616 tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các nhtm vn khóa luận đại học chuyên ngành tcnh 2023

Tínhcấp thiếtcủađề tài

Hệ thống NHTM Việt Nam giữ một vai trò quan trọng như thế nào đối với sựpháttriểnkinhtếđấtnướclàkhôngthểphủnhận.Nhưhuyếtmạchcủathịtrườngtàichính – tiền tệ nói riêng và của toàn bộ nền kinh tế nói chung, các NHTM đóng mộtvaitròchủđạotrongviệctậndụngcácnguồnlựctàichínhđểpháthuy, đápứngnhucầutíndụngcủamọiđốitượngvàthànhphầnkinhtế,phụcvụchosựpháttriểnkinhtế - xã hội của một đất nước Tuy nhiên, đi cùng với sự hội nhập quốc tế chủ động,tích cực giúp đất nước ngày một phát triển thì các NHTM Việt Nam đã và đang đốimặt với việc số lượng NHTM tăng lên đáng kể từ năm 2006 cùng áp lực cạnh tranhvới những NHTM nước ngoài được phép mở ngân hàng 100% vốn nước ngoài tạiViệtNamthêmnhữngkhókhănkhisốlượngvàquymôcủacáccôngtytàichính,tổchứctíndụn gđanghoạtđộngkinhdoanhtrênthịtrườngtănglênlàmchomôitrườngcạnh tranh ngày càng trở nên gay gắt.

Chính vì vậy để có thể đứng vững trong thịtrườngtàichínhcùngtồntạivàpháttriểnthìcácNHTMtìmnhiềucáchđểgópphầnnângcaohiệ uquảkinhdoanhcụthểgiatăngsốlượngkháchhàng,mởrộngthịphầntín dụng cũng như nâng cao chất lượng và đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ để thuhútkháchhàng.Cũngnhưcácloạihìnhdoanhnghiệpkhác,hiệuquảkinhdoanhluônlà một trong những vấn đề then chốt nhất đối với ngân hàng Bên cạnh thu nhập truyềnthốngtừlãi,cácngânhàngđãvàđangkiếmthêmnhữngnguồnthunhậpmớitừmôigiới, đồng tài trợ, quản lý danh mục đầu tư, chuyển tiền, bảo lãnh phát hành, quản lýtàisản (AllenvàSantomero,2001).Chínhvìlẽđó,sựđadạnghóathunhậplàmộtkhíacạnhrấtquantrọn gcầnđặcbiệtquantâmkhinhắcđếnhiệuquảkinhdoanhcủaNHTM.Cụthể,Ngày

TTgphêduyệtĐềán“Cơcấulạihệthốngcáctổchứctíndụnggắnvớixửlý nợ xấu giai đoạn 2016-2020”.Việc chuyển đổi mạnh mẽ mô hình kinh doanh củacác NHTM theo hướng từ “độc canh tín dụng” sang mô hình đa dạng hóa sản phẩm,dịchvụngânhàngphitíndụng…làmộttrongnhữnghànhđộngNHTMViệtNam đãthựchiệnđểtheokịpxuhướngpháttriểncạnhtranhvàthựchiệntốtĐềánChínhphủ,gópphầnđ adạnghóathunhập.CácNHTMđãkhônglongạihiểmnguyvớicáclĩnh vực ngoài truyền thống, mạnh dạn hơn trong việc phát triển các hoạt động trunggian truyền thống như huy động vốn, cho vay sang các hoạt động có thu nhập ngoàilãi như kinh doanh ngoại hối, đầu tư chứng khoán, … làm đa dạng hóa thu nhập chongân hàng Khi thực hiện đa dạng hóa thu nhập, hiệu quả hoạt động kinh doanh củangânhàngsẽảnhhưởngtheo.

Việc tìm hiểu mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả kinh doanhcủa ngân hàng là rất cần thiết đối với những nhà điều hành ngân hàng, người làm chínhsách, những nhà quản lý, những nhà đầu tư vì đối với họ việc hiểu liệu đa dạng hóathunhậpcógópphầntạothêmgiátrịchongânhànghaykhônglàvôcùngquantrọng. Đa số các tài liệu hiện có nghiên cứu chú trọng vào mối liên hệ giữa đa dạnghóa và hiệu quả hoạt động của ngân hàng hoặc tác động của đa dạng hóa đối với rủiro ngân hàng (Stiroh 2004a) Điều này có thể hiểu rằng đối với các nhà quản lý, cácnhà giám sát thì mối quan tâm hàng đầu của họ là ngân hàng có thu nhập ổn định vàkhả năng chịu rủi ro cao Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về tác động của đadạng hóa đến hiệu quả kinh doanh tuy nhiên kết quả chưa thống nhất và còn sự khácbiệt với hai quan điểm trái ngược nhau lớn.

Cụ thể nghiờn cứu Elsas, Hackethal &Holzhọuser (2010); Gurbuz, Yanik & Ayturk (2013); Lee, Yang & Chang (2014);Moudud-Ul-Huq, Zheng, Gupta & Ashraf (2018) cho rằng đa dạng hóa thu nhập sẽlàm tăng lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro trong khi đó nghiên cứu của DeYoung vàRice (2004); Stiroh và Rumble (2006) cho rằng đa dạng hóa thu nhập làm phát sinhnhiềuchiphíchuyểnđổi,thunhậpảnhhưởnglàmrủirotănglên.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015);Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015); Lê Văn Hậu và Phạm Xuân Quỳnh2016; Nguyễn Minh Sáng (2017) đưa ra kết quả đa dạng hóa thu nhập làm tăng hiệuquảkinhdoanhcủacácNHTMViệtNam.Nhưngkhithêmyếutốrủirothìtácđộngcủađadạ nghóathunhậpđếnhiệuquảkinhdoanhcóđiềuchỉnhrủirotrongngân hànglàkhácnhau.Cụthể,VõXuânVinhvàTrầnThịPhươngMai(2015);BattenvàVõ Xuân Vinh

(2016) đưa ra kết quả rằng đa dạng hóa làm giảm hiệu quả kinh doanhđiều chỉnh rủi ro của ngân hàng Trong khi đó nghiên cứu của Nguyễn Quang

Khải(2016),LêVănHậuvàPhạmXuânQuỳnh(2017)vớikếtquảngượclại,đadạnghóalàm tăng hiệu quả kinh doanh điều chỉnh rủi ro của ngân hàng Tóm lại, các nghiêncứu thực nghiệm vẫn chưa có kết quả thông nhất về tác động của đa dạng hóa thunhậpđếnhiệuquảkinh doanhđiềuchỉnhrủirocủangânhàng.

Nhìn chung, Việt Nam chỉ có một số ít nghiên cứu về tác động của đa dạnghóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của NHTM Hơn nữa, kết quả nghiên cứu vềtác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh điều chỉnh rủi ro tạiNHTM Việt Nam có sự trái ngược nhau nên chưa có kết luận về lợi ích của đa dạnghóathunhậpđối với ngânhàng.Chính vìvậy,đềtàinghiêncứu“TÁCĐỘNGCỦAĐADẠNGHÓATHUNHẬPĐẾNHIỆUQUẢKI NHDOANHCỦACÁCNHTM

VIỆT NAM” là cần thiết góp phần hoàn thiện thêm vào khía cạnh đa dạng hóa thunhập và mối tương quan của nó với hiệu quả kinh doanh tại các NHTM Việt Nam.Kết quả của nghiên cứu này có thể được sử dụng với mục đích tham khảo giúp cácNHTM Việt Nam có cơ sở để thực hiện đa dạng hóa thu nhập phù hợp nhằm tăng hiệuquảkinhdoanhcủangânhàng.

Dựavàonhữnglídothựctếkểtrên,kếthợpvớikhốilượngkiếnthứctíchlũyđượcquaquát rìnhhọctập,vàxuấtpháttừmongmuốntìmhiểucủabảnthân,đivàophân tích để đem đến một góc nhìn, một cách đánh giá về các nhân tố đang tác độngđếnhiệuquảkinhdoanhcủacácNHTMCPViệtNamquađềtài“TÁCĐỘNGCỦAĐADẠNGHÓATHUNHẬPĐẾNHIỆUQUẢKINHDOANHCỦACÁCNGÂNHÀNGTHƯƠNGMẠIVIỆTNAM”

Mụctiêu nghiêncứu

Mụctiêunghiêncứutổngquát

Mụctiêunghiêncứucụthể

- Đánh giá sự tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh củacácNHTMViệtNam

- Từ kết quả tác động, đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả kinhdoanhcủacácNHTMtạiViệtNam.

Câuhỏinghiêncứu

- Đa dạng hóa thu nhập có tác động đến hiệu quả kinh doanh của các NHTMViệt Nam không và nếu có thì tác động theo chiều hướng nào? Mức độ tác động củađadạnghóathunhậpđếnhiệuquảkinhdoanhngânhàngrasao?

- Những giải pháp nào có thể góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh của cácNHTMViệtNam.

Đốitượngvàphạmvinghiêncứu

Đốitượngnghiêncứu

Phạmvinghiêncứu

- Vềkhônggian:28NHTMViệtNamgồmABB,ACB,BAB,BIDV,BaoVietBank, BVB, CTG, EIB, HDB, KLB, LPB, MBB, MSB, NAB, NCB, OCB,PGB,SCB,SEAB,SGB,SHB, STB,TCB,TPB,VAB,VCB,VIB,VPB.

Phươngphápnghiêncứu

Phươngpháp thuthậpdữliệu

Tácgiảsửdụngdữliệunghiêncứuđượcxemxétlàdữliệutừcácbáocáotàichínhđã đượckiểmtoáncủacácNHTM đanghoạtđộng.Dữliệuđượcchọn từnăm

2010 - 2019 Các kênh thông tin lấy dữ liệu: thu thập từ các Website chính thức củacácngânhàng,dữliệutừWorldBank,dữliệucủatổngcụcthốngkêViệtNamvàcáctrangbáo kinhtế điệntử uytín.

Phươngpháp nghiên cứu

Thốngkêmôtả:môtảđặctínhcơbảncủabộdữliệuthuthậpnhằmcócáinhìntổngquátvềmẫ unghiêncứu.ThốngkêcácbiếngiảithíchvàbiếnphụthuộccủacácNHTM Việt Nam trong giai đoạn năm

2010 đến 2019 qua đó thấy được giá trị trungbình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của từng biến trong mô hìnhcũngnhưkíchthướcmẫu.

Phươngphápđịnhlượng:ápdụngmôhìnhhồiquybìnhphươngbénhấtdạnggộpPooled OLSđểhồiquydữliệubảngbằngcáchkếthợpmôhìnhhồiquytácđộngcố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) để xem xét, phân tíchcác yếu tố Để lựa chọn được mô hình tối ưu, ta tiến hành kiểm định F để lựa chọngiữa hai mô hình OLS và FEM, nếu giá trị xác suất Prob (Chi-square) nhỏ hơn mứcý nghĩa 5% thì mô hình FEM tối ưu hơn, tiếp theo đó tiến hành kiểm định

HausmanđểlựachọngiữamôhìnhFEMvàREM,nếugiátrịxácsuấtProb(Random)nhỏhơnmứ c ý nghĩa 5% thì mô hình FEM được lựa chọn Cuối cùng sử dụng kiểm địnhBreusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM (Nếu p-value của kiểm định Breusch

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựavào mô hình REM để phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếptục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan Nếu mô hình tồntại hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, phương pháp FGLS (FeasibleGeneralized Least Square) được sử dụng trong mô hình này có thể kiểm soát đượchiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi Ngoài ra,bài nghiên cứu sử dụngSGMMđểgiảiquyếtvấnđềnộisinh,phương saithayđổivàtựtươngquannhằmsosánh kết quả để mô hình nghiên cứu về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệuquảkinhdoanh vữngchắchơn.

Đónggópcủađềtài

- Nghiên cứu này thực hiện kiểm tra tác động của đa dạng hóa thu nhập tới hiệuquả kinh doanh của các NHTM Việt Nam qua hai phương pháp FGLS vàSGMM để từ đó đưa ra kết luận chính xác nhất về tác động của đa dạng hóathunhậpđếnhiệuquảkinhdoanhngânhàng.

- Ngoàira,vềmặtthựctiễn,nghiêncứunàygópphầngiúpcácNHTMViệtNamxác định lợi ích của đa dạng hóa thu nhập đối với hiệu quả kinh doanh ngânhàng đồng thời gợi ý những chính sách để ngân hàng thực hiện đa dạng hóa thunhậpphùhợpnhằmtănghiệuquảkinhdoanhngânhàng.Bêncạnhđó,nghiêncứu cũng cung cấp những thông tin hữu ích cho những nhà nghiên cứu tronglĩnhvựcngânhàngtiếptụcnghiêncứusâuvàrộnghơnnhữngvấnđềliênquan.

Bốcụccủaluận văn

Chương1trìnhbàynhữngvấnđề chungvềnghiêncứubaogồmlýdonghiêncứu; mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu; đối tượng, phạm vi nghiên cứu, phương phápnghiên, những đóng góp của nghiên cứu và kết cấu đề tài nghiên cứu Thông quachươngnày,ngườiđọcsẽhìnhdungtổngquátvềđềtàinghiêncứu.

Chương2giảithíchkháiniệm,cáchđolườngđadạnghóathunhập,đolườnghiệuquảkinh doanhvàgiớithiệumộtsốlýthuyếtliênquanđadạnghóathunhậpvàhiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Chương này cũng lược khảo các nghiên cứutrước liên quan đến đề tài về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinhdoanhngânhàng.

Dựa trên cở sở lý thuyết chương 2, chương 3 trình bày mô hình nghiên cứu,giải thích cách đo lường các biến nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiêncứu, quy trình nghiên cứu đã sử dụng nhằm thu được kết quả phù hợp với mục tiêuđềra.

Chương 4 thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình, thực hiện cáckiểmđịnhmôhìnhnghiêncứu,phântíchtươngquangiữacácbiếntrongmôhìnhvàphân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng.Từkết quả đó đưa ra mô hình hồi quy phù hợp thể hiện mối quan hệ giữa các yếu tố nộitạingânhàng,yếutốkinhtếvĩ môvà hiệu quảkinhdoanhcủacácNHTM.

Chương 5 trình bày kết luận rút ra từ nghiên cứu và gợi ý một số giải pháp,chínhsáchđểcácNHTMViệtNamthựchiệntăngđadạnghóathunhậpvàtănghiệuquả kinh doanh Ngoài ra, chương 5 cũng trình bày hạn chế của nghiên cứu này vàhướngnghiêncứutiếptheoliênquanđếnchủđềnày.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆMVỀ TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP ĐẾN HIỆU QUẢ KINHDOANHCỦACÁCNHTMVIỆTNAM

Cơsởlýthuyết

Theo lý thuyết tài chính nói chung, đa dạng hóa là một chiến lược làm giảmthiểurủirophihệthống,làchiếnlược nhiềutrongquảntrịđầutư.

Theo Sanya & Wolfe (2011), đa dạng hóa là một chiến lược đầu tư được thiếtkếbằngcáchkếthợpmộtloạtcáckhoảnđầutưkhácnhaunhằmgiảmbớtrủiro.Vớikết hợp này một danh mục đầu tư được tạo ra theo nhiều hướng và tất cả các khoảnđầu tư không có khả năng di chuyển theo cùng một hướng Mục tiêu đa dạng hóatronglýthuyếtdanh mục đầutưchínhlàlàmgiảmrủiro.

Các nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), Hồ ThịHồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015) đều có chung quan điểm rằng đa dạng hóathu nhập là sự tăng tỷ trọng thu nhập từ các hoạt động ngoài lãi và giảm dần tỷ trọnghoạtđộngtừlãi,dođókhicácngânhàngthựchiệnđadạnghóathunhậpthìthunhậpngoàilãigiat ăng.

Theo Elsas và cộng sự (2010), các NHTM thường đa dạng hóa thu nhập bằngcách chuyển sang các hoạt động thu phí từ các hoạt động kinh doanh truyền thốngnhư tiền gửi và tiền vay để thu lãi; sau đó các ngân hàng tiếp tục đẩy mạnh các hoạtđộng phi truyền thống khác như hoạt động đầu tư trên cơ sở thu nhập từ phí ổn địnhđểgiatăngtỷtrọng thunhậpngoàilãitrongtổngthunhậphoạtđộng.

Theo Mercieca, Schaeck & Wolfe (2007), trong lĩnh vực ngân hàng đa dạnghóa chia thành ba khía cạnh: (i) đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ tài chính, (ii) đadạnghóađịalý và(iii) kếthợpđadạnghóađịalývàsảnphẩmdịchvụtàichính.

Mỗi ngân hàng có thể lựa chọn nhiều cách thức đa dạng hóa trong chiến lượckinhdoanhcủamình.Cácquyếtđịnhlựachọnấyvớimụctiêucuốicùnglàlàmcáchnào gia tăng doanh thu, chi phí được giảm thiểu tối đa, lợi nhuận thu về ngày càngnhiều,tìmkiếmnhiềukháchhàngvàđảmbảosựtồntại,pháttriểnổnđịnh,bềnvữngcho ngân hàng Mục tiêu đó sẽ được thực hiện qua việc làm cho thu nhập ngân hàngtănglên.Dođó,đadạnghóathunhậpđượcxemlàchỉtiêutốtnhấtphảnánhkếtquảcủa các chiến lược đa dạng hóa nhiều hơn là xem đó như một hình thức đa dạng hóatrong quá trình hoạt động của ngân hàng (Campa và Kedia 2002, Baele và cộng sự2007,Chiorazzovàcộngsự 2008,Lepetitvàcộngsự 2008).

Tóm lại, đa dạng hóa thu nhập ngân hàng là việc nâng cao tỷ trọng thu nhậpngoài lãi trong tổng thu nhập ngân hàng, mảng kinh doanh truyền thống (hoạt độngtín dụng) được chuyển sang kinh doanh phi truyền thống nhờ thu phí dịch vụ nhưdịchvụchuyểntiềntrongvàngoàinước,dịchvụthẻ,thanhtoánxuấtnhậpkhẩu,môigiới chứng khoán đầu tư, ngân hàng điện tử…) tạo thêm nguồn thu nhập cho ngânhàng Những dịch vụ phi tín dụng cần đáp ứng tốt nhất nhu cầu khách hàng, nhiềutiện ích cao, giao dịch nhanh, chính xác và liên kết chặt chẽ để phát triển một cáchđồngbộ.

Như vậy, đa dạng hóa thu nhập ngân hàng chính là sự tăng thêm nguồn thunhập ngoài lãi phát triển mảng kinh doanh phi truyền thống hay các sản phẩm tàichính của ngân hàng như dịch vụ chuyển tiền trong và ngoài nước, dịch vụ thẻ, muabán ngoại tệ, thanh toán xuất nhập khẩu, môi giới đầu tư chứng khoán, hoa hồng đạilý,ngânhàngđiệntử,… haynóicáchkhácngânhàngphânchiagiữathunhậplãivàthunhậpngoàilãitrongtổngthunhậpc ủangânhàngthayvìtậptrungvàohoạtđộngkinhdoanhtruyềnthốngđểđápứngmọinhu cầukháchhàng.

Theo Asif và Akhter (2019), đa dạng hóa thu nhập trong ngân hàng chủ yếuđượcđolườngthôngquatỷlệthu nhậpngoài lãivàchỉsốHerfindahl Hirschman.

BTC,thunhậpngânhànglànhữngkhoảnthuđượctừhoạtđộngkinhdoanhngânhàngbaogồmth unhậplãi và các khoản thu nhập tương tự; thu nhập từ hoạt động dịch vụ; thu từ hoạt độngkinh doanh ngoại hối và vàng; thu từ hoạt động kinh doanh chứng khoán (trừ cổphiếu),thutừhoạtđộnggópvốn,chuyểnnhượngphầnvốngóp,cổphần;thutừhoạtđộng khác. Trong đó, thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự là các khoản thulãi tiền gửi, thu lãi cho vay, thu lãi từ kinh doanh, đầu tư chứng khoán nợ, thu từnghiệp vụ bảo lãnh, thu lãi cho thuê tài chính, thu lãi từ nghiệp vụ mua bán nợ, thukhác từ hoạt động tín dụng Thu nhập từ hoạt động dịch vụ là các hoạt động thu từdịchvụthanhtoán,dịchvụngânquỹ,nghiệpvụủythácvàđạilý,hoạtđộngdịchvụkhác Thu từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng là thu từ kinh doanh ngoại tệ,kinh doanh vàng, thu lãi chênh lệch tỷ giá, thu từ công cụ tài chính phái sinh tiền tệ.Thu nhập ngoài lãi bao gồm thu nhập từ hoạt động dịch vụ; thu từ hoạt động kinhdoanhngoạihốivàvàng;thutừhoạtđộngkinhdoanhchứngkhoán,thutừhoạtđộnggópvốn, chuyểnnhượngphầnvốngóp,cổphần;thutừ hoạtđộngkhác.

Theo Lepetit và cộng sự (2008), Gurbuz và cộng sự (2013), các nghiên cứutínhthunhậpngânhàngtrêncơsởthuầnvìtrênbáocáotàichínhcủacácngânhàng,các hoạt động đầu tư, kinh doanh chứng khoán, kinh doanh ngoại hối được trình bàytrên cơ sở thuần Cụ thể, tổng thu nhập thuần bằng tổng thu nhập lãi thuần và thunhập ngoài lãi thuần, trong đó, thu nhập lãi thuần là chênh lệch giữa thu nhập lãi vàchi phí lãi, thu nhập ngoài lãi thuần là chênh lệch giữa thu nhập ngoài lãi và chi phíngoàilãi.

= Thu nhập thuần từ dịch vụ + Thu nhập thuần từ kinh doanh đầu tư +

Trên báo cáo tài chính của NHTM Việt Nam, tổng thu nhập thuần của ngânhàngbaogồmthunhậplãithuần,thunhậpthuầntừhoạtđộngdịchvụ,thunhậpthuầntừ hoạt động kinh doanh ngoại hối, thu nhập thuần từ mua bán chứng khoán kinhdoanh, thu nhập thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư, thu nhập thuần từ hoạt độngkhác và thu nhập từ góp vốn, mua cổ phần Do đó, thu nhập ngoài lãi thuần của cácNHTMViệtNamtrongbàinghiêncứunàyđược tínhnhư sau:

Thu nhập thuần ngoài lãi = Thu nhập thuần từ hoạt động dịch vụ + Thu nhậpthuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối + Thu nhập thuần từ mua bán chứng khoánkinh doanh + Thu nhập thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư + Thu nhập thuần từhoạtđộngkhác+Thunhậptừ gópvốn,muacổphần.

Ngoài ra, để đo lường đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng, các nghiên cứuliên quan như Stiroh (2004b), Lepetit và cộng sự (2008), Lee và cộng sự (2014),Batten và Vo (2016), Moudud-UlHud (2018) sử dụng tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãitrêntổngthunhậpthuầncủangânhàng.Tỷlệnàyđượctínhnhư sau:

 ĐolườngđadạnghóathunhậpthôngquachỉsốHerfindahlHirschman Để đo lường mức độ tập trung của các nguồn thu nhập của ngân hàng cụ thểđo lường sự thay đổi giữa thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi, chỉ sốHerfindahlHirschmanđượcsửdụng.TheonghiêncứucủaSanyavàWolf(2011),Gurbuzvà cộngsự(2013),VõXuânVinhvàTrầnThịPhươngMai(2015),chỉsốđadạnghóathunhậpđ ượctínhtoánnhư sau:

Thunhậpthuầnngoàilãi (NII)=Thunhập ngoàilãi –Chiphíngoàilãi

=Thunhậpthuầntừdịchvụ+Thunhậpthuầntừkinhdoanhđầutư+ThunhậpthuầnkhácTổngthu nhậpthuần=Thunhậplãithuần +Thunhậpthuầnngoàilãi

Giả thiết các khoản thu nhập thuần đều dương thì HHI có giá trị từ 0.5 đến 1.Khi HHI có giá trị bằng 0.5 nghĩa là đa dạng hóa hoàn toàn mà tại đó đem lại lợinhuận cao nhất cho ngân hàng, khi HHI bằng 1 nghĩa là mức thấp nhất của đa dạnghóa thu nhập Như vậy, HHI càng cao nghĩa là các ngân hàng có sự tập trung lợinhuậnđồngnghĩađadạnghóathunhậpcàngởmứcthấp.

Theo nghiên cứu của Stiroh và Rumble (2006), Chiorazzo và cộng sự (2008).MứcđộđadạnghóathunhậpđượcxácđịnhthôngquachỉsốHerfindahlHirschmannhưs au:

Cách tính này giúp giải thích ý nghĩa chỉ số đa dạng hóa thu nhập (DIV) dễdànghơn.CónghĩalàDIVcàngcaothìđadạnghóathunhậpcànghoànhảo.VìHHIcógiátrịtừ0. 5đến1nênDIVcógiátrịtừ0đến0.5.ChỉsốDIVcàngcao,cànggần

0.5 thì đa dạng hóa thu nhập càng cao Khi DIV càng xa 0.5 (bằng 0) nghĩa là tất cảthunhậpngânhàngđềuchỉtừmộtnguồn(tứclàtậptrunghoàntoàn,đadạnghóa thấp nhất),trongkhi DIVđạtcựcđạibằng 0.5nghĩalàđadạnghóahoànhảo

Theo Elsa và cộng sự 2010, có thể phân chia chi tiết hơn các khoản thu nhậpcủangânhàngtheonhómcáchoạtđộngkinhdoanhcủangânhàngbaogồmthunhậptừlãi,thu nhậptừhoạtđộngdịchvụ,thunhậptừkinhdoanh,đầutưvàcáckhoảnthunhậpkhác.Khiđódựavào chỉsốHerfindahlHirschmanđiềuchỉnh,đadạnghóathunhậpcủangânhàngcóthểđượctínhnh ưsau:

HHIRD=1 –(INT 2 +COM 2 +TRAD 2 +OTH 2 )

COM: Tỷ lệ thu nhập thuần từ hoạt động dịch vụ trên tổng thu nhập thuầnTRAD:Tỷlệthunhậpthuầntừhoạtđộngkinhdoanh,đầutưtrêntổngthunhậpthuầnO TH:Tỷlệthunhậpthuầntừ hoạtđộngkháctrêntổngthunhậpthuần

Hiệuquảlàmộtphạmtrùđượcsửdụngrộngrãitrongtấtcảcáclĩnhvựckinhtế,kỹthuật,xã hội.Hiệuquảcóthểtiếpcận từ nhiềugócđộkhácnhau.

Theo các nhà kinh tế học cổ điển, tối đa hóa lợi nhuận trong điều kiện thịtrường cạnh tranh hoàn hảo là mục tiêu các doanh nghiệp hoạt động hướng tới. Cácdoanhnghiệpcũnghoạtđộnghướngđếntốiđahóadoanhthuvàtốithiểuhóachiphínhằmmục đíchtốiđahóalợinhuậntrongđiềukiệnthịtrườngcạnhtranhđộcquyền.Dođó,lợinhuận làthước đo hiệu quảmộtdoanhnghiệp.

Quy trìnhnghiêncứu

Bước 3: Phân tích tác động đa dạng hóa thunhậpđếnHQKDngânhàng

- Bước1:tácgiảsẽtiếnhànhlượckhảolýthuyếtnềnliênquan đadạnghóathunhập và hiệu quả kinh doanh của các NHTM Đồng thời, tác giả tìm hiểu các nghiêncứu thực nghiệm trên thế giới và Việt Nam về tác động của đa dạng hóa thu nhậpngân hàng đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng Thông qua cơ sở lý thuyết và đánhgiá tổng quan về các nghiên cứu trước tác giả xác định các biến xây dựng mô hìnhnghiêncứu.

- Bước2:Trêncơsởlýthuyếtvàcácnghiêncứucóliênquan,tácgiảxâydựngmô hình nghiên cứu và áp dụng các phương pháp nghiên cứu phù hợp để phân tíchtácđộngcủađadạnghóathunhậpđếnhiệuquảkinhdoanhcủaNHởbướctiếptheo.

- Bước 3: Từ mô hình nghiên cứu đề xuất, áp dụng phương pháp định lượngbằng mô hình FEM, REM và phương pháp bình phương tổng quát nhỏ nhất, SGMMtác giả sẽ ước lượng tác động của đa dạng hóa thu nhập cũng như các biến độc lậpkhácđếnhiệuquảkinhdoanh củacácNHTM.

- Bước 4: Kiểm định mô hình hồi quy: để bảo đảm kết quả nghiên cứu đáng tincậy, tác giả tiến hành các kiểm định có liên quan như kiểm định hiện tượng tự tươngquan,hiệntượngđacộngtuyến,hiệntượngphươngsaisaisốthayđổi.

- Bước5:Phântíchkếtquảhồiquyvàthảoluậnkếtquảnghiêncứu:Khóaluậntrình bày kết quả nghiên cứu về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinhdoanh của NHTM Việt Nam đồng thời thảo luận và so sánh với kết quả của các nghiêncứutrướcliênquan.

- Bước 6:Kết luận và gợi ý chính sách để tăng mức độ đa dạng hóa thu nhậpvàhiệuquảkinhdoanhcủaNHTMViệtNam.

Môhình vàcácgiảthuyếtnghiêncứu

Dựavàocơsởlýthuyếtvàcácnghiêncứutrìnhbàyởmục2.2.1vàởbảng2.1nhưChiorazzo vàcộngsự(2008);SanyavàWolfe(2011);StirohvàRumble(2006);

Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), ta thấy ngoài đa dạng hóa thu nhập,các yếutốkhácảnhhưởngđếnhiệuquảkinhdoanhngânhàngthườngđượcxemxétlà quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng,tỷ lệ cho vay khách hàng, tỷ lệ tiềngửi,t ỷ l ệ an toàn vốn Từ cơ sở đó, tác giả xây dựng mô hình đa dạng hóa thu nhập tác độngđếnhiệuquảkinh doanhtạiNHTMViệtNamnhưsau:

HQKD:là hiệuquảkinhdoanhcủa NH,đượcđo lườngbằng ROA, ROE

DIV: Chỉ số đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng Nghiên cứu sử dụng chỉ sốHHI(HerfindahlHirschmanIndex)đểướclượngmứcđộđadạnghóathunhậpngân hàng theo nghiên cứu của Stiroh & Rumble (2006), Chiorazzo, Milani &Salvini(2008).Mức độđadạnghóađượctínhtheocôngthứcsau:

DIV=1 –HHI=1–(INT 2 +NON 2 ) INT: Tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi trên tổng thu nhập thuầnNON:Tỷlệthunhậpthuầnngoàilãitrêntổngthunhậpthuần

NOI: Thu nhập thuần ngoài lãi gồm thu nhập thuần từ phí dịch vụ, thu nhậpthuần từ đầu tư kinh doanh chứng khoán, thu nhập thuần từ kinh doanh ngoạihốivàthunhậpthuầntừ hoạtđộngkhác

NETOP: Tổng thu nhập thuần của ngân hàng gồm thu nhập lãi thuần và thunhậpthuầnngoàilãi.

Trường hợp thu nhập thuần ngoài lãi bị âm thì nghiên cứu đưa tỷ lệ thu nhậpthuầnngoàilãibằng0thểhiệnthuthậptừcáchoạtđộngngoàilãikhôngđónggópgìch o thunhậpthuần(HồThịHồng MinhvàNguyễnThịCành2015)

BIENKS: các biến kiểm soátβ i ;βj:cáchệsốhồiquy à 𝑖𝑡 :phầndưcủamụhỡnh

ROA it =β 0 +β 1 DIV it +β 2 SIZE it +β 3 GROW it +β 4 ETA it +β 5 LOA it +β 6 NPL it +β 7 DEA it +β 8 LLP it +β 9 LIA it +β 10 GDPG it +β 11 INF it +à it [Mụhỡnh1]

ROE it =β 0 +β 1 DIV it +β 2 SIZE it +β 3 GROW it +β 4 ETA it +β 5 LOA it +β 6 NPL it +β 7 DEA it +β 8 LLP it +β 9 LIA it +β 10 GDPG it +β 11 INF it +à it [Mụhỡnh2]

2 ROE it Lợinhuận sauthuếtrên vốnchủsởhữu

3.2.2 Cácgiảthuyếtnghiêncứu Đa dạng hóa thu nhập (DIV):Đa dạng hóa ngày càng giữ một vị trí quantrọng trong tình hình kinh tế ngày nay vì thế mỗi ngân hàng cần phải có một chiếnlượckinhdoanhđadạnghóađểpháttriểnantoàn,hiệuquả.NghiêncứucủaVõXuânVinhvàTrần ThịPhươngMai(2015)vềlợinhuânvàrủirotừđadạnghóathunhậpcủa NHTM Việt Nam cho thấy rằng hiệu quả kinh doanh ngân hàng càng cao khimức đa dạng hóa thu nhập càng cao Hay Chiorazzo & cộng sự (2008) cho rằng lợinhuậntăngkhicácngânhàngtiếnhànhdadạnghóanguồnthunhậpngoàilãi.Cóthểnói một khi chỉ số DIV càng cao thì nguồn thu nhập của ngân hàng không phụ thuộcvào hoạt động tín dụng mà thay vào đó các sản phẩm dịch vụ mới được phát triển đểtăngthêmthunhập.Tươngtựkếtquảđadạnghóathunhunhậpcómốiquanhệcùngchiều với hiệu quả kinh doanh cũng tìm thấy ở các nghiên cứu của Lee và cộng sự(2014), Lê Văn Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2016) và Moudud-Ul-Huq và cộng sự(2018) Trong khi đó Stiroh (2004a, 2004b), Mercieca và cộng sự (2007) tìm ra mốiquan hệ tiêu cực giữa đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả kinh doanh tức là đa dạnghóa thu nhập tăng lên làm cho hiệu quả kinh doanh giảm Vì thế có thể thấy rằng đadạng hóa thu nhập có thể tác động tích cực hoặc tiêu cực với hiệu quả kinh doanhngânhàng.Trêncơsởlýthuyếtvàmộtsốnghiêncứutrước,tácgiảchorằngnhờvàođa dạng hóa thu nhập sẽ giúp ngân hàng giảm rủi ro nhờ vào rủi ro được phân tán vànhiềudịchvụđượccungcấpthêmnhờtậndụngcácnguồnlựcsẵnmàkhôngcầnphải tốnkhoảnchiphínàonêngópphầntăngthêmthunhậpchongânhàng,điềunàygiúphiệuquảkinhd oanh giatăng.Dođó,bàinghiêncứuđưaragiảthuyết:

Gỉả thuyết H 1 : Đa dạng hóa thu nhập tác động cùng chiều (+) đến hiệu quảkinhdoanhcủangânhàng.

Quy mô ngân hàng (SIZE):Những ngân hàng có quy mô tài sản lớn sẽ cókinh nghiệm quản lý khoản vay, điều kiện vay vốn thắt chặt nên các khoản vay lànhmạnh tăng và danh mục cho vay có cơ hội đa dạng hóa nên hạn chế rủi ro tín dụnggia tăng làm hiệu quả kinh doanh ngân hàng theo xu hướng đi lên Theo Sanya

&Wolfe (2011), những ngân hàng có quy mô lớn sẽ đa dạng hóa tốt và thu nhập ít bịảnh hưởng khi thị trường mới được mở rộng Theo một số nghiên cứu như Sanya vàWolfe(2011);Chiorazzovàcộngsự(2008),cơhộikiểmsoátnhữngvấnđề,rủirovàđa dạng hóa tốt hơn đối với các ngân hàng lớn, bên cạnh đó các ngân hàng nhỏ hoạtđộnglinhđộnghơn.Leevàcộngsự(2014),VõXuânVinhvàTrầnThịPhươngMai(2015)tìm rakếtquảquymôlớnsẽgiúptănghiệuquảkinhdoanhngânhàng.Trongkhi đó, nghiên cứu của Meslier và cộng sự (2014) cho kết quả kết quả ngược chiềugiữa quy mô và hiệu quả kinh doanh ngân hàng Quy mô ngân hàng có thể tác độngcùngchiềuhoặcngượcchiềuvớirủirokinhdoanh.Trêncơsởlýthuyếtvàcácnghiêncứutrước,tá cgiảủnghộýkiếnquymôngânhàngtácđộngcùngchiềuvớihiệuquảkinh doanh vì việc mở rộng quy mô kinh doanh, rủi ro được quản lý tốt hơn đối vớicác ngân hàng quy mô lớn vì thế sẽ giúp hiệu quả kinh doanh ngân hàng tăng và rủirogiảm.Vìvậy,bàinghiêncứuđưaragiảthuyết:

Gỉả thuyết H 2 : Quy mô của ngân hàng tác động cùng chiều (+) đến hiệu quảkinhdoanhcủangânhàng.

Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (GROW):GROW được đưa vào mô hìnhđể kiểm soát tác động của chiến lược mở rộng nhanh đến khả năng tạo ra lợi nhuậncũng như nguy cơ phá sản của ngân hàng (Lee & cộng sự, 2014; Sanya & Wolfe,2011) Theo Chiorazzo và cộng sự (2008); Stiroh, (2004b), thái độ chấp nhận rủi rocủanhàquảnlýthểhiệnquatốcđộtăngtrưởng.Khitốcđộtăngtrườngcaovấnđề chấp nhận rủi ro sẽ cao Ngân hàng sẽ không bỡ ngỡ mà sẵn sàng ứng phó với mọirủi ro nhờ vào sự tăng trưởng của mình Nghiên cứu Võ Xuân Vinh & Trần ThịPhương Mai tìm thấy rằng tốc độ tăng trưởng có quan hệ cùng chiều với hiệu quảkinh doanh Ngân hàng với tốc độ tăng trường cao dễ dàng mang lại hiệu quả kinhdoanh.Chínhvìthế,bàinghiêncứuđưaragiảthuyết:

GiảthuyếtH 3 :Tốcđộtăngtrưởngcủangânhàngtácđộngcùngchiều(+)vớihiệuquảkin hdoanhcủangânhàng.

Tỷlệantoànvốnhaycấutrúcvốn(ETA):ETAlớnlàmcholợinhuậntrênvốn tự có tăng cũng như việc tài trợ bằng vốn chủ sở hữu cho tài sản tăng làm rủi rocho các cổ đông và trái chủ ngân hàng giảm Hệ số này cho thấy mức độ đòn bẩy tàichính của ngân hàng Khả năng trả nợ được đảm bảo một phần bởi vốn ngân hàng,nó như một khoản dự phòng để ứng phó vợi mọi rủi ro xảy ra trong quá trình hoạtđộng của ngân hàng Khả năng chống chọi và phục hồi của ngân hàng sau nhữngkhủnghoảngkinhtếđểgiữvịthếcủamìnhtrênthịtrườngtàichínhthểhiệnquacácchỉ số vốn Khi giá trị tài sản giảm vốn chủ sở hữu sẽ bảo vệ ngân hàng nhằm giảmthiểurủiromộtcáchnhiềunhất.Cóthểnóirằngkhingânhàngcónguồnvốndồidàosẽ hạn chế tìm nguồn tài trợ bên ngoài, sinh ra nhiều chi phí do đó cấu trúc vốn caosẽ giúp giảm thiểu rủi ro và hiệu quả kinh doanh nâng cao hơn Trong những tài liệunghiên cứu về đa dạng hóa, Sanya và Wolfe (2011); Chiorazzo và cộng sự (2008);Stiroh, (2004b) cũng sử dụng ETA để đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.Nghiên cứu của Goddard và cộng sự (2004), Stiroh & Rumble (2006),

Lê Long Hậuvà Phạm Xuân Quỳnh (2017) đưa ra kết quả cùng chiều giữa vốn chủ sở hữu/ tổng tàisản đối với hiệu quả kinh doanh ngân hàng Nghiên cứu của Almumani, (2013);AnbarvàAlper, (2011)khôngtìmthấymốitươngquangiữahaibiếnnày.Vìthếvớiviệc tiếp cận lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, tác giả ủng hộ quan điểm tỷ lệ antoàn vốn tương quan ngược chiều với rủi ro và cùng chiều hiệu quả kinh doanh. Dođógiảthuyết đượcđưara:

GỉảthuyếtH 4 :Tỷlệantoànvốntácđộngcùngchiều(+)vớihiệuquả kinh doanhngânhàng

Tỷ lệ cho vay khách hàng (LOA):LOA đại diện cho mức độ tiếp cận tíndụngcủangânhàng,đánhgiáchiếnlượcchovayvớihiệuquảkinhdoanhngânhàngnhư thế nào. Chỉ tiêu thể hiện mức độ sử dụng tài sản của ngân hàng, ngân hàng sẽbỏquacácnguồnthutừcáchoạtđộngcungcấpdịchvụnếunóquáchútrọngtàisảnvào tín dụng Chỉ tiêu thể hiện vấn đề rủi ro thanh khoản của khách hàng, nếu cónhiều khoản cho vay hợp lý chi phí hoạt động của ngân hàng thấp hơn và ngân hàngdần có thể tiến tới các thị trường cho vay lớn do đó chỉ tiêu càng cao, rủi ro thanhkhoản càng lớn Tuy nhiên nghiên cứu của DeYoung & Roland, (2001) cho rằngkhách hàng ít thường xuyên thay đổi các mối quan hệ cho vay nên thu nhập lãi rònglà nguồn doanh thu ổn định của ngân hàng Vì thế tỷ lệ các khoản cho vay trên tổngtài sản ngân hàng càng cao, hiệu quả kinh doanh càng tăng nhưng kèm theo đó là rủiro ngân hàng cũng gia tăng Nghiên cứu của Chiorazzo và cộng sự (2008), Sanya &Wolfe (2011) đưa ra kết quả tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cùng chiều với hiệu quảkinh doanh Trong bài nghiên cứu, tác giả ủng hộ quan điểm rằng tỷ lệ cho vay cùngchiềuvới hiệuquảkinh doanh ngânhàng. Vìvậy,giảthuyếtđượcđưara:

Giả thuyết H 5 : Tỷ lệ cho vay khách hàng tác động cùng chiều (+) với hiệu quảkinhdoanhcủangânhàng.

Tỷlệtiềngửikháchhàng(DEA):Ngânhànghoạtđộngkinhdoanhcósựtàitrợ chủ yếu của nguồn tiền gửi của khách hàng, đây là nguồn tiền ổn định và chi phírẻ so với các nguồn tài trợ khác Do đó tỷ lệ tiền gửi càng cao, hiệu quả kinh doanhngân hàng càng cao và rủi ro thấp Nghiên cứu của Lee và cộng sự (2014) đưa ra kếtquảtỷlệtiềngửitrêntổngtàisảncùngchiềuvớihiệuquảkinhdoanhvàngượcchiềuvới rủi ro. Tuy nhiên, Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017) cho rằng có mốiquan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ tiền gửi và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Dựavàocơsởlýthuyếtvà nghiêncứuthựcnghiệm, tácgiảđưaragiảthuyết:

Giả thuyết H 6 : Tỷ lệ tiền gửi của khách hàng tác động cùng chiều (+) với hiệuquảkinhdoanhcủangânhàng.

Tỷlệnợxấu(NPL):NPLphảnánhchấtlượngtíndụngmộtngânhàng.Ngânhàngcónợxấ ucaochứngtỏcôngtácquảnlýrủirokhôngtốtvàảnhhưởngđếnhiệuquảkinhdoanhlàđiềukhôngtr ánhkhỏi.NghiêncứucủaBerger&DeYoung(1997),Nguyễn Việt Hùng (2008) đưa ra kết quả tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều với hiệuquả kinh doanh ngân hàng Nếu ngân hàng không sử dụng nguồn vốn huy động từtiền gửi hay các nguồn vốn khác tốt cùng với chạy theo doanh số cho vay làm cho tỷnợ nợ xấu tăng sẽ tác động xấu đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng Theo Berger &DeYoung (1997) ngân hàng sẽ trả thêm nhiều chi phí như chi phí giám sát kháchhàng, chi phí xử lí tài sản đảm bảo … nếu ngân hàng không điều khiển được cáckhoảnnợxấu.Đểduytrìhiệuquảkinhdoanh,nhữngchiphíphátsinhphảikểđếnlàchi phí đảm bảo chất lượng khoản vay để hạn chế nợ xấu xảy ra chính vì thế nợ xấutương quan ngược chiều với hiệu quả kinh doanh ngân hàng Khóa luận đưa ra giảthuyết:

Giả thuyết H 7 : Tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều (-) với hiệu quả kinh doanhcủangânhàng.

Rủirotíndụng(LLP):LLPthểhiệnquatỷlệdựphòngrủirotíndụng,tỷlệnày càng thấp tương đương với rủi ro tín dụng càng thấp, hiệu quả kinh doanh càngcao.Đốivớicácngânhàngcóchiếnlượcchovaymạnhmẽ,tỷlệdựphòngrủirochovay càng cao làm cho chi phí tăng và thu nhập giảm Võ Xuân Vinh và Trần ThịPhương Mai (2015) đưa ra kết quả rủi ro tín dụng có quan hệ ngược chiều với hiệuquả kinh doanh Trong khi đó, nghiên cứu của Lee và cộng sự (2014) kết luận rằngrủi ro tín dụng tác động cùng chiều với hiệu quả kinh doanh Trên cơ sở lý thuyết vànhững nghiên cứu, tác giả thấy rằng rủi ro tín dụng cao đòi hỏi ngân hàng phải tríchlập dự phòng rủi ro cao và lợi nhuận ngân hàng giảm, do đó hiệu quả kinh doanhgiảm.Vìvậy,giả thuyếtđượcđưara:

GiảthuyếtH 8 :Rủirotíndụngtácđộngngượcchiều(-)vớihiệuquảkinhdoanhcủangânhàng.

Chất lượng tài sản thanh khoản (LIA):được đo bằng tỷ lệ tài sản thanhkhoảntrêntổngtàisản:NghiêncứuGoddardvàcộngsự(2004);LeevàHsieh(2013)đưarakế tquảrằngtỷthanhkhoảnnàycómốiquanhệngượcchiềuvớihiệuquảkinhdoanh ngân hàng Tỷ suất sinh lời của tài sản thanh khoản thường thấp hơn với cáckhoảnvaydàihạntrongngânhàng.Tuynhiên,PoposkavàTrpkoski(2013);Shenvàcộng sự

(2009) cho rằng các ngân hàng có nhiều tài sản mang tính thanh khoản cao,kiểm soát trạng thái thanh khoản tốt nhất là trong thời kỳ khủng hoảng nên suất sinhlời cao và ngược lại do đó các nghiên cứu cho rằng tỷ lệ thanh khoản tác động cùngchiều với hiệu quả kinh doanh ngân hàng Riêng nghiên cứu của

Alper(2011)chorằngtỷsốnàykhôngliênquanđángkểđếnlợinhuậnngânhàng.Trêncơsởlýth uyếtcácnghiêncứutrước,bài nghiên cứuđưaragiảthuyết:

H 9 : Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản tác động ngược chiều (-) với hiệu quảkinhdoanhngân hàng

Dữliệunghiêncứu

Luận vănsửdụngphương phápnghiêncứuđịnhlượngvớimôhìnhkếthừatừnghiêncứucủaShakir(2006);Bathula(200 8);Guest(2009)vàO’Connell(2011).

Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của28NHTM của Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2010 – 2019 trong tổng số 31NHTMCP Các NHTM ViệtNam trong mẫu nghiên cứu gồm ABB, ACB, BAB,BIDV, BaoVietBank, BVB,CTG, EIB, HDB, KLB, LPB, MBB, MSB, NAB,NCB,OCB,PGB,SCB,SEAB,SGB,SHB,STB,TCB,TPB,VAB,VCB,VIB,VPB(Phụ lục 1) Các ngân hàng được chọn vì cung cấp đủ thông tin về báo cáo tài chính, báocáo thường niên đã được kiểm toán trong giai đoạn nghiên cứu, do hạn chế về việcminh bạch và công bố thông tin ở Việt Nam, những ngân hàng còn lại không trìnhbày đầy đủ chỉ tiêu do đó không thu thập được đầy đủ thông tin BCTC của nhữngngânhàngnàytronggiaiđọng2010-2019.

Biến vi mô thuộc về nội tại bên trong ngân hàng được thu thập và tính toándựa trên dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên được kiểm toáncủa28NHTMViệtNam.

Khóaluậnđượcthựchiệntheoquátrìnhtừbướcthuthậpdữliệu,tínhtoándữliệu và sau đó sử dụng phần mềm Stata 14 để hỗ trợ chạy và xử lý dữ liệu đã đượctínhtoántrongmôhình.

Kýh iệu Đolường Nguồn dữliệu

Nghiêncứu Kỳ vọng ảnh hưởng ROA, ROE Biếnphụthuộc

ROA Lợi nhuận sauthuế/Tổngtàisản bìnhquân

Mesliervàcộngsự(2014),L eevàcộngsự(2014),VõXuân Vinh và Trần

ThịPhươngMai(2015) ROE Lợi nhuận sauthuế/Vốnchủsởh ữu bìnhquân

DIV 1–(INT 2 +NON 2 ) BCKQKD Stiroh & Rumble +

INT=Tỷlêthunhập (2006),Chiorazzovàcộng lãithuần/Tổngthu sự(2008),NguyễnMinh nhậpthuần Sáng(2017)

NON=Tỷlệthunhập thuầnngoàilãi/Tổng thunhậpthuần

SIZE Ln(tổngtài sản) BCKQKD Stiroh (2004a),

Stiroh(2004b), Chiorazzo vàcộngsự(2008),Lepetit vàcộng sự (2008), Sanya &Wolfe

GROW Tốcđộtăngtrưởngtổn gtàisản BCĐKT Sanya & Wolfe

(2011),Gurbuz và cộng sự (2013),Lee và cộng sự

(2014),Meslier và cộng sự (2014),Võ Xuân Vinh và Trần ThịPhươngMai (2015), NguyễnQuangKhải(2016)

BCĐKT Chiorazzo và cộng sự(2008), Sanya &

Wolfe(2011), Gurbuz và cộng sự(2013), Meslier và cộng sự(2014),HồThịHồngMinhvà Nguyễn Thị Cành(2015), Nguyễn

LOA Chov a y kháchhàng/Tổngtàis ản

BCĐKT Lepetitvàcộngsự(2008),San ya & Wolfe (2011),Gurbuzvàcộngs ự (2 013),Lee và cộngsự(2014), Võ Xuân VinhvàTrầnThịPhương Mai

DEA Tiềngửicủakháchhà ng/Tổng tàisản BCĐKT Lepetit và cộng sự

LLP Dự phòng rủi rochovay/Tổngtài sản

BCĐKT Leevàcộngsự(2014),VõXuâ nVinh vàTrầnThị PhươngMai(2015)

LIA Tài sản thanhkhoản/Tôngt àisản

BCĐKT Goddard và cộng sự

(2004);Anbar và Alper (2011), LeevàHsieh(2013),Poposkav àTrpkoski(2013),Shenvà cộngsự(2009)

Phươngphápnghiêncứu

TácgiảápdụngmôhìnhhồiquybìnhphươngnhỏnhấtdạnggộpPooledOLSđể hồi quy dữ liệu bảng bằng các kết hợp mô hình hồi quy tác động cố định (FEM),mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên(REM), mô hình hồi quy tổng quát FGLS,SGMM để xem xét và phân tích đa dạng hóa thu nhập tác động đến hiệu quả kinhdoanhcủacácNHTM.

Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS thích hợp nếu không có yếu tố riêng biệt(từng ngân hàng) và yếu tố về thời gian Phương pháp ước lượng tác động cố định(FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) không bỏ qua các yếu tố thời gian và yếu tốriêng biệt nên nó sẽ thích hợp để hồi quy Để xem xét mô hình hồi quy phù hợp nhấttrongbamôhìnhtrên,cáckiểmđịnhđượcsửdụng:đầutiên,kiểmđịnhFđểlựachọnmôhìnhPool OLShoặcFEM(Nếugiátrịp-valuemôhìnhFEMnhỏhơn5%thì môhìnhFEMđượclựachọn),tiếpđếnlàkiểmđịnhHausmanđượcthựchiệnđểlựachọngiữamôhìnhF EMvàREM(nếugiátrịp-valuecủakiểmđịnhHausmannhỏhơn5%thì lựa chọn mô hình FEM, ngược lại p- value có giá trị lớn hơn 5% thì REM đượclựa chọn) cuối cùng sử dụng kiểm định Breusch & Pagan để lựa chọn OLS và REM(Nếup- valuecủakiểmđịnhBreusch&Pagancógiátrịnhỏhơn5%t h ì lựachọnmôhìnhREM

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựavào mô hình REM đế phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếptụcthựchiệncáckiểmđịnhphươngsaithayđổi(sửdụngkiểmđịnhModifiedWard)và tự tương quan (sử dụng kiểm định Wooldridge) Trong mô hình FEM kiểm địnhModifiedWarddùngđểkiểmđịnhhiệntượngphươngsaithayđổivớigiảthuyếtH 0 :môhình khôngcóhiệntượngphươngsaithayđổi.Nếugiátrịp-valuecủakiểmđịnhModified Ward nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thuyết H0,tức là mô hình có hiện tượngphươngsaithayđổi.KiểmđịnhhiệntượngtựtươngquantrongmôhìnhFEMlàkiểmđịnhWoo ldridgevớigiảthuyếtH0:môhìnhkhôngcóhiệntượngtựtươngquan.Nếugiátrịp- valuecủakiểmđịnhWooldridgecónhỏhơn5%thìbácbỏgiảthuyếtH0tứclà mô hình có hiện tượng tự tương quan Nếu mô hình tồn tại hiện tượng tự tươngquan và phương sai thay đổi, mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Square)được sử dụng bởi mô hình này có thể kiểm soát được hiện tượng tự tương quan vàphươngsaithayđổi.

Biến độc lập (đa dạng hóa thu nhập hay tỷ lệ nợ xấu) và biến phụ thuộc(hiệuquả kinh doanh ngân hàng) có quan hệ đồng thời nên mô hình có thể xuất hiện vấnđềnộisinh.Nộisinhcóthểgâyraướctínhsailệchtrongphântích.Dođó,bàinghiên cứusửdụngSGMMđểgiảiquyếtvấnđềnộisinhvàtựtươngquanđồngthờiquađócó thể so sánh kết quả với FGLS để mô hình nghiên cứu vững chắc về tác động củađadạnghóathunhậpđếnhiệuquảkinhdoanhngânhàng.

 Cácbiếnđộclậpcóthểtươngquanvớiphầndư(hiệntạihoặctrướcđó)hoặcmô hìnhtồntạibiếnnộisinh(endogenousvariables)

 Tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng (nhưngkhôngtồntạigiữacácđốitượng)

SGMM được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh của một số biến giải thíchthông qua biến công cụ Kiểm định Sargan hoặc kiểm định Hansen đối với tính chấtxácđịnhquámức(over- identifying)chophépkiểmtrasựphùhợpcủacácbiếncôngcụ Trong nghiên cứu tác giả sử dụng Kiểm định Hansen được sử dụng để kiểm địnhtính over-identifying của các biến công cụ Kiểm định này xác định liệu có sự tươngquan giữa biến công cụ và phần dư trong mô hình haykhông thông qua kiểm tra giảthuyết H 0 :các biến công cụ là phù hợp (thỏa tính over-identifying) Khi chấp nhận giảthuyết H0(p-value > 10%) nghĩa là các biến công cụ được sử dụng trong môhình làphùhợp.

Bêncạnhđó,nghiêncứusửdụngkiểmđịnhtựtươngquanbậc2(AR2)đểkiểmđịnhsựtươngquan bậc2củaphầndưtrongmôhình,vớigiảthuyếtH0:khôngcósựtươngquanbậc2củaphầndư.Khip- valuelớnhơn10%,tachấpnhậnH0:phầndưcủamôhìnhkhôngtồntại hiệntượngtựtươngquanbậc2,nghĩalàmôhình đạtyêucầu.

Nội dung chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu của khóa luận, phương phápđược dùng để thực hiện nghiên cứu, mô tả dữ liệu, đưa ra các giả thuyết nghiên cứuđểcócơsởthiếtlập môhìnhnghiêncứunhưsau:

Y it =β 0 +β 1 DIV it +β 2 SIZE it +β 3 GROW it +β 4 ETA it +β 5 LOA it +β 6 NPL it +β 7

DEA it +β 8 LLP it +β 9 LIA it +β 10 GDPG it +β 11 INF it +à it

Tácgiảđãsửdụngphươngphápnghiêncứuđịnhlượngvàcáckỹthuậtphântích,sosánh,thốngkê môtả.Nghiêncứuđịnhlượngđượcthựchiệnthôngquaviệcxâydựngmô hình hồi quy tuyến tính và phân tích hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM,REM, FGLS, SGMM để lựa chọn mô hình phù hợp, đảm bảo tính vững nhằm đánhgiá tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM tạiViệt Nam Trong chương 3, tác giả cũng đặt dấu kì vọng cho đa dạng hóa cũng nhưcác biến tác động đến hiệu quả kinh doanh và kết quả đạt được sẽ trình bày trongphầnnộidungcủachương4.

Thốngkêmôtảdữliệunghiêncứu

Bảng thống kê mô tả khái quát các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu.Quađóchothấycósựphântángiữacácquansáttrongmẫuđượcthểhiệnquagiátrịtrungbình, lớnnhất,nhỏnhấtvàđộlệchchuẩn.Giátrịcủacácbiếnphânphốikhôngđều, thông qua giá trị trung bình và độ lệch chuẩn Dữ liệu bảng thu thập được làkhông cân bằng Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu gồm 28 NHTM Việt Nam từnăm2010đếnnăm2019.Dữliệuđượcsửdụngđểtínhcácbiếntrongmôhìnhtừbáocáotàichínhđ ãđượckiểmtoáncủacácNHTMViệtNamtừnăm2010đếnnăm2019và dữ liệu kinh tế vĩ mô từ Worldbank và

IMF Dữ liệu của các ngân hàng thu đượclàdữliệubảngkhôngcânbằngvới278quansát.Thốngkêvềmẫunghiêncứuđượctrìnhbày ởbảng4.1.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) 28 NHTM từ 2010 đến 2019 đạt giátrị trung bình 0.83% trong đó NHTMCP Tiên Phong (TPB) có tỷ suất sinh lời thấpnhấtlà-

5.99%năm2011nhưngthayvàođóngânhàngcótỷsuấtsinhlờilớnnhấtlàNHTMCPSàiGònCô ngThương–Saigonbank(SGB)vớigiá trị5.54%năm2010.

Giai đoạn 2010 đến 2015, ROA trung bình có xu hướng giảm sau đó ngàycàngtăngdầntronggiaiđoạn2016đến2019,caonhấtvàonăm2010tỷsuấtsinhlời

- 2010201120122013201420152016201720182019 trêntổngtàisảntrungbìnhlà0.0153.Giaiđoạn2015đến2019ROAtrungbìnhgiaiđoạn cuối có xu hướng tăng dần nhưng đến năm 2019 tỷ suất sinh lời trên tổng tàisảntrungbìnhvẫnthấphơntỷsuấtsinhlờitrêntổngtàisảnhữutrungbìnhnăm2010là0.5%.Tuym ứctăngvẫnchưađángkểnhưngvẫnthấyrằngcácNNHTMđangdầndần sử dụng tài sản có hiệu quả hơn nên khả năng sinh lời nâng cao từ đó hiệu quảkinhdoanhcủangânhàngđangdầndầncảithiệnhơn.

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu trung bình đạt giá trị 9.34% với độ lệchchuẩn 0.0821 trong đó giá trị cao nhất là 29.39% thuộc về NHTMCP Ngoại ThươngViệtNam–Vietcombank(VCB)(2019)vàthấpnhấtlà-

56.33%thuộcvềNHTMCPTiên Phong (TPB) (2011) Điều đó cho thấy hiệu quả kinh doanh của các ngân hàngtrong mẫu nghiên cứu biến động khá chênh lệch nhau giữa ngân hàng có ROE caonhấtvàngânhàngcóROEthấpnhất.

2016 đến 2019, cao nhất vào năm 2010 tỷ suất sinh lời trên tổng tàisảntrungbìnhlà0.1459.Giaiđoạn2015đến2019ROAtrungbìnhgiaiđoạncuốicóxu hướng tăng mạnh nhưng đến năm 2019 tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu trungbìnhvẫnthấphơntỷsuấtsinhlời trênvốn chủsởhữutrungbìnhnăm2010là1.6%.

Tuy nhiên có thể thấy rằng các NHTM đang dần dần sử dụng nguồn vốn chủ sở hữuhiệu quả hơn nên tăng khả năng sinh lời từ đó hiệu quả kinh doanh của ngân hàngđangdầndầncảithiện,nângcaohơn.

Giá trị bình quân của đa dạng hóa thu nhập của 28 NHTM Việt Nam trongmẫu nghiên cứu là 27.19% (so với mức cao nhất là 50%) cho thấy mức độ đa dạnghóathunhậpcủacácNHTMViệtNamởmứctrungbình.TrongđóNHTMCPHàngHải đa dạng hóa gần như hoàn toàn với giá trị là 49.99% năm 2014, năm 2017, mộtsố ngân hàng không thực hiện đa dạng hóa với chỉ số DIV=0 chỉ tập trung vào mảngthu nhập từ lãi như NHTMCP An Bình (ABB)

(2011), NHTMCP Á Châu (ACB)(2012),NHTMCPPhátTriển(HDB) (2011),NHTMCPKiênLong(KLB)(2010),

NHTMCPBưuĐiệnLiênViệt(LPB)(2012,2013,2014,…2018),….Cóngânhàngtập trung hoàn toàn vào thu nhập từ lãi nhưng có ngân hàng phát triển sang các sảnphẩmdịchvụngoàilãi.Độlệchchuẩntươngứnglà0.1411chothấymứcđộđadạnghóathunhậ pcủacácNHTMchênhlệchnhaukhônglớn.

DIV trung bình giai đoạn 2010 đến 2019 biến động tăng giảm qua các năm.Cụthểgiá trịtrung bìnhDIVtăngmạ nh giaiđoạn2015đến2 0 1 9 t ừ0 2 2

0.3487 Giá trị DIV trung bình cao nhất đạt được là 0.3487 vào năm 2019 Điều đócó thể thấy rằng dù có biến động về đa dạng hóa thu nhập nhưng năm 2019 việcchuyển sang các nguồn thu nhập ngoài lãi để đa dạng hóa nguồn thu nhập được cácNHTMápdụngmộtcáchthànhcônggiai đoạn2015đến2019.

Quymôngânhàng(SIZE)củahệthông2NHTMđạtgiátrịtrungbìnhlà7.95với độ biến động so với giá trị trung bình là 0.4999 cho thấy sự chênh lệch khôngnhiềuvềquymôcácngânhàngtrongmẫunghiêncứu.Cụthể,ngânhàngcóquymôlớnđạtđ ến9.15làNHTMCPĐầutưvàPhátTriểnViệtNam(BIDV)vàonăm2019vàngânhàngcóquy mônhỏnhấtlàNgânhàngTMCPBảnViệt(BVB)vớigiátrịlà

Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (GROW) trung bình của ngân hàng đangnghiêncứuđạt19.41%vớiđộlệchchuẩnlà0.2391,năm2013NHTMCPTiênPhong(TPB) có tốc độ tăng trưởng lớn nhất là 112.21% và giá trị nhỏ nhất của tốc độ tăngtrưởngthuộcvềNHTMCPBảnViệt(2010)với-86.25%.

Tỷ lệ an toàn vốn (ETA) có giá trị trung bình 9.62% với độ lệch chuẩn là 0.0481điều này cho thấy các ngân hàng có sự khác biệt nhau về vốn chủ sở hữu trong đóngân hàng có mức vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thấp nhất là NHTMCP Sài Gòn(SCB) năm 2019 chỉ đạt 2.93% và ngân hàng có mức cao nhất là NHTMCP NgoạiThươngViệtNam(VCB)48.14%năm 2019.

Tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản (LOA) của hệ thống 28 NHTMViệtNam gồm 278 biến đạt giá trị trung bình khá cao qua 10 năm khoảng 54.58% chothấy tài sản của ngân hàng chủ yếu là cho vay khách hàng NHTMCP CôngThươngViệt Nam – Vietinbank (CTG) năm 2019 có tỷ lệ cho vay khách hàng cao nhất là75.38% và tỷ lệ thấp nhất thuộc về NHTMCP Tiên Phong (TPB) năm 2011 với14.73% Giữa các ngân hàng không có sự chênh lệch nhiều thể hiện ở độ lệch chuẩn chỉlà0.1287.

Tỷlệnợxấu(NPL)của28ngânhàngđạtgiátrịtrungbình2.27%vớiđộlêchchuẩn 0.0182 cho thấy rủi ro tín dụng trong nghiệp vụ cho vay của các NHTMCPViệtNamtrongtầmkiểmsoátdướimức3%theoNghịđịnhsố53/2013/NĐ-

CPngày18/5/2013củaChínhphủ.NgânhàngcónợxấutrêntổngdưnợchovaythấpnhấtlàNHTM CPBảoViệt0.001%năm2010vàNgânhàngTMCPĐôngNamÁ(SEA)cógiátrịcaonhất21.40

Tỷ lệ tiền gửi khách hàng so với tổng tài sản (DEA) ở mức khá cao, đạt giátrị trung bình 63.37% với độ lệch chuẩn 0.1308 cho thấy các ngân hàng phụ thuộcnhiều vào tiền gửi của khách hàng trong đó NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam(VCB) là ngân hàng có số tiền gửi trên tổng tài sản cao nhất 89.92% vào năm 2016trong khi đó năm 2011 tỷ lệ tiền gửi NHTMCP Tiên Phong (TPB) thấp nhất trongcácngânhàngvớigiátrị25.08%vàgiữacácngânhàngkhôngcósựchênhlệchnhiềusovớigiát rịtrungbình.

Tỷlệdựphòngrủirochovaytrêntổngtàisảncủacácngânhàng(LLP)khôngcó sự chênh lệch nhiều qua các năm, dao động quanh mức giá trị trung bình 0.74%với tỷ lệ cao nhất là 2.18% thuộc về NHTMCP Ngoại thương Việt Nam (VCB) năm2010 và thấp nhất là NHTMCP Bưu Điện Liên Việt với 0,02%, cho thấy chất lượng tàisảncủacácngânhànglàkhátốt.

Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản của các ngân hàng (LIA) không cósựchênhlệchnhiềuquacácnăm,daođộngquanh mứcgiá trị trung bình15.51%vớiđộlệchchuẩn0.0857cógiátrịcaonhấtlà60.64%thuộcvề

5.25 % vào năm 2012 và giá trị lớn nhất 7.08% trong năm 2018 Trong khi đó trungbình tỷ lệ lạm phát là 6.08%, trong đó giá trị lớn nhất là 18.68% vào năm 2011, giátrịnhỏnhấtlà0.63%vàonăm2015.

Phântíchhệsốtươngquan

Bảng 4.5: Tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình tác động đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinhdoanhngân hàng

DIV SIZE GROW ETA LOA NPL DEA LLP LIA GDPG INF

Trướchết,xemxéthệsốtươngquangiữacáccặpbiếnđộclậpđượctrìnhbàyở bảng 4.2 Theo Gujarati (2004) nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập vượtquá0.8thìcókhảnăngdẫnđếnhiệntượngđacộngtuyếncaotrongmôhình.Khiđódấu của hệ số hồi quy trong mô hình có thể bị thay đổi, dẫn đến kết quả nghiên cứubịsailệch.Bảng4.2môtảmatrậnhệsốtươngquangiữabiếnđộclậptrongmôhình,cho thấy hệ số tương quan của các biến độc lập trong khoảng từ -0.5888 đến 0.6154.Mốitươngquan giữatỷlệtàisảnthanhkhoảntrêntổngtàisản(LIA)vàtỷlệtiềngửikháchhàng(DEA)bằng-

0.5888.Mốitươngquancủatỷlệchovaykháchhàngtrêntổngtàisản(LOA)vàtỷlệtiềngửikhác hhàngtrêntổngtàisản(DEA)bằng0.6154gầnbằng1,chothấycáccặpbiếnnàycótươngquank hácao,cónguycơxảyrahiệntượngđacộngtuyếngiữacácbiếnđộclậptrongmôhình.Việcxửlýđa cộngtuyếnkhôngphụthuộcvàohệsốtươngquancaohaythấpmàphụthuộcvàohậuquảcủađacộngtu yếnlàm cho hệ số hồi quy thay đổi dấu Tác giả tiến hành kiểm định lại hiện tượng đacộngtuyếnbằnghệsốphóngđại phươngsaiVIF.

Nguồn:Kếtquảthống kêtừphần mềmStata

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF, nếu hệ số VIF nhỏ,khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thấp và ngược lại Theo Hoàng Trọng vàChuNguyễnMộngNgọc(2005),quitắcchunglàVIF>10làdấuhiệuđacộngtuyến.Ủnghộquanđi ểmnày,theotácgiảNguyễnĐìnhThọ(2011),nếuhệsốVIFcủamộtbiến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này được coi là có đa cộng tuyến cao.

TheokếtquảhệsốphóngđạiphươngsaiVIFcógiátrịtrungbình1.73,giátrịVIFdao độngtừ1.18đến2.55,cáchệsốVIFđềunhỏhơn10,nênmôhìnhkhôngtồntạihiệntượngđacộngtuy ến.

White'stestforHo:homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticitychi2(77) = 238.99 Prob>chi2= 0.0000

KếtquảKiểmđịnhhiệntượngphươngsaisai sốthayđổi(Bảng4.7)chothấygiá trị p-value 0.0000 nhỏ hơn 5% nên giả thuyết H0bị bác bỏ, dẫn đến mô hìnhtồntạihiệntượngphươngsaisaisốthayđổi.

White'stestforHo:homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticitychi2(77) = 247.69 Prob>chi2= 0.0000

KếtquảKiểmđịnhhiệntượngphươngsaisai sốthayđổi(Bảng4.8)chothấygiá trị p-value 0.0009 nhỏ hơn 5% nên giả thuyết H0bị bác bỏ, dẫn đến mô hìnhtồntạihiệntượngphươngsaisaisốthayđổi.

Kiểmđịnhhồi quytổngthểOLS,FEMvàREM

Tác giả sẽ thực hiện tuần tự các phương pháp hồi quy OLS, FEM vàREM,cùng các kiểm định tương ứng như F-test, Hausman test và Breusch andPagan testđểlựa chọngiữacáccặpmôhìnhOLS-FEM; FEM-REM;OLS-REM.

Kiểm định F HausmanTest BreuschandPagante st

Lựac họn OLS&FEM FEM&REM OLS&REM

Khôngcósựtươngquangi ữasaisốđặctrưnggiữacá cđốitượng với các biến giảithích

Sai số của ước lượngkhôngbaogồmc ácsai lệch giữa các đốitượng

F(27,239) =3.92 chi2(11)c.86 chibar2(01)7.19 p-value Prob>F=0.0000 Prob>chi2=0.0000 Prob>chibar2=0.0

Kếtluậnlựachọn mô hình: môhìnhFEMlà môhìnhphù hợp

Bảng4.10:Tổnghợpkếtquảcủa3phương pháp(môhình2)

Kiểm định F HausmanTest BreuschandPagante st

Lựac họn OLS&FEM FEM&REM OLS&REM

Khôngcósựtươngquangi ữasaisốđặctrưnggiữacá cđốitượng với các biến giảithích

Sai số của ước lượngkhôngbaogồmc ácsai lệch giữa các đốitượng

F(27,239)=4.67 chi2(11).96 chibar2(01) U.40 p-value Prob>F=0.0000 Prob>chi2=0.0618 Prob>chibar2=0.0

Trước hết, cả 11 ước lượng của 2 mô hình với biến phụ thuộc lần lượt ROAvà ROE đều có ý nghĩa thống kê vì các giá trị p-value(Prob > F) của mô hình đềurấtnhỏ(Prob>F=0.0000)(Bảng4.7và4.8),nghĩalàcóthểsửdụngcácướclượngtrên để phân tích tác động đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của cácngânhàng.

Từ bảng kết quả hồi quy của 3 mô hình Pool OLS, FEM, REM với biến phụthuộcROA vàROE ta sosánhvàlựa chọncácmôhìnhnhưsau:

 Giữa mô hình Pool OLS và FEM sử dụng kiểm định F test với giả thuyết

H0chorằngkhôngcósựkhácbiệtgiữacácđốitượnghoặccácthờiđiểmkhác nhau(haynóicáchkhácmôhìnhPoolOLSphùhợpvớivớimẫunghiêncứuhơn) Kết quả cả

2 mô hình với biến phụ thuộc ROA và ROEcho thấy p- valuenhỏhơn0.05,suyrabácbỏH0t ứ clàmôhìnhFEMphù hợp

 Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM, REMvớigiảthuyếtH 0 chorằngkhôngcósựtươngquangiữasaisốđặctrưnggiữacác đối tượng với các biến giải thích (hay nói cách khác mô hình REM phùhợp với mẫu nghiên cứu hơn) cho kết quả mô hình với biến phụ thuộc ROAcó p-value (Prob > chi2) nhỏ hơn 0.05 (Bảng 4.9 và 4.10) dó đó có cơ sở đểbác bỏ H 0 điều này cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn với mô hình biếnphụ thuộc ROA Trong khi đó p-value của mô hình với biến phụ thuộc ROElớnhơn0.05chothấymôhìnhREMphù hợphơn

 KiểmđịnhBreuschandPaganđượcsửdụngđểlựachọngiữa2môhìnhPoolOLS và REM với kết quả cả hai p-value (Prob > chibar2) đều nhỏ hơn 0.05nêncóbằngchứngđểbácbỏH 0 nghĩalàmô hìnhREM phùhợphơnOLS.

Thông qua kiểm định F, Hausman và Breusch and Pagan cho thấy mô hình tácđộng cố định FEM là phù hợp cho mô hình 1 và và mô hình tác động ngẫu nhiênREMp h ù hợpchomôhình2.

Kiểmđịnhcáckhuyếttậtcủa môhìnhvàkếtquảhồiquy

Kếtquảsosánh3môhìnhOLS,FEMvàREMvừatìmđượcởphầntrênthìmôhìnhFEMlàmôhìn hphùhợpđốivớilàmôhình1.Dođócầnphảikiểmtrasứckhỏecủamô hình, tìm ra các khuyết tật của mô hình nếu có để khắc phục khuyết tật cho môhìnhvàđưarakếtquảphùhợpnhất.

Bảng 4.11: Kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình 1 với biến phụ thuộcROA Môhình 1

Kiểm định phương sai sai số thay đồiH 0 :Môhìnhkhôngcó phươngsaithayđổiH1:Môhìnhcóphươngsait hayđổi

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regressionmodel

H0: Mô hình không có tự tương quan bậc nhấtH1: Mô hình có hiện tượng tương quan bậc nhấtWooldridge test for autocorrelation in panel dataH0:nofirst-orderautocorrelation

Kếtquảkiểmđịnhchothấymôhình1vớibiếnphụthuộcROAtồntạihiệntượngtựtương quan và hiện tượng phương sai thay đổi nên bài nghiên cứu sử dụng phươngphápFGLSđểxửlýkhuyếttậtcủamôhình 1.

Bảng 4.12: Kết quả hồi quy tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quảkinhdoanhngânhàngROA

Model OLS FEM REM FGLS

KếtquảhồiquymôhìnhtheophươngphápFGLSchothấychỉsốđadạnghóathunhập(DIV ),quymôngânhàng(SIZE),tốcđộtăngtrưởng(GROW),tỷlệantoànvốn(ETA), tỷlệchovaykháchhàng(LOA),tỷlệtiềngửikháchhàng(DEA), rủirotín dụng (LLP), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPG), tỷ lệ lạm phát (INF) có ý nghĩavàtácđộngđángkểđếnhiệuquảkinhdoanhđolườngbằngchỉsốROA.Tuynhiên, sau khi hồi quy theo phương pháp FGLS thì tỷ lệ nợ xấu (NPL), chất lượng tài sảnthanh khoản (LIA) không có ý nghĩa thống kê Mô hình nghiên cứu sau khi khi hồiquy theo mô hình FGLS để khắc phục khuyết tật thì mô hình có được trình bày nhưsau:

ROA it = –0.0346+0.00798 DIV it +0.00286 SIZE it +0.00492

GROW it +0.578ETA it +0.0163LOA it – 0.00630DEA it –

Trọng tâm phân tích của nghiên cứu là biến đa dạng hóa thu nhập (DIV), kếtquả nghiên cứu cho thấy đa dạng hóa thu nhập có sự tác động thuận chiều đến hiệuquảkinhdoanhđượcđolượngthôngquachỉtiêuROAvớimứcýnghĩa1%.Điềuđócho thấy đa dạng hóa thu nhập qua các năm nghiên cứu tác động tích cực đến hiệuquảkinhdoanhcácNHTMViệtNam.Nhưvậy,cóthểthấykhicácNHTMViệtNamđadạnghóa thunhậpthìđãgiatăngđượccácnguồnthukhácnhaulàmlợinhuậncủangân hàng tăng nên hiệu quả kinh doanh gia tăng Kết quả nghiên cứu này cho thấyđadạnghóathunhậpcủacácNHTMViệtNamphùhợpvớilýthuyết danhmụcđầutưhiệnđại. Đa đạng hóa thu nhập tác động cùng chiều đến hiệu quả kinh doanh phù hợpvớikếtquảcácnghiêncứuởnướcngoàinhưcủaChiorazzovàcộngsự(2008),Elsasvà cộng sự

(2010), Moudud-Ul-Huq và cộng sự (2008) Kết quả này cũng tương đồngvới nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Trần

QuangKhải(2016),LêVănHậuvàPhạmXuânQuỳnh(2016).Nhữngkếtquảthêmmộtlầnnữa khẳng định khi các NHTM Việt Nam đa dạng hóa thu nhập thì đã gia tăng đượccácnguồnthukhácnhau,làmtănglợinhuậncủangânhàng nênhiệuquảkinhdoanhtăng Đa dạng hóa thu nhập tác động cùng chiều với hiệu quả kinh doanh nhưng tráingược với kết quả của một số nghiên cứu ngân hàng Mỹ như của DeYoung & Rice(2004), của Stiroh (2004a, 2004b), hay nghiên cứu về các ngân hàng

Châu Âu củaMerciecavàcộngsự(2007).Thựctế,cóthểthấyrằnglợinhuậnngânhàngdễbịảnhhưởngngh iêmtrọngnếuchỉtậptrungvàohoạtđộngkinhdoanhtruyềnthốngkhinềnkinhtếbiếnđộnghay nhucầungườidângiảmsút.Vìkhiđónguồnlợinhuậnchính củangânhàngchủyếulàhoạtđộngchovaykiếmlãinếunhưnhucầucủangườidâncànggiảmthìn guồnlợinhuậncủangânhàngsẽgiảmkhôngđủvớicácchiphíbỏratừ đó làm hiệu quả kinh doanh ngân hàng đi xuống Do đó có thể thấy được đa dạnghóa thu nhập có tầm quan trọng lớn đến hiệu quả kinh doanh, dù nguồn thu từ chovaycógiảmsútnhưngcácnguồnthunhậpngoàilãitừkinhdoanhthẻ,dịchvụthanhtoán quốc tế, bảo hiểm, phí hoạt động cung cấp dịch vụ nhận tiền gửi, dịch vụ thanhtoán không dùng tiền mặt, … sẽ giúp ngân hàng ổn định được mức lợi nhuận tuynhiêncầnphảikếthợpgiữahainguồnthunhậpđểcóthểgiatănglợinhuậnhơn.CácNHTMViệ tNamkinhdoanhdựatrêncáchoạtđộngchovaytruyềnthốngnếukhủnghoảng kinh tế xảy ra, người đi vay phải đối mặt với khó khăn không trả được nợ vàlãi, nợ quá hạn nhiều làm cho ngân hàng trích lập dự phòng, không thu được lãi chovaylàmlợinhuậnngânhànggiảm.KháchhàngcủacácNHTMViệtNamđangtronggiai đoạn phát triển thường ít có thói quen thay đổi ngân hàng khác, việc phát triểnmởrộngsangnhiềuhoạtđộngngoàilãisẽđemlợinhuậnvềchocácngânhàngnhiềuhơn nên hiệu quả kinh doanh vẫn tăng qua các năm, do đó việc các ngân hàng thực hiệnđa dạng hóa thu nhập sẽ có tác động tích cực với hiệu quả kinh doanh của NHTMViệt Nam Đa dạng hóa không còn là chiến lược vì lợi nhuận mà nó là một hành độngcầnthiếttrongsựcạnhtranhgaygắtgiữacác ngânhàng.Kinhtếngàycànghộinhậpvà phát triển, ngày càng có nhiều ngân hàng mới ra đời với sự cải tiến mạnh mẽ từhoạtđộngkinhdoanhchođếnviệcliêndoanhgiữacácngânhàngvớinướcngoàidođó đòi hỏi sự mới lạ trong hình thức tổ chức lẫn chất lượng hoạt động vô cùng quantrọng Muốn tồn tại và phát triển để có được vị thế trong môi trường cạnh tranh thìcác ngân hàng phải không ngừng mở rộng phát triển nhiều sản phẩm dịch vụ mới lạ,cóthểđápứngmọinhucầucủakháchhàngđểgópphầnnângcaolợinhuậnchongânhàng.

Quymôngânhàng(SIZE)có tácđộngtíchcựcđếnhiệuquảkinhdoanhngânhàngđobằngchỉtiêuROAvớimứcýnghĩa1%,ch othấykhiquymôcànglớn,ngânhàngcàngmởrộnghoạtđộngkinhdoanhthìkhảnăngđầutưpháttri ển,quảnlýcũngnhưkháchhàngđượcphụcvụmộtcáchtậntìnhtừđóniềmtincủakhách hàngvề hoạt động kinh doanh đối với ngân hàng càng nhiều hơn từ đó hiệu quả kinh doanhđược nâng cao hơn từ nguồn khách hàng đó và khách hàng mới được giới thiệu Kếtquả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Lee và cộng sự (2014), Võ Xuân Vinh vàTrần Thị Phương Mai

(2015) nhưng lại ngược với kết quả của Meslier và cộng sự(2014).Kếtquảphùhợpvớilýthuyếtkinhtếtheoquymô,cácngânhàngcóquymôlớn có thể tận dụng tính kinh tế theo quy mô, có nhiều lợi thế cạnh tranh, mạng lướirộnglớn,khảnăngđầutư,phụcvụkháchhàngtốthơn,côngnghệđượcsửdụnghiệnđạinênchấtl ượngdịchvụkếthợpcôngtácquảnlý,phụcvụkháchhàngtốt,đápứngmọi nhu cầu để niềm tin từ khách hàng được tạo nên nhiều hơn nên hiệu quả kinhdoanh nâng cao Nhưv ậ y h i ệ u q u ả k i n h d o a n h g i a t ă n g đ ố i v ớ i c á c n g â n h à n g c ó q u y môlớndođókhiNHTMViệtNam tăngquymôthìhiệuquảkinhdoanhcàng lớn.

Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản (GROW) ảnh hưởng tích cực đến hiệu quảkinh doanh đo bằng ROA với mức ý nghĩa là 1% tương tự kết quả nghiên cứu củaLee và cộng sự (2014), Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015) Điều đó cónghĩa khi tốc độ tăng trưởng quy mô cao, đồng nghĩa các hoạt động ngân hàng mởrộng với khả năng sinh lười lớn, khả năng phá sản thấp so với ngân hàng có quy mônhỏ,tăngtrưởngnhanh, tạonhiềuthunhậpnênhiệuquảkinhdoanhhơn.

Tỷ lệ an toàn vốn (ETA) ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kinh doanh của ngânhàng đo bằng ROA với mức ý nghĩa 1% Nghiên cứu có cùng kết quả với một sốnghiên cứu như Goddard và cộng sự (2004), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh(2017),NguyễnMinhSángvàNguyễnThịThùyTrang(2018).Kếtquảphùhợpvớith ực tế rằng NHTM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tăng có nhiều lợi thế cạnhtranhn g â n hàng,n g â n h à n g cónguồnv ố n đ ể c u n g c ấ p c h o k h á c h h à n g đ a d ạ n g s ả n phẩmdịchvụtàichínhhơn,mởrộngmạnglướichovay,đầutưtănglợinhuậndođóhiệuquả kinhdoanh ngânhàngtănglên.

Tỷ lệ cho vay khách hàng (LOA) phản ánh quy mô hoạt động tín dụng củangân hàng tác động thuận chiều đến hiệu quả kinh doanh với mức ý nghĩa 1%.Kếtquảđúng vớikỳvọngbanđầucủanghiêncứuvàtươngtự kếtquả củaChiorazzovà cộngsự(2008),Sanya&Wolfe(2011).Điều nàychứngtỏ khiquymôtíndụngtăngcùngvớichấtlượngđảmbảothìhiệuquảkinhdoanh tăng.Bởivìquymôhoạtđộngcho vay đóng vai trò quan trọng giúp tạo nguồn thu nhập dù cho ngân hàng có tiếnhành đa dạng hóa thu nhập Ngân hàng có nhiều kinh nghiệm trong hoạt động chovaynhờđócóthểkhaitháchiệuquảnguồnthunày,khichovaytăngthìthunhậplãicủangânh àngtăng,đồngthờingânhàngvẫnquảnlýtốtchấtlượngkhoảnvaythìrủirogiảm.

Tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEA) hay quy mô huy động vốn, kết quả nghiêncứu cho thấy tiền gửi khách hàng tác động ngược chiều lên ROA và ROE với mức ýnghĩa 10% ngược chiều với giả thuyết ban đầu đặt ra Mặc dù so với các nguồn tàitrợ khác nguồn tiền gửi khách hàng cho là ổn định hơn (Nguyễn và cộng sự, 2015),nếu quy mô tiền gửi quá cao mà ngân hàng lại không sử dụng nguồn tiền này hợp lýsẽ tạo thêm gánh nặng cho ngân hàng cùng với chi phí trả lãi tiền gửi khá lớn trongkhi tiền lãi cho vay không có chênh lệch quá lớn, ngân hàng không cân đối thì thunhậptừlãisẽgiảmtừđókhảnăngsinhlờingânhànggiảm.Kếtquảnghiêncứutươngtự Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017), Lâm và cộng sự (2015), Nguyễn vàcộngsự (2018).

Rủi ro tín dụng (LLP) thể hiện qua tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tàisản có mối quan hệ ngược chiều với ROA với mức ý nghĩa 10% cùng với kỳ vọngđặt ra Kết quả nghiên cứu tương đồng với Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai(2015) Thực tế, kết quả này rất phù hợp khi các khoản cho vay có vấn đề trả nợ sẽgiatăngtỷlệdựphòngchokhoảnvayđóđiềuđólàmgiảmlợinhuậncủangânhàng.Nếutỷlệdự phòngrủironợxấucaochothấyviệckiểmsoátrủirochovaycủangânhàng rất thấp, gây thiếu hụt vốn khi phải trích lập dự phòng vượt quá thu nhập củangânhànglàmthu nhậpngânhànggiảmtừ đóhiệuquảkinhdoanhdầngiảmtheo.

Biếnliênquanđếnvĩmô,tốcđộtăngtrưởng(GDPG)cómốitươngquancùngchiềuvớihiệuq uảkinhdoanh(ROA)vớimứcýnghĩa10%,tácđộngcủaGDPGđếnhiệuquảkinhdoanhlàđángk ể.Mốiquanhệcùngchiềugiữatốcđộtăngtrưởngvà hiệu quả kinh doanh tương đồng với kết quả của nghiên cứu Meslier và cộng sự(2014), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017) Khi nền kinh tế trở nên khó khăn,đầu tư không được quan tâm, chi tiêu của người tiêu dùng ít hơn nên họ tiết kiệmnhiềuhơn.Nhucầutiêudùngkhônglớnlàmchohànghóatồnkhonhiềuvàcácdoanhnghiệp không thể nới rộng công việc kinh doanh Tài chính các doanh nghiệp bất ổnvàkhókhăn,đờisốngkinhtếcánhânkhôngthuậnlợinênáplựctrảnợgiatăng,khảnănggiahạnn ợ,trảnợkhôngđúnghạnchongânhànglớnlàmchocáckhoảnnợxấugia tăng Ngược lại, tổng thể nền kinh tế phát triển ổn định là đòn bẩy góp phần thúcđẩy hoạt động kinh doanh, thương mại tăng trưởng mạnh Chi tiêu của người tiêudùng nhiều hơn, đầu tư được quan tâm và đẩy mạnh phát triển đầu tư nhiều hơn. Từđó,cácdoanhnghiệpcónhiềucơhộikinhdoanhvớinhucầutiêudùnglớn,pháttriểncác ngành nghề mà họ đang hoạt động, mang lại lợi nhuận cao cho doanh nghiệp.Kinhtếổnđịnh,thunhậpcánhânngàycàngđượcnângcaohơnnênáplựctrảnhữngkhoảngốc vàlãichongânhànggiảmbớt,trảđúngthờigianquyđịnhtheohợpđồnggópphầngiatănglợinh uậnchocácngânhàng.

Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều đến hiệu quả kinh doanh ngânhàngvớimứcýnghĩa 1%khôngtươngđồng vớigiảthuyếtbanđầuđặtra.Lạmpháttác động dương đến hiệu quả kinh doanh do các nhà quản trị ngân hàng đã dự đoánđượctỷlệlạmphátvàđiềuchỉnhlãisuấtđểtăngdoanhthunhanhhơnchiphí,dođóhiệu quả kinh doanh ngân hàng tốt hơn Perry (1992) chỉ ra rằng mức độ lạm phátảnhhưởngđếnlợinhuậncủangânhàngphụthuộcvàoviệckỳvọnglạmphátcóđượcdựđoánđún ghaykhông.Mộttỷlệlạmphátđượcdựđoánđúngbởibanquảnlýngânhàng ngụ ý rằng các ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất một cách thích hợp để tăngthu nhập của ngân hàng nhanh hơn chi phí và do đó có được lợi nhuận cao hơn(Athanasoglouvàcộngsự2008).NghiêncứucủaHồThịHồng

MinhvàNguyễnThịCành(2015),LêLongHậuvàPhạmXuânQuỳnh(2016)cũngchokếtquảd ương vềmốiquanhệgiữalạmphátvàlợi nhuậncủangânhàng.

Kết quả trong bảng cho thấy tỷ lệ nợ xấu và chất lượng tài sản thanh khoảnkhôngcóýnghĩathốngkêtrongmôhìnhphântíchtácđộngcủađadạnghóat hu nhập đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng Nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997),Nguyễn Việt Hùng (2008) đưa ra kết quả tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều với hiệuquả kinh doanh ngân hàng Trong khi đó, xét về mối quan hệ giữa chất lượng tài sảnthanhkhoảnvàhiệuquảkinhdoanhcủangânhàng,mộtsốnghiêncứuchothấychấtlượng tài sản thanh khoản dụng tác động cùng chiều đến hiệu quả kinh doanh nhưnghiêncứucủaPoposkavàTrpkoski(2013);Shenvàcộngsự(2009).Kếtquảphântích tác động đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng cho thấynhững rủi ro từ cho vay như nợ xấu không làm ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanhcó thể do lợi nhuận đạt được từ thu nhập lãi và ngoài lãi hay quy mô tài sản ngânhànglớnhơnphầnnhữngrủirovềnợxấugiatăng.

Theo bảng tổng hợp kết quả của 3 phương pháp để chọn ra mô hình hồi quytác động của đa dang hóa thu nhập lên hiệu quả kinh doanh ROE, mô hình tác độngngẫunhiên(REM)được dùng đểphântích

Bảng 4.13: Kết quả hồi quy về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệuquảkinhdoanhngânhàngROE

R-sq: Obspergroup: within= 0.3393 min=9 between=0.3474 avg=9.9 overall=0.3328 max

Waldchi2(11)2.83 corr(u_i,X)= 0(assumed) Prob>chi2=0.0000

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

_cons -0.7623 0.1254 -6.0800 0.0000 -1.0082 -0.5165 sigma_u 0.0289 sigma_e 0.0578 rho 0.2005 (fractionofvarianceduetou_i)

Kếtluận

Các nghiên cứu trước được tổng hợp, có thể thấy rằng các nhà nghiên cứuthường xem xét tác động hiệu quả kinh doanh ngân hàng qua 2 nhóm yếu tố vi mô(đặc trưng ngân hàng) và vĩ mô Kết quả nghiên cứu trên thường không giống nhaubởi môi trường kinh tế, cách thức quản lý, hoạt động mỗi ngân hàng của mỗi quốcgia không giống nhau Khóa luận hồi quy FGLS kết hợp SGMM phân tích hiệu quảkinhngânhàngchịutácđộngcủađadạnghóathunhậpvàcũngnhưcácnhântốkhácnhưthếnào.

Chính vì vậy, nghiên cứu nhằm cung cấp thêm cơ sở lý luận và bằng chứngthực nghiệm để kết luận về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinhdoanh tại NHTM Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng gợi ý các giải pháp chocác NHTM Việt Nam thực hiện đa dạng hóa thu nhập phù hợp nhằm tăng hiệu quảkinhdoanhcủangânhàng.MôhìnhnghiêncứusửdụngdữliệutrênBCTCgiaiđoạn2010 – 2019 đã được kiểm toán của 28 NHTM Việt Nam Qua kết quả nghiên cứuđượctrìnhbàyở chương4,cóthểkếtluận mộtsốýchínhnhưsau: Đadạnghóathunhậpcómốiquanhệcùngchiềuvớihiệuquảhoạtđộngkinhdoanh của các NHTM Việt Nam, trong đó hiệu quả hoạt động kinh doanh được đolường bằng chỉ tiêu ROA và ROE với mức ý nghĩa 1% cho cả hai phương pháp ướclượng FLS và SGMM Chứng tỏ dù là thực hiện kiểm định theo phương pháp ướclượngnàothìđadạnghóathunhậpvẫntácđộngthuậnchiềuvớihiệuquảkinhdoanhđúng với giả thuyết ban đầu đưa ra Kết quả này phù hợp với lý thuyết về danh mụcđầu tư hiện đại Khi ngân hàng đa dạng hóa từ nhiều sản phẩm dịch vụ thì nguồn thungoàilãitănggóp phần tănglợinhuậntừ đó tănghiệuquảkinhdoanhngânhàng.

Biến trễ của hiệu quả kinh doanh ảnh hưởng cùng chiều đến hiệu quả kinhdoanh của ngân hàng, cho thấy kết quả kinh doanh của ngân hàng mỗi năm sẽ phụthuộc vào kết quả kinh doanh của năm trước, khi ngân hàng kinh doanh có hiệu quảthìkếtquảkinhdoanhnămsausẽngàymộttốthơn. Đối với các biến đặc trưng của ngân hàng thì quy mô ngân hàng, tốc độ tăngtổng tài sản, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ cho vay khách hàng ảnh hưởng cùng chiều đếnhiệu quả kinh doanh ngân hàng Do đó, tăng trưởng quy mô, tăng tỷ lệ vốn chủ sởhữu, bên cạnh nâng cao tỷ lệ cho vay khách hàng, ngân hàng cần quan tâm đến côngtácchovayđóđểđảmbảochấtlượngkhoảnvayđểhoạtđộngkinhdoanhngânhàngkhông giảm là những nhiệm vụ ngân hàng cần thực hiện để góp một phần trong việcnângcaohiệuquảkinhdoanhngânhànghơn.

Tỷlệtàisảnthanhkhoảntrêntổngtàisản(LIA)vàtỷlệnợxấukhôngcómốiquan hệ với hiệu quả kinh doanh Trong khi đó rủi ro tín dụng vừa tác động cùngchiềuvừangượcchiềuvớiROA.Cóthểthấynếudựphòngrủirochovaykháchhàngquácaochứn gtỏhoạtđộngchovaycủangânhàngkhônghiệuquảdẫnđếntìnhtrạngnợ xấu nhiều nên cần phải trích lập dự phòng nhiều nhưng có thể hiểu theo một khíacạnh khác, dự phòng rủi ro tín dụng là một chính sách được ngân hàng thiết lập đểkiểm soát rủi ro tín dụng nhằm đảo bảo ngân hàng hoạt động an toàn có thể ứng phómọi rủi ro trong tương lai để ổn định lợi nhuận Chính vì thế rủi ro tín dụng theonghiêncứucóhaichiềuhướngcóthểtácđộngđếnhiệu quảkinhdoanhngânhàng.

Các biến về vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều vớihiệuquảkinhdoanhcủangânhàng.Tốcđộtăngtrưởngkinhtếcàngcaothìlợinhuậncủa các NHTM càng tăng Tăng trưởng kinh tế thường đi đôi với lạm phát, khi lạmphát gia tăng có thể làm giảm lợi nhuận nếu ngân hàng không dự đoán trước được.Tuy nhiên nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng cùng chiều đến hiệu quảkinh doanh điều đó cho thấy, nhà quản trị ngân hàng dự đoán trước lạm phát và cóchiến lược điều chỉnh lãi suất để doanh thu tăng cao hơn chi phí nên lạm phát khônglàm ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh mà ngược lại còn giúp tăng hiệu quả kinhdoanhcủangânhàng.

Mộtsốkiếnnghị

Chính phủ và NHNN cần có chính sách phù hợp để quản lý và kiểm soát cácyếu tố vĩ mô nhằm duy trì, ổn định kinh tế để thúc đẩy hoạt động kinh doanh ngânhàng Kết quả đạt được của nghiên cứu cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP tác độngcùng chiều với hiệu quả kinh doanh ngân hàng Kinh tế có ổn định và phát triển tốtthì người đi vay mới đáp ứng khả năng thanh toán các khoản vay Do đó, Chính phủcầnbanhànhnhữngchínhsáchphùhợpkíchthíchtiêudùngngườidântănglên,đưaracácchư ơngtrìnhthúcđẩytăngtrưởngnhưhỗtrợlãivaychodoanhnghiệpvừavànhỏ,cácgóichovayhỗtr ợngườinghèogiatăngsảnxuất,hỗtrợcôngnhânmuanhàở…

Banlãnhđạongânhàngnênthắtchặtcôngtáckiểmsoát,giámsáttìnhhìnhkinhtế,từnhữngbáocáo ngành,kinhtếcủaTổngcụcThôngkê,ngânhàngThếgiới,lãnhđạo cần phân tích vĩ mô để có chính sách vĩ mô phù hợp tình hình xã hội cũng nhưngânhàng.

Các NHNN cần có dự báo tốt về tỷ lệ lạm phát để tăng hiệu quả kinh doanhngân hàng trong điều kiện lạm phát xảy ra Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm có mốiquan hệ cùng chiều với hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Như vậy, hiệu quả kinhdoanh ngân hàng không bị ảnh hưởng bới lạm phát cao hay thấp mà vấn đề là ngânhàng cần có sự dự báo đúng về tỷ lệ lạm phát, từ đó có chính sách lãi suất cũng nhưcác chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm đem lại hiệu quả kinh doanh cao hơn chongânhàng.Dođó,cảithiệnchấtlượngdựbáolạmphátlànhiệmvụmàcôngtácquảntrịngânhàng cầnthựchiệnđểcóchiếnlượckinhdoanhphùhợpnhằmtănghiệuquảkinh doanh NHNN cần tiến hành chính sách thắt chặt tiền tệ, đảm bảo cung cầu cânbằngđểbìnhổngiácảtrongtrườnghợpgiữtỷlệlạmphátởmứcổnđịnh.Trongcáctrườnghợpnếu thịtrườngxảyratìnhtrạngphágiá,giátănglênkhônghợplý,cầncónhững biện pháp xử lý nghiêm để răn đe các hành vi ảnh hưởng đến nền kinh tế.Chínhv ì t h ế , n h ữ n g t h ô n g t i n v ề g i á c ả t h ị t r ư ờ n g c ầ n đ ư ợ c m i n h b ạ c h t r ê n c á c phươngtiệntruyềnthông,internetđểngườidânđượccungcấpđầyđủthôngtinchínhxác nhằmtránhnhữngsailệch vềgiálàmthịtrườngbấtổngiácả.

Các NHTM Việt Nam cần tăng cường hoạt động đa dạng hóa thu nhập bằngcách đa dạng và phát triển các sản phẩm dịch vụ mới cũng như hoàn thiện sản phẩmdịch vụ hiện có Theo kết quả nghiên cứu này, khi tăng đa dạng hóa thu nhập sẽ làmtăng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Hiện nay, nguồn thu của các NHTM ViệtNam chủ yếu vẫn là thu từ hoạt động tín dụng Khi các sản phẩm dịch vụ phát triểngiúpđẩymạnhcáchoạtđộnghuyđộngvốn,cấptíndụngvàđầutư.Vìvậy,cácngânhàng cần thực hiện chiến lược đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ, đầu tư phát triển hơncáchoạtđộngngoàilãiđểđadạnghóanguồnthu,tăngnguồnthutừhoạtđộngngoàilãi.

Tâm lý của người Việt Nam vẫn thường ưa chuộng các hình thức thanh toánbằngtiềnmặtnênviệcchuyểnsangcáchìnhthứckhôngdùngtiềnmặtnhưthẻ,ngânhàng điện tử gây nhiều khó khăn để người dân có thể tiếp cận Chính vì thế các NHTMcần tuyên truyền, quảng cáo rộng rãi những tiện ích của sản phẩm dịch vụ như dịchvụthẻ,thanhtoántiềnđiện,nước,internet,… quainternetbanking,chuyểntiềntrongvà ngoài nước, dịch vụ ngoại hối,… bằng cách tổ chức các buổi hội thảo chuyên đềtạitrườnghoặc,cơquanhaypháttờrơi, tuyêntruyềnquaquảngcáo,tivi,…

Các NHTM cần có đội ngũ nhân viên bán hàng chuyên nghiệp hướng dẫn tậntìnhchuđáochokháchhàngđểhọtrảinghiệmnhữngtiệníchcũngnhưthấyđượcsựđơngiảntron gquytrìnhmàantâmsửdụngdịchvụsảnphẩm.Quantrọngđểđadạnghóa sản phẩm dịch vụ một cách tốt nhất giúp thu hút khách hàng sử dụng dịch vụ thìtrước hết ngân hàng cần thường xuyên cải tiến, nâng cấp quy trình cung cấp dịch vụsản phẩm,đổi mới quy trình, thủ tục, đáp ứng đa dạng tiện ích và tăng cường ứngdụngcôngnghệthôngtinđểcácdịchvụđượcđảmbảoantoànnhanhchóng,tiệníchgiúptiếtkiệ mthờigian,chiphíđápứngmọinhucầucủakháchhàng,gópphầnthúcđẩypháttriểnsảnxuấtki nhdoanh.

NHTMcầnquantâmđầutư,cảithiệntrangthiếtbịđểpháttriểncácsảnphẩmtàichínhvimôl inhhoạt,đơngiảnvàdễhiểu,phùhợpvớinhucầuđạibộphậnngườidân, đặc biệt là người dân ở vùng nông thôn - đối tượng khách hàng chưa được hoặcít được ngân hàng phục vụ Khi đó không những vừa góp phần hiện đại hóa nôngthônmàcòncólượngkháchhàngtiềmnăng.ViệtNamđangtrongquátrìnhxâydựng và thực hiện chiến lược quốc gia về tài chính toàn diện, một trong những chiến lượcphù hợp chủ trương, chính sách của Nhà nước là việc phát triển các sản phẩm dịchvụđápứngnhucầucủacácđốitượngchưađượchoặcítđượcngânhàngphụcvụ.Vìthế Chính phủ sẽ hỗ trợ tối đa để có thể thực hiện chiến lược đa dạng hóa sản phẩmdịchvụthànhcông.

Các NHTM cần phát triển các dịch vụ tư vấn tài chính, bảo hiểm, quản lý tàisảnvìcácNHTMcóthểthuđượcnhiềunguồnlợinhuận,ổnđịnhcóthểphòngngừarủi ro lãi suất tỷ giá cho ngân hàng mình Các NHTM cũng phải tập trung phát triểncácsảnphẩmdịchvụliênkết,thựchiệnhìnhthứcbánchéosảnphẩm.Nhữngquyềnưutiêntro ngcungứngcácsảnphẩm,dịchvụchokháchhàngcủanhautrêntinhthầnđảmbảolợiíchcácbênsẽ giànhchonhaukhithựchiệnliênkết.Khiđó,tínhtiệníchcủa sản phẩm dịch vụ ngân hàng ngày càng tăng lên, đồng thời làm mạng lưới phânphối sản phẩm ngày càng mở rộng Hiện nay, có thể đối tượng liên kết phổ biến củangân hàng là các công ty bảo hiểm bằng sản phẩm liên kết ngân hàng - bảo hiểm(bancassurance) Ngoài ra ngân hàng cũng nên mở rộng liên kết với công ty kinhdoanh bất động sản bằng sản phẩm cho vay hỗ trợ mua nhà, liên kết với công ty bưuchính viễn thông bằng sản phẩm tiền gửi tiết kiệm hay chuyển tiền tận nhà, đặc biệtlàchuyểntiềnkiềuhối,liênkếtvớicácđơnvịvậnchuyển,côngtydulịch,nhàhàng,kháchsạnbằn gsảnphẩmthẻ… Để hiệu quả kinh doanh gia tăng, các NHTM cần phải xem xét, cân nhắc việcmở rộng quy mô ngân hàng vì kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng tácđộngcùngchiềuđếnhiệuquảkinhdoanh.Tuynhiênkhimởrộngquymôkhônghợplýcóthểảnh hưởngđếnlợinhuận,khiquymôđượcmởrộng,cácngânhàngđặcbiệtquantâmđếnnguồnnhânlự cpháttriểnphùhợpvềsốlượngvàtrình độtươngxứng vớiquymô,chúýtrongcôngtáctuyểndụngnhânsựphùhợpvớivịtrịứngtuyểnđểkhông trùng lắp nguồn nhân lực dẫn tới dư thừa, không theo kịp phát triển của quymômangđếnnhiềurủirochongânhàng.

Các NHTM Việt Nam cần duy trì nguồn vốn chủ sở hữu phù hợp với quy môcủa mình Kết quả nghiên cứu cho thấy vốn chủ sở hữu và hiệu quả kinh doanh củangânhàngcómốiquanhệcùngchiềuvớinhau.CácNHTMcầnxâydựngchínhsáchcânđốitron gviệcphânphốikếtquảtàichínhchoviệcchitrảcổtứccổđôngvàphầnlợi nhuận giữ lại phù hợp bổ sung vào vốn chủ sở hữu để tăng quy mô vốn nhằm táiđầu tư, giảm bớt gánh nặng tài chính cho các cổ đông. Ngoài ra ngân hàng cần đánhgiá chính xác về độ an toàn vốn, phân bổ vốn, quản trị hiệu quả vốn, … để góp phầngiatănglợinhuận từ sử dụngtốiđanguồnvốncủangânhàng.

CácNHTMViệtNamcầnxửlýtốtnợxấuvànângcaochấtlượngtíndụngđểgiảm thiểu rủi ro tín dụng Tình trạng nợ xấu được kiểm soát thì dự phòng rủi ro chovaysẽgiảmtừđóhiệuquảkinhdoanhngânhàngtốthơn.Trongtrườnghợp,khinềnkinhtếsuyth oáilàmrủirotíndụngcao,cácngânhàngnêngiảmhoạtđộngchovay,tậptrungnângcaochấtlượng tíndụngvàpháttriểnhơncáchoạtđộngngoàilãikhác.Lúc này, đa dạng hóa thu nhập sẽ tăng, lợi nhuận ngân hàng cũng tăng do dự phòngrủi ro giảm Các NHTM cần hoàn thiện công tác thẩm định dự án trong cho vay từquytrìnhcũngnhư nguồnnhânlực đểthực hiệnquytrìnhnày.Ngoàira,cácNHTMcó thể suy xét việc sử dụng phái sinh tín dụng để đề phòng rủi ro tín dụng như pháttriểnmôhìnhđolườngrủirotíndụng,chuyểnrủirotíndụngchonhữngtổchứcsẵnsàngchấp nhậnrủirokhác(VAMC),…Cácngânhàngphảinhanhchónghoànthiệnhệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để hỗ trợ phân loại nợ, chất lựơng tín dụng đượcquản lý chặt chẽ từ đó hạn chế được những rủi ro tín dụng làm ảnh hưởng đến hiệuquảkinhdoanhngânhàng.

Các NHTM cần tăng cường đa dạng hóa đối tượng khách hàng cho vay vàphươngthứcchovay.Ngoàiramởrộngnhiềusảnphẩmtíndụngđểthuhútkhách hànggiúpchodoanhsốchovayngânhànggiatăngtừđókhôngnhữnggiảmđirủirotíndụ ngmàcòngópphầngiatănghiệuquakinhdoanhcủangânhàng.

Hạnchếvàhướngnghiêncứutiếptheo

Bên cạnh những kết quả đạt được nhất định, khóa luận vẫn còn nhiều thiếusótvànhữnghạnchếgặpphải

Mẫunghiêncứukhóaluậngồm28NHTMtrêntổngsố31NHTMCPViệtNamtính đến thời điểm 30/12/2020 theo thống kê của NHNN Với cỡ mẫu dự kiến là 310quansát,nhưngkhithựchiệnlọcsốliệuthìcỡ mẫucònlạilà278quansát,chiếmtỷlệ 89.68% Nguyên nhân do một số ngân hàng không công bố báo cáo tài chính đầyđủnêngâyravấnđềkhókhăntrongviệcthuthậpsốliệu.Dođó,tácgiảđềxuấttăngcỡmẫubằng việckêugọisựminhbạch,đầyđủkhicôngbốthôngtincủacácNHTM.

Khóa luận nghiên cứu chỉ thực hiện đối với nhóm NHTM mà chưa tiến hành ởngân hàng chính sách, ngân hàng hợp tác xã, ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngânhàng liên doanh Do đó, hướng nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi nghiêncứu ra toàn hệ thống NHTM Việt Nam đề đánh giá đầy đủ hơn về tác động của đadạnghóathunhậpđếnhiệuquảkinhdoanhngânhàng.

Các nhân tố được đề cập trong bài mang tính cốt lõi, đại diện cho kinh tế vĩmô,đặctrưngtrongngânhàngvàkếthừabiếntừnhiềunghiêncứutrước.Tuynhiên,nhiều nhân tố tác động đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng vẫn chưa được đưa vàosử dụng phục vụ quá trình nghiên cứu bởi hạn chế về khả năng thu thập dữ liệu tácgiả Vì vậy, hướng nghiên cứu tiếp theo có thể sử dụng tỷ lệ thu nhập ngoài lãi hoặcchỉ số Herfindahl Hirschman điều chỉnh là tổng bình phương của từng loại tỷ lệ thunhậpngoàilãiđể đolườnghiệu quảkinh doanhcủacácNHTMViệtNam.

Nội dung của khóa luận là đề cập và xem xét các cơ sở lý thuyết về đa dạnghóa thu nhập, cụ thể là lý thuyết người đại diện, lý thuyết quản lý, lý thuyết các bêncó liên quan, lý thuyết ràng buộc các nguồn lực Đồng thời, tác giả sử dụng chỉ sốROE, ROA để đo lường hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam Trên cơ sởlý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, tác giả đã xác định cách tính đa dạng hóathu nhập qua chỉ số Herfindahl Hirschman ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinhdoanhcủaNHTMViệtNam. Đồng thời áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với mô hình FEM,FEM và phương pháp bình phương tổng quát nhỏ nhất, ngoài tác động cùng chiềucủa đa dạng hóa thu nhập (DIV) đến hiệu quả kinh doanh, tác giả đã xác định cácbiến tác động đáng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM ở mức ý nghĩa thống kê1%nhưquymôngânhàng,tốcđộtăngtrưởng,tỷlệantoànvốn,tỷlệchovaykháchhàng,rủirotí ndụngh a y tốc độtưngtrưởngGDPvàtỷlệphạmphát.

Trên cơ sở kết quả đạt được, tác giả đã tiến hành đề xuất một số hàm ý chínhsáchgópphầnnângcaohiệuquảkinhdoanhcủacácNHTM Việt Nam.

2 Báocáothườngniêncủa26NHTMtạiViệt Namtừ năm2010đếnnăm2019.

3 Bộ tài chính 2018, Thông tư số 16/2018/TT-BTC ngày 07 tháng 02 năm 2018hướng dẫn về chế độ tài chính đối với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàngnướcngoài.

4 Chính phủ 2017, Nghị định số 93/2017/NĐ-CP ngày 07 tháng 08 năm 2017 vềchế độ tài chính đối với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài vàgiám sát tài chính, đánh giá hiệu quả đầu tư vốn nhà nước tại tổ chức tín dụngdonhànước nắmgiữ 100%vốnđiềulệvàtổchức tíndụngcóvốnnhànước.

5 Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành 2015, "Đa dạng hóa thu nhập và cácyếu tố tác động khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam",Tạp chí

6 HuỳnhThịHươngThảo2017,Nghiêncứutácđộngcủadịchvụngânhàngquốctế đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam, Luận án Tiến sĩ kinh tế,TrườngđạihọcKinhtếTp.HCM.

7 Lâm Chí Dũng, Nguyễn TrầnThuần và Phạm Quang Tín 2015, “Nghiên cứutác động của các thu nhập từcác hoạt động phi tín dụng đến khả năng sinh lờicủa các ngân hàng thương mại Việt Nam”,Tạp chí Phát triển kinh tế, số27(6),trang23-39.

8 LêLongHậuvàPhạmXuânQuỳnh2016,“Tácđộngcủađadạnghóathunhậpđếnhiệuquả kinhdoanhcủaNHTMViệtNam”,TạpchíCôngnghệngânhàng,số124,tháng7/2016,tran g11-22.

9 Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh 2017, “Ảnh hưởng của thu nhập ngoài lãiđến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn2006-2016”,TạpchíNgânhàng,số9,năm2017,trang13-17.

,

11.Nguyễn Thị Cành và cộng sự 2015, “Hiệu quả và rủi ro trong hoạt động ngânhàng–

12.Nguyễn Việt Hùng 2008,Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạtđộng của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam, Luận án Tiến sĩ kinh tế,TrườngĐạihọcKinhtếQuốcdân.

13.Nguyễn Quang Khải 2016, “Đa dạng hóa thu nhập và hiệu suất điều chỉnh rủirocủaNHTMViệtNam”,TạpchíTàichính, kỳ1,số642,tháng10/2016.

15.NguyễnMinhSáng2014,“Phântíchcácnhântốtácđộngđếnhiệuquảsửdụngnguồnlựccủa cácngânhàngthươngmạiViệt Nam”,TạpchíNgânhàng,số4,trang23-30.

16.Nguyễn Minh Sáng 2017, “Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quảhoạt động của NHTM tại Việt Nam”,Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 241,tháng7/2017,trang40-49.

17.Nguyễn Minh Sáng & Nguyễn Thị Thùy Trang 2018, “Tác động của thu nhậpngoài lãi lên rủi ro và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mạiViệtNam”,TạpchíKhoahọcĐạihọcĐàLạt,8(1S),118-132.

18.Nguyễn Thị Đoan Trang 2020,Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệuquả kinh doanh tại NHTM Việt Nam,Luận án Tiến sĩ kinh tế, Trường Đại họcNgânhàngTp.HCM.

19.Thủ tướng Chính phủ 2017, Quyết định 1058/QĐ-TTg ngày 19 tháng 07 năm2017 về phê duyệt đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xửlýnợxấugiaiđoạn2016 –2020”.

20.Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai 2015, “Lợi nhuận và rủi ro từ đa dạnghóathunhậpcủaNHTMViệtNam”,TạpchíPháttriểnkinhtế,số26(8),trang54-70.

21.Almumani, M A 2013, “Impact of managerial factors on commercial bankprofitability:EmpiricalevidencefromJordan”,InternationalJournalofAcad emic Research in Accounting, Finance and Management Sciences,3(3),pp.298-310.

22.Anbar,A.,&Alper,D.2011,“Bankspecificandmacroeconomic determinantsof commercial bank profitability: Empirical evidence from Turkey”,Businessandeconomicsresearchjournal,2(2),pp.139-152.

23.Asif, R., & Akhter, W 2019, “Exploring the influence of revenue diversificationon financial performance in banking industry: A systematic literature review”,Qualitative ResearchinFinancialMarkets.

24.Atemkeng,T.,&Nzongang,J.2006,“Marketstructureandprofitabilityperformanc einthebankingindustryofCFAcountries:ThecaseofcommercialbanksinCameroon”J ournalofSustainableDevelopmentinAfrica,8(2),pp.1-14.

25.Athanasoglou, P P., Brissimis, S N., & Delis, M D 2008, “Bank- specific,industryspecificandmacroeconomicdeterminantsofbankprofitability”J ournalofinternationalfinancialMarkets,InstitutionsandMoney,18(2),pp.121-136.

26.Ayaydin, H., & Karakaya, A 2014, “The effect of bank capital on profitabilityand risk in Turkish banking”,International Journal of Business and

27.Baele, L., De Jonghe, O., & Vander Vennet, R 2007, “Does the stock marketvaluebankdiversification?”,JournalofBanking& Finance,31(7),pp.1999- 2023.

28.Batten, J A., & Vo, X V 2016, “Bank risk shifting and diversification in anemerging market”,RiskManagement,18(4),pp.217-235.

29.Berger, A.N., Mester, L J., 1997, “Insidethe black box:Whatexplainsdifferencesintheefficienciesoffinancialinstitutions”,Journalof

30.Berger, A N., Humphrey, D B., 1997, “Efficiency of financial institutions:international survey and directions for future research”,European

31.Berger, A N., & DeYoung, R., 1997, “Problem loans and cost efficiency incommercialbanks”,JournalofBanking&Finance,21(6),849-870.

32.Căpraru,B.,Ihnatov,I.,&Pintilie,N.L.2018,“Competitionanddiversificationin the European Banking Sector”,Researchin International Business andFinance.

33.Chiorazzo,V.,Milani,C.,&Salvini,F.2008,“Incomediversificationandbankperformance:E videncefrom Italianbanks”,JournalofFinancialServicesResearch,33(3),pp.181- 203.

(1973),“Industrystructure,marketrivalry,andpublicpolicy”,TheJournalofLaw and Economics,16(1),pp.1-9.

35.DeYoung,R.,&Rice,T.2004,“NoninterestincomeandfinancialperformanceatUScom mercialbanks”,FinancialReview,39(1),pp.101-127.

36.DeYoung, R., & Roland, K P 2001, “Product mix and earnings volatility atcommercialbanks:Evidencefromadegreeoftotalleveragemodel”,JournalofFinancialI ntermediation,10(1),pp.54-84.

37.Elsas, R., Hackethal,A., & Holzhọuser, M.2010, “The anatomy ofbankdiversification.JournalofBanking&Finance,34(6),pp.1274-1287

38.Goddard, J., Molyneux, P., & Wilson, J O 2004, “The profitability of Europeanbanks: a cross‐sectional and dynamic panel analysis”,The Manchester

39.Golin, J., & Delhaise, P 2013,The bank credit analysis handbook: a guide foranalysts,bankersandinvestors.JohnWiley&Sons.

40.Gujarati, D N 2004,Basic Economics,4 th edition, McGraw-Hill Inc. NewYork,pp.359.

41.Gurbuz,A.O.,Yanik,S.,&Ayturk,Y.2013,“Incomediversificationandbankperformance:E videncefromTurkishbankingsector”,JournalofBRSABankingandFinancialmar kets,7(1),pp.9-29.

42.Lee,C.C.,Yang,S.J.,&Chang,C.H.2014,“Non- interestincome,profitability,andriskinbankingindustry:Across- countryanalysis”,TheNorthAmericanJournalofEconomicsandFinance,27,pp.48-67.

43.Lee, C C., & Hsieh, M F., 2013, “The impact of bank capital on profitabilityandriskinAsianbanking”,Journalofinternationalmoneyandfinance,32,p p.251-281.

44 Lepetit, L., Nys, E., Rous, P., & Tarazi, A 2008, “Bank income structure andrisk:AnempiricalanalysisofEuropeanbanks”,JournalofBanking&Finance,32(8), pp.1452-1467.

45.Levy,H.,&Sarnat,M.1970,“Internationaldiversificationofinvestmentportfolios”,Th eAmericanEconomicReview, 60(4),pp.668-675.

46.Markides, C C., & Williamson, P J 1994, “Related diversification, corecompetences and corporate performance”,Strategic Management Journal,

47.Mercieca,S.,Schaeck,K.,&Wolfe,S.2007,“SmallEuropeanbanks:Benefitsfromdiver sification?”,Journalof Banking&Finance,31(7),pp.1975-1998.

48.Meslier, C., Tacneng, R., & Tarazi, A 2014, “Is bank income diversificationbeneficial? Evidence from an emerging economy”,Journal of

49.Moudud-Ul-Huq, S., Zheng, C., Gupta, A D., & Ashraf, B N 2018,

“DoesBank Diversification Heterogeneously Affect Performance and Risk- taking inASEANEmergingEconomies”,ResearchinInternationalBusinessandFinance ,46,pp.342-362.

50.NguyenMinhSang&ThaiThiThuyLinh2018,“RevenueDiversificationandTotal Assets in Commercial Banks: Evidence from Selected Asean Countries”,JournalofEconomicsand

51.Ongore, V O., Kusa, G B 2013, “Determinants of financial performance ofcommercialbanksinKenya”,InternationalJournalofEconomicsandFinancialI ssues,3(1),pp.237-252.

52.Olweny, T., & Shipho, T M 2011, “Effects of banking sectoral factors on theprofitability of commercial banks in Kenya”,Economics and Finance

53.Panzar, J C., & Willig, R D 1977, “Economies of scale in multi- outputproduction”,TheQuarterlyJournalofEconomics,pp.481-493.

54.Perry, P 1992, “Do banks gain or lose from inflation?”,Journal of

55.Poposka, K., & Trpkoski, M 2013, “Secondary model for bank profitabilitymanagement– testonthecaseofMacedonianbankingsector”,ResearchJournalofFinanceandAcc ounting,4(6),pp.216-225.

56.Roodman, D 2009, “How to do xtabond2: An introduction to difference andsystemGMMinStata,Thestatajournal,9(1),pp.86-136.

57.Rose,PS,andHudgins,SC2008,BankManagementandFinancialServices

7 th Edition,McGraw-HillInc,New York.

58.Sanya, S., & Wolfe, S 2011, “Can banks in emerging economies benefit fromrevenue diversification?”,Journal of Financial Services Research,40(1-2),pp.79-101.

59.Stiroh, K J 2004a, “Diversification in banking: Is noninterest income theanswer?”,Journalof Money,Credit, and Banking,36(5),pp.853-882.

61.Stiroh,K.J.,&Rumble,A.2006,“Thedarksideof diversification:ThecaseofUSfinancialholdingcompanies”,Journalofbanking&fin ance,30(8),pp.2131-2161.

62.Vo, X V 2017, “How does the stock market value bank diversification?EvidencefromVietnam”,FinanceResearchLetters,22,pp.101-104.

Phụlục1:Danhsáchcácngânhàng thương mại trongmẫunghiêncứu

8 EIB NHTMCPXuất Nhập Khấu–Eximbank

Phụ lục 2: Chứng minh 0 ≤ DIV ≤ 0.5 và DIV cao nhất tức ngân hàng đadạng hóahoàn toàn khiINT= NON

Thunhậplãithuần Đặt A=INT Tổngthunhậpthuần Thunhậpthuầnngoàilãi B=NON Tôngthunhậpthuần TacóA+B=1vàA≥ 0,B≥0

 Vế2:Chứngminh:DIV≤0.5hay1-(A 2 +B 2 )≤0.5đồngthờiDIV=1-(A 2 +

Nhân 2 vế của phương trình (3) với -1, rồi cộng 2 vế của phương trình với 1, ta có:1–(A 2 +B 2 )≤0.5(4)HayDIV≤0.5

Theo bất đẳng thức Bunyakovsky, trong trường hợp này, dấu bằng xảy ra khi A BnghĩalàDIVlớnnhấtlàbằng0.5trongtrườnghợpA=B,khiđóngânhàngđadạnghóathunhậph oàntoàn.

Phụlục 3: Kết quảmôhình nghiêncứutrên Stata

.xtsetBANK1YEAR panelvariable:B A N K 1 (unbalanced) time variable:YEAR, 2010 to 2019, but with a gapdelta:1 unit

Variable| Obs Mean Std.Dev Min Max

Hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinhdoanhngân hàng

corr DIV SIZE GROWETALOANPLDEALLP LIAGDPGINF (obs'8)

| DIV SIZE GROW ETA LOA NPL DEA LLP LIA GDPG INF

+ DEA | 2.55 0.392900 LOA | 2.31 0.433197 INF | 1.93 0.516919 SIZE | 1.92 0.519956 LIA | 1.88 0.532714 LLP | 1.64 0.609575 ETA | 1.61 0.622836 GDPG | 1.57 0.638832 DIV | 1.27 0.787047 NPL | 1.22 0.820735 GROW | 1.18 0.847944 +

Source | SS df MS Numberofobs = 278

ROA| Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] +

DIV | 0072587 0032831 2.21 0.028 0007947 0137228SIZE | 0045671 0011399 4.01 0.000 0023228 0068113GROW | 007626 0018658 4.09 0.000 0039522 0112997ETA | 070011 0108268 6.47 0.000 0486938 0913281LOA | 0198746 004848 4.10 0.000 0103292 02942NPL | -.0175027 0248248 -0.71 0.481 -.0663807 0313754DEA | -.011096 0050117 -2.21 0.028 -.0209636 -.0012283LLP | -.2069794 1747735 -1.18 0.237 -.5510947 137136LIA | -.0012923 0065645 -0.20 0.844 -.0142173 0116327GDPG | 0504814 0860978 0.59 0.558 -.1190385 2200013INF | 0368018 0115813 3.18 0.002 0139991 0596045_cons | -.0452619 0108456 -4.17 0.000 -.066616 -.0239078

Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 278

R-sq: Obspergroup: within= 0.3734 min = 9 between=0.1180 avg = 9.9 overall=0.2710 max = 10

R-sq: Obspergroup: within= 0.3651 min= 9 between=0.1572 avg= 9.9 overall=0.2925 max= 10

Waldchi2(11) = 132.27 corr(u_i,X) =0(assumed) Prob>chi2 = 0.0000

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

0059656 0191532 SIZE| 0042058 0014108 2.98 0.003 0014407 0069709 GROW| 0074031 001749 4.23 0.000 0039751 0108311 ETA| 0630658 0110219 5.72 0.000 0414633 0846683 LOA| 0294419 0055139 5.34 0.000 018635 0402489 NPL| -.008311 0239111 -0.35 0.728 -.0551758 0385539

GDPG | -.1215077 -.0334625 -.0880452 028534 INF | 0318236 0332956 -.001472 0049339 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtregB=inconsistentunderHa,efficientunderHo;obtainedfromxtreg

Test:Ho:difference in coefficients not systematicchi2(11)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effectsROA[BANK1,t]=Xb+u[BANK1]+e[BANK1,t]

+ ROA | 0000645 0080322 e | 0000361 006007 u | 6.69e-06 0025865 Test: Var(u)= 0 chibar2(01)= 37.19 Prob>chibar2= 0.0000

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticityinfixedeffectregressionmodel

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all ichi2(28)= 1146.80

Wooldridge test for autocorrelation in panel dataH0:nofirst-orderautocorrelation

INF,panels(h)corr(ar1)force

Cross-sectional time-series FGLS regressionCoefficients:generalized least squaresPanels: heteroskedastic

Estimatedcoefficients = 12 Obspergroup: min= 9 avg= 9.928571 max= 10

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

DIV | 0079842 0020397 3.91 0.000 0039864 011982SIZE | 0028565 0009933 2.88 0.004 0009096 0048034GROW | 0049152 0010127 4.85 0.000 0029304 0069ETA | 0577933 0097215 5.94 0.000 0387396 076847LOA | 0162578 0041788 3.89 0.000 0080676 0244481NPL | 004202 0142303 0.30 0.768 -.0236888 0320928DEA | -.0063035 0034295 -1.84 0.066 -.0130251 0004181LLP | -.2367861 1378365 -1.72 0.086 -.5069407 0333685LIA | 0058837 0044773 1.31 0.189 -.0028917 014659GDPG | 0875242 0526646 1.66 0.097 -.0156965 190745INF | 0239362 0063707 3.76 0.000 0114498 0364227_cons | -.034579 0086957 -3.98 0.000 -.0516222 -.0175358

Tổnghợpkếtquảhồi quytheo OLS,FEM,REM,FGLS

esttab p1 f1 r1 fg1,r2star(* 0.1 **0.05 *** 0.01) brackets nogap

INF,gmm(L(2/3).DIVL2.NPLL2.LLP,collapse)iv(GDPG)smtwo

Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavorspeed,perm.

Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two- stepestimation.

Numberof instruments' Obs per group: min = 7

|DIV | 0076509 0013992 5.47 0.000 0047799 0105218SIZE | 007649 0028323 2.70 0.012 0018377 0134603GROW | 0003858 0013794 0.28 0.782 -.0024444 003216ETA | 046051 0141694 3.25 0.003 0169779 0751242LOA | 009284 0072967 1.27 0.214 -.0056876 0242556NPL | -.0771839 055342 -1.39 0.174 -.1907362 0363684DEA | -.0036076 0092195 -0.39 0.699 -.0225245 0153093LLP | 7270013 2517558 2.89 0.008 2104411 1.243561LIA | -.0027522 0029838 -0.92 0.365 -.0088745 0033701GDPG | 0665202 0619945 1.07 0.293 -.060682 1937223

Instruments for first differences equationStandard

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)L(1/9).(L2.DIVL3.DIVL2.NPLL2.LLP)collapsed

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)D.(L2.DIVL3.DIVL2.NPLL2.LLP)collapsed

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z =-0.60Pr > z

Sargantestofoverid.restrictions:chi2(14) = 2.55Prob > chi2

Hansentestofoverid.restrictions:chi2(14) 17Prob > chi2

Hansentestexcludinggroup: chi2(10) = 5.36 Prob >chi2 = 0.866 Difference(nullH=exogenous): chi2(4) = 5.81 Prob >chi2 = 0.214 iv(GDPG)

Hansentestexcludinggroup: chi2(13) = 10.34 Prob >chi2 = 0.666Difference(nullH=exogenous): chi2(1) = 0.83 Prob >chi2 = 0.361

Tổng hợpkếtquảhồi quy theo FGLS,GMM

Source| SS df MS Numberofobs = 278

ROE| Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval] +

DIV | 0455517 0324964 1.40 0.162 -.0184311 1095345SIZE | 088024 0112825 7.80 0.000 0658096 1102384GROW | 0731207 0184686 3.96 0.000 0367575 1094838ETA | 3974661 1071663 3.71 0.000 1864641 6084682LOA | 1744568 0479869 3.64 0.000 0799744 2689392NPL | -.2523503 245721 -1.03 0.305 -.7361559 2314552DEA | -.1247102 049607 -2.51 0.013 -.2223824 -.0270379LLP | -1.16819 1.729945 -0.68 0.500 -4.574318 2.237938LIA | 0076754 064977 0.12 0.906 -.1202592 13561GDPG | 1.085928 8522148 1.27 0.204 -.5920172 2.763872INF | 3409507 1146343 2.97 0.003 1152447 5666567_cons | -.7636078 107352 -7.11 0.000 -.9749754 -.5522401

Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 278

R-sq: Obspergroup: within= 0.3462 min = 9 between=0.2853 avg = 9.9 overall=0.3090 max = 10

0651328 2011041 SIZE| 0901005 0251536 3.58 0.000 0405494 1396516 GROW| 0687836 0169575 4.06 0.000 0353784 1021888 ETA| 3890382 1152779 3.37 0.001 1619477 6161287 LOA| 3765444 06406 5.88 0.000 25035 5027388 NPL| 0976691 2337808 0.42 0.676 -.3628649 5582031

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

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effectsROE[BANK1,t]=Xb+u[BANK1]+e[BANK1,t]

+ ROE | 0067472 0821413 e | 0033389 0577836 u | 0008373 0289365 Test: Var(u)= 0 chibar2(01)= 55.40Prob>chibar2= 0.0000

INF| 3552616 3359414 0193202 0444096 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtregB=inconsistentunderHa,efficientunderHo;obtainedfromxtreg

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

INF,gmm(L(2/3).DIVL2.NPLL2.LLP,collapse)iv(GDPG)smtwo

Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavorspeed,perm.

Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two- stepestimation.

Numberof instruments' Obs per group: min = 7

|DIV | 119724 0204948 5.84 0.000 0776721 1617759SIZE | 0326694 031108 1.05 0.303 -.0311588 0964977GROW | -.0155722 0233696 -0.67 0.511 -.0635226 0323782ETA | 3120589 1816246 1.72 0.097 -.060604 6847218LOA | 2788728 0967844 2.88 0.008 0802875 4774581NPL | 4860864 4926047 0.99 0.333 -.5246549 1.496828DEA | -.3806757 1236022 -3.08 0.005 -.6342863 -.127065LLP | -.4983023 3.811087 -0.13 0.897 -8.318008 7.321403LIA | -.168483 0638816 -2.64 0.014 -.2995572 -.0374088GDPG | 1.190505 5307418 2.24 0.033 1015133 2.279498INF | 028436 2272311 0.13 0.901 -.4378037 4946757_cons | -.211698 3070299 -0.69 0.496 -.8416713 4182753

Instruments for first differences equationStandard

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)L(1/9).(L2.DIVL3.DIVL2.NPLL2.LLP)collapsed

GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)D.(L2.DIVL3.DIVL2.NPLL2.LLP)collapsed

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z =-0.65Pr > z

Sargantestofoverid.restrictions:chi2(14) = 3.25Prob > chi2

Hansentestofoverid.restrictions:chi2(14) 32Prob > chi2

Hansentestexcludinggroup: chi2(10) = 5.14 Prob >chi2 = 0.882 Difference(nullH=exogenous): chi2(4) = 8.18 Prob >chi2 = 0.085 iv(GDPG)

Hansentestexcludinggroup: chi2(13) = 10.85 Prob >chi2 = 0.623Difference(nullH=exogenous): chi2(1) = 2.46 Prob >chi2 = 0.117

Định dạng
Số trang	135
Dung lượng	293,33 KB