Các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu biến động phức tạp do đại dịch Covid-19, sự thay đổi lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ, lạm phát gia tăng và bất ổn chính trị, nền kinh tế Việt Nam phải đối mặt với nhiều thách thức lớn như lạm phát, sản xuất trì trệ, tăng trưởng chậm lại và nợ xấu cao Những yếu tố này đã ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam Ngành ngân hàng, với lịch sử phát triển gắn liền với biến động thị trường hàng hóa, vẫn cần nỗ lực để duy trì hoạt động và phát triển ổn định, nhằm hỗ trợ nền kinh tế phục hồi Được xem là xương sống của nền kinh tế, ngành ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc dẫn dắt sự thịnh vượng quốc gia, đồng thời là công cụ hỗ trợ Nhà nước trong điều tiết vĩ mô Do đó, lợi nhuận của các ngân hàng luôn là vấn đề được chú trọng hàng đầu.

Lợi nhuận là tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, không chỉ là nguồn tài chính để mở rộng sản xuất mà còn là yếu tố thiết yếu đối với Nhà nước, góp phần tăng thu nhập quốc dân Nó khuyến khích người lao động gắn bó với công việc của mình Một ngân hàng có tăng trưởng lợi nhuận sẽ cải thiện tiềm lực và tính lưu thông của nguồn vốn trong nền kinh tế, đồng thời góp phần vào sự ổn định tài chính quốc gia.

Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã quan tâm đến vấn đề lợi nhuận của ngân hàng, như các nghiên cứu tại Ai Cập, Jordan và Lebanon của Azar và cộng sự (2016) cùng Ramadan và cộng sự (2011), xem xét cả yếu tố bên trong và bên ngoài Một số nghiên cứu khác, như của Abadi và Abu Rub (2012), chỉ tập trung vào các đặc điểm nội tại của ngân hàng thương mại tại Palestine Ngược lại, cũng có những tác giả chỉ nghiên cứu dựa trên các yếu tố vĩ mô và yếu tố bên ngoài.

Tại Việt Nam, đã có nhiều nghiên cứu về tác động của tái cấu trúc sở hữu đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại, như nghiên cứu của Lâm Chí Dũng và Võ Hoàng Diễm Trinh (2020) Phan Thị Hằng Nga (2017) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của ngân hàng sau khủng hoảng năm 2008, trong khi Võ Phương Diễm (2016) tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, và lợi nhuận là yếu tố thiết yếu cho sự phát triển của một ngân hàng Vì vậy, nghiên cứu về "Các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam" là cần thiết để xác định các yếu tố tác động đến lợi nhuận của các NHTM Từ đó, tác giả có thể đưa ra các khuyến nghị và chính sách giúp ngân hàng quản lý rủi ro tiềm ẩn, đồng thời tìm ra giải pháp tối ưu để cải thiện lợi nhuận một cách hiệu quả.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022 Nghiên cứu sẽ đưa ra một số khuyến nghị và hàm ý chính sách nhằm cải thiện và nâng cao lợi nhuận cho các NHTMCP tại Việt Nam.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để thựcihiện đƣợc những mục tiêuitổng quát nói trên, khóa luận sẽ tập trung thực hiện những mục tiêu cụ thể nhƣ sau:

- Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012 – 2022

- Đo lường mứciđộ ảnhihưởng của các nhân tố ảnh hưởng đếnilợi nhuận của các NHTMCP Việt Namigiai đoạn 2012 – 2022

Đề xuất các chính sách và khuyến nghị nhằm giúp các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam quản lý hiệu quả các rủi ro tiềm ẩn, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời Đồng thời, gợi ý các biện pháp để nâng cao lợi nhuận ngân hàng trong tương lai.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để làm rõ các mục tiêuicụ thể ở trên, khóa luận sẽ tập trung trả lời những câuihỏi sau:

- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam?

- Mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố này đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam nhƣ thế nào?

- Những khuyến nghị và hàm ý chính sách nào đƣợc đề xuất nhằm cải thiện và nâng cao lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam trong thời gian tới?

ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Với đề tài này, đối tƣợng nghiênicứu là lợiinhuận của NHTMCP và các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam

Về không gian: Nghiên cứu đƣợc thực hiện trong hệ thống các NHTMCP

Việt Nam hiện có 28 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) với quy mô lớn, trung bình và nhỏ, đại diện cho toàn bộ hệ thống NHTMCP của đất nước Các số liệu thứ cấp được công khai rõ ràng trong báo cáo tài chính của từng ngân hàng, được thu thập từ các nguồn uy tín.

Bài viết sử dụng dữ liệu từ 28 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến 2022 nhằm tăng độ tin cậy cho phân tích Giai đoạn này chứng kiến nhiều biến động kinh tế từ cả trong nước và quốc tế, ảnh hưởng sâu sắc đến sản xuất kinh doanh và lợi nhuận của các ngân hàng Khoảng thời gian 11 năm đủ dài để đánh giá tác động của các yếu tố đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Bài viết sử dụng kết hợp phương pháp định tính và định lượng cùng các phương pháp nghiên cứu khác nhằm làm rõ các câu hỏi đặt ra, từ đó phân tích và rút ra kết quả về ảnh hưởng của các nhân tố đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam.

Tác giả thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán và báo cáo thường niên trên website của 28 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022 Dữ liệu này phục vụ cho quá trình hồi quy và kiểm định các biến ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Phương pháp định tính được áp dụng để tổng hợp, phân tích và so sánh với kết quả từ các nghiên cứu trước đó, nhằm rút ra kết luận về các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận Qua đó, bài viết cũng đưa ra các khuyến nghị và giải pháp cho vấn đề nghiên cứu.

Phương pháp định lượng trong nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy đa biến với dữ liệu bảng (Panel Data) Quá trình phân tích bao gồm việc kiểm tra ma trận tương quan và kiểm tra đa cộng tuyến Mô hình hồi quy tuyến tính bình phương tối thiểu thông thường gộp (OLS – Pooled) được áp dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu.

Bài viết trình bày các mô hình hồi quy như Ordinary Least Squares (OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và các kiểm định như F-test, hồi quy Hausman Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để khắc phục những khuyết tật của mô hình Ngoài ra, phương pháp tổng quát thời điểm (GMM) cũng được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh Dữ liệu được thu thập từ 28 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022, và được phân tích bằng phần mềm Stata 17.0 nhằm đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP này.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Bài viết tập trung vào việc xác định và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, đồng thời đo lường mức độ và xu hướng tác động của các yếu tố này trong giai đoạn 2012 – 2022 Tác giả dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu trước đây để tìm hiểu sâu hơn về các yếu tố này Qua đó, bài viết cũng đề xuất một số khuyến nghị và chính sách cho cơ quan Nhà nước cùng các nhà quản trị NHTM nhằm nâng cao hiệu quả quản trị và lợi nhuận cho các NHTMCP Việt Nam.

ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Khóa luận này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, nhằm kiểm định các lý thuyết hiện có và so sánh với các nghiên cứu trước đây Bài nghiên cứu sẽ bổ sung vào hệ thống lý luận về các yếu tố tác động đến lợi nhuận của NHTM cổ phần, đồng thời làm phong phú thêm nguồn tài liệu tham khảo cho độc giả quan tâm đến lĩnh vực này.

Kết quả nghiên cứu cung cấp những khuyến nghị và hàm ý chính sách quan trọng cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan Nhà nước, nhằm phát triển và nâng cao lợi nhuận cho hệ thống các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam.

BỐ CỤC CỦA KHÓA LUẬN

Bài viết này bao gồm phần mở đầu, kết luận, danh mục các từ viết tắt, danh mục các bảng biểu, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục Nội dung đề tài được chia thành 5 chương, mỗi chương tập trung vào các nội dung chính khác nhau.

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương này trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu, bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu Ngoài ra, chương cũng đề cập đến những đóng góp của đề tài và bố cục của khóa luận.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT

Khái niệm lợi nhuận của ngân hàng thương mại

Theo Nguyễn Thị Ngọc Tú (2013), lợi nhuận của ngân hàng thương mại được xác định là khoản chênh lệch giữa tổng doanh thu và tổng chi phí hợp lý Một trong những mục tiêu chính của các ngân hàng thương mại là tối đa hóa lợi nhuận, vì lợi nhuận không chỉ phản ánh kết quả kinh doanh mà còn là nguồn tích lũy quan trọng để bổ sung vốn chủ sở hữu, phục vụ cho việc mở rộng hoạt động kinh doanh.

Lợi nhuận được định nghĩa là khoản thu nhập thuần túy của doanh nghiệp sau khi đã trừ đi tất cả các chi phí Cụ thể, lợi nhuận chính là sự chênh lệch giữa doanh thu từ bán hàng và cung cấp dịch vụ với các khoản giảm trừ, giá vốn hàng bán, chi phí hoạt động và thuế.

Một trong những mục đích chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) là tìm kiếm lợi nhuận, phản ánh tình hình hoạt động kinh doanh của họ Lợi nhuận của NHTM chủ yếu đến từ hai nguồn: kinh doanh tiền tệ và dịch vụ ngân hàng Kinh doanh tiền tệ liên quan đến việc huy động vốn nhàn rỗi từ những người thừa vốn để cho những người thiếu vốn vay, với lợi nhuận là chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi Trong khi đó, kinh doanh dịch vụ ngân hàng bao gồm các lĩnh vực như chứng khoán, ngoại hối và thanh toán, nơi ngân hàng thực hiện yêu cầu của khách hàng và thu phí dịch vụ hoặc hoa hồng từ những giao dịch này.

Lợi nhuận cuối năm của ngân hàng và doanh nghiệp được xác định vào ngày 31/12 hàng năm, là khoản chênh lệch giữa tổng doanh thu và chi phí hợp lý trong năm tài chính Lợi nhuận đóng vai trò quan trọng trong việc phản ánh hiệu quả của một đồng vốn kinh doanh cũng như tình hình hoạt động của ngân hàng sau một năm.

Lợi nhuận là khoản thu nhập còn lại của doanh nghiệp hoặc cá nhân sau khi trừ toàn bộ chi phí từ doanh thu thuần trong quá trình hoạt động kinh doanh Lợi nhuận dương chứng tỏ doanh nghiệp hoặc cá nhân có lời trong việc kinh doanh và đầu tư Lợi nhuận được xem là một trong những mục tiêu hàng đầu và là điều kiện tiên quyết để một ngân hàng thương mại có thể tồn tại và phát triển bền vững.

Các chỉ tiêu đo lường lợi nhuận của ngân hàng thương mại

Trong lĩnh vực tài chính, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) là hai chỉ số quan trọng nhất được các cơ quan quản lý ngân hàng và các nhà phân tích tài chính sử dụng để đo lường lợi nhuận của ngân hàng.

2.1.2.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA – Return On Asset)

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số quan trọng đo lường khả năng sinh lợi của mỗi đồng tài sản, phản ánh hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản của ngân hàng để tạo ra lợi nhuận ROA không chỉ bị ảnh hưởng bởi chính sách thuế thu nhập mà còn cho thấy mức độ hiệu quả trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng Một ROA cao chứng tỏ ngân hàng đã tối ưu hóa việc sử dụng tài sản, từ đó nâng cao khả năng sinh lời Đối với các ngân hàng có quy mô tài sản tương đương, ngân hàng nào có ROA cao hơn sẽ cho thấy chính sách kinh doanh và chiến lược đầu tư của họ hiệu quả hơn.

Tỷ suấtisinhilời trênitổng tài sảniđƣợc tínhibằng công thức:

2.1.2.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE – Return On Equity)

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn chủ sở hữu, phản ánh hiệu quả sử dụng vốn của ngân hàng ROE không chỉ cho thấy khả năng tạo ra giá trị gia tăng cho nhà đầu tư trong chu kỳ kinh doanh mà còn là chỉ số quan trọng để thu hút sự quan tâm từ các nhà đầu tư Một tỷ lệ ROE cao cho thấy ngân hàng sử dụng hiệu quả nguồn vốn của cổ đông, tuy nhiên, nếu ROE tăng do ngân hàng giảm tỷ trọng vốn chủ sở hữu và tăng tỷ trọng vốn vay, điều này có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro như rủi ro thanh khoản, rủi ro vỡ nợ hay rủi ro pháp lý.

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu đƣợc tính bằng công thức:

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại (NHTM) được phân thành hai loại: nhân tố bên trong và bên ngoài Trong số các nhân tố nội tại, bài viết tập trung vào quy mô ngân hàng (SIZE), quy mô vốn chủ sở hữu (CAP), doanh số tiền gửi huy động (DEP), quy mô tín dụng (LOAN), tính thanh khoản (LIQ) và rủi ro tín dụng (CREDIT) Về phía các nhân tố vĩ mô, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định lợi nhuận của NHTM.

2.2.1 Các nhân tố bên trong ngân hàng

2.2.1.1 Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại (NHTM) Theo lý thuyết kinh tế về lợi thế quy mô, ngân hàng có quy mô lớn hơn sẽ giảm chi phí hoạt động trong dài hạn, từ đó gia tăng lợi nhuận Các ngân hàng lớn có chi phí hoạt động thấp hơn, dễ dàng mở rộng chi nhánh và triển khai các dịch vụ mới Họ cũng có khả năng huy động vốn tốt hơn, tiếp cận nhiều khách hàng mới và cung cấp lợi thế trong việc cấp tín dụng, góp phần tăng lợi nhuận cho NHTM.

Nghiên cứu của Kasanah, Abidillah, và Rusgianto (2022) chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến lợi nhuận ngân hàng, thể hiện qua hai biến ROA và ROE Tương tự, Ngweshemi và Isiksal (2021) đã phát hiện quy mô ngân hàng ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của các NHTM ở Tanzania trong giai đoạn 2013 – 2019 Các nghiên cứu của Bogale (2019) tại Ethiopia và Nguyễn Thị Thanh Tuyền (2018) ở Việt Nam cũng xác nhận mối quan hệ tích cực này Ngược lại, một số nghiên cứu như của Serhat Yuksel và cộng sự (2018), Khan và Jalil (2020), Võ Minh Long (2019) cho thấy quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều Ngoài ra, một số nghiên cứu khác như Abate và Mesfin (2019), Mohanty (2017), Hoàng Ngọc Tiên và cộng sự (2020) không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê.

2.2.1.2 Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP)

Vốn chủ sở hữu là nguồn vốn quan trọng của ngân hàng, được hình thành từ sự đóng góp và bổ sung của chủ sở hữu trong quá trình hoạt động Dù chiếm tỷ trọng nhỏ, vốn chủ sở hữu đóng vai trò thiết yếu trong việc phòng ngừa rủi ro và thể hiện năng lực tài chính, quy mô, cũng như hiệu quả hoạt động của ngân hàng, từ đó tạo niềm tin cho khách hàng gửi tiền Ngân hàng có vốn chủ sở hữu cao sẽ giảm chi phí vốn, tăng lợi nhuận và linh hoạt hơn trong việc giải quyết các vấn đề về vốn Một ngân hàng với quy mô vốn chủ sở hữu lớn có khả năng cung cấp vốn dư thừa cho vay, giảm rủi ro trong kinh doanh và nâng cao khả năng sinh lời.

Nghiên cứu của Abidillah và Rusgianto (2022), Abugamea (2018), Indra Satria và cộng sự (2018), Nguyễn Thị Thanh Tuyền (2018) chỉ ra rằng quy mô vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến lợi nhuận Ngược lại, Võ Minh Long (2019) cho thấy ảnh hưởng ngược chiều, trong khi Hoàng Ngọc Tiên và cộng sự (2020) không tìm thấy mối liên hệ có ý nghĩa thống kê.

2.2.1.3 Doanh số tiền gửi huy động (DEP)

Tiền gửi huy động là nguồn tài chính quan trọng nhất của các ngân hàng thương mại (NHTM), chiếm tỷ trọng lớn trong tổng nguồn vốn Ngân hàng bắt đầu hoạt động bằng cách huy động tiền gửi từ khách hàng, sau đó chuyển hóa số tiền này thành các khoản tín dụng để đáp ứng nhu cầu vốn của cá nhân và tổ chức, đồng thời thu lãi từ hoạt động cho vay Tiền gửi huy động được xem như một khoản nợ của ngân hàng, vì khi đáo hạn, ngân hàng phải trả lãi suất cho khách hàng dựa trên tổng số tiền gửi Lợi nhuận của ngân hàng đến từ chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất tiền gửi; do đó, càng nhiều tiền gửi huy động chuyển thành khoản cho vay, lợi nhuận càng cao Tuy nhiên, nếu huy động quá nhiều, ngân hàng sẽ phải trả lãi nhiều hơn, và nếu các khoản cho vay không hiệu quả, điều này có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận và phát sinh rủi ro tiềm ẩn.

Nghiên cứu của Kawshala và Panditharathna (2017) chỉ ra rằng doanh số tiền gửi cao cho thấy ngân hàng thu hút được nhiều khách hàng, từ đó mở rộng cơ hội tín dụng và mang lại tác động tích cực đến lợi nhuận Shah và Khan (2017) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc gia tăng lượng khách hàng để nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Nghiên cứu của Long (2019) cho thấy rằng doanh số tiền gửi huy động (DEP) có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận ngân hàng Ngược lại, Rami Obeid và Mohammad Adeinat (2017) chỉ ra rằng DEP có tác động tiêu cực đến lợi nhuận Trong khi đó, Abugamea (2018) lại khẳng định rằng DEP không có ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng.

2.2.1.4 Quy mô tín dụng của ngân hàng (LOAN)

Nghiệp vụ cung cấp tín dụng là một trong những hoạt động quan trọng của ngân hàng thương mại, giúp tạo ra thu nhập từ việc huy động vốn nhàn rỗi và cho vay cho các chủ thể thiếu vốn Ngân hàng thu lợi nhuận từ chênh lệch lãi suất huy động và lãi suất cho vay, cho thấy khả năng sử dụng tối ưu nguồn vốn để tăng doanh thu và lợi nhuận Tuy nhiên, theo lý thuyết về rủi ro và lợi nhuận, nếu quy mô tín dụng quá cao, ngân hàng sẽ phải đối mặt với rủi ro tín dụng gia tăng, và khả năng quản lý kém có thể ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng.

Ngweshemi và Isiksal (2021) cho rằng quy trình cho vay cẩn thận với quy mô tín dụng lớn có ảnh hưởng cùng chiều đến lợi nhuận ngân hàng Trong khi đó, Shah và Khan (2017) phát hiện mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô tín dụng và lợi nhuận ngân hàng, cho rằng việc cho vay quá nhiều dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận Ngược lại, nghiên cứu của Weerasainghe và Perera (2013) lại cho rằng quy mô tín dụng không ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại.

Tính thanh khoản là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền một cách dễ dàng, và đây là vấn đề quan trọng mà mọi ngân hàng cần chú ý Thanh khoản phản ánh khả năng đáp ứng nhu cầu tức thời của khách hàng như thanh toán tiền gửi, cấp tín dụng và trả nợ Nếu ngân hàng không đủ khả năng thanh toán, uy tín của họ sẽ giảm sút, ảnh hưởng đến toàn bộ hoạt động Rủi ro thanh khoản là một trong những mối quan tâm lớn của các nhà quản lý, vì vậy ngân hàng cần dự trữ tài sản lưu động dễ chuyển đổi thành tiền mặt Tuy nhiên, việc dự trữ tài sản có tính thanh khoản cao thường đi kèm với lợi nhuận thấp.

Nghiên cứu của Kawshala và Panditharathna (2017) chỉ ra mối quan hệ nghịch chiều giữa biến thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng Nguyễn Thị Thanh Tuyền (2018) cho rằng các ngân hàng sẽ phải chịu thêm chi phí để duy trì khả năng thanh khoản, và chi phí này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận Ngược lại, Kasanah, Abidillah và Rusgianto (2022) cho rằng các ngân hàng có tính thanh khoản mạnh sẽ cải thiện năng lực và uy tín, dẫn đến lợi nhuận tăng lên Các nghiên cứu của Abate và Mesfin (2019) cùng với Võ Phương Diễm cũng hỗ trợ cho những kết luận này.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa tính thanh khoản và lợi nhuận của ngân hàng thương mại (NHTM) trong năm 2016 Tuy nhiên, các nghiên cứu sau này của Mohanty (2017), Bogale (2019) và Hoàng Ngọc Tiên cùng cộng sự (2020) lại không phát hiện mối quan hệ này, cho thấy sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu về tác động của tính thanh khoản đến lợi nhuận ngân hàng.

2.2.1.6 Rủi ro tín dụng (CREDIT)

Rủi ro tín dụng là khả năng không thanh toán nợ của người vay đối với người cho vay, được đo lường qua chỉ tiêu nợ xấu Trong hoạt động cho vay của ngân hàng, rủi ro tín dụng được xem là rủi ro lớn nhất, có thể gây thiệt hại lớn Hai lý thuyết Badi Luck và Badi Management chỉ ra rằng rủi ro tín dụng cao ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng, do ngân hàng phải tăng trích lập dự phòng rủi ro, dẫn đến chi phí cao hơn và giảm lợi nhuận ròng Nếu ngân hàng chấp nhận các khoản vay lớn với rủi ro cao, có thể dẫn đến tình trạng thanh khoản suy giảm và nguy cơ vỡ nợ Để phòng ngừa rủi ro tín dụng, các nhà quản trị ngân hàng cần nhận diện, phân tích và đo lường mức độ rủi ro, đồng thời đưa ra giải pháp quản lý hiệu quả.

Theo nghiên cứu của Khan và Jalil (2020), rủi ro tín dụng cao sẽ làm giảm lợi nhuận ngân hàng Phan Thị Hằng Nga (2017) cũng đồng tình rằng rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Tuy nhiên, Rami Obeid và Mohammad Adeinat (2017) lại cho rằng rủi ro tín dụng và lợi nhuận ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều Nghiên cứu của Bogale cũng góp phần làm rõ vấn đề này.

(2019) lại choikết quả rủi roitín dụng không có tươngiquan đối với lợi nhuận NHTM

2.2.2 Các nhân bên ngoài ngân hàng

2.2.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Khóa luận được thực hiện dựa trên dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ các báo cáo tài chính hàng năm đã được kiểm toán cùng với các tài liệu liên quan trong khoảng thời gian 11 năm, bắt đầu từ năm

2012 đếninăm 2022 của 28 NHTMCP Việt Nam

Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước, tính đến ngày 31/03/2023, Việt Nam có 31 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Tuy nhiên, trong khóa luận này, tác giả chỉ phân tích và sử dụng số liệu của 28 NHTMCP do một số ngân hàng được thành lập sau thời gian nghiên cứu và một số ngân hàng không công bố đầy đủ báo cáo tài chính Việc lựa chọn 28 ngân hàng này nhằm đảm bảo độ chính xác và tin cậy tối đa cho nghiên cứu.

Khóa luận này áp dụng mô hình hồi quy đa biến dữ liệu bảng, sử dụng số liệu thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên đã được kiểm toán và các tài liệu liên quan từ những nguồn thông tin chính thống và uy tín Dữ liệu được thu thập từ 28 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 11 năm từ 2012 đến 2022, thời điểm mà nền kinh tế thế giới và Việt Nam trải qua nhiều biến động lớn như đại dịch Covid-19, xung đột Nga-Ukraine, khủng hoảng năng lượng và lạm phát toàn cầu Bên cạnh những tác động từ bên ngoài, ngành ngân hàng Việt Nam cũng chịu ảnh hưởng từ các sự kiện nội địa như tình trạng bất động sản đóng băng, nợ trái phiếu và vấn đề thao túng thị trường chứng khoán.

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu

Để đảm bảo tính đồng nhất và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phần mềm iStata 17.0 làm công cụ phân tích, nhằm thuận lợi cho quá trình thực hiện đề tài Các bước thực hiện được trình bày chi tiết trong bài viết.

Bước 1: Phânitích thống kêimô tả

Thống kê mô tả cung cấp thông tin khái quát về các biến và đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập từ nghiên cứu Các chỉ tiêu thống kê mô tả bao gồm giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, số quan sát và độ lệch chuẩn giữa các giá trị Thông qua các tiêu chí này, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về các hiện tượng và đưa ra quyết định chính xác về chuỗi dữ liệu nghiên cứu.

Bước 2: Phânitích tươngiquan giữa cácibiến

Mục đích của phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là xác định sự tồn tại của hiện tượng đồng biến Phân tích tương quan được thực hiện thông qua việc thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến và xác định những cặp biến có hệ số tương quan cao Hệ số tương quan này dao động trong khoảng từ +1 đến -1.

1 Nếu hệ số này có giá trị từ 0.8 trở lên cho thấy các biến độc lập có hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng, có khả năng thể hiện chiều hướng tác động không chính xác, quy luật kinh tế không đƣợc phản ánh đúng Ngoài ra để chắc chắn hơn, tác giả sử dụng kiểm định nhân tố phóng đại phương sai (VIF) để một lần nữa kiểm tra sự tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến của mô hình Khi phát hiện các biến đa cộng tuyến sẽ đƣợc loại bỏ thay bằng các biến khác, sau đó thực hiện kiểm định lại cho đến khi không còn tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến

Bước 3: Kiểm định mô hình PoolediOLS, FEMivàiREM

Tác giả áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với ba phương pháp chính: phương pháp bình phương tối thiểu thông thường gộp (Pooled OLS), phương pháp tác động cố định (FEM) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) Chi tiết về các phương pháp này sẽ được trình bày cụ thể trong phần 3.3 về phương pháp và mô hình nghiên cứu.

Bước 4: Kiểmiđịnh F – testiđể lựa chọnigiữa Pooled OLSivà FEM

Bài viết áp dụng kiểm định F – Test để xác định mô hình phù hợp giữa Pooled OLS và FEM Kết quả từ phần mềm Stata 17.0 cho thấy, nếu P – Value nhỏ hơn 5%, mô hình FEM được xem là phù hợp Ngược lại, nếu P – Value lớn hơn 5%, mô hình Pooled OLS sẽ là lựa chọn thích hợp.

Bước 5: Kiểm địnhiHausman để lựa chọnigiữa FEMivàiREM

Sử dụng kiểm định Hausman để xác định mô hình phù hợp giữa FEM và REM Nếu P-Value lớn hơn 5%, mô hình REM được xem là hiệu quả và phù hợp; ngược lại, nếu P-Value nhỏ hơn 5%, mô hình FEM sẽ là lựa chọn thích hợp.

Bước 6: Kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Tác giả sẽ thực hiện các kiểm định này để phát hiện những vấn đề tiềm ẩn trong mô hình, và chi tiết về các kiểm định sẽ được trình bày ở phần 3.3.

Bước 7: Khắc phụcicác khuyếtitật của mô hìnhibằng phươngipháp FGLS

Tác giả tiếp tục sử dụngiphươngipháp bìnhiphương nhỏ nhất tổngiquát khả thi (Feasible Least Square – FGLS) để khắciphục những khuyếtitật của môihình đối với biến phụ thuộc

Bước 8: Kiểm tra hiện tượng nội sinh của mô hình

Để phát hiện các biến nội sinh trong mô hình, việc thực hiện kiểm định Durbin Wu – Hausman là cần thiết Trong trường hợp phát hiện hiện tượng nội sinh, tác giả sẽ áp dụng phương pháp GMM để khắc phục vấn đề này.

Bước 9: Khắc phục hiện tượng nội sinh bằng phương pháp GMM

Sử dụng phương pháp GMM giúp khắc phục vấn đề nội sinh của các biến độc lập, mang lại kết quả mô hình với hệ số hồi quy chuẩn xác hơn Mô hình ước lượng cuối cùng dựa trên phương pháp GMM là lựa chọn tối ưu cho việc phân tích.

Bước 10 trong nghiên cứu là thảo luận và phân tích kết quả nghiên cứu, đây là giai đoạn cuối cùng Dựa trên kết quả hồi quy từ phần mềm Stata 17.0, tác giả tiến hành phân tích và đưa ra các kết luận Từ đó, tác giả đề xuất các gợi ý và khuyến nghị cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan Nhà nước nhằm xây dựng chính sách mới, góp phần nâng cao lợi nhuận cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN

Kếtiquả thống kêimô tảicủa các nhânitố ảnhihưởng đến lợiinhuận củaicác NHTMCPiViệt Nam giaiiđoạn 2012 – 2022 đƣợc trìnhibày chiitiết ở bảng sau:

Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả các biến

Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Mô hình nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng không cân bằng với 307 quan sát từ 28 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012-2022 Kết quả thống kê cho thấy tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) lần lượt có giá trị trung bình là 0.80% và 9.25%, với độ lệch chuẩn 0.0065 và 0.0673 Cả hai chỉ số này đều ghi nhận giá trị thấp nhất là 0% thuộc về NHTMCP Quốc Dân (NVB) năm 2022, do lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh giảm 59% so với năm 2021 và nợ xấu gia tăng NVB cũng thực hiện hỗ trợ miễn giảm lãi suất cho khách hàng bị ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19 Trong khi đó, ROE cao nhất là 26.39% thuộc về NHTMCP Quốc Tế (VIB) năm 2022.

Năm 2021, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ Thương Việt Nam (TCB) đạt giá trị ROA cao nhất là 3.24% Dù đối mặt với thách thức từ đại dịch Covid-19, TCB đã đầu tư mạnh mẽ vào số hóa, dữ liệu và con người, tạo điều kiện thuận lợi để tận dụng cơ hội mở rộng hoạt động kinh doanh khi nền kinh tế phục hồi mạnh mẽ.

Năm 2022, nhờ vào việc quản lý rủi ro cẩn thận và tối ưu hóa chi phí, TCB đạt lợi nhuận trước thuế 25.6 nghìn tỷ đồng, nâng cao ROA Quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị trung bình 8.1355 và độ lệch chuẩn 0.4999, cho thấy sự tương đồng giữa các NHTMCP tại Việt Nam SIZE nhỏ nhất là 7.1233 của BaoVietBank năm 2012, trong khi SIZE lớn nhất là 9.3265 của BIDV năm 2022 Mặc dù gặp nhiều khó khăn, đội ngũ BIDV đã đoàn kết và nỗ lực hoàn thành mục tiêu Đến ngày 31/12/2022, tổng tài sản của BIDV đạt trên 2.08 triệu tỷ đồng, tăng 20.8% so với năm 2021, trở thành NHTM đầu tiên vượt mốc 2 triệu tỷ đồng và có quy mô tổng tài sản lớn nhất tại Việt Nam.

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trung bình của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam là 8.88% với độ lệch chuẩn 0.0365, cho thấy sự đồng nhất trong quy mô vốn Điều này mang lại lợi thế cho các ngân hàng trong việc thu hút vốn trên thị trường Giá trị thấp nhất của tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) là 2.70% tại NHTMCP Sài Gòn (SCB) năm 2020, trong khi giá trị cao nhất đạt 23.83% tại NHTMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) năm 2012 Hiện tại, tất cả các NHTM đều đáp ứng tiêu chí về vốn điều lệ theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Với xu hướng hội nhập quốc tế và tăng trưởng kinh tế, có khả năng Ngân hàng Nhà nước sẽ nâng cao mức vốn điều lệ trong tương lai, khiến các ngân hàng phải nỗ lực xây dựng kế hoạch tăng vốn chủ sở hữu hàng năm.

Trong giai đoạn 2012 – 2022, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam có tỷ lệ DEP trung bình đạt 66.75% với độ lệch chuẩn 0.1055 Giá trị thấp nhất của DEP là 41.41%, thuộc về NHTMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam (EIB) năm 2012, trong khi giá trị cao nhất là 89.35%, thuộc về NHTMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) năm 2015 Về quy mô tín dụng (LOAN), tỷ lệ trung bình là 58.14% với độ lệch chuẩn 0.1119, cho thấy các NHTMCP sử dụng 58.14% tổng lượng tiền để cho vay Giá trị thấp nhất của LOAN là 22.24%, thuộc về NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) năm 2020, còn giá trị cao nhất là 80.06%, thuộc về NHTMCP Đông Nam Á (SSB) năm 2012 Đối với tính thanh khoản (LIQ), tỷ lệ trung bình đạt 28.37% với độ lệch chuẩn 0.1795 Giá trị thấp nhất của LIQ là 7.62% thuộc về NHTMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) năm 2022, trong khi giá trị cao nhất lên tới 213.78%, thuộc về NHTMCP Kiên Long (KLB) năm 2022.

Từ năm 2012, thanh khoản luôn là vấn đề quan trọng mà Ngân hàng Nhà nước (NHNN) chú trọng, với nhiều thông tư được ban hành nhằm quản lý thanh khoản và giảm thiểu rủi ro Rủi ro tín dụng (CREDIT) có giá trị trung bình là 2.18% và độ lệch chuẩn là 0.0157, trong đó giá trị thấp nhất thuộc về NHTMCP Quốc Dân (NVB) với 0.34% vào năm 2022, trong khi giá trị cao nhất là 17.93% của NHTMCP Sài Gòn (SCB) vào năm 2015 Trong giai đoạn 2012 – 2022, cả hệ thống ngân hàng và Nhà nước đã nỗ lực cải thiện rủi ro tín dụng, giúp giảm dần qua các năm Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có giá trị trung bình là 5.81% với độ lệch chuẩn là 0.0163 trong cùng giai đoạn này.

Năm 2021, GDP của Việt Nam chỉ đạt 2.58%, mức thấp nhất trong 11 năm do ảnh hưởng nặng nề của đại dịch Covid-19 Tuy nhiên, sang năm 2022, nhờ sự lãnh đạo của Đảng và Nhà nước, kinh tế Việt Nam đã phục hồi với GDP tăng trưởng 8.02% Các lĩnh vực nông, lâm nghiệp và thủy sản tăng 3.36%, lĩnh vực công nghiệp và xây dựng tăng 8.10%, trong khi lĩnh vực dịch vụ phục hồi mạnh mẽ với mức tăng 9.99%, đóng góp lớn nhất vào GDP với 56.65% Về lạm phát, tỷ lệ trung bình đạt 3.73% với độ lệch chuẩn 0.0220, trong đó năm 2012 ghi nhận lạm phát cao nhất 9.09% do giá dầu và nguyên vật liệu tăng cao, cùng với tăng trưởng tín dụng nhanh Đến năm 2015, nhờ các chính sách linh hoạt, tỷ lệ lạm phát đã được kiểm soát hiệu quả.

2015 đạt giá trị nhỏ nhất là 0.63% trong giai đoạn 2012 – 202

PHÂN TÍCH MA TRẬN TƯƠNG QUAN

Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

ROA ROE SIZE CAP DEP LOAN LIQ CREDIT GDP INF ROA 1.0000

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Hệ số tương quan là chỉ số thống kê thể hiện mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến, dao động từ -1 đến +1 Hệ số dương cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, trong khi hệ số âm chỉ ra mối quan hệ ngược chiều Kiểm định hệ số tương quan giúp đánh giá mối liên hệ giữa các biến Đối với biến phụ thuộc ROA, các biến SIZE, CAP, LOAN, LIQ có tương quan dương, trong khi các biến DEP, CREDIT, GDP và INF có tương quan âm Đối với biến phụ thuộc ROE, SIZE và LOAN có tương quan dương, còn CAP, DEP, LIQ, CREDIT, GDP và INF có tương quan âm.

Hệ số tương quan có thể phản ánh hiện tượng đa cộng tuyến; nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8, mối quan hệ giữa các cặp biến sẽ rất chặt chẽ và có sự ảnh hưởng lẫn nhau, dẫn đến khả năng tồn tại đa cộng tuyến trong mô hình (Farrar, 1967) Kết quả từ bảng 4.2 cho thấy hệ số tương quan độc lập ở mức thấp và không có hệ số nào lớn hơn 0.8, do đó mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Tuy nhiên, để đảm bảo tính chính xác, tác giả tiếp tục sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) để kiểm tra sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình.

KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN

Bảng 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến – VIF

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là chỉ số quan trọng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến trong hồi quy OLS Theo quy định, mô hình không có đa cộng tuyến khi VIF < 2; nếu VIF từ 2 đến 10, mô hình có dấu hiệu đa cộng tuyến nhẹ, và VIF > 10 cho thấy đa cộng tuyến mạnh Dựa vào bảng 4.3, không có hệ số VIF nào vượt quá 10, với hệ số phóng đại phương sai cao nhất là 1.71 < 2 và trung bình VIF là 1.39 < 2 Do đó, có thể kết luận rằng mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, cho thấy mối tương quan giữa các biến không ảnh hưởng đến khả năng giải thích của mô hình hồi quy trong hệ thống NHTMCP Các biến trong mô hình đều đạt yêu cầu và sẵn sàng để ước lượng.

MÔ HÌNH ROA

4.4.1 Ước lượng mô hình ROA theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM

Bảng 4.4 Kết quả ước lượng mô hình ROA theo phương pháp Pooled

Mô hình Pooled OLS FEM REM

Biến Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob SIZE 0.0082 0.0006 0.0000 0.0150 0.0013 0.0000 0.0113 0.0010 0.0000

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả ƣớc lƣợng theo mô hình Pooled OLS cho thấy các biến SIZE,

Các biến CAP, DEP, LOAN có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi LIQ và CREDIT có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Các biến GDP và INF không có ý nghĩa thống kê Mô hình giải thích được 56.57% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA, cho thấy các biến độc lập đã sử dụng có khả năng giải thích cao trong nghiên cứu này.

Kết quả ƣớc lƣợng theo mô hình FEM cho thấy các biến SIZE, CAP, DEP,

Biến LOAN có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi biến CREDIT có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Biến LIQ có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, nhưng biến GDP không có ý nghĩa thống kê Hệ số R² đạt 43.19%, cho thấy các biến độc lập giải thích được 43.19% sự biến thiên của dữ liệu trong mô hình.

Kếtiquả ƣớcilƣợng theo môihìnhiREM cho thấy các biến SIZE, CAP,

Các biến DEP và LOAN có tác động đến lợi nhuận ngân hàng với mức ý nghĩa 1%, trong khi LIQ có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Hai biến CREDIT và INF cũng tác động với mức ý nghĩa thống kê 10% Tuy nhiên, biến GDP không có ý nghĩa thống kê Hệ số giải thích 51.34% cho thấy các biến độc lập có khả năng giải thích sự biến thiên của dữ liệu trong mô hình.

4.4.2 Kiểm định lựa chọn mô hình

Sau khi ước lượng ba mô hình với các kết quả khác nhau, tác giả đã lựa chọn mô hình phù hợp để đảm bảo tính vững và hiệu quả Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định mô hình đã chọn.

4.4.2.1 So sánh mô hình Bình phương tối thiểu thông thường gộp (Pooled OLS) và mô hình Tác động cố định (FEM) Để lựaichọn giữa hai mô hìnhiPooled OLS vàiFEM, bài viết sử dụng kiểm định F – Test với hai giả thuyết đƣợc đặt ra nhƣ sau:

 : Khôngicó tương quanigiữa sai sốivà biến giảiithích, mô hìnhiPooled OLS là phùihợp

 : Có sựitương quan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hìnhiFEM là phùihợp

Bảng 4.5 Kết quả kiểm định F – Test mô hình ROA

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob > F = 0.0000, nhỏ hơn 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết không Điều này cho thấy có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, khẳng định rằng mô hình FEM là phù hợp.

4.4.2.2 So sánh mô hình Tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM)

Sau khi xác định mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS cho biến phụ thuộc ROA, tác giả tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, với các giả thuyết cụ thể được thiết lập.

 : Không cóitương quan giữa sai sốivà biến giảiithích, mô hình REM làiphù hợp

 : Có sự tươngiquan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hình FEMilà phùihợp

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Hausman mô hình ROA

Biến phụ thuộc ROA chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 27.90

Nguồn: Tácigiả tính toán và tổngihợp kết quả từiphần mền Stata 17.0

Kết quả sau khi thực hiện kiểm định Hausman choithấy với mứciý nghĩa 5% thống kê Chi bình phương của biến phụ thuộc ROA là 27.90, Prob > chi2 = 0.0005

< 5% Vậy nên ở mức ýinghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết , chấp nhậnigiả thuyết là có sự tươngiquan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hình FEMilà phù hợp

Sau khi thực hiện kiểm định F-Test và Hausman, bài viết kết luận rằng mô hình tác động cố định FEM là mô hình phù hợp với biến phụ thuộc ROA.

4.4.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình

4.4.3.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Sử dụng phần mềm Stata 17.0, tác giả đã tiến hành kiểm định Modified Wald để xác định xem mô hình FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, với hai giả thuyết được đưa ra Kết quả thu được như sau:

 : Không có hiệnitượng phương saiisai số thayiđổi

 : Có xảy ra hiệnitượng phương saiisai số thayiđổi

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Modified Wald mô hình ROA

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả từ bảng 4.7 cho thấy giá trị Prob > chibar2 là 0.0000, nhỏ hơn 5%, điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết không và chấp nhận giả thuyết có Do đó, có thể kết luận rằng mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

4.4.3.2 Kiểm định tự tương quan

Tự tương quan là hiện tượng mà các thành phần trong các quan sát được sắp xếp theo thời gian hoặc không gian có mối quan hệ với nhau Hiện tượng này xuất hiện giữa các sai số của mô hình và có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả ước lượng Do đó, tác giả tiến hành kiểm định Wooldridge để xác định sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan, với hai giả thuyết được đặt ra.

 : Mô hìnhikhông có hiệnitượng tự tươngiquan

 : Mô hìnhicó xảy ra hiệnitượng tự tươngiquan

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Wooldridge mô hình ROA

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả kiểm định cho thấy Prob > F = 0.0000, nhỏ hơn 5%, vì vậy ở mức ý nghĩa 5% ta bác bỏ giả thuyết null và chấp nhận rằng mô hình có hiện tượng tự tương quan Do đó, tác giả sẽ áp dụng phương pháp FGLS để khắc phục các vấn đề và vi phạm trong mô hình dữ liệu nghiên cứu, với ROA được xác định là biến phụ thuộc.

4.4.4 Khắc phục khuyết tật của mô hình ROA bằng phương pháp hồi quy FGLS

Dựa trên kết quả kiểm định, mô hình FEM đang nghiên cứu cho thấy hai khuyết tật chính: phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Để khắc phục những khuyết tật này, tác giả đã áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) cho biến phụ thuộc ROA.

Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mô hình ROA theo phương pháp FGLS

ROA Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Bảng 4.9 trình bày kết quả ước lượng mô hình FGLS nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Trong số 8 biến độc lập, chỉ có 7 biến tác động đến biến phụ thuộc ROA và có ý nghĩa thống kê Cụ thể, 5 biến SIZE, CAP, DEP, CREDIT và LIQ có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến LOAN có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi biến INF có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và biến GDP không có ý nghĩa thống kê Biến CAP có ảnh hưởng lớn nhất đến lợi nhuận của các NHTMCP, trong khi biến LIQ có ảnh hưởng nhỏ nhất Mô hình với biến phụ thuộc ROA theo phương pháp FGLS được xác định như sau:

4.4.5 Kiểm tra hiện tƣợng nội sinh của mô hình ROA

Tác giả tiến hành kiểm tra biến nội sinh trong mô hình thông qua kiểm định Durbin Wu – Hausman, và đã thu được các kết quả phù hợp với giả thuyết đã đưa ra.

 : Tất cảicác biến trongimô hình là ngoại sinh

Nếu P – Value > 5%, chấp nhận , các biến không bị nội sinh Ngƣợc lại, P – Value < 5% bác bỏ , có biến nội sinh trong mô hình

Bảng 4.10 Kết quả kiểm định phương pháp Durbin Wu – Hausman Kiểm định Durbin

Wu - Hausman Giá trị P - Value Kết luận

SIZE P = 0.0009 < 5% Bác bỏ , SIZE là biến nội sinh

CAP P = 0.0000 < 5% Bác bỏ , CAP là biến nội sinh

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

MÔ HÌNH ROE

4.5.1 Ước lượng mô hình ROE theo phương pháp Pooled OLS, FEM, REM

Bảng 4.12 Kết quả ước lượng mô hình ROE theo phương pháp Pooled

Mô hình Pooled OLS FEM REM

Biến Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob SIZE 0.0807 0.0071 0.0000 0.1355 0.0150 0.0000 0.0995 0.0108 0.0000

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kếtiquả ƣớcilƣợng theo môihình PoolediOLS cho thấy các biến SIZE,

Các biến CAP, DEP, LOAN và CREDIT có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi biến LIQ có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Các biến GDP và INF không có ý nghĩa thống kê Mô hình giải thích được 50.79% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE, cho thấy các biến độc lập đã sử dụng có tác động đáng kể đến ROE.

Kếtiquả ƣớcilƣợng theo môihình FEMicho thấy các biến SIZE, DEP,

Biến LOAN và CREDIT có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi biến CAP có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Các biến LIQ và GDP không có ý nghĩa thống kê Hệ số 43.71% cho thấy các biến độc lập giải thích được 43.71% sự biến thiên của dữ liệu trong mô hình.

Kếtiquả ƣớcilƣợng theo môihìnhiFEM cho thấy các biến SIZE, DEP,

LOAN có tác động đáng kể đến lợi nhuận ngân hàng với mức ý nghĩa 1%, trong khi các biến CREDIT và INF có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Ngược lại, biến LIQ và GDP không cho thấy ý nghĩa thống kê Hệ số giải thích đạt 48.09%, cho thấy các biến độc lập trong mô hình có khả năng giải thích 48.09% sự biến thiên của dữ liệu.

4.5.2 Kiểm định lựa chọn mô hình

Sau khi ước lượng ba mô hình với các kết quả khác nhau, tác giả tiến hành lựa chọn mô hình phù hợp nhằm đảm bảo tính vững chắc và hiệu quả Sau đó, mô hình đã chọn sẽ được kiểm định để xác nhận tính chính xác và khả năng áp dụng của nó.

4.5.2.1 So sánh mô hình Bình phương tối thiểu thông thường gộp (Pooled OLS) và mô hình Tác động cố định (FEM) Để lựaichọn giữa hai mô hìnhiPooled OLS vàiFEM, bài viết sử dụngikiểm địnhiF – Test với hai giảithuyết đƣợc đặt ra nhƣ sau:

 : Khôngicó tươngiquan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hình PoolediOLS là phùihợp

 : Có sự tươngiquan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hìnhiFEM là phùihợp

Bảng 4.13 Kết quả kiểm định F – Test mô hình ROE

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả sau khi kiểmiđịnh choithấy Prob > F = 0.0000 < 5%, vậy nên bác bỏ giả thuyết , chấp nhận giả thuyết có sự tươngiquan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hìnhiFEM là phùihợp

4.5.2.2 So sánh mô hình Tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM)

Sau khi xác định mô hình FEM là phù hợp hơn mô hình Pooled OLS cho biến phụ thuộc ROE, tác giả đã tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, dựa trên các giả thuyết cụ thể.

 : Không có tươngiquan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hìnhiREM là phù hợp

 : Có sự tươngiquan giữa saiisố và biến giảiithích, mô hìnhiFEM là phùihợp

Bảng 4.14 Kết quả kiểm định Hausman mô hình ROE

Biến phụ thuộc ROE chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 33.75

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả sau khi thực hiện kiểm định Hausman cho thấy với mức ý nghĩa 5% thống kê Chi bình phương của biến phụ thuộc ROE là 33.75, Prob > chi2 = 0.0000

< 5% Vậy nên ở mức ý inghĩa 5%, bác bỏigiả thuyếti , chấp nhận giả thuyết là có sự tương quan giữa sai số và biến giải thích, mô hình FEM là phù hợp

Sau khi thực hiện kiểm định F-Test và Hausman, bài viết kết luận rằng mô hình tác động cố định FEM là phù hợp với biến phụ thuộc ROE.

4.5.3 Kiểm định các khuyết tật của mô hình

4.5.3.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Sử dụng phần mềm Stata 17.0, tác giả tiến hành kiểm định Modified Wald để xác định xem mô hình FEM có gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, với hai giả thuyết đã được đề ra Kết quả thu được như sau:

 : Không có hiệnitượng phươngisai saiisố thayiđổi

 : Có xảy ra hiệnitượng phươngisai saiisố thayiđổi

Bảng 4.15 Kết quả kiểm định Modified Wald mô hình ROE

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả từ bảng 4.15 cho thấy giá trị Prob > chibar2 = 0.0000 nhỏ hơn 5%, điều này có nghĩa là ở mức ý nghĩa 5% chúng ta bác bỏ giả thuyết không và chấp nhận giả thuyết thay thế Kết luận cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

4.5.3.2 Kiểm định tự tương quan

Tự tương quan là hiện tượng mà các thành phần của quan sát được sắp xếp theo thời gian hoặc không gian có mối quan hệ với nhau Hiện tượng này có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả ước lượng mô hình Do đó, tác giả tiến hành kiểm định Wooldridge để xác định sự tồn tại của tự tương quan, với hai giả thuyết được đặt ra.

 : Môihình không có hiệnitượng tự tươngiquan

 : Môihình có xảy ra hiệnitượng tự tươngiquan

Bảng 4.16 Kết quả kiểm định Wooldridge mô hình ROE

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Kết quả kiểm định cho thấy Prob > F = 0.0000, nhỏ hơn 5%, do đó ở mức ý nghĩa 5%, chúng ta bác bỏ giả thuyết và chấp nhận giả thuyết rằng mô hình có hiện tượng tự tương quan Tác giả sẽ áp dụng phương pháp FGLS để hồi quy mô hình GLS nhằm khắc phục các khuyết tật và vi phạm trong mô hình dữ liệu nghiên cứu, với ROE là biến phụ thuộc.

4.5.4 Khắc phục khuyết tật của mô hình ROE bằng phương pháp hồi quy FGLS

Dựa trên kết quả kiểm định, mô hình FEM đang nghiên cứu cho thấy tồn tại hai khuyết tật: hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Để khắc phục những khuyết tật này, tác giả áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) cho biến phụ thuộc ROE.

Bảng 4.17 Kết quả ước lượng mô hình ROE theo phương pháp FGLS

ROE Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Bảng 4.17 trình bày kết quả ước lượng mô hình FGLS nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan Trong số 8 biến độc lập, chỉ có 7 biến ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ROE và có ý nghĩa thống kê Cụ thể, 5 biến SIZE, CAP, DEP, CREDIT và INF có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến LIQ có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, trong khi biến GDP không có ý nghĩa thống kê Mô hình với biến phụ thuộc ROE được xây dựng theo phương pháp FGLS.

4.5.5 Kiểm tra hiện tƣợng nội sinh của mô hình ROE

Tác giả tiến hành kiểm tra biến nội sinh trong mô hình thông qua kiểm định Durbin Wu – Hausman, và đã thu được các kết quả tương ứng với giả thuyết đã đề ra.

 : Tấticả cácibiến trong môihình là ngoại sinh

Nếu P – Value > 5%, chấp nhận H0, biến không bị nội sinh Ngƣợc lại, P – Value < 5% bác bỏ H0, là biến nội sinh trong mô hình

Bảng 4.18 Kết quả kiểm định phương pháp Durbin Wu – Hausman Kiểm định Durbin

Wu - Hausman Giá trị P - Value Kết luận

SIZE P = 0.0006 < 5% Bác bỏ , SIZE là biến nội sinh

CAP P = 0.0020 < 5% Bác bỏ , CAP là biến nội sinh

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0

Mô hình nghiên cứu với ROE là biến phụ thuộc cho thấy SIZE và CAP là các biến nội sinh, có tác động qua lại với các biến khác Để giải quyết vấn đề nội sinh trong mô hình, tác giả sẽ áp dụng phương pháp tổng quát thời điểm (GMM) nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả.

4.5.6 Khắc phục hiện tượng nội sinh bằng phương pháp GMM

Bảng 4.19 Kết quả ước lượng mô hình ROE theo phương pháp GMM

Biến Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Prob

Kiểm định Arellano-Bond AR(2) 0.177

Kiểm định Sargan Prob > chi2 = 0.396

Kiểm định Hansen Prob > chi2 = 0.450

Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp kết quả từ phần mền Stata 17.0