GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế, không chỉ tài trợ vốn cho doanh nghiệp mà còn hỗ trợ nhà nước trong việc ổn định và tăng trưởng thị trường tiền tệ Mục tiêu của NHTM là kiềm chế lạm phát và duy trì sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô Khi hoạt động của các NHTM đạt hiệu quả, họ sẽ tạo ra lợi nhuận bền vững, đồng thời nâng cao tính luân chuyển và hiệu quả của các dòng vốn.
Theo bài nghiên cứu của Athanasoglou, Brissimis và Delis (2005), sự tăng trưởng hay hồi phục của nền kinh tế một phần nhờ vào hoạt động của ngân hàng
Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tạo ra lợi nhuận có khả năng chống chịu tốt hơn trước các tác động tiêu cực của nền kinh tế, góp phần ổn định thị trường tài chính Theo nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), thị trường tài chính Việt Nam đang chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng trong nước và quốc tế Để phát triển bền vững trong môi trường này, các NHTM cần nâng cao khả năng sinh lời (KNSL) trong bối cảnh toàn cầu KNSL không chỉ thể hiện hiệu quả hoạt động mà còn là yếu tố thiết yếu cho sự phát triển lâu dài của ngân hàng Các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL đã được phân tích kỹ lưỡng trong các nghiên cứu trước đây Đồng thời, thị trường chứng khoán cũng đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế quốc gia Theo Phạm Hải Nam (2019), thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ và hệ thống tài chính chưa thật sự lành mạnh, gây khó khăn cho hoạt động ngân hàng Từ những lý do thực tiễn đó, khóa luận này chọn đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại".
Việt Nam” với mục tiêu phân tích, chỉ ra các yếu tố tác động đến việc tạo lập và gia tăng KNSL cho hoạt động ngân hàng.
MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết sẽ đề xuất các chính sách nhằm nâng cao KNSL cho các NHTM Việt Nam.
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể Để đạt đƣợc mục tiêu tổng quát để tài thực hiện các mục tiêu cụ thể sau:
• Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến KNSL của NHTM Việt Nam
• Đo lường mức độ ảnh hưởng và chiều hướng tác động của các yếu tố đó đến KNSL của NHTM Việt Nam
• Đề xuất các hàm ý chính sách nhằm cải thiện KNSL tại NHTM Việt Nam trong thời gian tới.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt đƣợc các mục tiêu nghiên cứu trên, khóa luận sẽ trả lời câu hỏi nghiên cứu sau:
• Nhân tố nào tác động đến KNSL của các NHTM Việt Nam?
• Các nhân tố này tác động nhƣ thế nào đến KNSL của các NHTM Việt Nam?
• Hàm ý chính sách nào cần đƣợc để xuất để các NHTM có thể nâng cao KNSL trong thời gian tới?
ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các NHTM Việt Nam
1.4.2.1 Phạm vi nghiên cứu về không gian:
Bài viết này phân tích báo cáo tài chính của 25 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, được chọn lựa vì những NHTM này có tổng tài sản lớn và hoạt động liên tục trong suốt thời gian nghiên cứu Dữ liệu công khai minh bạch trên báo cáo tài chính hàng năm của các ngân hàng này đảm bảo tính tin cậy cao cho nghiên cứu.
1.4.2.2 Phạm vi nghiên cứu về thời gian:
Giai đoạn 2011-2021 chứng kiến nhiều biến động phức tạp trên thế giới, ảnh hưởng đến ngành ngân hàng Việt Nam Trong giai đoạn 2011-2015, các ngân hàng ghi nhận hiệu suất sinh lời ổn định, nhưng từ năm 2016 đến 2021, tình hình có dấu hiệu phục hồi Tuy nhiên, các ngân hàng trong nước phải đối mặt với nhiều thách thức như tỷ lệ nợ xấu gia tăng, vấn đề thanh khoản và hạn chế trong tăng trưởng tín dụng do tác động của khủng hoảng kinh tế toàn cầu (Hoàng Quang Dũng, 2022) Do đó, khoảng thời gian này là phù hợp để nghiên cứu về khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khóa luận áp dụng phương pháp định tính để tổng hợp số liệu thống kê và tài liệu nghiên cứu trước đây, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của NHTM Việt Nam Nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng như hồi quy Pooled OLS, FEM và REM, kèm theo các kiểm định F-test, Hausman và Breusch-Pagan Lagrangian để lựa chọn mô hình phù hợp Cuối cùng, tác giả nhận định các khiếm khuyết thông qua kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, đồng thời sử dụng phương pháp FGLS chạy trên phần mềm Stata 15.0 để khắc phục các vấn đề của mô hình.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Khóa luận cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, bao gồm cả yếu tố vĩ mô và vi mô Nghiên cứu đã phân tích các yếu tố tác động đến KNSL của các NHTM trong giai đoạn 2011-2021 và từ đó đưa ra các đề xuất chính sách nhằm nâng cao KNSL cho các NHTM.
BỐ CỤC BÀI NGHIÊN CỨU
Khóa luận được cấu trúc thành 5 chương, không bao gồm danh mục từ viết tắt, danh mục bảng và hình, danh mục tài liệu tham khảo, cũng như phụ lục Mỗi chương sẽ trình bày nội dung cụ thể liên quan đến đề tài nghiên cứu.
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu Đây là chương nhằm giới thiệu tổng quát đề tài nghiên cứu về nội dung, lý do tác giả chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu của khóa luận, các câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi của nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của khóa luận và bố cục của khóa luận.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
TỔNG QUAN VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NHTM
2.1.1 Khái niệm về khả năng sinh lời
Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển nền kinh tế quốc gia và toàn cầu thông qua việc cung cấp dịch vụ tín dụng và thanh toán cho tổ chức, cá nhân Sau khi gia nhập Tổ chức thương mại thế giới WTO vào năm 2007, các NHTM Việt Nam phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt hơn Do đó, việc gia tăng khả năng sinh lời (KNSL) trở thành một mục tiêu quan trọng để các NHTM khẳng định sự tồn tại và phát triển trong môi trường toàn cầu.
Khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng thương mại (NHTM) phản ánh hiệu quả kinh doanh và việc sử dụng các nguồn lực, cho thấy khả năng quản lý chi phí và tạo ra doanh thu từ lãi vay cũng như dịch vụ ngoài lãi KNSL không chỉ liên quan đến chi phí hoạt động và lãi vay mà còn ảnh hưởng đến khả năng ứng phó với các tác động tài chính bất ngờ, góp phần vào sự ổn định của thị trường tài chính Do đó, KNSL có vai trò quan trọng ở cả cấp độ vi mô và vĩ mô, thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và quản lý về các yếu tố nội sinh và ngoại sinh tác động đến KNSL của ngân hàng.
KNSL của các ngân hàng thương mại (NHTM) phản ánh hiệu quả sử dụng vốn kinh tế mà họ kiểm soát để tạo ra lợi nhuận, bao gồm các tài sản tài chính và vật chất hiện có (Hoàng Quang Dũng, 2022) Sự hiệu quả này liên quan đến việc sử dụng nguồn lực để đáp ứng các chi phí mở rộng và tăng trưởng, từ đó tạo ra thu nhập Để đánh giá khả năng sinh lợi, ngân hàng thường áp dụng tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) (Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh, 2022).
Ngành ngân hàng đóng vai trò thiết yếu trong nền kinh tế, hoạt động như một trung gian tài chính chuyển đổi tiền gửi thành các khoản đầu tư sản xuất và cung cấp vốn cho đầu tư Sự ổn định của hệ thống tài chính là điều quan trọng nhất, do đó, khả năng ổn định tài chính (KNSL) của ngân hàng là cần thiết cho nền kinh tế quốc gia KNSL bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, được chia thành hai nhóm chính: yếu tố đặc thù của ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô Các yếu tố đặc thù bao gồm quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu, tỷ lệ dư nợ tín dụng, tính thanh khoản, tỷ lệ tiền gửi, tỷ lệ thanh khoản, rủi ro tín dụng và hiệu quả chi phí quản lý Trong khi đó, các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP cũng có tác động đáng kể đến KNSL của ngân hàng.
KNSL của NHTM được hiểu là kết quả từ vốn kinh tế mà ngân hàng sở hữu, giúp duy trì và tạo ra lợi nhuận Điều này phụ thuộc vào khả năng quản trị của ngân hàng trong việc kiểm soát chi phí và sử dụng hiệu quả các nguồn lực.
2.1.2 Đo lường khả năng sinh lời
Theo Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022), trong ngân hàng, tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất lợi nhuận trước thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) là những chỉ số quan trọng để đo lường khả năng sinh lời (KNSL) ROA phản ánh hiệu quả quản lý và phân bổ nguồn vốn của ngân hàng, trong khi ROE cung cấp cái nhìn về lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu Nghiên cứu của Đặng Thị Lan Phương và Nguyễn Thanh Phương (2022) nhấn mạnh rằng ROA là chỉ số tài chính then chốt trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng Bên cạnh ROA và ROE, KNSL còn được đo bằng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) ROA thường được sử dụng phổ biến hơn ROE để đánh giá KNSL, cùng với các chỉ số lợi nhuận khác như ROAA (lợi nhuận trên tài sản trung bình) và ROAE (lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trung bình) (Noman và cộng sự, 2015).
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản - ROA
ROA là chỉ số quan trọng đánh giá hiệu quả quản lý, theo nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015) Chỉ số này phản ánh khả năng phân bổ vốn và quản lý nguồn lực, đồng thời thể hiện hiệu suất chung của ngân hàng trong việc tạo ra doanh thu từ việc chuyển đổi tài sản (Petria và cộng sự, 2015).
Tỷ suất sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu – ROE
ROE, hay tỷ suất lợi nhuận trước thuế trên tổng vốn chủ sở hữu, là chỉ số quan trọng được cổ đông ngân hàng quan tâm, vì nó phản ánh mức lợi nhuận mà họ thu được từ việc đầu tư vào ngân hàng (Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh, 2022) Tỷ suất này cho thấy hiệu quả quản lý và sử dụng vốn của ngân hàng Một ROE cao chứng tỏ ban quản lý đang vận hành hiệu quả nguồn vốn của cổ đông, mang lại lợi ích cho các nhà đầu tư (Petria và cộng sự, 2015).
Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên – NIM
NIM, hay lợi suất ròng trên tài sản sinh lãi, là chỉ số quan trọng trong hoạt động tín dụng ngân hàng, phản ánh khả năng sinh lời và dự báo KNSL Để tối ưu hóa NIM, ngân hàng cần tìm nguồn vốn với chi phí thấp và quản lý hiệu quả tài sản sinh lời Thu nhập từ lãi là khoản thu ngân hàng nhận được từ các tài sản như lãi suất cho vay, thấu chi và tài trợ thương mại, trong khi chi phí lãi vay là số tiền lãi phải trả cho các khoản nợ, bao gồm tiền gửi tiết kiệm và các khoản vay khác (Petria và cộng sự, 2015).
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI khả năng sinh lời
KNSL của ngân hàng chịu ảnh hưởng từ các yếu tố nội tại và vĩ mô (Phạm Xuân Quỳnh, 2022) Bài khóa luận này phân tích chi tiết tác động của các yếu tố bên trong và bên ngoài đến KNSL Tài liệu nghiên cứu chỉ ra rằng phương pháp hồi quy tuyến tính bội là công cụ phổ biến nhất để mô hình hóa mối quan hệ giữa KNSL và các yếu tố liên quan.
2.2.1 Nhóm các yếu tố vi mô
Theo Hirindu Kawshala (2017), quy mô ngân hàng là yếu tố quan trọng quyết định khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng Ngân hàng đạt hiệu quả hoạt động khi có chi phí thấp nhất trên mỗi đồng tài sản hoặc các khoản cho vay Lợi thế kinh tế theo quy mô cho thấy ngân hàng lớn có lợi thế về chi phí, từ đó đạt được lợi nhuận cao hơn so với ngân hàng nhỏ Quy mô ngân hàng thường được đo bằng logarit của tổng tài sản (Mamatzakis & Remoundos).
Nghiên cứu của Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022) chỉ ra rằng ngân hàng có quy mô lớn thường có khả năng tạo ra KNSL cao hơn so với ngân hàng nhỏ, nhờ vào việc giảm thiểu chi phí tương đối Phạm Hải Nam (2020) cùng với Al-Jafari và Alchami (2014) cũng khẳng định rằng có mối tương quan thuận giữa quy mô ngân hàng và KNSL, cho thấy sự ảnh hưởng tích cực của quy mô đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Nghiên cứu của Athanasoglou và cộng sự (2006) chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có tác động trái chiều đến khả năng sinh lời (KNSL) Khi quy mô ngân hàng quá lớn, việc quản lý trở nên khó khăn hơn, dẫn đến những tác động tiêu cực đến KNSL Mặc dù mở rộng quy mô thường giúp gia tăng lợi nhuận, nhưng nếu ngân hàng vượt quá mức cần thiết, chi phí sẽ gia tăng và hiệu quả hoạt động sẽ giảm sút (Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh, 2022).
2.2.1.2 Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP)
Quy mô vốn chủ sở hữu trên tài sản (CAP) là tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng tài sản, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá sức mạnh vốn tổng thể CAP không chỉ là thước đo mức độ an toàn vốn mà còn phản ánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng (Staikouras & Wood, 2004) Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), sự suy giảm vốn chủ sở hữu cho thấy rằng nguồn thu chính của ngân hàng ngày càng phụ thuộc vào nợ vay, hoặc tổng tài sản giảm trong khi vốn chủ sở hữu không thay đổi, từ đó cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng.
Nghiên cứu của Lê Đồng Duy Trung (2020) chỉ ra rằng quy mô vốn chủ sở hữu cao giúp ngân hàng vững chắc hơn về tài chính, giảm rủi ro trong cho vay và tăng cường hiệu quả tài sản Paolo Saona (2011) cũng nhấn mạnh rằng vốn chủ sở hữu lớn cho phép ngân hàng vượt qua cú sốc tài chính tốt hơn và gia tăng niềm tin từ nhà đầu tư, từ đó cải thiện khả năng tiếp cận nguồn vốn với chi phí và rủi ro thấp, làm tăng KNSL Các tác giả Lê Đồng Duy Trung (2020), Nguyễn Thanh Phương và Đặng Thị Lan Phương (2022), Phạm Hải Nam (2020) đồng thuận rằng quy mô vốn chủ sở hữu ngân hàng có tác động tích cực đến KNSL.
Tính thanh khoản phản ánh khả năng của ngân hàng trong việc cung cấp dịch vụ đáo hạn và đáp ứng nhu cầu vay mới Nó đến từ tiền mặt, các khoản tương đương tiền và tài sản lưu động với chi phí thấp Sở hữu nhiều tài sản lưu động giúp ngân hàng thuận lợi hơn trong hoạt động đáo hạn Các quy định Basel III đã được phát triển sau giai đoạn suy thoái kinh tế 2007-2009 do thiếu sót trong quản lý tài chính và thanh khoản Nghiên cứu này đo lường tính thanh khoản qua tỷ lệ thanh toán hiện hành, xác định khả năng đáp ứng các khoản nợ ngắn hạn Mối tương quan giữa tính thanh khoản và hiệu quả sinh lời là tích cực; khi ngân hàng có tài khoản thanh khoản cao, hiệu quả sinh lời cũng tăng, góp phần nâng cao khả năng sinh lời của ngân hàng.
Sự phá sản của ngân hàng một phần xuất phát từ vấn đề thanh khoản, khi các ngân hàng hiện nay thường giữ lượng tiền dự trữ ít để tối đa hóa lợi nhuận Theo nghiên cứu của Athanasoglou và cộng sự (2006), vị thế thanh khoản của công ty sẽ được củng cố nếu họ duy trì tỷ trọng lớn tài sản ngắn hạn, tuy nhiên, điều này sẽ dẫn đến việc giảm lợi nhuận Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa tính thanh khoản và khả năng sinh lợi.
2.2.1.4 Rủi ro tín dụng (CR)
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng nhất để đo lường chất lượng cho vay (Menicucci và Paolucci, 2016) Các khoản dự phòng cho tỷ lệ tổn thất trong hoạt động tín dụng giúp đánh giá hiệu quả kiểm soát rủi ro tín dụng của ngân hàng Rủi ro tín dụng có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng, với tỷ lệ nợ xấu cao dẫn đến nguy cơ phá sản (Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh, 2022) Nghiên cứu này dự đoán rằng biến CR có mối liên hệ tiêu cực với KNSL Nhiều nghiên cứu trước đó cho thấy xu hướng ảnh hưởng khác nhau giữa biến này và KNSL Akbas (2012) chỉ ra rằng khi rủi ro tín dụng giảm, chi phí dự phòng cũng giảm, làm tăng lợi nhuận ngân hàng Ngược lại, theo Phạm Xuân Quỳnh (2023), rủi ro tín dụng cản trở ngân hàng trong việc mở rộng dịch vụ và thu hút khách hàng, khiến lợi nhuận giảm do phải tăng mức trích dự phòng rủi ro.
(2022), cho thấy biến CR ảnh hưởng ngược chiều đến KNSL
2.2.1.5 Cấu trúc tài trợ (DEP)
Theo nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), cấu trúc tài trợ được xác định bằng tỷ lệ giữa tiền gửi khách hàng và tổng nợ phải trả Al-Homaidi và cộng sự (2018) chỉ ra rằng việc tăng mức tài trợ có thể giúp ngân hàng giảm chi phí sử dụng vốn, vì nguồn vốn từ tiền gửi khách hàng ít biến động và có chi phí thấp hơn so với các nguồn khác Menicucci & Paolucci (2016) nhấn mạnh rằng tỷ trọng các nguồn vốn trong tổng giá trị huy động và khối lượng huy động vốn của ngân hàng là rất quan trọng Mặc dù vậy, ngân hàng luôn ưu tiên tiền gửi để tăng thu nhập từ các hoạt động dịch vụ phi tín dụng với chi phí thấp Các nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015) cùng Phạm Hải Nam (2019) cho thấy cấu trúc tài trợ có tác động tích cực đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng.
2.2.1.6 Hiệu quả quản lý chi phí (CIR)
Hiệu quả quản lý chi phí trong ngân hàng đánh giá các chi phí phát sinh và tỷ lệ này phản ánh khả năng điều chỉnh giữa nguồn thu và chi để đạt hiệu quả tối ưu Chi phí cao thường dẫn đến lợi nhuận thấp, ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng sinh lời (KNSL) Khi hiệu quả quản lý chi phí được cải thiện, ngân hàng có thể tiết kiệm chi phí hơn mà vẫn duy trì mức thu nhập, từ đó gia tăng lợi nhuận nhờ vào việc quản lý chi phí hiệu quả, giúp đạt được KNSL cao hơn.
Nghiên cứu của Kosmidou (2008) chỉ ra rằng hiệu quả quản lý chi phí ngân hàng là một chỉ số quan trọng, chịu ảnh hưởng lớn từ nợ xấu và rủi ro trong tương lai Đồng thời, các tác giả Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015) cho thấy rằng tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) có mối tương quan ngược chiều với khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng thương mại, tức là khi chi phí gia tăng, lợi nhuận sẽ giảm.
Theo nghiên cứu của Al-Jafari và Alchami (2014), có mối quan hệ tích cực giữa hiệu quả quản lý và khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng Tuy nhiên, trường hợp ngân hàng có hiệu quả quản lý chi phí thấp nhưng lại đạt mức sinh lời cao có thể không hoàn toàn chính xác, vì trong một số tình huống, việc chi tiêu tăng lên có thể là do khối lượng hoạt động cao hơn, dẫn đến khả năng tạo ra doanh thu lớn hơn trong tương lai (Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh, 2022).
2.2.1.7 Cấu trúc tài sản (LDR)
Cấu trúc tài sản được xác định bằng tỷ lệ giữa dư nợ vay và tổng tài sản, phản ánh mức độ cho vay của ngân hàng Chỉ tiêu này cho thấy ảnh hưởng của chiến lược quản lý rủi ro tín dụng đối với khả năng sinh lời Khi ngân hàng tăng cường cho vay, lợi nhuận sẽ gia tăng, vì cho vay là hoạt động chủ yếu tạo ra doanh thu cho ngân hàng (Phạm Xuân Quỳnh, 2022).
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LDR) là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng, với LDR cao cho thấy ngân hàng đang tích cực phát triển hoạt động cho vay Nghiên cứu đã chỉ ra rằng hoạt động cấp tín dụng có vai trò thiết yếu trong việc tăng cường khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng; khi ngân hàng mở rộng cho vay, lợi nhuận sẽ được cải thiện Theo Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), sự giảm của LDR dẫn đến sự suy giảm tương ứng của KNSL Nghiên cứu của Phạm Xuân Quỳnh (2022) cũng khẳng định tầm quan trọng của LDR trong việc duy trì hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Samad Abdus (2015), đƣa ra kết luận là biến cấu trúc tài sản tác động tích cực đến KNSL ngân hàng
TỔNG QUAN MỘT SỐ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
2.3.1 Một số nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2014) đánh giá đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của 22 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2007-2013, sử dụng phương pháp ước lượng SGMM Kết quả cho thấy chỉ số đa dạng hóa thu nhập, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi khách hàng và lạm phát có tác động tích cực đến KNSL, trong khi tỷ lệ nợ xấu, quy mô vốn chủ sở hữu ngân hàng và hiệu quả quản lý chi phí lại ảnh hưởng tiêu cực Nghiên cứu không phát hiện tác động của quy mô tổng tài sản và GDP đến KNSL.
Nghiên cứu của Phạm Xuân Quỳnh (2014) tập trung vào các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong bối cảnh dịch Covid-19, sử dụng ROA và ROE làm hai biến phụ thuộc Dữ liệu được thu thập từ 25 NHTM Việt Nam và áp dụng phương pháp ước lượng kết hợp với phân tích thống kê mô tả và kiểm định T-test để đánh giá mối quan hệ giữa các nhân tố và KNSL trong giai đoạn từ Quý I/2018 đến Quý III/2021 Kết quả cho thấy quy mô hoạt động và tỷ lệ thu nhập phi lãi có tác động tích cực đến KNSL, trong khi cấu trúc tài trợ, chi phí hoạt động và rủi ro tín dụng lại ảnh hưởng tiêu cực Đặc biệt, nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng về ảnh hưởng của dịch bệnh đến KNSL của ngân hàng.
Theo nghiên cứu của Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016), các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam được đánh giá qua hai biến phụ thuộc là ROA và ROE, dựa trên dữ liệu của 28 NHTM trong giai đoạn 2002-2013 Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng, chi phí hoạt động, lạm phát, tăng trưởng GDP và doanh số giao dịch trên thị trường chứng khoán đều có tác động tích cực đến cả ROA và ROE Đồng thời, vốn ngân hàng ảnh hưởng tích cực đến ROA nhưng lại có tác động tiêu cực đến ROE Đặc biệt, quy mô cho vay không ảnh hưởng đến KNSL theo nghiên cứu này.
Phạm Hải Nam (2019) đã tiến hành nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đặc thù đến khả năng sinh lợi (KNSL) của ngân hàng thông qua khảo sát 30 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, sử dụng ROA và ROE làm biến đại diện cho KNSL Nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy Bayes và thuật toán lấy mẫu Gibbs trong khoảng thời gian từ năm 2012 đến 2018, kết quả cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa KNSL với quy mô ngân hàng, tài sản thanh khoản, dư nợ cho vay, vốn ngân hàng, chi phí hoạt động, lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP Ngược lại, cấu trúc tài trợ, dự phòng rủi ro tín dụng và chi phí trả lãi lại có tác động tiêu cực đến KNSL.
Nghiên cứu của Lê Đồng Duy Trung (2020) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) từ dữ liệu bảng cân bằng, với thời gian nghiên cứu kéo dài từ năm 2009 đến 2017.
30 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đã áp dụng phương pháp Ước lượng Moment tổng quát (GMM) Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng sinh lời (KNSL) của các NHTM có mối quan hệ thuận với quy mô tổng tài sản và vốn chủ sở hữu Ngược lại, có sự tương quan tiêu cực giữa KNSL và các biến như tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng, cùng với chi phí hoạt động.
Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Phương và Đặng Thị Lan Phương (2022) về ảnh hưởng của các yếu tố đến KNSL của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2014-2020 cho thấy có mối tương quan thuận giữa KNSL với quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu và rủi ro thanh khoản Dữ liệu được thu thập từ 15 ngân hàng, chiếm 62% tổng tài sản của hệ thống, và được phân tích bằng mô hình hồi quy tuyến tính đa bội cùng các mô hình phân tích nhân tố Ngược lại, rủi ro tín dụng và thuế lại có tác động tiêu cực đến KNSL.
Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022) đã thực hiện khảo sát các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, áp dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến nay.
Năm 2020 đã chỉ ra rằng quy mô, rủi ro thanh khoản và tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát có tác động tích cực đến KNSL Ngược lại, chi phí trên thu nhập, đòn bẩy tài chính và rủi ro tín dụng lại ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Mặc dù có nhiều nghiên cứu trong nước tương tự, nhưng chưa có nghiên cứu nào tập trung phân tích riêng tác động của KNSL, điều này tạo cơ sở cho tác giả thực hiện nghiên cứu sâu hơn.
2.3.2 Một số nghiên cứu nước ngoài
Bên cạnh các nghiên cứu về KNSL của ngân hàng tại Việt Nam, trên thế giới còn có nhiều nghiên cứu cũng thực hiện về đề tài này
Nghiên cứu của Al-Jafari và Alchami (2014) về KNSL của 17 ngân hàng Syria trong giai đoạn 2004-2011 cho thấy tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có mối liên hệ đáng kể Các yếu tố như lạm phát, quy mô ngân hàng và hiệu quả quản lý có ảnh hưởng tích cực đến KNSL Ngược lại, tốc độ tăng trưởng GDP thực tế, rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng lại tác động tiêu cực đến KNSL Đáng chú ý, nghiên cứu không phát hiện bằng chứng cho thấy quy mô vốn ảnh hưởng đến KNSL của các ngân hàng này.
Nghiên cứu của Theo Athanasoglou và cộng sự (2006) phân tích tác động của các yếu tố ngân hàng đến khả năng sinh lời (KNSL) tại 12 ngân hàng thương mại ở Đông Nam Châu Âu trong giai đoạn 2011-2015, sử dụng phương pháp hồi quy trên bộ dữ liệu bảng gồm 60 quan sát KNSL được xác định qua chỉ số ROA, trong đó quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn, tiền gửi của khách hàng và tính thanh khoản là các nhân tố chính Kết quả cho thấy tỷ lệ vốn và tỷ lệ tiền gửi có tác động tích cực đến KNSL, trong khi thanh khoản và quy mô ngân hàng lại ảnh hưởng tiêu cực Nghiên cứu này nhằm cải thiện hiểu biết về khả năng sinh lợi của ngân hàng trong khu vực, lấp đầy khoảng trống trong tài liệu hiện có.
Nghiên cứu của Birhanu Tsehay Amare (2012) đã kiểm tra tác động của các yếu tố đối với KNSL của NHTM Ethiopia trong giai đoạn 2000 – 2011, sử dụng phương pháp ước lượng OLS Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng, quản lý chi phí và rủi ro tín dụng đều có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL, trong khi tốc độ tăng trưởng GDP lại có tác động tích cực đến KNSL.
Nghiên cứu của Usman Dawood (2014) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Pakistan trong giai đoạn 2009-2012, phân tích lợi nhuận của 23 NHTM trong cùng thời gian Kết quả cho thấy có mối quan hệ tiêu cực giữa hiệu quả quản lý chi phí và tính thanh khoản với KNSL, trong khi biến an toàn vốn và tiền gửi lại có mối quan hệ tích cực Đặc biệt, quy mô ngân hàng không có tác động đáng kể đến KNSL.
Nghiên cứu của Abdus Samad (2015) xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng tại Bangladesh, sử dụng dữ liệu tài chính của 43 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2009-2011 thông qua mô hình hồi quy với dữ liệu bảng Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng là yếu tố duy nhất có tác động tiêu cực đến KNSL, trong khi các biến như tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, vốn chủ sở hữu, dư nợ cho vay trên tổng tài sản, quy mô tiền gửi và tốc độ tăng trưởng GDP đều có ảnh hưởng tích cực đến KNSL của ngân hàng.
Nghiên cứu của Al-Homaidi và cộng sự (2018) phân tích các yếu tố quyết định lợi nhuận của ngân hàng thương mại tại Ấn Độ trong giai đoạn 2008-2017, với dữ liệu từ 69 ngân hàng Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng, số lượng chi nhánh, tỷ lệ quản lý tài sản và hiệu quả hoạt động có tác động tích cực đến lợi nhuận trên tài sản (ROA), trong khi đòn bẩy tài chính và lãi suất lại có ảnh hưởng tiêu cực Các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái và tình trạng suy thoái cũng tác động tiêu cực đến ROA Đối với lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), quy mô ngân hàng, tỷ lệ quản lý tài sản, tỷ lệ thanh khoản và tỷ lệ lạm phát được xác định có tác động tích cực, trong khi tăng trưởng kinh tế, tỷ giá hối đoái, lãi suất và khủng hoảng tài chính lại có mối quan hệ tiêu cực với ROE.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
3.1.1 Mô hình nghiên cứu tổng quát
Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời (KNSL) của các ngân hàng thương mại (NHTM) được phát triển dựa trên các nghiên cứu của Al-Jafari và Alchami (2014), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), cũng như Nguyễn Thanh Phương và Đặng Thị Lan Phương (2022) Mô hình áp dụng phương pháp mô hình tác động ngẫu nhiên và kiểm định Hausman để ước tính KNSL của các NHTM Việt Nam, thông qua các yếu tố như lạm phát, tăng trưởng GDP, quy mô ngân hàng, quy mô vốn chủ sở hữu, tính thanh khoản, rủi ro tín dụng, cấu trúc tài chính, hiệu quả quản lý chi phí và cấu trúc tài sản Mô hình nghiên cứu này hứa hẹn sẽ cung cấp những thông tin quý giá cho việc đánh giá và cải thiện hiệu quả hoạt động của các NHTM.
ROA : KNSL của ngân hàng i trong thời gian t
Quy mô ngân hàng i trong thời gian t được xác định bởi SIZE, trong khi CAP đại diện cho quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng i trong cùng khoảng thời gian Tính thanh khoản của ngân hàng i trong thời gian t được đo lường qua chỉ số LQR.
Rủi ro tín dụng của ngân hàng i trong thời gian t ảnh hưởng đến khả năng thanh toán và ổn định tài chính Cấu trúc tài trợ của ngân hàng i trong cùng thời gian cho thấy cách thức huy động vốn và phân bổ nguồn lực Hiệu quả quản lý chi phí của ngân hàng i trong thời gian t phản ánh khả năng tối ưu hóa chi phí hoạt động Cuối cùng, cấu trúc tài sản của ngân hàng i trong thời gian t là yếu tố quyết định đến khả năng sinh lời và rủi ro tổng thể của ngân hàng.
GDP : Tốc độ tăng trưởng kinh tế trong thời gian t INF : Lạm phát trong thời gian t
: hằng số của mô hình
3.1.2 Giải thích biến trong mô hình và xây dựng giả thuyết nghiên cứu
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)
Chỉ số tài chính là phương pháp chủ yếu để tính toán KNSL của ngân hàng (Mamatzakis & Remoundos, 2003) Theo nghiên cứu của Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022), các tỷ số tài chính giúp phân tích hiệu quả hoạt động và tình hình tài chính của ngân hàng ROA phản ánh khả năng quản lý nguồn lực và sinh lợi từ tài sản, cho thấy khả năng của hội đồng quản trị trong việc chuyển đổi tài sản thành thu nhập ròng Một ROA cao cho thấy cơ cấu tài sản được sử dụng hiệu quả và hợp lý (Amare, 2012).
Chỉ số lợi nhuận (ROA) là công cụ quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng từ góc độ doanh nghiệp, phản ánh khả năng chuyển đổi tài sản thanh khoản thành tiền mặt ROA cung cấp cái nhìn tổng quan về doanh thu và chi phí, cho thấy khả năng sinh lợi của ngân hàng Do đó, việc sử dụng ROA làm thước đo khả năng sinh lợi (KNSL) trong khóa luận này là hoàn toàn hợp lý.
3.1.2.2 Giải thích các biến độc lập và xây dựng mô hình nghiên cứu
Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP)
Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối tương quan tích cực giữa khả năng sinh lời (KNSL) và quy mô vốn chủ sở hữu, với các tác giả như Lê Đồng Duy Trung (2020) và Nguyễn Thanh Phương cùng Đặng Thị Lan Phương (2022) Biến số CAP thể hiện mức độ an toàn vốn của các tổ chức tài chính, đóng vai trò như "lá chắn" bảo vệ ngân hàng khỏi rủi ro khủng hoảng kinh tế Ngân hàng có quy mô vốn chủ sở hữu thấp thường có lợi nhuận thấp hơn do tính liên kết kém Phạm Xuân Quỳnh (2022) nhấn mạnh rằng việc tăng quy mô vốn chủ sở hữu giúp ngân hàng có lợi thế trong hoạt động tín dụng và phát triển các sản phẩm dịch vụ ngoài tín dụng, từ đó nâng cao KNSL Theo lý thuyết rủi ro đạo đức, khi CAP cao, rủi ro cho vay giảm, làm tăng KNSL của các ngân hàng thương mại (NHTM) (Phạm Hải Nam, 2020) Lê Đồng Duy Trung (2020) cũng cho rằng vốn chủ sở hữu lớn giúp ngân hàng vượt qua cú sốc tài chính và xây dựng lòng tin với nhà đầu tư, từ đó tăng khả năng tiếp cận nguồn vốn với chi phí và rủi ro thấp Nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ tích cực giữa quy mô vốn chủ sở hữu và KNSL của NHTM, từ đó đề xuất giả thuyết H1.
Giả thuyết H1: Quy mô vốn chủ sỡ hữu tác động cùng chiều với KNSL của NHTM tại Việt Nam
Theo nghiên cứu của Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022), tính thanh khoản có thể được xác định từ tiền mặt và các khoản đầu tư ngắn hạn Các nghiên cứu trước đây của Athanasoglou và cộng sự (2006), Mohamed Khaled Al-Jafari và Mohammad Alchami (2014), Usman Dawood (2014), cùng với Lê Đồng Duy Trung (2020) đã chỉ ra rằng tính thanh khoản có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lợi của ngân hàng.
Theo Athanasoglou và cộng sự (2006), khi thanh khoản tăng, ngân hàng có xu hướng cho vay vượt quá nguồn tiền gửi, dẫn đến việc không đủ khả năng đối phó với rủi ro phát sinh, ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL Nghiên cứu này kỳ vọng sẽ xác định mối quan hệ tiêu cực giữa tính thanh khoản và KNSL của ngân hàng thương mại, từ đó đề xuất giả thuyết H2.
Giả thuyết H2: Tính thanh khoản ngân hàng tác động ngƣợc chiều với KNSL của NHTM tại Việt Nam
Rủi ro tín dụng (CR)
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng, như được nêu bởi các tác giả như Phạm Xuân Quỳnh (2014), Phạm Hải Nam (2019), Lê Đồng Duy Trung (2020), Nguyễn Thanh Phương và Đặng Thị Lan Phương (2022), Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022), Birhanu Tsehay Amare (2012), Mohamed Khaled Al-Jafari và Mohammad Alchami (2014), cùng với Abdus Samad (2015).
Phạm Xuân Quỳnh (2022) chỉ ra rằng ngân hàng sẽ đối mặt với khó khăn trong việc mở rộng dịch vụ mới và thu hút khách hàng gửi tiền, trong khi tỷ lệ nợ xấu cao có thể dẫn đến nguy cơ phá sản Khi rủi ro tín dụng giảm, chi phí dự phòng rủi ro cũng sẽ giảm, từ đó lợi nhuận ngân hàng tăng lên Nghiên cứu này kỳ vọng sẽ xác định mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng thương mại (NHTM), và từ đó đề xuất giả thuyết H3.
Giả thuyết H3: Rủi ro tín dụng tác động ngƣợc chiều với KNSL của NHTM tại Việt Nam
Cấu trúc tài trợ ( DEP )
Các nghiên cứu của Mohamed Khaled Al-Jafari và Mohammad Alchami (2014), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), cùng với Phạm Hải Nam (2019) đã chỉ ra rằng cấu trúc tài trợ có tác động tích cực đến khả năng sinh lời (KNSL).
Cấu trúc tài trợ (DEP) phản ánh tình hình huy động vốn của ngân hàng, với vốn tài trợ thường có tính ổn định cao và chi phí thấp hơn so với tiền gửi khách hàng Sự gia tăng của DEP sẽ dẫn đến việc tăng cường KNSL (khả năng sinh lời) của ngân hàng.
Nghiên cứu năm 2019 dự đoán rằng có mối quan hệ tích cực giữa cấu trúc tài trợ ngân hàng và khả năng sinh lời (KNSL) của ngân hàng thương mại (NHTM) Dựa trên điều này, nghiên cứu đưa ra giả thuyết H4 như sau:
Giả thuyết H4: Cấu trúc tài trợ tác động cùng chiều với KNSL của NHTM tại Việt Nam
Quy mô ngân hàng ( SIZE )
SIZE = Ln (Tổng tài sản)
Theo Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022), Phạm Hải Nam
(2019), Lê Đồng Duy Trung (2020) Al-Jafari và Alchami (2014), Nguyễn Thanh Phương và Đặng Thị Lan Phương (2022), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành
(2015), Panayiotis P Athanasoglou và cộng sự (2006), biến SIZE có tác động cùng chiều đến KNSL
Theo Al-Jafari và Alchami (2014), Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh
Nghiên cứu năm 2022 nhấn mạnh rằng quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời (KNSL) Ngân hàng có quy mô tài sản lớn sẽ có KNSL cao hơn nhờ vào lợi thế trong việc mở rộng mạng lưới hoạt động và thuận lợi trong cho vay khách hàng Hình ảnh ngân hàng được nhiều khách hàng biết đến sẽ thu hút lượng khách hàng lớn hơn, đồng thời ngân hàng có thể phát triển đa dạng các sản phẩm dịch vụ tiện ích, từ đó gia tăng lợi nhuận Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết H1 về mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và KNSL của ngân hàng thương mại (NHTM).
Giả thuyết H5: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với KNSL của NHTM tại Việt Nam
Hiệu quả quản lý chi phí (CIR)
Các nghiên cứu của Lê Đồng Duy Trung (2020), Hồ Thị Lam và Nguyễn Ngọc Hoàng Anh (2022), cùng với Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2014) chỉ ra rằng chi phí phát sinh (CIR) có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời (KNSL), tức là khi chi phí tăng lên, lợi nhuận sẽ giảm xuống.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để xác định xu hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng sinh lời (KNSL) tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021 Khóa luận được thực hiện theo quy trình nghiên cứu rõ ràng và có hệ thống.
Bước đầu tiên trong việc thực hiện khóa luận là xác định rõ mục tiêu và chủ đề, từ đó tiến hành khảo sát và thảo luận về cơ sở lý thuyết cũng như các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến KNSL Điều này sẽ giúp định hướng cho thiết kế mô hình nghiên cứu một cách hiệu quả.
Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu
Căn cứ vào bước đầu tiên, tác giả tiến hành đề xuất mô hình nghiên cứu và giải thích, lập luận giả thuyết về các biến trong mô hình
Bước 3: Xác định mẫu nghiên cứu, xử lý dữ liệu nghiên cứu:
Khóa luận cần xác định mẫu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu phù hợp, sau đó tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu theo mô hình đã được đề xuất ở bước 2.
Bước 4: Lựa chọn phương pháp, xác định kết quả nghiên cứu
Chọn phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu là rất quan trọng, bao gồm thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng Các phương pháp hồi quy như Pooled OLS, FEM và REM sẽ được áp dụng để ước lượng chính xác các mối quan hệ giữa các biến.
Bước 5: Kiểm định và lựa chọn mô hình tối ưu
Bước 6: Áp dụng các phương pháp kiểm định như kiểm định đa cộng tuyến, tương quan thay đổi, phương sai thay đổi và tự tương quan để xác định các khuyết tật trong mô hình nghiên cứu Để khắc phục những khuyết tật này, sử dụng mô hình hồi quy FGLS.
Bước 7: Trong bài nghiên cứu, thảo luận và trình bày kết quả từ các phân tích hồi quy Cuối cùng, đưa ra các đề xuất liên quan đến những câu hỏi ban đầu để giải quyết các mục tiêu đã đề ra.
Phương pháp ước lượng cho mô hình Pooled OLS, FEM và REM được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu và ảnh hưởng của các biến Tác giả bắt đầu bằng việc ước lượng mô hình hồi quy Pooled OLS, sau đó chuyển sang mô hình hồi quy với các tác động cố định (FEM) và cuối cùng là mô hình hồi quy với các tác động ngẫu nhiên (REM) Cuối cùng, tác giả sẽ so sánh ba mô hình này để chọn ra mô hình có kết quả hồi quy tốt nhất, dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL.
Chọn mô hình phù hợp là bước đầu tiên, sau đó tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình Nếu phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, cần áp dụng phương pháp hồi quy GLS để khắc phục vấn đề này.
Mô hình hồi quy Pooled OLS:
Theo nghiên cứu của Hồ Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020), mô hình này giả định rằng có sự tương quan và phương sai giữa các biến, đồng thời bỏ qua sự khác biệt về không gian và thời gian Điều này có nghĩa là hệ số chặn và hệ số góc của mô hình là không thay đổi và không xem xét sự biến đổi theo thời gian Do đó, kết quả thu được từ mô hình này có thể không đầy đủ và có khả năng sai lệch so với thực tế về mối quan hệ giữa các biến.
: Biến phụ thuộc của quan sát i trong khoảng thời gian t α : Hệ số chặn
, , , : Các hệ số hồi quy riêng
, , , : Các biến độc lập của quan sát I trong khoảng thời gian t
Mô hình hồi quy tác động cố định ( FEM)
Theo nghiên cứu của Hồ Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020), mô hình các tác động tập trung vào việc phân tích điểm khác thường, đặc điểm riêng và sự không đồng nhất Mô hình FEM được trình bày dưới dạng cụ thể như sau:
Mô hình các tác động ngẫu nhiên (REM)
Theo nghiên cứu của Hồ Thị Hằng và Nguyễn Thị Thùy Linh (2020), mô hình giả định ngẫu nhiên được sử dụng để phân tích sự biến động giữa các đơn vị không đổi theo thời gian, với các độ chặn khác nhau Các yếu tố không quan sát được được ước tính như là các tham số trong mô hình hồi quy hiệu ứng cố định.
Trong đó = + sai số chéo và chuỗi thời gian kết hợp sai số chéo theo cá nhân
3.3.3 Các kiểm định mô hình phù hợp
Kiểm định phương sai sai số thay đổi:
Theo Tạ Đức Khánh (2004), kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng:
Mô hình Pooled OLS dùng kiểm định White
Mô hình FEM dùng kiểm định Modified Wald
Mô hình REM dùng kiểm định Breush & Pagan Langrangian Multiplier
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi xảy ra khi giá trị Prob > Chi2 nhỏ hơn 5% Ngược lại, nếu giá trị Prob > Chi2 lớn hơn hoặc bằng 5%, có thể kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng này.
Kiểm định tự tương quan
Theo Tạ Đức Khánh (2004), để kiểm tra chuỗi biến trong mô hình có tồn tại hiện tượng tương quan được kiểm định qua kiểm định Wooldright
Khi Prob > F bé hơn mức ý nghĩa 5%, mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan và ngƣợc lại Prob > F lớn hơn hoặc bằng mức ý nghĩa 5%.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU
Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ 25 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021, với tổng cộng 275 quan sát Các biến cụ thể được trình bày trong bảng 4.1 bao gồm ROA, CAP, LIQ, CR, DEP, SIZE, CIR, và INF GDP.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tính toán của tác giả
Trong giai đoạn 2011-2021, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) trung bình của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam đạt 0.8% Ngân hàng SHB ghi nhận tỷ suất thấp nhất là 0% vào năm 2013, trong khi TCB đạt mức cao nhất là 3.2% vào năm 2021 Độ lệch chuẩn chỉ 0.6% cho thấy sự tương đồng cao trong hiệu quả sử dụng tài sản giữa các ngân hàng.
Biến quy mô vốn chủ sở hữu (CAP) có giá trị trung bình 9.2% cho thấy vốn chủ sở hữu chỉ chiếm tỷ trọng nhỏ trong cơ cấu nguồn vốn của ngân hàng, với độ lệch chuẩn 3.8% cho thấy sự không đồng nhất giữa các ngân hàng Năm 2017, BID ghi nhận tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản thấp nhất là 4.1%, trong khi ngân hàng SGB vào năm 2013 có CAP cao nhất là 2.38%.
Biến tính thanh khoản (LIQ) ghi nhận giá trị thấp nhất là 4.5% của STB vào năm 2017, trong khi giá trị cao nhất đạt 61.1% thuộc về ngân hàng SSB vào năm 2011, nhờ vào việc ngân hàng này ít chịu áp lực huy động vốn dài hạn để đáp ứng nhu cầu cho vay trong giai đoạn đó Tỷ lệ trung bình của tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn là 18.4%, với độ lệch chuẩn là 8.4%.
Biến rủi ro tín dụng (CR) có giá trị trung bình là 1.3% và độ lệch chuẩn là 0.4% Năm 2013, ngân hàng NAB ghi nhận rủi ro tín dụng thấp nhất với 0.7% Trong khi đó, ngân hàng VPB đạt mức rủi ro tín dụng cao nhất vào năm 2021 với 2.8%, nguyên nhân chủ yếu do tỷ lệ nợ xấu gia tăng trong bối cảnh nền kinh tế bị ảnh hưởng tiêu cực bởi đại dịch Covid-19.
Biến cấu trúc tài trợ (DEP) của ngân hàng STB vào năm 2015 đạt giá trị bình quân 65% với độ lệch chuẩn 11.9% Giá trị lớn nhất được ghi nhận là 89.4%, trong khi giá trị nhỏ nhất là 25.1% của ngân hàng TPB vào năm 2011.
Hiệu quả quản lý chi phí (CIR) của ngân hàng LPB năm 2014 đạt giá trị trung bình 52.4% với độ lệch chuẩn 14.4% Trong khi đó, cấu trúc tài sản của ngân hàng LPB ghi nhận mức thấp nhất là 6.8%, so với mức cao nhất là 92.7% của ngân hàng NVB vào năm 2013.
Biến cấu trúc tài sản (LDR) có giá trị trung bình đạt 56.8% và độ lệch chuẩn là 12.7% Ngân hàng TPB ghi nhận cấu trúc tài sản thấp nhất là 14.7% vào năm 2011, trong khi ngân hàng BID đạt mức cao nhất là 80.1% vào năm 2020.
Biến quy mô ngân hàng (SIZE) được tính theo logarit của tổng tài sản, với giá trị bình quân là 18.636 và độ lệch chuẩn là 1.152 Các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đang mở rộng phạm vi hoạt động và quy mô, thể hiện qua giá trị quy mô nhỏ nhất vào năm 2013 của ngân hàng SGB là 16.502, trong khi ngân hàng BID ghi nhận quy mô cao nhất vào năm 2021 với 21.289.
Tăng trưởng GDP (Tổng sản phẩm quốc nội) có ảnh hưởng rõ rệt đến khả năng sinh lời (KNSL) Giá trị trung bình của GDP đạt 5.65% với độ lệch chuẩn 1.5% Trong giai đoạn này, mức tăng trưởng thấp nhất ghi nhận là 2.6% vào năm 2021, trong khi mức cao nhất đạt 7.1% vào năm 2018 Mặc dù tỷ lệ tăng trưởng GDP có xu hướng ổn định, nhưng đã giảm mạnh vào năm 2021 do tác động của dịch bệnh Covid-19.
Tỷ lệ lạm phát (INF) ở Việt Nam có giá trị trung bình là 5.2% với độ lệch chuẩn 4.8% Tỷ lệ lạm phát thấp nhất ghi nhận là 0.6% vào năm 2015, trong khi mức cao nhất đạt 18.7% vào năm 2011 Sự giảm dần của tỷ lệ lạm phát trong những năm gần đây là một dấu hiệu tích cực cho nền kinh tế Việt Nam.
4.1.2 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
Bảng 4.2 chỉ ra rằng qua phân tích tương quan, các biến như CAP, CR, SIZE, LDR, và INF có mối quan hệ tích cực với ROA, nghĩa là khi các biến này tăng, ROA cũng sẽ tăng theo Ngược lại, sự gia tăng của các biến LIQ, DEP, CIR, và GDP sẽ dẫn đến sự giảm sút của ROA.
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan của các biến trong mô hình
Biến ROA CAP LIQ CR DEP SIZE CIR LDR GDP INF ROA 1
Nguồn: Tính toán của tác giả
Tác giả đã tính toán hệ số tương quan trong bảng 4.2 và kết luận rằng tất cả các biến đều có giá trị nhỏ hơn 0.8 Để đảm bảo độ chính xác của mô hình, hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong bảng 4.3 Một biến được xem là có tương quan mạnh nếu VIF lớn hơn 10 Kết quả cho thấy các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, với giá trị VIF trung bình là 1.94 Do đó, có thể kết luận rằng hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình không nghiêm trọng và các biến là phù hợp để sử dụng trong phân tích hồi quy.
Bảng 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Tính toán của tác giả
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.1 Kiểm định mô hình nghiên cứu Để đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến ROA, khóa luận sử dụng các phương pháp hồi quy định lượng sau: Mô hình bình phương nhỏ nhất (OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Bảng 4.4 Tổng hợp các kiểm định mô hình nghiên cứu
Bình phương nhỏ nhất (OLS)
Tác động cố định (FEM)
Hệ số tương quan Sai số Hệ số tương quan Sai số Hệ số tương quan Sai số
Ghi chú: (*), (**), (***) tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Tính toán của tác giả
Theo bảng 4.4, trong mô hình Pooled OLS, các biến LIQ, LDR, GDP, INF không có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến CAP và SIZE có mối quan hệ cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1% Các biến DEP và CIR có mối quan hệ ngược chiều với ROA cũng ở mức ý nghĩa 1%, và biến CR có tác động ngược chiều với mức ý nghĩa 5% Đối với mô hình FEM, biến GDP không có ý nghĩa thống kê, nhưng các biến CAP, SIZE, LDR, INF vẫn có mối quan hệ cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1% Các biến DEP và CIR cũng có mối quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1%, trong khi biến CR có mối quan hệ ngược chiều với mức ý nghĩa 5% và biến LIQ có mối quan hệ cùng chiều với mức ý nghĩa 10%.
Kết quả hồi quy REM cho thấy các biến CAP, SIZE, và LDR có mối quan hệ cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1% Ngược lại, các biến DEP và CIR có mối quan hệ ngược chiều với ROA cũng ở mức ý nghĩa 1% Biến CR có mối quan hệ ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa 5%, trong khi biến INF có mối quan hệ cùng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, mô hình REM chỉ ra rằng các biến LIQ và GDP không có ý nghĩa thống kê.
Sau khi tác giả thực hiện hồi quy mô hình bằng ba phương pháp OLS, FEM và REM, các kiểm định Hausman, kiểm định F và kiểm định Breush & Pagan Lagrangian được tiến hành để lựa chọn mô hình phù hợp nhất.
Kiểm định F lựa chọn giữa mô hình FEM hay OLS
Giả thuyết kiểm định F nhƣ sau:
: Mô hình OLS phù hợp hơn mô hình FEM
: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình OLS
Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy kiểm định F có giá trị thống kê là 10.68 và giá trị Prob > F = 0.0000, nhỏ hơn 0.05 Do đó, tác giả bác bỏ giả thuyết chấp nhận, khẳng định rằng mô hình FEM là phù hợp cho nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định F-test
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kiểm định Hausman lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Giả thuyết kiểm định Hausman nhƣ sau:
: Mô hình REM là mô hình phù hợp hơn FEM
: Mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn REM
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị thống kê là 23.99 và Prob>chi2 là 0.004, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, giả thuyết bị bác bỏ, cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM.
Kiểm định Breush & Pagan Lagrange lựa chọn giữa mô hình REM và
Giả thuyết kiểm định Breush & Pagan Lagrange nhƣ sau:
: Mô hình OLS phù hợp hơn mô hình REM
: Mô hình REM phù hợp hơn mô hình OLS.\
Kết quả kiểm định Breusch & Pagan trong Bảng 4.7 cho thấy giá trị Prob > chibar2 = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Do đó, tác giả bác bỏ giả thuyết không và chọn mô hình REM là phù hợp.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Breush & Pagan Lagrangian
Nguồn: Tính toán của tác giả
Theo phân tích từ bảng 4.5, 4.6 và 4.7, mô hình FEM (Fixed Effects Model) được xác định là mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình Pooled OLS, REM (Random Effects Model) và FEM để đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL (Kinh nghiệm, Năng lực, Sáng tạo, Lãnh đạo).
KHẮC PHỤC LỖI MÔ HÌNH
4.3.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Tiếp theo, tác giả thực hiện kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan cho mô hình FEM
Kiểm định Modified Wald dùng để cho thấy mô hình có mắc khuyết tật phương sai thay đổi:
: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.8 Kiểm định Modified Wald
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (25) 648.78
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả Prob > chi2 = 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy tác giả chấp nhận giả thuyết, điều này chứng tỏ mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
4.3.2 Kiểm định tự tương quan
Tác giả tiếp tục kiểm định Wooldridge nhằm kiểm định hiện tƣợng tự tương quan với giả thuyết như sau::
: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Kết quả kiểm định Wooldridge, với giá trị thống kê F là 42.613 và Prob > F là 0.000, cho thấy mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% Do đó, giả thuyết được bác bỏ, xác nhận rằng mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Nguồn: Tính toán của tác giả
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH PHƯƠNG PHÁP FGLS
Dựa trên kết quả từ hai kiểm định, mô hình FEM gặp phải các khuyết tật như hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số không đồng nhất Để khắc phục những vấn đề này, tác giả đã áp dụng phương pháp hồi quy FGLS, nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả nghiên cứu.
Mô hình hồi quy sau khi sử dụng các kiểm định, tác giả đƣợc kết quả:
Bảng 4.10 Kết quả hồi quy mô hình bằng phương pháp FGLS
Hệ số tương quan Sai số chuẩn z P-value
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 4.10 chỉ ra rằng có 6 biến độc lập ảnh hưởng đến KNSL của ngân hàng, bao gồm CAP, CR, DEP, SIZE, CIR và LDR Trong số đó, các biến CAP, SIZE và LDR có tác động cùng chiều, trong khi CR, DEP và CIR lại có tác động ngược chiều đối với KNSL của ngân hàng.