Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Thu Nhập Ngoài Lãi Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Niêm Yết Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam.pdf

GIỚI THIỆU

Đặt vấn đề

Ngân hàng đóng một vai trò quan trọng và không thể thiếu trong cấu trúc của một nền kinh tế, đó là nơi giúp nguồn vốn trong nền kinh tế được luân chuyển từ nơi thừa vốn sang nơi thiếu vốn một cách hiệu quả thông qua các nghiệp vụ huy động vốn và cấp tín dụng Ngoài ra, ngân hàng còn đóng vai trò trung gian trong việc chuyển giao tiền tệ giữa các bên tham gia giao dịch bằng các kênh thanh toán như tiền mặt, thẻ tín dụng, séc, internet banking, mobile banking và ví điện tử và ngân hàng còn là một công cụ quan trọng giúp Ngân hàng Nhà nước điều hành chính sách kinh tế vĩ mô

Mặc khác, ngoài vai trò là một trung gian tài chính và là nơi giúp Ngân hàng nhà nước thực hiện chính sách tiền tệ thì ngân hàng còn có một mục tiêu quan trọng, mà qua đó có thể giúp ngân hàng tiếp tục hoạt động, bổ sung nguồn vốn cho đầu tư và phát triển cũng như trả cổ tức cho cổ đông đó là tối đa hóa lợi nhuận thông qua hoạt động kinh doanh Hiện nay, thu nhập của các ngân hàng đến từ hai nguồn chính là thu nhập từ lãi đến từ việc chênh lệch lãi suất giữa cho vay và gửi tiền tiết kiệm của khách hàng và thu nhập ngoài lãi vay đến từ việc cung cấp các dịch vụ như phí và hoa hồng từ phí duy trì tài khoản, phí giao dịch, phí thẻ tín dụng, hoa hồng từ các giao dịch chứng khoán, giao dịch ngoại hối, quản lí tài sản… Với các khoản thu nhập từ cho vay, luôn tồn tại những rủi ro tiềm tang như rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro hệ tín dụng… Nếu việc cho vay của ngân hàng không hiệu quả có thể dẫn đến phá sản Sự thật này đã được chứng minh qua nhiều cuộc khủng hoảng tài chính trên thế giới Ngược lại, nếu có thể đa dạng hóa hoạt động kinh doanh, ngân hàng có thể giảm thiểu những rủi ro có thể xảy ra Trên thực tế, nhiều ngân hàng thương mại ở Việt Nam cũng đã chú trọng đến nguồn thu nhập ngoài lãi (TNNL) tránh phụ thuộc quá nhiều vào cấp tín dụng

Tuy nhiên, trong các năm trở lại đây, nguồn thu nhập ngoài lãi của các ngân hàng thương mại theo thống kê tính từ năm 2022 có dấu hiệu suy giảm so với những năm trước và tỷ trọng của thu nhập ngoài lãi vấn chiếm một tỷ trọng thấp trong tổng lợi nhuận vì phải đối mặt với nhiều khó khăn từ biến động vĩ mô như nguy cơ xảy ra suy thoái kinh tế gia tăng, lạm phát tăng cao, Cục Dự trữ Liên Bang Mỹ (FED) nhiều lần tăng lãi suất làm đồng đô tăng giá mạnh, căng thẳng chính trị giữa Nga – Ukraine, thị trường bất động sản trong nước khó khăn, nợ xấu tăng cao… Chính vì vây, việc đa dạng hóa nguồn thu nhập là hết sức cần thiết cho các ngân hàng thương mại và hiểu rõ các yếu tố nào có thể ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn thu ngoài lãi để từ đó có thể giúp các ngân hàng thương mại đưa ra các chính sách hoạt động cần thiết để tối ưu nguồn thu nhập này.

Tính cấp thiết của đề tài

Về mặt thực tiễn cho thấy, hiện nay các ngân hàng của Việt Nam đã bắt kịp xu hướng chung của các ngân hàng trên thế giới khi đã chủ động đa dạng hóa nguồn thu nhập, hạ tỷ trọng của lĩnh vực kinh doanh có rủi ro cao chuyển sang chú trọng vào nguồn thu từ các hoạt động kinh doanh phi tín dụng như phí thanh toán, phí bảo hiểm, phí dịch vụ ủy thác… trước những diễn biến bất ổn của nền kinh tế khi đang có dấu hiệu tăng trưởng chậm lại và hoạt động cho vay đang khó khăn khi các tiêu chuẩn cho vay ngày càng được nâng cao Theo De Young và Rice (2004) thì TNNL đã chiếm tỷ trọng gần 40% trong tổng thu nhập của ngành ngân hàng từ năm 2000 Cũng theo Joaquín Maudos (2017), trong giai đoạn từ 2002 – 2007 thu nhập ngoài lãi chiếm hơn 34,1% trong tổng thu nhập của ngành ngân hàng ở Châu Âu và giai đoạn

2008 – 2012 thì nguồn thu ngoài lài này ở mức 32,4% Các nguồn thu ngoài lãi có những ưu thế hơn so với thu nhập từ lãi vay đó chính là các nguồn TNNL thường không bị hạn chế bởi các quy định pháp lý, và không bị ảnh hưởng bởi chu kỳ của nền kinh tề và thị trường tài chính (Morris & Regehr, 2014) Vấn đề đa dạng hóa nguồn thu cũng đã được Thủ tướng Chính phủ nêu ra theo Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/3/2012 phê duyệt Đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011- 2015” Ngày 08/8/2018, Thủ tướng cũng đã ký Quyết định số 986/QĐ-

TTg về phê duyệt “Chiến lược phát triển ngành Ngân hàng Việt Nam đến 2025, định hướng năm 2030”, trong đó có nêu rõ cần phải tăng tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng trong tổng thu nhập của của các ngân hàng thương mại lên khoảng 12 – 13% đến cuối năm 2020, và đến cuối năm 2025 thì tỷ trọng này tăng lên thành 16 – 17%

Nhìn lại năm 2022, theo số liệu được thống kê từ 28 báo cáo tài chính của các ngân hàng cho thấy nguồn thu nhập ngoài lãi của các ngân hàng có sự phân hóa khá rõ ràng, khi có có nhiều ngân hàng gia tăng mạnh tỷ trọng của nguồn thu này trong tổng doanh thu và ngược lại, có nhiều ngân hàng sụt giảm đáng kể Tổng thu nhập ngoài lãi của 28 ngân hàng đạt 125.052 tỷ đồng, tăng 11,4% so với năm 2021 do nhờ vào lãi thuần từ hoạt động dịch vụ, kinh doanh ngoại hối và các hoạt động kinh doanh khác tăng đáng kể Tuy nhiên, so với năm 2021 thì tỷ lệ của TNNL trong tổng doanh thu lại giảm hơn 1,7% Đối với tình trạng diễn biến phức tạp của nền kinh tế trong nước và nước ngoài hiện nay trước nguy cơ xảy ra suy thoái, cũng như tăng trưởng kinh tế có dấu hiệu chậm lại, nhiều ngân hàng đã phải giảm lãi suất cho vay để hỗ trợ các doanh nghiệp trong nước có thể tiếp cận nguồn vốn vay để tiếp tục hoạt động sản xuất kinh doanh để đóng góp chung vào tăng trưởng GDP của cả nước Và cũng trong tháng 6 năm 2024 khi Thông tư số 02/2023/TT-NHNN quy định về các tổ chức tín dụng, chi nhánh các ngân hàng nước ngoài cơ cấu lại thời hạn trả nợ và giữ nguyên nhóm nợ nhằm hỗ trợ khách hàng gặp khó khăn hết hiệu lực thì các nhóm nợ đang được giữ nguyên hoặc cơ cấu sẽ về lại đúng nhóm nợ, nguy cơ xuất hiện thêm nhiều nợ xấu và các ngân hàng sẽ phải trích lập dự phòng để xử lý các khoản nợ xấu này, tỷ lệ nợ xấu tăng lên và chi phí trích lập tăng sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngành ngân hàng Vì vậy, có thể thấy nguồn TNNL là nguồn thu an toàn, bền vững và ít rủi ro Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL trong bối cảnh hiện nay có thể giúp các ngân hàng có thêm những định hướng cụ thể hơn để từng bước chuyển dịch cơ cấu thu nhập

Về mặt học thuật, ở Việt Nam và trên thế giới cũng đã có nhiều tác giả nghiên cứu về vấn đề TNNL sử dụng các yếu tố nội tại của ngân hàng như quy mô của ngân hàng, tổng tài sản, suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), quy mô tín dụng… như các nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), De Young và Rice (2004), Nguyễn Thị Cành và Hồ Thị Hồng Minh (2014), Shahimi và cộng sự (2016) Bên cạnh đó, cũng có nhiều nghiên cứu sử dụng thêm các yếu tố vĩ mô vào mô hình nghiên cứu như tăng trưởng GDP và lạm phát như các nghiên cứu của De Young và Rice (2004), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hakimi và cộng sự (2012) Tuy nhiên kết quả các nghiên cứu trên lại không có sự thống nhất với nhau và còn nhiều tranh cãi

Dựa trên các nghiên cứu trước đây có thể thấy, mặc dù các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL đã được nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm và nghiên cứu nhưng kết quả nghiên cứu lại không thống nhất với nhau và dữ liệu của các nghiên cứu quốc tế lại có sự khác biệt so với Việt Nam về quy mô nền kinh tế, về địa lý, cơ chế quản lí Trong nước cũng có nhiều tác giả tham gia nghiên cứu nhưng vẫn có rất ít các nghiên cứu kết hợp giữa các yếu tố vĩ mô và nội tại của ngân hàng vào mô hình nghiên cứu mà thường tách biệt các yếu tố này vì thế không có cái nhìn tổng quan về tất cả các yếu tố Ngoài ra, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính (BCTC) của các Ngân hàng Thương Mại từ các năm về trước, không cập nhật đến tình hình hiện tại

Vì vậy, từ những vấn đề nêu trên, để có thể đánh giá được các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL trong bối cảnh hiện tại và làm sáng tỏ thêm các yếu tố nào thật sự ảnh hưởng đến TNNL đóng góp thêm vào các nghiên cứu trước đây bằng cách sử dụng phương pháp nghiên cứu mới là phương pháp hồi quy tuyến tính Bayes Vì vậy, tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu là “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập ngoài lãi của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập ngoài lãi của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm (NHTMCP) yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam Đồng thời, phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó Từ đó đề xuất các gợi ý chính sách góp phần gia tăng hiệu quả thu nhập ngoài lãi của các ngân hàng

Dựa trên mục tiêu tổng quát, nghiên cứu xác định các mục tiêu cụ thể như sau:

Thứ nhất, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập ngoài lãi của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam

Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng và chiều hướng tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến TNNL của các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam

Thứ ba, đưa ra các gợi ý chính sách nhằm nâng cao tỷ lệ TNNL của các NHTMCP tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu trên, nghiên cứu sẽ làm rõ các nhân tố ảnh hưởng đến TNNL của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thông qua việc trả lời các câu hỏi sau:

Thứ nhất, các nhân tố nào ảnh hưởng đến thu nhập ngoài lãi của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

Thứ hai, mức độ ảnh hưởng và chiều hướng tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến TNNL của các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam là như thế nào?

Thứ ba, chính sách nào được ra để nhằm nâng cao tỷ lệ TNNL của các NHTMCP tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố ảnh hưởng đến TNNL của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Phạm vi về thời gian: Thời gian nghiên cứu được giới hạn trong từ 2011-2022 trên Báo cáo tài chính của 24 NHTMCP niêm yết TTCK Việt Nam là Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) Tác giả chọn 24 NHTMCP này là do các ngân hàng này có số liệu niệm yết đầy đủ trong khoảng thời gian nghiên cứu và đã được kiểm toán Hiện tại, tính đến 30/9/2023 có 31 NHTMCP trong nước, 24 NHTMCP được chọn đã có thể mang tính đại diện cho hệ thống NHTCMCP Việt Nam

Phạm vi về không gian: nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp trên Báo cáo tài chính của 24 NHTMCP niêm yết trên hai sàn chứng khoán là Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, thu thập mẫu dữ liệu của 24 NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2011-2022

Phương pháp định lượng: nhằm tổng hợp các lý thuyết, lược khảo các nghiên cứu trước đây, thu thập số liệu từ BCTC đã được kiểm toán, phân tích và so sánh số liệu thống kê các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động đến TNNL của 24 NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.khóa luận sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính Bayes (Bayesian linear regress) để xác định kết quả nghiên cứu thông qua phần mềm Stata

17 Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2019) thì việc sử dụng phương pháp Bayes có nhiều ưu điểm vượt trội hơn so với phương pháp tần suất truyền thống Phân tích Bayes là một phân tích thống kê trả lời các câu hỏi nghiên cứu về các tham số chưa biết của các mô hình thống kê bằng cách sử dụng xác suất dựa trên phân phối hậu nghiệm Độ chính xác trong phân tích theo Bayes không bị giới hạn theo kích thước mẫu nghiên cứu Do đó, đề tài nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính Bayes thông qua thuật toán lấy mẫu MCMCđể đánh giá các yếu tố tác động đến TNNL của 24 NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam.

Nội dung nghiên cứu

Ngoài các phần mở đẩu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo và các phụ lục, nội dung chính của khóa luận được trình bày trong 5 chương

Nội dung của chương này thể hiện khái quát về đề tài nghiên cứu của khóa luận với các nội dung chính được nghiên cứu bao gồm: lý do chọn đề tài nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu cũng như các đóng góp của đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

Nội dung nghiên cứu chính của chương 2 là tổng hợp lại các khái niệm, lý thuyết liên quan về TNNL, các thành phần trong tổng thu nhập ngoài lãi của một ngân hàng và cách đo lường Bên cạnh đó, chương này còn thực hiện khảo lược lại các nghiên cứu trong và ngoài nước về tác động của các yếu tố đến TNNL của các ngân hàng từ đó tìm ra khoảng trống nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu chính của chương 3 là trình bày mô hình nghiên cứu dự kiến về tác động của các yếu tố đến TNNL và giải thích các biến trong mô hình cũng như đưa ra giả thuyêt kỳ vọng về dấu và phương pháp dùng để thực hiện nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Ở chương 4, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu mà khóa luận tìm ra được Đồng thời, giới thiếu các phát hiện khác liên quan nếu có

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Nội dung nghiên cứu chính của chương này là tác giả sẽ trình bày tóm tắt lại kết quả nghiên cứu đạt được từ đó đưa ra các khuyến nghị dành cho các đối tượng liên quan Đồng thời sẽ trình bày giới hạn của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

Đóng góp của đề tài

Ý nghĩa khoa học: Với kết quả nghiên cứu đạt được đã cung cấp thêm bằng chứng khoa học nhằm làm tăng thêm sự nhận định về các nhân tố tác động đến TNNL của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam Ý nghĩa thực tiễn: Từ kết quả của nghiên cứu, khóa luận đã đưa ra bằng chứng thực nghiệm để làm rõ về nhân tố thực sự có tác động đến TNNL của NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu đã đề xuất cho các NHTMCP có thêm nhiều giải pháp để xây dựng chính sách hoạt động hợp lí giúp gia tăng nguồn TNNL.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Khái niệm, cơ sở lý thuyết, các thành phần của thu nhập ngoài lãi và cách đo lường thu nhập ngoài lãi

đo lường thu nhập ngoài lãi

2.1.1 Khái niệm về thu nhập ngoài lãi

Theo Stiroh (2004) thì ngành ngân hàng hiện nay đang dần chuyển dịch các nguồn thu từ hoạt động truyền thống như cho vay sang các hoạt động phi truyền thống có thể tạo ra nguồn doanh thu từ phí, phí dịch vụ, doanh thu giao dịch và các loại thu nhập không liên quan đến lãi suất khác Nguồn thu nhập ngoài lãi này đã góp phần nâng cao doanh thu của ngân hàng và nhờ vào TNNL giúp cho doanh thu ít chịu biến động và giảm bớt rủi ro cho ngân hàng Smith và cộng sự (2004) cũng cho thấy rằng việc đa dạng hóa nguồn thu cũng giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tập chung vào cho vay

Theo DeYoung và Rice (2004) thì thu nhập ngoài lãi là các nguồn thu nhập không đến từ việc cấp tín dụng cho khách hàng mà là nguồn thu nhập đến từ các phí như phí dịch vụ tiền gửi, thu nhập ủy thác, các dịch vụ sử dụng uy tín của ngân hàng và các phí dịch vụ khác

Bên cạnh đó, theo Hoàng Ngọc Tiến và Võ Thị Hiền (2010) thì “thu nhập từ các hoạt động ngoài tín dụng là các khoản thu nhập của các ngân hàng thương mại được hình thành từ chênh lệch giữa các khoản thu do cung ứng các sản phẩm dịch vụ khác ngoài hoạt động tín dụng và chi phí bỏ ra để thực hiện các sản phẩm dịch vụ đó Khoản thu nhập này được gọi là thu nhập ngoài lãi cho vay hay thu nhập từ hoạt động ngoài tín dụng Thu nhập từ hoạt động ngoài tín dụng là các khoản thu nhập từ hoạt động dịch vụ gồm kinh doanh ngoại hối, vàng bạc, đá quý, kinh doanh chứng khoán và các hoạt động dịch vụ khác sau khi trừ đi các khoản chi phí tương ứng cho các khoản thu này”

Còn đối với nghiên cứu của Nguyễn Thế Bính và Nguyễn Dương Gia Trân (2021) thì TNNL là nguồn thu nhập đến từ các hoạt động không chịu bất cứ tác động nào của lãi suất và bao gồm các hoạt động như thu phí dịch vụ, đầu tư chứng khoán, hoạt động ngoại hối và các hoạt động trên thị trường phái sinh

Như vậy, có thể hiểu TNNL của ngân hàng bao gồm các nguồn thu khác ngoài chênh lệch lãi suất từ việc cho vay Điều này bao gồm thu phí dịch vụ, phí giao dịch, lợi nhuận từ giao dịch chứng khoán, doanh thu từ dịch vụ thanh toán và các khoản thu nhập khác Các khoản thu này không phụ thuộc vào lãi suất và có thể đóng góp đáng kể vào tổng thu nhập của ngân hàng

2.1.2 Thành phần của thu nhập ngoài lãi và cách đo lường thu nhập ngoài lãi

Dựa trên các bài nghiên cứu trong và ngoài nước trước đây, có thể thấy TNNL đến từ nhiều nguồn khác nhau, và thông thường có 2 cách ước tính thu nhập ngoài lãi thông qua số tuyệt đối và số tương đối

Cách tính dựa trên số tuyệt đối:

TNNL= Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động dịch vụ + Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng + Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh + Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư

Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động dịch vụ: Đây là lợi nhuận hoặc tổn thất thuần từ việc cung cấp các dịch vụ ngân hàng như phí dịch vụ, phí giao dịch, phí thẻ và các khoản thu khác liên quan đến hoạt động dịch vụ

Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng: Đây là lợi nhuận hoặc tổn thất thuần từ các hoạt động giao dịch ngoại hối và vàng, bao gồm cả việc mua bán và giao dịch các loại tiền tệ và vàng

Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh: Đây là lợi nhuận hoặc tổn thất thuần từ hoạt động mua bán chứng khoán với mục đích kinh doanh ngắn hạn, bao gồm cả việc mua bán cổ phiếu, trái phiếu và các công cụ tài chính khác trên thị trường chứng khoán

Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư: Đây là lợi nhuận hoặc tổn thất thuần từ việc mua bán chứng khoán với mục đích đầu tư dài hạn, bao gồm cả việc nắm giữ và bán các tài sản chứng khoán nhằm tối đa hóa sinh lợi từ các khoản đầu tư này Cách tính dựa trên số tương đối: Đầu tiên, lấy tổng TNNL chia cho tổng thu nhập của ngân hàng Mặc dù cách tính này có thể cho thấy đóng góp của TNNL ngoài lãi vào tổng thu nhập của ngân hàng, tuy nhiên nếu có sự biến động tăng trưởng ngược chiều của một trong hai nguồn thu nhập thì sẽ cho cái nhìn không được chính xác về tỷ trọng của TNNL theo Hoàng Ngọc Tiến và Võ Thị Hiền (2010)

Thứ hai, De Young và Rice (2004) ước tính tỷ lệ TNNL bằng cách lấy tổng TNNL chia cho tổng tài sản Cách tính này có ý nghĩa rằng đối với một đồng tài sản có thể tạo ra bao nhiêu đồng TNNL Theo Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013) thì cách tính này có ưu điểm là có thể vận dụng vào suy đoán xu hướng phát triển cũng như tương quan vai trò, vị thế của TNNL trong tổng thu nhập của ngân hàng so với thu nhập truyền thống

Và đối với bài nghiên cứu này, dựa trên cách tính hiệu quả và phạm vi nghiên cứu đối với các báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần thì tác giả lựa chọn cách tính số hai là ước tính tỷ lệ TNNL bằng cách lấy TNNL chia cho tổng tài sản

Tỷ lệ TNNL (%) = Thu nhập ngoài lãi thuần

Tổng tài sản bình quần ×100%

2.1.3 Vai trò của thu nhập ngoài lãi

TNNL đóng vai trò quan trọng trong ngành ngân hàng, là một nguồn thu đáng kể cho các ngân hàng Trong khi thu nhập từ lãi suất từ hoạt động cho vay vẫn quan trọng, thu nhập không liên quan đến lãi suất mang lại sự đa dạng và ổn định cho dòng thu nhập tổng thể của ngân hàng Thu nhập ngoài lãi bao gồm các nguồn thu khác nhau như phí dịch vụ, hoa hồng, doanh thu giao dịch và các khoản phí liên quan đến dịch vụ Bằng gia tăng nguồn thu từ hoạt động phi lãi suất, ngân hàng có thể giảm sự phụ thuộc vào biến động lãi suất và nâng cao lợi nhuận

Một vai trò quan trọng của TNNL là giảm sự ảnh hưởng từ việc thay đổi lãi suất Khi lãi suất thấp, ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra lợi nhuận từ lãi suất, dẫn đến giảm mức lợi nhuận từ lãi suất Tuy nhiên, thu nhập ngoài lãi giúp giảm thiểu rủi ro này khi nguồn thu từ các nguồn dịch vụ phi lãi suất lại không bị ảnh hưởng khi lãi suất thay đổi Điều này cho phép ngân hàng duy trì mức lợi nhuận ổn định ngay cả trong môi trường lãi suất giảm đáng kể như hiện nay để giúp phục hồi nền kinh tế

Các lý thuyết liên quan đến thu nhập ngoài lãi

2.2.1 Lý thuyết quyền lực thị trường (Market Power – MP)

Lý thuyết quyền lực thị trường (Market Power - MP) cho rằng sự tăng trưởng thị phần của một doanh nghiệp là biểu hiện của quyền lực thị trường, và doanh nghiệp sẽ thu được lợi nhuận cao hơn nhờ vào sức mạnh của quyền lực thị trường Lý thuyết

MP có hai hướng tiếp cận chính: lý thuyết Cấu trúc - Hành vi - Hiệu quả (Structure- Conduct-Performance - SCP) và lý thuyết quyền lực thị trường tương đối (Relative Market Power - RMP)

Theo hướng tiếp cận SCP, lý thuyết cho rằng cấu trúc thị trường sẽ quyết định hành vi của doanh nghiệp, và hành vi này sẽ định đoạt kết quả của doanh nghiệp trên thị trường, bao gồm khả năng sinh lợi, cải tiến kỹ thuật và tăng trưởng (Olweny và Shipho, 2011) Theo hướng này, các ngân hàng hoạt động trên các thị trường tập trung có nhiều cơ hội tạo ra lợi nhuận bất thường, nhờ khả năng hạ lãi suất tiền gửi và tính lãi suất cho vay cao hơn do độc quyền, so với các ngân hàng hoạt động trên các thị trường ít tập trung hơn, mà không có sự khác biệt về hiệu quả của các ngân hàng đó (Tregenna, 2009)

Trái với SCP, tiếp cận theo quyền lực thị trường tương đối (RMP), lợi nhuận của ngân hàng bị ảnh hưởng bởi thị phần Theo hướng này, RMP cho rằng chỉ những ngân hàng lớn với các sản phẩm và dịch vụ khác biệt mới có thể khai thác thị trường, kiểm soát thị trường và kiếm được lợi nhuận cao hơn so với đối thủ cạnh tranh (Athanasoglou và cộng sự, 2008) Do đó, các ngân hàng thương mại lớn với thương hiệu và chất lượng sản phẩm, dịch vụ tốt mới có thể tăng giá và đạt khả năng sinh lời tốt hơn

2.2.2 Lý thuyết tài chính và đa dạng hóa thu nhập

2.2.2.1 Khái niệm về đa dạng hóa thu nhập

Theo Markowitz (1952) thì đa dạng hóa đầu tư có thể coi là một chiến lược đầu tư mà các nhà đầu tư tham gia vào nhiều ngành và lĩnh vực khác khi ngành và lĩnh vực mà nhà đầu tư đang tập trung vào bị suy yếu nhằm mục đích giảm rủi ro mà không phải hy sinh lợi nhuận Đa dạng hóa thu nhập cũng làm cho chi phí hoạt động của các ngân hàng tăng lên cũng như thu nhập ngoài lãi trong cơ cấu thu nhập cũng tăng theo Hiện nay, cũng có rất nhiều tác giả nghiên cứu về đa dạng hóa thu nhập về hoạt động của các ngân hàng Các khái niệm liên quan đến đa dạng hóa thu nhập tiêu biểu có thể kể như:

Theo Asif và Akhter (2019) thì việc các ngân hàng tập trung vào các hoạt động ngoài lãi như gia tăng tỷ lệ thu nhập từ phí, tỷ lệ thu nhập từ hoa hồng và tỷ lệ thu nhập từ các hoạt động khác sẽ giúp ngân hàng không dồn mọi nguồn lực vào hoạt động truyền thống đầy rủi ro như hoạt động tín dụng, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro cũng như gia tăng nguồn thu nhập cho ngân hàng Từ đó, bằng việc đa dạng hóa hoạt động kinh doanh trong hoạt động ngân hàng sẽ tạo ra được hai nguồn thu nhập chính đó là thu nhập từ lãi và thu nhập phi lãi Đa dạng hóa thu nhập là việc gia tăng tỷ trọng thu nhập từ các hoạt động ngoài lãi và giảm dần các hoạt động từ lãi Khái niệm trên được đồng nhất trong các nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015)

Theo nghiên cứu của Elsas và cộng sự (2010) thì các NHTM muốn đa dạng hóa thu nhập đó chính là chuyển dịch hoạt động của ngân hàng từ hoạt động sinh lãi truyền thống như cho vay, tiền gửi sang các hoạt động không liên quan đến lãi như thu phí dịch vụ Sau khi nguồn thu nhập từ phí đã ổn định, ngân hàng có thể tham gia vào các hoạt động ngoài lãi khác như đầu tư sinh lời

Như vậy, có thể hiểu rằng đa dạng hóa thu nhập là hoạt động giúp các NHTM gia tăng thu nhập và tối ưu lợi nhuận một cách đáng kể và an toàn khi so sánh với các hoạt động truyền thống Đa dạng hóa thu nhập có thể tối thiểu được các rủi ro trong việc cấp tín dụng, và không cần phải trích lập dự phòng nợ xấu và dần trở thành nguồn thu nhập chính cho các ngân hàng Nguồn thu từ hoạt động phi lãi của ngân hàng có thể đến từ phí dịch vụ tiền gửi, ngân hàng điện tử, chuyển tiền liên ngân hàng, ví điện tử, thẻ tín dụng, tài trợ thương mại Việc đa dạng hóa hoạt động không chỉ giúp đa dạng hóa nguồn thu mà còn giúp các ngân hàng phát triển, đáp ứng được hầu hết các nhu cầu của khách hàng khi giao dịch với ngân hàng

Phương pháp đo lường đa dạng hóa thu nhập:

- Đo lường đa dạng hóa thu nhập bằng TNNL trên tổng thu nhập thuần

Trong các nghiên cứu trước đây của Stiroh (2004), Lepetit và cộng sự (2008), Lee và cộng sự (2014) thì tỉ lệ này được tính bằng cách:

NON (%) = Thu nhập ngoài lãi thuần

TNNL= Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động dịch vụ + Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng + Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh + Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư

Tổng thu nhập thuần = TNNL + Thu nhập lãi thuần

Trong trường hợp tổng thu nhập thuần lớn hơn 0 thì tỷ lệ NON sẽ nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Tỷ lệ NON càng cao, thì thu nhập ngoài lãi thuần trên tổng thu nhập thuần càng cao thì đa dạng hóa thu nhập càng cao

- Đo lường đa dạng hóa thu nhập bằng chỉ số Herfindahl – Hirschman

Trong các nghiên cứu của Stiroh và cộng sự (2006), Chiorazzo và cộng sự (2008) thì mức độ đa dạng hóa được tính toán theo công thức:

INT: Tỷ lệ thu nhập từ lãi trên tổng thu nhập thuần

NON: Tỷ lệ thu ngoài lãi trên tổng thu nhập thuần

Khi HHI đạt giá trị cao nhất là 1 thì DDH đạt giá trị tối thiểu là 0, tức ngân hàng không có đa dạng hóa thu nhập hay không thực hiện đa dạng hóa hoạt động Trái lại, khi HHI đạt giá trị tối thiểu là 0,5 thì DDH đạt giá trị tối đa là 0,5 tức có nghĩa là ngân hàng đã đang dạng hóa hoàn toàn hoạt động, và là mức đa dạng hóa cao nhất

2.2.2.2 Tác động của lý thuyết đa dạng hóa thu nhập đến ngân hàng

Lý thuyết đa dạng thu nhập đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự ổn định và khả năng chống chịu rủi ro của ngân hàng Bằng cách tăng cường đa dạng hóa nguồn thu nhập, ngân hàng có thể giảm thiểu sự phụ thuộc vào một nguồn thu nhập duy nhất và tạo ra một cơ sở tài chính vững mạnh hơn Đa dạng hóa thu nhập cho phép ngân hàng phát triển nhiều lĩnh vực kinh doanh và dịch vụ tài chính khác nhau Thay vì chỉ tập trung vào một số nguồn thu nhập chủ chốt như cho vay, ngân hàng có thể mở rộng hoạt động sang các lĩnh vực như giao dịch chứng khoán, quản lý tài sản, bảo hiểm, tư vấn tài chính và dịch vụ thanh toán Điều này giúp tăng cường khả năng tạo ra lợi nhuận ổn định và bảo vệ ngân hàng trong trường hợp một lĩnh vực kinh doanh gặp khó khăn

Bên cạnh đó, đa dạng thu nhập cũng giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và tác động của các biến động kinh tế Khi hoạt động trong nhiều lĩnh vực khác nhau, ngân hàng có thể hưởng lợi từ sự đồng bộ và phân tán rủi ro Nếu một lĩnh vực kinh doanh gặp khó khăn, nguồn thu nhập từ các lĩnh vực khác có thể giúp đỡ ngân hàng vượt qua thời kỳ khó khăn và duy trì hoạt động ổn định

Thêm vào đó, đa dạng thu nhập cũng mang lại lợi ích cho khách hàng Việc cung cấp một loạt các sản phẩm và dịch vụ tài chính cho phép ngân hàng đáp ứng đa dạng nhu cầu của khách hàng Khách hàng có thể tận dụng các dịch vụ tài chính phù hợp với mục tiêu và điều kiện cá nhân, từ vay vốn, đầu tư, đến thanh toán và quản lý tài sản Điều này mang lại sự linh hoạt và tiện lợi cho khách hàng, đồng thời tạo sự cạnh tranh lành mạnh giữa các ngân hàng

Các nghiên cứu đã chứng minh tác động của đa dạng thu nhập đến các ngân hàng trên toàn cầu Trong nghiên cứu của Stiroh và Rumble (2006), đã được thực hiện trên các Ngân hàng Thương mại Hoa Kỳ, kết quả cho thấy việc đa dạng hóa nguồn thu nhập tạo ra sự đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận Tương tự, Chiorazzo và cộng sự (2008) đã tìm thấy kết quả tương tự tại các ngân hàng châu Âu

2.2.3 Lý thuyết tính kinh tế theo quy mô

2.2.3.1 Khái niệm về lý thuyết kinh tế theo quy mô

Lý thuyết tính kinh tế theo quy mô được phát triền bởi Panzar và Willig vào năm

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và vấn đề nghiên cứu là các yếu tố tác động đến TNNL của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Bước 2: Tổng quan các lý thuyết, lược khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước về vấn đề nghiên cứu để làm cơ sở thiết lập các biến trong mô hình nghiên cứu

Bước 3: Với các biến đã được xác định trong mô hình, tiến hành thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Ngoài ra, dữ liệu còn được thu thập từ các tổ chức lớn, có độ tin cậy cao như Ngân hàng Nhà nước, Tổng cục Thống kê, World Bank Dữ liệu thu thập được tổng hợp thành bảng dữ liệu với thời gian 12 năm, số đơn vị chéo N$ tạo thành 288 quan sát Sau đó, từ dữ liệu thu thập được tiến hành tính toán và xử lý dữ liệu để đồng nhất trong mô hình nghiên cứu

Bước 4: Sau khi có đầy đủ dữ liệu, tác giả tiến hành chạy mô hình Bayes bằng phần mềm Stata 17 để ước lượng các mô hình và chọn ra mô hình tốt nhất trong các mô hình Sau đó, tiến hành kiểm tra hội tụ chuỗi MCMC vì mô hình chỉ vững khi chuỗi MCMC đã hội tụ bằng cách kiểm tra biểu đồ vết (Trace plots), biểu đồ tự tương quan (Autocorrelation), biểu đồ phân phối (Histogram) và ước tính mật độ hạt nhân chuỗi MCMC (Density), cỡ mẫu hiệu quả (ESS), xác suất khoảng tin cậy

Bước 5: Dựa trên các tham số hồi quy đã thu được, tác giả sẽ thực hiện phân tích kết quả và thảo luận về tác động các các biến trong mô hình tác động đến TNNL của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Bước 6: Từ kết quả có được, đề xuất các khuyến nghị giúp các các Ngân hàng

Thương mại cổ phần niêm yết nâng cao được tỉ lệ TNNL trong tổng thu nhập nhằm giảm thiểu rủi ro tập trung vào hoạt động truyền thống cho vay

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Xác định vấn đề nghiên cứu

Tổng quan các nghiên cứu trước đây và cơ sở lý thuyết

Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Chạy mô hình và kiểm định hội tụ chuỗi MCMC

Thảo luận và phân tích kết quả

BƯỚC 6: Đưa ra các khuyến nghị

Hình 3.1 Tổng hợp các bước trong quy trình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu

3.2.1 Khái quát mô hình nghiên cứu

Với vấn đề nghiên cứu là các yếu tố tác động đến TNNL của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam và kết hợp với việc sơ lược các nghiên cứu trước đây của các tác giả như DeYoung và Rice (2004), Hakimi và cộng sự (2012), Damankah và cộng sự (2014) tác giả nhận thấy rằng, mô hình đề xuất của các tác giải trên được nhiều nhà nghiên cứu khác sử dụng để phân tích về tác động của các yếu tố đến TNNL tại các nước trên thế giới Bên cạnh đó, ở Việt Nam cũng có một vài tác giả sử dụng mô hình trên vào nghiên cứu như Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018) Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng mô hình trên vào bài nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến TNNL của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bao gồm biến phụ thuộc NII và các biến giải thích: Quy mô ngân hàng (BSIZE), tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEPTA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), thanh khoản (LIQ), tăng trưởng kinh tế (GDPG), tỷ lệ lạm phát (INF)

Và mô hình nghiên cứu có dạng:

NII it = β 0 + β 1 BSIZE it + β 2 DEPTA it + β 3 LTA it + β 4 ETA it + β 5 LIQ it + β 6 GDPG t + β 7 INF t + ɛ it

Trong đó: it: là ngân hàng i, tại thời điểm t β 0 : là hệ số chặn, β 1 …β 7 là hệ số hồi quy riêng của các biến độc lập

BSIZE it : là biến quy mô ngân hàng của ngân hàng i tại thời điểm t

DEPTA it : là biến tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t

LTA it : là biến tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t

ETA it : là biến vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t

LIQ it : là biến thanh khoản của ngân hàng i tại thời điểm t

GDPG t : là biến tỷ lệ tăng trưởng GDP tại thời điểm t

INF t : là biến tỷ lệ lạm phát tại thời điểm t ɛ it : là sai số của mô hình

3.2.2 Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Tỷ lệ TNNL (NII) được tính bằng công thức lấy thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản của ngân hàng Dữ liệu được lấy từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các ngân hàng niêm yết Theo các nghiên cứu trước đây của DeYoung và Rice (2004), Hakimi và cộng sự (2012), Damankah và cộng sự (2014) cũng đưa ra cùng một cách tính là:

NII = TNNL / Tổng tài sản

Thu nhập ngoài lãi của ngân hàng được tính bằng công thức:

TNNL= Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động dịch vụ + Lãi/(lỗ) thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng + Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh + Lãi/(lỗ) thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư

Biến độc lập a) Quy mô ngân hàng (BSIZE)

Quy mô của ngân hàng có thể đo lường bằng nhiều cách khác nhau như dựa trên vốn chủ sở hữu, doanh thu hoạt động, số lượng chi nhánh, số lượng nhân viên, tổng tài sản Tuy nhiên theo các nghiên cứu trước đây của Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), DeYoung và Rice (2004), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016) sử dụng cách đo lường quy mô của ngân hàng bằng cách lấy Logarit tổng tài sản của từng ngân hàng theo từng năm Số liệu của tổng tài sản được lấy từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các ngân hàng

BSIZE = Ln (Tổng tài sản)

Quy mô lớn của ngân hàng thường đi kèm với việc cung cấp một loạt các dịch vụ tài chính như quản lý tài sản, dịch vụ thanh toán, giao dịch chứng khoán, và bảo hiểm Các dịch vụ này có thể tạo ra thu nhập ngoài lãi từ các khoản phí, hoa hồng và doanh thu khác Quy mô lớn của ngân hàng cung cấp cơ hội để mở rộng dịch vụ tài chính và tăng doanh thu từ các hoạt động này Trong các nghiên cứu của các tác giả như Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), DeYoung và Rice (2004), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Rogers và Sinkey (1999) cũng cho thấy quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều (+) đối với TNNL b) Quy mô tiền gửi (DEPTA)

Quy mô tiền gửi của một ngân hàng đề cập đến tổng số tiền mà khách hàng cá nhân và doanh nghiệp gửi vào ngân hàng để lưu trữ vì nhiều mục đích khác nhau Quy mô tiền gửi của một ngân hàng quan trọng bởi vì nó cho thấy khả năng thu hút được nguồn vốn nhàn rỗi từ xã hội, cung cấp dịch vụ tài chính và tạo ra được nguồn thu nhập từ lãi và phí Ngoài ra, quy mô tiền gửi của một ngân hàng còn có thể cho thấy được sự ổn định tài chính và sức mạnh cạnh tranh của một ngân hàng Có rất nhiều cách tính đo lường quy mô tiền gửi của ngân hàng như tổng tiền gửi, số lượng tài khoản, tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi… Trong các nghiên cứu của DeYoung và Rice (2004), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hakimi và cộng sự (2012), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013) kết quả cho thấy rằng quy mô tiền gửi có tác động cùng chiều (+) đối với TNNL và biến quy mô tiền gửi được tính bằng công thức sau:

DEPTA = Tổng tiền gửi / Tổng tài sản

Ngân hàng có nguồn tiền gửi lớn cho thấy độ uy tín của ngân hàng, qua đó gia tăng khả năng tiếp cận được nguồn tiền giá rẻ Từ đó, tận dụng được nguồn tiền này để mở rộng hoạt động kinh doanh và tạo ra nguồn thu ngoài lãi từ các hoạt động phi tín dụng c) Quy mô tín dụng (LTA)

Quy mô tín dụng của một ngân hàng là tổng giá trị các khoản vay và các hợp đồng tín dụng mà ngân hàng cung cấp cho khách hàng và các bên liên quan khách Tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản gia tăng cho thấy mức độ tập trung của ngân hàng vào hoạt động cho vay Một tỷ lệ cao có thể cho thấy ngân hàng có quy mô hoạt động cho vay lớn, trong khi một tỷ lệ thấp có thể cho thấy ngân hàng tập trung vào các hoạt động khác như đầu tư, giao dịch chứng khoán… Một tỷ lệ cao có thể cho thấy ngân hàng đang có mức độ nợ cao và tiềm ẩn rủi ro tín dụng Nếu khoản nợ không được quản lý tốt, có thể dẫn đến khả năng nợ xấu cao và ảnh hưởng tiêu cực đến tài sản và lợi nhuận của ngân hàng Trong các nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018), DeYoung và Rice (2004), Hakimi và cộng sự (2012) cho thấy rằng quy mô tín dụng có tác động ngược chiều (-) đối với TNNL và biến này được đo lường bằng công thức:

LTA = Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản d) Quy mô vốn chủ sở hữu (ETA)

Quy mô vốn chủ sở hữu của một ngân hàng cho thấy sức mạnh nội tại của một ngân hàng, quy mô vốn chủ sở hữu càng cao thì khả năng ứng phó trước rủi ro càng cao Quy mô vốn chủ sở hữu lớn cho phép ngân hàng có khả năng cho vay mở rộng hơn Ngân hàng có thể sử dụng vốn chủ sở hữu để cấp các khoản vay và tín dụng cho khách hàng, từ đó tạo ra thu nhập từ lãi suất và phí dịch vụ Quy mô vốn chủ sở hữu lớn cho phép ngân hàng phát triển và đa dạng hóa các nguồn thu nhập khác ngoài lãi suất Ngân hàng có thể mở rộng hoạt động như quản lý tài sản, dịch vụ tư vấn tài chính, phí giao dịch, và các khoản thu nhập phát sinh từ các dịch vụ khác như thẻ tín dụng, thanh toán điện tử… Trong các nghiên cứu của DeYoung và Rice (2004), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Shahimi và cộng sự (2006) cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều (+) đối với TNNL và được tính bằng công thức:

ETA = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản e) Thanh khoản của ngân hàng (LIQ)

Các ngân hàng hiện nay đều phải trích lập dự phòng theo quy định của Ngân hàng nhà nước đối với các khoản tiền gửi của khách hàng để có thể đáp ứng được nhu cầu rút tiền gia tăng của khách hàng khi cần thiết và giảm thiểu rủi ro thanh khoản Nhưng nếu các ngân hàng phải trích lập dự phòng một khoản tiền lớn tại quỹ thì ngân hàng bỏ lỡ cơ hội tạo ra thu nhập từ việc đầu tư vào các hoạt động khác Các tài sản sinh lãi như cho vay hay đầu tư có thể mang lại lợi nhuận cao hơn so với việc giữ tiền mặt Trong các nghiên cứu của DeYoung và Rice (2004), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hakimi và cộng sự (2012), Damankah và cộng sự (2014), Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018) kết quả cho thấy rằng thanh khoản của ngân hàng tác động ngược chiều (-) đối với TNNL và tính thanh khoản của ngân hàng được tính bằng công thức:

LIQ = Logarit (Tổng tiền mặt tại quỹ, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng và

NHNN) f) Tốc độ tăng trưởng GDP (GDPG)

Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế là một chỉ số quan trọng để đo lường sự phát triển và mở rộng của một nền kinh tế Nó đo lường tỷ lệ tăng trưởng của giá trị sản xuất toàn bộ hàng hóa và dịch vụ trong một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thể, thường được tính bằng tỷ lệ phần trăm Số liệu của biến này được tác giả thu thập từ Tổng cục Thống kê Trong các nghiên cứu Nguyễn Thế Bính và Nguyễn Dương Gia Trân (2021), Hakimi và cộng sự (2012) cho thấy rằng tốc độ tăng trưởng GDP và TNNL có tác động cùng chiều (+) với nhau Trong khi đó, với nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015) lại không tìm ra được mối tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và TNNL Ngoài ra, đối với Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn

Hồng Hạt (2016), DeYoung và Rice (2004) lại tìm ra được mối quan hệ ngược chiều với nhau Nhưng đối với bài nghiên cứu này, tác giả cho rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều (+) đối với TNNL g) Tỷ lệ lạm phát (INF)

Tỷ lệ lạm phát là một chỉ số kinh tế đo lường sự tăng giá của hàng hóa và dịch vụ trong một khoảng thời gian cụ thể Nó thường được tính bằng tỷ lệ phần trăm và biểu thị mức độ tăng giá trung bình trong một năm Số liệu của biến này được tác giả thu thập từ Tổng cục Thống kê Trong các nghiên cứu của Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Nguyễn Thế Bính và Nguyễn Dương Gia Trân (2021), Hakimi và cộng sự (2012), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015) đều cho thấy rằng tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều (-) đối với TNNL

Bảng 3.1 Bảng tổng hợp dấu kỳ vọng của các biến trong mô hình

Ký hiệu Mô tả biến Phương pháp tính

Dấu kỳ vọng Nguồn tham khảo

Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản (%)

Thu nhập ngoài lãi/Tổng tài sản

DeYoung và Rice (2004), Damankah và cộng sự (2014), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013)

BSIZE Quy mô của ngân hàng

Logarit của tổng tài sản +

Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), DeYoung và Rice (2004), Nguyễn

Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016)

DEPTA Quy mô tiền gửi (%)

Tổng tiền gửi/Tổng tài sản +

DeYoung và Rice (2004), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hakimi và cộng sự (2012)

LTA Quy mô tín dụng (%)

Tổng dư nợ cho vay/Tổng tài sản -

Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018), DeYoung và Rice (2004)

ETA Quy mô vốn chủ sở hữu (%)

Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản +

DeYoung và Rice (2004), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Shahimi và cộng sự (2006)

LIQ Thanh khoản của ngân hàng

Logarit của tổng tiền mặt tại quỹ, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng và NHNN

DeYoung và Rice (2004), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hakimi và cộng sự (2012), Damankah và cộng sự (2014)

Tốc độ tăng trưởng GDP (%) Được lấy từ cơ sở dữ liệu Tổng cục thống kê

Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Nguyễn Thế Bính và Nguyễn Dương Gia Trân (2021), Hakimi và cộng sự (2012)

INF Tỷ lệ lạm phát

(%) Được lấy từ cơ sở dữ liệu Tổng cục thống kê

Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Nguyễn Thế Bính và Nguyễn Dương Gia Trân (2021), Hakimi và cộng sự (2012)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Giả thuyết nghiên cứu

Từ việc mô tả các biến được đưa vào mô hình để nghiên cứu và tìm hiểu mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (NII), nghiên cứu đưa ra các kỳ vọng về sự tác động của 7 biến độc lập đối với TNNL và sẽ tương ứng với 7 giả thuyết

Giả thuyết H1: Quy mô của ngân hàng sẽ có tác động cùng chiều đối với thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản Khi ngân hàng tăng quy mô, điều này thường đi kèm với sự mở rộng hoạt động cho vay, cung cấp các dịch vụ tài chính và đầu tư tài sản tài chính Điều này tạo ra cơ hội tăng thu nhập từ lãi suất, khoản phí và các nguồn thu nhập ngoài lãi khác Ngược lại, giảm quy mô ngân hàng có thể hạn chế khả năng cung cấp vốn, mở rộng dịch vụ và đầu tư, dẫn đến giảm thu nhập ngoài lãi Cho nên có thể hiểu, khi quy mô của ngân hàng tăng cao có thể gia tăng nguồn thu nhập ngoài lãi Các nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), DeYoung và Rice (2004), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016) cũng cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa TNNL và quy mô ngân hàng Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra được mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và thu nhập ngoài lãi

Giả thuyết H2: Tổng tiền gửi trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đối với thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản Khi tổng tiền gửi tăng, ngân hàng có nguồn vốn dồi dào để sử dụng cho việc cho vay và đầu tư, tạo ra cơ hội tăng thu nhập từ lãi suất và khoản phí thu được từ các khoản vay và thu nhập từ hoạt động đầu tư Ngoài ra, mức lãi suất trả cho tiền gửi và chi phí liên quan đến việc quản lý tiền gửi cũng ảnh hưởng đến thu nhập ngoài lãi Bằng cách tận dụng nguồn tiền gửi với chi phí rẻ như tiền gửi không kỳ hạn, ngân hàng có thể tạo ra được lợi nhuận cao với chi phí thấp Tổng tiền gửi tăng cũng là cơ hội để ngân hàng gia tăng TNNL Trong các nghiên cứu của DeYoung và Rice (2004), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hakimi và cộng sự (2012) cũng cho thấy mối quan hệ cùng chiều này Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra được mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô tiền gửi và thu nhập ngoài lãi

Giải thuyết H3: Tổng dự nợ cho vay trên tổng tài sản có tác động ngược chiều đối với thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản Khi ngân hàng tập trung vào hoạt động cho vay quá nhiều sẽ dẫn đến gia tăng rủi ro tín dụng với các khách hàng có rủi ro cao, thay vì đa dạng hóa hoạt động kinh doanh để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro Hoạt động tín dụng nhiều làm thu nhập của ngân hàng phụ thuộc nhiều vào một nguồn, nếu có biến động xảy ra trên thị trường, lãi suất thị trường giảm hay tăng cũng có thể ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập của ngân hàng Từ đó, khả năng tạo ra TNNL bị giảm đi, vì nguồn lực của ngân hàng tập nhiều vào hoạt động tín dụng Trong các nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018), DeYoung và Rice (2004) đều cho thấy quy mô tín dùng và TNNL có mối quan hệ ngược chiều Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra được mối quan hệ ngược chiều giữa tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản và TNNL trên tổng tài sản

Giả thuyết H4: Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đối với thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản Nguồn vốn chủ sở hữu có thể được coi là nguồn vốn sẵn có giúp ngân hàng cải thiện được nguồn thu ngoài lãi Ngân hàng có thể sử dụng vốn chủ sở hữu để mở rộng danh mục dịch vụ tài chính và gia tăng thu nhập ngoài lãi từ các dịch vụ mới Ví dụ, ngân hàng có thể mở rộng hoạt động trong lĩnh vực bảo hiểm, quản lý tài sản, tư vấn tài chính, hoặc các dịch vụ ngân hàng đầu tư. Ngân hàng có thể sử dụng vốn chủ sở hữu để đầu tư vào các công cụ tài chính như cổ phiếu, trái phiếu, quỹ đầu tư, hoặc sản phẩm tài chính phức tạp khác Thu nhập ngoài lãi có thể được tạo ra từ việc nhận cổ tức, lợi tức từ cổ phiếu và trái phiếu, hoặc lợi nhuận từ giao dịch chứng khoán Vốn chủ sở hữu cũng có thể được sử dụng để mở rộng quy mô hoạt động của ngân hàng, ví dụ như mở thêm chi nhánh, tăng cường hệ thống phân phối, hoặc mở rộng dịch vụ tài chính cho các lĩnh vực mới Điều này có thể tạo ra thu nhập ngoài lãi từ việc thu phí dịch vụ, lợi nhuận từ quy mô hoạt động mở rộng, và thu nhập từ khách hàng mới Trong các nghiên cứu của DeYoung và Rice (2004), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Shahimi và cộng sự (2006) cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô VCSH và TNNL Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra được mối quan hệ cùng chiều giữa vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và TNNL trên tổng tài sản

Giả thuyết H5: Thanh khoản của ngân hàng có tác động ngược chiều đối với thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản Khi ngân hàng có quá nhiều tiền mặt tại quỹ, khả năng tạo thu nhập ngoài lãi có thể bị giảm Điều này xảy ra vì tiền mặt không được đầu tư, dẫn đến thiếu hụt cơ hội đầu tư và mất mát giá trị vốn theo thời gian Hơn nữa, việc duy trì số lượng lớn tiền mặt cũng đòi hỏi ngân hàng phải chịu chi phí cơ cấu và bảo quản tiền mặt Tuy nhiên, tiền mặt vẫn là một yếu tố quan trọng để đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng và đảm bảo sự ổn định tài chính Vì vậy, ngân hàng cần duy trì một mức phù hợp của tiền mặt tại quỹ để đảm bảo hoạt động hàng ngày, trong khi cân nhắc cơ hội đầu tư khác để tăng khả năng tạo thu nhập ngoài lãi Các nghiên cứu của DeYoung và Rice (2004), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hakimi và cộng sự (2012), Damankah và cộng sự (2014) cho thấy thanh khoản và TNNL có mối quan hệ ngược chiều Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra được mối quan hệ ngược chiều giữa thanh khoản và TNNL trên tổng tài sản

Giả thuyết H6: Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều đối với thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản Tăng trưởng GDP có thể góp phần đáng kể vào việc gia tăng thu nhập ngoài lãi của các ngân hàng Tăng trưởng GDP đề cập đến sự gia tăng giá trị của tất cả các hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định Khi GDP tăng, nền kinh tế mở rộng và hoạt động tăng lên, điều này cũng tạo ra nhiều cơ hội kinh doanh mới cho các ngân hàng Dưới tác động của tăng trưởng GDP, các doanh nghiệp và cá nhân có xu hướng thúc đẩy nhu cầu vay mượn để đầu tư trong các dự án, mua sắm hàng hóa và dịch vụ, mở rộng kinh doanh và tiêu dùng.Ngân hàng có thể tăng doanh số cho vay và thu phí dịch vụ Điều này góp phần gia tăng thu nhập ngoài lãi của ngân hàng Hơn nữa, tăng trưởng GDP cũng có thể tạo ra lợi suất cao hơn từ các khoản đầu tư của ngân hàng vào các công ty và doanh nghiệp Trong các nghiên cứu của Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Nguyễn Thế Bính và Nguyễn Dương Gia Trân (2021), Hakimi và cộng sự (2012) cho thấy tăng trưởng GDP và TNNL có mối quan hệ cùng chiều Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra được mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng GDP và TNNL trên tổng tài sản

Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều đối với với thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản Tỷ lệ lạm phát cao có thể ảnh hưởng đến khả năng tạo ra nguồn thu ngoài lãi của ngân hàng Lạm phát là hiện tượng tăng giá cả tổng hợp và mất giá của tiền tệ trong một thời gian dài Khi lạm phát tăng cao, có một số tác động tiêu cực đối với hoạt động ngân hàng Lạm phát làm giảm giá trị tiền tệ theo thời gian, làm giảm sức mua của người tiêu dùng Điều này có thể dẫn đến giảm nhu cầu vay mượn và sử dụng dịch vụ ngân hàng, ảnh hưởng ngược chiều đến thu nhập ngoài lãi của ngân hàng Trong các nghiên cứu của Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Nguyễn Thế Bính và Nguyễn Dương Gia Trân (2021), Hakimi và cộng sự (2012) cho thấy tỷ lệ lạm phát và TNNL có mối quan hệ ngược chiều Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng sẽ tìm ra được mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ lạm phát và TNNL trên tổng tài sản.

Mẫu nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của 24 NHTMCP niêm yết TTCK Việt Nam trong giai đoạn 12 năm từ 2011 – 2022 Dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu của Fiinpro Sau khi trích xuất được dữ liệu từ báo cáo tài chính, tác giả tiến hành tính toán lại dữ liệu phù hợp với bài nghiên cứu

Bảng 3.2 Tổng hợp mẫu 24 ngân hàng trong nghiên cứu

STT Mã chứng khoán Tên tiếng Việt

1 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu

2 BID Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

3 CTG Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

4 EIB Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam

5 HDB Ngân hàng TMCP Phát triển TP HCM

6 LPB Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt

7 MBB Ngân hàng TMCP Quân Đội

8 MSB Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam

9 NVB Ngân hàng TMCP Quốc Dân

10 OCB Ngân hàng TMCP Phương Đông

11 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội

12 SSB Ngân hàng TMCP Đông Nam Á

13 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín

14 TCB Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam

15 TPB Ngân hàng TMCP Tiên Phong

16 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam

17 VIB Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam

18 VPB Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng

19 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long

20 NAB Ngân hàng TMCP Nam Á

STT Mã chứng khoán Tên tiếng Việt

21 PGB Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex

22 SGB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương

23 BVB Ngân hàng TMCP Bản Việt

24 VAB Ngân hàng TMCP Việt Á

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.4.2 Phương pháp thu thập mẫu nghiên cứu

Tất cả các ngân hàng được chọn để làm mẫu nghiên cứu trong đề tài này là NHTMCP đã được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2011 – 2022 Sử dụng kỹ thuật lấy mẫu có mục đích, khi các mẫu được chọn phải đầy đủ các tiêu chí được chọn như là NHTMCP đã được niêm yết, có đủ dữ liệu trong giai đoạn nghiên cứu Từ các tiêu chí được chọn, tác giả đã chọn ra được 24 ngân hàng đáp ứng được các tiêu chí với 288 quan sát

3.4.3 Công cụ sử dụng để nghiên cứu Đề tài nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến TNNL của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam sử dụng hai công cụ chính là phần mêm Excel dùng để tính toán dữ liệu nghiên cứu và phần mềm phân tích dữ liệu Stata 17.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả dữ liệu

Bảng 4.1 chứa thông tin về các biến số tài chính của các ngân hàng Bảng này bao gồm 8 biến số với 288 quan sát trong giai đoạn 12 năm từ 2011 đến 2022 , bao gồm NII (Non Interest Income), BSIZE (Bank Size), DEPTA (Deposits to Total Assets), LTA (Loan to Assets), ETA (Equity to Assets), LIQ (Liquidity), GDPG (GDP Growth) và INF (Inflation) Giá trị của các biến được thống kê bằng các tiêu chí như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất nhằm giúp đánh giá được đặc điểm tổng quan và phân phối của dữ liệu nghiên cứu

Bảng 4.1 Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17

Dựa vào bảng 4.1 trên ta có thể thấy độ biến động dữ liệu giữa các NHTMCP là rất lớn thông qua giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất được thống kê Ngoài ra, với giá trị của biến NII có xuất hiện giá trị nhỏ nhất được ghi nhận là số âm Điều này có thể hiểu là thu nhập ngoài lãi ròng của ngân hàng đang bị lỗ, tức chi phí phi lãi đang vượt thu nhập phi lãi dẫn đến ngân hàng thua lỗ trong hoạt động kinh doanh các hoạt động phi tín dụng Bên cạnh đó, NII âm có thể chỉ xuất hiện trong tình huống tạm thời trong bối cảnh nền kinh tế gặp khó khăn và NII có thể điều chỉnh theo thời gian khi tình hình nền kinh tế cải thiện

Biến phụ thuộc NII – Thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản của 24 ngân hàng có giá trị trung bình là 0,0046455 hay 0,46% và độ lệch chuẩn là 0,0043205 (0,43%) Điều này cho thấy thu nhập ngoài lãi ròng của ngân hàng có sự biến động khá lớn trong mẫu dữ liệu, với giá trị nhỏ nhất là của Ngân hàng TMCP Việt Á với giá trị là - 0,0059986 hay -0,59% vào năm 2015 và giá trị lớn nhất là của Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam là 0,0211706 hay 2,11% vào năm 2017

Biến độc lập BSIZE – Quy mô ngân hàng có giá trị trung bình là 14,13347 và độ lệch chuẩn là 0,5158491 Điều này cho thấy kích thước của các ngân hàng trong mô hình khá đồng đều, với giá trị nhỏ nhất là 13,16687 của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương vào năm 2013 và giá trị lớn nhất là 15,32646 của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam năm 2022

Biến độc lập DEPTA – Quy mô tiền gửi có giá trị trung bình là 0,1662479 (16,62%) và độ lệch chuẩn là 0,082898 (8,3%) Điều này cho thấy tỷ lệ tiền gửi so với tổng tài sản của ngân hàng có sự biến động khá lớn trong mẫu dữ liệu, với giá trị nhỏ nhất là 0,0281576 (2.81%) thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín vào năm 2017 và giá trị lớn nhất là 0,6047323 (6,04%) thuộc về Ngân hàng TMCP Đông Nam Á vào năm 2011

Biến độc lập LTA – Quy mô tín dụng của 24 ngân hàng có giá trị trung bình là 0,6015897 (60,16%) và độ lệch chuẩn là 0,116251 (11,63%) Điều này cho thấy tỷ lệ khoản vay so với tổng tài sản của ngân hàng có sự biến động khá lớn trong mẫu dữ liệu, với giá trị nhỏ nhất là 0,1721483 (17,21%) thuộc về Ngân hàng TMCP Tiên Phong vào năm 2011 và giá trị lớn nhất là 0,8442011 (84,42%) thuộc về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam năm 2011

Biến độc lập ETA – Quy mô vốn chủ sở hữu của 24 ngân hàng có giá trị trung bình là 0,0924443 (9,24%) và độ lệch chuẩn là 0,0382111 (3,82%) Điều này cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với tổng tài sản của ngân hàng có sự biến động khá lớn trong mẫu dữ liệu, với giá trị nhỏ nhất là 0,0406177 (4,06%) thuộc về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam vào năm 2017 và giá trị lớn nhất là 0,2383814 (23,84%) thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương vào năm 2013

Biến độc lập LIQ – Thanh khoản của ngân hàng có giá trị trung bình là 13,26476 và độ lệch chuẩn là 0,511317 Điều này cho thấy thanh khoản của các ngân hàng có sự biến động không đáng kể trong mẫu dữ liệu nghiên cứu, với giá trị nhỏ nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương vào năm 2014 với mức 11,94613 và giá trị lớn nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam vào năm 2022 với mức 14,59619

Biến độc lập GDPG – Tốc độ tăng trưởng GDP có giá trị trung bình là 0,0606516 (6,07%) và độ lệch chuẩn là 0,0165614 (1,66%) Điều này cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022 có sự biến động khá nhỏ trong mẫu dữ liệu, với giá trị nhỏ nhất là 0,0256156 (2,56%) vào năm 2021 và giá trị lớn nhất là 0,0801979 (8,02%) vào năm 2022

Biến số INF – Tỷ lệ lạm phát có giá trị trung bình là 0,0498475 (4,98%) và độ lệch chuẩn là 0,0464043 (4,64%) Điều này cho thấy mức độ lạm phát có sự biến động khá lớn trong mẫu dữ liệu nghiên cứu, với tỷ lệ lạm phát thấp nhất là 0,006312 (0,63%) vào năm 2015 và tỷ lệ lạm phát cao nhất là 0,1867773 (18,68%) vào năm

Phân tích sự tương quan

Bảng 4.2 Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình

NII BSIZE DEPTA LTA ETA LIQ GDPG INF

Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17

Từ ma trận hệ số tương quan phía trên (bảng 4.2) cho thấy, biến phụ thuộc NII và các biến độc lập như BSIZE, DEPTA, LTA, ETA, LIQ, GDPG, và INF có mức độ tương quan với nhau thấp Giữa các biến độc lập trong mô hình cũng cho thấy có sự tương quan thấp khi các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8.

Kết quả ước lượng theo Bayes

Mô hình hồi quy tuyến tính bằng Bayes giải thích sự phụ thuộc của TNNL đối với các biến độc lập được viết lại như sau:

NII it = β 0 + β 1 BSIZE it + β 2 DEPTA it + β 3 LTA it + β 4 ETA it + β 5 LIQ it + β 6 GDPG t + β 7 INF t + ɛ it

Tác giả thực hiện hồi quy Bayes mô hình nghiên cứu theo ba mô hình khác nhau với 3 loại tiên nghiệm phi thông tin được gán cho các tham số của mô hình vì không có sẵn thông tin tiên nghiệm về các tham số trong mô hình

4.3.1 Mô hình hồi quy tuyến tính Bayes với tiên nghiệm phi thông tin

Mô hình được hồi quy bao gồm 9 tham số là 8 hệ số hồi quy và phương sai của dữ liệu Các tiên nghiệm của các hệ số hồi quy đều được gán với tiên nghiệm phẳng (Flat) với dạng ({NII:}, Flat) Và phương sai trong mô hình được chỉ định với tiên nghiệm Jeffreys Kết quả ước lượng mô hình được trình bày ở bảng 4.3:

Bảng 4.3 Kết quả hồi quy Bayes với tiên nghiệm phi thông tin

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn MCSE Trung vị [95% cred interval]

Nguồn: Tính toán của tác giả

4.3.2 Mô hình hồi quy tuyến tính Bayes dùng tiên nghiệm phân phối chuẩn thông tin (Informative normal prior)

Tiên nghiệm của các tham số BSIZE, DEPTA, LTA, ETA, LIQ, GDPG, INF và hệ số chặn _cons theo phân phối chuẩn normal (0,1), đây là loại tiên nghiệm thông tin phổ biến Tiên nghiệm của var là igamma (0.01, 0.01) là tiên nghiệm phân phối Gamma nghịch đảo Kết quả ước lượng được trình bày dưới bảng 4.4:

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy Bayes với tiên nghiệm chuẩn thông tin

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn MCSE Trung vị [95% cred interval]

Nguồn: Tính toán của tác giả

4.3.3 Mô hình hồi quy tuyến tính Bayes dùng tiên nghiệm đa thức (Multivariate prior)

Tiên nghiệm của các tham số với biến phụ thuộc là NII và biến độc lập BSIZE, DEPTA, LTA, ETA, LIQ, GDPG, INF, hệ số chặn _cons là tiên nghiệm đa thức loại Zellnersg, có phương sai là var Tiên nghiệm của var là tiên nghiệm thông tin Gamma nghich đảo có dạng igamma (143.5, 0.001649) được tạo ra từ các ước lượng OLS

Tác giả xác định các tham số của Zellnersg bằng cách thực hiện OLS của mô hình:

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy OLS các biến trong mô hình Nguồn Tổng bình phương Bậc tự do (df) Trung bình bình phương

Nguồn: Tính toán của tác giả

Quan sát bảng 4.5, ta rút ra:

Số chiều của phân phối (Dimension of distribution) là 8

Bậc tự do: df = 287 Suy ra df/2 = 143,5

Phương sai: 0,000011493 nên tiên nghiệm của Zellnersg0(8, 287, {var}) và tiên nghiệm của phương sai var là igamma (143.5, 0.001649)

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy được trình bày trong bảng 4.6 như sau:

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy Bayes với tiên nghiệm đa thức

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn MCSE Trung vị [95% cred interval]

Nguồn: Tính toán của tác giả

Lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp

Sau khi thực hiện thống kê mô hình nghiên cứu với các tiên nghiệm, tác giả thực hiện kiểm định để lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất để nghiên cứu

4.4.1 Kiểm định các nhân tố Bayes (Bayes factor)

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Bayes factor

DIC log(ML) Log(BF)

Nguồn: Tính toán của tác giả

Mô hình phù hợp là mô hình có giá trị log (ML), log (BF) lớn nhất, đồng thời giá trị DIC nhỏ nhất Dựa vào bảng 4.7 ta thấy mô hình mô hình 3 có giá trị của log (ML) bằng 1.200,757 là lớn nhất và giá trị của DIC bằng -2.455,282 là nhỏ nhất Tuy nhiên giá trị của Log(BF) lại chưa phải là giá trị lớn nhất Nên vẫn chưa thể chắc chắn mô hình 3 là mô hình tốt nhất Tác giả tiếp tục thực hiện thêm kiểm định kiểm định Bayestest model, để xem xác suất hậu nghiệm của mô hình

4.4.2 Kiểm định xác suất hậu nghiệm (Bayestest model)

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định xác suất hậu nghiệm

Nguồn: Tính toán của tác giả

Quan sát bảng 4.8 ta thấy xác suất hậu nghiệm của Mô hình 3 là bằng 1, tức là P(M|y) = 1, là xác suất tuyệt đối Như vậy, khả năng tồn tại của Mô hình 3 là chắc chắn nhất vì cho xác suất hậu nghiệm vượt trội hơn 2 mô hình còn lại Từ hai kiểm định so sánh trên, tác giả chọn Mô hình 3 để tiếp tục suy diễn thống kê

Tiếp theo đó, tác giả tiến hành chuẩn đoán hội tụ Mô hình 3 bởi vì thống kê Bayes phải dựa trên mẫu Markov chain Monte Carlo (MCMC) và chuỗi MCMC chỉ vững khi đã hội tụ.

Kiểm định hội tụ chuỗi MCMC đối với mô hình 3

Sử dụng lại kết quả ước lượng mô hình 3 theo Bayes:

Bảng 4.9 Tổng hợp kết quả ước lượng mô hình 3

Bayesian normal regression MCMC iterations 12.500

Random-walk Metropolis–Hastings sampling

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn MCSE Trung vị [95% cred interval]

Nguồn: Tính toán của tác giả

Theo kết quả ước lượng theo bảng 4.9 trên cho thấy:

- Sai số chuẩn MCSE của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 0,1 và đạt yêu cầu

- Acceptance rate của mô hình là 26,4% Tỷ lệ này được chấp nhận khi nằm trong khoảng 10% đến 50% Nên chấp nhận được

- Tỷ lệ efficiency chấp nhận được là lớn hơn 0,01 Tuy nhiên, mô hình lại cho kết quả nhỏ hơn 0,01 Như vậy là không đạt yêu cầu

Như vậy, có thể cho thấy mức độ hội tụ chuỗi MCMC của mô hình 3 vẫn chưa đáng tin cậy Tác giả tiến hành kiểm định hội tụ chuỗi MCMC của mô hình 3 bằng biểu đồ vết (Trace Plots) và biểu đồ tự tương quan (Autocorrelation Plots)

Hình 4.1 Kết quả kiểm định hội tụ mô hình 3 bằng biểu đồ vết

Nguồn: Tính toán của tác giả

Hình 4.2 Kết quả kiểm định hội tụ mô hình 3 bằng biểu đồ tự tương quan

Nguồn: Tính toán của tác giả

Thông qua 2 biểu đồ 4.1 và 4.2 trên cho thấy, mức độ tương quan của chuỗi MCMC là cao khi biểu đồ vết cho hình dạng không đồng nhất, có nhiều xu hướng và không giao động xung quanh một giá trị trung bình Bên cạnh đó, biểu đồ tự tương quan cho thấy độ trễ rất cao và không nằm trong giới hạn hiệu quả Như vậy, có thể cho thấy rằng chuỗi MCMC ở mô hình 3 vẫn chưa vững và không thể kết luận suy diễn thống kê

Tác giả cho rằng, cỡ mẫu MCMC mặc định là 10.000 vẫn chưa đáng tin cậy, vì vậy tác giả sẽ tiến hành hiệu chỉnh mô hình bằng cách tăng cỡ mẫu MCMC lên 70.000 (mcmcsize (70000)), khóa phương sai bằng block({var}) và làm giãn cỡ mẫu thinning (5).

Kiểm định hội tụ chuỗi MCMC đối với mô hình 3 hiệu chỉnh

Sau khi tăng cỡ mẫu MCMC lên 70.000 (mcmcsize (70000)), khóa phương sai bằng block({var}) và làm giãn cỡ mẫu thinning (5), ta có kết quả ước lượng mô hình

Bảng 4.10 Kết quả hồi quy Bayes mô hình 3 hiệu chỉnh

Bayesian normal regression MCMC iterations 352.496

Random-walk Metropolis–Hastings sampling

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn MCSE Trung vị [95% cred interval]

Nguồn: Tính toán của tác giả

Theo kết quả ước lượng mô hình 3 hiệu chỉnh (bảng 4.10) trên cho thấy:

- Sai số chuẩn MCSE của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 0,1 và đạt yêu cầu

- Acceptance rate của mô hình là 41,12%, ở mức cao Tỷ lệ này được chấp nhận khi nằm trong khoảng 10% đến 50% Như vậy, tỷ lệ chấp nhận đạt yêu cầu

- Tỷ lệ efficiency chấp nhận được là lớn hơn 0,01 Các tỷ lệ efficiency min, max, và avg của mô hình đều lớn hơn 0,01 Như vậy, tỷ lệ efficiency đạt yêu cầu

Như vậy, tác giả chấp nhận mô hình 3 sau khi hiệu chỉnh khi đã cho thấy dấu hiệu hội tụ của chuỗi MCMC của các tham số trong mô hình Tiếp theo, tác giả sẽ tiến hành chuẩn đoán hội tụ bằng các phương pháp kiểm định khác

4.6.1 Kiểm định hội tụ bằng biểu đồ vết (Trace Plots)

Hình 4.3 Kết quả kiểm định hội tụ mô hình 3 hiệu chỉnh bằng biểu đồ vết

Nguồn: Tính toán của tác giả

Quan sát biểu đồ, phân phối của các tham số chuyển động nhanh quanh giá trị trung bình và giá trị phương sai hướng tới một hằng số, chứng tỏ chuỗi MCMC hội tụ

4.6.2 Kiểm định hội tụ bằng biểu đồ tự tương quan (Autocorrelation Plots)

Hình 4.4 Kết quả kiểm định hội tụ mô hình 3 hiệu chỉnh bằng biểu đồ tự tương quan

Nguồn: Tính toán của tác giả

Quan sát biểu đồ ta thấy, độ trễ của các biến mất rất nhanh sau khoảng dưới 10 cho thấy chuỗi MCMC có mức độ tương quan thấp, độ trễ nằm trong giới hạn hiệu quả

4.6.3 Kiểm định hội tụ bằng biểu đồ phân phối (Histogram)

Hình 4.5 Kết quả kiểm định hội tụ mô hình 3 hiệu chỉnh bằng biểu đồ phân phối

Nguồn: Tính toán của tác giả

Quan sát biểu đồ ta thấy, biểu đồ phân phối hậu nghiệm có dạng phân phối chuẩn, hình dạng biểu đồ đồng nhất nên suy diễn của Bayes là vững

4.6.4 Kiểm định hội tụ bằng ước tính mật độ hạt nhân chuỗi MCMC (Density)

Hình 4.6 Kết quả kiểm định hội tụ mô hình 3 hiệu chỉnh bằng biểu đồ mật độ hạt nhân chuỗi MCMC

Nguồn: Tính toán của tác giả

Qua biểu đồ ta thấy hàm mật độ tổng thể, hàm mật độ nửa đầu và hàm mật độ nửa sau là gần nhau, chứng tỏ chuỗi MCMC trộn đều và hội tụ

4.6.5 Kiểm định hội tụ bằng cỡ mẫu hiệu quả (ESS)

Bảng 4.11 Kết quả kiểm định hội tụ mô hình 3 hiệu chỉnh bằng ESS

MCMC sample size = 70.000 Efficiency: min = 0,01088 avg = 0,1346 max = 0,7529

ESS Corr time Efficiency NII

Nguồn: Tính toán của tác giả

Từ bảng 4.11 trên ta thấy rằng tỷ lệ efficiency của tất cả các tham số trong mô hình đều lớn hơn 0,01 Từ kết quả trên, cho ta thấy chuỗi MCMC hội tụ Và mô hình 3 sau khi hiệu chỉnh có thể sử dụng kết quả ước lượng để suy diễn thống kê

4.6.6 Kiểm định xác suất khoảng tin cậy (Interval test)

Kết quả kiểm định xác suất khảng tin cậy của các tham số trong mô hình nghiên cứu được trình bày ở bảng 4.12 như sau:

Bảng 4.12 Kết quả kiểm định xác suất khoảng tin cậy mô hình 3 hiệu chỉnh

Nguồn: Tính toán của tác giả