Cả 2 biến đại diện cho thanh khoản là tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản LATA và tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng LDR tác động tích cực đến khả năng sinh lời của ngâ
GIỚI THIỆU
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Vì vậy, việc đánh giá tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của NHTM không chỉ là mục tiêu trọng yếu trong việc duy trì sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam mà còn hỗ trợ các ngân hàng đánh giá được mức độ ảnh hưởng của thanh khoản đến khả năng sinh lời của ngân hàng Qua đó, nghiên cứu đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm đảm bảo an toàn thanh khoản và tối ưu khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam
Cuối cùng, tác giả có thể cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm để đánh giá tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM thông qua nghiên cứu “Tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các N gân hàng thương mại Việt Nam”
1.2.1 Mục tiêu tổng quát: Đánh giá tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam Qua đó đưa ra một số hàm ý chính sách để đảm bảo an toàn thanh khoản và tối ưu khả năng sinh lời của các NHTM
Nhằm đạt được mục tiêu tổng quát, đề tài hướng đến các mục tiêu cụ thể như sau:
Một là, đo lường mức độ, xác định chiều hướng tác động của thanh khoản và một số nhân tố khác đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam
Hai là, đề xuất hàm ý chính sách nhằm tối ưu khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Để đạt được các mục tiêu trên, đề tài nghiên cứu trả lời các câu hỏi như sau:
Một là, thanh khoản tác động như thế nào đến khả năng sinh lời của NHTM tại Việt Nam?
Hai là, hàm ý chính sách nào cần được đề xuất để tối ưu khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới?
1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM tại Việt Nam
Về không gian, tác giả tập trung nghiên cứu 26 NHTM trên tổng 31 NHTM cổ phần Việt Nam vì BCTC của các ngân hàng này được kiểm toán đầy đủ Bên cạnh đó, tài sản của các ngân hàng này chiếm hơn 75% tổng tài sản của các NHTM Việt Nam để đảm bảo tính chính xác và trung thực của khóa luận
Về thời gian, dữ liệu được thu thập từ các NHTM tại Việt Nam từ 2013 đến
2022 Do thời gian nghiên cứu kéo dài, số liệu bị thiếu sót trong nhiều năm nên khó khăn trong việc tổng hợp đầy đủ dữ liệu từ các NHTM Vì vậy, để đảm bảo tính nhất quán về mặt thời gian và dữ liệu bảng cân đối, mẫu nghiên cứu trong khóa luận này được chọn từ 26 NHTM Việt Nam từ 2013 đến 2022
1.5 PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Khóa luận sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với các ước lượng hồi quy dữ liệu bảng gồm Pooled OLS, FEM, REM Sau đó nghiên cứu thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Để đảm bảo kết quả nghiên cứu đáng tin cậy và tiến hành các kiểm định khuyết tật của mô hình gồm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi Cuối cùng, nghiên cứu thực hiện ước lượng GLS để khắc phục khuyết tật của mô hình
1.6 ĐÓNG GÓP DỰ KIẾN CỦA NGHIÊN CỨU
Khóa luận cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam trong thời gian 2013-2022 Qua đó, đề tài đưa ra hàm ý chính sách đảm bảo an toàn thanh khoản và tối ưu hiệu quả sinh lời của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới
1.7 CẤU TRÚC NGHIÊN CỨU Đề tài có kết cấu gồm 5 chương theo trình tự như sau:
Chương này đưa ra tổng quan về đề tài nghiên cứu bao gồm các nội dung: lý do chọn đề tài, xác định mục tiêu, phạm vi nghiên cứu Tổng quan về bộ dữ liệu và phương pháp thực hiện, các đóng góp và kết cấu của nghiên cứu
Chương 2 Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Trong chương này, nghiên cứu làm rõ các khái niệm và các lý thuyết liên quan Ngoài ra, trong chương này cũng thực hiện lược khảo các nghiên cứu trước để đánh giá về tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM và cung cấp cơ sở để đề xuất mô hình trong chương 3
Chương 3 Phương pháp nghiên cứu
Chương này mô tả cụ thể về quy trình nghiên cứu Dựa trên các nghiên cứu ở chương 2 để tiến hành đề xuất mô hình, đưa ra giả thuyết, phương pháp nghiên cứu và mô tả dữ liệu nghiên cứu được sử dụng
Chương 4 Phân tích kết quả nghiên cứu
Chương này thực hiện thống kê mô tả đối với các biến và ước lượng các mô hình để đánh giá tác động của thanh khoản đến hiệu quả sinh lời của các NHTM tại
Việt Nam, sau đó phân tích các kết quả nghiên cứu dựa trên các giả thuyết đã đề xuất trong chương 3
Chương 5 Kết luận và hàm ý chính sách
Dựa trên kết quả đã phân tích tại chương 4, chương 5 trình bày kết luận nghiên cứu và đề ra một số hàm ý, chính sách liên quan để đảm bảo an toàn thanh khoản và tối ưu khả năng sinh lời Ngoài ra, nghiên cứu trình bày các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Chương 1 đã nêu sơ lược về lý do chọn khóa luận, làm rõ mục tiêu nghiên cứu cụ thể và các câu hỏi nghiên cứu Ngoài ra, khóa luận cũng đã đề cập đối tượng và phạm vi nghiên cứu Sau đó nêu tổng quan về phương pháp nghiên cứu, trình bày được đóng góp thực tiễn của khóa luận đã đề ra Cuối cùng, chương này đã khái quát kết cấu khóa luận gồm có 5 chương nội dung.
ĐÓNG GÓP DỰ KIẾN CỦA NGHIÊN CỨU
Khóa luận cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam trong thời gian 2013-2022 Qua đó, đề tài đưa ra hàm ý chính sách đảm bảo an toàn thanh khoản và tối ưu hiệu quả sinh lời của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới.
CẤU TRÚC NGHIÊN CỨU
Đề tài có kết cấu gồm 5 chương theo trình tự như sau:
Chương này đưa ra tổng quan về đề tài nghiên cứu bao gồm các nội dung: lý do chọn đề tài, xác định mục tiêu, phạm vi nghiên cứu Tổng quan về bộ dữ liệu và phương pháp thực hiện, các đóng góp và kết cấu của nghiên cứu
Chương 2 Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Trong chương này, nghiên cứu làm rõ các khái niệm và các lý thuyết liên quan Ngoài ra, trong chương này cũng thực hiện lược khảo các nghiên cứu trước để đánh giá về tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM và cung cấp cơ sở để đề xuất mô hình trong chương 3
Chương 3 Phương pháp nghiên cứu
Chương này mô tả cụ thể về quy trình nghiên cứu Dựa trên các nghiên cứu ở chương 2 để tiến hành đề xuất mô hình, đưa ra giả thuyết, phương pháp nghiên cứu và mô tả dữ liệu nghiên cứu được sử dụng
Chương 4 Phân tích kết quả nghiên cứu
Chương này thực hiện thống kê mô tả đối với các biến và ước lượng các mô hình để đánh giá tác động của thanh khoản đến hiệu quả sinh lời của các NHTM tại
Việt Nam, sau đó phân tích các kết quả nghiên cứu dựa trên các giả thuyết đã đề xuất trong chương 3
Chương 5 Kết luận và hàm ý chính sách
Dựa trên kết quả đã phân tích tại chương 4, chương 5 trình bày kết luận nghiên cứu và đề ra một số hàm ý, chính sách liên quan để đảm bảo an toàn thanh khoản và tối ưu khả năng sinh lời Ngoài ra, nghiên cứu trình bày các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Chương 1 đã nêu sơ lược về lý do chọn khóa luận, làm rõ mục tiêu nghiên cứu cụ thể và các câu hỏi nghiên cứu Ngoài ra, khóa luận cũng đã đề cập đối tượng và phạm vi nghiên cứu Sau đó nêu tổng quan về phương pháp nghiên cứu, trình bày được đóng góp thực tiễn của khóa luận đã đề ra Cuối cùng, chương này đã khái quát kết cấu khóa luận gồm có 5 chương nội dung.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
TỔNG QUAN VỀ THANH KHOẢN
Theo Kasana và cộng sự (2022), thanh khoản được khái quát là khả năng các ngân hàng thực hiện được các nghĩa vụ và cam kết với khách hàng khi có nhu cầu và cung cấp tài trợ cho hoạt động của họ mà không phát sinh tổn thất hoặc gián đoạn đáng kể Mặt khác, Yusuf và cộng sự (2019) mô tả thanh khoản của ngân hàng là tính dễ dàng khi chuyển đổi tài sản thành tiền mặt Do đó, thanh khoản là khả năng của ngân hàng để đảm bảo chủ tài khoản có thể tiếp cận nguồn tiền của mình một cách thuận tiện bất cứ khi nào (Alali, 2019) Tóm lại, vai trò của thanh khoản đối với hệ thống ngân hàng rất quan trọng bởi nó đảm bảo lợi ích của người gửi tiền, giúp ổn định hệ thống tài chính và đáng chú ý hơn là thúc đẩy lợi nhuận gia tăng (Bono, 2020)
Theo bộ quy định “Nguyên tắc quản lý và giám sát rủi ro thanh khoản” của Basel (2008) “Thanh khoản là một thuật ngữ chỉ khả năng đáp ứng các nhu cầu về sử dụng vốn khả dụng phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm như thanh toán, chi trả lãi tiền gửi, cho vay…”
Như vậy, yếu tố nội bộ quyết định đến khả năng sinh lời mà ngân hàng mang lại chính là tính thanh khoản Ngày nay, các ngân hàng rất quan tâm đến việc duy trì một mức độ thanh khoản nhất định nhằm tạo ra một mức tiền mặt thích hợp Hơn nữa, các ngân hàng chỉ xem xét tính thanh khoản cao nếu họ sở hữu một mức độ vừa đủ tiền mặt hoặc tài sản có khả năng chuyển đổi nhanh chóng Điều đó không đồng nghĩa là phải duy trì lượng tiền mặt khổng lồ và các khoản tiền nhàn rỗi để có thể sinh lời Tức là các ngân hàng cần tạo ra sự cân bằng giữa dự trữ tiền mặt và tín dụng cho vay đối với người đi vay vì khoản vay cho vay giúp họ có lãi (Saeed, 2014)
Từ đó, tác giả tóm tắt thanh khoản là khả năng của ngân hàng chuyển các tài sản mà mình đang nắm giữ thành tiền mặt hay các tài sản đó có thể dễ dàng chuyển thành tiền mặt thuận lợi mà không làm giảm giá trị của tài sản Điều này bao gồm khả năng thu hồi các khoản vay và đầu tư một cách nhanh chóng mà không gặp khó khăn, đồng thời đảm bảo tính sẵn sàng tiền mặt để đáp ứng nhu cầu thanh toán của khách hàng
2.1.2.1 Khe hở tài trợ (Financing Gap - FGAP)
Sahyouni và Wang (2018) cho rằng thanh khoản ảnh hưởng bởi sự chênh lệch giữa tài sản và nợ của ngân hàng trong quá trình thực hiện chức năng trung gian tài chính của mình, do đó FGAP được dùng để đo lường tính thanh khoản Khi đó, FGAP là tỷ lệ chênh lệch giữa khoản cho vay và tiền gửi trên tổng tài sản Khe hở tài trợ được mô tả theo công thức như sau:
FGAP = Dư nợ tín dụng bình quân − Số dư huy động vốn bình quân
Theo Chen và cộng sự (2018), các ngân hàng có FGAP cao hơn sẽ có nguy cơ cao rơi vào tình trạng mất thanh khoản và phải bán tài sản lưu động hoặc huy động vốn từ các nguồn khác để giải quyết nhu cầu thanh khoản
2.1.2.2 Các chỉ số đo lường thanh khoản
Ngoài khe hở tài trợ, thanh khoản được đo lường thông qua 4 chỉ số sau đây:
Tỷ lệ thanh khoản L1 thể hiện khả năng chịu được cú sốc thanh khoản chung của ngân hàng Theo nguyên tắc chung, tỷ lệ này càng cao thì khả năng chịu đựng áp lực thanh khoản càng cao do tính thanh khoản của thị trường là như nhau đối với tất cả các ngân hàng Khi tỷ lệ L1 cao đồng nghĩa với khả năng thanh khoản của ngân hàng càng tốt (Vodova, 2011) Tuy nhiên, tỷ lệ này có giá trị cao cũng có thể được hiểu là khả năng tài chính của ngân hàng kém hiệu quả, vì tài sản có tính thanh khoản cao thường không phải là công cụ sinh lời hiệu quả, mang lại thu nhập thấp hơn nhưng nếu thanh khoản quá thấp cũng sẽ gây ra chi phí cơ hội cao cho ngân hàng Vì vậy cần tối ưu hóa tác động giữa tính thanh khoản và lợi nhuận
Tiền gửi + vốn huy động ngắn hạnx100%
Tỷ lệ thanh khoản L2 cũng sử dụng tài sản dễ chuyển đổi thành tiền mặt để đánh giá tương tự như L1 Nhưng tỷ lệ này chủ yếu quan tâm vào mức độ nhạy cảm của các ngân hàng đối với nguồn vốn được huy động gồm tiền gửi từ các hộ gia đình, doanh nghiệp và các TCTD khác (Vodova, 2011) Khi chỉ số này cao hơn hay bằng 100% khi đó ngân hàng có thể phục vụ nhu cầu chi trả của khách hàng trong bất kỳ thời điểm nào Nói cách khác là khi chỉ số L2 cao cho thấy ngân hàng có khả năng thanh khoản tốt
Tỷ lệ thanh khoản L3 đo lường mức độ các khoản vay so với tổng tài sản Nó cho biết bao nhiêu phần trăm tài sản bị ràng buộc bởi các khoản vay kém thanh khoản (Vodova, 2011) Vì vậy, khi tỷ lệ này càng lớn, ngân hàng sẽ càng gặp khó khăn về thanh khoản
Tiền gửi + vốn huy động ngắn hạnx100%
Tỷ lệ thanh khoản L4 sử dụng với mục đích đo lường và so sánh giá trị tài sản thanh khoản thấp (khoản cho vay) với nguồn vốn mang tính thanh khoản cao (tiền gửi và vốn huy động ngắn hạn) (Vodova, 2011) Do đó, khi tỷ lệ này tăng, khả năng thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm đi, và ngược lại
Tóm lại, trên thực tế có rất nhiều cách đo lường khác nhau, thể hiện nhiều góc nhìn của yếu tố thanh khoản Dựa vào các nghiên cứu trước đây của Homaidi và cộng sự (2018), Lartey và cộng sự (2013), Adelopo và cộng sự (2022), Vodova (2011), Lê Văn Lễ (2020), Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021), khóa luận sử dụng tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản và tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng để làm thước đo cho thanh khoản trong nghiên cứu này.
TỔNG QUAN VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI
2.2.1 Khái niệm khả năng sinh lời
Theo quan điểm của Rose (2002), khả năng sinh lời thể hiện mức độ thành công của ngân hàng Cụ thể khả năng sinh lời là công cụ chính để đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh với mục tiêu chính là tối đa hoá lợi nhuận Tuy nhiên, lợi nhuận được hiểu là một số tiền cụ thể, trong khi khả năng sinh lời là một chỉ số tương đối dựa trên nhiều khía cạnh khác nhau Khả năng sinh lời được đo lường bằng tỷ lệ lợi nhuận còn lại sau khi trừ thuế so với tổng vốn hoặc tổng tài sản Và việc đánh giá khả năng sinh lời thường được thực hiện dựa trên một thời gian cụ thể
Theo Harvard và Upton (1961) “khả năng sinh lời là khả năng của một sự đầu tư nhất định có thể tạo ra lợi nhuận” Khả năng sinh lời cho thấy hiệu quả của các nhà quản trị trong việc kiểm soát các nguồn lực hiện có để mang lại lợi nhuận cho tổ chức kinh tế Tuy nhiên không phải ngân hàng nào có khả năng sinh lời cao là tốt bởi vì nhiều ngân hàng sẽ phải quản trị và chấp nhận rủi ro cao để có thể đạt được lợi nhuận hợp lý (Trần Huy Hoàng, 2011)
Từ các định nghĩa trên, tác giả khái quát được khái niệm khả năng sinh lời của ngân hàng là khả năng tạo ra lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong một khoảng thời gian nhất định Đây cũng chính là khả năng giúp ngân hàng thu hút các nguồn vốn để thực hiện quản lý và cho vay tiền một cách hiệu quả và mang lại mức thu nhập cao từ hoạt động này
2.2.2.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return on Assets - ROA)
ROA được tính bằng cách chia thu nhập ròng cho tổng tài sản ROA đã được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu cho đo lường khả năng sinh lời (Mahawiya và cộng sự, 2023; Bono, 2020; Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản, 2021) Công thức tính tỷ số này như sau:
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản Trong đó:
Lợi nhuận sau thuế có nghĩa là phần lợi nhuận ròng sau khi lấy doanh thu trừ các chi phí hoạt động và khoản thuế phải nộp cho nhà nước
Tổng tài sản là toàn bộ tài sản của ngân hàng bao gồm tiền và các khoản tương đương tiền, tài sản cố định, các khoản nợ cho vay, cổ phiếu, trái phiếu
ROA phản ánh khả năng sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận ròng ROA đo lường lợi nhuận thu được trên mỗi đơn vị tài sản và thể hiện khả năng quản lý của ngân hàng trong việc kiểm soát tài sản của mình để tạo ra lợi nhuận (Naceur, 2003 và Alkassim, 2005) Khi ROA thấp cho thấy ngân hàng có chính sách cho vay kém hiệu quả hoặc chi phí hoạt động cao Ngược lại, ROA cao cho thấy ngân hàng có chính sách đầu tư và hiệu suất hoạt động tốt, đồng nghĩa với khả năng sinh lời của ngân hàng càng cao Hơn nữa, ROA còn là chìa khoá để đánh giá khả năng sinh lời chủ yếu của ngân hàng (Athanasoglou và cộng sự, 2005)
2.2.2.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (Return on Equity – ROE)
ROE là tỷ lệ thu nhập ròng trên tổng vốn chủ sở hữu Chỉ số này đo lường tỷ suất lợi nhuận trên lợi ích sở hữu (vốn cổ đông) của người sở hữu cổ phiếu phổ thông (Naceur, 2003) Cụ thể, ROE thể hiện khi các cổ đông đầu tư thì sẽ đạt được thu nhập bao nhiêu, đồng nghĩa với việc các nhà đầu tư phải chấp nhận rủi ro để kỳ vọng có nguồn thu nhập phù hợp Công thức tính tỷ số này như sau:
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữuTrong đó:
Lợi nhuận sau thuế có nghĩa là phần lợi nhuận ròng sau khi lấy doanh thu trừ các chi phí hoạt động và các khoản thuế phải nộp cho nhà nước
Vốn chủ sở hữu là tổng nguồn tiền thuộc sở hữu hợp pháp của các cổ đông góp vốn vào ngân hàng
ROE phản ánh khả năng của ngân hàng mang lại lợi nhuận và gia tăng giá trị cho cổ đông thông qua các khoản lợi nhuận mà họ nhận được Khi tỷ số ROE tăng cao, điều này cho thấy ngân hàng đang sử dụng vốn cổ phần của cổ đông tốt như thế nào để tạo ra tăng trưởng thu nhập Goddard và cộng sự (2004) nhận định đây là một chỉ số tổng quát được dùng để đánh giá tỷ suất sinh lời của các ngân hàng bởi vì tỷ lệ ROA không tính đến rủi ro phát sinh từ đòn bẩy của ngân hàng
2.2.2.3 Tỷ số thu nhập lãi ròng trên tài sản (NIM)
Ngoài hai chỉ số ROA và ROE, tỷ số NIM còn được xem là công cụ đo lường khả năng sinh lời của các ngân hàng Có thể thấy nguồn thu nhập chính và chủ yếu nhất của ngân hàng là nguồn thu nhập từ lãi Vì vậy NIM được tính bằng chênh lệch của thu nhập từ lãi và chi phí lãi chia cho tổng tài sản sinh lời của ngân hàng Công thức của tỷ số này như sau:
NIM = Thu nhập từ lãi − Chi phí lãi
Tổng tài sản sinh lời Trong đó:
Thu nhập từ lãi là nguồn thu nhập từ lãi suất các hoạt động cho vay, thấu chi và tài trợ thương mại
Chi phí lãi là số tiền chi trả lãi suất cho các khoản nợ của ngân hàng
Tổng tài sản sinh lời gồm tiền gửi tại NHNN và các TCTD; khoản cho vay khách hàng và các TCTD khác; các khoản đầu tư chứng khoán
Nghiên cứu của Trần Quốc Thịnh và cộng sự (2022), Mahawiya và cộng sự (2023), Menicucci và Paolucci (2016) sử dụng tỷ số NIM thể hiện cho khả năng sinh lời của ngân hàng NIM càng cao thể hiện hiệu quả hoạt động kinh doanh và quản lý tài sản và nợ của ngân hàng tốt, ngược lại tỷ lệ này thấp báo hiệu rằng ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc tối ưu hoá khả năng sinh lời (Rose, 2002)
Tóm lại, khả năng sinh lời được đo lường bằng nhiều chỉ số khác nhau, mỗi chỉ số thể hiện những góc nhìn khác nhau tuỳ vào điều kiện thực tế Dựa trên các nghiên cứu thực tiễn trước đây của của Petria và cộng sự (2015), Sahyouni và Wang (2018), Lê Văn Lễ (2020), Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự (2023), trong nghiên cứu này tác giả dùng hai chỉ tiêu ROA và ROE để làm thước đo cho khả năng sinh lời của NHTM
2.3 TÁC ĐỘNG CỦA THANH KHOẢN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI
Thanh khoản là nhân tố quan trọng trong việc đánh giá sự an toàn và hiệu quả của hoạt động kinh doanh của ngân hàng Thật vậy, duy trì một mức độ thanh khoản phù hợp để đáp ứng nhu cầu chi trả khách hàng là cần thiết để giảm thiểu rủi ro và tăng cường khả năng sinh lời Vì vậy, Homaidi và cộng sự (2018), Lartey và cộng sự (2013), Lê Văn Lễ (2020) nhận định việc nắm giữ các tài sản dễ dàng chuyển đổi tác động đáng kể đến việc gia tăng lợi nhuận của các ngân hàng theo chiều hướng tích cực Tăng Mỹ Sang (2020) cũng cho rằng thanh khoản (tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng) cao sẽ mang lại nhiều lợi nhuận từ việc thu nhập lãi vay cho ngân hàng Hơn nữa, họ cho rằng thanh khoản cao được xem là ngân hàng có sức khoẻ tài chính tốt
Bordeleau và Graham (2010) cũng chứng minh được các ngân hàng nắm giữ một số tài sản thanh khoản cao thì khả năng sinh lời được cải thiện, tuy nhiên nhận định này cũng chỉ ra rằng tác động này sẽ thay đổi tùy thuộc vào cách thức hoạt động kinh doanh của ngân hàng và tình hình chung của nền kinh tế Thật vậy, khi ngân hàng trong giai đoạn khó khăn, duy trì lượng tài sản lưu động cao sẽ phát sinh chi phí cơ hội cao, tác động tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng (Rani và Zergaw 2017; Vodova, 2011) Do đó, Adelopo và cộng sự (2022), Yeasin (2023), Lâm Mỹ Tuyết (2017) cũng chứng minh rằng tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của ngân hàng là nghịch biến
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Có thể thấy bất kể sự biến đổi nào về thanh khoản cũng sẽ gây ra tác động đối lập đến hiệu quả sinh lời Vì vậy, các nhà quản trị phải có những phương án hoạt động để đảm bảo an toàn thanh khoản và tối ưu khả năng sinh lời cho NHTM
2.4 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Mahawiya và cộng sự (2023) đánh giá ảnh hưởng thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của 11 ngân hàng tại Ghana Trong đó hiệu quả hoạt động kinh doanh được đo lường bởi ROA và NIM Kết quả tìm thấy thanh khoản tác động tích cực đến ROA và NIM của các ngân hàng ở Ghana Thu nhập từ lãi và hiệu quả quản lý được xác định là những yếu tố nội bộ giúp thúc đẩy tính thanh khoản của ngân hàng
Nghiên cứu Bono (2020) về những nhân tố quyết định thanh khoản ngân hàng và tác động của thanh khoản đến tỷ suất sinh lời của các NHTM ở Ethiopia giai đoạn 2014-2019 Biến đại diện cho thanh khoản là tỷ lệ thanh khoản trên tiền gửi huy động (LDR) và các yếu tố khác như hệ số an toàn vốn (CAR), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (NPL), dư nợ cho vay (LOAN), tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản
(COST), lợi nhuận ngân hàng (PRO), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ giá hối đoái (EXCH) Kết quả thu được PRO, GDP, EXCH tác động cùng chiều đến thanh khoản trong khi đó LOAN ảnh hưởng tiêu cực LDR, SIZE có tác động tích cực đến khả năng sinh lời mặc dù không đáng kể , tuy nhiên NPL và CAR có tác động ngược lại
Adelopo (2022) nghiên cứu mẫu dữ liệu bao gồm 84 NHTM lớn nhất ở các nước thuộc Liên minh Châu Âu trong giai đoạn 2010-2018 với mục đích đánh giá về ảnh hưởng thanh khoản đến khả năng sinh lời của các ngân hàng Kết quả tìm thấy tác động ngược chiều của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các ngân hàng nhưng không đáng kể, ngược lại quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng kinh tế và lạm phát ảnh hưởng tích cực đến ROA và ROE
Gần đây, Yeasin (2023) đánh giá tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả tài chính của 20 NHTM tại Bangladesh giai đoạn 2014-2018 Kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ an toàn vốn , tỷ lệ cho vay/tiền gửi và tỷ lệ tiền gửi/ tài sản được xác định có tác động ngược chiều đến ROA và ROE Ngược lại, tỷ lệ cho vay/tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ đảm bảo thanh khoản được xác định là các chỉ số rủi ro thanh khoản có tác động tích cực đến ROA, ROE
Menicucci và Paolucci (2016) tập trung nghiên cứu bộ dữ liệu bao gồm 35 NHTM thuộc Liên minh Châu Âu trong giai đoạn 2009-2013 về các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của các NHTM Kết quả thu được LDR đại diện cho yếu tố thanh khoản ảnh hưởng tích cực đến ROE nhưng tác động ngược lại đối với ROA Bên cạnh đó, quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và dự phòng rủi ro tín dụng ảnh hưởng cùng chiều đến cả ROA và ROE
Homaidi và cộng sự (2018) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của 60 NHTM ở Ấn Độ giai đoạn 2008-2017 Các biến độc lập bao gồm thanh khoản (tỷ lệ tài sản thanh khoản/ tổng tài sản), quy mô ngân hàng, hệ số an toàn vốn, chất lượng tài sản và lãi suất ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận ngân hàng Trong khi, các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận
Petria và cộng sự (2015) nghiên cứu các nhân tố quyết định khả năng sinh lời của NHTM tại Liên minh Châu Âu từ 2004 đến 2011 Tỷ lệ dư nợ cho vay/ tổng tài sản đại diện cho yếu tố thanh khoản và tỷ lệ nợ xấu đại diện cho rủi ro tín dụng đều ảnh hưởng xấu đến khả năng sinh lời của các NHTM Nói cách khác, nếu thanh khoản tăng, cụ thể ngân hàng sử dụng ít tiền gửi hơn để cho vay hoặc cho vay nhiều hơn mà không tăng tiền gửi, khi đó hiệu quả kinh doanh của ngân hàng sẽ xấu đi Ngoài ra, quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động nghịch biến với khả năng sinh lời
Lartey và cộng sự (2013) xem xét tác động của thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của NHTM ở Ghana giai đoạn 2005-2010 Trong đó tỷ lệ tài sản thanh khoản/ tổng tài sản đại diện cho thanh khoản tác động tích cực đến hiệu quả sinh lời của các NHTM Khi các ngân hàng nắm giữ đủ tài sản lưu động, lợi nhuận của họ sẽ được cải thiện Thanh khoản đầy đủ giúp ngân hàng hạn chế rủi ro thanh khoản và khủng hoảng tài chính
Tác động của việc nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao của các NHTM Mỹ và Canada được trình bày trong bài của Bordeleau và Graham (2010) Kết quả nhấn mạnh khả năng sinh lời được nâng cao đối với các ngân hàng nắm giữ một lượng tài sản thanh khoản hợp lý Nhưng có một số nơi mà việc nắm giữ nhiều tài sản dễ chuyển đổi sẽ làm giảm khả năng sinh lời Hơn nữa, kết quả cũng chỉ ra rằng mối quan hệ này thay đổi tùy vào cách thức hoạt động kinh doanh của ngân hàng và tình hình của nền kinh tế Ngoài ra, nghiên cứu cũng tìm thấy sự tác động cùng chiều của tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tốc độ tăng trưởng kinh tế đến khả năng sinh lời
2.4.2 Các nghiên cứu trong nước Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021) nghiên cứu mẫu gồm 21 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2013-2018 về ảnh hưởng của thanh khoản đến khả năng sinh lời của các ngân hàng Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ tài sản thanh khoản/tổng tài sản ảnh hưởng xấu đến khả năng sinh lời của ngân hàng trong khi đó tổng dư nợ/ tổng tài sản tác động ngược lại Hơn thế nữa, tăng trưởng kinh tế và lạm phát có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến khả năng sinh lời
Nghiên cứu Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2022) về các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của NHTM Việt Nam từ 2009 đến 2020 Kết quả thu được chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản, tỷ lệ cho vay/ tổng nguồn vốn huy động ngắn hạn, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực với khả năng thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam Ngược lại, tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực với khả năng thanh khoản
Nghiên cứu của Trần Quốc Thịnh và cộng sự (2022) với mục đích kiểm định tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời của 18 NHTM Việt Nam được niêm yết tại Việt Nam từ 2011 đến 2019 Các chỉ số đại diện cho thanh khoản bao gồm tỷ lệ tài sản thanh khoản/tổng tài sản, tỷ lệ tài sản thanh khoản/tổng số tiền gửi và khoản vay ngắn hạn, tỷ lệ dự trữ thanh khoản, tỷ lệ dư nợ/tổng tài sản và tỷ lệ dư nợ/tiền gửi khách hàng Kết quả thu được cho thấy có ảnh hưởng tích cực của thanh khoản đến khả năng sinh lời (ROA, ROE và NIM) Mặt khác, tỷ lệ thanh khoản của tổng dư nợ/tiền gửi khách hàng và khoản vay ngắn hạn có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời, được đo lường bằng chỉ số NIM
Nghiên cứu Tăng Mỹ Sang (2020) về tác động của quản trị thanh khoản đến khả năng sinh lời của 19 NHTM Việt Nam từ 2010-2018 thông qua mô hình hồi quy dữ liệu bảng Nghiên cứu nhận định rằng khi ngân hàng nắm giữ nhiều tài sản có tính thanh khoản cao sẽ tác động mạnh đến khả năng gia tăng lợi nhuận của họ Giá trị dư nợ cho vay/ tổng tiền gửi khách hàng và hệ số an toàn vốn có tác động tích cực đáng kể đến ROA Giá trị khoản cho vay trên tổng tài sản và hệ số thanh toán nhanh cũng tác động tích cực đáng kể đến ROE, trong khi đó hệ số an toàn vốn tác động ngược lại
PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu bao gồm các bước như sau
Bước 1: Xác định vấn đề, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cho đề tài khoá luận
Bước 2: Khảo lược các nghiên cứu trước đây ở nước ngoài và Việt Nam có liên quan đến vấn đề cần nghiên cứu
Bước 3: Xây dựng giả thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu
Bước 4: Thu thập dữ liệu từ BCTC của 26 NHTM Việt Nam từ 2013 đến 2022 thông qua cơ sở dữ liệu Fiinpro
Bước 5: Phần mềm Stata 17.0 được thực hiện cho thống kê mô tả, ma trận tương quan, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, hồi quy ước lượng các mô hình Pooled OLS, FEM, REM Sau đó kiểm định F-statistics và Hausman để tìm ra được mô hình phù hợp Tiếp theo, kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi của mô hình và sử dụng ước lượng GLS để khắc phục lỗi mô hình nếu có
Bước 6: Phân tích kết quả nghiên cứu và kết luận chiều hướng tác động của thanh khoản đến khả năng sinh lời
Bước 7: Dựa vào kết quả đã phân tích, đưa ra một số hàm ý chính sách để tối ưu khả năng sinh lời của các NHTM trong thời gian tới và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
3.2.1 Đề xuất mô hình nghiên cứu
Xét đến bối cảnh ở Việt Nam, thanh khoản được coi là một công cụ đo lường tiêu chuẩn để đánh giá sự ổn định và hiệu suất hoạt động của ngân hàng Khi ngân hàng duy trì một mức thanh khoản tốt và áp dụng chính sách quản trị thanh khoản hiệu quả, nó sẽ giúp giảm thiểu rủi ro và đảm bảo hiệu quả sinh lời Ngược lại, khi thanh khoản rơi vào trạng thái kém, ngân hàng sẽ phải chấp nhận các chi phí cao để đáp ứng nhu cầu thanh toán khẩn cấp của khách hàng, dẫn đến tình trạng hoạt động trì trệ của các NHTM, bên cạnh đó điều kiện vay vốn cũng khó khăn hơn làm cho khả năng sinh lời giảm Vì vậy, trong nghiên cứu này tác giả kỳ vọng thanh khoản có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam
Kết luận và đưa ra hàm ý chính sách Phân tích kết quả ước lượng Thực hiện các ước lượng hồi quy và kiểm định
Thu thập dữ liệu Xây dựng giả thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu
Lược khảo các nghiên cứu trướcXác định mục tiêu nghiên cứu
Dựa trên các nghiên cứu của Tăng Mỹ Sang (2020), Trần Quốc Thịnh và cộng sự (2022), Suleman và cộng sự (2017), Bono (2020) về tác động của yếu tố thanh khoản đến khả năng sinh lời của các NHTM, tác giả đề xuất mô hình đồng thời có sự điều chỉnh các biến bởi vì thanh khoản đo lường bằng rất nhiều yếu tố khác nhau và mỗi một yếu tố đó thể hiện được tính chất đặc trưng cũng như từng khía cạnh khác nhau của thanh khoản Mô hình nghiên cứu tổng quát như sau:
PRO = α + βLIQUIDITY + γCONTROL + Trong đó
PRO đại diện cho khả năng sinh lời được đo lường bằng ROA và ROE
LIQUIDITY đại diện cho thanh khoản được đo lường bằng 2 tỷ lệ đó là tỷ lệ tài sản thanh khoản trên trên tổng tài sản (LATA), tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng (LDR)
CONTROL đại diện cho các yếu tố đặc thù của ngành ngân hàng đó là quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và yếu tố kinh tế vĩ mô là tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF)
3.2.2 Giải thích các biến trong mô hình và xây dựng giả thuyết nghiên cứu
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
ROA đo lường khả năng của một ngân hàng để tạo ra lợi nhuận từ tài sản mà họ sở hữu và quản lý để tạo ra lợi nhuận ròng, được tính bằng cách chia lợi nhuận ròng cho tổng tài sản Nghiên cứu của Mahawiya và cộng sự (2023), Bono (2020), Trần Quốc Thịnh và cộng sự (2022), Tăng Mỹ Sang (2020), Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự (2023) sử dụng ROA làm thước đo cho khả năng sinh lời cho các NHTM Công thức tính tỷ số này như sau:
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản bình quân
ROA cao thể hiện các nhà quản trị đang quản lý tốt khả năng sử dụng tài sản để mang lại lợi nhuận ví dụ như thông qua việc tăng cường hoạt động cho vay và đầu tư Ngược lại ROA thấp có thể chỉ ra rằng ngân hàng đang áp dụng chính sách đầu tư không hiệu quả hoặc đang dự trữ quá nhiều tài sản không sinh lợi ( Rose, 2002)
Tỷ suất sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE)
ROE cho thấy khả năng ngân hàng tạo ra lợi nhuận và gia tăng giá trị cho cổ đông thông qua các khoản lợi nhuận mà họ nhận được ROE cũng thể hiện nguồn thu nhập mà cổ đông có thể mong đợi từ việc đầu tư vào ngân hàng, cũng như mức độ rủi ro mà họ phải chấp nhận để hy vọng có được thu nhập phù hợp Công thức tính tỷ số này như sau:
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Tổng vốn chủ sở hữu bình quân
Khi tỷ số ROE tăng cao, điều này cho thấy ngân hàng đang sử dụng vốn cổ phẩn của cổ đông tốt như thế nào để tạo ra tăng trưởng thu nhập ROE đã được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu cho đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng (Mahawiya và cộng sự, 2023; Bono, 2020; Tăng Mỹ Sang, 2020; Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự, 2023)
Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (LATA)
LATA là biến đại diện cho thanh khoản ngân hàng và được sử dụng hầu hết ở các nghiên cứu nước ngoài và Việt Nam (Lartey và cộng sự, 2013; Vodova, 2011; Lê Văn Lễ, 2020; Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản, 2021) Tỷ lệ LATA là một chỉ số thể hiện phần trăm giá trị của tài sản dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt hoặc tương đương trong ngắn hạn so với tổng giá trị tài sản của ngân hàng Tỷ lệ này thường được sử dụng để đánh giá mức độ thanh khoản của ngân hàng và khả năng của nó để đáp ứng các nhu cầu thanh toán và rút tiền của khách hàng
LATA = Tài sản thanh khoản
Trong đó, tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt và các khoản tương đương tiền, tiền gửi tại NHNN, tiền cho các TCTD khác vay
Theo quan điểm của Homaidi và cộng sự (2018), Lartey và cộng sự (2013),
Lê Văn Lễ (2020), tỷ lệ LATA cao cho thấy ngân hàng có khả năng chuyển đổi thành tiền mặt dễ dàng hoặc sử dụng để đáp ứng các nhu cầu thanh toán Điều này thể hiện năng lực tài chính của ngân hàng trong việc quản lý rủi ro thanh khoản và đảm bảo tính liên tục của hoạt động kinh doanh Tuy nhiên Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021), Adelopo và cộng sự (2022), Vodova (2011) chỉ ra tỷ lệ này được duy trì ở mức quá cao cũng gây ra ảnh hưởng xấu đến hiệu quả sinh lời, vì tài sản thanh khoản chủ yếu là tài sản không sinh lời hoặc sinh lời rất ít Việc giữ quá nhiều tiền mặt có thể tạo ra chi phí cơ hội khiến ngân hàng bỏ lỡ cơ hội để sử dụng nguồn vốn đó để đầu tư vào các dự án sinh lời Vì vậy, điều quan trọng là phải cân nhắc giữa việc duy trì hợp lý lượng tài sản dễ chuyển đổi thành tiền hay sử dụng nó cho hoạt động điều hành và đầu tư để đảm bảo tính thanh khoản và quản lý hiệu quả tài chính
Vì vậy tác giả kỳ vọng tỷ lệ LATA có tác động ngược chiều với khả năng sinh lời của NHTM Giả thuyết được đề xuất như sau:
Giả thuyết H1: Tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản trên tổng tài sản (LATA) tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng (LDR)
Tỷ lệ LDR thường được coi là một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá thanh khoản của một ngân hàng (Bono, 2020; Petria và cộng sự, 2015; Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản, 2021; Tăng Mỹ Sang, 2020)
Tỷ lệ LDR thể hiện mức độ sử dụng vốn huy động của ngân hàng để cung cấp cho vay Tỷ lệ này phản ánh sự chênh lệch giữa thu nhập chính từ các khoản vay của ngân hàng và chi phí huy động vốn thực tế (Mahawiya và cộng sự, 2023) Tỷ lệ LDR quá cao sẽ làm tăng nguy cơ mất thanh khoản, vì ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc duy trì lượng thanh khoản đủ để đáp ứng mong muốn rút tiền của khách hàng Hơn nữa, LDR cao cũng tăng nguy cơ rủi ro tín dụng và gây thiệt hại cho ngân hàng vì khó quản lý được khoản cho vay lớn hoặc chất lượng tín dụng không được đánh giá cẩn thận (Petria và cộng sự, 2015) Ngược lại, tỷ lệ LDR thấp hơn cũng cho thấy thanh khoản đang ở trạng thái dồi dào, đáp ứng tốt nhu cầu cho vay và rút tiền của khách hàng Do đó ngân hàng cần phải cân đối giữa việc tạo ra lợi nhuận bằng hoạt động cấp tín dụng và việc duy trì thanh khoản ở mức ổn định để đáp ứng kịp thời nhu cầu của khách hàng, bảo đảm hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Hơn nữa, để tăng lợi nhuận, các ngân hàng thường tăng lãi suất cho vay và giảm lãi suất huy động Do đó, tỷ lệ này không chỉ là chỉ số đánh giá hiệu quả tài chính của ngân hàng mà còn là yếu tố quan trọng trong chiến lược kinh doanh để giúp NHTM nâng cao hiệu quả sinh lời
Adepolo và cộng sự (2022), Yeasin và cộng sự (2023), Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021), Tăng Mỹ Sang (2020) nhận thấy tỷ lệ LDR có tác động cùng chiều với khả năng sinh lời của ngân hàng Vì vậy, giả thuyết được tác giả đề xuất như sau:
Giả thuyết H2: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng (LDR) tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của ngân hàng
Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Tỷ lệ LLR được phân tích để đánh giá mức độ rủi ro của các khoản nợ và khoản đầu tư của ngân hàng Sự gia tăng của tỷ lệ này là dấu hiệu cho thấy chất lượng khoản vay kém và rủi ro của danh mục cho vay cao hơn dẫn đến sự suy giảm hiệu quả sinh lời Adelopo và cộng sự (2022) cho rằng việc giảm dự phòng rủi ro cho vay là nguyên nhân chính góp phần vào tăng trưởng lợi nhuận Cụ thể, nghiên cứu chỉ ra rằng khi các tổ chức tài chính càng phải đối mặt với các khoản vay có rủi ro cao thì tốc độ tăng trưởng của các khoản vay chưa thanh toán sẽ càng tăng đồng thời khả năng sinh lời sẽ giảm
LLR = Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng
Tổng dư nợ cho vay
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tốc độ tăng trưởng GDP thực tại Việt Nam (dữ liệu Worldbank) Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021), Lâm Mỹ Tuyết (2017), Petria và cộng sự (2015), Bono (2020)
INF Tốc độ lạm phát
Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam (dữ liệu Worldbank)
Homaidi và cộng sự (2018), Saeed (2014)
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
3.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu dùng phương pháp thống kê mô tả thông qua phần mềm Stata 17.0 để phân tích các dữ liệu được thu thập bao gồm giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, trung vị và phương sai của từng biến trong mô hình Thông qua đó, việc mô tả cung cấp cho bài nghiên cứu một cái nhìn tổng quát về đặc tính cơ bản của dữ liệu, tạo tiền đề cho việc hiểu rõ hơn về phân phối và biến động của các biến
Nghiên cứu dùng phương pháp phân tích hồi quy bảng để đánh giá tác động và mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc dựa trên các phương pháp của những nghiên cứu trước đó cụ thể là Pooled OLS, FEM, REM
Mô hình Pooled OLS: là mô hình ước lượng dữ liệu bảng, kết hợp giữa thành phần dữ liệu chéo và dữ liệu theo chuỗi thời gian Do đó mô hình này phải đối mặt với những sai sót có thể xảy ra do đặc điểm riêng của từng ngân hàng không thể kiểm soát được
Mô hình FEM: phân tích tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập, nhằm điều chỉnh và kiểm soát các đặc điểm khác nhau của từng ngân hàng Điều này giúp ước lượng tác động thực sự của các biến độc lập lên biến phụ thuộc mà không bị ảnh hưởng bởi các hiệu ứng cố định không quan sát được
Mô hình REM: ước lượng tác động thực sự của các biến độc lập lên biến phụ thuộc mà không bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng ngẫu nhiên không quan sát được của từng đối tượng trong dữ liệu Tuy nhiên mô hình này không xem xét mối tương quan giữa phần dư của mô hình và biến độc lập
Sau khi sử dụng phương pháp hồi quy Pooled OLS, tác giả thực hiện kiểm định F-test để chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Tiếp theo, kiểm định Hausman sẽ được thực hiện để xác định xem mô hình FEM hay REM là phù hợp hơn trong trường hợp Pooled OLS không hiệu quả Các kiểm định tự tương quan và kiểm định phương sai sai số thay đổi sẽ được thực hiện để xác định các khiếm khuyết tồn tại trong mô hình Cuối cùng, phương pháp GLS sẽ được sử dụng để khắc phục các lỗi của mô hình để đảm bảo kết quả ước lượng thu được đáng tin cậy hơn
Ki ểm đị nh t ươ ng quan
Hệ số tương quan Pearson giữa các biến trong mô hình (Pearson correlation coefficient) nhằm khảo sát mối tương quan giữa các biến độc lập, biến kiểm soát và biến phụ thuộc Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ -1 đến 1 (Farrar và Glauber, 1967), cụ thể như sau: r > 0 cho thấy giữa 2 biến có sự tương quan thuận chiều, tức là giá trị của biến này tăng thì giá trị của biến kia cũng tăng r < 0 cho thấy giữa 2 biến có sự tương quan ngược chiều, tức là giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giá trị của biến kia giảm đi r = 0 cho thấy giữa 2 biến không có sự tương quan
Ki ểm đị nh hi ệ n t ượng đa cộ ng tuy ế n
Trong mô hình hồi quy, phương pháp này được thực hiện để xem xét các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với nhau hay không Hiện tượng này sẽ làm cho mô hình trở nên khó khăn trong việc ước tính mối quan hệ giữa từng biến độc lập và biến phụ thuộc, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy, khoảng tin cậy lớn và kiểm định giá trị thống kê t ít ý nghĩa Điều này dẫn đến các ước lượng trong phân tích hồi quy không chính xác
Theo Mansfield và Helms (1982) khi VIF bằng 1 thì biến độc lập thứ i không tương quan với các biến còn lại, nghĩa là không tồn tại đa cộng tuyến
Trong các điều khoản chung,
VIF =1 thì các biến không tương quan tức không có hiện tượng đa cộng tuyến
VIF từ 1-5 thì các biến có tương quan vừa phải tức có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nhưng không quá nghiêm trọng
VIF > 5 thì các biến có tương quan cao tức tồn tại đa cộng tuyến nghiêm trọng
Ki ểm đị nh F-statistics (Redundant Fixed Effects Tests) Đối với dữ liệu bảng, kiểm định F được thực hiện nhằm hỗ trợ đưa ra quyết định giữa mô hình Pooled OLS và FEM Nghiên cứu sử dụng F-statistics với giả thuyết:
H0: không có sự khác nhau của các tác động cố định (Mô hình Pooled OLS là phù hợp)
H1: có sự khác nhau của các tác động cố định (Mô hình FEM là phù hợp) Nếu p-value < α (5%) => Bác bỏ H0, mô hình FEM là phù hợp
Nếu p-value > α (5%) => Chấp nhận H0, mô hình pooled OLS là phù hợp
Ki ểm đị nh Hausman (Random Effects – Hausman test)
Kiểm định này được thực hiện nhằm lựa chọn mô hình phù hợp để giải thích mối quan hệ của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu giữa mô hình FEM hay REM, cụ thể là xem xét có tồn tại tự tương quan giữa phần dư và các biến độc lập hay không Để kiểm định mô hình FEM hay REM phù hợp, nghiên cứu dùng kiểm định Hausman với giả thuyết:
H0: Không có tương quan giữa biến độc lập và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình REM là phù hợp)
H1: Có tương quan giữa biến độc lập và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình FEM là mô hình phù hợp)
Nếu p-value < α (5%) => Bác bỏ H0, mô hình FEM phù hợp
Nếu p-value > α (5%) => Chấp nhận H0, mô hình REM phù hợp
Ki ểm đị nh ph ươ ng sai sai s ố thay đổ i:
Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng mà phương sai của các sai số ước lượng không bằng nhau Phương sai thay đổi không làm mất đi tính chất không thiên lệch và nhất quán của các ước lượng OLS, FEM hay REM nhưng các ước lượng này không còn có phương sai nhỏ nhất hay là các ước lượng hiệu quả Để kiểm định các mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không cho phương pháp hồi quy FEM, tác giả sử dụng kiểm định Modified Wald với lệnh xttest3, với giả thuyết như sau:
H0: mô hình không tồn tại phương sai sai số thay đổi
H1: mô hình tồn tại phương sai sai số thay đổi
Nếu giá trị p-value > α (5%) thì chấp nhận giả thuyết H0
Nếu giá trị p-value < α (5%) thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Để kiểm định phương sai sai số thay đổi cỏ xảy ra trong mô hình REM hay không, kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng với lệnh xttest0 để, với giả thuyết như sau:
H0: mô hình không tồn tại phương sai sai số thay đổi
H1: mô hình tồn tại phương sai sai số thay đổi
Nếu giá trị p-value > α (5%) thì chấp nhận giả thuyết H0
Nếu giá trị p-value < α (5%) thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1
Kiểm định tương quan chuỗi Để kiểm định tự tương quan, nghiên cứu sử dụng kiểm định Wooldridge với lệnh xtserial với giả thuyết là:
H0 : Không có hiện tượng tự tương quan (no first-order autocorrelation) H1 : Tồn tại hiện tượng tự tương quan
Nếu giá trị p-value > α (5%) thì chấp nhận giả thuyết H0
Nếu giá trị p-value < α (5%) thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1.
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu gồm 26 NHTM Việt Nam từ 2013 đến 2022 Trong đó các yếu tố xác định khả năng sinh lời là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE); tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (LATA) và tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng (LDR) đại diện cho thanh khoản; và các yếu tố khác như quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) được lấy từ BCTC đã được kiểm toán của 26 NHTM Việt Nam từ 2013 đến 2022 thông qua cơ sở dữ liệu Fiinpro Và các yếu tố kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF) được lấy từ cơ sở dữ liệu World Bank (Ngân hàng thế giới tại Việt Nam) Tổng số quan sát thu thập được gồm 260 quan sát
Khóa luận lựa chọn thu thập dữ liệu của 26 NHTM bởi vì tổng tài sản của các ngân hàng này chiếm hơn 75% tổng tài sản của các NHTM cổ phần tại Việt Nam và trong thời gian từ 2013-2022, số liệu của các ngân hàng này được tổng hợp đầy đủ để đảm bảo tính trung thực cho bài nghiên cứu
Dựa trên tóm tắt các nghiên cứu được lược khảo trong chương 2, chương 3 trình bày sơ lược phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài và xây dựng mô hình Ngoài ra, chương 3 cũng tập trung trình bày cách đo lường, mô tả và xác định được dấu kì vọng của các biến trong mô hình Khả năng sinh lời của NHTM đại diện bởi ROA và ROE, thanh khoản được đại diện bởi LATA và LDR Ngoài ra, bài nghiên cứu có 5 biến kiểm soát khác gồm CAP, LLR, SIZE, GDP, INF Tác giả dựa vào lý thuyết đã khảo lược ở chương 2 làm khuôn khổ để xây dựng mô hình Qua đó, nghiên cứu xác định được công thức và ý nghĩa của các biến trong mô hình.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ
Nghiên cứu sử dụng số liệu của 26 NHTM tại Việt Nam từ 2013 đến 2022 được thu thập từ FiinPro Đồng thời, tác giả sử dụng phần mềm Stata 17.0 thực hiện thống kê mô tả các biến của thanh khoản tác động đến khả năng sinh lời
Bảng 4.1 Thống kê các biến trong mô hình
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
Nguồn: Kết quả chạy dữ liệu của tác giả bằng Stata 17.0
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)
ROA có giá trị trung bình là 0.9%, độ lệch chuẩn là 0.7% ROA thấp nhất của ngân hàng Quốc Dân (NVB) với giá trị là 0% trong vòng 3 năm từ 2020 đến 2022 Giá trị ROA cao nhất của ngân hàng Techcombank năm 2021 với giá trị là 3.7%
Hình 4.1 Biểu đồ tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản trung bình các NHTM giai đoạn 2013 – 2022
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Dựa vào biểu đồ hình 4.1 có thể thấy ROA giảm liên tục từ 2013 đến 2015 (giảm từ 0.67% xuống còn 0.5%) sau đó có chiều hướng tăng cho đến năm 2022, đạt 1.52% Trong đó, chỉ số ROA của NVB nhỏ nhất và giảm liên tục từ 0.07% năm 2013 xuống 0% năm 2022 Tuy vậy, chỉ số ROA của 26 NHTM tại Việt Nam luôn nhỏ hơn so với mức trung bình ngành, điều này có thể được giải thích là trong khoảng thời gian từ 2013 đến 2015, tình hình tăng trưởng kinh tế của Việt Nam giảm dần, tạo ra một số thách thức đối với hoạt động tín dụng của các ngân hàng Cụ thể, các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tiêu thụ hết sản phẩm đã sản xuất, gây ra vòng quay tài sản tồn kho kém dẫn đến hiệu quả kinh doanh không hiệu quả, rơi vào phá sản và không thanh toán nợ cho ngân hàng Do vậy, các ngân hàng phải tăng cường trích lập dự phòng để đối phó với rủi ro tín dụng, sử dụng các khoản dự phòng để xử lý nợ xấu, tốc độ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế giảm và dẫn đến sự suy giảm ROA trong ngành ngân hàng Hơn nữa, về việc duy trì lượng tài sản thanh khoản, ngân hàng Việt Á có mức chỉ số trạng thái tiền mặt trung bình khá cao (34.67%) trong khi chỉ thuộc ngân hàng có quy mô nhỏ Khi ngân hàng có tỷ lệ này cao không hẳn là tốt, điều này cho thấy ngân hàng đang có nhiều lượng tiền nhàn rỗi đồng nghĩa với việc việc quản lý và sử dụng vốn chưa thực sự hiệu quả
Từ năm 2016 đến 2022, ROA tăng trưởng qua các năm, đạt mức cao nhất trong giai đoạn này vào năm 2022 với giá trị là 1.52%
Tỷ suất sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu (ROE)
ROE có giá trị trung bình là 11%, độ lệch chuẩn là 7.8% Giá trị ROE nhỏ nhất là 0% thuộc về ngân hàng Quốc Dân (NVB) và ROE cao nhất của ngân hàng VIB với giá trị là 30.3%
Hình 4.2 Biểu đồ tỷ suất sinh lời trên tổng vốn chủ sở hữu trung bình các NHTM giai đoạn 2013 – 2022
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Dựa vào biểu đồ 4.2 có thể thấy ROE trong giai đoạn 2012-2017 khá thấp so với mức trung bình toàn ngành trong khu vực và toàn cầu, cho thấy việc quản lý và sử dụng vốn chủ sở hữu còn gặp nhiều khó khăn Nguyên nhân chủ yếu là do ảnh hưởng của sự tăng trưởng tín dụng quá mức, các khoản vay được hoàn trả trễ hạn hay thậm chí có nguy cơ trở thành nợ xấu và mất vốn, do đó buộc NHTM phải tăng trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo đúng quy định và gây ảnh hưởng xấu đến lợi nhuận
Bắt đầu từ 2018 đến 2022, lợi nhuận có xu hướng tăng trở lại, duy trì trong mức từ 12% đến 16% Về cơ bản, cuộc khủng hoảng nợ xấu đã và đang được giải quyết, nâng cao việc quản lý chất lượng tín dụng để ngân hàng tối ưu hoá khả năng sinh lời và duy trì lợi nhuận ở mức ổn định
Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (LATA)
Giá trị trung bình của LATA là 15.3%, và độ lệch chuẩn là 7.7% Giá trị LATA nhỏ nhất thuộc về ngân hàng Bắc Á trong năm 2016 với giá trị là 1.5% và cao nhất thuộc về ngân hàng Việt Á với giá trị là 40.7% trong năm 2021
Hình 4.3 Biểu đồ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản trung bình các
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Biểu đồ 4.3 cho thấy giai đoạn 2013 đến 2018 chứng kiến sự tăng trưởng khá đồng đều của tỷ lệ tài sản thanh khoản, dao động từ 13%-16% Trong khoảng thời gian từ năm 2019 đến 2022, tỷ lệ này biến động mạnh, cụ thể giảm từ 18.73% (năm 2019) xuống còn 11.90% (năm 2020) sau đó tăng vọt lên đến 25.60% (năm 2021) và giảm xuống chỉ còn 11.15% (năm 2022) Đáng chú ý, từ 2013 đến 2022, ngân hàng Việt Á tuy là ngân hàng có quy mô nhỏ nhưng có mức LATA cao nhất trong số 26 NHTM, tỷ lệ bình quân xấp xỉ 34.7% Tỷ lệ này cao cho thấy ngân hàng Việt Á có mức độ an toàn vốn cao hơn so với các ngân hàng khác và có khả năng đáp ứng được các nhu cầu thanh toán của khách hàng, bảo đảm an toàn thanh khoản theo quy định của NHNN Tuy nhiên tỷ lệ này cao cũng phản ánh lượng tiền nhàn rỗi chiếm tỷ trọng cao đồng nghĩa với việc sử dụng vốn không hiệu quả của NHTM
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi khách hàng (LDR)
LDR có giá trị trung bình là 89.4% và độ lệch chuẩn là 16.6% Giá trị LDR nhỏ nhất thuộc về ngân hàng MSB vào năm 2014 với giá trị là 37.2% và cao nhất thuộc về ngân hàng VP với giá trị xấp xỉ 147% trong năm 2021
Hình 4.4 Biểu đồ tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi khách hàng trung bình các NHTM giai đoạn 2013 – 2022
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Dựa vào biểu đồ 4.4, tỷ lệ LDR tăng dần qua các năm, từ 79.70% (năm 2013) tăng đến 102.11% (năm 2022) Giai đoạn 2013-2016, tình hình thanh khoản của ngân hàng đang tương đối ổn định do tỷ lệ LDR đang ở dưới mức 85%, là mức tốt nhất để ngân hàng tạo ra lợi nhuận Từ năm 2017 đến năm 2020, tỷ lệ LDR tăng cao hơn mức trần mà NHNN quy định Sự gia tăng này cho thấy ngân hàng có xu hướng tăng trưởng cho vay nhiều hơn so với tăng trưởng huy động vốn từ tiền gửi khách hàng
Cụ thể các ngân hàng đưa tỷ lệ LDR lên trên 100% đó là ABB, PBG, SHB, KLB, SHB, OCB, BVB, LVB, MSB, MBB, EIB, VIB, HDB, SSB Đặc biệt, liên tục trong
3 năm 2020 đến 2022, ngân hàng VP đã tài trợ quá 100% so với tổng số vốn mà ngân hàng đã huy động từ khách hàng thông qua tiền gửi Điều này chứng tỏ rằng ngân hàng không có nhiều kênh để tài trợ cho sự tăng trưởng tín dụng và làm cho ngân hàng có thể rơi vào tình trạng mất thanh khoản bất cứ lúc nào nếu số lượng khách hàng rút tiền gửi đột ngột tăng cao
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
LLR trung bình của ngành đạt mức 1.3% và độ lệch chuẩn là 1% Trong đó, giá trị LLR nhỏ nhất thuộc về ngân hàng SHB với giá trị là 0.7% trong năm 2013 và cao nhất thuộc về ngân hàng VP với giá trị xấp xỉ 6% trong năm 2021
Hình 4.5 Biểu đồ tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trung bình các NHTM giai đoạn 2013 – 2022
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Biểu đồ 4.5 cho thấy tỷ lệ LLR tăng từ 2013-2016, trong thời kỳ này, tỷ lệ tăng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng đang khá cao, đặc biệt là nợ xấu từ các doanh nghiệp trong lĩnh vực bất động sản, dẫn đến việc các ngân hàng phải tăng mức trích lập dự phòng rủi ro ngày càng cao Tuy nhiên từ 2016 đến 2022, tỷ lệ LLR giảm từ 1.42% (năm 2016) xuống còn 1.15% (năm 2022) là vì các ngân hàng đã thực hiện bán nợ cho Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) Đồng thời củng cố chất lượng của các khoản vay nên tình trạng nợ quá hạn và nợ xấu của ngân hàng giảm
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)
CAP của hệ thống ngân hàng có giá trị trung bình là 8.7% và độ lệch chuẩn là 3.2% Giá trị CAP của BIDV nhỏ nhất với giá trị là 4.1% trong năm 2017 và lớn nhất là ngân hàng SGB với giá trị là 23.8% trong năm 2013
Hình 4.6 Biểu đồ tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản trung bình các
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dựa vào kết quả thu được, phương trình hồi quy của mô hình nghiên cứu như sau:
ROA 𝑖𝑡 = −0.090 + 0.005LATA 𝑖𝑡 + 0.008LDR 𝑖𝑡 + 0.004SIZE 𝑖𝑡 − 0.052LLR 𝑖𝑡
ROE = −0.992 + 0.055LATA 𝑖𝑡 + 0.091LDR 𝑖𝑡 + 0.052SIZE 𝑖𝑡 − 0.618LLR 𝑖𝑡
Bảng 4.12 Kết quả phân tích hồi quy tác động thanh khoản đến khả năng sinh lời NHTM
Biến Tác động kỳ vọng
Không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
4.6.1 Về tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (LATA)
Kết quả mô hình chỉ ra rằng có mối tương quan dương giữa LATA và khả năng sinh lời của các NHTM với mức ý nghĩa 10% Kết quả này không phù hợp với giả thuyết ban đầu mà tác giả đã đề xuất Tuy nhiên kết quả này tương đồng với kết quả của Homaidi và cộng sự (2018), Lartey và cộng sự (2013), Lê Văn Lễ (2020), các nghiên cứu này chỉ ra rằng khi LATA càng cao thì khả năng sinh lời của ngân hàng ngày càng gia tăng Điều này có thể được giải thích là các NHTM đã có chiến lược rất trong việc cân bằng duy trì thanh khoản ở mức ổn định và đảm bảo hiệu quả hoạt động kinh doanh để gia tăng lợi nhuận
Thứ nhất, việc giữ một lượng lớn tài sản dễ dàng chuyển đổi có thể giúp ngân hàng quản lý rủi ro tốt hơn Khi NHTM gặp khó khăn tài chính và không có đủ tiền mặt để đáp ứng nhu cầu thanh toán, điều này có thể gây tổn thất tài chính và ảnh hưởng xấu đến hiệu quả sinh lời (Lartey và cộng sự, 2013) Do đó, chỉ số LATA tốt có thể góp phần vào quản lý rủi ro hiệu quả và tạo ra môi trường kinh doanh ổn định hơn
Thứ hai, khả năng thanh khoản tốt có thể giảm chi phí vốn và hỗ trợ cho hoạt động đầu tư của ngân hàng (Homaidi và cộng sự, 2018) Trong bối cảnh thị trường vốn bất ổn, NHTM cũng sẽ gặp trở ngại trong việc bù đắp sự thiếu hụt thanh khoản, dẫn đến việc đi vay từ NHNN và TCTD khác với mức lãi suất cao từ đó làm giảm hiệu quả sinh lời Hơn nữa, khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt nhanh chóng và dễ dàng có thể giúp ngân hàng tận dụng cơ hội đầu tư có lợi và tối ưu hóa hiệu suất tài sản
Vì vậy nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H1 “Tỷ lệ tài sản thanh khoản có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của NHTM”
4.6.2 Về tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng (LDR)
Kết quả ước lượng của mô hình cho thấy tỷ lệ LDR ảnh hưởng cùng chiều với khả năng sinh lời của NHTM được đo lường bằng ROA và ROE với mức ý nghĩa 1% Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kì vọng mà tác giả đã đề xuất ở giả thuyết và phù hợp với phát hiện của các nghiên cứu của Tăng Mỹ Sang (2020), Adepolo và cộng sự (2022), Mahawiya và cộng sự (2023), Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021) Điều này có thể giải thích là khi tỷ lệ LDR được cải thiện thì các NHTM sẽ giảm chi phí huy động tiền gửi, hơn nữa ngân hàng cũng có thể mở rộng quy mô hoạt động cho vay do đó tạo ra nhiều cơ hội sinh lời cho ngân hàng
Xét đến bối cảnh ở Việt Nam, trong nhiều năm gần đây việc cấp tín dụng dễ dãi diễn ra nhiều khiến cho tín dụng tăng trưởng quá nóng, cho vay đảo nợ, cho vay sân sau, cho vay nợ xấu, không thu hồi được nợ cũ mà huy động thêm cho vay mới Hơn nữa, các ngân hàng gia tăng lợi nhuận bằng cách điều chỉnh lãi suất: tăng lãi suất cho vay và giảm lãi suất huy động Đáng chú ý, trong khoảng thời gian 2013-2022, quy mô tổng nguồn vốn huy động từ khách hàng liên tục cải thiện, đặc biệt giai đoạn 2013-2017 được ghi nhận ở mức tăng trưởng tốt Có thể nói rằng ngân hàng giữ vai trò thiết yếu trong việc cung cấp vốn cho nền kinh tế của đất nước, đặc biệt là cho các hoạt động sản xuất kinh doanh, nhờ đó tổng dư nợ dần được cải thiện và là nguyên nhân chính làm tăng lợi nhuận Tuy nhiên, LDR nên được giữ ở mức vừa phải Đặc biệt, các ngân hàng cần đầu tư vốn vay vào các lĩnh vực có rủi ro thấp nhằm giảm thiểu rủi ro thanh khoản cũng thúc đẩy hiệu quả sinh lời
Vì vậy giả thuyết H2 được chấp nhận “Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của NHTM”
4.6.3 Về tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Kết quả ước lượng của mô hình cho thấy tỷ lệ LLR ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng sinh lời với mức ý nghĩa thống kê là 5% Kết quả này phù hợp giả thuyết ban đầu mà tác giả kì vọng Nghiên cứu của Menicucci và Paolucci (2016), Trần Hồng Lợi (2018), Lâm Mỹ Tuyết (2017) cũng chỉ ra kết quả tương đồng
Giai đoạn 2013-2022 chứng kiến sự tăng trưởng trong doanh thu thuần, mức độ tăng trưởng khả năng sinh lời của các ngân hàng cũng tăng qua các năm Tuy nhiên khi đối diện với nguy cơ rủi ro tín dụng cao hơn, NHTM tăng cường khoản trích lập dự phòng rủi ro để đối phó với các khoản nợ không thanh toán hoặc thanh toán không đúng hạn, gây ra nhiều khó khăn trong hoạt động kinh doanh Do vậy, việc này đã ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận ròng của một số ngân hàng, kể cả những ngân hàng lớn trong khối quốc doanh như Vietinbank, BIDV, Vietcombank Cụ thể, năm 2017 lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh của BIDV chạm mốc xấp xỉ 39.000 tỷ đồng tuy nhiên tỷ lệ nợ xấu có nguy cơ mất vốn tăng đến hơn 10.500 tỷ đồng, ngân hàng đã phải phải trích lập khoảng 70% lợi nhuận thuần để dự phòng rủi ro tín dụng Kết quả, lợi nhuận trước thuế của BIDV giảm chỉ còn 8.665 tỷ đồng (BCTC hợp nhất của BIDV năm 2017)
Vì vậy giả thuyết H3 được chấp nhận “Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của NHTM”
4.6.4 Về tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)
Theo kết quả của mô hình, tỷ lệ CAP tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của các ngân hàng Điều này phù hợp với giả thuyết của tác giả đưa ra và các nghiên trước đây của tác giả Yeasin (2023), Menicucci và Paolucci (2016)
Thứ nhất, tỷ lệ này tăng tạo điều kiện thuận lợi cho NHTM tăng cường đẩy mạnh hoạt động cho vay hoặc đầu tư vào các công cụ tài chính khác (Saeed, 2014) Khi hoạt động này được hoạt động một cách hiệu quả, khả năng sinh lời từ tài sản có thể gia tăng
Thứ hai, khi vốn chủ sở hữu cao, ngân hàng có thể giảm nhu cầu vào các nguồn vốn huy động từ bên ngoài chẳng hạn như vay vốn từ NHHN hay TCTD khác (Sahyouni và Wang, 2018) Điều này giúp giảm chi phí tài trợ bên ngoài như tiền lãi và các khoản phí liên quan, từ đó hiệu quả sinh lời của NHTM sẽ được cải thiện
Tóm lại, mức vốn chủ sở hữu lớn sẽ giúp cho ngân hàng giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn và có khả năng thực hiện các biện pháp khắc phục khi gặp khó khăn Vì vậy nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H4 “Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của NHTM”
4.6.5 Về quy mô ngân hàng (SIZE)
Kết quả hồi quy cũng cho thấy có mối tương quan dương giữa SIZE và khả năng sinh lời của các NHTM với mức ý nghĩa 1% Kết quả này phù hợp với giả thuyết ban đầu tác giả đề xuất và hoàn toàn trùng khớp với kết quả của những nghiên cứu trước đây của tác giả Saeed (2014), Menicucci và Paolucci (2016), Goddard và cộng sự (2004), Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự (2023) Điều này có thể giải thích rằng khi các NHTM mở rộng mạng lưới các chi nhánh, phòng giao dịch hay phát triển dịch vụ sản phẩm phù hợp với thời kỳ chuyển đổi số thì giúp ngân hàng tăng cường khả năng cạnh tranh, tiếp cận đến thị trường mới và thu hút khách hàng Do đó, ngân hàng có quy mô lớn sẽ có nguồn lợi nhuận cao và gia tăng hiệu suất sinh lời
Vì vậy giả thuyết H5 được chấp nhận đó là “ Q uy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của NHTM”
4.6.6 Về tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Phần lớn các bài nghiên cứu mà tác giả đã lược khảo tác động của GDP đến khả năng sinh lời đều thể hiện ở chiều hướng tích cực như kết quả hồi quy của Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021), Lâm Mỹ Tuyết (2017) và Bono (2020) Tuy nhiên trái với kỳ vọng, tác giả không tìm thấy bằng chứng thống kê ủng hộ tác động của biến GDP đến khả năng sinh lời được đo lường bằng ROA và ROE Điều này có thể giải thích rằng là ở giai đoạn này GDP của Việt Nam đang ở mức độ tương đối bình ổn nên GDP không phải là nhân tố cốt lõi để đánh giá tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng thông qua ROA và ROE trong giai đoạn này
Vì vậy bác bỏ giả thuyết H6 “Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời của NHTM”
4.6.7 Về tốc độ lạm phát (INF)
Lạm phát được tìm thấy trong các nghiên cứu trước đây về tác động của nó đến khả năng sinh lời, cụ thể Adelopo và cộng sự (2022), Đoàn Thị Thu Trang và Bùi Ngọc Toản (2021), Trần Hồng Lợi (2018) phát hiện INF ảnh hưởng cùng chiều đến hiệu quả sinh lời vì khi tốc độ lạm phát tăng thì ngân hàng có thể tăng được doanh thu từ lãi vay Hoặc một số kết quả của Homaidi và cộng sự (2018) và Saeed (2014) cho thấy tác động trái chiều của mối quan hệ này bởi vì lạm phát sẽ làm lãi vay tăng mạnh dẫn đến khách hàng gặp khó khăn trong việc trả nợ dẫn đến rủi ro tín dụng và làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Theo kết quả nghiên cứu, tác giả tìm thấy mối tương quan dương giữa tốc độ lạm phát và ROE và ROA, tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê Kết quả này trái với giả thuyết tác giả kì vọng ban đầu, và kết quả nghiên cứu trước đây Điều này có thể giải thích rằng ở giai đoạn này, lạm phát ở Việt Nam đang ở mức độ tương đối bình ổn nên lạm phát không phải là nhân tố cốt lõi để đánh giá mức độ tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng thông qua ROA và ROE trong giai đoạn này
Vì vậy nghiên cứu bác bỏ giả thuyết H7 “Lạm phát tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời của NHTM”
Thông qua mẫu dữ liệu thu thập từ 26 NHTM Việt Nam từ 2013 đến 2022, chương 4 đã trình bày kết quả lựa chọn mô hình, thực hiện các kiểm định và khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan cho mô hình FEM bằng phương pháp GLS Kết quả của mô hình sau cùng đã chỉ ra rằng LATA, LDR, SIZE, CAP ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng sinh lời nhưng LLR lại có tác động ngược lại Các biến đại diện cho yếu tố kinh tế vĩ mô như GDP và INF đều không có ý nghĩa thống kê.
