BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN ĐỨC DŨNG CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN ĐỨC DŨNG CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2022 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN ĐỨC DŨNG CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài ngân hàng Mã số: 34 02 01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1: TS Nguyễn Thị Ngọc Diệp Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế: “Các yếu tố tác động đến hiệu hoạt động kinh doanh Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam” cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn khoa học T.S Nguyễn Thị Ngọc Diệp Các nội dung nghiên cứu kết nghiên cứu trung thực Một số nhận định, đánh giá cá nhân, tổ chức, số liệu cho yếu tố có ghi nguồn rõ ràng theo phần tài liệu tham khảo TP Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2022 Tác giả Nguyễn Đức Dũng ii LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn thạc sĩ này, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Nguyễn Thị Ngọc Diệp hướng dẫn hỗ trợ tơi hồn thiện luận văn thạc sĩ Tơi xin chân thành cảm ơn! TP Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2022 Tác giả Nguyễn Đức Dũng iii TÓM TẮT Tiêu đề: Các yếu tố tác động đến hiệu hoạt động kinh doanh Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Tóm tắt: Trong nghiên cứu này, tác giả xây dựng mơ hình yếu tố tác động đến hiệu họat động kinh doanh Ngân hàng Thương mại cổ phần Việt Nam dựa vào lược khảo lý thuyết nghiên cứu trước, sử dụng phương pháp ước lượng liệu bảng mơ hình hồi quy theo OLS, FEM, REM với số liệu 22 NHTMCP giai đoạn từ 2015 – 2021 NHTM Việt Nam Kết nghiên cứu cho thấy mơ hình REM phù hợp, nhiên mơ hình REM có tượng phương sai sai số thay đổi tự tương quan Vì vậy, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục khuyết tật để đưa kết cuối mơ hình để tiến hành thảo luận kết luận vấn đề nghiên cứu Sau sử lý khắc phục tượng tự tương quan phương sai sai số thay đổi bẳng phương pháp FGLS, kết cuối cho thấy có biến SIZE, CAP, OVTA, LIQ, CRE, GDP có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA Với liệu nghiên cứu khơng tìm thấy biến INF có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến ROA Từ kết thu được, tác giả đề xuất hàm ý sách nhằm nâng cao HQHĐKD cho NHTMCP Việt Nam NHNN, phủ Việt Nam Từ khóa Hiệu hoạt động kinh doanh, Ngân hàng thương mại iv ABSTRACT Title Factors affecting the business performance of Vietnam Joint Stock Commercial Banks Abstract In this thesis, the author builds a model of factors affecting the business performance of Vietnam Joint Stock Commercial Banks based on a review of theories and previous studies, using panel data estimation and regression models according to OLS, FEM, REM with data of 22 joint stock commercial banks in the period from 2015 to 2021 of Vietnamese commercial banks Research results show that the REM model is suitable, however, the REM model has variable variance and autocorrelation Therefore, the author proceeds to use the FGLS method to overcome these defects to give the final results of the model to discuss and conclude the research problem After processing to overcome the phenomenon of autocorrelation and variance of variance using FGLS method, the final results show that there are variables, namely SIZE, CAP, OVTA, LIQ, CRE, GDP that have a significant impact statistics to ROA With the data set in this study, the INF variable was not found to have a statistically significant effect on ROA From the obtained results, the author also proposes policy implications to improve business performance for Vietnamese commercial banks as well as for the State Bank and the Vietnamese government Keywords Business performance, Commercial bank v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Tên đầy đủ Diễn giải CAR Capital adequacy ratio Hệ số an tồn vốn ERM Entity Relationship model Mơ hình quan hệ thực thể HQHĐKD Hiệu hoạt động kinh doanh INF Inflation rate Tỷ lệ lạm phát FEM Fixed Effect Model Mơ hình tác động cố định GMM Generalized method of moments Phương pháp hồi quy GMM NIM Net Interest Margin Biên lãi ròng NHTM Ngân hàng thương mại NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần OLS Ordinary Least Squares Hồi quy tuyến tính REM Random Effect Model Mơ hình tác động ngẫu nhiên ROA Return on Asset Tỷ số lợi nhuận tổng tài sản ROE Return on Equity Tỷ số lợi nhuận vốn chủ sở hữu TNHH Trách nhiệm hữu hạn VCSH Vốn chủ sở hữu vi DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Tổng hợp nhân tố ảnh hưởng đến HQHĐKD 20 Bảng 2.2 Tóm tắt nghiên cứu yêu tố tác động đến HQHĐKD NHTMCP 28 Bảng 3.1 Diễn giải biến đo lường 32 Bảng 4.1 Kết thống kê mô tả 44 Bảng 4.2 Phân tích tương quan 50 Bảng 4.3 Kết hồi quy theo phương pháp Pooled-OLS 51 Bảng 4.4 Kết hồi quy theo phương pháp FEM 52 Bảng 4.5 Tổng hợp kết hồi quy REM 53 Bảng 4.6 Tổng hợp kết hồi quy Pooled OLS, REM FEM 53 Bảng 4.7 Kết kiểm định lựa chọn mơ hình 54 Bảng 4.8 Kết kiểm định phù hợp mơ hình FEM REM 54 Bảng 4.9 Kết kiểm định tượng phương sai sai số thay đổi 55 Bảng 4.10 Kết kiểm định tượng tự tương quan 56 Bảng 4.11 Kết ước lượng mơ hình REM sau khắc phục khuyết tật 56 Bảng 4.12 Tóm tắt kết nghiên cứu biến độc lập mơ hình 57 vii DANH MỤC HÌNH Hình 4.1 Quy mơ ngân hàng ROA 46 Hình 4.2 Tỷ lệ vốn ROA 47 Hình 4.3 Cơ cấu chi phí ROA 47 Hình 4.4 Biểu đồ rủi ro khoản ROA 48 Hình 4.5 Rủi ro tín dụng ROA 49 Hình 4.6 Tốc độ tăng trưởng kinh tế ROA 49 Hình 4.7 Lạm phát ROA 50 viii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii ABSTRACT iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC BẢNG .vi DANH MỤC HÌNH vii MỤC LỤC viii CHƯƠNG GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU Tính cấp thiết luận văn Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu tổng quát 1.2.2 Mục tiêu cụ thể Câu hỏi nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Đóng góp luận văn Kết cấu luận văn CHƯƠNG QUAN TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN Các khái niệm 2.1.1 Ngân hàng ngân hàng thương mại cổ phần 74 Halil Emre (2012) Determinants of Bank Profitability; An investigation On Turkish Banking Sector Hassan (2002), Determinants of Islamic Banking Profitability, Online at ScienceDirect Kosmidou (2008), The determinants of Bank‘s Profits in Greece during the period of EU financial integration, Managerial Finance, Vol 34 Iss pp 146 - 159 Kouser, R., Aamir, M., Mehvish, H., & Azeem, M (2011) CAMEL analysis for Islamic and conventional banks: Comparative study from Pakistan Economics and Finance Review, 1(10), 55-64 Moussa Moukhtar Moussa (2012), Bank – Specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability: Case of Turkey, Online at Science Direct Nicolae Petria, Bogdan Capraru, Iulian Ihnatov (2013), Determinants of banks’ profittability: evidence from EU 27 banking systems, th International conference on Globalization and Higher Education in Economics and Business Administrtion, GEBA 2013, Online at ScienceDirect Olweny and Shipho (2011), Effects of banking sectoral factors on the profittability of commercial banks in Kenya P.A Samuelson and W.D Nordhaus (2001), Economics, 17th Edition Porter, M E., & Advantage, C (1985) Creating and sustaining superior performance Competitive advantage, 167 Potter, M E (1980) Competitive strategy: Techniques for analyzing industries and competitors In: The Free Press, New York Paolo Saona (2011), Determinants of profittability of the US Banking Industry, International Journal of Business and Social Science Samy Ben Naceur (2003), The determinants of profitability of the US Banking Industry, International Journal of Business and Social Science Sufian (2009), Determinants of Bank Profitability in a developing economy: Empirical eviden from Bangladesh, Journal of Business Economics and Management, 10:3, 207-217 Kočišova, K (2014) Profitability Determinants and the Impact of Global Financial Crisis 5th Central European Conference in Regional Science (396-406) Košice, Slovak Republic Tu DQ, Le., & Thanh, Ngo (2020) The determinants of bank profitability: A cross – country analysis, Cental bank review Martynova, N., Ratnovski, L., Vlahu, R (2019) Bank Profitability, Leverage Constraints, and Risk-Taking, Journal of Financial Intermediation Elekdag, S., & Malik, S., & Mitra, S (2020), Breaking the Bank? A Probabilistic Assessment of Euro Area Bank Profitability, Journal of Banking and Finance 75 Bouzgarrou, H., & Jouida, S., & Louhichi, S (2017), Bank Profitability During and Before the Financial Crisis: Domestic vs Foreign Banks, International Business and Finance Djalilov, K., & Piesseb, J (2016), Determinants of Bank Profitability in Transition Countries: What Matters Most?, International Business and Finance Tomala Marshal Obamuyi (2013), Determinants of banks’ profitability in a developing economy evidence from Nigeria, Organizations and Markets in emerging economies, 2013, vol.4, No.2(8) World Bank for Lending interest rate: https://www.worldbank org/vi/country/ vietnam WB, Sub-Saharan Africa: From Crisis to Sustainable Growth, Washington D.C., 1989 WB, World Development Report: Governance and Development, Washington D.C., 1992 I PHỤ LỤC DỮ LIỆU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HQHĐKD TRONG MƠ HÌNH (Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài 22 NHTMCP Việt Nam) FIRM ROA SIZE CAP OVTA ACB 0.042275 8.25433 0.069024 2.7727 ACB 0.209913 8.517636 0.06382 ACB 0.049733 8.368623 0.060179 GDP INF YEAR 0.738859 0.006116 0.0688 0.0063 2015 1.257143 0.792256 0.011653 0.0702 0.0279 2016 2.30766 0.007688 0.0681 0.0353 2017 ACB 0.097628 8.453801 0.056384 1.247302 0.791726 0.011826 0.0708 0.0354 2018 ACB 0.045909 8.304182 0.063475 0.0621 0.0474 2019 ACB 0.047286 8.669373 0.057822 1.279109 0.811915 0.012128 0.052621 0.047874 2020 ACB 0.048705 8.498857 BAB 0.03199 0.07082 3.46316 LIQ 0.79156 CRE 0.764199 0.006288 2.006563 0.608617 0.018314 0.0522 0.0181 2021 1.76132 0.631059 0.011759 0.0688 0.0063 2015 BAB 0.061118 7.986902 0.082993 1.269503 0.653265 0.009016 0.0702 0.0279 2016 BAB 0.051719 0.076472 1.286552 0.627594 0.009012 0.0681 0.0353 2017 BAB 0.060011 7.962758 0.069454 1.224264 0.597879 0.006379 0.0708 0.0354 2018 BAB 0.037414 7.802501 0.078973 0.0621 0.0474 2019 BAB 0.038536 8.165809 0.071225 1.255483 0.613125 0.006542 0.052621 0.047874 2020 BAB 0.039692 7.890342 0.077375 1.721815 0.889897 0.010723 0.0522 0.0181 2021 BID 0.114214 8.813141 0.00186 0.0688 0.0063 2015 BID 0.103752 9.118277 0.041546 0.743569 0.011706 0.0702 0.0279 2016 BID 0.104534 9.002772 0.053863 1.707665 0.809092 0.007761 0.0681 0.0353 2017 7.757259 0.072086 7.88046 0.05116 1.24832 0.650364 0.009052 1.721956 0.675139 1.61664 II BID 0.104475 9.080007 0.050618 1.575363 0.711592 0.012103 0.0708 0.0354 2018 BID 0.103027 8.929678 0.049777 1.595479 0.794783 0.006829 0.0621 0.0474 2019 BID 0.106118 9.311547 0.051908 1.615535 0.729738 0.012411 0.052621 0.047874 2020 BID 0.109301 9.054051 0.06869 0.576488 0.012744 0.0522 0.0181 2021 CTG 0.069307 0.083228 4.994212 0.658613 1.01E-06 0.0688 0.0063 2015 CTG 0.045796 9.066115 0.05793 0.01527 0.0702 0.0279 2016 CTG 0.078885 8.977068 0.063577 1.360253 0.690609 0.020531 0.0681 0.0453 2017 CTG 0.086014 9.036658 1.407077 0.712054 0.010717 0.0708 0.0454 2018 CTG 0.067049 8.891807 0.061984 4.924215 0.684466 0.008528 0.0621 0.0574 2019 CTG 0.06906 CTG 0.071132 9.157385 0.051046 1.636164 0.007003 0.0522 EIB 0.020102 8.204514 0.071924 1.871454 0.537786 0.011875 EIB 0.028839 8.183703 8.82036 0.05668 9.205983 0.065198 1.70122 1.563232 0.731615 0.708219 0.021054 0.052621 0.047874 2020 0.81505 0.0181 2021 0.0588 0.0063 2015 1.652953 0.674548 0.010405 0.0502 0.0279 2016 EIB 0.002119 8.109921 0.084412 2.044047 0.666334 0.012427 0.0581 0.0353 2017 EIB 0.023238 8.174262 0.085409 1.802298 0.671277 0.020532 0.0508 0.0354 2018 EIB 0.002543 8.096387 0.095284 1.657308 0.671927 0.0521 0.0474 2019 EIB 0.002619 8.488299 0.106222 1.575418 0.662255 0.011519 0.052621 0.047874 2020 EIB 0.002698 8.236571 0.103212 2.366854 0.528729 0.012844 0.0522 0.0181 2021 HDB 0.020083 0.107785 1.804131 0.517073 0.021651 0.0688 0.0063 2015 HDB 0.168209 8.334569 0.113099 1.122339 0.563701 2.23E-07 0.0702 0.0279 2016 HDB 0.034405 8.176942 0.112243 1.516119 0.640899 0.011322 0.0681 0.0353 2017 7.99793 0.0975 1.39494 0.01037 III HDB 0.11058 8.277229 0.103581 1.536244 0.645788 0.011232 0.0708 0.0354 2018 HDB 0.021673 8.027292 0.115769 1.562155 0.624513 0.012633 0.0621 0.0474 2019 HDB 0.022323 8.382706 0.087587 1.848257 0.688394 0.021056 0.052621 0.047874 2020 HDB 0.022992 8.222799 0.103098 2.27646 0.27026 0.00823 0.0522 0.0181 2021 LPB 0.028611 8.003468 0.113323 2.232234 0.40491 0.0116 0.0588 0.0063 2015 LPB 0.059605 8.243273 0.088259 1.499666 0.672268 0.012598 0.0602 0.0279 2016 LPB 0.093056 8.151876 0.088731 1.394685 0.554792 0.002223 0.0581 0.0353 2017 LPB 0.111301 8.213341 0.097413 1.378161 0.608148 2.1E-06 0.0608 0.0354 2018 LPB 0.01153 0.515582 0.012524 0.0521 0.0474 2019 LPB 0.011876 8.422782 0.099897 1.413304 0.623656 2.15E-06 0.052621 0.047874 2020 LPB 0.012232 8.231988 0.118721 0.640438 0.012955 0.0522 0.0181 2021 MBB 0.115005 8.302091 0.072603 1.979456 0.589334 3.24E-05 0.0688 0.0063 2015 MBB 0.126635 8.559098 0.094315 0.583661 0.008656 0.0702 0.0279 2016 MBB 0.055014 8.408678 0.103756 1.467773 0.580224 0.008664 0.0681 0.0353 2017 MBB 0.084402 8.496761 0.074308 1.426326 0.580042 0.008988 0.0708 0.0354 2018 MBB 0.073165 8.344475 0.104881 1.571622 0.540043 0.008569 0.0621 0.0474 2019 MBB 0.075359 8.713428 0.076203 1.462698 0.594834 0.009217 0.052621 0.047874 2020 MBB 0.07762 8.52306 0.056398 1.650188 0.651286 0.011212 0.0522 0.0181 2021 MSB 0.00912 8.01857 0.090503 2.848272 0.220052 0.005342 0.0588 0.0063 2015 MSB 0.038328 8.139151 0.100314 2.074071 0.346729 0.018294 0.0602 0.0279 2016 MSB 0.007543 7.966638 0.146859 0.0581 0.0353 2017 8.031761 0.100645 2.308 1.60199 1.47329 1.7595 0.374348 0.009269 IV MSB 0.006519 8.051497 0.121697 MSB 0.006789 8.018331 0.100535 2.219854 MSB 0.006993 8.308826 0.051341 1.653619 0.472072 0.015831 0.052621 0.047874 2020 MSB 0.007202 8.197745 0.104849 1.728993 0.411655 0.015225 0.0522 0.0181 2021 NAB 0.021685 7.571627 0.109326 1.518609 0.421294 0.008873 0.0688 0.0063 2015 NAB 0.105278 7.875403 0.076357 1.548834 0.666715 0.009597 0.0702 0.0279 2016 NAB 0.007453 7.631967 0.090115 2.044831 0.551899 0.015048 0.0681 0.0353 2017 NAB 0.030741 7.735917 0.652136 0.012108 0.0708 0.0354 2018 NAB 0.022399 7.549861 0.106268 1.322597 0.582784 0.009713 0.0621 0.0474 2019 NAB 0.023071 7.933183 0.089587 1.527995 0.668765 0.012417 0.052621 0.047874 2020 NAB 0.023763 9.267093 0.058126 1.442957 0.730211 OCB 0.020394 7.59212 OCB 0.16568 0.08736 1.7595 1.49 0.317663 0.017858 0.0608 0.0354 2018 0.26354 0.0521 0.0474 2019 0.008025 0.01099 0.0522 0.0181 2021 0.856674 0.011968 0.0688 0.0063 2015 7.999844 0.068004 1.808801 0.868889 0.012001 0.0702 0.0279 2016 OCB 0.047549 7.804923 0.073896 1.588332 0.898213 0.011142 0.0681 0.0353 2017 OCB 0.098537 7.925828 0.072828 1.633336 0.867679 0.008848 0.0708 0.0354 2018 OCB 0.015076 7.694142 0.075451 0.0621 0.0474 2019 OCB 0.015528 8.127937 0.074685 1.674986 0.889805 0.009074 0.052621 0.047874 2020 OCB 0.015994 7.816348 0.095981 2.710105 0.490726 PGB 0.012218 8.034622 0.089512 PGB PGB 0.102768 2.05 1.679 0.867769 0.010456 0.00857 0.0522 0.0181 2021 0.387481 0.001238 0.0588 0.0063 2015 0.005069 8.147817 0.072701 1.875347 0.49061 0.014529 0.0602 0.0279 2016 0.003358 8.056745 0.054475 0.431598 2.41E-06 0.0581 0.0353 2017 2.008 1.483 V PGB 0.005503 8.102219 0.050065 1.6125 0.460333 0.015437 0.0608 0.0354 2018 PGB 0.003702 7.993901 0.102242 1.686 0.401419 0.014847 0.0521 0.0474 2019 PGB 0.003813 8.303413 0.050653 1.923766 0.573591 0.01912 PGB 0.003927 8.130343 0.069799 0.00885 0.0522 0.0181 2021 SCB 0.003394 8.384214 0.054435 1.174111 0.550228 0.004908 0.0688 0.0063 2015 SCB 0.007281 8.706678 0.032253 1.148159 0.587822 0.019085 0.0702 0.0279 2016 SCB 0.001812 8.558327 0.039546 1.238 0.608466 0.015605 0.0681 0.0353 2017 SCB 0.004293 8.647414 0.034976 1.1575 0.594892 0.018897 0.0708 0.0354 2018 SCB 0.001563 8.493477 0.048925 1.119808 0.543245 1.24E-05 0.0621 0.0474 2019 SCB 0.00161 SCB 0.001658 SeAB 0.01184 1.59978 0.513488 0.052621 0.047874 8.867923 0.035868 1.187016 0.610061 0.019379 0.052621 0.047874 8.6813 0.077538 3.131915 0.644939 0.012601 2020 2020 0.0522 0.0181 2021 0.015768 0.0588 0.0063 2015 SeAB 0.024929 8.147637 0.059091 1.829347 0.590861 0.010864 0.0602 0.0279 2016 SeAB 0.009527 8.014373 0.056884 1.812413 0.565427 0.009301 0.0581 0.0353 2017 SeAB 0.014873 8.096941 0.049393 1.875929 0.559328 0.018645 0.0608 0.0354 2018 SeAB 0.012478 7.928175 0.068064 0.0521 0.0474 2019 SeAB 0.012852 SeAB 0.013238 8.127983 0.104739 SGB 0.04094 SGB 0.067892 8.509573 0.050522 1.850325 0.661932 SGB 0.03452 7.904086 0.070863 8.30023 2.001 1.56 0.055165 1.422793 1.88306 0.3937 0.500719 0.00863 0.51844 0.011026 0.052621 0.047874 2020 0.571988 0.009217 0.0522 0.0181 2021 8.227978 0.061999 1.715863 0.609626 0.010163 0.0588 0.0063 2015 0.01403 0.0702 0.0279 2016 8.369119 0.056558 1.684205 0.686387 0.011193 0.0681 0.0353 2017 VI SGB 0.070265 8.456381 0.051366 1.828019 0.683338 0.014577 0.0708 0.0354 2018 SGB 0.036129 8.311127 0.054995 1.609155 0.635091 0.010933 0.0521 0.0474 2019 SGB 0.037213 8.672019 0.052676 1.874634 0.700763 0.014949 0.052621 0.047874 2020 SGB 0.03833 8.515939 0.065094 3.551471 0.783686 0.006448 0.0522 0.0181 2021 STB 0.087651 8.278302 0.095168 1.420762 0.667252 1.24E-05 0.0688 0.0063 2015 STB 0.038175 8.608569 0.060665 1.755384 0.623337 0.013918 0.0702 0.0279 2016 STB 0.001263 8.521168 0.066839 2.896421 0.012379 0.0681 0.0353 2017 STB 0.01635 8.566401 0.063062 2.473196 0.597602 0.002484 0.0708 0.0354 2018 STB 0.008423 8.465432 0.07561 3.054037 0.628902 0.012288 0.0621 0.0474 2019 STB 0.008676 8.784844 0.06467 2.536262 0.612841 0.002547 0.052621 0.047874 STB 0.008936 8.557259 0.107555 1.611698 0.553814 0.008788 0.0522 0.0181 2021 TCB 0.037691 8.24527 0.085196 3.844186 0.651091 2.22E-07 0.0688 0.0063 2015 TCB 0.129145 8.50649 0.161322 3.622775 0.005138 0.0702 0.0279 2016 TCB 0.126266 8.371738 0.083218 1.557117 0.799586 0.010597 0.0681 0.0353 2017 TCB 0.20484 0.0708 0.0354 2018 TCB 0.058417 8.283287 0.085719 2.587588 0.0621 0.0474 2019 TCB 0.06017 TCB 0.061975 8.302845 0.097714 0.689061 0.010634 0.0522 0.0181 2021 TPB 0.091989 7.711618 0.082299 1.430227 0.481522 0.010141 0.0688 0.0063 2015 TPB 0.135458 8.134111 0.077998 1.395132 0.560255 0.011664 0.0702 0.0279 2016 TPB 0.064983 8.026579 0.053442 1.264863 0.0681 0.0353 2017 0.59161 0.49084 8.430385 0.099968 1.568916 0.592349 2.35E-07 8.64536 0.76821 0.010489 0.102518 1.608923 0.607453 2.41E-07 0.052621 0.047874 1.69957 0.43489 0.018854 2020 2020 VII TPB 0.109824 8.093837 0.053793 1.387414 0.505548 0.010752 0.0708 0.0354 2018 TPB 0.082649 7.882074 0.062957 1.284952 0.467061 0.009388 0.0621 0.0474 2019 TPB 0.085129 TPB 0.087683 8.001465 0.080987 1.280152 0.666948 0.009282 0.0522 0.0181 2021 VAB 0.009613 7.551334 0.102161 2.927862 0.439251 0.012076 0.0688 0.0063 2015 VAB 0.024512 7.853037 0.059402 2.999236 0.526326 0.011875 0.0702 0.0279 2016 VAB 0.021298 7.788629 0.065365 2.535143 0.488173 0.008159 0.0681 0.0353 2017 VAB 0.020552 7.809116 0.063886 2.542806 0.526096 0.008603 0.0708 0.0354 2018 VAB 0.017462 7.621988 0.093594 2.642715 0.478524 0.008357 0.0621 0.0474 2019 VAB 0.017986 8.008249 0.065515 2.607648 0.539511 0.008822 0.052621 0.047874 2020 VAB 0.018526 7.742382 0.108978 1.356324 0.597645 0.009961 0.0522 0.0181 2021 VCB 0.070543 8.761173 0.075343 1.825457 0.548104 0.01037 0.0688 0.0063 2015 VCB 0.200659 9.031015 0.057894 1.350409 0.578732 0.008569 0.0702 0.0279 2016 VCB 0.107527 8.896475 0.010532 0.0681 0.0353 2017 VCB 0.138472 9.015063 0.050766 1.405932 0.517072 0.010405 0.0708 0.0354 2018 VCB 0.083137 8.828914 0.066982 1.658917 0.562153 0.012427 0.0621 0.0474 2019 VCB 0.085631 9.244948 0.052061 1.441783 0.530258 VCB 0.0882 8.25681 0.124801 1.804367 0.325763 0.018314 0.052621 0.047874 0.06105 1.528535 0.57454 0.01067 8.710061 0.050173 1.148363 0.557098 1.27E-05 1.90095 0.4623 0.052621 0.047874 2020 2020 0.0522 0.0181 2021 VIB 0.026989 7.906663 0.105383 0.008664 0.0688 0.0063 2015 VIB 0.171161 8.143534 0.076654 1.889742 0.684512 0.008025 0.0702 0.0279 2016 VIB 0.029751 7.019187 0.083649 1.916771 0.566074 0.008656 0.0681 0.0353 2017 VIII VIB 0.09344 8.090467 0.071351 1.881075 0.640792 0.005342 0.0708 0.0354 2018 VIB 0.026013 7.925873 0.102134 1.836236 0.557765 0.008988 0.0621 0.0474 2019 VIB 0.026793 8.296773 VIB 0.027597 8.083067 0.064563 1.317719 0.478971 0.009628 0.0522 0.0181 2021 VPB 0.105094 0.019269 0.0688 0.0063 2015 VPB 0.177171 8.509594 0.107488 2.244621 0.675537 0.012524 0.0702 0.0279 2016 VPB 0.194581 8.359401 0.075086 2.032708 0.623258 0.01051 0.0681 0.0353 2017 VPB 0.182392 8.443658 0.106914 2.208791 0.646327 0.0116 0.0708 0.0354 2018 VPB 0.144444 8.287525 0.069059 1.956668 0.593484 0.017858 0.0621 0.0474 2019 VPB 0.148777 8.658971 0.109641 2.265115 0.662808 0.011896 0.052621 0.047874 2020 VPB 0.153241 8.494511 0.087905 2.653572 2021 8.21283 0.07317 1.929043 0.657132 0.005479 0.052621 0.047874 0.055012 1.901072 0.47326 0.7878 0.010756 0.0522 0.0181 2020 IX DỮ LIỆU CHIẾT XUẤT TỪ CHƯƠNG TRÌNH sum ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF Variable | Obs Mean Std Dev Min Max -+ ROA | 154 0559062 0511017 0012634 2099132 SIZE | 154 8.301442 4115336 7.019187 9.311547 CAP | 154 0777131 0228491 0322527 1613224 OVTA | 154 1.852771 6374901 1.119808 4.994212 LIQ | 154 6043803 1285029 2200516 8982134 -+ CRE | 154 0103699 0049543 2.22e-07 0216506 GDP | 154 0616627 0076148 0502 0708 INF | 154 0313768 0142546 0063 0574 corr ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF (obs=154) | ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF -+ -ROA | 1.0000 SIZE | 0.3375 1.0000 CAP | -0.0180 -0.3983 1.0000 OVTA | -0.1068 -0.0221 0.1618 1.0000 LIQ | 0.2825 0.2780 -0.2832 -0.0335 1.0000 CRE | -0.1609 0.0271 -0.1241 -0.1531 -0.0354 1.0000 GDP | 0.4035 -0.0638 -0.1193 0.0082 0.1193 -0.0826 1.0000 INF | -0.0177 0.1381 -0.1183 -0.1342 0.1444 0.1351 -0.1876 1.0000 reg ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF Source | SS df MS -+ Number of obs = 154 F(7, 146) = 13.77 Model | 158882144 022697449 Prob > F = 0.0000 Residual | 240659911 146 001648356 R-squared = 0.3977 Adj R-squared = 0.3688 Root MSE = 0406 -+ -Total | 399542055 153 002611386 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0520023 0089719 5.80 0.000 0342706 0697339 CAP | 5849228 1649099 3.55 0.001 2590038 9108418 OVTA | -.012451 0053025 -2.35 0.020 -.0229306 -.0019715 LIQ | 0708189 0275939 2.57 0.011 0162839 1253539 CRE | -1.262936 6821845 -1.85 0.066 -2.611169 0852962 GDP | 2.902597 4514059 6.43 0.000 2.010463 3.794731 X INF | 0233185 2425152 0.10 0.924 -.4559754 5026124 _cons | -.6075936 0882052 -6.89 0.000 -.7819176 -.4332695 vif Variable | VIF 1/VIF -+ -CAP | 1.32 0.758799 SIZE | 1.27 0.790271 LIQ | 1.17 0.856858 INF | 1.11 0.901516 GDP | 1.10 0.911822 OVTA | 1.06 0.942879 CRE | 1.06 0.943181 -+ -Mean VIF | 1.15 xtreg ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF,fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 154 Group variable: x Number of groups = 22 R-sq: Obs per group: = 0.3607 = between = 0.3824 avg = 7.0 overall = 0.3735 max = F(7,125) = 10.07 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = 0.0411 -ROA | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0512625 0132615 3.87 0.000 0250163 0775087 CAP | 2390979 1582439 1.51 0.133 -.0740865 5522822 OVTA | -.0123657 0043996 -2.81 0.006 -.0210731 -.0036583 LIQ | 0503252 0317783 1.58 0.116 -.0125679 1132183 CRE | -1.652259 5273017 -3.13 0.002 -2.695855 -.6086633 GDP | 2.369983 3637643 6.52 0.000 1.650048 3.089917 INF | -.0284207 1724821 -0.16 0.869 -.3697842 3129427 _cons | -.5238466 1225759 -4.27 0.000 -.7664394 -.2812538 -+ -sigma_u | 03205997 sigma_e | 02820841 rho | 56364688 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(21, 125) = 8.45 Prob > F = 0.0000 XI est sto fe xtreg ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF,re Random-effects GLS regression Number of obs = 154 Group variable: x Number of groups = 22 R-sq: Obs per group: = 0.3598 = between = 0.3977 avg = 7.0 overall = 0.3818 max = Wald chi2(7) = 83.66 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0505254 011196 4.51 0.000 0285816 0724691 CAP | 298924 150101 1.99 0.046 0047316 5931165 OVTA | -.012331 0042536 -2.90 0.004 -.020668 -.003994 LIQ | 0555315 0290207 1.91 0.056 -.0013481 1124111 CRE | -1.61055 5160652 -3.12 0.002 -2.62202 -.599081 GDP | 2.428716 3495256 6.95 0.000 1.743659 3.113774 INF | -.0191458 1700727 -0.11 0.910 -.3524821 3141905 _cons | -.5299325 1046852 -5.06 0.000 -.7351117 -.3247533 -+ -sigma_u | 03248659 sigma_e | 02820841 rho | 57013816 (fraction of variance due to u_i) est sto re hausman fe re Coefficients -| (b) (B) | fe re (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E -+ -SIZE | 0512625 0505254 0007372 0071076 CAP | 2390979 298924 -.0598261 0501083 OVTA | -.0123657 -.012331 -.0000347 0011239 LIQ | 0503252 0555315 -.0052063 0129482 CRE | -1.652259 -1.61055 -.0417086 1082766 GDP | 2.369983 2.428716 -.0587338 1007786 INF | -.0284207 -.0191458 -.009275 0287291 -b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg XII B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 2.24 Prob>chi2 = 0.9451 xtreg ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF,re Random-effects GLS regression Number of obs = 154 Group variable: x Number of groups = 22 R-sq: Obs per group: = 0.3598 = between = 0.3977 avg = 7.0 overall = 0.3818 max = Wald chi2(7) = 83.66 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0505254 011196 4.51 0.000 0285816 0724691 CAP | 298924 150101 1.99 0.046 0047316 5931165 OVTA | -.012331 0042536 -2.90 0.004 -.020668 -.003994 LIQ | 0555315 0290207 1.91 0.056 -.0013481 1124111 CRE | -1.61055 5160652 -3.12 0.002 -2.62202 -.599081 GDP | 2.428716 3495256 6.95 0.000 1.743659 3.113774 INF | -.0191458 1700727 -0.11 0.910 -.3524821 3141905 _cons | -.5299325 1046852 -5.06 0.000 -.7351117 -.3247533 -+ -sigma_u | 03248659 sigma_e | 02820841 rho | 57013816 (fraction of variance due to u_i) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[x,t] = Xb + u[x] + e[x,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) -+ - Test: ROA | 0026114 0511017 e | 0007957 0282084 u | 0010554 0324866 Var(u) = chibar2(01) = 111.42 XIII Prob > chibar2 = 0.0000 xtserial ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP INF Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 21) = Prob > F = 0.264 0.6127 xtgls ROA SIZE CAP OVTA LIQ CRE GDP CPI,panels(h) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = 22 Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = Number of obs = 154 Number of groups = 22 Time periods = Wald chi2(7) = 233.12 Prob > chi2 = 0.0000 -ROA | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -SIZE | 0509102 0056922 8.94 0.000 0397536 0620668 CAP | 3503904 1011499 3.46 0.001 1521403 5486405 OVTA | -.0095512 0033016 -2.89 0.004 -.0160222 -.0030802 LIQ | 0722938 016757 4.31 0.000 0394506 105137 CRE | -1.448559 4362135 -3.32 0.001 -2.303522 -.5935962 GDP | 2.264392 2628415 8.62 0.000 1.749232 2.779552 INF | 0175895 1365355 0.13 0.897 -.2500151 2851941 _cons | -.5507906 0538524 -10.23 0.000 -.6563394 -.4452419