các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Xét về mặt lợi nhuận của lý thuyết kinh tế, các phát hiện thực nghiệm về các sơ sở xây dựng hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng đã có nhiều sự đồng thuận về một số khía cạnh như quy

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các NHTM niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2020

➢ Đánh giá thực trạng KNSL của NHTM niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2020

➢ Sử dụng mô hình định lượng để kiểm định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến KNSL NHTM niêm yết trên TTCK Việt Nam với các biến được lựa chọn như: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, chi phí trên thu nhập, đòn bẩy tài chính, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế, lạm phát

➢ Dựa trên cơ sở đó để đưa ra các giải pháp làm tăng khả năng sinh lời, nâng cao được hiệu quả hoạt động nhưng vẫn đảm bảo được tỷ lệ an toàn và giúp ngân hàng phát triển vững mạnh trong quá trình ứng dụng công nghệ số thời kỳ 4.0

Câu hỏi 1: Các yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn từ năm 2010 đến năm

Câu hỏi 2: KNSL của ngân hàng thương mại qua các năm?

Câu hỏi 3: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến KNSL tới hoạt động kinh doanh của ngân hàng như thế nào?

Câu hỏi 4: Từ những cơ sở trên những định hướng nào sẽ phù hợp để có thể tăng khả năng sinh lời và nâng cao khả năng hoạt động kinh doanh của ngân hàng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Khả năng sinh lời của các NHTM niêm yết trên TTCK VN

- Phạm vi không gian: 25 ngân hàng TMCP Việt Nam đang niêm yết trên TTCVN

- Phạm vi thời gian: giai đoạn 2010 – 2020.

Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để xác định yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng TMCP Việt Nam thông qua việc phân tích mô hình hồi quy đối với dữ liệu bảng Thông qua ứng dụng các mô hình Pooled Regression (Pooled OLS), Fixed Effect (FEM), Random Effect (REM), đồng thời sử dụng các kiểm định Hausman – Test, kiểm định F để tìm mô hình phù hợp nhất

Ngoài ra, nghiên cứu còn thực hiện các kiểm định Wooldridge kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi để có biện pháp khắc phục giúp cho kết quả kiểm tra phù hợp với mô hình Kết quả thực nghiệm từ mô hình là cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu cũng như giải thích mức độ của các yếu tố tác động đến KNSL của ngân hàng TMCP Việt Nam, từ đó đánh giá, phân tích, xác định mức độ tác động để tìm ra nguyên nhân và đề ra giải pháp cho nghiên cứu.

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Nghiên cứu này kỳ vọng sẽ đánh giá được các yếu tố tác động đến KNSL của NHTM, với những kết quả nghiên cứu có được sẽ là cơ sở để các nhà quản trị ngân hàng có thể nhận định tình hình, đề ra giải pháp cũng như chính sách phù hợp nhằm nâng cao khả năng sinh lời trong tương lai và góp phần nâng cao vị thế ngân hàng trên thị trường.

Bố cục của nghiên cứu

Bố cục nghiên cứu trong bài được chia thành 5 chương như sau:

➢ Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

➢ Chương 2: Cơ sở lý luận

➢ Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

➢ Chương 4: Dữ liệu và kết quả nghiên cứu

➢ Chương 5: Kết luận và kiến nghị

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam

2.1.1 Khái niệm về khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

Khả năng sinh lời (Profitability) được hình thành từ hai khái nhiệm, cụ thể là “khả năng” và “ lợi nhuận” Với “khả năng” tức là tiềm lực bên trong để kiếm được lợi nhuận nhưng chưa biểu hiện ra nhưng khi gặp điều kiện thích hợp thì “khả năng” này sẽ phát huy Vấn đề về lợi nhuận là kết quả cuối cùng về hiệu quả hoạt động kinh doanh và đây cũng là yếu tố dự báo trung tâm của các cuộc khủng hoảng tài chớnh (Demirgỹỗ-Kunt và Huizinga, 2000) Khi diễn giải lợi nhuận luụn cần phải kết hợp, liên quan đến các yếu tố khác như quản lý rủi ro, khả năng thanh khoản, cơ cấu tài sản,… Các ngân hàng thường xem xét lợi nhuận sau một kỳ hoạt động trong mối tương quan với tài sản, nguồn vốn, khả năng bù đắp các chi phí cho những thất thuất có thể xảy ra từ đó mới đo lường được khả năng sinh lời Mô tả khả năng sinh lời là sự thay đổi giữa chi phí và doanh thu trong một khoảng thời gian cố định, thời gian cố định thông thường sẽ kéo dài một năm tài chính theo (Heibati F, Seid Noorani M, DadKhah S, 2009) Đây là điều cần thiết của các ngân hàng để tạo ra số thu nhập đủ để đáp ứng trong việc tăng trưởng và mở rộng Trong ngân hàng việc lập kế hoạch quản lý để tạo ra được lợi nhuận và tối đa hoá khả năng sinh lợi trong môi trường kinh tế đầy thách thức là một điều cực kỳ quan trọng Hay theo Harward và Upto “Khả năng sinh lời là khả năng của một sự đầu tư để kiếm được lợi nhuận từ việc sử dụng nó”

Khả năng sinh lời là khả năng của một ngân hàng tạo ra thu nhập từ việc sử dụng các nguồn lực sẵn có và đây được xem là một chỉ số quan trọng vì khi nhìn vào chỉ số này có thể đánh giá hiệu quả quản lý của ngân hàng

2.1.2 Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

2.1.2.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return On Asset – ROA) là chỉ số tài chính dùng để đo lường mối quan hệ của lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của ngân hàng trong việc tạo ra được lợi nhuận từ chính cơ sở tài sản của mình Đây là chỉ

Trang 6 tiêu đánh giá hiệu quả trong việc quản lý sử dụng tài sản để tạp ra lợi nhuận Khi tỷ lệ này càng cao thì ngân hàng càng làm ăn có lãi, theo Golin (2001) đã chỉ ra rằng, ROA là chỉ số sinh lời được sử dụng rộng rãi nhất

Chỉ tiêu đánh giá lợi nhuận ròng trên tổng tài sản được tính bằng công thức:

Về mặt ý nghĩa: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản cho biết cứ một đồng tài sản mà doanh nghiệp tạo ra sẽ tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận được mang lại và chỉ số này cho biết thông tin về khoản lãi được tạo ra từ chính tài sản của doanh nghiệp Chỉ số này càng cao thì doanh nghiệp này càng kiếm được nhiều lợi nhuận

2.1.2.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (Return On Equity – ROE) là chỉ số tài chính dùng để đo lường mối quan hệ của lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng Do đó, thông qua việc nó thể hiện khả năng tạo ra lợi nhuận từ đóng góp của các cổ đông Khi tỷ lệ này càng cao, ngân hàng phải quản lý tốt để tạo ra lợi nhuận, vì vậy ROE được xem là một chỉ báo tốt về KNSL Tuy nhiên có những ý kiến trái chiều ví dụ như theo Dietrich và Wanzenried (2011) lại cho rằng ROE có nhưng yếu điểm về KNSL khiến nó kém hấp dẫn hơn so với ROA

Chỉ tiêu đánh giá lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu được tính bằng công thức:

Về mặt ý nghĩa: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu cho biết cứ một đồng chủ sở hữu mà doanh nghiệp tạo ra sẽ tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận Chỉ tiêu này cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, khả năng sinh lời trên một đồng vốn chủ sở hữu

2.1.2.3 Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM)

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên hay còn gọi là lợi suất ròng trên tài sản sinh lãi (Net Interest Margin) là thước đo mức độ chênh lệch giữa thu nhập từ lãi và chi phí mà ngân hàng có thể đạt được thông qua hoạt động kiểm soát chặt chẽ tài sản

Trang 7 sản sinh lời và tìm kiếm nguồn vốn có chi phí thấp Trong việc quản lý của một ngân hàng thì tỷ lệ này được xem là khá quan trọng vì họ cho vay với một tỷ lệ và trả cho người gửi tiền với một tỷ lệ khác Khi tỷ lệ này âm tức là ban giám đốc của công ty đã đưa ra quyết định thiếu thận trọng vì lãi phải trả lớn hơn lãi nhận được từ các khoản lãi đầu tư đã thực hiện

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên được tính bằng công thức:

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên = Thu nhập lãi ròng

Về mặt ý nghĩa: Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên dự báo và cho thấy được khả năng sinh lời trong hoạt động tín dụng của ngân hàng Từ đó có thể kiểm soát và điều chỉnh các loại tài sản có khả năng sinh lời, tìm kiếm nguồn vốn có chi phí thấp đồng thời có những chính sách tăng hoặc giảm lãi suất một cách hợp lý.

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại Việt

2.2.1 Các yếu tố nội tại ngân hàng

• Quy mô ngân hàng (Bank Size)

Theo (Andrea Dietrich, 2011), trong hầu hết các lý thuyết về tài chính thì quy mô của ngân hàng được xem là đại lượng để đo lường tài sản của ngân hàng Ngân hàng đạt được KNSL cao hơn khi quy mô tài sản tăng lên do đó khi có lợi thế về quy mô (đa dạng hoá trong sản phẩm, hoạt động kinh doanh, cho vay của ngân hàng lớn giúp ngân hàng có thể giảm thiểu được rủi ro trong hoạt động và dễ dàng huy động khách hàng gửi tiền) đây được gọi là quy mô kinh tế Vì không có hiệu quả trong quản trị nguồn nhân lực sẽ dẫn đến việc vượt ra khỏi quy mô kinh tế từ đó ảnh hưởng bất lợi cho KNSL của ngân hàng dẫn đến làm cho bộ máy trở nên yếu kém vậy nên sẽ phát sinh thêm nhiều chi phí tốn kém về quản trị

• Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Tỷ lệ an toàn vốn là tỷ lệ giữa vốn tự có trên tài sản có trọng số rủi ro của ngân hàng và đây là một trong những tỷ lệ cơ bản thể hiện sức mạnh vốn Theo Antwi và Apau (2015), hệ số này cho thấy khả năng của ngân hàng trong việc bù đắp các khoản lỗ và xử lý các rủi ro đối với các chủ vốn chủ sở hữu Ngân hàng

Trang 8 có tỷ số này càng cao thì nhu cầu về tài trợ vốn bên ngoài càng giảm từ đó KNSL của ngân hàng được nâng cao (Kosmidou và cộng sự, 2008)

• Tiền gửi (Deposit) Ở ngân hàng nguồn tiền tài trợ chính bắt nguồn từ các khoản tiền gửi và đây là nguồn có chi phí thấp nhất, khi càng có nhiều tiền gửi được chuyển thành tiền vay thì tỷ suất lãi và lợi nhuận sẽ càng tăng cao Vì vậy tiền gửi ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng Trong bài nghiên cứu của Andreas Dietrich (2011) đã sử dụng tốc độ tiền gửi hằng năm để đo lường khả năng sinh lợi của ngân hàng Việc mở rộng hoạt động kinh doanh phụ thuộc vào tốc độ gia tăng của ngân hàng từ đó giúp ngân hàng tạo ra nhiều lợi nhuận hơn Ngân hàng muốn sinh lợi thì ngân hàng cần chuyển đổi các khoản tiền gửi này thành tài sản có khả năng sinh lời như đem cho vay hay đầu tư tài chính tuy nhiên cần phải quản trị tốt nếu không sẽ làm giảm chất lượng tín dụng, không có khả năng đáp ứng nguồn tiền khi khách hàng yêu cầu rút một khoản tiền mặt tức thì từ đó sẽ giảm uy tín của ngân hàng Từ đó giảm lượng khách hàng gửi tiền, thu hút nhiều đối thử cạnh tranh đồng thời giảm lợi nhuận của các ngân hàng đang tham gia trên thị trường

Khả năng thanh khoản được xem là một thước đo tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi của khách hàng Ngân hàng có khả năng đáp ứng nhu cầu cho khách hàng rút tiền mặt hay các nhu cầu vay mới mà không phải thu hồi các khoản đầu tư hay các khoản vay trong hạn một cách kịp thời điều này cho thấy tính thanh khoản của ngân hàng cao Khi tỷ lệ phần trăm này càng cao thì ngân hàng càng có tính thanh khoản cao Thanh khoản không đủ là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến thất bại của ngân hàng, tức ngân hàng không có khả năng cân đối hợp lý giữa tiền gửi và tiền cho vay Mặc khác, việc nắm giữ các tài sản lưu động có chi phí cơ hội mang lại lợi nhuận cao hơn Theo Kosmidou (2008) một nhà quản lý đưa ra quyết định quan trọng là luôn quan tâm đến tính thanh khoản cụ thể là đo lường trong mối liên quan của quá trình cho vay và gửi Năm 1989, Bourke đã tìm thấy mối liên hệ có ý nghĩa tích cực giữa tính thanh khoản của ngân hàng và khả

Trang 9 năng sinh lời Trong thời điểm bất ổn, các ngân hàng có thể chọn cách tăng lượng tiền mặt nắm giữ để giảm thiểu rủi ro

• Thu nhập lãi (Net Interest Income)

Có nhiều thước đo để đánh giá hiệu quả hoat động của ngân hàng và một trong số đó là thu nhập lãi Thu nhập lãi bao gồm thu từ lãi cho vay khách hàng, lãi từ tiền gửi, lãi từ vốn đầu tư chứng khoán nợ hay lãi từ các hoạt động tín dụng khác Trong nghiên cứu của (Alper và Anbar, 2011) có đề cập đến thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản của ngân hàng có tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

2.2.2 Các yếu tố bên ngoài

GDP là tổng giá trị thị trường của tất cả hàng hoá và dịch vụ được sản xuất trong mỗi một năm của một quốc gia Đây là một chỉ số rất quan trọng để đánh giá sức khoẻ của một nền kinh tế của một quốc gia theo (Nagaraj & Boateng, 2018) Trong các hoạt động kinh tế của một quốc gia khi được tăng trường sẽ làm tăng nhu cầu về các khoản vay và làm tăng lợi nhuận của các ngân hàng từ đó khả năng sinh lợi cũng sẽ tăng Một nền kinh tế đang trong giai đoạn phát triển, chỉ số GDP cao sẽ giúp cho các doanh nghiệp có điều kiện mở rộng sản xuất và khi đó hoạt động cho vay của ngân hàng cũng tăng theo nhằm hỗ trợ cho các doanh ngiệp vay vốn, từ đó cũng giúp ngân hàng tăng khả năng sinh lời Ngược lại, khi nền kinh tế bị suy thoái có thể gay tổn thất cho ngân hàng và giảm khả năng sinh lời Trong bằng chứng thực nghiệm của (Brouke, 1989) đã cho thấy khả năng sinh lời của ngân hàng tăng khi nền kinh tế tăng trưởng

• Tỷ lệ lạm phát (Inflation)

Tỷ lệ lạm phát là chỉ số đo lường những thay đổi trong mức giá do hộ gia đình mua hàng hoá tiêu dùng trên thị trường và dịch vụ Các hộ gia đình giảm thiểu sức mua khi mức giá của những hàng hoá và dịch vụ bị gia tăng Nguyên nhân dẫn đến lạm phát là do sự suy giảm sức mua thực tế của đơn vị tiền tệ áp dụng Mối quan hệ tích cực giữa lạm phát và hiệu quả hoạt động của ngân hàng được (Bourke, 1989; Demirgỹỗ-Kunt và Huizinga, 1999) Hay trong bài nghiờn cứu của Kunt và

Huizinga (1999) chỉ ra rằng thu nhập tăng nhanh hơn chi phí của ngân hàng, tức lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng Mặc khác, ngân hàng có thể chậm trong việc điều chỉnh lãi suất nếu lạm phát bất ngờ xảy ra thì lúc này chi phí có thể tăng nhanh hơn thu nhập và do đó sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ suất lợi nhuận ngân hàng

• Tỷ giá hối đoái (Term structure of interest rate)

Tỷ giá hối đoái là chỉ số đo lường tác động của các điều kiện môi trường đối với hệ thống ngân hàng Việc áp dụng tỷ giá hối đoái một các linh hoạt hoặc cố định sẽ có thể thay đổi được kết quả Tuy nhiên, Domac & Martinez – Peria (2003) cho biết theo các quan sát khi áp dụng tỷ giá hối đoái cố định sẽ làm giảm khả năng xảy ra khủng hoảng ngân hàng ở các nước đang phát triển từ đó tối đa hoá được lợi nhuận Ngân hàng ở các quốc gia có tỷ giá hối đoái cố định và linh hoạt đều dễ bị khủng hoảng điều này ngụ ý mức lợi nhuận thấp theo quan sát của (Arteta & Eichengreen, 2002).

Các nghiên cứu trước đây

2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Trước đây, một số nghiên cứu đã cố gắng tìm ra các yếu tố ảnh hưởng hay có tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Trong đó, Short (1979) và Bourke (1989) đã cung cấp các nghiên cứu ban đầu về khả năng sinh lời của ngân hàng, sau đó để xác định được hiệu quả hoạt động của ngân hàng dựa trên các yếu tố nào nhiều nghiên cứu đã được triển khai Một số nghiên cứu về khả năng sinh lời đã được thực hiện xuyên quốc gia, chẳng hạn như nghiên cứu của (Claudio Borio, Leonardo Gambacorta, Boris Hofmann, 2015) đã sử dụng dữ liệu của 109 ngân hàng quốc tế lớn có trụ sở chính tại 14 nền kinh tế tiên tiến lớn trong giai đoạn từ năm 1995 đến 2012, trong nghiên cứu của (Halkos và Georgiou, 2005) sử dụng dữ liệu bảng từ khu vực ngân hàng Tây Âu và dữ liệu của các ngân hàng thương mại trên 74 quốc gia của (Pasiouras, Tanna và Zopounidis, 2008)

Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu lại tập trung vào các hệ thống ngân hàng thương mại của các quốc gia riêng lẻ Ví dụ như, Berger (1995) ; Angbazo (1997); Christine Zhang và Liyun Dong (2011) đã nghiên cứu và giải thích khả năng sinh

Trang 11 lời của ngân hàng ở Hoa Kỳ; Colombia (Barajas và cộng sự, 1999); Thuỵ Sĩ (Dietrich và Wanzenried, 2009); Malaysia (Guru, Staunton và Balashanmugam, 2002); Hy Lạp (Mamatzakis và Remoundos, 2003); (Barros & Borges, 2011) đã thực hiện điều tra ngân hàng Bồ Đào Nha; Thổ Nhĩ Kỳ (Deger Alper & Adem Anbar, 2011); Halil Emre Akbas, 2012); Trung Quốc (Heffernan, Shelagh & Fu, 2010); Ethiopia (Tadesse Wubie Abate và Enyew Alemaw Mesfin, 2019); Việt Nam (Nguyễn Thị Thu Hiền, 2016); (Nguyễn Thị Thuỳ Trang, 2017); (Lê Đồng Duy Trung, 2018); (Nguyễn Xuân Hoàng, 2018); (Dương Thị An, 2018)

Thông thường các bài nghiên cứu thường sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) và trong các bài nghiên cứu gần đây một số bài nghiên cứu có áp dụng phương pháp hồi quy ước lượng (GMM) Phương pháp GMM đã được (Pasiouras, Tanna và Zopounidis, 2008); Lê Đồng Duy Trung áp dụng vào trong nghiên cứu (Halil Emre Akbas, 2012) đã đề xuất sử dụng chỉ số Herfindahl – Hirschman Index (HHI) vào trong mô hình

Trong khoảng thời gian 1983 – 1992, Berger (1995) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ tài sản và vốn tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng Hoa Kỳ và tìm ra mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến Trong khoảng thời gian

1989 – 2003, Angbazo (1997) đã kiểm tra biên lãi ròng của ngân hàng Hoa Kỳ và thấy rằng hiệu quả quản lý, chi phí cơ hội của dự trữ không chịu lãi suất, rủi ro vỡ nợ và đòn bẩy có liên quan cùng chiều với biên lãi suất ngân hàng

Trong trường hợp của Colombia, Barajas và cộng sự (1999) đã nghiên cứu tác động của tự do hoá tài chính đối với biên lãi suất của ngân hàng Sau khi tự do hoá, chất lượng các khoản vay đã được cải thiện và biên lãi suất chung không giảm, mối tương quan của các yếu tố khác nhau đằng sau biên lãi suất ngân hàng đã bị ảnh hưởng bởi các biện pháp này Guru, Staunton và Balashanmugam (2002) đã nghiên cứu một mẫu gồm 17 ngân hàng thương mại tại Malyasia trong giai đoạn

1986 đến 1995 Trong nghiên cứu này, người ta thấy rằng quản lý chi phí hiệu quả là một trong những yếu tố quan trọng nhất để giải thích khả năng sinh lời của ngân hàng và lạm phát thấp được coi là có tác động đến hoạt động của ngân hàng

Mamatzakis và Remoundos (2003) chỉ ra rằng các biến liên quan trực tiếp đến hoạch định chiến lược của ngân hàng (tức là chi phí nhân sự, tỷ lệ vốn vay trên tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản) là những biến chủ yếu giải thích khả năng sinh lời Họ báo cáo rằng lợi thế theo quy mô đóng một vai trò quan trọng trên thị trường và có tác động tích cực đến lợi nhuận Trong nghiên cứu, Mamatzakis và Remoundos cũng nhận thấy rằng quy mô của thị trường, một biến số bên ngoài, được xác định bởi nguồn cung tiền, ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời

Nghiên cứu ở Thuỵ sĩ của Dietrich và Wanzenried (2009) đã cho thấy sự khác biệt đáng kể về khả năng sinh lời giữa các ngân hàng thương mại Sự khác biệt này có thể giải thích được bởi các yếu tố khi đưa vào và phân tích Có thể thấy rằng, các ngân hàng có lợi hơn dường như sẽ có vốn hoá tốt hơn Trong trường hợp khối lượng cho vay của ngân hàng tăng nhanh hơn thị trường thì tác động tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng Tác giả nhận thấy rằng tỷ trọng thu nhập lãi cao hơn thì ít sinh lời hơn và các biến tăng trưởng là yếu tố quan trọng nhất GDP có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng, thuế suất hiệu dụng và tỷ lệ tập trung thị trường là hai biến có tác đông tiêu cực đáng kể đến lợi nhuận của ngân hàng tại Thuỵ Sĩ

Deger Alper & Adem Anbar (2011) đã thực hiện nghiên cứu khả năng sinh lời dựa trên tỷ suất sinh lời trên tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của

10 ngân hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn từ năm 2002 – 2010 Kết quả thu được quy mô tài sản có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến khả năng sinh lời của ngân hàng và điều này cho thấy khi các ngân hàng có vốn lớn sẽ có ROA, ROE cao hơn so với những ngân hàng có vốn nhỏ hơn Các chỉ số về chất lượng tài sản có ảnh hưởng tiêu cực, đáng kể đến tỷ suất sinh lời trên tài sản và khối lượng tín dụng, chất lượng tài sản có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời mặc dù các khoản vay được kỳ vọng sẽ là nguồn thu và có tác động tích cực đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Tuy nhiên, tác giả cho thấy rằng khoản cho vay và khả năng sinh lời có mối quan hệ tiêu cực Thu nhập không chịu lãi có ảnh hưởng tích cực đến ROA, cho thấy sự đa dạng hoá trong hoạt động kinh doanh lớn thì sẽ đem lại

Trang 13 khả sinh lợi cao Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng tích cực bởi lãi suất vì khi lãi suất thực tế cao thì khi đó khả năng sinh lợi sẽ tăng cùng chiều

Theo nghiên cứu tại Ethiopia của Tadesse Wubie Abate và Enyew Alemaw Mesfin (2019), trong nghiên cứu này tác giả đã áp dụng phân tích dữ liệu bảng trên phần mềm Eview với 9 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2007 – 2016 đã được lựa chọn mẫu chủ đích từ 18 ngân hàng hoạt động tại Ethiopia và các dữ liệu này được lấy từ báo cáo tài chính đã qua kiểm toán Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ an toàn vốn, đòn bẩy, tính thanh khoản và quyền sở hữu có mối quan hệ tích cực đối với khả năng sinh lời của ngân hàng Mặt khác, GDP, lạm phát và lãi suất lại có mối quan hệ tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đối với khả năng sinh lời Tuy nhiên, các biến về quy mô ngân hàng và số lượng chi nhánh lại được cho là không có ý nghĩa thống kê

2.3.2 Các nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, trong bài nghiên cứu của Nguyễn Thu Hiền, tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTM thông qua hệ số ROA và ROE trong giai đoạn 2006 – 2015 Kết quả cho thấy dự phòng rủi ro tín dụng trên cho vay, cho vay trên tổng tài sản, chi phí trả lãi trên nợ phải trả và thu nhập phi lãi trên tài sản có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp luận

3.1.1 Mô tả biến và giả thiết nghiên cứu

Trong nghiên cứu thực nghiệm, tôi sử dụng 9 biến, trong đó có 2 biến là biến phụ thuộc và còn lại là các biến độc lập Các biến độc lập được chia thành 2 nhóm phụ là các yếu tố từ ngân hàng và các yếu tố từ kinh tế vĩ mô Sử dụng các biến trong mô hình để phân tích yếu tố nào sẽ là yếu tố quyết định đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại

Thông thường để đo lường khả năng sinh lời của các ngân hàng người ta thường sử dụng các chỉ tiêu như ROA, ROE, NIM Vì vậy trong nghiên cứu này, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) được sử dụng làm chỉ số chính đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng ROA được tính bằng lợi nhuận ròng sau thuế chia cho tổng tài sản và cho biết lợi nhuận tạo ra từ các tài sản được ngân hàng tài trợ Theo nghĩa này, ROA thể hiện khả năng của ban lãnh đạo ngân hàng trong việc chuyển đổi tài sản của ngân hàng thành lợi nhuận ròng và được coi là thước đo chính để đánh giá hiệu quả quản lý (Kosmidou, K, 2008); (Kosmidou, K, Pasiouras, F & Tsaklanganos, A, 2005) Hơn nữa, như một thước đo thay thế cho khả năng sinh lời của các ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ lợi nhuận ròng sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu của cổ đông cũng được sử dụng Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có thể được coi là thước đo đánh giá mức độ hiệu quả của các ngân hàng sử dụng vốn chủ sở hữu cho mục đích tạo ra lợi nhuận (Kalluru, S.R & Bhat K.S, 2008)

➢ Các yếu tố ngân hàng

Quy mô ngân hàng (Bank Size)

Trong hầu hết các lý thuyết về tài chính thì tài sản của ngân hàng được xem như là đại lượng để đo lường quy mô của ngân hàng, một số tác giả đã nhấn mạnh tính kinh tế gắn liền với quy mô tức hầu hết các ngân hàng có quy mô lớn sẽ có

Trang 16 khả năng sinh lời cao hơn so với cỏc ngõn hàng cú quy mụ nhỏ theo (Demirgỹỗ- Kunt và Huizinga, 1998), (Mamatzakis và Remoundos, 2003), (Delis và Staikouras, 2006) Vì vậy trong bài nghiên cứu này, tôi đã tính quy mô ngân hàng bằng công thức Logarit của tổng tài sản theo (Halil Emre, 2012)

SIZE = LOGARIT (Tổng tài Sản)

Ta có giả thuyết sau:

H1: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng Đòn bẩy tài chính (Debt Financial Leverage - DFL)

Các tổ chức tài chính khi hoạt động kinh doanh đều muốn tối đa hoá giá trị, để tối đa hoá được giá trị điều cơ bản nhất là mỗi năm phải duy trì và gia tăng được khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động của các tổ chức tài chính được chứng minh qua tầm quan trọng của đòn bẩy Sử dụng đòn bẩy tài chính (sử dụng nợ) trong kinh doanh được nhiều nhà đầu tư hiểu như là một kỹ thuật đòn bẩy tác động đến sự gia tăng lợi nhuận Tuy nhiên, việc sử dụng đòn bẩy quá cao sẽ tiềm ẩn những rủi ro, chi phí phá sản và có ảnh hưởng đến loại, quy mô và giá của các quỹ tài chính trong bối cảnh hoạt động kinh doanh tương lai gần Vì vậy, việc tác động của đòn bẩy lên lợi nhuận của ngân hàng là không rõ ràng Theo Birru (2016) chỉ ra rằng nợ của các ngân hàng có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến khả năng sinh lời của ngân hàng, Anafo và công sự (2017) cho biết khả năng sinh lời của các ngân hàng được đo lường bằng ROA được thúc đẩy tích cực bởi nợ ngắn hạn và nợ dài hạn của ngân hàng Trong khi đó, Alhassan Bunyaminu, Ibrahim Nandom Yakubu, Shani Bashiru (2021), Chechet và Olayiwola (2014) và Yakubu và cộng sự (2017) đã chỉ ra rằng mối quan hệ tiêu cực giữa lợi nhuận của ngân hàng đối với nợ ngắn hạn và dài hạn Từ đó có thể thấy rằng chiều hướng tác động của đòn bẩy tài chính đến khả năng sinh lời là tuỳ thuộc vào mẫu và giai đoạn nghiên cứu Tuy nhiên, trong nghiên cứu này kỳ vọng dấu đối với biến đòn bẩy tài chính là âm với khả năng sinh lời

H2: Đòn bẩy tài chính (DFL) tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng

Rủi ro thanh khoản (Liquidity Risk)

Rủi ro thanh khoản theo như Uỷ Ban Basel là rủi ro mà một định chế tài chính không đáp ứng các nghĩa vụ đến hạn do không có đủ khả năng tìm kiếm đầy đủ nguồn vốn mà không làm ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh hàng ngày và cũng không tác động đến tình hình tài chính Thanh khoản được xem là một trong những rủi ro đặc thù của hoạt động kinh doanh của ngân hàng bên cạnh các dạng rủi ro như lãi suất, tín dụng, thị trường,… Rủi ro thanh khoản là rủi ro thường trực mà hầu hết các ngân hàng nào cũng có nguy cơ gặp phải Các ngân hàng thường sử dụng các nguồn vốn huy động ngắn hạn để cho vay kỳ hạn dài hơn từ đó tạo ra sự chênh lệch về kỳ hạn, chính vì điều nay đã làm cho ngân hàng dễ bị ảnh hưởng trước các tác động mạnh từ thị trường và có thể lâm vào tình trạng kém thanh khoản cũng vì vậy lợi nhuận giảm cũng như ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng Hầu hết sự tồn tại của các ngân hàng phụ thuộc vào việc đưa ra các chiến thuật hiệu quả trong việc quản trị các rủi ro, từ đó các ngân hàng có thể né tránh được tối đa hoặc hoàn toàn có các tác động tiêu cực từ rủi ro thanh khoản gây ra

Rủi ro thanh khoản đo lường bằng tỷ lệ tài sản lưu động trên tổng nợ phải trả, tỷ lệ này cho thấy rằng một tài sản có tính thanh khoản của ngân hàng dưới dạng tỷ lệ phần trăm nợ phải trả của nó theo như nghiên cứu (Sam Hakim & Neamie S 2001); (Doliente, J.S 2005) Vì vậy, khi tỷ lệ vốn đầu tư vào tiền hoặc các khoản tương đương tiền nay tăng lên so với tổng nợ phải trả thì rủi ro thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm xuống Điều này cho thấy rằng tỷ lệ này càng cao thì rủi ro thanh khoản sẽ càng thấp Các ngân hàng đặc biệt quan tâm đến vấn đề thanh khoản, bởi nếu các ngân hàng không thể gia tăng lượng tiền theo mặt thời gian, không thể chuyển tài sản thanh tiền một các nhanh chóng và không có khả năng vay mượn sẽ mất đi một lượng khách hàng, tổn thất và lợi nhuận sẽ tăng lên Tình trạng thiếu tiền kéo dài, người gửi sẽ rút tiền về từ đó ngân hàng sẽ mất dần các khoản tiền gởi cũ và không thể thu hút được các khoản tiền gởi mới do sự e dè

Trang 18 từ phía công chúng.Việc ngân hàng không có khả năng đáp ứng nhu cầu thanh khoản với chi phí hợp lý là dấu hiệu cho thấy sự khởi đầu của một thời kỳ khó khăn đối với ngân hàng và do đó sẽ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng Do đó mối quan hệ kỳ vọng đối với khả năng sinh lời trong nghiên cứu này là dương

LQR = Tài sản lưu động

H3: Rủi ro thanh khoản (LQR) tác động thuận chiều tới khả năng sinh lời của ngân hàng

Rủi ro tín dụng (Credit Risk)

Theo Cooper, Jackson & Patterson (2003), những thay đổi trong rủi ro tín dụng có thể phản ánh những thay đổi về tình trạng của các khoản vay danh mục đầu tư hay cũng có thể ảnh hưởng đến hoạt động tổ chức của ngân hàng Một số người đưa ra kết luận rằng do sự thay đổi phần lớn của rủi ro tín dụng sẽ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời, vì khi tăng rủi ro tín dụng thường khả năng sinh lời của doanh nghiệp sẽ giảm xuống (Duca và Mc Laughlin, 1990) Theo những điều này, khi các tổ chức tài chính tiếp xúc các khoản vay rủi ro càng nhiều làm giảm khả năng sinh lời và làm tăng tính tích luỹ của các khoản vay chưa trả theo (Miller và Noulas, 1997) Đại diện cho rủi ro tín dụng sẽ được sử dụng là tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng tài sản (Berger, A N & DeYoung, 1997); (Kosmidou, K., Tanna Sailesh, & Pasiouras, 2005) Theo đó, các khoản dự phòng là tài khoản nợ phải trả được hình thành như dự phòng trên các khoản lỗ thực tế phát sinh từ khoản cho vay khó đòi hoặc không đạt tiêu chuẩn

Rủi ro tín dụng được lựa chọn vì trong số các rủi ro ngân hàng khác nhau, rủi ro tín dụng có tác động tiềm ẩn vì số lượng và tính đa dạng của các bên liên quan bị ảnh hưởng Điều này là do thực tế là thất bại kinh doanh và phá sản không chỉ ảnh hưởng đến các ngân hàng với tư cách là người cho vay, mà còn ảnh hưởng đến các cổ đông, nhà quản lý, nhà cung cấp, khách hàng, cộng đồng tài chính, chính phủ, đối thủ cạnh tranh và các cơ quan quản lý khác

Lý thuyết cho rằng mức độ rủi ro tín dụng tăng lên thường đi kèm với việc giảm khả năng sinh lời của doanh nghiệp Do đó, chúng tôi kỳ vọng mối quan hệ nghịch biến giữa khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng

CR = Dự phòng rủi ro cho vay

H4: Rủi ro tín dụng (CR) tác động ngược chiều tới khả năng sinh lời của ngân hàng

Tỷ lệ giữa tổng chi phí trên tổng thu nhập (CIR)

Tỷ lệ giữa tổng chi phí trên tổng thu nhập được sử dụng làm đại lượng cho hiệu quả quản lý ngân hàng và tỷ lệ này cao hơn phản ánh hoạt động quản lý kém hiệu quả hơn (Kosmidou, K 2008) Do đó, tôi kỳ vọng rằng tỷ lệ tổng chi phí trên tổng thu nhập có liên quan nghịch với khả năng sinh lời (Dietrich, A & Wanzenried, G., 2011)

CIR = Chi phí thu nhập

H5: Tỷ lệ giữa tổng chi phí trên tổng thu nhập (CIR) tác động ngược chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng

➢ Các yếu tố vĩ mô

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

GDP được xem là một thước đo phổ biến để đánh giá hiệu quả hoạt động của một nền kinh tế của một quốc gia và nó được điều chỉnh theo lạm phát GDP có tác động đến nhiều yếu tố cung và cầu đối với tiền gửi và tiền vay của một ngân hàng Tốc độ tăng trưởng GDP sẽ giảm khi trong giai đoạn suy thoái, từ đó chất lượng tín dụng giảm và các khoản nợ tăng lên vì vậy đồng nghĩa với việc lợi nhuận cũng giảm theo và ngược lại Theo tài liệu về mối liên hệ giữa tăng trưởng kinh tế và lợi nhuận, thì GDP được kỳ vọng có mối quan hệ cùng chiều với lợi nhuận theo (Demirgỹỗ-Kunt và Huizinga, 1999); (Bikker và Hu, 2002) Trong bối cảnh này, tôi kỳ vọng mối quan hệ thuận chiều giữa KNSL của ngân hàng và sự phát triển

GDP Vì vậy trong bài nghiên cứu này, tôi đã tính biến GDP bằng công thức như sau:

H6: Tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động thuận chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng

Chỉ số (CPI) là chỉ số đo lường mức tăng phần trăm tổng thể đối với tất cả hàng hoá và dịch vụ Lạm phát có thể làm thay đổi mức giá chung và làm ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng Theo Perry (1992) mối quan hệ giữa khả năng sinh lời và lạm phát có thể có ảnh hưởng tiêu cực hoặc tích cực đến khả năng sinh lời tuỳ vào việc có thể được dự đoán trước hoặc không lường trước Việc dự đoán lạm phát sẽ giúp ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất một cách phù hợp để tăng doanh thu hơn chi phí Một số nghiên cứu đó cho kết quả lạm phát có tác động tích cực đối với khả năng sinh lời (Bourke, 1989); (Hassan và Bashir, 2003); (Kosmidou, 2006) Trong bài nghiên cứu này, tôi hy vọng lạm phát sẽ có kết quả cùng chiều đối với khả năng sinh lời

H7: Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động thuận chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng

Từ các mô hình hồi quy đa bội đã tham khảo của các tác giả trên thế giới và cũng như ở Việt Nam khi phân tích sơ bộ các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các ngân hàng TMCP từ các nghiên cứu trước đây Để phân tích KNSL của ngân hàng đối với các biến số mà tôi đã trình bày ở bên trên, tôi sẽ áp dụng công thức tuyến tính của (Bourke, 1989)

Mô hình kinh tế lượng:

Khả năng sinh lời i,t = α + βk i,t + βcΧ t + ε i,t Tôi đề nghị đưa ra mô hình nghiên cứu như sau:

1) Khả năng sinh lờii,t: khả năng sinh lời của ngân hàng i tại thời điểm t và được đo bằng hai chỉ số:

• ROAi,t: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t

• ROEi,t: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t

2) Xi,t: Các đặc điểm bên trong của ngân hàng i tại thời điểm t là:

• Sizei,t: Quy mô của ngân hàng i tại thời điểm t

• DFLi,t: Đòn bẩy tài chính của ngân hàng i tại thời điểm t

• LQRi,t: Rủi ro thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t

• CRi,t: Rủi ro tài chính của ngân hàng i tại thời điểm t

• CIRi,t: Chi phí trên thu nhập của ngân hàng i tại thời điểm t 3) Xt: Các đặc điểm bên ngoài của ngân hàng i tại thời điểm t là:

• GDPt: Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm t

• INFt: Tỷ lệ lạm phát năm t

Mô hình nghiên cứu được minh hoạ dưới dạng sơ đồ như sau:

Bảng 3.1: Bảng mô tả tên biến và cách đo lường

ROA là biến phụ thuộc

ROE là biến phụ thuộc

Biến độc lập yếu tố từ ngân hàng

SIZE Log (Tổng tài sản) + +

(Halil Emre, 2012) Đòn bẩy tài chính

(Dadson Awunyo- Victor & Jamil Badu, 2012); (Mohama d, 2012)

Quy mô ngân hàng Đòn bẩy tài chính Rủi ro thanh khoản

Chi phí trên thu nhậpGDPLạm phát

LQR Tài sản lưu động

CR Dự phòng rủi ro cho vay

Tỷ lệ giữa tổng chi phí trên thu nhập

Biến độc lập yếu tố từ vĩ mô GDP GDP GDP t − GDP t−1

(Demirgu c-Kunt và Huizinga, 1999); (Bikker và Hu, 2002)

Lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát thực tế hằng năm + +

(Hassan và Bashir, 2003); (Kosmid ou, 2006)

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu bảng (Panel data) Nên nghiên cứu sẽ sử dụng các kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng để tiến hàng phân tích cụ thể là các kỹ thuật phân tích hồi quy như sau:

3.3.1 Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng

➢ Mô hình hồi quy Pooled – OLS:

Y it = β 1 + β 2it + ⋯ + β kit + u it Trong đó:

Y it là biếm phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t β 2it , β kit là biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t

➢ Mô hình tác động cố định (FEM):

Mô hình ước lượng sử dụng:

Y it = β i + βX it + e it Trong đó:

Y it là thời gian (năm)

X it là biến độc lập β i là hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu β là hệ số góc đối với nhân tố X e it là phân dư

➢ Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM):

Mô hình ước lượng sử dụng:

Y it = β + βX it + e it + ε i ε i là sai số thành phân của các đối tượng khác nhau e it là sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian

Trong dữ liệu bảng bao gồm có đối tượng (N) và thời điểm (T) Qua đó, trong mô hình, sai số cổ điển được chia làm hai phần Đầu tiên, 𝜀 𝑖 là thành phần đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian Thứ hai, 𝑒 𝑖𝑡 là thành phần đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng và thời gian Ở mô hình này, đặc điểm riêng được giả sử là ngẫu nhiên giữa các thực thể và không tương quan đến các biến giải thích Nghiên cứu lựa chọn giữa FEM hay REM tốt hơn dựa vào giả định có hay không sự tương quan giữa các biến giải thích X và 𝜀 𝑖 REM sẽ phù hợp hơn nếu giả định rằng không tương quan và ngược lại Kiểm định trong phần tiếp theo sẽ lựa chọn ra mô hình nào phù hợp nhất trong ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM

3.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình

Trong phần này tác giả sử dụng 2 kiểm định sau để chọn ra mô hình phù hợp nhất trong 3 mô hình FEM, REM, POOL

Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy FEM và phương pháp hồi quy REM thì phương pháp nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến Để xác định vấn đề này bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman Phương pháp Kiểm định Hausman (Hausman, 1978) được thực hiện với

Trang 26 giả thuyết là các khác biệt trong hệ số hồi quy của REM và FEM không có tính hệ thống Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0, khi đó mô hình REM là thích hợp hơn để giải thích cho mối tương quan giữa các biến

Kiểm định Breusch – Pagan Larganian multiplier (LM)

Kiểm định nhằm xác định giữa 02 phương pháp hồi quy REM và phương pháp hồi quy Pooled OLS thì phương pháp nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến Để xác định vấn đề này bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM) với giả thuyết cho rằng chênh lệch giữa các đối tượng trong mô hình hồi quy là bằng 0, không có sự khác biệt trọng yếu nào giữa các quan sát Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 lớn hơn 0.05 thì chấp nhận giả thuyết, nghĩa là phương pháp hồi quy REM là không hiệu quả và do đó phương pháp hồi quy Pooled OLS nên được sử dụng

3.3.3 Các kiểm định sự phù hợp của mô hình

Kiểm định đa cộng tuyến

Theo Wooldrige (2002) sử dụng hệ số tương quan giữa các biến để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ngoài ra để chắc chắn mô hình có bị đa cộng tuyến hay không thì luận văn sử dụng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (Variance Inflation Factors – VIF) để xem xét Theo quy tắc nếu hệ số VIF của biến lớn hơn

5 thì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao, còn nếu vượt hơn 10 thì mức độ đa cộng tuyến của biến này được xem là rất cao và khi đó các hồi quy ước lượng sẽ không chính xác

Kiểm định phương sai sai số thay đổi Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, nghiên cứu sử dụng kiểm định Wald với giả thuyết Ho: nếu P-value < 0.05, bác bỏ H0 tức mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại

Kiểm định tự tương quan

Bên cạnh đó luận văn sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định sự tự tương quan của phần dư với giả thuyết Ho, nếu P-value < 0.05, bác bỏ Ho tức mô hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan và ngược lại

Việc thực hiện hồi quy được tiến hành theo trình tự sau:

- Thống kê mô tả về giá trị

- Kiểm tra sự tương quan và hiện tượng đa cộng tuyến

- Chạy mô hình hồi quy FEM và REM

- Kiểm định Hausman để chọn lựa mô hình hồi quy phù hợp giữa FEM và REM

• Nếu chọn mô hình FEM, sau đó phải kiểm định các khuyết tật của mô hình, bao gồm kiểm định phương sai sai số thay đổi, tự tương quan ở phần dư, tương quan giữa phần dư của đơn vị chéo

• Nếu chọn mô hình REM, dùng kiểm định Breusch – Pagan để chọn lựa mô hình hồi quy giữa REM và Pool OLS Nếu chọn Pool OLS phải kiểm định thêm phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, phân phối chuẩn phần dư và hiện tượng thiếu biến Sau khi tiến hành qua các bước trên, kết quả sẽ chọn ra được mô hình hồi quy phù hợp

DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thực trạng hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

4.1.1 Tổng quan về tình hình kinh tế Việt Nam từ năm 2010 – 2020

Biểu đồ 4.1: GDP và lạm phát Việt Nam 2010 – 2020

(Nguồn: Tổng hợp từ tổng cục thống kê Việt Nam) Nền kinh tế Việt Nam là một nền kinh tế đang phát triển với định hướng thị trường xã hội chủ nghĩa và phụ thuộc lớn vào các ngành như nông nghiệp, du lịch, đầu tư trực tiếp vào nước ngoài, xuất khẩu dầu thô,…Dù nền kinh tế tuy có nhiều tăng trưởng cũng như đạt được nhiều thành tựu nhưng vẫn còn nhiều hạn chế như chất lượng tăng trưởng hay hiệu quả tính cạnh tranh chưa cao

Từ biểu đồ trên ta có thể thấy rằng tổng sản phẩm quốc nội tăng trưởng đều qua các năm Trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2015, tổng sản phẩm quốc nội tăng từ 115.931.749.697 tỷ đô lên đến 193.241.108.710 tỷ đô, tức tăng 77.309.359.013 tỷ đô Mặc dù trong giai đoạn này, tình hình ở Biển Đông diễn biến khá căng thẳng, phức tạp và có ảnh hưởng đến sự ổn định và hoà bình của nước ta, cũng như ở nhiều nước đối tác gặp khủng hoảng kinh tế nhưng nền kinh tế vẫn vượt qua được

Trang 29 những khó khăn thách thức và vẫn ngày càng phát triển, minh chứng cụ thể dựa vào các số liệu thống kê ở trên biểu đồ Giai đoạn từ 2015 đến 2019, nền kinh tế nước ta tăng 68.680.136.133 tỷ đô, chất lượng tăng trưởng được cải thiện cũng như năng suất lao động được nâng lên rõ rệt từ đó ít phục thuộc vào việc khai thác tài nguyên hay mở rộng tín dụng và từng bước dựa vào các khoa học kỹ thuật công nghệ cao để tăng năng suất giúp phát triển nền kinh tế Năm 2020 được xem là một năm cực kì thách thức và nhiều khó khăn đối với nền kinh thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng do ảnh hưởng tiêu cực từ đại địch Covid 19 Mặc dù vậy, kinh tế Việt Nam vẫn tăng trưởng ổn định với 9.237.198 tỷ đô

Tình hình lạm phát ở nước ta giảm qua các năm, tuy nhiên năm 2011 là năm có tỉ lệ lạm phát cao nhất với 18,68%, tức từ năm 2010 – 2011 tăng 9.64% và cao hơn mục tiêu mà Quốc hội đã thông qua đầu năm là 7% Từ năm 2015, tỉ lệ lạm phát giảm sâu nhất với 0,63% và thấp nhất trong vòng 15 năm Việc lạm phát giảm ở mức quá thấp có thể gây ra gỉảm phát, nếu không thể kiểm soát được tình hình, đối với các hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp trong và ngoài nước và rộng hơn là đối với cả nền kinh tế Từ năm 2015 đến 2020 thì tỉ lệ này vẫn đã tăng lại với 3,22% vào năm 2020, đúng theo mục tiêu của Chính phủ kiểm soát lạm phát ở mức dưới 4% Với bối cảnh tình hình dịch Covid 19, từ cuối năm 2019 đến hiện tại mặt bằng giá cả thị trường chịu ảnh hướng chủ yếu từ các yếu tố cung cầu thay đổi liên tục và phức tạp

4.1.2 Hiệu quả hoạt động của các NHTM

Trang 30 Đơn vị tính: Tỷ đồng

Biểu đồ 4.2: Lợi nhuận trước thuế của các ngân hàng năm 2010 – 2020

Lợi nhuận trước thuế của các ngân hàng năm 2010 - 2020

Trải qua hơn 10 năm, có thể thấy sự quyết liệt trong cuộc đua lợi nhuận giữa các ngân hàng và về sau này các ngân hàng vẫn luôn tiếp tục đóng vai trò xương sống để dẫn dắt nền kinh tế tăng trưởng Năm 2010, Vietcombank đứng đầu trong biểu đồ lợi nhuận của ngân hàng và giữ vị thế đến năm 2020 Vietcombank luôn duy trì vị thế dẫn đầu về lợi nhuận suốt thập niên nếu nhìn vào mức đầu và cuối, nhưng thực tế không phải vậy năm 2011 Vietinbank đã soán ngôi lợi nhuận trước thuế đến gần 8.400 tỷ đồng tức tăng vọt 83% so với năm trước đó và được duy trì trong suốt giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2015 Mặc dù trong giai đoạn đó phần lớn các ngân hàng đang gặp khó khăn về lợi nhuận khi phải dành nguồn lực để xử lý các khoản nợ xấu Năm 2010, giữa Vietinbank và BIDV là hai ngân hàng có lợi nhuận trước thuế ngang ngữa nhau nhưng đến năm 2020 thì BIDV lại tuột lại sau khá nhiều so với Vietinbank Khoảng 5 năm trở lại đây, tăng tưởng lợi nhuận bình quân của Vietcombank lên đến 37%/ năm, cao hơn hẵn mức 2% của Vietinbank và 8% của BIDV Đối với các ngân hàng tư nhân, những cái tên có thể kể đến như ACB, Techcombank, MB, STB, MSB, EIB… luôn ghi nhận mang lại lợi nhuận cao với con số trên nghìn tỉ và 10 năm sau chỉ còn Techcombank, ACB, MBB, là vẫn giữ được con số này và có thêm được VPB với lợi nhuận nghìn tỉ VPB trong khoảng giai đoạn 2017 – 2018, đã lọt vào top 5 lợi nhuận khi FE Credit là động lực chính giúp VPB đạt được vị thế này STB dù phải đối diện với bối cảnh nợ xấu nhưng vẫn duy trì được lợi nhuận ở mức khá cao so với trung bình ngành Hầu hết các ngân hàng ngày càng tăng lợi nhuận trước thuế nhưng trong đó vẫn có những ngân hàng tuột dốc sau 10 năm, điển hình như NVB, SGB, NAB, KLB.

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Xem xét về kết quả thống kê dựa trên thời gian lẫn không gian cho thấy sự biến động rất lớn giữa các ngân hàng Chính vì điều này, sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của tất cả các mẫu là kết quả để chứng minh

Biến phụ thuộc ROA có giá trị trung bình là 0.0091 tức là cứ mỗi đồng tài sản bỏ ra thì lợi nhuận sau thuế sẽ thu về được 0.0091 đồng, mức biến thiên mạnh

Trang 32 từ 0.0000 đến 0.0557 Mức độ lệch trong việc sử dụng hiểu quả giữa các ngân hàng là khá lớn với độ lệch là 0.0071

Biến phụ thuộc ROE có giá trị trung bình là 0.1028 Giá trị nhỏ nhất là 0.0003 và giá trị lớn nhất là 0.2957, với độ lệch chuẩn là 0.0733 điều này cho thấy ROE của các ngân hàng trong mẫu tác động khá chênh lệch

Biến độc lập Size thể hiện cho quy mô ngân hàng, có giá trị lớn nhất là 15.1809 và giá trị nhỏ nhất là 12.9152, với giá trị trung bình là 14.0318, độ lệch chuẩn là 0.4278 Điều này cho thấy quy mô ngân hàng không có sự khác biệt đáng kể giữa các cấp

Biến độc lập DFL thể hiện cho đòn bẩy tài chính, có giá trị lớn nhất là 23.6198 và giá trị nhỏ nhất là 2.8998, với giá trị trung bình là 11.2816, độ lệch chuẩn là 4.2776 Điều này cho thấy đòn bẩy tài chính có sự khác biệt đáng kể giữa các cấp

Biến độc lập LQR thể hiện cho rủi ro thanh khoản, có giá trị lớn nhất là 1.2836 và giá trị nhỏ nhất là 0.7869, với giá trị trung bình là 1.0119, độ lệch chuẩn là 0.0646 Điều này cho thấy rủi ro thanh khoản không có sự khác biệt đáng kể giữa các cấp

Biến độc lập CR thể hiện cho rủi ro tín dụng, có giá trị lớn nhất là 0.018434 và giá trị nhỏ nhất là 0.0021 với giá trị trung bình là 0.0072, độ lệch chuẩn là 0.1383 Điều này cho thấy rủi ro tín dụng của ngân hàng có sự khác biệt đáng kể giữa các cấp

Biến độc lập CIR thể hiện cho chi phí trên thu nhập, có giá trị lớn nhất là 0.9274 và giá trị nhỏ nhất là 0.2251 với giá trị trung bình là 0.5262, độ lệch chuẩn là 0.1383 Điều này cho thấy rủi ro thanh khoản không có sự khác biệt đáng kể giữa các cấp

Biến độc lập GDP thể hiện cho tốc độ tăng trưởng kinh tế hằng năm của nền kinh tế Việt Nam, có giá trị trung bình là 0.0638 với độ lệch chuẩn là 0.0117 trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến năm 2020 Điều này cho thấy GDP có mức tương đối ổn định qua các năm

Biến độc lập INF thể hiện cho lạm phát, có giá trị trung bình là 0.0582 với độ lệch chuẩn là 0.0482 và khoảng biến thiên 0.0063 đến 0.1868 Điều này cho thấy độ biến động lớn trong khoảng thời gian từ 2010 đến 2020

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

Variable Obs Mean Std Dev Min Max

Nguồn: Số liệu tổng hợp của tôi xử lý qua phần mềm Stata 14

4.2.2 Phân tích tương quan và đa cộng tuyến Để xem xét mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình tôi tiến hành phân tích tương quan giữa các biến Khi xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến tức là các biến có mối tương quan cao với nhau Nếu hệ số tương quan giữa các biến lớn hơn 0.8 thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra theo (Nguyễn Quang Đông, 2004)

Theo tiêu chuẩn của Gurajati đã nghiên cứu, các biến trong mô hình không cao hơn mức 0.8 thì hệ số tương quan sẽ thấp Bảng hệ số tương quan bên trên giữa các biến phụ thuộc và các biến độc tập trong mô hình đều nhỏ hơn 0.8 và

Trang 34 không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Tuy nhiên, tôi vẫn quyết định kiểm tra thêm VIF để xác định lại hiện tượng đa cộng tuyến nhằm loại bỏ các biến có hiện tượng đó ra khỏi mô hình, giúp mô hình hiệu quả hơn

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan

ROA ROE SIZE DFL LQR CR CIR GDP INF

Nguồn: Số liệu tổng hợp của tôi xử lý qua phần mềm Stata 14 Mối tương quan cao giữa các biến có khả năng gây ra vấn đề về đa cộng tuyến, chính vì vậy tôi tiếp tục thực hiện phân tích đa cộng tuyến với phương pháp phân tích nhân tử phóng đại phương sai VIF, theo như bảng 4.3 bên trên cho thấy không có biến nào vượt mức 10 theo quy tắc kinh nghiệm, giữa các biến không có sự chênh lệch quá lớn Vì vậy, các biến trên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra

Bảng 4.3: Phân tích đa cộng tuyến qua phương pháp phóng đại phương sai

Nguồn: Số liệu tổng hợp của tôi xử lý qua phần mềm Stata

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy A- Kết quả hồi quy

POLS FEM REM FGLS POLS FEM REM FGLS

B- Kiểm định lựa chọn mô hình

C- Kiểm định tự tương quan, phương sai thay đổi

Modified Wald test for group

Nguồn: Số liệu tổng hợp của tôi xử lý qua phần mềm Stata 14 Ghi chú: Trong đó: *, **, *** lần lượt là biểu thị mức ý nghĩa 10%, 5%, 1% Lưu ý, hệ số hồi quy dấu (+) có nghĩa biến độc lập thuận chiều với khả năng sinh lời và dấu (-) có nghĩa biến độc lập nghịch biến với khả năng sinh lời.

Kết quả nghiên cứu

Sau khi phân tích hồi quy thì phương trình nêu lên các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTM Việt Nam như sau:

− 𝟎 𝟐𝟑𝟒 ∗ 𝐂𝐈𝐑 𝐢𝐭 + 𝟎 𝟔𝟕𝟑 ∗ 𝐆𝐃𝐏 𝐭 + 𝟎 𝟐𝟏𝟏 ∗ 𝐈𝐍𝐅 𝐭 + 𝛆 Đối với biến phụ thuộc ROA, các biến độc lập trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê và KNSL của ngân hàng đều chịu tác động của 7 biến lần lượt là: Size, DFL, LQR, CR, CIR, GDP, INF Mức độ ảnh hưởng cụ thể như sau:

• Hệ số hồi quy của quy mô ngân hàng (Size) là 0.00305 có nghĩa rằng quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với khả năng sinh lời (ROA) Tức khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 0.00305 đơn vị Điều này cho thấy rằng các ngân hàng có quy mô lớn thì khả năng sinh lời lớn hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ

• Đòn bẩy tài chính (DFL) là -0.000428 thể hiện đòn bẩy có tác động ngược chiều đối với KNSL của ngân hàng (ROA) Tức khi đòn bẩy tài chính tăng 1 đơn vị thì ROA cũng giảm đi 0.000428 đơn vị Vì khi phân

Trang 40 tách hai tỷ lệ khi đó bội số của ngân hàng là vốn chủ sở hữu và trong nghiên cứu (Dietrich và Wanzenried, 2011) cho biết ROA luôn có KNSL hấp dẫn hơn so với ROE từ đó chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính của ngân hàng tăng lên thì đồng nghĩa với vốn chủ sở hữu tăng và kết quả hoàn toàn đúng với kỳ vọng là âm đối với khả năng sinh lời

• Rủi ro thanh khoản (LQR) là 0.000428 thể hiện rủi ro thanh khoản có tác động thuận chiều với KNSL của ngân hàng (ROA) Cụ thể là khi rủi ro thanh khoản tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 0.000428 đơn vị Biến rủi ro thanh khoản được đo lường bằng tỷ lệ tài sản lưu động trên nợ phải trả vì vậy nếu như tỷ lệ này cao thì rủi ro thanh khoản thấp

• Rủi ro tín dụng (CR) là -0.241 thể hiện rủi ro tín dụng ngược chiều với KNSL của ngân hàng (ROA) Đồng thời rủi ro tín dụng tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 0.241 đơn vị Dự phòng rủi ro cho vay có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL vì khi mức trích lập dự phòng quá cao thì đồng nghĩa với việc ngân hàng đang có đối mặt với vấn đề nợ xấu từ đó làm giảm lợi nhuận của ngân hàng dẫn đến KNSL cũng giảm theo

• Khi tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) tăng 1 đơn vị thì khả năng sinh lời (ROA) của ngân hàng giảm 0.0224 đơn vị Việc quản lý chi phí là một điều hết sức quan trọng vì chỉ khi ngân hàng có khả năng quản lý tốt chi phí thì mới tăng khả năng sinh lời của ngân hàng và hệ số này phản ánh đúng thực tế vì những trước đây đây các ngân hàng thương xuyên tuyển dụng và mở rộng thị phần nhưng điều này cũng đồng nghĩa với việc nếu không có khả năng quản trị tốt thì sẽ làm gia tăng chi phí

• Biến GDP có hệ số hồi quy là 0.0779 thể hiện GDP thuận chiều với KNSL của ngân hàng (ROA) Khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng 1 đơn vị thì KNSL của ngân hàng cũng tăng 0.0779 đơn vị Biến này cho thấy cái nhìn tổng quát về tình hình kinh tế chung, một quốc gia tăng trưởng tốt đồng nghĩa với các doanh nghiệp và các cá nhân có nhu cầu mở rộng hoạt động kinh doanh và nhu cầu vay tăng từ đó các ngân hàng có thể tăng lợi nhuận

• Cuối cùng biến lạm phát (INF) khi tăng 1 đơn vị thì KNSL cũng tăng 0.0186 đơn vị KNSL của ngân hàng dựa vào khả năng dự đoán lạm phát và điều chỉnh lãi suất cho vay một cách linh hoạt và phù hợp với tình hình vĩ mô ngay thời điểm đó để kiếm lời cho ngân hàng

Trong mô hình chỉ duy nhất biến DFL đối với biến phụ thuộc ROE là không có ý nghĩa thống kê Còn các biến còn lại trong mô hình lần lượt là: Size, LQR,

CR, CIR, GDP, INF đều có ảnh hưởng đến KNSL của ngân hàng

• Hệ số hồi quy của quy mô ngân hàng (Size) là 0.0565 có nghĩa rằng quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với khả năng sinh lời (ROE) Tức khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì ROE tăng 0.0565 đơn vị Điều này cho thấy rằng các ngân hàng có quy mô lớn thì khả năng sinh lời lớn hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ

• Rủi ro thanh khoản (LQR) là 0.0934 thể hiện rủi ro thanh khoản có tác động thuận chiều với KNSL của ngân hàng (ROE) Cụ thể là khi rủi ro thanh khoản tăng 1 đơn vị thì ROE tăng 0.0934 đơn vị Biến rủi ro thanh khoản được đo lường bằng tỷ lệ tài sản lưu động trên nợ phải trả vì vậy nếu như tỷ lệ này cao thì rủi ro thanh khoản thấp

• Rủi ro tín dụng (CR) là -2.849 thể hiện rủi ro tín dụng ngược chiều với KNSL của ngân hàng (ROE) Đồng thời rủi ro tín dụng tăng 1 đơn vị thì ROE giảm 2.849 đơn vị Dự phòng rủi ro cho vay có ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL vì khi mức trích lập dự phòng quá cao thì đồng nghĩa với việc ngân hàng đang có đối mặt với vấn đề nợ xấu từ đó làm giảm lợi nhuận của ngân hàng dẫn đến KNSL cũng giảm theo

• Khi tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) tăng 1 đơn vị thì khả năng sinh lời (ROE) của ngân hàng giảm 0.234 đơn vị Việc quản lý chi phí là một điều hết sức quan trọng vì chỉ khi ngân hàng có khả năng quản lý tốt chi phí thì mới tăng khả năng sinh lời của ngân hàng và hệ số này phản ánh đúng thực tế vì những trước đây đây các ngân hàng thương xuyên tuyển dụng và mở rộng thị phần nhưng điều này cũng đồng nghĩa với việc nếu không có khả năng quản trị tốt thì sẽ làm gia tăng chi phí

• Biến GDP có hệ số hồi quy là 0.673 thể hiện GDP thuận chiều với KNSL của ngân hàng (ROE) Khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng 1 đơn vị thì KNSL của ngân hàng cũng tăng 0.673 đơn vị Biến này cho thấy cái nhìn tổng quát về tìn hình kinh tế chung, một quốc gia tăng trưởng tốt đồng nghĩa với các doanh nghiệp và các cá nhân có nhu cầu mở rộng hoạt động kinh doanh và nhu cầu vay tăng từ đó các ngân hàng có thể tăng lợi nhuận

Thảo luận nghiên cứu

Bảng 4.5: So sánh kết quả với dấu kỳ vọng biến phụ thuộc ROA

Tên biến Kỳ vọng về dấu

Size + + Chấp nhận giả thuyết

DFL - - Chấp nhận giả thuyết

LQR + + Chấp nhận giả thuyết

CR - - Chấp nhận giả thuyết

CIR - - Chấp nhận giả thuyết

GDP + + Chấp nhận giả thuyết

INF + + Chấp nhận giả thuyết

Bảng 4.6: So sánh kết quả với dấu kỳ vọng biến phụ thuộc ROE

Tên biến Kỳ vọng về dấu

Size + + Chấp nhận giả thuyết

DFL - + Bác bỏ giả thuyết

LQR + + Chấp nhận giả thuyết

CR - - Chấp nhận giả thuyết

CIR - - Chấp nhận giả thuyết

GDP + + Chấp nhận giả thuyết

INF + + Chấp nhận giả thuyết

Trong mô hình, kết quả kỳ vọng dấu đối với biến phụ thuộc ROA đều có ý nghĩa thống kê và các biến có tác động đến KNSL của ngân hàng Tuy nhiên, ở mô hình ROE kết quả kỳ vọng dấu biến độc lập DFL không có ý nghĩa thống kê với P_value bằng Mức độ ảnh hưởng cụ thể như sau:

Quy mô ngân hàng (Size) có tác động cùng chiều với KNSL của ngân hàng, kết quả này hoàn toàn phự hợp với kỳ vọng dṍu và kết quả của (Demirgỹỗ- Kunt và Huizinga, 1998), (Mamatzakis và Remoundos, 2003), (Delis và Staikouras, 2006) Khi quy mô của ngân hàng càng tăng lên thì KNSL của ngân hàng ngày càng được mở rộng, tức các ngân hàng có khả năng mở rộng hoạt động kinh doanh hay tham gia vào nhiều kinh vực hoạt động khác như bất động sản, chứng khoán,… từ đó tăng nguồn thu nhập cho ngân hàng Đòn bẩy tài chính (DFL) có tác động nghịch chiều với KNSL của ngân hàng đối với biến phụ thuộc ROA nhưng lại không có ý nghĩa thống kê đôi với biến ROE (P_value = 0.299) Kết quả này đối với biến phụ thuộc ROA hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng về dấu và cũng phù hợp với nghiên cứu của (Alhassan

Bunyaminu, Ibrahim Nandom Yakubu, Shani Bashiru, 2021), (Chechet và Olayiwola, 2014), (Yakubu và cộng sự, 2017) Điều này cho thấy rằng, sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ giúp ngân hàng giải quyết được các vấn đề về vốn trong việc mở rộng đầu tư nhưng nếu nguồn tài trợ từ nợ quá cao làm gia tăng thêm những khoản chi phí tài chính, khi đó lợi nhuận hoạt động gia tăng thêm từ các hoạt động đầu tư mới sẽ không để bù đắp và đây là nguyên ngân làm giảm khả năng sinh lời của ngân hàng Vì vậy, khi các ngân hàng cần cân nhắc và sử dụng đòn bẩy một các hợp lý từ đó có thể tối đa hoá được lợi nhuận, tăng khả năng sinh lời

Rủi ro thanh khoản (LQR) có tác động thuận chiều đối với KNSL của ngân hàng, kết quả này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng dấu và kết quả của Doliente, J.S (2005); Sam Hakim & Neamie S (2001) Rủi ro thanh khoản chỉ xảy ra khi ngân hàng không đủ tiền mặt hoặc các khoản vay vốn khẩn cấp với chi phí quá cao để đáp ứng nhu cầu của khách hàng Khi tỷ lệ tài sản lưu động cao hơn so với tổng nợ phải trả thì rủi ro thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm xuống, chính vì vậy các ngân hàng cần duy trì tỷ lệ này cao để đảm bảo rằng rủi ro này sẽ không xảy ra

Rủi ro tín dụng (CR) có tác động ngược chiều đối với KNSL của ngân hàng, kết quả này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng dấu và kết quả (Berger, A N & DeYoung, 1997); (Kosmidou, K., Tanna Sailesh, & Pasiouras, 2005) Rủi ro tín dụng xuất phát từ các khoản nợ khó đòi và không đạt tiêu chuẩn, các ngân hàng buộc phải lấy các khoản dự phòng để tài trợ cho các khoản lỗ này, điều này không chỉ ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh mà còn ảnh hưởng đến các cổ đông, nhà quản lý, khách hàng,… Các NHTM cần phải phân tích, thiết lập, quản lý một danh mục tín dụng phù hợp để luôn đảm bảo rủi ro tín dụng ở mức thấp nhất, trong tương lai các NHTM còn phải có một đội ngũ cán bộ giỏi để quản trị rủi ro nhằm kiểm soát được chất lượng tín dụng, ổn định thu nhập lãi và duy trì tỷ suất sinh lời cao cho các ngân hàng

Tỷ lệ giữa tổng chi phí trên tổng thu nhập (CIR) có tác động ngược chiều đối với KNSL của ngân hàng, kết quả này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng dấu và kết quả nghiên cứu của (Dietrich, A & Wanzenried, G., 2011) Khi tỷ lệ giữa tổng

Trang 45 chi phí trên tổng thu nhập cao hơn sẽ phản ánh hoạt động quản lý của ngân hàng sẽ kém hiệu quả hơn Để có thể tối ưu chi phí hoạt động ở mức thấp các ngân hàng cần có sự linh hoạt khi chuyển dần qua các hoạt động trực tuyến như mở thẻ, phân phối bảo hiểm, kinh doanh ngoại hối, mở sổ tiết kiệm,…

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) hệ số GDP mang dấu (+) thể hiện mối quan hệ thuận chiều với khả năng sinh lời, đồng nghĩa với việc khi GDP tăng thì KNSL của ngân hàng cũng tăng theo và kết quả này cùng chiều với kỳ vọng dấu và phự hợp với nghiờn cứu của (Demirgỹỗ-Kunt và Huizinga, 1999); (Bikker và

Hu, 2002) Các doanh nghiệp và các cá nhân hoạt động kinh doanh tốt và nhu cầu vay cao để mở rộng hoạt động kinh doanh chỉ khi nền kinh tế tăng trưởng tốt và ổn định và từ đó khả năng sinh lời của các ngân hàng cũng sẽ đạt hiệu quả cao hơn

Lạm phát (INF) hệ số INF mang dấu (+) thể hiện mối quan hệ thuận chiều với khả năng sinh lời, đồng nghĩa với việc khi lạm phát tăng thì KNSL của ngân hàng cũng tăng theo và kết quả này cùng chiều với kỳ vọng dấu và phù hợp với nghiên cứu của (Hassan và Bashir, 2003); (Kosmidou, 2006) Khi các ngân hàng có khả năng dự đoán lạm phát và điều chỉnh lãi suất một cách linh hoạt và phù hợp từ đó có thể giúp ngân hàng tăng khả năng sinh lợi

Tiêu đề	Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Tác giả	Nguyễn Ngọc Hoàng Anh
Người hướng dẫn	TS. Hồ Thị Lam
Trường học	Trường Đại Học Tài Chính - Marketing
Chuyên ngành	Tài chính Doanh nghiệp
Thể loại	Khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản	2021
Thành phố	TPHCM

Định dạng
Số trang	92
Dung lượng	3,39 MB