Lýdochọnđềtài
Ngân hàng thương mại (NHTM) hình thành, tồn tại và phát triển gắn liềnvới sự phát triển của kinh tế hàng hoá Sự phát triển của hệ thống NHTM tácđộng rất lớn và quan trọng đến quá trình phát triển của nền kinh tế hàng hoá,ngược lại kinh tế hàng hoáphát triển mạnh mẽ đến giai đoạn cao của nó – kinhtế thịtrường – thì NHTM cũng ngày càng được hoàn thiện và trở thành nhữngđịnh chếtàichínhkhôngthểthiếuđược.
Hoạt động huy động vốn và cấp tín dụng được coi là hoạt động chính củacácNHTM.CácNHTMhoạtđộnghuyđộngvốnbằngcáchnhậntiềngửitừcáccá nhân, tổ chức có vốn nhàn rỗi trong nền kinh tế với chi phí chính cho hoạtđộng này là lãi huy động, và dùng số tiền trên để đầu tư hoặc cho vay các cánhân, tổ chức đang thiếu hụt nguồn vốn với doanh thu là lãi cho vay Sự chênhlệch giữa tổng doanh thu từ lãi và tổng chi phí trả lãi chia chotổng tài sảnsinhlờibìnhquânđượcgọilàtỷlệthunhậplãicậnbiên(Netinterestmargin-N I M ) , đây là chỉ tiêu tài chính quan trọng đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMvìnóchothấykhảnăngkiểmsoáttàisảnsinhlờivàkhảnăngduytrìnguồnvốncó chiphíthấp.
Sau khi gia nhập WTO vào ngày 11/01/2007 đến thời điểm hiện nay là 16nămthìhệthốngNHTMViệtNamcónhữngcộtmốcđánhdấusựthăngtrầmrấtrõ rệt Điều này được thể hiện thông qua khủng hoảng tài chính năm 2008, cácNHTM Việt Nam chạy đua trong cuộc đua lãi suất và có thời điểm lãi huy độnglên đến 21%/năm Đến đầu năm 2011 thì việc tăng lãi suất giữa các ngân hàngtrởnêncăngthẳnghơnvàchínhđiềunàytạoranhữngtiềmẩnvềnguycơrủiro,với biến động lãi suất dao động từ 22% - 24%/năm và có những thời điểm lênđến25% (NguyễnKimThuvàĐỗThịThanh,2014).Sauđóđếngiaiđoạn2012
–2013tỷlệnợxấucủacácNHTMViệtNamgiatăngnhanhchóngvớisựđe dọa thanh khoản thấp nhất lịch sử và đe dọa hàng loạt các rủi ro vỡ nợ. Trướctìnhhìnhđó,Chínhphủraquyếtđịnh254/QĐ-TTgngày01/03/2012vềviệcphêduyệt đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015(Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương, 2015).Sau giai đoạn đó thìcác NHTM Việt Nam bắt đầu nhìn nhận lại HĐKD của mình không phải cứ mãichạyđualãisuấthuyđộnglẫncấptíndụngđểkiếmlợinhuậnmộtcáchbấtchấpmàcầnphảic ânđốivớitìnhhìnhnộitạiNHTMcũngnhưvĩmônềnkinhtế.Haynói cách khác các NHTM Việt Nam cần phải nhận thức một cách đầy đủ tổngquát về TNLCB của mình không chỉ dừng lại tại việc huy động và cho vay màcòn dựa trên các tính chất và hoạt động đặc thù khác của NHTM và thị trường.Mặt khác, NHTM với vai trò là trung gian tài chính của thị trường và thực hiệnchứcnăngkinhdoanhtiền tệ,dođónósẽảnhhưởng rấtlớnđếnrủiro cũngnhưđộnhạycủathịtrường.Vìvậy,bảnchấtcủaTNLCBlàmộttrongnhữngchỉtiêuđểp hảnảnhthunhậphaykhảnăngsinhlờicủaNHTM(NguyễnVănTiến,2015)nó cũng sẽ thể hiện cho sức mạnh hay sức khỏe tài chính của NHTM và là mộtchỉ tiêu để khẳng định năng lực kinh doanh hiệu quả của NHTM cũng như thaycho lời cam kết về tổn thất được hạn chế đối với cổ đông, trái chủ, khách hàngcủaNHTM.
Trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2022, khủng hoảng kinh tế thế giớixảy ra đã có ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam và ảnh hưởng đến hoạt động ngânhàng.Năm2019,kinhtếtoàncầutăngchậmdướiảnhhưởngcăngthẳngthươngmạigiữ acácnướclớn,nguycơBrexitkhôngđạtđượcthỏathuận,rủirođịachínhtrị tại nhiều khu vực, thương mại toàn cầu sụt giảm Mặt bằng lạm phát và giáhàng hóa thế giới ở mức thấp hơn so với cùng kỳ. Theo thống kê của Quỹ Tiềntệ quốc tế (IMF), tăng trưởng kinh tế thế giới năm
2019 đạt 2,9% thấp hơn mức3,6% của năm 2018, lạm phát toàn cầu tăng chậm lại, từ mức 3,6% năm 2018xuống mức3,5%năm2019.HệthốngngânhàngViệtNamcũng khôngngoạilệ trong các nước có nền kinh tế đang phát triển khi bị ảnh hưởng nghiệm trọng từnền kinh tế toàn cầu, với thực tế là trong thời gian qua ngân hàng bộc lộ một sốyếu điểm, tỷ suất sinh lợi trong những năm gần đây có tăng trưởng không đángkể, điển hình đến cuối năm 2019, ROE và NIM toàn hệ thống lần lượt là 1,08%và 15,29%, tăng nhẹ so với năm 2018 (năm 2018 lần lượt là 0,9% và 11,8%).Vấn đề đặt ra là tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam trong giaiđoạn 2011 – 2022 như thế nào? Cần có những nghiên cứu thường xuyên hơn đểcập nhậtnhữngthôngtinmớinhất?
Trên thế giới đã có rất nhiều nghiên cứu về thu nhập lãi cận biên, chẳnghạnnhưnghiêncứuvềcácyếutốảnhhưởngđếnTNLCBcủangânhàngởĐôngNam Á của Doliente (2005), Kasman (2010), Zhou (2008)… Ở Việt Nam, cónghiêncứucủaHoàngKimKhánh(2015),NguyễnKimThu(2011)đãxácđịnhđượccác yếutốtácđộngđếnthunhậplãicậnbiêncủacácNHTMViệtNambaogồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ an toàn vốn, tăng trưởng tín dụng, nợ xấu hay dựphòng rủi ro tín dụng hoặc quản lý chi phí.Tuy nhiên, đối với các nghiên cứunày thì dữ liệu nghiên cứu còn hạn chế, chưa được cập nhập, chưa phù hợp vớitình hình kinh tế thị trường hiện nay, do đó chưa phản ánh hết tác động của cácyếu tố đếnthu nhập lãi cận biên trong giai đoạn hiện tại Từ những minh chứngvề hạn chế, tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu: “ Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệthunhậplãicậnbiêncủacácngânhàngthươngmạiViệtNam ”nhằmtìmhiểuvàphântích cácnhântốảnhhưởngđếntỷlệtỷlệthunhậplãicậnbiênvớimongmuốncómộtsốđónggópgiúp cácnhàquảntrịngânhàngcảithiệntỷlệNIMvàđưa ra những quyết định hợp lý, hiệu quả trong quá trình quản lý,vận hành hệthốngngânhàng.
Mụctiêunghiêncứu
Mụctiêu tổngquát
Luận văn được thực hiện nhằm xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởngđếntỷlệTNLCBt ạ i NHTMViệtNamgiaiđoạn2011–2022,tácgiảđềxuấtcáchàm ý chính sách nhằm cải thiện tỷ lệ TNLCB từ đó góp phần tăng trưởng tỷ lệnày tạiNHTMViệtNam.
Mụctiêu cụ thể
Câuhỏinghiêncứu
Đốitượngvàphạmvinghiêncứu
Đối tượng nghiên cứu:Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của cácNHTM.
Phạm vi về thời gian nghiên cứu: Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ cácbáocáotài chínhđãđượckiểmtoáncủaNHTMViệtNamgiaiđoạnnăm2011-2022. Ngoài ra, nghiên cứu còn thu thập các số liệu kinh tế vĩ mô gồm: Tăngtrưởngkinhtế(GDP),tỷlệlạmpháttheothốngkêthựctếhàngnămcủanềnkinhtế Việt Nam.
Lý do chọn thời gian nghiên cứu từtừ 2011 – 2022 là vì giai đoạnnày các doanh nghiệp tái cấu trúc, giảm đòn bẩy nợ, thị trường chứng khoán vàbấtđộngsảnsụtgiảmsâuđãkhiếntíndụngtăngkhôngcao.Mặtkhác,tronggiaiđoạn này thì các quy đinh và chính sách của NHNN về thắt chặt và xử lý các viphạmliênquanđếnhoạtđộngtíndụngngàycàngphổbiến,dođócácNHTMcónhững hoạt động đa dạng hóa thu nhập nhiều hơn để mở rộng lợi nhuận Đếnnăm 2020 chứng kiến những giai đoạn đầu của dịch bệnh Covid-19 kéo dài đếnnăm2021,dođó,hoạtđộngkinhdoanhcủacácngânhàngcónhiềusựảnhhưởngnhất định Do đó, tác giả muốn xem xét trong mốc thời gian 11 năm thìTNLCBcủacácNHTMViệtNambịcácyếutố nàochiphối,ảnhhưởng.
Phươngphápnghiêncứu
Bước đầu tiên, tác giả sẽ tiến hành tổng hợp khung lý thuyết liên quan đếnTNLCBvàcácyếutốtácđộng.Đồngthờikếthợpvớicáclượckhảocácnghiêncứu trước để xác định các khoảng trống nghiên cứu nhằm đề xuất mô hình cùngvới giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố tác động đến TNLCB của các NHTMniêmyếttrênTTCKViệtNam.Sauđó,tácgiảtiếnhànhthuthậpdữliệubáoc á o tài chính, sau đó tiến hành xử lý và dựa trên kết quả mô hình hồi quy đa biến đểđánh giá chiều ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đến
2022.SốliệuđượcthểhiệnquacácmôhìnhhồiquyPooledOLS,FEM,REM.Sauđó,tiến hành lựa chọn mô hình phù hợp và có tính vững nhất thông qua kiểm địnhHausman Từ mô hình cuối cùng được lựa chọn sẽ kiểm định các khuyết tật nhưđa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi.
Nếu có xuất hiện các khuyếttậtthìtiếnhànhthựchiệnphươngphápFGLSđểkhắcphục.Sauđó,dựatrênkếtquảkhiđã khắcphụcđểkiểmđịnhgiảthuyếtthốngkêvàtiếnhànhthảoluậnkếtquả nghiên cứu này.Từđó sẽ tiến hành đề xuất các hàm ý chính sách tương ứngtheo cácyếutố ảnhhưởngđếnTNLCBcủacácNHTMViệtNam.
Đónggópcủađềtài
Việc nghiên cứu về tỷ lệ TNLCB chủ yếu tập trung vào ý nghĩa thực tiễn.Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự tác động cũng nhưmức độ của các yếu tố nội tại lẫn vĩ mô nền kinh tế đến TNLCB, thông qua sốliệuthứcấpđượcthuthậptừcácNHTMViệtNam.Từkếtquảnghiêncứu ”s ẽđềxuất những hàm ý chính sách mang tính khả thi đến các đơn vị tổ chức có liênquan để duy trì tỷ lệ TNLCB tại mức tăng trưởng tốt cùng với sự ổn định tronghoạtđộngkinhdoanhcủaNHTMViệtNamtrongtươnglai.
Kếtcấucủaluậnvăn
Ngoàilờimởđầu,kếtluận,mụclụcvàdanhmụctàiliệuthamkhảo,luậnvăncók ếtcấugồm5chươngnhưsau:
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tình hình nghiên cứuChương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứuChương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luậnChương 5:
Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài và các mục tiêu cũng như câu hỏi nghiêncứu của đề tài Đồng thời, cũng định ra đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiêncứu của đề tài Trong chương này cũng trình bày tổng quát về phương phápnghiêncứuđểgiảiquyếtcácvấnđềcầnnghiêncứucủađềtài.Từđó,tácgiảxácđịnhđóngg ópcủađềtàivềmặtthựctiễncủađềtài.
Tổng quanvềtỷ lệthunhậplãicậnbiên
Kháiniệmvềtỷ lệthunhậplãicậnbiên
Tỷ lệ TNLCB (Net interest margin- NIM) của NHTM được định nghĩa làchênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi chia cho tổng tài sản sinh lời Biên độđược tính cho một khoảng thời gian, một quý hoặc một năm và được thể hiệnbằng một tỷ lệ phần trăm (Golin, 2001) Hempel và cộng sự (1986) cho rằngTNLCBlàrấthữuíchtrongviệcđolườngnhữngthayđổivàxuhướngtrongbiênđộlãisuấ tvàsosánhthunhậplãigiữacácngânhàng(Golin,2001)
Trong đó: Thu nhập lãi thuần là khoảng chênh lệch giữa doanh thu và chiphí.Thunhậplãiđượcxácđịnhlàtổngthunhậptừcấptíndụng,đầutưtàichínhtrong năm tài chính Chi phí lãi là các khoản lãi được thanh toán cho hoạt độnghuyđộngcũngnhưcáckhoảnnợphảitrảcủaNHTM.
TổngtàisảncósinhlờilàtổngcáckhoảnmụctiềngửitạiNHNN,cácTCTDkhác và cho vay cácTCTD khác (không bao gồm DPRR), cấp tín dụng (khôngbao gồm DPRR), mua nợ (không bao gồmDPRR), đầu tư TTTC được phản ánhtrên BCĐKT về chế độ BCTC đối với các TCTD, chi nhánh ngân hàng nướcngoài(NguyễnVănTiến,2015).
Ý nghĩatỷlệthu nhậplãicận biênđốivớicácngânhàng thương mại
Tỷ lệ TNLCB chỉ ra năng lực quản lý của đội ngũ lãnh đạo củaNHTMtrongviệccânđốisựtăngtrưởngcáckhoảnthucủangânhàng(cấptíndụng,đầutưvàt huphídịchvụ)vàtiếtkiệmcáckhoảnchiphí(chilãihuyđộngTGTK,lãivay,tiềnlươngvàphú clợi).Haynóicáchkhác,tỷlệTNLCBđomứcchênhlệch giữa khoản thu từ lãi và chi trả lãi của NHTM thông qua hoạt động kiểm soátchặtchẽsựsinhlờitừtàisảnvàtậndụngcácnguồnvốncóchiphísửdụngthấp.Sự tăng giảm trong tỷ lệ TNLCB giúp các nhà đầu tư có nhận định tương đối vềLNchủyếucủaNHTM,từđóđưaraquyếtđịnhđầutưhợplý.Đốivới nhàquảntrị , tỷ lệ TNLCB là thước đo trực quan về tính hiệu quả trong HĐKD truyềnthống,đánh giátínhhợp lýgiữathu chicủaNHTM(PhanThịThuHà,2013).
Nếu chỉ xét đến vấn đề LN thì tỷ lệ TNLCB cao sẽ có lợi cho NHTM, vìtỷlệlãitạoratrêntàisảnsinhlờicao,làmộtdấuhiệuchothấyNHTMđangquảntrịtốtTScóvà TSnợ.Mặtkhác,TNLCBcaomangđếnsựổnđịnhnhấtđịnhchohệ thống NHTM, khi mà lợi nhuận NHTM tăng lên từ TNLCB cao và LN nàyđược chuyển thành VCSH (lợi nhuận giữ lại) của NHTM sẽ giúp NHTM đứngvững trước những biến động vĩ mô và những cú sốc kinh tế khác (Saunders vàSchumacher,2000).Ngượclại,khitỷlệTNLCBthấp,phảnánhhệthốngNHTMcó tính cạnh tranh một cách tương đối, với mức chi phí trung gian tài chính thấpcó thể thúc đẩy nền kinh tế phát triển Tuy nhiên, nó cũng hàm ý rằng NHTMkhông thể cân đối nguồn TS có sinh lời hay chi phí lãi phát sinh quá nhiều Khiđó, cho dù LN chung của NHTM cao nhưng hiệu quả sử dụng vốn thật sự củaNHTM vẫn thấp, vì điều đó chứng tỏ NHTM đã phụ thuộc nhiều vào các khoảnthungoàilại– cáckhoảnthukhôngổnđịnhvàkhôngphảilàchứcnăngtrọngtâmcủaNHTM.TheoDoliente(2 005),nếutỷlệTNLCBrấtthấpthìkhôngthểđượccho là kết quả tích cực, đặc biệt là trong môi trường kinh tế có sự can thiệp vàonhữngngânhàngyếukémvềvốnvàhoạtđộngkhôngổnđịnhđangtồntại.
Hạn chế của chỉ số tỷ lệ TNLCB chỉ mang tính tương đối khi so sánhLNthuầntừlãisovớitổngTScósinhlời.Mộttỷlệthấpkhônghẳndochiphítrảlãiđể huy động nguồn vốn của NHTM quá cao, mà có thể do ngân hàng chưa cânđối nguồn TS có sinh lời, khiến chi phí lãi lấn át thu nhập lãi tạo ra Đồng thời,đôikhitỷlệnàycaokhôngphảidoNHTMcónguồnthulãilớnmàdokếtquả từ giảm thiểu chi phí và quản lý hiệu quả TS sinh lời Ngoài ra, tỷ lệ này còn bịảnh hưởng bởi chiến lược HĐKD trong từng thời kỳ hay tình hình khó khănchungcủanềnkinhtế.Vìvậy,việcđánhgiátỷlệTNLCBcủacácNHTMcầncósự thận trọng xem xét đa dạng nhiều yếu tố cả vi mô lẫn vĩ mô (Saunders vàSchumacher,2000).
Theo Trầm Thị Xuân Hương (2013) thì LN là điều kiện quan trọng đểđánhgiásựpháttriểncủamộtNHTM,haynóicáchkhácnângcaoTNLCBcũngchínhlànân gcaonănglựchaysứcmạnhtàichínhcủaNHTM.Tuynhiên,đểgiatăng được TNLCB của NHTM thì cần phải xác định được các yếu tố ảnh hưởngđếnnó,trongđóNHTMlàtrunggiantàichínhcủacácđốitượngtrongnềnkinhtế vì vậyTNLCB của NHTM sẽ chịu ảnh hưởng của cả hai nhóm yếu tố bêntrong vàbênngoàingân hàng.Cụ thểđólà:
Nhómyếu tốkháchquan
Tốc độ tăng trưởng bình quân đầu người (GDP) : Đối với một nền kinhtế thì NHTM có mức độ liên quan mật thiết đến gần như tất cả các ngành nghềhay lĩnh vực đời sống vì vậy mọi sự thay đổi của kinh tế - xã hội đều sẽ ảnhhưởng ngược trở lại hệ thống NHTM Nền kinh tế phát triển, thể hiện ở tốc độtăng trưởng GDP cao, ổn định từ đó cũng tạo điều kiện cho sự phát triển thuậnlợicho NHTM,thúcđẩyquả trình sảnxuấtkinhdoanhcũngnhưhấpthụvốnvàhoàn trả vốn cho các đối tượng trong nền kinh tế Theo nghiên cứu của AlmeidavàDivino(2015)thìGDPcómốiquanhệđồngbiếnvớiTNLCB.TheoNasseriniavà cộng sự (2014) thì lại cho rằng đây là mối quan hệ ngược chiều và theoWahdanvàcộngsự(2017)thìlạichorằngkhôngtồntạimốiquanhệcủahaiyếutố này.
Tỷ lệ lạm phát : Tại bất cứ nền kinh tế của quốc gia nào trên thế giới thìluôn có tồn tại lạm phát, lạm phát tăng cao sẽ làm thay đổi mức giá chung trênnềnkinhtế,ảnhhưởngđếnsâusắcđếnngânhàngkểcảcáchoạtđộnghuyđộngvốncũng nhưchovay,nócũngtácđộngđếncảdoanhthuhaychiphívàLNcủadoanh nghiệp Vì vậy trên thế giới cũng có nhiều nghiên cứu liên quan đến mốiliênhệgiữalạmphátvớiLNcủaNHTM.Sanvàcộngsự(2013)chokếtquảlạmpháttácđộn gcùngchiềuvớiTNLCB,Khrawish(2011)thìlạikếtluậnngượclạilạm phát lại có quan hệ ngược chiều với TNLCB và Wahdan và cộng sự (2017)thìlạichorằngkhôngcó sựtồntạimốiquanhệcủalạmphátvàTNLCB.
Nhómyếu tốchủquan
Quy mô ngân hàng : Theo Nguyễn Đăng Dờn (2018) thì quy mô NH thểhiệnthôngquacơcấutàisảnhaynguồnvốncủaNHTMtrênbảngCĐKT,nóthểhiệnsựlớn mạnhtronghoạtđộngcủaNHTMvàthịphầntronghệthốngNHTMtrong quốc gia, quy mô NH nó thể hiện rất nhiều thông qua những tiêu chí nhưTS,cơcấunguồnvốnhuyđộng– chovay,thịtrườnghoạtđộngcủangânhàng, Theo nghiên cứu của Wahdan và cộng sự (2017) thì không có mối quan hệ giữahai yếu tố quy mô NH và TNLCB vì mặc dù quy mô ngân hàng lớn nhưng cáchoạtđộngquảntrịkhônghiệuquảthìcũngkhôngchắcchắnđượcviệcduytrìtỷlệ này phát triển hay sụt giảm tương ứng Nhưng theo Petria và cộng sự (2015);San và cộng sự (2013); Vincent và cộng sự (2013) thì TNLCB có mối quan hệvới quy mô của NH, do các NH tham vọng trong việc gia tăng TS để mở rộngquy mô nhưng vận hành kinh doanh lại không tốt hay áp lực chi trả các khoảnvay cáctổ chứckháclớnthìvẫnsẽlàmchoTNLCBsuy giảm.
Tỷ lệ đòn bẩy tài chính : Theo Nguyễn Khắc Minh (2004) thì hoạt độnghuy động vốn của NHTM quyết định trực tiếp đến sự tồn tại và phát triển bềnvững của NH Vốn đóng vai trò chi phối cũng như quyết định đối với việc thựchiệncácchứcnăngcủaNHTMtrongđóVCSHgiúpNHTMtiếnhànhhoạtđộng kinhdoanhvàquyếtđịnhquymôcủaNH.TỷlệVCSHtrêntổngTScủaNHchothấykhảnăngc hịuthiệthạicũngnhưkhảnăngphụchồicủaNHkhiđốidiệnvớikhủng hoảng.Theo Islam and Nishiyama (2016) đều sử dụng tỷ số vốn chủ sởhữu/tổngtàisảnlàmbiếnđộclậpđểnghiêncứuvềvấnđềTNLCBcủangânhàngvì họ cho rằng VCSH càng nhiều thì rủi ro của NH cũng từ đó được giảm thiểuvàtạođượcniềmtincủakháchhàng.Haynóicáchkhác,đònbẩytàichínhcàngđược duy trì với mức tỷ lệ tốt thì tỷ lệ TNLCB cũng càng dễ dàng được tăngtrưởng.
Hiệu quả quản lý của ngân hàng : Có thể hiểu là hiệu quả quản lý nguồnnhânlực,hoạchđịnhchiếnlượckinhdoanh,hiệuquảtrongviệcquảnlýchiphí.Trong giới hạn nghiên cứu của luận văn thì tác giả đề cập đến hiệu quả quản lýchiphíđểxemđâylàmộtyếutốảnhhưởngđếnTNLCBcủaNH.Trongquảnlýchiphíđược đềcấpthìbaogồmcảviệcquảnlýcácyếutốđầuvàolẫnđầuravàxemxétxemcácyếutốnàyc óđemlạiLNhayHQHĐ(TrầnHuyHoàng,2010).Mục đích quản lý chi phí để đảm bảo nguồn vốn mà NH huy động được luônđược sử dụng hiệu quả và tránh lãng phí Mặt khác, quản lý chi phí của NHTMquyết định sự tồn tại của NH, giúp NH có thể sử dụng nguồn lực tối ưu nhất(Dawood, 2014; Almeida và Divino, 2015), đồng thời quản lý chi phí càng hiệuquả thì TNLCB cũng được nâng cao Với chiến lược tối đa hóa lợi nhuận, cácNHTM thường nâng cao HQHĐ của mình bằng cách giảm chi phí hoạt động,tăng năng suất lao động trên cơ sở tự động hóa và nâng cao trình độ nhân viên.Vì vậy, thước đo phản ánh tính hiệu quả trong hoạt động của NH và năng suấtlao động của nhân viên đó là chỉ tiêu sau: Tổng chi phí hoạt động/tổng thu từhoạt động, đây là một thước đo phản ánh mỗi quan giữa đầu vào và đầu ra haynóicáchkhácnóphảnánhkhảnăngbùđắpchiphítronghoạtđộngcủaNH.Dựatrên công thức phản ảnh dễ dàng nhận ra nếu tỷ lệ này càng lớn chứng tỏ hoạtđộng quản lýchiphícủaNHTMkhông tốtdẫn đếnlợinhuậncủaNHTMsẽsuy giảmvà tỷ lệTNLCBcũnggiảmtheo.
Tỷ lệ nợ xấu : Theo Nguyễn Đăng Dờn (2010) thì NHTM được xem làtrung gian tài chính, là cầu nối của người cho vay và đi vay Nhờ có NHTM màquá trình sản xuất kinh doanh và vận hành trong nền kinh tế được diễn ra mộtcách liên tục, cũng từ đó mà ta có thể thấy lợi nhuận chủ yếu của NHTM đến từhoạt động cho vay của nó Tuy nhiên tại bất cứ NHTM nào thì song song vớihoạt động tín dụng chính là rủi ro tín dụng Chất lượng tín dụng hay chất lượngcác khoản cho vay thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu nó tác động trực tiếp đến hoạt độngcủa NHTM.Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì NHTM có nguy cơ đối diện với tổn thấtcàngcaovàlợinhuậncủangânhàngcũngtừđómàgiảmxuống,chỉtiêunợxấuđược đo lường bằng tổng nợ xấu trên tổng số dư cho vay Nợ xấu là nợ xấu nộibảng, gồm nợ thuộc các nhóm 3, 4 và
5 (TT 11/2021/TT-NHNN) Vì nợ xấuđược định nghĩa là khoản cho vay thuộc nhóm 3,4 và 5 có khả năng thu hồi dàihoặc không thể thu hồi cả gốc lẫn lãi, nên TN từ lãi của NHTM sẽ giảm khiNHTMcótỷlệnợxấucao.HaynóicáchkháctỷlệnợxấucómốiquanhệnghịchbiếnvớiTN LCB(WerevàWambua,2014).
NHTM có thể thực hiện các nghĩa vụ như tất toán các khoản TGTK, cáckhoảnnợphảitrảkhiđếnhạnthanhtoán,nếucácnghĩavụnàykhôngđượchoànthành thì sẽ đe dọa đối với NHTM về rủi ro thanh khoản hay các NHTM khôngđáp ứng được nhu cầu sử dụng vốn của mình (Trần Huy Hoàng, 2010) Do đó,cácNHTMdùHĐKDtạibấtcứquymônàothìviệcluônduytrìmộttỷlệthanhkhoảnnhất địnhnhằmgiúpchoNHTMtránhđượccáctìnhhuốngmấtkhảnăngthanh toán dẫn đến phá sản hoặc đe dọa HQHĐ Tuy nhiên, để có thể nâng caotínhthanhkhoảnthìbuộccácNHTMphảigiatăngtỷlệdựtrữbắtbuộc,hạnchếcho vay và huy động vốn một cách liên tục với mức lãi suất cao Xuất phát từviệchạnchếchovaythìLNcủaNHTMcũngtừđóbịảnhhưởngtheoxuhướng suygiảm,thay thếvàođó làcáckhoảnvayđượcthẩmđịnhkhắtkhevàchặtchẽhơn là những khoản vay được gia tăng nhằm phát triển tín dụng nóng Chính vìvậythìnhucầuvaycủacácđốitượngkháchhàngsẽsuygiảm,ảnhhưởngrấtlớnđến lợi nhuận của NHTM hay nói cách khác tính thanh khoản tăng sẽ làm làmgiảmTNLCB. Đa dạng hóa thu nhập : Theo Baele và cộng sự (2007) với tình hình cạnhtranh của các NHTM về HĐKD và gia tăng thị phần trong hệ thống thì cácNHTM ngoài những sản phẩm kinh doanh truyền thống thì phải tích cực cungcấp các loại sản phẩm,dịch vụ mới hay bán chéo nhằm phục vụ được các nhucầu mới của khách hàng cũng như kiếm được thu nhập nhiều hơn Đồng thời,việc đa dạng hóa HĐKD của mình thì NHTM có thể tận dụng được các yếu tốđầuvàolaođộngvàcôngnghệvàonhiềumảngkinhdoanhcủamìnhđểgiatăngLN,haynói cáchkháctránhlãngphívàthựchiệnđượchếtcôngsuấtTScủaNH(Stiroh,2004).
Tìnhhìnhnghiên cứu
Cácnghiêncứu trongnước
Nguyễn Kim Thu và Đỗ Thị Thanh (2014) trong nghiên cứu về các nhântố ảnh hưởng đến TN lãi thuần của các NHTM đã sử dụng số liệu thứ cấp đượcthu thập của 5 NHTM có vốn sở hữu nhà nước và 28 NHTM tư nhân của ViệtNam trong giai đoạn 2008 – 2011 Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng chất lượngquản lý có quan hệ tỉ lệ nghịch với TNLCB,mức ngại rủi ro của ngân hàng, rủirotíndụngcóquanhệđồngbiếnvớiTNLCB.Mốiquanhệđồngbiếngiữarủirotín dụng hay mức ngại rủi ro với TNLCB, tương đồng với kết quả nghiên cứucủa Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn
Thị Ngọc Hương (2015), tuy nhiên nhómtácgiảđãmởrộnghơnvềdữliệuthuthậptừ27NHTMCPtronggiaiđoạn2008-
2013.Luậngi ảichokết quảRRTDvà rủ i roNH l ạ i ảnhhưởng t í c h cựcđến
TNLCB vì các tác giả cho rằng các NHTM luôn gia tăng tốc độ cạnh tranh vớinhau thông qua việc mở rộng tín dụng hay tăng trưởng tín dụng nóng từ đó nớilỏng các quy định hay chính sách cho vay, chính điều này làm gia tăng rủi ro tạiNHTM nhưng có thể sẽ làm gia tăng TNLCB của ngân hàng từ việc thu lãi vay.Mặt khác, trong nghiên cứu Nguyễn Thị
Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương(2015) quy mô VCSH, quy mô NH lại có ảnh hưởng cùng chiều với TNLCB.Tuy nhiên, Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016) khi nghiên cứuTN ngoài lãi và hiệu quả tài chính của các NHTM dựa trên dữ liệu của 33NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2006-2013 thì cho rằng ngược lại Luận giải choviệc này thì Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015) cho rằngkhi quy mô NH cũng như quy mô VCSH tăng thì các NHTM lại gia tăng đượctiềm lực tài chính của mình tạo sự thuận lợi cho việc gia tăng LN hay TNLCBhơn Nhưng Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016) lại cho rằngkhi muốn gia tăng quy mô NH thì cần phải gia tăng TS làm cho NHTM phải đốidiện với áp lực vay nợ hay thanh toán để mở rộng, ngoài ra gia tăng VCSH mặcdù tận dụng được nguồn vốn dài hạn nhưng chi phí sử dụng vốn cao hơn chi phísử dụng nợ thì vẫn sẽ làm cho lợi nhuận giảm nếu NHTM không hoạt động hiệuquả Tuy nhiên, hai nhóm tác giả vẫn khẳng định việc gia tăng quy mô cho vaylà một trong những điều kiện ảnh hưởng lớn đến việc gia tăng
LN ròng củaNHTM. ĐốivớinhữngnghiêncứugầnđâyđiểnhìnhcủaBattenvàVõXuânVinh(2019) thì nhóm tác giả đã sử dụng số liệu thứ cấp của các NHTMCP niêm yếttạiViệtNamtronggiaiđoạn2006–2014vớiphươngphápGMM,kếtquảnghiêncứu quy mô NH có ảnh hưởng cùng chiều với TNLCB, tương đồng với kết quảcủa Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015).Nhưng lại chorằng chi phí quản lý lại ảnh hưởng cùng chiều với TNLCB vìNHTM cần phảibỏramộtsố chiphícố định đểcó thểmởrộngthịphần,gâyđượcsựảnh hưởng hay thu hút khách hàng đến với mình nhiều hơn Đồng thời, tỷ lệ an toàn vốn vàRRTDcũngđượcnhómtácgiảkhẳngđịnhcómốiquanhệngượcchiềuvớiLN.Đốivớicác nhântốthuộcvĩmônềnkinhtế,điểnhìnhlàtốcđộtăngtrưởngkinhtếvàtỷlệlạmphátthìcácng hiêncứutrongnướccủacáctácgiảsaukếtquảthựcnghiệmcũngcónhữngkếtluậnngượcsovớik hunglýthuyết,cụthểNguyễnThịMỹLinhvàNguyễnThịNgọcHương(2015);NguyễnThịDi ễmHiềnvàNguyễnHồng Hạt (2016) cho rằng tốc độ GDP lại ảnh hưởng ngược chiều với LN củaNHTM vì tốc độ này được duy trì với mức tăng trưởng nhưng đối với hoạt độngcho vay thì vẫn phụ thuộc vào thiện chí trả nợ của khách hàng hoặc nếu NHTMkhônggiảmđượcnợxấuhaytỷlệdựphòngRRTDtừnhữngkhoảnvaykhóđòitrong quá khứ thì LN vẫn không tăng trưởng Đồng thời Nguyễn Thị Diễm Hiềnvà Nguyễn Hồng Hạt (2016); Batten và Võ Xuân Vinh (2019) cùng đồng quanđiểm cho rằng tỷ lệ lạm phát không gây ảnh hưởng ngược chiều đến LN mà lạicòn tạo cơ hội thuận lợi cho các NHTM gia tăng LN, lý giải cho việc này cácnhóm tác giả dựa trên kết quả thực nghiệm cho thấy dù tỷ lệ lạm phát tăng caocó thể làm giá cả hàng hóa tăng, sức mua chậm lại nhưng các NHTM có chiếnlược bền vững trong việc kiềm chế các khoản vay với mối nguy hại lớn hay rủiro cao, thay vào đó là tập trung các hợp đồng uy tín và của các khách hàng kinhdoanh những mặt hàng ít bị phụ thuộc vào môi trường kinh doanh thì các mónvaynàyvẫnmangđượclợinhuậnchoNHTM.Haynóicáchkhác,tỷlệlạmphátcao không đồng nghĩa với việc là các NHTM sẽ bị chi phối làm suy giảm hoạtđộngkinhdoanh.
Mặtkhác,nhưđãđềcậptạikhunglýthuyếtthìtỷlệđadạnghóathunhậplàmộttrongnh ưngthànhphầnquantrọngđốivớiNHTMhiệnnaytrongviệcgiatăng LN và chuyển mình để tái cơ cấu các HĐKD truyền thống Nghiên cứu củaVõXuânVinhvàTrầnThịPhươngMai(2015)vềsựảnhhưởngđadạnghóathunhậptạicácNHTMởViệtNamđốivớiLNvàrủiro,sửdụngphươngphápước lượng hồi quy dữ liệu, với dữ liệu bảng gồm 37 NHTM tại Việt Nam trong giaiđoạn 2006 – 2013 đã kết luận rằng các NHTM càng đa dạng hóa cácHĐKD thìLNthuvềcàngcao.TuynhiênkhiphântíchcácyếutốrủirochothấycácNHTMđa dạng hóa càng cao thì LN điều chỉnh rủi ro càng giảm và điều này không cólợichocácNHTMởViệtNam.
Cácnghiêncứunướcngoài
Các nghiên cứu nước ngoài đa phần tập trung vào các nhóm nhân tố nộitại cũng như vĩ mô, điển hình là nghiên cứu của San và cộng sự (2013) nghiêncứu các nhân tố ảnh hưởng đến LN của các NHTM ở Malaysia giai đoạn
2003 –2009, nhóm tác giả đã các đặc điểm đặc thù của NHTM và các yếu tố vĩ mô củanền kinh tế ảnh hưởng đến HQKD của NHTM Nhóm tác giả đã sử dụng ba chỉtiêu đo lường LN của NHTM đó là ROA, ROE,
NIM cùng với các biến độc lậpđểtạoramôhìnhnghiêncứu.TrongbabiếngiảithíchtrênthìNIMđượcxemlàphù hợp nhất để lý giải về khả năng sinh lời của NHTM và trong đó tỷ lệVCSH/TổngTS,tínhthanhkhoản,quymôNHcótươngquanđồngbiếnvớiLN.Mối quan hệ đồng biến này cũng tương đồng với kết quả của Islam và Homaidivà cộng sự (2018); Sanko và cộng sự
(2019) Tuy nhiên, Islam và Nishiyama(2016);Al-
Homaidivàcộngsự(2020);WerevàWambua(2014)cũngcónhữngkết luận trái ngược về quy mô
NH ảnh hưởng tiêu cực đến LN của NHTM, cácnhóm tác giả cũng cho rằng khi quy mô gia tăng thì các NHTM lại có xu hướngchinhiềuhơncáckhoảnchiphíđểmởrộngdođócũngsẽlàmsuygiảmLNcủaNHTM. LợinhuậncủaNHTMsẽđượctínhsaukhicácngânhàngđãloạitrừcáckhoản chi phí hay các NHTM luôn tập trung vào việc làm sao để tối ưu hóa cáckhoản chi phí, do đó, chi phí ảnh hưởng ngược chiều với LN trong ngân hàng(San và cộng sự, 2013; Were và Wambua, 2014;
2015).NhưngngượclạicácnghiêncứuIslamvàNishiyama(2016);Birchwoodvàcộngsự(2017);Al-Homaidivàcộngsự(2020)lạicókếtquảthựcnghiệmcùngchiều. Đối với tỷ lệ thanh khoản thì Were và Wambua (2014); Al-Homaidi vàcộng sự (2020) thì các nhóm tác giả này lại cho rằng tương âm hoặc không ảnhhưởng đến LN của NHTM, hay nói cách khác họ cho rằng tỷ lệ thanh khoản làtỷlệchủyếutậptrungvàoviệccácNHTMcóđủkhảnăngđốimặtvớiviệcthanhtoán các khoản nợ đến hạn hay duy trì các hoạt động chủ yếu cho NHTM chứchưa hẳn đã tập trung vào việc phát triển HĐKD của NHTM Ngoài ra, khi đềcậpđếnchấtlượngtíndụngthìcácnghiêncứucủaSanvàcộngsự(2013);WerevàWambu a(2014);Sankovàcộngsự(2019)đềuchorằngcáckhoảnnợxấuhaynợ quá hạn sẽ dẫn đến tình trạng
HĐKD của NHTM có những cản trở và phảiđốimặtvớirủirothuhồinhằmthanhtoánchocáckhoảntiềngửiđếnhạn.Ngoàira,cácnghi êncứucònchỉracáckhoảnnợnàytheoquyđịnhcủaBaselIIvềcáckhoảntríchlậpdựphòngR RTDsẽlàmgiatăngchiphínộibảngđểbảohiểmrủiro,điềunàysẽlàmchoLNcủaNHTMcũn gsuygiảm.Tuynhiên,vẫncómộtsốkhẳng định khác của các nghiên cứu Rahman và cộng sự (2015); Birchwood vàcộng sự (2017) vẫn cung cấp bằng chứng thực nghiệm là RRTD vẫn tương quancùngchiềuvớilãisuấtNHTM,cáctácgiảluậngiảirằngviệccácNHTMđốimặtvới các RRTD khi buông lỏng các quy định hay chính sách vẫn sẽ giúp choNHTM kiếm được các khoản lợi nhuận đến từ các RRTD không chắc chắn xảyra, hay nói cách khác việc thẩm định tư cách khách hàng chỉ là một kênh để đưara quyết định cho vay chứ không phải sẽ xuất hiện tính chắc chắn sẽ xảy ra nợquáhạnhaynợ xấuvớikháchhàngđó.
Ngoài ra trong các nghiên cứu được luận văn đề cập thì chỉ có Islam vàNishiyama (2016) tập trung vào tỷ lệ dự trữ bắt buộc (CAR) có mối quan hệ vớitỷ suất sinh lợi ròng tại 230 NHTM tại 4 quốc gia Nam Á (Băng-la-đét, Ấn Độ,Nê-pan và Pa-ki-xtan) trong giai đoạn năm 1997-2012, cùng với PPNC địnhlượng và mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) Nhóm tác giả đã chỉ ra rằngCARgiúpchocác NHTMduy trì đượcsựantoàntronghoạtđộngvà cóthể đối mặtvớinhữngrủirokinhdoanhcủangânhàng.Mặtkhác,khiduytrìđượcCARổn định thì các NHTM sẽ có danh mục đầu tư vào các kênh một cách hợp lý sẽthúcđẩyLNđượctăngtrưởngphùhợp.Cùngvớiđólàđadạnghóathunhậpkhinghiên cứu về HQHĐ kinh doanh của 37 NHTMCP niêm yết trên sàn chứngkhoánBombayExchange(BSE),ẤnĐộtrongkhoảngthờigiantừ2008đến2017thì Al- Homaidi và cộng sự (2020) nhấn mạnh rằng các HĐKD truyền thống củaNHTMđaphầntậptrungvàotíndụngvàcácsảnphẩmtươngđồngtrongkhiđócácsảnphẩ mbánlẻnhưbảohiểm,đầutưhaycáckhoảnthutừphídịchvụítrủirothìđangđượccácNHT MbắtđầutáicơcấudanhmụckinhdoanhđểthuđượcLNđadạnghơn,hayhạnchếRRTD.
Cuối cùng là các biến số liên quan đến vĩ mô nền kinh tế cũng được cáctác giả đề cập đến như Rahman và cộng sự (2015); Sanko và cộng sự (2019) thìchorằngGDPảnhhưởngcùngchiềuđếnLNnhưngIslamvàNishiyama(2016);Homaid ivàcộngsự(2018);Al-Homaidivàcộngsự(2020)thìlạichorằngngượclại Đối với tỷ lệ lạm phát cũng gặp phải những kết luận trái chiều nhau đến từHomaidi và cộng sự (2018); Sanko và cộng sự (2019); Al-Homaidi và cộng sự(2020) Mặt khác, Hasriadi (2021) và Obeidat
(2021) có xem xét đến tình hìnhTNLCB của các NHTM trong giai đoạn cóCovid 19 nhưng kết quả cho thấy sựsuy giảmvềLNdoảnhhưởngnặngnềcủađạidịch.
Khoảngtrốngnghiêncứu
Các nghiên cứu trong và ngoài nước mà tác giả lược khảo chủ yếu vẫn sửdụngcácsốliệucủacácNHTMtạicácquốcgiatronggiaiđoạntừ1995–
2019.TuynhiênđếnhiệnnayvớitìnhtrạngcủađạidịchCovid19cónhữngảnhhưởngcơbảnđế nnềnkinhtếhaynóicáchkháchlànhữngtácđộngtiêucựcđếnngànhNH Vì vậy, điều này sẽ tạo ra khoảng trống nghiên cứu liên quan đến phạm vithờigiannghiêncứu.
Thứ hai, trong các nghiên cứu mà tác giả tổng hợp có hai nhân tố ít đượctậptrungđểnghiêncứunhấtđólàđadạnghóathunhậpvàtỷlệantoànvốn.Đâyđược xem là khoảng trống nghiên cứu về kết quả thực nghiệm cần bổ sung chobốicảnhcủaNHTMViệtNamtronggiaiđoạn2011–2022.Cóthểnóirằng,haihoạt động đa dạng hóa thu nhập hay trích lập tỷ lệ dự trữ bắt buộc là hai hoạtđộng cơ bản của các NHTM Tuy nhiên, đối sánh với hoàn cảnh các NHTM tạimỗiquốcgiakhácnhau,dođặcthùHĐKDkhácnhau.Mặtkhác,tronggiaiđoạnCovid – 19 khi nền kinh tế đóng cửa, hoạt động mua bán kinh doanh tại ViệtNamgầnnhưphảiđóngcửa,cáckhoảnvayđứngdướitìnhtrạngchủyếuđểcầmcựvàcónh iềurủiro.Tuynhiên,cáchoạtđộngthanhtoántrựctuyến,bánlẻcủaNHTM lại phổ biến, giúp các NHTM có được những khoản thu lớn Vì vậy, tathấy vai trò lớn của đa dạng hóa thu nhập rất lớn tại thời điểm đó và kéo dài vềsau.Ngoàira,vớitỷlệdựtrữbắtbuộcdườngnhưlàtỷlệcamkếtmàcácNHTMcần phải làm đúng theo quy định của NHNN, hay nói cách khác NHTM với vaitrò là trung gian tài chính trong nền kinh tế, nhưng vẫn phải đặt sự ổn định củahệ thống NH lên trên lợi ích riêng của tổ chức và nhu cầu của khách hàng.
Dođó,LNthìcácNHTMthậtsựcầnđểtăngtrưởngvàlớnmạnhnhưngtỷlệdựtrữbắt buộc có thể buộc các NHTM phải hy sinh LN hay tạo những nền tảng khácđể gia tăng LN cho ngân hàng thì cần được nghiên cứu thực nghiệm thực sự đểkếtluận.
Chương 2 trình bày tổng quan về khái niệm tỷ lệ TNLCB cũng như cáccáchđolườngvàNIMđượcdùng đo lườngchoTNLCBcủaNHTM.Đồngthời,tại chương này tác giả đã tổng hợp khung lý thuyết cũng như chiều hướng ảnhhưởngcủacácyếutốđếnTNLCB,trongđócácyếuntốđượcchiavàohainhómchính đó là bên trong và bên ngoài ngân hàng Ngoài ra, chương 2 cũng đã tổnghợp các công trình liên quan về các yếu tố ảnh hưởng đến TNLCB của NHTM.Từ đó, tác giả rút ra các khoảng trống nghiên cứu, sẽ làm cơ sở đề xuất mô hìnhvàgiảthuyếtnghiêncứuchochươngsauứngdụngvàobốicảnhhệthốngNHTMViệtNam.
Mô hình vàgiảthuyếtnghiên cứu
Môhình nghiêncứu
Vớinghiêncứunàytácgiảsẽchọncácbiếnápdụngvàomôhìnhhồiquylà kết quả từ những nghiên cứu thực nghiệm trước đây để phù hợp vào thực tế,dựa vào những công trình nghiên cứu trước đây về vấn đề TNLCB tại chương
2thìtácgiảvậndụngvàchọnnhữngbiếnsốtừnhữngmôhìnhnghiêncứuđểtiếnhành xây dựng mô hình nghiên cứu tại Việt Nam Trong các nghiên cứu mà tácgiả đã lược khảo thì tác giả quyết định chọn nghiên của các tác giả San và cộngsự(2013)đểkếthừavàpháttriển.Nguyênnhântácgiảchọnnghiêncứunàylàmmôhình gốcvìcáclýdosau:
Thứnhất,nghiêncứunàyđượctiếnhànhtạiMalaysia,quốcgianàythuộcĐôngNamÁ nên cóđiều kiệnkinh tếvàsựpháttriểntương đồngViệtNam.
Thứ hai, nghiên cứu này có các biến độc lập phù hợp với các nhân tố ảnhhưởng đến TNLCB mà khung lý thuyết đã trình bày mà tác giả sử dụng chonghiên cứunày.
Thứ ba, trong nghiên cứu này có đề cập đến các nhân tố vĩ mô, tuy nhiên,chúng không có ý nghĩa thống kê vì vậy, tại nghiên cứu này tác giả muốn kiểmtraxemcácnhântốnàycóthậtsựảnhhưởngđến TNLCB.
Mặtkhác,đểhoànchỉnhmôhìnhnghiêncứuvàlấpđầycáckhoảngtrốngnghiên cứu mà tác giả đã xác định tại chương trước thì mô hình nghiên cứu sẽđượcbổsungcácnhântốđólàhệsốantoànvốn(CAR)củaIslamvàNishiyama(2016) và đa dạng hóa thu nhập của Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai(2015), Al-Homaidi và cộng sự (2020).
Vì vậy mô hình hồi quy được xây dựngsẽbaogồmcácnhântốquymôNH,đònbẩytàichính,tỷlệchiphíhoạtđộng,tỷlệdựtrữb ắtbuộc,tỷlệdựphòngRRTD,tỷlệđadạnghóathunhập,tốcđộtăng trưởngkinhtếvàtỷlệlạmphátvàbiếngiảđạidiệnchođạidịchCovid19.Môhìnhnghiên cứuđượctổngquáthóathànhcôngthứcnhưsau:
NIM i,t =α+β1*SIZE SIZ E i,t + β 2*SIZEC E A i,t + β3*SIZEM E i,t + β4*SIZECAR i,t + β5*SIZELLR i,t +β6*SIZEDIVER+β7*SIZEGDP t + β8*SIZECPI t + β9*SIZECOVID t
TrongđóNIMi,tlàtỷlệTNLCB;SIZE i,tlà quymôNH;CEAi,tlàđònbẩytài chính; ME i,t là tỷ lệ chi phí hoạt động; CARi,tlà tỷ lệ an toàn vốn; LLR i,t làtỷlệdựphòngRRTD;GDPtlàtốcđộtăngtrưởngkinhtế;CPItlàtỷlệlạmphát.Nguyê n nhânlựachọncácbiếnnàylàdo:
Quy mô NH (SIZE) là yếu tố thể hiện sức mạnh và mức ảnh hưởng củangânhàngtrongthịphầnNHTM,điềuđósẽthuậnlợichoNHTMtrongviệctiếpcận kháchhàngvàcáchạngmụcđầutưkinhdoanhkhác. Đòn bẩy tài chính (CEA) là đại diện trong chiến lược sử dụng VCSH đểvận hành HĐKD thay cho các khoản nợ khác nhằm giảm áp lực thanh toán vàcácchiphíthườngkìcủaNHTM.
Tỷ lệ chi phí hoạt động (ME) là yếu tố đại diện cho chiến lược hay cácchính sách quản lý chi phí hoạt động NHTM có hiệu quả nhằm gia tăng LN haycắtgiảmchiphícủaNHTM.
Hệ số an toàn vốn (CAR) là yếu tố này đề cập đến khả năng thanh khoảnhaykhảnăngquyđổicủacácTScótínhthanhkhoảncaotrongNHnhằmđốiphóvới các tình huống rủi ro bất ngờ nhằm giảm bớt sự thiệt hại hay áp lực với cáckhoản tríchdựphònglàmsuygiảmLN củaNHTM.
Tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) là yếu tố là đại diện cho chỉ tiêu hoạt độngtrích lập để bảo hiểm rủi ro cho các khoản nợ quá hạn hay nợ xấu trong NHTM.Vìvậynóđượcxemlàmộtyếutốrấtquantrọngđểngânhàngcóthểgiatănghaybịsụtgiả mLNkhicórủironàyxảyra. Đadạnghóathunhập(DIVER)làyếutốđạidiệnchoviệccácNHTM thực hiện đa dạng hóa HĐKD của mình để chuyển mình thay đổi cơ cấu HĐKDchocáchạngmụctruyềnthốngnhằmthuđượcthêmnhiềunguồnlợinhuậnmới.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) là yếu tố thể hiện cho việc nền kinh tếphát triển tạo ra bước đệm tốt cho các chủ thể khác thuận lợi để làm ăn và thanhtoán các khoản nợ cho NH hay bản thân NHTM đạt được lợi nhuận từ các hạngmụcđầutưkhác.
Tỷ lệ lạm phát (CPI) là yếu tố đại diện cho sự tăng giá hàng hoá dịch vụhay sự tiêu thụ trong nền kinh tế sẽ trở nên chậm chạp, khó khăn Vì thế hoạtđộng nền kinh tế sẽ khó khăn chung hay NHTM cũng có những khó khăn trongthuhồinợhoặcđầutư. ĐạidịchCovid19(COVID)làbiếngiảnhậnhaigiátrị0,1.Trongđó1làxuất hiện đại dịch trong hai năm 2020 và 2021 Giá trị 0 là không xuất hiện đạidịch Covid19từnăm2011– 2019vànăm2022.
Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn ThịNgọc Hương (2015); Nguyễn Thị DiễmHiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016); Sanvà cộng sự (2013); Were và
Wambua(2014);Rahmanvàcộngsự(2015 );Islam và Nishiyama (2016); Homaidi vàcộngsự (2018)
Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn ThịNgọc Hương (2015);San và cộng sự(2013);IslamvàNishiyama(2016);Ho maidivàcộngsự(2018)
Tổng vốn chủ sở hữuTổngtài sản
IslamvàNishiyama(2016) Tổng dư nợ cho vayTổngtiềngửikháchhà ng
1– H H I = 1 – ( I N T 2 + NON2) Với INT là Tỷ lệ thunhập từ lãi trên tổng thu nhậphoạt động NON là Tỷ lệ thunhập ngoài lãi trên tổng thunhậphoạtđộng
Kýhiệu Tênbiến Nguồn Cáchđolườngbiến cộngs ự ( 2 0 1 8 ) ; S a n k o v à c ộ n g s ự ( 2019);Al-Homaidivà cộngsự(2020)
Sanvàcộngsự(2013);N g u y ễ n ThịMỹLinh vàNguyễnThịNgọcHương(2015) ;Nguyễn ThịDiễmHiềnvàNguyễn Hồng Hạt
Sanvàcộngsự(2013);WerevàWambua (2014); Rahman và cộng sự(2015);Homaidi vàcộngsự(2018)
Giảthuyếtnghiêncứu
3.1.2.1 Đối với quymô ngânhàng Đối với NHTM quy mô là một lợi thế vô cùng to lớn Theo San và cộngsự(2013);Rahmanvàcộngsự(2015);Homaidivàcộngsự(2018)xétvềgócđộtàichín hnếuNHTMcóquymôlớnthìcónănglựccạnhtranhhơnsovớicác
NHTM khác trong hệ thống, nhận được nhiều sự tin tưởng hơn của khách hànghơn, đồngthờivớiquymôlớnthìcơcấutổchứcsẽlớnvàchuyênmônhóacóđội ngũ nhân lực làm việc nhiều hơn Tích hợp các yếu tố đó ta có thể thấy nếuquy mô lớn tạo ra được lợi thế cho NHTM thì có thể thu hút được nhiều kháchhàng hơn và đem lại LN nhiều hơn cho NHTM Quy mô NH có mối tương quandươngvớiTNLCNcủacủaNHTMvìtheothựctếnếuNHTMcóquymôlớnthìsẽ có nhiều uy tín hơn và khả năng tạo ra được LN nhiều hơn Vì vậy tác giả đềxuấtgiảthuyết:
San và cộng sự (2013); Islam và Nishiyama (2016) cho rằng đối với cácNHTMthìviệchuyđộngvốnlàviệcrấtquantrọng,mặtkhácviệchuyđộngnàythì việc tập trung vào VCSH là một trong những việc NHTM rất chú trọng đểgiảm bớt được rủi ro thanh toán đến hạn và có thể sử dụng đồng VCSH tốt hơn.Nên mức độ an toàn vốn nếu được phát huy tốt thì
TNLCB của ngân hàng cũngsẽđượccảithiệnhaynângcaorấtnhiều.MặtkháctheoNguyễnThịMỹLinhvàNguyễn Thị Ngọc Hương (2015) vốn là một trong những yếu tố rất quan trọngđốivớiNHTM,đặcbiệtlàVCSHvìtrongNHTMkhihuyđộngcàngđượcnhiềuthìrủirocà ngđượcgiảmthiểuvìđốivớinguồnvốnhuyđộngnàyNHTMkhôngbị đe dọa rủi ro thanh toán vì vậy khả năng tổn thất LN của NHTM từ đó cũngphầnnàođượcgiảmbớtđivàLN cũngđượcnângcao.Vìvậytác giảđềxuất:
H2: Đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ TNLCB củaNHTMViệtNam
Tại bất cứ tổ chức kinh doanh nào thì vấn đề tiết kiệm chi phí cũng đượcđặtlênhàng đầu thìNHTMcũngkhôngngoạilệ.MụcđíchNHTMluônquảnlýchi phí một cách khoa học và chặt chẽ để đảm bảo nguồn vốn mà NHTM huyđộng được luôn được sử dụng hiệu quả đồng thời có thể đạt được mục đích kinhdoanhcaonhấttheoSanvàcộngsự(2013);IslamvàNishiyama(2016);Birchwoodvàc ộngsự(2017).Mặtkháccóthểchorằng,quảnlýchiphísẽquyếtđịnh sự tồn tại của NHTM vì có thể sử dụng nguồn lực tối ưu nhất Đối vớiNHTM thì HĐKD thì việc cân đối giữa thu nhập nhận được và chi phí để vậnhànhluônđượctínhtoánkĩlưỡng,vìvậynếutỷlệchiphítrêntổngthunhậpthậtsựtăng caohaykhôngđượckiểmsoátthìHQKDcũngnhưTNLCBcủaNHTMsẽ có xu hướng giảm sút hay không được tối đa hoá hiệu quả Vì vậy, tác giả đềxuấtgiảthuyết:
H3: Tỷ lệ chi phí hoạt động ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ TNLCBcủaNHTMViệtNam
Islam và Nishiyama (2016) và theo Điều 6Thông tư số 41/2016/TT- NHNNvàĐiều9Thôngtưsố22/2019/TT-NHNNquyđịnhCARphảnánhmứcđủ vốn của NHTM Các NHTM phải thường xuyên duy trì CAR theo quy định.Nhưvậy,CARphụthuộcvàovốncủaNHTMvàmứcđộrủirotronghoạtđộng,việc tăng hay giảm CAR sẽ ảnh hưởng đến LN của NHTM Hay nói cách kháckhi tăng CAR thì các NHTM sẽ có khả năng chống chọi với những rủi ro hoạtđộng và tạo điều kiện cho các NHTM duy trì sự tăng trưởng LN Vì vậy, tác giảđềxuấtgiảthuyết:
H4: Tỷ lệ an toàn vốn ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ TNLCB củaNHTMViệtNam
Trong các HĐKD mang lại LN cho NHTM thì hoạt động tín dụng là hoạtđộng đem lại nhiều nhất cho NHTM, tuy nhiên đối với hoạt động này thì cũngtiềm ẩn rủi ro cho NHTM nhiều nhất đó là RRTD Đa số NHTM nào hoạt độngcũng đều tồn tại nợ xấu và có RRTD, do đó các NHTM đều phải tiến hành tríchlập dự phòng để ngừa cho các rủi ro, tuy nhiên khi trích lập thì LN của NHTMsẽ giảm xuống Nhưng theo quy định thì thường kì NHTM vẫn phải trích lập dựphòng cho các khoản rủi ro nợ xấu khó đòi này, cũng như đã đề cập những phầntrước thì khi trích lập dự phòng sẽ làm cho NHTM giảm đi lợi nhuận, đồng thờiTNLCB cũng sẽ từ đó giảm theo (San và cộng sự, 2013) Vì vậy tác giả đề xuấtgiảthuyết:
H5: Tỷ lệ dự phòng RRTD ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ TNLCBcủaNHTMViệtNam
Al-Homaidivàcộngsự(2020)chothấyđadạnghóathunhậpcàngcaothìtỷ lệ TNLCB của NHTM càng cao Đa dạng hóa thu nhập sẽ giúp NHTM tăngLN nhờ vào việc phân tán rủi ro và tận dụng nguồn lực sẵn có của NHTM đểcung cấp thêm nhiều dịch vụ, tăng thêm nguồn thu, điều này làm tăng LN kinhdoanhchoNHTM.Vìvậytácgiảđềxuấtgiảthuyết:
Sanvàcộngsự(2013);NguyễnThịMỹLinhvàNguyễnThịNgọcHương(2015); Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016); Homaidi và cộngsự (2018); cho rằng HĐKD của NHTM có liên hệ mật thiết với kinh tế, xã hộinên nếu GDP tăng trưởng thì kích thích cho NHTM hoạt động tốt hơn, thu hútđượckháchhànglàmviệcnhiềuhơnvớiNHTMtạorađòncânnợhiệuquảcũng nhưtạoraLNchoNHTMtừđónângcaoTNLCBcủaNHTM.Vìvậytácgiảđềxuấtgiảthuyết :
NguyễnThịDiễmHiềnvàNguyễnHồngHạt(2016);Homaidivàcộngsự(2018); Sanko và cộng sự (2019); Al-Homaidi và cộng sự (2020) cho rằng trongnềnkinh tếthìlạmphátlàmộttrongnhữngyếu tốkhông thểthiếu.Lạmphátnóảnhhưởngđếngiácả,sứcmuacủađồngtiền, đốivớiNHTMthìnóản hhưởngđếnlãisuấtmàđâylàcôngcụmàkháchhànglàmviệcvớiNHTM,tuynhiênnếulãisuấtc hovaytăngthìhoạtđộngcủaNHTMsẽtrởnênkhókhăn,từđóthunhậpcủa NHTM cũng giảm xuống và TNLCB cũng giảm Vì vậy, tác giả đề xuất giảthuyết:
Dựa trên tình hình thực tế trong giai đoạn năm 2020 – 2021 nền kinh tếViệtNamphảiđóngcửađểưutiênchốngdịch,dođóviệclưuthônghànghóabịtrì trệ, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng và các HĐKD khác củaNHTM.Dođó,tỷlệTNLCBsẽsuygiảm.Vìvậy,tácgiảđềxuấtgiảthuyết:
H9: Đại dịch Covid 19 ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ TNLCB củaNHTMViệtNam.
Thu thập số liệuvàphươngphápnghiên cứu
Mẫu nghiêncứu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 8 yếu tố bao gồm: Quy mô NH; Đòn bẩytài chính; Tỷ lệ chi phí hoạt động; Tỷ lệ an toàn vốn; Tỷ lệ dự phòng rủi ro tíndụng;Tỷlệđadạnghóathunhập;Tốcđộtăngtrưởngkinhtế;Tỷlệlạmphátcủa24NHTMtạ iViệtNamgiaiđoạntừnăm2011đếnnăm ”2 022thỏamãnđiềukiệnsau: (1) Năm tài chính được tính từ ngày 01/01 cho đến ngày 31/12 (2) Có đầyđủ báo cáo tài chính từ năm 2011 đến năm 2022 (3) Các báo cáo tài chính đượckiểmtoánvàcóýkiếnchấpnhậnhợplývàtrungthựctheonguyêntắctrọngyếu.
Nguồn:Tổng hợp của tácgiả
Thuthậpdữliệu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp được lấy từ các báo cáo tài chính củacác NHTM theo như phần đã đề cập tại mục 3.2.1 được chọn làm mẫu nghiêncứu: Báo cáo thường niên, bảng CĐKT, báo cáo kết quả HĐKD trong giai đoạntừ năm 2011 đến năm 2022 để tính các biến độc lập và biến phụ thuộc Kết quảsaukhilấydữliệucủa24NHTMgiaiđoạntừnăm2011đếnnăm2022đềtàicótổng cộngtổngcộng2.592quan sát.
Quytrình nghiêncứu
Với mục tiêu tìm ra chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố đếnTNLCBcủa các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022 Nghiên cứu được thực hiệntheoquytrìnhđược trìnhbày tạihình3.1nhưsau: Đềxuấtmôhìnhnghiêncứu
Xác định mẫu nghiên cứu vàxửlýdữliệunghiêncứu
Lựa chọn phương pháp vàxácđịnh kếtquảnghiên cứu
Kiểm định lựa chọn và kếtquảhồiquy
Kiểm định các khuyết tật môhìnhvàkhắcphục
Kiểm định các giả thuyếtthốngkê
Thảo luận kết quả nghiêncứuvàđềxuất
Khảo lược cơ sở lý thuyết vàbằng chứng thựcnghiệm
Nguồn:Tổng hợp của tácgiả
Phươngphápphântíchsốliệu
Tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng(paneldata).Cácbướcphântíchđượcthựchiệnchitiếtnhưsau:
Bước 1 : Tiến hành thống kê dữ liệu nghiên cứu và mô tả dưới dạng trungbình,độ lệch chuẩn,giátrịlớnvànhỏnhấtcủacácbiến số nghiên cứu.
Bước 2 : Hồi quy số liệu theo ba mô hình OLS, FEM REM sau đó lựa chọnmôhìnhphùhợp
Hồi quy dữ liệu nghiên cứu nhằm lượng hóa các dữ liệu nghiên cứu thànhcác mô hình dưới dạng hàm số các biến số có mối quan hệ tuyến tính với nhau,hay từ đó để xác định mối quan hệ và chiều hướng ảnh hưởng Nghiên cứu nàysẽtrìnhbàybamô hìnhhồiquycụthểđó làPooledOLS, FEM,REM.
Mô hình Pooled OLS sử dụng dữ liệu dưới dạng bảng nhằm phân tích vớihình thức sử dụng dữ liệu có cách xếp chồng và không phân biệt đơn vị chéo.Đây là cách thức hồi quy đơn giản nhất và dữ liệu được phân tích OLS bìnhthường, điều này đã bỏ qua sự khác biệt về không gian và thời gian của dữ liệu.Dođó,hạnchếchínhcủaphươngphápnàylàbỏquasựkhácbiệtvềkhônggianvàthờigi an.
MôhìnhFEMhaycònđượcgọilàmôhìnhảnhhưởngcốđịnh,môhìnhnàyđược giả định rằng giá trị trung bình của các biến số độc lập và phụ thuộc là cốđịnh, không có sự thay đổi theo thời gian. Ngược lại, mô hình REM là mô hìnhảnh hưởng ngẫu nhiên với giá trị trung bình của các biến số có sự thay đổi theothờigian.Nhưvậy,tacóthểthấytrongmôhìnhFEMthìcácđặcđiểmriêngcủacácđơnv ịkhông ảnhhưởng vớibiếnđộclậptáchcácảnhhưởng.
Dễ dàng nhận thấy thì mô hình FEM, REM có những điểm mạnh hơn môhìnhPooledOLS.Tuynhiên,đểlựachọnphươngpháphồiquynàophùhợpnhấttrongbaph ươngphápnêutrên,tácgiảtiếnhànhkiểmđịnhF-testvàkiểmđịnh
Breusch-Pagan lagrangian (Breuch và Pagan, 1979) Kiểm định F-test để lựachọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Kiểm định Breusch- Paganlagrangian để lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM Sau đó sử dụngkiểmđịnhHausman đểlựachọngiữaFEMvàREM.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi thông qua kiểm định Breusch – PaganchomôhìnhPooledOLShoặcREMvớigiảthuyếtH0:Phươngsaicủasaisốkhôngđổi, nếukếtquảchothấyProbthấphơnmứcýnghĩa5%thìbácbỏgiảthuyết H0 Nếu là mô hình FEM thì dùng kiểm định Wald để xem mô hình cóhiện tượngnàyhaykhông.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan sử dụng kiểm định Wooldridge để đolường mối quan hệ giữa các sai số có tương quan với nhau hay không Với giảthuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình Nếu kết quả chothấyProb< mứcýnghĩa5%thìbácbỏ giảthuyếtH0.
Sử dụng ước lượng FGLS để xử lý vi phạm về phương sai sai số thay đổivà tự tương quan trong mô hình Phương pháp ước lượng FGLS cũng giống nhưphương pháp OLS nhưng có các biến số đã được biến đổi để thỏa mãn các giảthuyết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn Trường hợp ước lượng cho kết quả P-value|t| [95%Conf.Interval] +
ME | 3.728579 6822683 5.46 0.000 2.385511 5.071648 CAR | 0051249 0012505 4.10 0.000 0026633 0075865 LLR | -1.426883 2444209 -5.84 0.000 -1.908034 -.9457322 DIVER | 0042693 0002327 18.34 0.000 0038111 0047274 GDP | 1.296812 4951554 2.62 0.009 3220818 2.271542 CPI | 4545533 0733852 6.19 0.000 310092 5990146 COVID | 0766458 0220207 3.48 0.001 0332974 1199942 _cons | -.8949603 110206 -8.12 0.000 -1.111904 -.678016
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 288
R-sq: Obspergroup: within= 0.7923 min= 12 between=0.3530 avg= 12.0 overall=0.5679 max= 12
NIM| Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
041202 0741722 LEV| -.0069209 097789 -0.07 0.944 -.1994977 185656 ME| 1.506979 7928304 1.90 0.058 -.0543503 3.068308 CAR| 0045798 0012651 3.62 0.000 0020884 0070711 LLR| -.9005258 2070374 -4.35 0.000 -1.308247 -.4928048 DIVER| 0040215 0002026 19.85 0.000 0036225 0044204 GDP| -.2568297 5294117 -0.49 0.628 -1.299406 7857463 CPI| 5183567 060844 8.52 0.000 398536 6381775
R-sq: Obspergroup: within= 0.7848 min= 12 between=0.4059 avg= 12.0 overall=0.6634 max= 12
Waldchi2(9) = 919.20 corr(u_i,X) =0(assumed) Prob>chi2 = 0.0000
NIM| Coef Std.Err z P>|z| [95%Conf.Interval] +
ME | 1.818545 7577493 2.40 0.016 3333834 3.303706 CAR | 0053042 0012232 4.34 0.000 0029067 0077017 LLR | -.950928 2100171 -4.53 0.000 -1.362554 -.539302 DIVER | 0041042 0002027 20.25 0.000 0037069 0045015 GDP | 8675325 4485195 1.93 0.053 -.0115494 1.746615 CPI | 4555816 059025 7.72 0.000 3398947 5712685 xviii
COVID | -.0004694 0541236 -.054593 0136845 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtregB=inconsistentunderHa,efficientunderHo;obtainedfromxtreg
Test:Ho:difference in coefficients not systematicchi2(9)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effectsNIM[x,t]=Xb+u[x]+e[x,t]
Wooldridge test for autocorrelation in panel dataH0:nofirst-orderautocorrelation
xtgls NIM SIZE LEV ME CAR LLR DIVER GDP CPI
COVID,panels(h)corr(ar1)Cross-sectionaltime-seriesFGLSregression
Coefficients:generalized least squaresPanels: heteroskedastic
NIM| Coef Std.Err z P>|z| [95%Conf.Interval] +
ME | 2.269213 6107874 3.72 0.000 1.072091 3.466334 CAR | 0046815 0011792 3.97 0.000 0023704 0069926 LLR | -1.041415 1619889 -6.43 0.000 -1.358907 -.7239222 DIVER | 00398 0001721 23.12 0.000 0036426 0043173 GDP | 1078075 3365615 0.32 0.749 -.5518409 7674558 CPI | 3633186 0500448 7.26 0.000 2652326 4614047 COVID | 0126081 0163619 0.77 0.441 -.0194606 0446768 _cons | -.9425075 1289159 -7.31 0.000 -1.195178 -.689837
