 2017 0.031719 8.4538 0.056384 0.021868 0.077759 0.84903 0.01 0.009015 0.068122 0.035203ACB 2018 0.033341 8.51764 0.06382 0.020381 0.108044 0.819834 0.011477 0.012368 0.070758 0.035394ACB 2019 0.033378 8.58378 0.072397 0.021662 0.123072 0.803436 0.00951 0.011169 0.070174 0.027958ACB 2020 0.034702 8.6479 0.079743 0.017151 0.124302 0.794537 0.00931 0.007464 0.029101 0.0323ACB 2021 0.038065 8.72244 0.085077 0.015593 0.169919 0.71986 0.016185 0.009 0.025755 0.0184BAB 2009 0.023609 7.14126 0.167421 0.011381 0.115079 0.425909 0.00186 0.002674 0.053979 0.06717BAB 2010 0.018302 7.40033 0.127479 0.009948 0.155182 0.343538 0.00792 0.002544 0.064232 0.088616BAB 2011 0.029585 7.41058 0.126052 0.014803 0.107808 0.363003 0.008761 0.004761 0.062403 0.186755BAB 2012 0.024875 7.52812 0.093276 0.017656 0.125353 0.86041 0.011229 0.002989 0.052474 0.090942BAB 2013 0.02784 7.70163 0.065833 0.013546 0.051579 0.842964 0.008778 0.001502 0.054219 0.065923BAB 2014 0.02101 7.75726 0.072086 0.009855 0.048084 0.809914 0.011335 0.001253 0.059837 0.0471BAB 2015 0.018556 7.8025 0.078973 0.009132 0.04554 0.833525 0.012949 0.002081 0.066793 0.008786BAB 2016 0.018638 7.88046 0.076472 0.009283 0.093599 0.779012 0.009565 0.001021 0.062108 0.032436BAB 2017 0.019146 7.96276 0.069454 0.00816 0.153755 0.69093 0.010652 0.001714 0.068122 0.035203BAB 2018 0.018786 7.9869 0.072993 0.009068 0.121602 0.747554 0.009311 0.002289 0.070758 0.035394BAB 2019 0.019661 8.03298 0.072435 0.010229 0.125907 0.705936 0.009002 0.001959 0.070174 0.027958BAB 2020 0.019353 8.06889 0.071368 0.010584 0.117319 0.737628 0.010373 0.0015 0.029101 0.0323BAB 2021 0.019783 8.07843 0.075557 0.010953 0.102421 0.780023 0.012406 0.002106 0.025755 0.0184BID 2009 0.025056 8.47192 0.059505 0.015303 0.164466 0.631782 0.024629 0.010484 0.053979 0.06717BID 2010 0.026579 8.5638 0.066534 0.015141 0.188801 0.668092 0.018428 0.009136 0.064232 0.088616BID 2011 0.032864 8.60826 0.060621 0.016395 0.168696 0.59274 0.018281 0.010173 0.062403 0.186755BID 2012 0.020297 8.68555 0.055083 0.009435 0.152631 0.625143 0.01722 0.00583 0.052474 0.090942BID 2013 0.027169 8.73909 0.058887 0.013561 0.117351 0.617999 0.015826 0.009987 0.054219 0.065923BID 2014 0.027886 8.81314 0.051675 0.013261 0.120788 0.677294 0.014752 0.008909 0.059837 0.0471BID 2015 0.09821 8.92968 0.049777 -0.013036 0.112175 0.663949 0.012315 0.009346 0.066793 0.008786

BID 2016 0.106338 9.00276 0.043833 -0.013441 0.105013 0.721421 0.013761 0.009433 0.062108 0.032436BID 2017 0.109848 9.08001 0.040618 -0.012896 0.129734 0.715293 0.01272 0.008768 0.068122 0.035203BID 2018 0.114888 9.11828 0.041546 -0.012275 0.125515 0.753726 0.01253 0.009429 0.070758 0.035394BID 2019 0.11573 9.17317 0.052118 -0.011582 0.13669 0.747782 0.013277 0.009802 0.070174 0.027958BID 2020 0.113789 9.1809 0.052514 -0.011666 0.096971 0.808786 0.015752 0.011054 0.029101 0.0323BID 2021 0.090894 9.24593 0.049003 -0.011049 0.123433 0.783562 0.021661 0.011077 0.025755 0.0184BVB 2009 0.047978 6.52244 0.332392 0.021687 0.135622 0.34881 0.00765 0.006081 0.053979 0.06717BVB 2010 0.024462 6.91516 0.25267 0.013221 0.346127 0.386768 0.010105 0.001753 0.064232 0.088616BVB 2011 0.028123 7.22964 0.194517 0.012279 0.292289 0.308312 0.010828 0.010659 0.062403 0.186755BVB 2012 0.025268 7.31535 0.157979 0.017097 0.391737 0.498238 0.00751 0.031566 0.052474 0.090942BVB 2013 0.023204 7.36283 0.139585 0.017473 0.30787 0.522236 0.011402 0.060073 0.054219 0.065923BVB 2014 0.022854 7.41132 0.128504 0.019323 0.176012 0.569659 0.010095 0.040175 0.059837 0.0471BVB 2015 0.01602 7.46268 0.114174 0.015072 0.16184 0.641776 0.007435 0.001525 0.066793 0.008786BVB 2016 0.018233 7.51034 0.102228 0.018619 0.101419 0.759926 0.008339 0.003194 0.062108 0.032436BVB 2017 0.018152 7.60098 0.083801 0.01618 0.155556 0.677241 0.009831 0.001685 0.068122 0.035203BVB 2018 0.018821 7.66793 0.073853 0.015013 0.165393 0.719532 0.011423 0.002277 0.070758 0.035394BVB 2019 0.019625 7.7144 0.072098 0.016745 0.203414 0.679781 0.012854 0.002297 0.070174 0.027958BVB 2020 0.019474 7.78605 0.06367 0.014197 0.215946 0.677111 0.013988 0.002698 0.029101 0.0323BVB 2021 0.019893 7.88373 0.060633 0.013742 0.235323 0.591344 0.014788 0.002652 0.025755 0.0184CTG 2009 0.01935 8.38701 0.052412 0.012977 0.129697 0.609267 0.009506 0.004439 0.053979 0.06717CTG 2010 0.034637 8.56551 0.049964 0.019573 0.159939 0.56 0.01179 0.008905 0.064232 0.088616CTG 2011 0.046045 8.66333 0.062308 0.019709 0.176435 0.558557 0.010341 0.00732 0.062403 0.186755CTG 2012 0.038939 8.70203 0.067206 0.018739 0.143891 0.574157 0.01053 0.006657 0.052474 0.090942CTG 2013 0.033895 8.7607 0.094189 0.017193 0.149336 0.632403 0.0088 0.007289 0.054219 0.065923CTG 2014 0.029081 8.82036 0.083569 0.014827 0.136018 0.641492 0.009839 0.009116 0.059837 0.0471

CTG 2015 0.025755 8.89181 0.071984 0.013752 0.106484 0.632419 0.008502 0.008724 0.066793 0.008786CTG 2016 0.024857 8.97707 0.063577 0.013546 0.119295 0.690578 0.010476 0.006358 0.062108 0.032436CTG 2017 0.026056 9.03944 0.05823 0.013762 0.122593 0.687574 0.010537 0.007561 0.068122 0.035203CTG 2018 0.020328 9.06612 0.05793 0.012243 0.138026 0.709199 0.015194 0.007928 0.070758 0.035394CTG 2019 0.028106 9.09367 0.062347 0.012682 0.131009 0.719575 0.013941 0.008764 0.070174 0.027958CTG 2020 0.027844 9.12759 0.063689 0.011979 0.126782 0.738221 0.012425 0.008645 0.029101 0.0323CTG 2021 0.028718 9.18514 0.061145 0.011221 0.120157 0.758591 0.022941 0.009511 0.025755 0.0184EIB 2009 0.035594 7.8159 0.204028 0.01386 0.243398 0.592321 0.009967 0.005758 0.053979 0.06717EIB 2010 0.024839 8.11764 0.103048 0.007832 0.305701 0.443523 0.010177 0.007861 0.064232 0.088616EIB 2011 0.031736 8.26379 0.08881 0.010405 0.403071 0.292278 0.008357 0.006484 0.062403 0.186755EIB 2012 0.033606 8.23085 0.092928 0.013499 0.428982 0.414081 0.00635 0.007351 0.052474 0.090942EIB 2013 0.017381 8.23003 0.086438 0.012487 0.362784 0.467938 0.006451 0.005472 0.054219 0.065923EIB 2014 0.018223 8.20708 0.08733 0.012717 0.275244 0.629272 0.011072 0.004402 0.059837 0.0471EIB 2015 0.02992 8.09639 0.105284 0.018459 0.100844 0.788392 0.011489 0.00757 0.066793 0.008786EIB 2016 0.026104 8.10992 0.104412 0.017509 0.109212 0.794645 0.0137 0.005849 0.062108 0.032436EIB 2017 0.019219 8.17426 0.095409 0.014769 0.139286 0.786905 0.010532 0.009543 0.068122 0.035203EIB 2018 0.022373 8.1837 0.0975 0.019003 0.182239 0.777545 0.010374 0.010023 0.070758 0.035394EIB 2019 0.020341 8.22411 0.094004 0.01612 0.204285 0.831323 0.009563 0.008732 0.070174 0.027958EIB 2020 0.021838 8.2053 0.104837 0.0152 0.239111 0.834716 0.012864 0.007689 0.029101 0.0323EIB 2021 0.022336 8.21967 0.107247 0.015161 0.184134 0.828391 0.01206 0.007405 0.025755 0.0184HDB 2020 0.041423 8.50396 0.077411 0.019343 0.171895 0.54718 0.010966 0.005385 0.029101 0.0323HDB 2021 0.041581 8.57358 0.082192 0.017038 0.187491 0.486592 0.012208 0.007005 0.025755 0.0184HDB 2009 0.01396 7.28166 0.093905 0.01048 0.341799 0.494538 0.007795 0.008782 0.053979 0.06717HDB 2010 0.018407 7.53642 0.068557 0.009826 0.293273 0.406703 0.007286 0.006032 0.064232 0.088616HDB 2011 0.037483 7.65346 0.078792 0.013206 0.262438 0.42398 0.010264 0.002757 0.062403 0.186755

HDB 2012 0.020852 7.72249 0.102188 0.015091 0.168334 0.64911 0.008161 0.00853 0.052474 0.090942HDB 2013 0.004437 7.93564 0.099732 0.012971 0.157351 0.723488 0.014728 0.005624 0.054219 0.065923HDB 2014 0.019116 7.99793 0.092428 0.018288 0.201587 0.65724 0.010131 0.00783 0.059837 0.0471HDB 2015 0.03535 8.02729 0.092422 0.022628 0.152217 0.700024 0.013229 0.008665 0.066793 0.008786HDB 2016 0.034263 8.17694 0.066155 0.021804 0.150407 0.687317 0.010969 0.002493 0.062108 0.032436HDB 2017 0.036706 8.27723 0.077953 0.021508 0.1336 0.636638 0.010997 0.00323 0.068122 0.035203HDB 2018 0.037794 8.33457 0.077887 0.020557 0.184708 0.592713 0.010848 0.005508 0.070758 0.035394HDB 2019 0.046432 8.36074 0.088815 0.022139 0.135843 0.549155 0.011166 0.005767 0.070174 0.027958KLB 2009 0.035522 6.87381 0.149319 0.015928 0.222561 0.641092 0.005985 0.002221 0.053979 0.06717KLB 2010 0.045113 7.10133 0.255389 0.014389 0.175543 0.522438 0.008886 0.00311 0.064232 0.088616KLB 2011 0.053659 7.25162 0.19363 0.019852 0.288678 0.455908 0.011409 0.004474 0.062403 0.186755KLB 2012 0.063716 7.26907 0.185397 0.030552 0.198707 0.572692 0.014129 0.003749 0.052474 0.090942KLB 2013 0.053684 7.32985 0.162628 -0.027493 0.190192 0.622476 0.008934 0.004428 0.054219 0.065923KLB 2014 0.038766 7.36369 0.145608 -0.022737 0.181166 0.717217 0.00966 0.00145 0.059837 0.0471KLB 2015 0.037297 7.4035 0.133217 0.022586 0.106672 0.793012 0.008516 0.001762 0.066793 0.008786KLB 2016 0.029645 7.4836 0.110469 0.022386 0.140917 0.751672 0.008664 0.00291 0.062108 0.032436KLB 2017 0.03153 7.57202 0.095149 0.021598 0.183478 0.699878 0.008988 0.003048 0.068122 0.035203KLB 2018 0.025702 7.62644 0.088635 0.021944 0.183692 0.690293 0.008735 0.004245 0.070758 0.035394KLB 2019 0.021494 7.70844 0.074202 0.020383 0.265557 0.644215 0.00892 0.002533 0.070174 0.027958KLB 2020 0.017897 7.75802 0.068401 0.01895 0.282268 0.733524 0.008516 0.003696 0.029101 0.0323KLB 2021 0.024217 7.92336 0.055825 0.014641 0.425592 0.613172 0.009452 0.003941 0.025755 0.0184LPB 2009 0.042886 7.23972 0.22043 0.018542 0.239848 0.420482 0.00531 0.001544 0.053979 0.06717LPB 2010 0.038659 7.54388 0.117377 0.014609 0.172421 0.351986 0.00801 0.001366 0.064232 0.088616LPB 2011 0.040594 7.74921 0.117472 0.016738 0.381118 0.457091 0.009269 0.001475 0.062403 0.186755LPB 2012 0.04326 7.82225 0.111289 0.015607 0.283052 0.622421 0.013947 0.001365 0.052474 0.090942

LPB 2013 0.032705 7.90088 0.091354 0.014967 0.233427 0.697954 0.019668 0.001353 0.054219 0.065923LPB 2014 0.025923 8.00347 0.073323 0.013402 0.115373 0.772009 0.01064 0.000534 0.059837 0.0471LPB 2015 0.030485 8.03176 0.070645 0.014532 0.072397 0.721544 0.012398 0.000886 0.066793 0.008786LPB 2016 0.030152 8.15188 0.058731 0.01432 0.156038 0.782326 0.012205 0.001195 0.062108 0.032436LPB 2017 0.03382 8.21334 0.057413 0.017212 0.14798 0.784877 0.012239 0.001366 0.068122 0.035203LPB 2018 0.030447 8.24327 0.058259 0.017408 0.074404 0.713603 0.012541 0.002224 0.070758 0.035394LPB 2019 0.031586 8.30548 0.062258 0.019956 0.096503 0.677267 0.012185 0.003384 0.070174 0.027958LPB 2020 0.029418 8.38443 0.058726 0.019168 0.099931 0.720161 0.012961 0.00461 0.029101 0.0323LPB 2021 0.032579 8.46119 0.058099 0.017602 0.121225 0.623375 0.015322 0.00454 0.025755 0.0184MBB 2009 0.028583 7.8389 0.108618 0.011362 0.377226 0.579328 0.015346 0.011863 0.053979 0.06717MBB 2010 0.035902 8.0399 0.08886 0.011438 0.321711 0.599698 0.015363 0.00754 0.064232 0.088616MBB 2011 0.041759 8.14249 0.074175 0.013546 0.35016 0.645017 0.018852 0.009558 0.062403 0.186755MBB 2012 0.040325 8.24455 0.077045 0.015356 0.284986 0.670505 0.015066 0.00711 0.052474 0.090942MBB 2013 0.037714 8.25619 0.087077 0.015226 0.174285 0.754452 0.018413 0.009374 0.054219 0.065923MBB 2014 0.037082 8.30209 0.085532 0.015533 0.14323 0.835998 0.026688 0.009214 0.059837 0.0471MBB 2015 0.036057 8.34447 0.104881 0.015604 0.172259 0.821407 0.017204 0.010093 0.066793 0.008786MBB 2016 0.033395 8.40868 0.103756 0.016291 0.150142 0.760218 0.013787 0.009441 0.062108 0.032436MBB 2017 0.0383 8.49676 0.094308 0.019113 0.197603 0.70147 0.011786 0.015669 0.068122 0.035203MBB 2018 0.04279 8.5591 0.094315 0.024105 0.158273 0.66229 0.015391 0.022825 0.070758 0.035394MBB 2019 0.046536 8.61436 0.096931 0.023631 0.137022 0.662741 0.013183 0.021938 0.070174 0.027958MBB 2020 0.05071 8.69459 0.101215 0.021325 0.018844 0.628225 0.014519 0.022485 0.029101 0.0323MBB 2021 0.046983 8.78329 0.102919 0.020386 0.127663 0.633613 0.024103 0.027397 0.025755 0.0184MSB 2009 0.021029 7.80538 0.055625 0.00797 0.414286 0.47045 0.006793 0.004357 0.053979 0.06717MSB 2010 0.021117 8.06196 0.054862 0.008013 0.276004 0.421609 0.010067 0.003867 0.064232 0.088616MSB 2011 0.01539 8.05833 0.083059 0.010981 0.270572 0.544652 0.009831 0.012163 0.062403 0.186755

MSB 2012 0.021867 8.04109 0.082694 0.016878 0.313606 0.542073 0.020496 0.007637 0.052474 0.090942MSB 2013 0.018927 8.02985 0.087873 0.015772 0.24526 0.611416 0.019855 0.004974 0.054219 0.065923MSB 2014 0.014192 8.01857 0.090503 0.013915 0.191004 0.605726 0.018428 0.008923 0.059837 0.0471MSB 2015 0.017621 8.01833 0.130535 0.017341 0.145691 0.600277 0.019982 0.007403 0.066793 0.008786MSB 2016 0.029532 7.96664 0.146859 0.020486 0.11853 0.621848 0.014688 0.014247 0.062108 0.032436MSB 2017 0.017276 8.05014 0.122256 0.018406 0.125155 0.506495 0.014645 0.007264 0.068122 0.035203MSB 2018 0.025557 8.13915 0.100314 0.021222 0.199128 0.461126 0.020995 0.008413 0.070758 0.035394MSB 2019 0.023024 8.19584 0.094685 0.01594 0.172924 0.515185 0.013838 0.011302 0.070174 0.027958MSB 2020 0.031518 8.24723 0.095501 0.020294 0.119036 0.495254 0.01044 0.011666 0.029101 0.0323MSB 2021 0.033674 8.30892 0.108206 0.019306 0.186692 0.464568 0.014874 0.02261 0.025755 0.0184NAB 2009 0.021507 7.03894 0.122204 0.011847 0.341077 0.411454 0.005151 0.003372 0.053979 0.06717NAB 2010 0.024365 7.16163 0.149902 0.011777 0.218932 0.398505 0.01036 0.004934 0.064232 0.088616NAB 2011 0.034723 7.27624 0.166906 0.012988 0.220283 0.341228 0.007644 0.004969 0.062403 0.186755NAB 2012 0.036213 7.20434 0.204698 0.019705 0.215483 0.545163 0.010014 0.011399 0.052474 0.090942NAB 2013 0.015773 7.45912 0.113213 0.014469 0.274961 0.475267 0.00677 0.012909 0.054219 0.065923NAB 2014 0.020298 7.57163 0.089326 0.012432 0.414657 0.544852 0.007299 0.004098 0.059837 0.0471NAB 2015 0.030148 7.54986 0.096268 0.016592 0.224003 0.687011 0.008759 0.00334 0.066793 0.008786NAB 2016 0.030976 7.63197 0.080115 0.018238 0.10167 0.795305 0.016471 0.00326 0.062108 0.032436NAB 2017 0.023007 7.73592 0.06736 0.015821 0.116202 0.732194 0.023679 0.006911 0.068122 0.035203NAB 2018 0.023771 7.8754 0.056357 0.01538 0.175525 0.721927 0.016398 0.002294 0.070758 0.035394NAB 2019 0.024556 7.97629 0.052387 0.016408 0.166831 0.747134 0.011853 0.001972 0.070174 0.027958NAB 2020 0.020843 8.12813 0.049129 0.012141 0.128855 0.731518 0.009613 0.003248 0.029101 0.0323NAB 2021 0.029112 8.18536 0.052369 0.014616 0.155988 0.752553 0.012626 0.00199 0.025755 0.0184NVB 2009 0.016356 7.27161 0.062389 0.010759 0.310358 0.515235 0.009672 0.010279 0.053979 0.06717NVB 2010 0.028482 7.30139 0.101034 0.013747 0.274166 0.535626 0.011995 0.00228 0.064232 0.088616

NVB 2011 0.039706 7.35211 0.142958 0.017531 0.194866 0.658884 0.012476 0.00262 0.062403 0.186755NVB 2012 0.0435 7.33416 0.14755 0.030136 0.086186 0.568577 0.017007 0.00235 0.052474 0.090942NVB 2013 0.025814 7.46351 0.110184 0.021261 0.213755 0.632067 0.015391 0.00402 0.054219 0.065923NVB 2014 0.020634 7.56629 0.087186 0.016408 0.209499 0.663472 0.010561 0.000569 0.059837 0.0471NVB 2015 0.019814 7.68332 0.066708 0.013586 0.176655 0.705598 0.010162 0.001152 0.066793 0.008786NVB 2016 0.016626 7.83892 0.046778 0.012507 0.194567 0.60558 0.010591 0.002957 0.062108 0.032436NVB 2017 0.01894 7.85638 0.044795 0.013356 0.167972 0.636395 0.011062 0.002827 0.068122 0.035203NVB 2018 0.016439 7.85987 0.044638 0.013806 0.118239 0.651027 0.011117 0.015605 0.070758 0.035394NVB 2019 0.017433 7.90522 0.05357 0.01073 0.199029 0.735071 0.011134 0.003108 0.070174 0.027958NVB 2020 0.021458 7.95231 0.047575 0.008958 0.155831 0.804506 0.011471 0.002621 0.029101 0.0323NVB 2021 0.022406 7.86795 0.057794 0.012884 0.073325 0.874461 0.016844 0.004123 0.025755 0.0184OCB 2009 0.041341 7.10333 0.183735 0.017776 0.129559 0.634697 0.010549 0.003025 0.053979 0.06717OCB 2010 0.036222 7.29424 0.159466 0.014287 0.299877 0.441208 0.009113 0.004821 0.064232 0.088616OCB 2011 0.041058 7.40534 0.147533 0.016669 0.177895 0.385102 0.012752 0.007008 0.062403 0.186755OCB 2012 0.050968 7.43813 0.139278 0.018616 0.127936 0.556859 0.017683 0.001652 0.052474 0.090942OCB 2013 0.042168 7.51581 0.120895 0.018603 0.137394 0.582879 0.010302 0.004616 0.054219 0.065923OCB 2014 0.029386 7.59212 0.102768 0.016701 0.145344 0.611305 0.013291 0.003174 0.059837 0.0471OCB 2015 0.028666 7.69414 0.085451 0.016111 0.154749 0.596723 0.008735 0.002133 0.066793 0.008786OCB 2016 0.027469 7.80492 0.073896 0.016399 0.127325 0.674824 0.008207 0.005135 0.062108 0.032436OCB 2017 0.030898 7.92583 0.072828 0.017152 0.167698 0.631147 0.008299 0.004199 0.068122 0.035203OCB 2018 0.036221 7.99984 0.088004 0.018704 0.154088 0.603842 0.010013 0.007401 0.070758 0.035394OCB 2019 0.036356 8.07247 0.097386 0.020728 0.171623 0.585156 0.009859 0.012156 0.070174 0.027958OCB 2020 0.034994 8.18335 0.114309 0.015277 0.140329 0.571507 0.010474 0.008163 0.029101 0.0323OCB 2021 0.034248 8.26597 0.11819 0.013025 0.147221 0.535552 0.0109 0.007758 0.025755 0.0184PGB 2009 0.030526 7.01781 0.104956 0.015175 0.250113 0.661903 0.007487 0.009498 0.053979 0.06717

PGB 2010 0.035455 7.21427 0.132701 0.001725 0.125011 0.653592 0.000837 0.011294 0.064232 0.088616PGB 2011 0.068084 7.24507 0.147365 0.025787 0.135404 0.621381 0.015409 0.011971 0.062403 0.186755PGB 2012 0.05389 7.28445 0.165916 0.028936 0.156194 0.640615 0.021096 0.008527 0.052474 0.090942PGB 2013 0.022943 7.39578 0.129027 0.019917 0.290001 0.557218 0.013675 0.005303 0.054219 0.065923PGB 2014 0.06452 7.41127 0.12954 0.018593 0.265357 0.698387 0.011993 0.004285 0.059837 0.0471PGB 2015 0.057636 7.39237 0.13665 0.019651 0.146761 0.683305 0.011333 0.004309 0.066793 0.008786PGB 2016 0.029728 7.39488 0.140802 0.016888 0.079218 0.737058 0.010102 0.003303 0.062108 0.032436PGB 2017 0.028452 7.46684 0.121505 0.016276 0.089671 0.780852 0.010767 0.008056 0.068122 0.035203PGB 2018 0.030421 7.47567 0.123305 0.017378 0.081195 0.780778 0.010303 0.012039 0.070758 0.035394PGB 2019 0.028778 7.49933 0.119098 0.017789 0.103766 0.80408 0.01088 0.015977 0.070174 0.027958PGB 2020 0.026403 7.55814 0.108702 0.018119 0.185349 0.794894 0.008905 0.007025 0.029101 0.0323PGB 2021 0.018973 7.60768 0.103177 0.016396 0.215004 0.692838 0.008921 0.0095 0.025755 0.0184SGB 2009 0.047635 7.07467 0.162914 0.018676 0.061816 0.714179 0.012694 0.007027 0.053979 0.06717SGB 2010 0.039456 7.22562 0.209723 0.016353 0.142777 0.539348 0.014157 0.038212 0.064232 0.088616SGB 2011 0.061173 7.18654 0.215093 0.020809 0.104147 0.581133 0.021677 0.006822 0.062403 0.186755SGB 2012 0.073572 7.1718 0.238307 0.025794 0.093852 0.703698 0.010181 0.007843 0.052474 0.090942SGB 2013 0.052613 7.16687 0.238381 0.025919 0.073842 0.735664 0.009605 0.007696 0.054219 0.065923SGB 2014 0.048397 7.1993 0.220297 0.020174 0.055826 0.748462 0.00834 0.008968 0.059837 0.0471SGB 2015 0.03918 7.24917 0.191053 0.021266 0.114877 0.740433 0.007972 0.005156 0.066793 0.008786SGB 2016 0.036821 7.27985 0.184527 0.022305 0.134252 0.743858 0.008268 0.006469 0.062108 0.032436SGB 2017 0.033685 7.32877 0.160288 0.018867 0.192384 0.696527 0.008343 0.006324 0.068122 0.035203SGB 2018 0.035526 7.30907 0.168595 0.022043 0.165747 0.720465 0.008166 0.009745 0.070758 0.035394SGB 2019 0.034846 7.35818 0.156105 0.021318 0.259847 0.686796 0.007763 0.007 0.070174 0.027958SGB 2020 0.026663 7.37917 0.151248 0.019574 0.270254 0.761132 0.007423 0.006561 0.029101 0.0323SGB 2021 0.025825 7.39109 0.150719 0.023306 0.25798 0.735728 0.009606 0.011971 0.025755 0.0184

SHB 2009 0.025898 7.43885 0.087991 0.012382 0.269995 0.534131 0.010005 0.003973 0.053979 0.06717SHB 2010 0.027018 7.70785 0.081971 0.013317 0.241876 0.502297 0.011308 0.00364 0.064232 0.088616SHB 2011 0.030223 7.85119 0.082137 0.015859 0.271949 0.49001 0.012322 0.004826 0.062403 0.186755SHB 2012 0.018518 8.06647 0.081594 0.014407 0.286423 0.665867 0.019741 0.007945 0.052474 0.090942SHB 2013 0.01667 8.15723 0.072121 0.012956 0.228265 0.631927 0.013502 0.002305 0.054219 0.065923SHB 2014 0.018251 8.22798 0.062016 0.00961 0.199005 0.729004 0.00974 0.004408 0.059837 0.0471SHB 2015 0.070628 8.31113 0.054995 -0.010154 0.176225 0.727044 0.010656 0.00246 0.066793 0.008786SHB 2016 0.019669 8.36912 0.056558 0.010719 0.145959 0.712023 0.010762 0.004838 0.062108 0.032436SHB 2017 0.018892 8.45638 0.051366 0.010129 0.135319 0.681409 0.014167 0.006605 0.068122 0.035203SHB 2018 0.018793 8.50957 0.050522 0.009969 0.109856 0.696693 0.01403 0.003329 0.070758 0.035394SHB 2019 0.023909 8.5626 0.05067 0.010819 0.124917 0.709743 0.011943 0.003461 0.070174 0.027958SHB 2020 0.026355 8.61561 0.058244 0.010418 0.115529 0.735635 0.011374 0.002876 0.029101 0.0323SHB 2021 0.033748 8.70467 0.070137 0.008697 0.158629 0.645863 0.012767 0.004039 0.025755 0.0184SSB 2009 0.026109 7.48568 0.17915 0.008713 0.525427 0.403499 0.017015 0.003556 0.053979 0.06717SSB 2010 0.022 7.74227 0.103968 0.000809 0.269636 0.448755 0.015101 0.004999 0.064232 0.088616SSB 2011 0.009 8.00472 0.054769 0.005825 0.610376 0.339815 0.016642 0.001319 0.062403 0.186755SSB 2012 0.017273 7.87545 0.074362 0.012644 0.520964 0.418918 0.02342 0.000886 0.052474 0.090942SSB 2013 0.012087 7.90235 0.071701 0.010031 0.414847 0.453061 0.012951 0.00292 0.054219 0.065923SSB 2014 0.009874 7.90409 0.070863 0.009729 0.374814 0.561587 0.011542 0.00104 0.059837 0.0471SSB 2015 0.01471 7.92817 0.068064 0.01142 0.218755 0.67273 0.00812 0.001342 0.066793 0.008786SSB 2016 0.019247 8.01437 0.056884 0.010829 0.17693 0.697826 0.008642 0.001512 0.062108 0.032436SSB 2017 0.017514 8.09694 0.049393 0.010148 0.170985 0.64027 0.008397 0.001721 0.068122 0.035203SSB 2018 0.018789 8.14764 0.059091 0.011623 0.155636 0.600372 0.010514 0.002366 0.070758 0.035394SSB 2019 0.019722 8.197 0.069415 0.012633 0.190102 0.608185 0.011438 0.011181 0.070174 0.027958SSB 2020 0.018111 8.25577 0.075859 0.012083 0.167184 0.628591 0.010275 0.009319 0.029101 0.0323

SSB 2021 0.027293 8.32565 0.088174 0.011908 0.228976 0.518675 0.013379 0.00929 0.025755 0.0184STB 2009 0.026505 8.01711 0.103605 0.015754 0.255108 0.58178 0.008717 0.013163 0.053979 0.06717STB 2010 0.030391 8.18295 0.096432 0.014291 0.246127 0.514056 0.010049 0.01648 0.064232 0.088616STB 2011 0.050138 8.15066 0.102828 0.025371 0.17167 0.530805 0.01009 0.013798 0.062403 0.186755STB 2012 0.051141 8.18218 0.090053 0.027309 0.143815 0.706414 0.014922 0.008574 0.052474 0.090942STB 2013 0.04738 8.20784 0.105738 0.026063 0.092945 0.815755 0.012226 0.010787 0.054219 0.065923STB 2014 0.040903 8.2783 0.095168 0.023501 0.0671 0.85909 0.010747 0.008909 0.059837 0.0471STB 2015 0.028214 8.46543 0.07561 0.017651 0.055787 0.893717 0.012291 0.007645 0.066793 0.008786STB 2016 0.014733 8.52117 0.066839 0.017102 0.05214 0.878412 0.012375 0.008713 0.062108 0.032436STB 2017 0.017376 8.5664 0.063062 0.017198 0.045018 0.868078 0.012461 0.009976 0.068122 0.035203STB 2018 0.022253 8.60857 0.060665 0.019303 0.05126 0.860478 0.0139 0.011639 0.070758 0.035394STB 2019 0.023312 8.65666 0.058957 0.020428 0.073923 0.883733 0.013577 0.013929 0.070174 0.027958STB 2020 0.026289 8.69242 0.058792 0.02212 0.073355 0.86895 0.016131 0.013463 0.029101 0.0323STB 2021 0.025391 8.71694 0.065746 0.01871 0.055162 0.820136 0.018123 0.014076 0.025755 0.0184TCB 2009 0.029697 7.96652 0.079107 0.012786 0.334427 0.673433 0.012433 0.010423 0.053979 0.06717TCB 2010 0.023952 8.17693 0.062473 0.010564 0.358639 0.535964 0.011678 0.013065 0.064232 0.088616TCB 2011 0.033415 8.25655 0.069328 0.011628 0.292312 0.491039 0.014211 0.012382 0.062403 0.186755TCB 2012 0.033953 8.25511 0.073858 0.018307 0.230118 0.619463 0.015272 0.009443 0.052474 0.090942TCB 2013 0.031604 8.20111 0.087605 0.021119 0.129285 0.755069 0.016803 0.011995 0.054219 0.065923TCB 2014 0.037383 8.24527 0.085196 0.019505 0.129699 0.748655 0.010932 0.015101 0.059837 0.0471TCB 2015 0.041912 8.28329 0.085719 0.019161 0.105181 0.740856 0.00989 0.016692 0.066793 0.008786TCB 2016 0.038602 8.37174 0.083218 0.018104 0.115096 0.736942 0.009732 0.017899 0.062108 0.032436TCB 2017 0.036459 8.43039 0.099968 0.01744 0.136528 0.634654 0.010901 0.025385 0.068122 0.035203TCB 2018 0.038343 8.50649 0.161322 0.018202 0.151785 0.627481 0.014118 0.026461 0.070758 0.035394TCB 2019 0.041312 8.58399 0.161774 0.019058 0.145956 0.602807 0.012292 0.024273 0.070174 0.027958

TCB 2020 0.046995 8.64306 0.169732 0.019634 0.097615 0.631157 0.007819 0.026189 0.029101 0.0323TCB 2021 0.05168 8.75491 0.163595 0.019646 0.138911 0.553432 0.009971 0.022132 0.025755 0.0184TPB 2009 0.023327 7.03054 0.152685 0.011543 0.127953 0.394305 0.006638 0.002704 0.053979 0.06717TPB 2010 0.013743 7.31992 0.153073 0.009413 0.177817 0.361787 0.013348 0.013015 0.064232 0.088616TPB 2011 -0.007857 7.39594 0.067215 0.051961 0.352047 0.25084 0.06569 0.04077 0.062403 0.186755TPB 2012 0.01962 7.17956 0.219506 0.021531 0.173158 0.613075 0.048196 0.019825 0.052474 0.090942TPB 2013 0.019865 7.50634 0.115329 0.013187 0.198732 0.446636 0.022883 0.008112 0.054219 0.065923TPB 2014 0.019755 7.71162 0.082299 0.012923 0.317103 0.420055 0.010243 0.003965 0.059837 0.0471TPB 2015 0.019739 7.88207 0.062957 0.010428 0.290459 0.518303 0.008623 0.001885 0.066793 0.008786TPB 2016 0.020944 8.02441 0.053709 0.012578 0.24543 0.520713 0.008061 0.001435 0.062108 0.032436TPB 2017 0.028033 8.09384 0.053793 0.015643 0.210531 0.566382 0.010684 0.002629 0.068122 0.035203TPB 2018 0.035816 8.13411 0.077998 0.020904 0.164236 0.559101 0.011564 0.007446 0.070758 0.035394TPB 2019 0.037733 8.216 0.079511 0.020089 0.185111 0.562152 0.012561 0.015167 0.070174 0.027958TPB 2020 0.04053 8.31453 0.08116 0.020344 0.116431 0.561781 0.015614 0.012779 0.029101 0.0323TPB 2021 0.037021 8.46668 0.088732 0.015609 0.236816 0.476603 0.011587 0.00941 0.025755 0.0184VAB 2009 0.027071 7.19912 0.10842 0.013498 0.181764 0.683424 0.010239 0.002706 0.053979 0.06717VAB 2010 0.027953 7.38171 0.140991 0.012748 0.208324 0.390091 0.015186 0.002672 0.064232 0.088616VAB 2011 0.029606 7.35244 0.158845 0.014686 0.153527 0.32189 0.01664 0.002369 0.062403 0.186755VAB 2012 0.018005 7.39109 0.14357 0.012927 0.136974 0.60946 0.015491 0.001626 0.052474 0.090942VAB 2013 0.021182 7.43189 0.132746 0.012699 0.084397 0.696272 0.013588 0.005377 0.054219 0.065923VAB 2014 0.01333 7.55133 0.102161 0.009768 0.087821 0.555759 0.012076 0.004215 0.059837 0.0471VAB 2015 0.030467 7.62199 0.093594 0.01048 0.12944 0.583593 0.011219 0.003918 0.066793 0.008786VAB 2016 0.01536 7.78863 0.065365 0.007895 0.176267 0.523706 0.013537 0.003346 0.062108 0.032436VAB 2017 0.019386 7.80912 0.063886 0.008671 0.199718 0.533916 0.00939 0.000759 0.068122 0.035203VAB 2018 0.01699 7.85304 0.059402 0.007914 0.224813 0.580254 0.010491 0.001273 0.070758 0.035394

VAB 2019 0.014523 7.88351 0.058568 0.007863 0.193988 0.620193 0.01093 0.003313 0.070174 0.027958VAB 2020 0.016885 7.93716 0.06615 0.007127 0.20478 0.684991 0.011934 0.005789 0.029101 0.0323VAB 2021 0.017664 8.00446 0.063126 0.006547 0.253332 0.669987 0.011204 0.003281 0.025755 0.0184VCB 2009 0.026825 8.40738 0.065831 0.013675 0.301831 0.661739 0.033567 0.007889 0.053979 0.06717VCB 2010 0.028059 8.48784 0.067609 0.014779 0.302854 0.665881 0.033247 0.010196 0.064232 0.088616VCB 2011 0.035575 8.56434 0.078484 0.015543 0.329992 0.619043 0.022516 0.009697 0.062403 0.186755VCB 2012 0.027639 8.61751 0.100603 0.014507 0.210071 0.688516 0.022367 0.00811 0.052474 0.090942VCB 2013 0.024019 8.67117 0.090696 0.013314 0.261497 0.708422 0.023624 0.009242 0.054219 0.065923VCB 2014 0.021658 8.76117 0.075342 0.011873 0.290586 0.731728 0.019032 0.009216 0.059837 0.0471VCB 2015 0.024227 8.82891 0.066982 0.012317 0.236897 0.742189 0.020623 0.008521 0.066793 0.008786VCB 2016 0.024583 8.89647 0.06105 0.012629 0.227083 0.749392 0.016206 0.008493 0.062108 0.032436VCB 2017 0.022118 9.01506 0.050766 0.011462 0.325214 0.684366 0.013316 0.007791 0.068122 0.035203VCB 2018 0.027529 9.03102 0.057894 0.012673 0.25499 0.746657 0.016476 0.01141 0.070758 0.035394VCB 2019 0.029403 9.08733 0.06615 0.012936 0.243664 0.759333 0.017055 0.010367 0.070174 0.027958VCB 2020 0.028379 9.12262 0.070949 0.012093 0.238423 0.778231 0.022878 0.01025 0.029101 0.0323VCB 2021 0.031322 9.15066 0.077133 0.012404 0.188229 0.802535 0.030479 0.010262 0.025755 0.0184VIB 2009 0.020915 7.75312 0.052065 0.0153 0.334789 0.571425 0.009148 0.00667 0.053979 0.06717VIB 2010 0.024142 7.97233 0.070269 0.012692 0.29829 0.479503 0.011396 0.004715 0.064232 0.088616VIB 2011 0.040254 7.98655 0.084168 0.017497 0.316724 0.455383 0.015567 0.003951 0.062403 0.186755VIB 2012 0.052975 7.81307 0.129733 0.027932 0.154249 0.600726 0.01713 0.010082 0.052474 0.090942VIB 2013 0.029807 7.88578 0.103839 0.020312 0.124943 0.562467 0.026127 0.006604 0.054219 0.065923VIB 2014 0.030917 7.90666 0.105383 0.020254 0.120917 0.608125 0.021296 0.015812 0.059837 0.0471VIB 2015 0.028894 7.92587 0.102134 0.020938 0.100851 0.632246 0.015942 0.008306 0.066793 0.008786VIB 2016 0.025995 8.01919 0.083649 0.020022 0.134168 0.566997 0.01716 0.007311 0.062108 0.032436VIB 2017 0.029191 8.09047 0.071351 0.018955 0.120811 0.555198 0.011972 0.006143 0.068122 0.035203