nghiên cứu tác động của thu nhập ngoài lãi đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại việt nam

Với chỉ phí hoạt động dịch vụ, kết quả ước lượng mê hình với các thành phan cla TNNL cho thấy TNNL, từ hoạt động khác của ngân hàng thậm chỉ côn làm giảm chí nhỉ hoạt động dịch vụ của c

DANH MUC TU VIET TAT

Hinh 4.6 Kiểm định sự hội tụ của các chuỗi MCMC của mô hình hỏi quy iđối với SE

TH HT Hư HH H HH the TT

Hình 4.7 Kiểm định sự hội tạ của các chuỗi MCMC của mô hình hồi quy 2 đối với SE tì H23 00H HH Tà HH HH HH HH HH HH re LES

Hình 4.§ Kiêm định sự hội tụ của các chuỗi MCMC của mỏ hình hồi quy lđỗi với TE

"ơ Co HH TH HA HH HH TH HH Hee 12

Hình 4.9 Kiểm định sự hội tự của các chuỗi MCMC của mô hình hỏi quy 2 đối với TE

*vAvewvy SPEC Rr E NRO HOCH a Re VAs BEARD PER REEMA RE Ree TAREE aE AEE Ag Cane ed Sane SCP ECA mew ene TAPP etna ewnaeday PT SART REEL pew dc > + 123

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU ị

1.1 Lý do chọn để tài

Hiệu quả hoạt động (HQHĐ) luôn là mối quan tâm hàng đầu của tất cả các Ngân hang thong mai (NHTM) Dé ton tại và phát triển thi hoạt động kính đoanh của bắt cứ một doanh nghiệp nào, kế cá NHTM phải đảm báo có hiệu quả Thu nhập của ngan hang là thước áo phản ánh hiệu quả trong hoạt động kinh doanh của các NHTM Hien nay, nguồn thu nhập của NHTM gồm {thu từ lãi và thu nhập ngoài lãi Nhưng trên thực tế, tính chứng từ các báo cáo tái chính của các NHTM cho thay thu nhập chính của các ngắn hãng vẫn là thu nhập từ lãi với tỷ trọng qua các năm déu cao

Cu thé, trong bao cdo tinh hinh trién khai ké hoạch phat trién kinh té - x hoi va hoạt động ngân hàng của Ngân hàng Nhà nước quý 1 năm 2023 thi Thu nhập tử hoạt dong tin dụng của các NHỮM chiếm 79,6% tông thu nhập của NHTM Tuy nhiên, với định hướng hạn mức tầng trường tin dụng bị hạn chế theo mức trần của N gan hang Nha nước (NHNN) trong những năm vừa qua và thời gian tới, lãi suất dẫn được thúc đây cái cách theo hướng thị trường, Thêm vào đó, nếu chỉ tập trung vào các hoạt động tín dụng truyền thong cdc NHTM sẽ chịu nhiều rủi ro và đối mặt với thách thức nghiêm trọng trước những sự bất ôn của nền kinh tế, sự Cạnh tranh ngày cảng gay gắt và còn chịu nhiều áp lực thích ứng với tác động của cách mạng công nghiệp 4.0

Thực tiễn hoạt động ngân bàng cho thấy, việc chuyển mình để thích nghi với xu thể hiện đại, chuyển đôi cơ cầu thu nhập của các NHTM là điều tat yếu Vài năm trở lại đây, các Ngân hàng đã và đang có sự thay đổi trong cơ cầu thu nhập của minh theo hướng giảm dân tỷ trọng thu từ lãi và tích Cực gia tang ty trọng thu tử các hoại động ngoài lãi như: dịch vụ, đầu tu, chứng khoán, mỗi giới, tư vẫn Với Việc mở rộng các hoạt động phi truyền thông, các NHTM có thể phần tán và giảm rủi ro, thúc đây cạnh tranh trên phân khúc thị trường rộng hơn, thư nhập từ nhiều nguồn hon va cao hon

Một trong các nội dung của đề án Cơ cầu lại hệ thẳng các TCTD được Thủ tướng

Chính phú phê duyệt theo Quyết định số 254/ Q-Í'Tg ngày 01/03/2012 là; “Titng bude chuyén dịch mỏ hình kinh doanh của các NHTMI theo hướng giảm bớt sự phụ thuộc váo hoạt động tín dụng và tăng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tin dụng”, cho đến nay cac

NHTM vẫn luôa theo đuổi mục tiêu này Điều này cho thầy các NHTM đang dần chú trọng hơn vào các hoại động tạo ra TNNL Theo nguồn tổng hợp của tác gia về cơ cầu thu nhập của nhóm các NHTM Việt nam niêm yết, tỷ trọng TNNL trên tổng thu nhập

2 có xu hướng tăng trưởng qua các năm tứ: 22,7 % nam 2015, 24,5 % năm 2016, 26.3% năm 2018, va dat mite 31.9% cho 2022 Vi thé, việc gia tăng thu nhập ngoài lãi (TNNL) đang dần trở thành một chiến lược quan trọng và có tác động lớn đến HQHĐ của NHTM,

Trong bôi cảnh học thuật, việc nâng cao tỷ lệ thu nhập phí lãi được nhận định có kha nang mang lai déng thu ôn định hơn cho các tế chức tài chính, qua đó nâng cao hiệu suất hoạt động kinh đoanh khi đã được điều chính để phản ánh các rủi ro (Odesanmi &

Wolfe, 2007) Theo quan điểm của Chiorazzo và cong sự (2008) và Baele và Cộng sự

(C007), một sự gia tăng trong thu nhập phi lãi có thể cải thiện hiệu quá hoạt động cho các ngân hàng, với ảnh trưởng đặc biệt mạnh mẻ đổi với những ngân hàng lớn, Cụ thể tại Việt Nam, các công trình nghiên cứu của Lê Long Hậu & Phạm Xuân Quynh (2016),

Nguyễn Minh Sáng & Nguyễn Thị Thuỷ Trang (2018) cũng như Vẫn Thị Thái Thu (2022) đều khẳng định răng việc tăng cường tý lệ thu nhập phi lãi mang lại hiểu quả tích cực đối với khả nang tao lợi nhuận của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam Miặt khác, không phải tất cả các nghiên cứu đều ủng hộ quan điểm nảy Dũ liệu từ các nghiên cửu của Delnachitra & Lester ( 2013), Lepetit, Nys, Rous, & Tarazi ( 2008), Li & Zhang (2013), Maudos (2017), va Williams ( 2016) bảy tỏ quan ngại về việc thu nhập phí lãi có thể lâm tầng rủi ro chơ các ngân hàng thương mại Các aghién cứu khác như của Edirisuriya và cộng sự (2015) và Singh và cộng sự (2016) - với tập trung váo hệ thông ngân hàng Ấn Độ từ 2003 đến 2013 - cũng đâ chỉ ra rằng thu nhận phi lãi có thể không luôn góp phản vào việc cai thiện đoanh thu và giảm rúi ro cho các ngân hàng,

Như vậy, các nghiên cứu thực n ghiém cho thay két qua không đồng nhất vẻ mỗi tương quan giữa TNNL và HỌHE), sự tác động này có thể thay đôi tuỷ và điều kiện quốc gia, sự phat triên của hệ thông tài chỉnh và giai đoạn nghiên cứu Bên cạnh đỏ, mặc đủ hầu hết các nghiên cửu đều tim thay bang chứng về tác động của TNNL đến HỌHDĐ, tuy nhiên một vấn dé gần như đã bị bỏ quên đó là kênh tác động của TNNL đến HQHĐ Cụ thể, TNNL đã tác động đến những khía cạnh nào của hoạt động NHTM để từ đó thủc đây HQHĐ,

Xuất phát từ các vấn để đã chỉ ra ở trên, tác gia đã lựa chọn đề tải "Nghiên cứu tác động của thu nhập ngoài lãi đến hiệu qua hoạt động của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam"”' làm luận án nghiên cứu của mình đề tim hiểu vẻ tác động của TNNH đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn hiện nay

1.2 Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu 3 1.2.1 Mục tiều nghiên cứu

Luận án có mục tiêu tông quát là đánh giá tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam Việc nghiên cứu tác động này có y nghĩa đặc biệt quan trọng giúp cho các ngân hàng có thể đánh giá anh hưởng của TNN], đến HOHĐ của NHĨM, từ đó đưa ra các chính sàch, phát triển các sản phẩm dịch vụ phi tin dụng nhằm nang cao HQHD, giam thiêu những rii ro cho NHTM Đề đạt được mục tiêu tổng quát, luận án có các các mục tiêu cụ thể như sau:

~_ Xác dịnh và đo lường các nhân (ỗ ảnh hưởng đến TNNL của các NHTM Việt

-_ Đánh giá tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam

- Để xuất cdc ham ÿ chỉnh sách nâng cao TNNL nhằm dam bảo sự phát triển Šn định, bên vững vá hiệu qua trong hoạt động của các NHTM Viet Nam

1.2.2 Cau hoi nghiên cứu Đề đạt được miục tiêu nghiến cứu luận án trả lời câu hỏi tighiên cứu sau:

- TNNL của các NHTM Việt Nam và các nhân 16 anh hưởng đến TNNL như thể nào?

~ TNNL có tác động như thể nào đến HQHD của các NHTM Việt Nam?

- Cac ham ý chính sách nào để nâng cao TNNL nhằm đảm bảo sự phái triển on định, bên vững và hiệu quả trong hoạt động của các NHTM Việt Nam?

1.3 Bối tượng và phạm vỉ nghiên cứu Đề lãi lựa chọn đối tượng nghiên cứu lá tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam

Phạm vị về không gian nghiên cửu: Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ bảo cáo tai chính đã được kiểm toán của 32 NHTM Hong nước Nghiễn cứu không bao gồm các NHTM liên doanh, chỉ nhánh ngân hàng nước ngoài và NHTM 100% vốn nước ngoài

Các chỉ tiên kinh tế vĩ mô của Việt Nam được lầy từ Tông cục Thông Kê Việt Nam, Ngân hãng thể giới (World Bank)

Phạm vi vẻ thời gian nghiên cứu: Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian từ năm 2012- 2022

7 hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu liên quan Chương 3 cũng trình bảy cách

CHUONG 2: CO SO LY THUYẾT VE TAC BONG CUA THU NHAP NGOAI LAI DEN HIEU QUA HOAT DONG CUA NGAN HÀNG THƯƠNG MAI

Trong chương 2, tác giả sẽ trình bảy cơ sở lý thuyết phục vụ cho để tài bao gồm các lý thuyết liên quan đến hiện qua hoạt động của NHTM,TNNL, các yếu tổ ảnh hướng đến TNNL và tác động của TNNL đến THQHĐ của NHTM Bên cạnh đó, tác gia cing tién hanh hroe khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan làm cơ sở cho việc phat trién dé tai

2.1 Tổng quan về hiệu quả hoạt động của ngân hàng 2.1.1 Khải niệm

Farrell (1957) cho rằng hiệu quá thể hiện mỗi tương quan giữa các biến số đầu ra thu được so với các biến số đầu vào đã được sử dụng dé tạo ra những đầu ra đó, Trong tat cá các lĩnh vực kinh tế trong nước hay trên thể giới đều luôn để cập và đặt hiệu quả lền hàng đầu, Khi nói đến hiểu quả thị hiệu quả là một phạm trủ được sử dung rat rộng, không chỉ trong lĩnh vực kính tế mà còn ở lnh vực kỹ thuật, xã hội, Để cập đến hiểu quả, cần phải phản biệt được hiệu quả với kết quả Hiệu quả lá mội tỷ số thẻ hiện sự so sảnh kết quả đầu ra với yếu tổ nguồn lực đầu vào Kết quá đầu ra thường biển hiện bằng doanh thu, lợi nhuận Yếu tố đầu vào là những nguồn lực như lao động, chỉ phí, tài sản vả nguồn vẫn,

Theo Nguyễn Khắc Minh (20804), “Hiệu quá - efficiency” trong kinh tế là “mối tường quan giữa đầu vào các yếu tổ khan hiểm với đầu ra hang hoa va dich vu" va “khai niệm hiệu quả được dùng dé xem xét các tài nguyên được các thị trường phân phối tốt như thế nào” Hiệu quả biển hiện mỗi quan hệ tương quan giữa kết quá thu được và toàn bộ chỉ phí bó ra để có kết quả đó, phản ánh hoạt động kinh tế đỏ có chất lượng hay không, độ chênh lệch dương giữa hai đại lượng nảy cảng lớn thị hiệu quả cảng cao (Ngô Định Giao, 1997),

Theo Antonio, Ludger va Vito (2006) thi “I Hiệu quả là phép so sánh giữa đầu và và đầu ra hay giữa lợi nhuận và chỉ phí Với cũng đầu vào cho trước, hoạt động nào tạo ra đầu ra lớn hơn sẽ là hoạt động hiệu qua hơn”, Vị vậy, do lường hiệu quả Của các

NHỮM thì mục tiêu của họ là tôi đa hoá lợi nhuận với mức độ rủi ro là thấp nhất có thể, đó là những NHTM hoại động kinh doanh với hiệu quả cao, HQHĐ của NHTM còn có thể được hiểu là khả năng biến đổi các đầu váo thành các đầu ra hay khả năng sinh lời hoặc giảm thiêu chỉ phí để tăng khả năng cạnh tranh với các định chế tải chính khác {Ly

9 thuyét hé thong) Một cách diễn đạt khác Berger và Mester (1997) phát biêu rang HOHD của các NHTM thẻ hiện ở mỗi quan hệ giữa doanh thu vả chỉ phí sử dụng các nguồn lực hay chỉnh là khả năng biến các nguồn lực đầu vào thành các đầu ra tốt nhật trong hoại động kinh doanh

Từ những dân chứng nêu trên, chúng ta có thể hiểu về HQHĐ của NHTM theo 3 hướng như sau: Thứ nhất là, tối thiểu hỏa chỉ phí, tức là sử dụng ít nhất các yếu tô đầu vào như vốn, cơ sở vật chất lao động để tạo ra đầu ra như trước; thứ bai lá, giữ nguyên dau vao nhưng tạo ra lượng đâu ra nhiều hơn: thứ ba la, sử dụng nhiều yến tổ đầu vào hơn nhưng lượng đầu ra được tao ra tăng nhanh hơn so với tốc độ tăng đầu vào

Trong phạm vì bài viết náy, Các NHTM được cơi là hoạt động hiệu qua néu nd đạt đến mức tối đa về kết qua dau ra trong điều kiện sử dụng tối tru các yến tổ đầu vào cho trước,

Về cách thức đo lường thì theo Berger va Humphrey (1997), Heffernan va Fu (2008), thưởng si dụng hai phương pháp chính để phân tích HQHĐ của NHTM lá: phương phản sử đụng các chỉ số tải chính và phương pháp phân tích hiệu quả biên, ôk2 1, Phương phỏp sử đụng cỏc chỉ số tụi chinh

Chỉ số tài chính của doanh nghiệp là những con số được tính toán bằng tỉ lệ của một số liệu tải chỉnh hoặc kinh doanh này so với một số liệu khác Các chỉ số tài chính là công cụ được sử dụng phố biến nhất trong đánh giá, phân tích và phân ánh HOHD kinh doanh của các NHTM,

Môi chỉ số tài chính cho biết mối quan hệ giữa hai biến số tài chính khác qua đó cho phép phân tích và so sánh giữa các chỉ nhánh, các ngân hàng và phan tích xu hướng biến động của các biến số này theo thời gian, Cô nhiều loại chỉ sô tái chính được sử dung dé đánh giá các khía cạnh hoạt động khác nhau của mot ngan hàng, Các chỉ số tài chính này bao gôm các tỷ số phản ánh khả năng sinh lợi, các tỷ số phân ánh HQHĐ kinh doanh và các tỷ số phân ảnh rủi ro tải chính của mat ngân hàng,

Nhám chỉ số phản ảnh khá năng sinh lời: Ồ nhóm chỉ số khả nang sinh lời thì có chỉ số sinh lời so với doanh thu và chỉ số sinh lời so với vốn Chỉ số sinh lời so với doanh thu phản ánh một đồng doanh thu của ngần hàng kiếm về được thi lợi nhuận chiếm bao nhiêu phản trăm, phan trăm đối lập ngược lại có thé suy luận đó lá chì phí Vậy ngân hảng có quán lý tốt về các khoản chí phi để có được phân lợi nhuận tăng lên qua cae ky lũ kinh doanh trong doanh thu ngắn hàng hay không thể hiện thông qua chỉ sẽ sinh lời so với doanh thư tăng lên Còn tỷ số sinh lời so với vẫn, phản ảnh một đồng vốn bỏ ra có được bao nhiều đồng lợi nhuận, nói cy thé hon chi sé nảy đo lường giữa thu nhập hoặc lợi nhuận thu về được so với số vốn bỏ ra, tủy thuộc và quan điểm so sánh nià nó so sánh voi chi phi sir dung vốn hoặc mức sinh lời kỳ vọng của người có von, để danh giả tính hiệu quả của một đồng vốn kinh đoanh, Trong bài viet nay, tac gia dé cập đến suất sinh lời trên vốn

Theo thông lệ quốc tế, hiệu quá sinh lời thường được phản anh thông qua các chỉ SỐ tải chỉnh sau: lợi nhuận rồng trên tông tai san ( ROA) và lợi nhuận ròng trên tông vốn chủ sở hữu (ROE), thu lãi biên rong (NIM), thu ngoai lai bién rong (NOM), thu nhap hoạt động bién (TNHDB), hệ số thu nhập trên cổ phiéu (EPS),

Nhám các chỉ tiêu phân ảnh HỌHĐ kinh doanh: Với chiến lược tối đa hóa lợi nhuận là mục tiêu hang đầu của bất kỳ một đoanh nghiệp kinh doanh nào và các NHTM cũng không ngoại lệ Các NHTM thường nâng cao HQHĐ kính doanh của minh bằng cách giảm chỉ phí hoại động, tầng năng suất lao động trên cơ sở tự động hóa và nẵng cao trình độ nhân viên Bơi vậy, các thước đo phản ảnh tính hiểu quả trong hoạt động của ngân hàng và năng suất lao động của nhân viên pềm các chỉ tiểu sau: Tổng chỉ phi hoại động so với tông thu từ hoạt động, Năng suất lao động (Thu nhập hoạt động so với Số nhân viên làm việc đây đủ thời gian), Tổng thu hoạt động so với tổng tải sản bình quân

Nhóm chi tiêu phản ảnh rủi rò tài chính: Đi đối với lợi nhuận thị rủi ro là điều không thê tránh khỏi trong hoạt động kinh doanh của các NHTM Các nhà quản trị trong NHÌM, ngoài việc quan tâm đến việc nâng cao giá trị cô phiến và đây mạnh khá năng sinh lời, thông thường trong hoạt động của mình họ côn thực hiện việc kiếm soát chặt chế những rủi ro mà họ phải đôi mặt như là: rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi rơ lãi suất, rủi ro phá sân vá rủi ro thu nhập

của 26 NHTM (NHTM) Việt Nam từ năm 2006 đến năm 2016, nghiền cứu tìm biểu mỗi

quan hệ giữa TNNL và hiệu quá kinh doanh của các NHTMI Việt Nam Kết quả ước lượng đữ liệu bảng cho thấy TNNL có môi tương quan thuận với hiệu quả kinh doanh va hiệu quả kinh doanh có điều chỉnh rủi ro cha ngắn hàng, tăng thu nhập từ các hoạt động dịch vụ, kinh doanh, đầu tr thì khả năng sinh lời sẽ tăng Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng cho tý lệ đư nợ cho vay, tỳ lệ vốn chữ sở hữu, ty lé chi phí hoạt động, ty lệ tiễn gửi khách hàng, tầng trưởng kính tế và tỷ lệ lạm phát đến cô ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Với việc lựa chọn biến phụ thuộc ROA, ROE do lường hiệu quả kinh doanh và SHROA, SHROE đo lường hiệu quả kinh doanh điều chính rủi ro, Nghiên cứu đã chỉ ra tác động cụ thể của từng nguồn TNNL đến HQHĐ của NHTM như hoạt động địch vụ có ảnh hưởng lớn nhất đến HQHĐ, các hoại động 32 kinh doanh, đầu nr như k_nh đoanh ngoại hồi, vàng, mua bán chứng khoán đầu tư có tương quan thuận dén HOHDKD nhưng khi thị trường biến động thị các hoạt động này có thể không tránh khỏi rủi ro

Nguyễn Minh Sáng & Nguyễn Thị Thuỷ Trang (2018) phản tích tác động của thu nhập ngoài lãi lên rủi ro và khả nẵng sinh lời của 26 ngân hang throng mai (NHTM)

Viet Nam trong giai doan 2008-2016 bang mé hinh phan tích dit ligu bang Bién phụ thuộc trong nghiên cửu này là Rủi ro hoặc Khả năng sinh lời Rủi ro của ngắn hàng được đo lường bằng Độ lệch chuẩn tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (SDROE) và Độ lệch chuân tỷ suất lợi nhuận trên tải sản (SDROA) Kha năng sinh lời của ngân hàng được đo lường bằng ROA và ROE, Biến độc lập được sử dụng trong nghiền cứu là tỷ lệ giữa thu nhập ngoài lãi trên lợi nhuận ròng từ kính doanh Biển kiểm soát gồm có: Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tải sản; Tỷ lệ tiên gửi khách hàng trên tổng tải sản; Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tải sản; Tỷ lệ chỉ phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tải sản;

L.ogarit tự nhiên của tông tài sản thể hiện quy mô của ngắn hảng và Mức tăng tổng tải sản Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng thu nhập ngoài lãi không có tác động lên rủi ro nhưng lại có tác động tích cực lên khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại trong giai đoạn nghiên cứu Tuy nhiên, bài viết chưa phân tích được các nguồn khác nhau của doanh thu ngoài lãi tác động đến HQHĐ của ngân hãng và cũng chưa chỉ ra được ngưỡng quy mô cũng như tỷ lệ đa đạng hóa thu nhập tối ưu cho các ngân hàng thương mại Việt

Huynh Thị Hương Thảo (2021) nghiên cứu ảnh hưởng của thu nhập ngoài lãi đến hiệu quá tải chính của 32 Ngàn hàng Thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008 23019 với các chí tiêu: lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân, lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân, thu nhập lãi cận biển qua mô bình ước lượng momeni tổng quất - GMM Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập ngoài lãi có tác động cùng chiều đến lợi nhuận sau thuế trên tông tải sản bình quân, lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân nhưng tác động ngược chiều đến thụ nhập lãi cận biên Bên cạnh đó, các biển vốn chủ sở hữu và quy mô tải sản có tác động cùng chiêu đến ROE, ROA và NIM, Kết quá hỗi quy cũng cho thấy tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tải sản và ty lệ dư nợ cho vay tren von huy động đều có tác dong cing chiéu dén ROE v2 NIM No xau 06 tac

33 động tiêu cực đến NIM Tỷ lệ tông chỉ phi trên tổng thu nhập đều có tác động ngược chiều đến ROA, ROE và NIM,

Nguyễn Quốc Anh vả Tang My,S (2022) nghiên cứu tác động của thu nhập ngoài lãi đến lợi nhuận của 22 NHTM Vì lột Nam trong giải đoạn từ 2012 đến 2021, Bài nghiên cứu sử đụng phương pháp FEM REM và GMM Kết quả nghiễn cứu cho thấy, quy ma tai san, ty 18 du no cho vay trén tổng tai san, ty lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, lạm phải có tác động cùng chiều với lợi nhuận/ lợi nhuận điều chính rủi ro Ngược lại, ty lệ chỉ phí hoạt động trên tông tài sản, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả có tác động ngược chiều với lợi nhuận trên lợi nhuận điều chỉnh rủi ro Ngoài ra, quy mô tai sản ngân hàng được tìm thấy cô tương quan đương đến hiệu quả kinh doanh của ngân hang Tử kết quả thu được, bái nghiên cứu dé xuất các giải pháp nhằm gia tăng nguồn thu nhập nảy từ đỏ cái thiện hiểu quả hoại động của ngân hàng,

Văn Thị Thái Thu (2022) nghiên cứu tác động từ các khoản thu nhập ngoài lãi đến hiệu quá kinh đoanh của ngần hàng thương mại thông qua 22 NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2022 Dựa vào mô hình nghiền cứu tông quát, nghiên cửu được tiền hành với mô hình tác động ngầu nhiên (KEM) và mô hình tác động có định (FEM), đồng thời, sử dụng Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp và kiếm định các khuyết tật của mô hình Kết quả nghiên cửu cho thay biến ICONON, ICOCO M, ICOTRAD có ý nghĩa thông kế ở mức (%4, 5 Ye, 10% va trong quan durong voi ROA, ROE Bién ICOOTH có y nghia thang ké 6 mite 10% va tương quan dương với RQE nhưng khéng cd ¥ nghĩa đối với RÓA Xét từng mảng hoạt động kinh đoanh thị biển ICOCOM có hệ số hỏi quy lớn nhất trong các thành phần của ICONON Những biến SIZE, LOAN, EQUITY, COST, DEPOSIT Ia bién độc lập động vai trẻ kiểm soát mô hình Biến LOAN không tô ý nghia voi ca ROA va ROE Bién COST trong quan 4m véi ca ROA, ROE SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 19%, 5%, 10% va trong quan đương với ROA, ROE Bén cạnh đó, biến EQUTTY tương quan dương (mức 10%) đối với RÓA và tương quan âm (mức 1%) đối với ROE Biến DEPOSIT tương quan âm (mức ý nghĩa 1%, 5%$) với cả ROA, ROE

Nghiên cửu của Zhao (2023) vé anh hướng của thu nhập ngoài lãi đến hiệu suất hoạt động của 24 ngân hàng thương mại tại Trung Quốc Tác giả sử dụng đữ liệu tử các ngân hàng thương mại, với trọng tâm vào phí vá hoa hồng, Băng phương pháp phân tích định lượng, kết quá nghiên cứu cho thấy rằng thu nhập ngoài lãi có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của ngắn hang, đặc biết là đối với các ngân hàng do nhà nước 34 kiểm soát và ngân hàng cô phân so với các ngân hàng đồ thị và nông nghiệp, Trên cơ sở kết qua nghiên cứu, Zhao đã đẻ xuất tăng cường hoạt động kinh doanh dịch vụ và tôi ưu hóa cầu trúc thu nhập (Zhao, 2023)

Bang 2.1 : Lược khão các nghiên cứu Hên quan

Nghiên cửu các yêu tô tác động đến TNNL

Thời gian nghiền cứu: năm 1989 - 2001

~- Nghiên cứu về quan hệ giữa

TNNL và năng lực kinh đoanh, môi trường kinh tế công nghệ và lợi nhuận của Ngân hàng

-Ngàn hạng lớn có TNNL cao hơn

~ Ngân hàng có năng lực quản lý tốt sẽ it dua vao TNNL

-Công nghệ hiện đại tang TNNL, chứng khoản hoá nợ vay sẽ làm giảm TNNL

Nghiên củu 662 NHTM ở 29 quốc gia OECD để phân tích các yêu tổ tác động đến TNNL trong giải đoạn 1992 2006,

-NHTM có quy mô tải sản tương đổi lớn, lãi suất rong thập, nợ xâu cao và ty lệ chỉ phi cao thi có TNNL cao hơn

-NH TM có tỷ lệ dự phòng cho vay/tổng dư nợ cho vay cao va ty lệ tổng chỉ phi/téng thu nhập cao đề đầu tư cho các hoạt động kinh doanh tạo ra TNNL

-NHTM thực hiện đa dạng hoá thu nhập khi nền kính tế tảng trưởng chậm và tỷ lệ lạm phát giảm

Phan tích các yêu tô quyết định

TNNL của 10 ngân hàng bán lệ Œ Tunisia trong giai đoạn 1998-2009 - Công nghé thong tin va truyén thong ảnh huong tich cuc dén TNNL

- Quy mỗ ngân bảng, chất lượng tín dụng và chiến lược ngân hàng được coi là các yếu tổ ảnh hưởng chính đến

AteHu (2016) | Nghién ctr cde yeu 16 quyet | Quy mé ngần háng và hiểu quả quản lý vả Nienga | định TNNL ở các NHTM Ì tải sân có liên quan tích cực va đáng kế 2014) Eenya trong giai đoạn 2003- | đến TÌNNL trong khi phát triển ATM,

2012 lạm phát và tăng trường tổng sản phẩm quốc nội có liên quan tiêu cực và đăng kế đến TNNL,

Damankah và Nghiên cứu phân tích TNNL - Các ngan hàng nhỏ hơn tham gia vào ets (2014) tại các ngân hang thương mại | các hoạt động đem lại UNNL hơn so tại Ghana Dữ liệu phần tích dưới dạng đữ liệu bảng được lay từ bảng cân đổi và bảo cáo thu nhập của các ngân hàng tại

Ghana từ năm 2002 ~ 2011 với các NHTM lớn,

~Thu nhập lãi, tiên gửi của khách háng, rủi ro và thanh khoản cao cũng là những yếu tổ tích cực trong việc tạo

- Quy mô của ngân hàng, tác động của rủi ro và tính thanh khoản là những yếu

Nghiên cửu mức TNNL của 20 ngân hang Tunisia trong giai doan 2005-2012 va xem xét ảnh hưởng của TNNL đến khả năng sinh lợi của các ngân hang ROA va ROE két hop voi mỗi quan hệ giữa TNNL và mức độ rúi ro

- Các yêu tô tác động đến TNNL là

RROA và RROE, quy mô ngân hàng, chuyên môn cho vay và các kênh thanh toán mới, máy rúi tiên tur dang (ATM) va the tin dung TNNL ciing lam ting hiệu quả hoạt động của ngân hàng Đông thời, TTNL đường như có ¥ nghĩa tiêu cực vả tương quan đáng kế với ảnh hướng đến mức độ rủi ro,

Nghiên cứu tập trung vào ảnh hướng của đa đạng hóa dịch vụ và quản Ìý rủi ro đến TNNL với dữ liệu từ 500 NHTM tai MY trong giai doan 2000-2014

Kết quả nghiên cửa này cho thấy các ngân hàng áp dụng chiên lược đa dạng hỏa dịch vụ mạnh mẻ và quan lý rủi ro hiệu quả thường có TNNL,

(2016) Nghiên cứu sự ốn định kinh tế

Vĩ mỏ vả tác động tạo ra TNNL

Sự ôn định kinh tế vĩ mô, bao gốm tầng - ` , ` lo hà 4 ow trường GDP ôn định và lạm phát thấp,

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỬU TÁC DONG CUA THU NHAP NGOÀI LÃI ĐẾN HIEU QUA HOAT BONG CUA NGAN HÀNG THƯƠNG MẠI

Trong chương nảy, tác giả trình bảy chỉ tiết quy trình nghiên cứu và các kỹ thuật ấp dụng đề tiễn hành phân tích thực nghiệm Đông thời, tác gia cũng mỏ tả quy trình lựa chọn mẫu và khả nẵng đại diện của kích cỡ mẫu được chọn, Mô hình phân tích được phát triển dựa trên kết quả của các công trình nghiên cứu trước đây đã được thực hiện ở nhiều quốc gia khác nhau, Đề ước lượng các mô hình với đữ liệu thu thập được, tác giả áp dụng các phương pháp phân tích đữ Hệu bảng bao gom OLS (Ordinary Least Squares), FEM (Fixed Effects Model) }), REM (Random Effects Model), FGLS (Feasible Generalized Least Squares), SGMM ( System Generalized Method of Moments}, va phuong phap phan tich Bayes

3.1 Thiết kế nghiên cửu Đề nghiên cứu tác động của TNNI, đến HQHĐ của các NHTM, tác giá thực hiện các nội dung nghiên cứu sau ; (1) Nghiên cửu các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL; (2) Nghiên cứu tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn tr 2012-2027: ( 3) Nghiên cứu kênh tác động của INNL đến HQƯHĐ của các

NHTM tai Viet Nam trong giai đoạn từ 2012-2022, Các nội dung nay có sự liên kết với nhau cụ thể; () Khi xác định được TNNL có tác động đến HQHĐ của các NHTM, để thúc đây HQHĐ cần phải thie day TNNL; (ii) Ti lếp đó, thông qua việc xác định được các yếu tổ tác động đến TNNL, tác giá có thể đẻ xuất được các ham { ÿ chỉnh sách nhằm gia tăng TNNL cho các NHTM: (ID Cuỗi cùng, việc xác định được các kênh tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM giúp nhận điện được đây đủ hơn về cơ chế tác động này,

Nghiên cứu sử dụng kết hợp cá phương pháp nghiên cửu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng Cụ thể quy trình nghiên cứu được trình bay thea hinh 3.1 thư sau:

Bước !: Xác định vẫn dé nghiên cứu, lược kháo tải liệu và xây v dung các mô hình nghiên cửu |

| , Bước 2: Thu thập vả tiên xử lý đữ liệu bã | j

Hước 3: Xác định môi tương quan giữa các biến số và kiểm định

hiện trơng đa cộng tuyên Bước 4: ức lượng các mô hình bằng các phương pháp đành cho s đữ liệu bảng |

| Bs 3: Lựa chọn mô hình, kiểm định các khuyết tat va ide lượng iS

` % mô hình băng phương pháp phú hợp §

Bude 6: Thao ludn két qua aghién cru va két luận

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

(Nguồn: ĐỀ xuất của tác Rid}

Bước 1: Xác định vấn đẻ nghiên cứu, tược khảo tài liệu và xây đựng các mô hình nghiên cứu

Tại bước này, phương pháp nghiên cứu định tỉnh được sử dụng để xây dựng cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu, khảo lược, tông hợp các nghiên cứu trước phân tích về các yếu tế tác động đến TNNL và tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM nhằm đề xuất các mô hình nghiên cứu Sau khi đã có kết qua phân tích định lượng, nghiên cứu thực hiện phân tích các kết quả dựa trên thực tiễn tại Việt Nam và có SỰ so sánh đội chiếu với các nghiên cứu trước đây để chứng mình đệ tín cậy vẻ kết quả nghiên cứn

Bước 2: Thu thập và tiền xử lý dữ liện Đề xác định các yếu tổ tác động đến TNNI, và xem xét tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam, nghiền cứu sử dụng nguôn đữ liệu thứ cấp và được thu thập từ các báo cáo tải chỉnh đã được kiểm toán trong giai đoạn 2012-2022 của 32 NHỮM Dữ liệu vĩ mô được lay tử cơ sở đữ liệu (database) của Quỹ Tiên tệ Quốc tế (MF) Sau khi thu thập đỡ liệu tử các nguồn, tác giả tiền hành mã hóa các biến, tính toan các biến số trong mô hình, gộp đỡ liên vĩ mô và đỡ liệu tử báo cáo tài chính của các NHTM theo năm và theo ngân hàng đề thu được đữ liệu bảng phục vụ nghiền cứu,

Bước 3: Xác định mỗi tương quan giữa các biển số và kiếm định hiện tương đa cộng tuyến

Sau khi thu thập và tiễn xử lý dữ liệu, tác giá tiên tục đánh giá mối tương quan giữa các biến số trong các mộ hính thông qua ma trận hệ số trơng quan, Việc đánh giá này cho thấy sơ bộ về mỗi quan hệ đồng biến và nghịch biến giữa từng cặp biến số trong mỏ hình Đặc biệt, ở bước này, tác gid tiên hành kiếm định và xử lý hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong các mô hình

Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình được sử dụng qua hệ số nhãn tử phòng đại phương sai VIF, Theo Gujarati (2009), các biến có hệ số tương quan cao (lớn hơn Q.8) và hệ số VIF lớn (ion hơn 10) sẽ bị loại ra khôi mô hình nghiền cứu để đâm báo mô hình nghiên cứu không xây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiém trong

Bước 4: Ứợc lượng các mô hình bằng các phương pháp dành cho đữ liệu bảng Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm lượng hóa các mô hình nghiên cứu Trong luận án này, tác giá áp dụng các kỹ thuật hồi quy đữ liệu bảng (panel data) va cdc phuong phap ước hong Pooled OLS, FEM, REM, FGLS SGMM, phan tích Bayes

Dữ liệu bảng là tập hợp của hai loại đữ liện chuỗi thời gian (time- series) và dữ liệu chéo (cross-setional) Sử dụng đữ liệu bảng có các tru điểm như: Dữ liệu bảng cho các kết qua trớc lượng của các tham sẽ trọng mô hình tin cây hơn và dit liệu bảng cho phép xác định và đo hường tác động mà những tác động nây không thê được xác định và đo lường khí sử dụng chéo hoặc đữ liêu thời gian Phân tích đữ liện báng có ba cách tiếp cận độc lập: Mô hình Pooled OLS, mô hình tác động ngấu nhiên (Random effecb model) vả mô hình tic déng cé dinh (Fixed effects model}

Mô hình OLS (Ordinary Least Square) hay cén goi 14 mé hink Pooled OLS là hồi quy băng phương pháp bình phương nhỏ nhất hay bé nhất hoặc tối thiển Đây một trường hợp đặc biệt của phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng g quat (generalized least squares method - GLS) si dung dé tim đường hòi quy gần nhất với giả trị liên tục của biến phụ thuộc hay nói cách khác là làm sao để tông binh phương sai số giữa giá trị thực tế và giả trị được dự đoán là nhỏ nhất, Mô hình hỏi quy mau (sample regression model) voi dang như sau:

Xị = bị + b2ÄG¡t ba Xa + + bu Xu ®tgy Phương pháp OI.S sẽ lựa chọn các hệ số beta hỏi quy từ B; đến Bạ sao cho bình phương sai số của mô bình (nu) ước lượng là nhỏ nhất,

Mo hinh FEM (Fixed effects model} la trọt phương pháp trong phân tích hồi quy, được sử dụng để xác định mi quan hệ giữa một biến phụ thuộc và các biến độc lập khi Có sự khác biết giữa các đơn vị quan sát, còn được gọi là hiệu ứng có định của đơn vị

Với FEM, hiệu ứng có định của đơn vị được giải quyết bằng cách giữ nguyên các hiệu ứng có định của các đơn vị trong mô hình, thay vì giả định rằng các hiệu ứng có định nảy là giống nhan cho tất cả các đơn vị Các hiệu ứng có định này có thể được biểu diễn bằng các biến gia định hoặc dùng đỡ liệu quan sát, FEM thường được sử dụng trong các nghiên cứu quan sát ngang hoặc dử liệu theo thời gian để điền chỉnh cho sự khác biệt giữa các đơn vị, Nó giúp loại bỏ hiệu ứng có định của đơn vị và tập trung vào việc đánh giá mỗi quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc,

REM (Random Effects Model) 1a mét phương pháp trong phản tích hải quy, được sử dụng đẻ xác định mỗi quan hệ giữa một biển phụ thuộc vá các biển độc lập khi có sự khác biệt giữa các đơn vị quan sat, còn được gọi là hiệu ứng ngâu nhiên của đơn vị Với

KEM, hiệu ứng ngẫu nhiên của đơn vị được giải quyết bằng cách cho các hiểu img neau nhién nay la cdc bien ngau nhién vả không khớp giữa các đơn vị Các hiệu ứng nảy được giả định là được phân phôi theo phân phối chuẩn và có hiệu ứng ngần nhiên đối với một số đặc điểm của các đơn vị REM thường được sử dụng đề loại bỏ hiệu ứng ngau nhién của đơn vi va tập trung vào việc đánh giá mỗi quan hệ giữa các biển độc lập va biến phụ thuộc

GLS (Generalized Least Squares) dirgc sit dụng khi sự khác biệt giữa các đơn vị quan sát không tuân theo giả định về tính đồng nhất của phương sai GLS được sử dựng đề giải quyết vẫn để sự khác biết trong phương sai giữa các đơn Vị quan sát, Trong phương pháp GLS, các trọng số được gần cho các quan sát để điều chính cho sự khác biệt trong phương sai Các trọng số nảy được tinh toán bằng cách sử đụng các thông tin về ma trận hiệp phương sai của các biến độc lập và ma trận hiệp phương sai của sai só, Sau Khi tính toán các trọng số nảy, chủng ta có thể sử dụng phương pháp hồi quy thông thường để tìm ra các hệ số tối ưu cho mô hình hồi quy GLS thường được sử dụng đề

48 loại bỏ sự khác biệt trong phương sai giữa các đơn vị vá tập trung vào việc đánh giá mỗi quan hệ giữa các biến độc lập và biển phụ thuộc

Bước §: Lựa chọn mô hình, kiểm định các khuyết tật và ước lượng mô hình bằng phương pháp phù hợp

Trong bước này, tác giả thực hiện các kiểm định cần thiết đổi với các phương pháp ước lượng đã trình bày ở bước 4 Bao gồm:

Kiểm định F nhằm lựa chọn phương phap OLS hay REM là phủ hợp cho hỏi quy dữ liệu mẫu với gia thuyết: đu: A4 hình không có hiệu ứng có định li Mô hình có hiệu ứng cô định

Ty 18 dir no cho vay trên tổng tải sản (LOANTA) cho thấy quy mỏ cho vay của

ngân hàng Hoạt động cho vay luôn mang lại nguồn thu nhập lãi chiếm tỷ lệ cao trong tông thu nhập của ngân hàng thương mại cô phản Tỷ lệ đư nợ cho vay trên tông tải sản cảng cao một mặt chứng tô thị phân của ngân hàng tập trung vào hoại động tín dụng mà không đây mạnh các hoạt động phi tín dụng, giảm TNNL Ngược lại, khí TNNL tầng chứng tỏ các NHTM da dạng hoá thu nhập và giảm du no cha vay, Các nghiên cứu

Avramov va Chordia 2006, Doan Việt Hùng (2020), Nguyễn Minh Sảng va Nguyễn Thi

Hạnh Hoa (2013) củng đồng quan điểm như trên Do do, trong nghiên cứu này ky vọng về một mỗi quan hệ nghịch biến (dầu ~‡ giữa LOANTA và TNNL,

Giả thuyết H3: Ty lệ dư nợ cho vay trên tổng tải sản có tác động tích cực đến thu nhập ngoài lãi,

Ty lệ thu nhập lãi thuận (NIM) phan ảnh phan ảnh tốc độ tầng trưởng thu từ lá so với tốc độ tăng chỉ phí, NIM đo lường sự chênh lệch giữa số tiên mà một ngân hãng thu được tử lãi của các khoản cho vay Với số tiên mà ngân háng đang trả lãi cho các khoản tiên gửi của khách hàng Chỉ số NIM giúp đánh giá khả năng sinh lời và tăng 33 trưởng của một ngân hàng, Các nghiên cứu (Davis và Tuori (2000); Hahm (2008); 7

Nguyen (2012); Đoàn Việt Hùng (2020) cho thầy mỗi quan hệ nghịch chiều giữa NIM và TNNL Tương tự như LOANTA, Khi các NHTM chú trọng gia tang thu nhập tin dụng để tảng NIM sẽ lâm cho TNNL giảm xuống N ghiên cứu kỳ vọng mỗi quan hệ nghịch chiều giữa NIM và TNNL,

Gia thuyét H4: Ty lệ thu nhập lãi thuần có tác động tiêu cực đến thu nhập ngoài

Tỷ lệ tiền gởi khách hàng trên tổng tài sản (DEPTA) cho thấy quy mô tiên gởi của ngân hàng Huy động vốn là một phản quan trọng ảnh hướng đến hoạt động của

NHHIẰM, Tỷ lệ nảy cảng cao chứng tỏ thị phần của ngân hàng cảng lớn, tạo ra nguồn vốn đa dạng trong hoại động kinh doanh của ngan hàng Trong các nghiền cửu của Aslam và cg (2015); Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Đoàn Việt Hùng

(2020) đêu thẻ hiện tác động củng chiều giữa tỷ lệ tiên gởi của khách hàng và TNNL., Đo đó, Nghiên cửu kỷ vọng về mỗi quan hệ đẳng biển ( dầu +) giữa DEPTA và TNNL,

Giả thuyết Hã: Tỷ lệ tiền gởi khách hàng trên tổng tài sản có tác động tích cực đến thụ nhập ngoài lãi,

Hiệu quà hoạt động của Ngan hàng bao gồm ROA, ROE đều là các yếu tế có ảnh hưởng tịch cực đến TNNI Các chí số này càng cao cho thấy các ngân hàng đang sử đụng có hiệu quả các nguồn lực như tải sản và vốn đề giảm các chỉ phí hoạt động nhằm gia tầng thu nhập, trong đỏ phải kế đến nguồn thu ngoài lãi, Các nghiên cứu Aslam và ctg, (2015), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013) đều cho thay mdi quan hệ cùng chiếu gitta ROA va ROE véi TNNL Do đó, Nghiên cửu kỳ vọng về môi quan hệ đồng biến ( đấu +) gita ROA, ROE va TNNL

Giả thuyết H6: Tỷ suất sinh lợi (ROA, ROE) có tác động tích cực đến thu nhập ngoài lãi Đa dạng hoa thu nhap (HHI) cho thay mức độ đa dạng hoá các sản phẩm dịch vụ của Ngân hàng, Đa dang hod được thực hiển bằng cách cái tiến, thay đối, sang tao ra cdc san pham dich vu mdi phong phú hơn Quá trinh này sẽ kéo theo sự tăng lên của chỉ phí va TNNL trrong cơ cầu thu nhập hoạt động của Ngân hàng, từ đồ cái thiện và thay đối thu nhập của NHTM Các nghiên cửa của Hỗ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cảnh

(20141 Nguyễn Minh Sang (2017) déu cho thay da dang hod thu nhập sẽ làm gia tăng

4 hiệu quả hoạt động của NHTM Do đó, trong nghiên cửu này kỳ vọng về một môi quan hệ đồng biến (đầu +) giữa biến HHI và TNNI

Giả thuyết H7: Đa dạng hoá thu nhập có tác động tích cực đến thu nhập ngoài lai

Số máy ATM và POS trên số dân độ tuổi lao động (TEC): Sự phát triển của khoa học công nghệ Ngân hàng được thể hiện thông qua số lượng máy ATM và may POS cia

NHTM Số lượng máy càng nhiều càng thể hiện sự đầu từ của NHTM vào các dich vu thanh toán, từ đỏ lâm gia tăng TNNL của các NHTM DeYoung va Rive (2004); Hakimi va ctg (2012) déu cho thay tác động tích cực của số lượng máy ATM vá máy POS đến

UNNE cua NHTM Do dé, nghiên cứu ki vong mối quan hệ cùng chiều (+) giữa TEC va TNNL.,

Giả thuyết H8: Số may ATM và POS trên số đân độ tuôi lao động có tác động tích cực đến thu nhập ngoài lãi,

3 Cỏc nhõn tệ kinh IẾ vớ mụỗ Hữu:

Tăng trưởng kính tế (GDP): Trong thời kỳ tăng trưởng kinh tẾ cao, các thành phân kinh doanh trong nền kinh tế đều hoạt động có hiệu quả, việc này giúp cho hoạt động buy động vốn cũng như cho vay của các ngân hàng thương mại điển ra thuận lợi, đảm bảo khả năng thu hỏi vẫn cũng như mang lại lợi nhuận cho ngân hang Tang tướng kinh té cao sé gitp gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hãng, Do đó, trong nghiên cứu này ky vọng về một môi quan hệ đồng biển (đấu +) giữa biến GDP và TNNL.,

Giả thuyết H9: Tăng trường kinh tế có tác động tích cực đến thu nhập ngoài lãi, Lam phat (INF); Durge do lường bằng tỷ lệ thay đổi giá cá hàng năm Khi dự đoán lạm phát được thực hiện một cách chính xác quán lý ngắn hàng cỏ khả năng điều chỉnh lãi suất để đảm bảo rằng tãng trưởng doanh thu vượi qua mức tăng của chí phí, dân đến việc tăng lợi nhuận cho ngân hàng Tuy nhiên, trong cdc tinh hudng lam phat xảy ra một cách bất ngờ, rất ít ngân háng có thể điều chính kịp thời lãi suất của mình, khiến chí phí tăng cao hơn so với thu nhập, gây ra hậu quả tiêu cực đối với lợi nhuận của họ Lạm phát có ảnh hưởng đáng kẻ đến hoạt động kinh doanh của các ngân hang thương mại Trong phạm vị của nghiên cứu nãy, lạm phát được kỹ vọng có mỗi quan hệ tích cực với thu nhập phi lãi

Giả thuyết H10: Lạm phát cô tác động tích cực đến thu nhập ngoài lãi

Xuất phát từ các nghiền cứu vẻ tác động của các nhân tổ tác động đến TNNL của các NHTM như: Hakirmi và cíg (2012) Damankah và cig (2014), Atellu (2016) va

Njenga (2014), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Đoản Việt Hùng (2020) tác giá để xuất mô hình nghiên cứu các nhân tô ảnh hưởng đến TNNL như sau:

1COnon it = @ + BENIM + B2LOANTA, + Bs BEQTA ô+ BsDEPTA 54+ BsROA,, + ủeROE,.+ P.BANKSIZEii+ BsTECĂ:+ PoGDP,, + BioENE jc BL LATE ie +

Trong d6: ICOnown i: 14 biển phụ thuộc phản ánh tỷ lệ TNNL của ngắn hang i i trong năm t, CONTROL {+ 14 biến kiểm soát tập hợp các nhân tổ nội tại của NH như: tỷ lệ thu nhập lãi thuần, tỷ lệ dư nợ cho vay/rông tải sản, vốn chủ sở hữu/ tông tải sản, tiễn gơi khách háng/tông tài sản, quy mô Ngân hàng, ROA, ROE, chỉ số đa dạng hoá thu nhập và số máy ATM, POS và các biển vĩ mô như tăng truởng kinh tế và lạm phát ơ là hệ số chặn; B là các tham số trớc lượng: e là sai số ngấu nhiên

Bảng 3.1: Các biến trong mô hình nghiền cứu các nhân tổ ảnh hướng den TNNL

—— ký hiệu Cách tính Kỳ vọng | Cơ sử khoa học tương quan TCOwon it biến phụ thuộc thu nhập ngoài lãi tông thu nhập NÌM (thu nhập từ lãi — chí phí từ (Davis va Tuori (2000): lãi)/ tông tài sản Hahm (2008); J Nguyen

(2020) LOANTA † Tỷ lệ dự nợ cho vay / tông Avramov va Chordia 2006, tải sản Đoàn Việt Hung (2020), ˆ Nguyen Minh Sang va

EQTA Vốn chủ sở hữu/tông tải san Chiorazzo va cíg 2008, Đoàn Việt Hung (2020),

DEPTA Tong tiên gởi khách hàng: Aslam va cig, (015):

Téng tai san Nguyễn Minh Sáng và

ROA Lợi nhuận sau thuế/ Tông Aslam và ctg (2015), tải sản Nguyễn Minh Sáng vả

ROE Lợi nhuận say thué/ Vén Aslam và ety (2015), chủ sở hữn Nguyễn Minh Sáng và

BANKSIZE | Logarit tự nhiên của tổng Atellu (2016); DeYoung tải sản thể hiện quy mồ và Rice (2004) TEC Số máy ATM và POS/ số DeYoung va Rice (2004): dan d6 tudi lao động Hakimi và ctg, (2012);

GDP Ty lệ tăng trưởng kinh tế Hakimi2012): — Nguyễn hang năm Minh Sáng và Nguyễn Thị

INF Ty lệ lạm phát hàng năm Atellu (2016); DeYoung va Rice (2004) Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn THỊ

HHI trường Mức độ tập trung của thi Nguyễn Thị Cành (2014); Ho Thi Hang Minh va

(Nguồn tổng hợp của tác gia)

3.4 Phương pháp đánh giá tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTÀI Việt

Nam 3.4.1 Phát triển giả thuyết nghiên cứu ô_ Biến độc lap:

Bang 3.3 Danh sách các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu 63

STT | Ky Tên ngân hang SET! Ky hiéu Tên ngân hàng hiệu i | ABB | Ngan hang TMCP An! 15 | PGB Ngân hàng TMCP Xăng

2 |ACB | Ngan hang TMCP Al 16 [STR Ngân hang TMCP

Chau Thương tín Việt Nam

3 | BAB | Ngân hảng TMCP Bắc|17 | SCB Ngân hàng TMCP Sài Á Gan

4 | BID | Ngân hàng TMCP Đầu |1§ TSSBR Ngân hang TMICP tư và phát triển Việt Đông Nam Á

5 |CTG |Mgân hàng TMCPIIS | Vpp Ngân hàng TNHH

Công thương Việt Nam MTV Viet Nam

6 EIB | Nean hàng TMCP|20 | SHR Ngan hang TMCP Sai

Xuất nhập khẩu Việt Gòn Hà Nội

? HDB | Ngân hàng TMCP Phát |21 | TCR Ngan hàng TMCP Kỹ triển TP HCM thương Việt Nam

8 KLB |Ngõn hàng TMCPI22 ”ẽTPB Ngõn hàng TMCP Tiờn

9 LPB | Ngân hàng TMCP Buu | 23 | VAB Ngân hàng TMCP Việt điện Liên Việt Á

10 |MBB|Ngân hàng TMCPj24 TIVCA Ngan hang TMCP Ban |

Quân đội Việt Nam Việt li |MSB |Ngân hàng TMCPI25 TVCB Ngân hàng TMCP

Hàng hai Việt Nam Ngoại thương Việt Nam lV |NAB |Ngân hàng TMCPI26 | Vip Ngân hàng TMCP Quốc

64 l3 |NCB [Nein hàng TMCPTO7” Tvep Ngan hang TMCP Viet

Quée din Nam Thịnh Vượng lý |ÓCB |Ngãn hang TMCP F28 PVecombank ' Ngân hàng TMCP Đại

Phương Đông chúng Việt Nam

49 |DAB |Ngân hang TMCP 30 | SGB Ngân hàng TMCP Sâi, Đông Á gòn Công Thương

31 | BVB | Ngân hang TMCP Bao | 32 Agribank Ngan hang Nang

Việt nghiệp và Phải triển

Aguôn: Tông hợp của tác giả

Ngoài đỡ liệu của các NHTM, trong nghiên cứu còn sử dụng đữ liệu thuộc về nên kinh tế vĩ mô bao gồm tang trường kính tế GDP và chỉ tiêu lạm phat CPI Hai chỉ tiêu này được nhóm tác giả lay từ cơ sở di liệu (database) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).

TOM TAT CHUONG 3

Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu định lượng về tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam Trên cơ sở kết quả nghiên cứu có được, chương 4

sẽ phân tích các nội dung sau: (¡) Thống kê mô tả các biến trong mo hình nghiên cứu;

(11) ước lượng kết quả của các mô hình nghiên cứu vẻ các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL, tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam và các mô hình xác định kênh tác động của TNNL đến HQHĐ của các NHTM tại Việt Nam; (iii) phân tích kết quả của các mô hình nghiên cứu

4.1 Kết quả nghiên cứu các yếu tố tác động đến thu nhập ngoài lãi của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Ty trọng TNNL trên tông thu nhập của các NHTM đạt mức khá ôn định và có xu hướng gia tăng trong giai đoạn hiện nay Giá trị trung bình của TNNL trong giai đoạn

2012 — 2022 là 26,5%, được thé hiện qua biểu đỏ 4.1 sau:

(Nguôn: T: Ông hợp của tác giả)

Biêu đồ 4.1: Tỷ lệ TVNL của các 'VHTM tại liệt /Vam giai đoạn 2012 - 2022

Từ khi có quyết định 254/QĐ- TTg ngày 01/01/2012 chuyền dịch mô hình kinh doanh theo hướng gia tăng thu nhập từ các dịch vụ phi tín dụng đã làm cho tỷ lệ TNNL của các NHTM trong các năm 2012 đến 2014 tăng cao đáng kê Bên cạnh đó, giai đoạn từ năm 2018 với sự phát triển bùng nô của khoa học kĩ thuật và công nghệ tài chính, TNNL của các NHTM lại có sự tăng trưởng mạnh, đạt mức 31% năm 2019 Trải qua giải đoạn chia anh tưởng nặng nề của dịch bệnh Covid, hiện nay TNNL, của các NHTM đã có sự phục hồi và đến năm 2022 đại mức 31 9% trong tong thu nhap cla NHTM., Bang 4.1 Thông kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu các yêu tổ tác động đến TNNL

Tên biến Giá trị trung ¡ Độ ich Gia trị nho Giá tri lon binh chuẩn nhất nhất

Nguồn: Kết quá phân tích từ phan mém STATA 17.0

Bảng thông kế mô tả 4.1 cho thấy TNNL của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu đạt mức trung binh đạt 26,5% Mức độ chếnh lệch vẻ TNNL của các NHTM kha cao (20,37%) Gia tri TNNL Ion nhat dat 80,03 % trong khi giá trị nhỏ nhất là 04 Tăng trưởng kinh té dao động trong khoảng 0.0256 đến 0.0802 với gia tri trung bình là 0,060 Ty 1é lam phat đao động 0,0063 đến 0,0921với độ lệch chuẩn là 0,022 (2.2%) Sự chênh lệch của tỷ lệ lạm phát trong giai đoạn nghiên cứu tương đối nhỏ

Bên cạnh đỏ, bảng 4.1 công báo cáo thông kế mô tả các biến kiểm soát, Cụ thể, tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) thay đối từ 0,00788 đến 007265 với giá trị trung bình đạt 0,0473 Da dang hoá thu nhập (HH) đao động trong khoảng 0,51 đến 2,01, giả trị trung bình đạt 1,15, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tông tai san (EQTA) 06 giá trị trung bình là

9.86, gia tri lớn nhất đạt 33,24, giá trị nhó nhất lá 2,93, Quy mé ngan hang (BANKSIZE} 67 thay đối từ 14,14 đến 22,02 với giá trị trung bình là 17,72 và độ lệch chuân đạt 2,01 Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tông tài sản QLOANTA) dao động trong khoảng 0,58 đến 0,95 với độ lệch chuẩn 14 0,106, gid tri trung binh đạt 0,759, Tổng tiền gởi khách hàng trên tông tải sản (DEPTA) cô giá trí trung bình là 0,14, thay đôi trong khoang 0,03 dén 0,24 ROA dao động trong khoảng từ 0,23 đến 8,3 với độ lệch chuẩn lá 1,89, giá trị trung bình đạt 5,03 ROE thay đổi từ 0,265 đến 27,86 với giả trị trung bình là 9,29, độ lệch chuẩn đạt 6,67 86 may ATM va POS (TEC) dao động trong khoảng 0,007 đến 1,6, giá trị trung

bình 14 0,06 với độ lệch chuẩn lá 0,13,

Kết quả kiêm định mối tương quan giữa các biên độc lập trong mô hình nghiền cửu được trinh bày trong bảng cho thây, hệ số tương quan từng cặp giữa các biến độc lập cao nhất là 0.74 Mai Van Nam (2008) cho ring tương quan cập giữa các biển cao

(giả trị tuyết đối lớn hơn 0,§) thì có thể xảy ra hiện tượng đa công tuyển, Điều này chứng tỏ các biến giải thích đưa vào mô bình không có tương quan với nhau Mỗi biến chứa đựng một số thông tin tiêng vẻ biến phụ thuộc má những thông tìn đó lại không có trong các biên khác, Mô hình không tên tại hiện tượng đa cộng tuyển Như vậy, các biển đóc lập này có thể sử dụng đề đưa vào trong các mô hình nghiên cứu.

Bang 4.2 Ma trận tương quan

NIM LOANTA EQTA DEPTA ROA ROE BANKSIZE TEC GDP INF HHI! KONON NIM LOANTA EQTA DEPTA ROA ROE BANKSIZE TEC GDP INF HHI ‡

Nguôn: Kết qua phân tích từ phen mém STATA 17.0

4.1.3 Kiểm tra đa cũng tuyến Bảng 4.5: Hệ số VIF của các biến trong mé hình nghiên cứu

Neuon: Két gua phân tích ne phan mém STATA 17.0

Các biện giải thích đều có VIF (hệ số nhân từ phòng đại phương sai) nhỏ hơn 2

Hệ số VIF của các biến trong mô hình nghiên cửu là 1,33 F= 0.0000 Hausman test Chi2ti 1) =$6,69 Chon FEM

Prob>chi? 0.0000 Modified Wald Test | chi2(32) = 663,82

Nguôân: Kết quả phan tính từ phân mêm ST41A 707

(Ghi chú: Y,** ***# tượng Ứng với các mức ý nghĩa thông kế là 10%, 5% và 19 bá) Kết quả mô hình Pooled — OLS với thông kế F E,75, Prob > F =0 0000 ( 06 ¥ nghĩa thống kế ở mức 1%), Điều này cho thấy mô hình O1,S là một mô hình ưỏe lượng phù hợp Kết quả hồi quy ở báng 4.4, cho thấy các biến có ÿ nghĩa thống kế là DE PTA, ROA, ROE, TEC, HHT Cae bién NIM, LOANTA, EQTA, BANKSIZE va các bién vi mô GDP va INF không có ý nghĩa thống kế,

Uóc lượng hồi quy theo phương pháp FEM với kiểm định F(1 1,309) = 35,52, Prob > E = 0,000 ( có ý nghĩa thông kế ở mức 1%), Theo bang 4.4 ta thấy các biến ROA,

ROE, TEC va HHI có ý nghĩa thông kê ở mức 1% và có tác động đến TNNL, Biến NIM có ý nghĩa thông kẻ ở mức 10% Các biến LOANTA, EQTA, RÓA, RANKSIZE, GDP và INF đêu không có ÿ nghĩa thông kê, không thấy sự tác dong dén TNNL

Nghiên cứu tiếp tục thực hiện với mô hình tác động ngău nhiên REM cho thay mộ hình có ý nghĩa thống kế ở mức 1% voi Prob >chỉ3- 0.0000 Kết quả hồi quy theo phương pháp REM cho thấy các biến cô tác động đến TNNL bao gồm: ROA, ROE, TEC và HHH ở mức ý nghĩa 1%, Các biển: NIM, LOANTA, DEPTA, EQTA, BANKSIZE, GDP va INF đêu không có ¥ nghia thong ké

71 Đề lựa chọn mô hình nào phù hợp giữa PEM và OLS, hay nói cách khác là có hiệu ứng có định xuất hiện hay không, tác giả đùn g kiểm định Fu¡ Theo kết quả ở bảng

4.4 cho thấy kiểm định F voi Prob >F = 0 ;0000 nhỏ hơn 0,05 nên mô hình FEEM phủ hợp hon OLS Đẻ lựa chọn mô hình FEM hay REM lá phủ hợp, hay nói cách khác là trong mô hình thì tồn tại hiệu ú ứng cổ định nhiều hơn, hay là hiệu ứng ngấu nhiên nhiều hơn, nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman Kết quả ở bảng 4.4 cho thấy kiểm định Hausman với Prob>chi2 = 6,0000 < 0,05, do đỏ mô hình PEMI là phủ hợp, Như vậy, mô hình tác động cô định FEM là phủ hợp nhất trong 3 mô hình hỏi quy đã chọn Đề kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đối, aghién cửu sử dụng kiểm định

Wald Theo kết quả của kiểm dink Wald ở bảng 4.4 cho thay gia tri Chi2(32) = 663,82, vai Prob “Chi? sai sai số thay đôi, = 0,0000 F = 0.4369 > 5° Nhu vay, mo hinh FEM khong tốn tại hiện trợng tự tương quan trong mô hình

4.1.5 Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đối Đề khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi, nghiên cứu tiếp tục sử dụng hỏi quy bằng FGLS Kết quả được trình bảy trong bảng bên đưới:

Bang 4.5, Kết quả hội quy sau khi khắc phục khuye ết tật mô hình bang BGLS

Biến số Hệ số hỏi quy | Saisố chuẩn # P>z

0,0179 Nguôn: Kết gud phan tích tr phan mém STATA 17.0 0.0778 0.3300 051ã0

(Ghi chủ: *,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa thong ké là 10%, 5% va 19 d) Mo hinh FGLS e6 Wald chi? (11) = 802,00 va Prob >chi2 = 0,0000, cd ÿ nghĩa thẳng kế ở mức 1%, Trong các biến độc lập, kết quả mô hình cho thấy các biến có tác động cúng chiều đến TNNL gồm DEPTA, ROA, ROE, TEC và HHI Biên BANKSIZE có tác động ngược chiều đến TNNL Các biến còn lại NIM, LOANTA, EQTA GDP va

ENF không có ý nghĩa thông kê

4.1.6 Kiểm định hiện tượng nội sinh của mô hình

Kiêm định Wu - Hausman được thực hiện đề kiểm tra sự tôn tại của hiện tượng nội sinh trong mô hình Kết quả kiểm định được trình bảy trong bang bén đưới:

Bang 4.6 Két qua kiém dinh Wu - Hausman

Durbin (score) chi2 (1) Wu — Hausman F (1307)

| HHI 2.51769 (p= 0,1126) Neuén: Két ud phan tich ne phén mém ST ALTALI?.0 & t¡HŒ 2.43457 ( p = 0,1197) i

Kết quả khi thực hiện kiếm định Wu - Hausman với các biến trong mỗ hình cho thây các biến EQTA và DEPTA đều có giả trị p_value nhỏ hơn 0,05, do đó mô hình có xây ra hiện tượng nội sinh

4.1.7 Kết quả hồi quy bằng phương pháp SGMM 73 Đề khắc phục các khuyết tật của mô hình như hiện tượng nội sinh, tự trong quan, phương sai sai số thay đôi, nghiên cứu tiên hành ước lượng lại mô hình bảng phương pháp SGMM

Bảng 4.7 Kết quả nghiên cứu về tác động của các yếu tổ ảnh hưởng đến TNNL, tại các NHTM Việt Nam bang phương pháp SGMM

Biến số Hệ số hồi quy | Sai số chuẩn # P>z

Number of groups 32 Number of instruments / 31 Second stage F-test p- | 0,000 value

Nguén: Két quá phân tích từ phan mém STATAI? 0

(Ghi chú: *,**,*** tượng ứng với các mức Ÿ nghĩa thẳng kê là 10%, 5% và 1%)

Ket qua bang 4.7 cho thấy giá trị p-value của kiểm định F là 0.0000.1 nén chap nhan gid thuyết Họ: các mô hình xác định đúng, z4 alue của kiểm định các biến công cụ là phù hợp, Hên cạnh đó, gia tri p-value kiểm định AR(1) của mô hình là 0.000

< 8.05 nên bác bo giả thuyết Họ: không có sự tương quan chuỗi bac 1, nghĩa là mô hình CÓ sự tương quan bậc | pitta cdc biển phan dir cia mô hình hồi quy Bên cạnh công cụ và các biển nội sinh Giá trị p-value của kiểm định AR( 2) cua mé hinh 1a 0,380>0,1 do dé nghiề không có sự tương quan chuỗi bậc hai, h cứu chấp nhận giả thuyết Họ; tức là các biến công cụ không có tương quan với đó, số biển công cụ nhỏ hơn số nhôm cũng cho thấy các kiểm định trong mô hình thỏa mãn

CO_COM -

Kết quả ước lượng hồi quy Pooled ~ OLS

Bảng 4.13 cho thấy các biến tác động có ý nghĩa thông kê đến ROA là ICO _ non, ICO_ com, ICO trad, ICO_oth, LOANTA NPL, EQTA, DEPTA voi mite y nghia 1%

Biến BANKSIZE và các biến vĩ mô GDP INF không tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA

83 Với biến phụ thuộc ROE, két quả thu được cũng tương tự, các biến 1CO non, ICO_com, ICO_trad, ICO_oth, NPL, EOTA va DEPTA déy c6 tác động đến ROE ở mức ý nghĩa 1% Biến LOANTA và INF có tác động đến ROE ở các mức ÿ nghĩa lần lượt là 5% và 10%, Các biến còn lại không tác động có ÿ nghĩa thống kê

Với biến phụ thuộc TE, các biến ICO non, [CO com, ICO trađ, ICO oth đều có tác động đến TE ở mức ý nghĩa 1%, Các biến NPL và DEPTA tác động đến TE ở mức ý nghĩa 19% và INF cô ý nghĩa thông kê ở mức ý nghĩa 10%, Các biến côn lại không có ở nghĩa thông kê

Với biến phụ thuộc SE, cdc bién TNNL bao gốm: 1CO non, ÍCO com, CO trad điêu có tác động đến SE ở mức ý nghĩa 13⁄4 trong khi ICO-oth có ý nghĩa thông kế ở mức 5% Biến EQTA vả DEPTA có tác động đến SE ở mức 1% và biến NPL có ÿ nghĩa thông kê ở mức 5%, Các biển còn lại không có tác động đến SE,

Bang 4.13 Két qua hoi quy theo phương pháp Pooled — OLS 84

Nguôn: Kết qua phan tich tie phan mém STATA17.0 (Ghi chú: *,**,**#* trơng ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%)

4.2.4.2 Két quả ước lượng hôi quy FEM Bảng 4.14 Kết qua hoi quy theo phuong phap FEM

(Ghi chú: *,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% va 1%)

Nguôn: Kết quả phân tích tie phan mém STATA17.0

Kết quả mô hình FEM cho thầy các biến tác động cô y nghia thong ké dén ROA BO la ICO-non, ICO_com, ICO_trad, ICO oth, LOANTA, NPL, EQTA va DEPTA véi mức ý nghĩa 1%, biến INF có y nghĩa thống kẻ ở mức 10%, BANKSIZE và biến vĩ mô GDP không tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA, Với biến phụ thuậc ROE, kết gia hỏi quy cho thấy các biến ICO-non, IC O-trad, ICO-com và ICO-oth, LOANTA và DEPTA đều có tác động củng chiều đến ROE ở mức Ÿ nghĩa Í%, Các biến NPL và INE tác động có ý nghĩa thông kế đến ROE ở mức ý nghĩa 5%, Các biến BANKSIZE và

GP không tác động có ÿ nghĩa thống kê Với biến phụ thuộc SE, kết qủa hỗi quy cho thấy các biến ICO-non, 1CO-trad, ICO-com vả TCO-oth đều có tác động cùng chiều đến SE, các biến EQTA vả DEPTA có ÿ nghĩ ở mức 1%, Các biến LOANTA, NPL, BANKSIZE và các biến vĩ mô GDP và INE không có ý nghĩa thống kẻ Với biến phụ thuộc TE, các biến ICO-non, ICO-trad, TCO-com và ICO-oth đều có tác động cùng chiều đến TE, biến DEPTA có tác động ở mức ý nghĩa 1% và biến NPL có y nghĩa ở mức 10%, Các biến côn lại không có tác động đến TE,

4.2.4.3 Kết quả ức hrong hoi quy REM

Kết quả mô hình REM với biến phụ thuộc RÓA cho thầy các biển tác động có ¥ nghĩa thông kế đến RÓA là 1CO-non, ICO_com, ICO trad, 1CO-oth, 1 OANTA, NPL, EQTA và DEPTA với mức ý nghĩa 1%, biến INFcó ý nghĩa thông kê ở mức 10% Các biển còn lại không có ý nghĩa thông kẻ Với biển phụ thuộc ROE, kết qua ioc lượng cho thay cdc biển 1CO-non, ÍCO com, ICO_ trad, ICO-oth đều tác đồng có ý nghĩa thẳng kê đến ROE ở mức ý nghĩa 1% Cae bién I OANTA, NPL, EOTA và DEPTA cỏ tác động đến ROE ở mức ý nghĩa 1%, biến INF có ÿ nghĩa thông kế ở mức 10%, Các biến con lại không có sự tác động đến ROE Với biển phụ thuộc SE, kết quả ước lượng cho thay cae bién ICO-non, ICO_com, ICO_trad tác dong cé y nghia thang ké dén SE 6 mite ý nghĩa 1% trong khi ICO-oth cd Ý nghĩa ở mức 5%, Các biến EQTA và DEPTA có ý nghĩa ở mức 1%, biến NPL có ÿ nghĩa ở mức 10%, Các biến còn lại không có ý nghĩa thông kê Với biến phụ thuộc TE, kết quả ước lượng cho thấy các biến ICO-non, ICO com, ICO trad, ICO-oih đều tác động có ý nghĩa thống kê đến TE ở mức 1% Biến LEPTA có ý nghĩa ở mức 1%, biển INF có y nghĩa ở mức 10%, bién NPL cd ý nghĩa ở mức 5%, Các biên còn lại không có ÿ tighia thông kề

Bang 4.15 Két quả hôi quy theo phương pháp REM

(Ghi chu: *,**,*** tuong tmg voi cac mire ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%)

Nguôn: Kết quả phân tích tie phan mém STATA17.0

4.2.4.4 Lira chọn nhương pháp hải quy phù hợp Bảng 4.16 Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình của ROA,

Kiểm định | Pooled-OLS va FEM FEM va REM

Mô hình2 | Méhinh i | Mô hình2 Mô hình I F ~ test F (31,310) | F (31, 312)

Kết luận Chon FEM | Chon FEM | Chon FEM chon FEM

Nguồn: Kết qua phén tich ti phan mém STATAL? 0 Để lựa chọn mô hình phủ hợp giữa FEMI và OLS, Hay nói cách khác là có hiệu ứng cố định xuất hiện hay iene, tác giả ng kiém “inh Fui Theo kết qua o bang 4.16 mo hinh FEM nhủ hợp hơn OLS, hay: tỏ hình có hiệp ứng có định Đề lựa chọn mô hình FEM hay REM lá phù hợp, hay nói cách khác là trong mô hình thì tốn tại hiệu ¢ ứng có định nhiều hơn, hay là hiệu ứng ngẫu nhiên nhiều hơn, nghiên cứu sử đụng kiểm định Hausman Kết qua 6 bang 4.16 cho thay Prob>chi? déu nhỏ hơn 0,05, do đỏ mê hình FEM là phủ hợp

Bang 4.17 Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình của ROE

Kiểm định [Pooled-OLSvVAFEM FEM va REM

M6 hinh 2 Môhình! | Mé hinh 2 Mô hình] |

Kết luận ChọnFEM |ChọnFEM Chon FEM Chọn FEM

Nguân: Kết qua phân tích từ nhân mềm S474 17 0

Theo kết quả ở bang 4.17 cho thấy kiểm định F có Prob >E = 0,0000chi? = 0,0000chibar2=, Prob>chibar2=

Kẽtuấn | Chọn | Chọn | Chon Chọn Chụn REM Chon REM

Ngudn: Két qua phan tich nx phan mém STATAL? 0

90 Theo kiểm định F-Test từ kết qua bang 4.18 cho thay Prob >F=0,0001 chi2

>0,05 nên chọn mỗ hình REM là mô hình phù hợp Kiểm định Breusch and Pagan LM test để lựa chọn gitta REM va OLS cho thay Prob>chibar2 echi2 = Prob>chi? 0,0214 0.0022

Kết luận Chon FEM =| Chon FEM | Chọn EEM Chon FEM

Nguồn: Kết qua phân tích tu phan mém STATAI? 0

Theo kiém dinh F-Test tir két qua bang 4.19 cho thay Prob >Fchi2 < 0,05 nén chon mo hình FEM là mô hình phủ hợp Như vậy, đối với SE, mô hình FEM là phù hợp nhất trong 3 mô hình hồi quy đã chon

4.2.4.5 Kiểm định phương sai sai số thay đối Đề kiểm tra phương sai sai số thay đôi cho mô hình REM của TE nghiên cứu sử dụng kiếm định Breusch Pagan Theo két qua 6 bang 4.18 cua TE cho thay Prob > Chi?

< 6,05 lo đó, mé hinh TE có tốn tại phương sai sai số thay đổi, Đề kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đối cho mô hình FEM nghiên cứu sử dụng kiểm định Wald, Theo kết quả kiểm định Wald Test từ bảng 4.20 cho thấy các

9} mé hinh déu cé Prob>chi? = 0,0000 F lớn hơn 5%, như vậy kết quả này cho thấy không tổn tại hiện tượng tự tương quan trong các mô hình

4.2.4.7 Khắc phục khuyết tật của mô hình bang FGLS Đề khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đối, nghiên cứu tiếp tục sứ dụng hồi quy bằng FGLS Kết quả được trình bày trong bảng bên dưới:

Bang 4.22 Két qua hoi quy sau khi khac phục khuyết tật mô hình bằng FGLS oe ROA ROE SE

(Ghi chú: *,**,*#* tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 19)

Nguôn: Kết quả phân tích tit phan mém STATA17.0

Với biến phụ thuộc ROA kết quả tớc lượng bằng ‡ phương pháp FGLS cho thầy các biến ICO-com, ICO-trad, TCO-oth và ICO-non đếu có tác động cũng chiều đến FHQHĐ của NHTM ở mức Ý nghĩa 1% Các biến kiểm soát LOANTA, DEPTA và EQTA co tée động củng chiều với ROA ở mức ý nghĩa 1% Biến NPL cẻ tác động ngược chiều đến RÓA ở mức ý nghĩa l% Các biến còn lại không có ý nghĩa thông kê, hay không có tác động đến lợi nhuận sau thuế trên tông tải sán của NHTM,

Với biến phụ thuộc ROE, kết quả ước lượng cho thấy các biến ICO-non, ICO- com, ICO-trad và ICO-oth đều có tác động cùng chiếu đến ROE ở mức ý nghĩa 1%

Biến kiểm soát EQTA co tac déng cing chiéu voi ROA ở mức ÿ nghĩa 1%, DEPTA cô tác ác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 5% LOANTA có tác động tích cực ở mức y nghĩa

%, Biến NPL có tác động ngược chiên đến ROA ở mức ÿ nghĩa 1% Các biến BANKSIZE, GDP va INF déy khong cd su tac động đến ROE,

Với biến phụ thuộc SE, kết quả ước lượng cho thầy các biến ICO-non, ICO-com,

1CO-trad và ICO-oth đều cô tác động cùng chiều đến ROE ở mức ý nghĩa 1% Biến kiểm soát EQTA vá có tác động cùng chiều với ROA ở mức ÿ nghĩa 1% DEPTA có tác động tích cực ở mite ý nghĩa 5% Biên NPL có tác động ngược chiéu dén ROA ở mức ý nghĩa 1% Các biến LOẠN, BANKSIZ E, GDP va INF déu không có sự tác động đến SE

Với biến phụ thuộc TE, két qua ude lượng cho thấy các biến ICO-non, ICO-com, ICO-trad va ICO-oth đều có tác động cùng chiến đến ROE ở mức ý nghĩa 1%, Biến

DEPTA, INF có tác động tích cực ở mức ÿ nghĩa 5%, Biến NPL có tác động ngược chiều đến ROA ở mức ÿ nghĩa 1% Các biến LOAN, EQTA, BANKSIZE, GDP déu không có sự tác động đến TE

4.3.4.8 Kiểm định tỉnh nội sinh của mô hình

Kiểm định Hausman test được thực hiện để khăng định sự tồn tại của hiện tượng nội sinh, kiểm định này đồng nghĩa với việc khẳng định biến công cụ đã chọn đạt yêu câu là Không có tương quan với phần dư của mô hình hỏi quy ban đầu và do đó nó đã thực hiện tốt vai trỏ khắc phục hiện tượng nội sinh gây ra bởi biển kinh nghiệm đâu tư (Hoàng Trung Nam, 2012),

Bảng 4.23 Kết quả kiếm dinh Hausman Test cha ROA

ROA(mô hình hồi quy 2) ROA (nd hình hồi quy J)

Durbin (score) Wu Hausman F Durbin (scare) Wh ~ Hausman F chi2 (1) {1.310} eh? (1) (1,310)

Nguôn: Kết quả phân tích từ phân mềm S741/4117.0

Kết quả khi thực hiện kiểm định với các biến của mô hình ROA cho thay Wu - hausman F ( 1,310) của bién NPL cé p< 0,05, do dé mé hinh ROA có xảy ra hiện tượng

95 Bang 4.24 Kết quả kiếm định Hausman Test của ROE,

ROE (mô hình hồi quy 3} ROE (nd hinh hai quy 1)

Durbin (seore} Wu~ Hausman F | Durbin (score} Wh ~ Hausman F ch? ( chỉ (1)

Kết quả khi thực hiện kiểm định với các biến của mô hình ROE cho thay Wu - hausman F cua bién NPL có p< 0,05, do đó mô hình ROE có xảy ra hiện tượng nội sinh

Nguôn: Kết quả phân tích từ phân mềm ST4T.417 0

Bảng 4.25, Kết quá kiếm định Hausman Test của SE

SE (mô hình hồi quy 2)

SE (mô bình hỏi quy 1)

Neudén: Két qua phan tích từ phân mềm STATAITO

Kết quả khí thực hiện kiểm định với các biến của mô hình SE cho thay Wu - hausman F của biến LOANTA có p< 0,05, do da mô hình SE có xây ra hiện tượng nội sinh,

Băng 4.26 Kết quá kiếm định Hausman Test của TE 97

TE (mô hình hếi quy 2) TE (mô hình hỏi quy 1) Durbin (score) Wu ~ Hausinan F | Durbin (score) Wu ~ Hausman F ehi2 (1) chi2 (1)

Nguân: Kết quả phân tích từ phản mêm STAT.417.0

Với mô hình của TE, kết quả kiểm định cho thay Wu -hausman F déu cé giá trị lớn hơn 0,05 Do dé mé hình TE không có hiện tượng nội sinh,

4.2.5, Kết quả hồi quy bằng phương pháp SGMM Đề

“Đề khắc phục các khuyết tật của đỡ liệu như hiện tượng nội sinh, phương sái sai số thay đối, nghiên cứu tiễn hành ước lượng bằng phương pháp SGMM Kết quả bảng 4.27 clia ROA cho thay giá trị p-value cia kiém dinh F là 0.0000 nên chấp nhận giả thuyết Ho: các mở hình xác định đúng, các biến đại điền 1a pha hop

Bén canh da, giá trị p-value kiém định ARÙ) của mô hình 0.1 do đó nghiên cửu chấp nhận giả thuyết Hạ: không có sự tương quan chuối bậc hai trong phần dư của mô hình hếi quy Bên cạnh đó, số công cụ nhỏ hơn số nhóm cũng cho thấy các kiểm định trong mô hình thoa mãn.”

Kết qùa từ bảng 4.27 cho thầy đổi với mô bình hỏi quy 1, ICO non có tác động củng chiên đến ROA ở mức ÿ nghĩa 1%, Ngoài ra các biển: LOANTA, DEPTA va BANKSIZE cé tác động cùng chiều đến ROA ở mức ÿ nghĩa 1%, biến EQTA có tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 5% và biển GDP có tác động ngược chiều đến RÓA ở tức ý nghĩa 5% Các biến côn lai: NPL va INF không có ý nghĩa đối với ROA Dai voi mô hình hồi quy 2, các biến ICO-com và {CO-trad có tác động tích cực đến ROA ở mức ý nghĩa 1% trong khí biến ICO-oth tác động tích cực ở mức ý nghĩa 5% Các biến DEPTA va BANKSIZE cé tac động tích cực đến ROA ở mức ÿ nghĩa 1%, biến GŨP có tác động tiêu cực đến ROA ở mức ở nghĩa 10%, Các biến còn lại không có tác động đến

Bảng 4.27 Kết quả ước lượng theo SGMM đối với ROA 99

ROA (mô hình hôi quy 2) ROA (mô hình hôi quy 1)

Coef Std Err Z P>/z/ | Coef Std Err Z P>/z/

NPL BANKSIZE GDP EQTA DEPTA 0,172771*** -7,039855* 9.418116*** 0.0019343 0.0477169 4.019638 0,0455566 0.0327972 3.668668 0,0288248 3,79 -1,75 257 0.07 1,45 0,080 | -5,63318** 0,010 | 9,561768*** 0,000 | 0,1662217*** 0.146 | 0,047874** 0,946 | 0,0018255 2,49474 3,05504 0.0340239 0.023918 0.022202 4,89 -2,26 | 0,024 3.13 2.00 0.08 0.002 0,000 0.934 0.045

INF Hansen Test _cons AR(1) p-value AR(2) p-value 32 0.314 0.204 -0,6517443 0,007 11,24422 10.1608§§ 1.934716 -0,34 1.11 0.268 | 11.040§4 0.736 | -1,337921 AR(2) p-value Hansen Test AR(1) p-value 0.838 0,004 0,263 6,92988 1,013785 -1,32 | 0,187 1,59 0.111

Number of 31 Number of 31 instruments instruments

Second stage F- 0,000 Second stage F-test 0,0000 test p-value p-value

Nguôn: Kết quả phân tích từ phân mêm ST.4T.417 0

(Ghi chú: *,**,*** tượng ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%)

Bảng 4.28 Kết quả ước lượng theo SGMM đối với ROE

ROE (mồ hình hôi quy 2) ROE (mô hình hôi quy 1)

Coef Std Err, Z P>/z/ | Coef Std Err Z P>/z/

NPL BANKSIZE GDP EQTA DEPTA -3,405338 0.1578026 -0,2157385*** 0.1765211 16,80593*** 0.273515 0,1167956 5,331707 15,09416 0.07§0701 0,58 -0,23 3,15 -2,76 1,51 0.822 | 3.463316 0.002 | 31,92718*** 0,564 | -0,112724 0.131 | 0,2497583*** 0,006 | -0,2976979*** 0,2058153 13,1543 0,0662232 3,77436 0,0499668 -0,55 | 0,584 0,26 -5,96 | 0,000 3,77 8.46 0,792 0,000 0,000

INF AR(2) p-value Hansen Test _cons AR(1) p-value 0,887 32 0,600 -9.88267 0,000 59,08578 9.102733 50,66688 -1,09 1,17 0244 | 19.10522 0.278 | 1,766834 AR(2) p-value Hansen Test AR(1) p-value 0,621 4,726277 0,001 0,873 35,31734 0,54 0,37 0,709 0,589

Number of 30 Number of 30 instruments instruments

Second stage F- 0,000 Second stage F-test 0,0000 test p-value p-value

Nguôn: Kết quả phân tích từ phân mêm ST.4T417 0

(Ghi chú: *,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% va 1%)

Bang 4.29 Kết qua wéc lwong theo SGMM déi với SE

SE (mồ hình hôi quy 2) SE (mô hình hồi quy 1)

Coef Std Err Z P>/z/ | Coef Std Err Z P>/z/

NPL GDP DEPTA BANKSIZE EQTA -0,1183686 0,3572474*** 0,004368 -0,003721 0,0019746 0.0055633 0.2026201 0.001746 0.1043467 0,0035894 -0,58 3.42 0,79 -1,04 1,13 0.432 | 0,0078451* 0,559 | -0,3217551** 0.258 | 0,0019989 0,001 | 0,3470174*** 0,300 | -0,0053537 0,0045856 0,1495023 0,0936748 0.0033003 0,001613 -2,15 | 0,031 3,70 | 0,000 -1,62 | 0,105 171 | 0,087 124 | 0,215

Number of groups Number of groups

Number of 30 Number of 30 instruments instruments

Second stage F- ©,090 Second stage F-test KIPDDO test p-value p-value

Nguôn: Kết quả phân tích tie phan mém STATA17.0

(Ghi chu: *,**,*** tuong tmg véi cac mitre y nghia thong ké 1a 10%, 5% va 1%)

Kết quả bang 4.28 và 4.29 của ROE và SE cho thay gid ti p-value cha kiếm định 102

F Ja 0.0000.1 nên các mô hình xác dinh đúng, các biển đại điện lá phủ hợp Bên cạnh đó, giả trị p-value kiểm định AR(1) của mô hình Ó.1 do đỏ mô hình không có sự tương quan chuỗi bậc hai trong phan du của mô hình hỏi quy Bên cạnh đó, số công cụ nhỏ hơn số nhỏm cũng cho thầy các kiểm định trong mô hình thòa mãn

Kết quả mô hình hỏi quy 1 cho thấy biến HCO-non có tác động tích cực đến ROE ở mức ý nghĩa 1%, các biến EQTA và DEPTA có ý nghĩa ở mức 1% Hiển NPL cỏ tác động tiêu cực đến ROE ở mức Ÿ nghĩa 1%, Kết qúa mô hình hỏi quy 2 thể hiện biến ICO-oth, 1CO-trad , LOANTA va DEPTA déu cd ý nghĩa thống kẻ và có tác động (ích cực đến ROE, Các bién ICO-com va INF od tac dong trai chiéu dén ROE

Theo bảng 4.29 của SE của mô hình hỏi quy 2 cho thay bién ICO -com có tác dong o miro y nghia 10% va ICO -oth cd nghĩa ở mức 5% ICO-trad không có tác động đến SE Ngoài ra trong các biến kiểm soát chỉ có DEPTA có ÿ nghĩa thống kê, các biến còn lại không thấy sự tác động đến SE Đối với mô hình hải quy 1: iCO-non, DEPTA,

BANKSIZE và INF có tác động cùng chiều đến SE trong khi GDP có tác động ngược chiều LOANTA, EQTA và NPL không có tác động đến SE

4.2.6 Kết quả kiếm định tính vững của mô hình bằng phân tích Bayes 4.1.6.1 Kết quả kiếm định tính vững của mô bình bằng phần tịch Bayes đối với ROA

Kết quả trớc lượng mỏ hình đánh giá tác động của TNNIL đến ROA của các NHỊM được trình bảy trong các bảng sau:

Bảng 4.30 Kết quả ước lượng mô hình 1 bằng phương pháp Bayes đối với ROA

Mean Std dev MCSE Median [95% cred interval]

| 1CO-non LOANTA GDP NPL DEPTA BANKSIZE | -00291527| EQTA -0,1005389 | 0,0505234 | 0003416 | -0.1026965 | -0,1914731| 0.0024338 00386885 | 0,0014444 | 0.000171 | 0,0387608 | 0,0129309 | 0,0642808 3.297447 | 0,0130428 0014483 3.293501, 1.228716! 8.399465 1,307631 | 0,0303382| 00355] 1310086] -5,272008| 7.877857 5135529 | 0.36400810007615 5.134403| 442344] S.846445 162515 | 045664278 0.007295 1,617564 0,5234032 | 2.719991 1073916! 0/000354Ì -0,029113 | -0,0887674 | 6.028871]

Cat Menn, Sid dev, va Median lan lượt cho biết giá trị pìng bùnh, độ lệch chuẩn, giả fri trung vị của phân phôi hậu nghiệm tương ứng với các tham số trong mô hình Cút Equal-tailed [95% cred interval} cho biés khoảng tìn cây 95%

?HÒ hình 3á của các tham số trong

Aguôn: kết qua tinh ton từ phân mềm STATAI?.0

Bang 4.30 cho thay gia tri trung bình hậu nghiệm của các hẻ số tương ứng với 1CO-non, LOANTA, EQTA, DEPTA, BANKSLZE và GDP lân lượt là 5135529,

162515, 00386885, 3.297447, -0,0291527 va 1,307631 Bang 4.30 cho thay khoang tin cậy 9594 của hệ số tương tmg voi ICO-Non, LOANTA, EQTA va DEPTA nam trong miễn đương, cho thay tac động tích cực của các biến nay dén ROA Bén cạnh đó, khoảng tin cậy 95% của các hỆ số tương ứng với NPL, BANKSIZE, GDP và INF chạy từ miễn âm sang miễn đương, như vậy các biến số này có tác động khong cd rang ROA

Bang 4.31 Két qua ước lrong mod hinh 2 bang phương pháp Bayes doi voi ROA

Mean Std dev MCSE Median [95% cred interval]

ICO-com >410062 | 0,6005694 | 0,610375 3.40834 4.222852 6578773 ICO-trad 3,003474 | 0.44R2208 | 0007441 3,011168 4122476 3, 883808 ICO-oth 3041104 0.7441112 | 0.009404 5,05 1443 3.579083 6,033064 LOANTA 1621024! 65729181! 0007088 1,632119ã | 04949744! 2, 758616 NPL -0,1024534 | 0/0484279| 0003698 | -0,1044584 ~0,1926408 | -0,0011307 EOTA 0,0385106 | 0,0133087 | 0.000186 D,0383685 | 0.125352 1 00646839

Nguôn: kết quả tính toán từ phản mêm S1.41417 0 Bang 4.31 cho thay khoảng tim cdy 98% của hệ số tương ứng với ICƠ-com, ICQO trad, 1CO-oth, LOANTA, EQTA va DEPTA nam trong miễn dương, cho thay tác động tích cực của các biên này đến ROA Bên cạnh đó, khoảng tin cậy 95% của hệ số tương ứng với NPL nằm trong miền âm cho thầy tác động tiêu cực ela NPL tei ROA Cac he số trơng ứng với BANKSIZE, GDP và INE chạy từ miễn âm sang miễn dương, như vậy các biển số này có tác động không rô ràng đến ROA Để xác định rõ hơn khả năng xây ra tác động tích cực hay tiểu cực của các biến số nảy đến HQHD, tác giả tính toán xác suất của từng tham số Kết quả được trình bày trong bang 4.32

Bảng 4.32 Xác suất của các hệ số hồi quy mô hình 1

Hypothesis Mean Std dev, MCSE

Nguồn: kết qua tink toén từ phân miễm S1.41714 17 0

Kết quả tại bảng 4.32 cho thấy xác suất hệ số hỏi quy tương ứng với các biến ICO-NON, LOANTA, EQTA, DEPTA BANKSIZE và GDP lan lượt là: 60,659,

73,87%, 88,619 ,71,26%%, 82,96%, 70,115 và đều lớn hơn 50%, Nhự vậy, kết quả phân tich Bayes cho thay mô hình có tính ôn định cao và các kết luận rúi ra sẽ cô độ tin cay

Bảng 4.33 Xác suất của các hệ số hỏi quy mô hình 2

Hypothesis Mean Std dev MCSE

PROHI : (ROA:ICO-com) chi2 = 9.9000 R-squared = 9.5798 Root MSE = 13285 ico | Coefficient Std err z P>|z| [95% conf interval] nim -8512998 3.648502 9.23 0.816 ~6.299641 8.882223 loanta ~.0696355 0780593 -9.89 0.372 ~.2226289 - 0833579 eqta - 0288085 - 0018815 9.45 0.654 -„9927224 „8043395 depta roa roe 9279431 -0114953 -269174 1343066 - 0059656 - 00174 4.73 6.61 2.08 0.000 0.000 0.045 - 8880849 „8959378 - 8163683 5324101 9395178 - 8149957 banksize tec ~.0866266 -357299 = 0643645 0037735 -1.76 5.55 9.079 6.000 ~ 8148226 - 231147 - 0887694 4834511 gdp inf ~.1027737 - 3925864 5313727 -526859 -9.19 8.75 8.455 0,847 ~1.144245 ~ 6384702 1.423643 „8386977 hhi 9728392 0190109 3.83 0.000 8355695 1190909 _cons ~.@235957 1726538 -9.14 98.891 ~.3619989 - 3147994

Instruments: loanta eqta depta roa roe banksize tec gdp inf hhi L.nim - estat endog

Tests of endogeneity H@: Variables are exogenous

127424 (p = 0.7156) 9.7214) - ivregress 2sls ico nim egta depta roa roe banksize tec gdp inf hhi ( loanta=1.loanta)

Instrumental variables 2SLS regression Number of obs) = 320

Wald chi2(11) = 24.98 Prob > chi2 = 0.0094 R-squared = $ Root MSE = - 56438 ico | Coefficient Std err z P>|z| [95% conf interval] loanta depta eqta roe nim roa -2.720446 ~ 8332366 0042556 5.220381 9225991 -5779423 1.135418 16.84879 7.547922 1956892 0236052 @687551 -9.17 -9.36 9.51 0.18 9.31 0.33 0.743 0.611 0.865 0.857 0.757 0.719 ~1.647437 -.4167804 - „84209096 -27.89265 ~.1122485 -17.5141 2.803321 9595209 38.24341 12.97321 -1572667 3503973 banksize tec 0046593 -1471547 @399923 7452304 0.12 0.290 0.907 0.843 -„8737242 ~-1.31347 8839427 1.60778 gdp 1.934482 4.997518 @.39 0.693 ~7.684158 11.55296 inf -8479449 3.563796 6.24 6.812 ~6.136968 7.832858 hhi -1423078 2416723 0.59 0.556 ~.3313612 „6159767 _cons -34.147974 13.32975 -@.31 9.756 -39.2729 21.97875

Instruments: nim eqta depta roa roe banksize tec gdp inf hhi L.loanta + estat endog

Tests of endogeneity H@: Variables are exogenous

Durbin (score) chi2(1) Nu-Hausman F(1,3ỉ7) " 1.81031 (p

XV ô dvregress sls foo viss loanta Hapta roa roe bankaize tec edp int phi  egtasi agta$ lastrummtal variables 2SLS regression Number of of = 3268

Prob % cniz + 8.0008 R- squared Root MSE t ~ 43183 ito | Coefficient Std, err, z PxÌgƒ {95% canf, interval] doanta depta „ta nim “2 BA8SI6 = 9 BORA -.9852ỉ861 2313174 +1.281741 2.690843 9683835 1187199 “O79 “8.66 -é.?74 B.65 0,458 24.655 8.437 8,516 ~¿., 972215 +2 FOL 286 ~8 213496 Ỡ.3109423 & 475696 3.831625 {.9582Đ1 „13S6aÊ&8

TOR Ð73719 8719615 1.11 8.285 -.868539 2198769 roe ‹9289251) — ,Ò239597 12h H22? ~,B o3 ,759882 banksize Wh GE tức gứp AR ink “2.882553 4.262762 1.846336 @BA1062 — DX7H844 ROBLES „M2937 2.9364 1 a7B742 1457152 1.ÊB4SS5 ,8172838 “@.55 B75 6.74 1.45 BiG }.RE 8.517 HL L4G 0.451 8,115 ASE 0.870 +? S697OF 72, 861948 -.319387 >.Ð?7?ssóA + 8231642 2 9379RS A.273832 3 88489? 3.742819 836?)127 AS76277 8897332 instrumented: sts instruments: nium loante depta roa rope banksize het gun deaf shi beats

Tests of endogeneity HO: Verlasles ase axopencus

Gurpin facore} cniztis = $.36337 (p + ỉ.01ấ3) su-NauSsman F(1,397} = À.3316 ípn + Ð.8204;

- ivregress 214 Íớco nỡm lOọnta eqta rea roa banksize tec gdp inf ni { deptacl degtad

Xastrumental variables 2915 regression Number of obs = 3zỉ wãiđ ch2(11) = 52.65 Froo > chía SS 2 68GB R- squared = ` Roof MSE = 39308 ica | Coefficient Std err x Poixf [OS% cant interval] depta 6.329687 5,8?2045 1.18 2.238 -5.59107 18 45682 trâm ~.533343?7 1.478274 xÐ.36 6.718 -Ä.4347g? + 36482 loanta eqta roe roa - 8034644 = 8438234 8825893 ~HE15299 À37?499 — ,đ2i979E 0278356 ,23142484 “8.24 6.18 #.‡$2 i.iŠ 8.287 ỉ.923 bé.đứ9 ủ8.8⁄4 - 59820611 -„142532 - „8304576 -,8ẹ1867S ằSES3272 ðŠ?2461 ,257288 „974245 banks ize ~ OIVRHGR BLS Gt “8.98 08.345 ~ 9334526 -GL15932 tức Ế?¿7088 — 320§158 2.42 8.034 #%82334 +.295%184 gdo ~31.122X44 1.9016%E -8.59 0.885 -4.ã5ð136 2.685098 ant X.FOGRI2 3.632301 2.02 386 -5 392733 3ð 20686 th ~.Q99&965%4 0854267 “8.0K 8.94% ~ 2738963 4688679 Los ~.961864S ,8A38514 +1.83 4.302 - 2.4593 -F 732582

~ instrumented: depta instruments: sin Losnta eagta roa roe banksiza tee gdp inf phi L depts estat eandog

Tests of erdopenet ty Ma: Variables are exopenays

Rurbin (score) chỉ22t) = 41.414? ín = 8,QQ87) Wu-Mausman F(1,307) = 32.3585 fp = #0008}

NIX ô ivregress 231s ise nim loanta eqta depta roe hanksize tec gdp inf fii  rascl roa} instrumental variables 2815 ragress4on Nusker of obs = 32K

Frob + chiz = 8 Bos R sguanad = 5?2ò ROT MSE “= ằ 13488 icp | Coefficient 4td err, z P›ir{ {OSS conf interval} roa -OO6R285 = BLG167a 8.3 8.722 -.630724 ;B44396 tr x.4532697 - 5875412 -# 8? Á/3ái `ãv,48ã636 „14966 loanta depta egta roe -.Vẹ322585S - ,8797142 962972E 3315852 8148447 ONATAZ 1442B15 ,ỉ03c°069 “8,28 3,14 2.22 1.320 8.289 B,g26 8 868 8,777 ~ 2785756 + OER BAGG , 978754 366 388 1315?85 2?4RZ 3*65 136 8220813 banksixe -.#4?9đ0 6G — ,003855% “2.83 $882 - BUS3SIS -,86628%5 Tức 39179%2 - ,96156E8 6.35 Q,P3e@ 22741363 8124543 pip -SB589 4347235 1.35 6,178 ~› 2862406 1.437829 Lat ủử0&992 511425 8.08 6.999 “2 BOTS 2.3074 nhí ‹8?62741 ,0186278 4,0 8,800 839?642 4127ã84 eS 6Ói6lã 1625748 R8 0.558 ~, 30880 #612145 thatruaefited: rag tastroments: nish loante eqta depta ros banksize tec gdp inf abi to cog , @5tat earaing

Tests af endogeneiry HE: Variables are excgenaus

Durbin {score} chi2ci} * 2.34756 (n x @ 2453) khi-tausman F{3, 362) = 2.29829 (p x 8.2554} ô ivregress XsIs ice nim loanta eqts depths roa sanksize tee gdp inf bhi { roesk sees instrumental varlables 2515 regression Number of ates x 328

Wald cHACUO) — ô 418.23 Prat ằ chi2 2 2 SOR R- Squared = 8.468 Root MSE x: 24954 ito | Captficient Std ere, z Rotz{ [S5ÄX conf, imterval] roe ~ -OOISERS ,đ@166163 “8.28 @.7B3 - 9371425 827582? reams ~ 6S 39494 6617B4 “21.950 Bz? “1.833418 ~S255356 Loanta ~ BL91S42 ,ÐR9S995 “8.21 8.832 -,35554893 87229 gạta 34232 ,0637614 31.13 4.261 - QA933422 BL IBOR? depta ADEZISE ,2887862 4.77 98.076 ~ 8521083 1.848555 roa 616242 0359983 1.73 6.0887 ~ BRSSS27 ~ 232112 manks ize -„8ð57176 OMSL “2.16 3.248 `.@i40668 -Ð9936317 tec 3328883 ,0694892 5.55 8.808 ~2566RS - 5298535 gin ~FE35954 - 5271176 8.61 4.544 ~ 6593385 13.32712? inf ARSSS32 7674886 B.59 #593 ~2, Q38883 1.957586 bhi 98090622 — Đà57098 4.34 8.881 „8ASS?62 ô3368682

CONS x-1337891 ,1996485 “8,87 2.586 ~ S24B923 2585442 instrumented: roe instruments: pim loanta eqts depts eas parksize tec pds inf bri bres

Tasts of pndogeneÍty Ma: Variebles are exogenaus

Durbin (scare) chixtt) = LIS lơ = 8.3743} barHausman £62, 3874 = 3.15382 (p = 8.2840}

AX - ivesgrass 2sls Ico nim loanta egta depta roa roe ter gp inf hhì ( banksizes] banksise} instrumental variables gSL8 regression Number oF obs = $28

Wald chi2(ta} 447.34 Proh > ch12 = # 8608 u

R~ squared = 8.5423 Root MSE “ > 23248 doe | Coefficient Std arr, z= Pofz] {95% conf interval] banksize -B314554 ,1541877 2.6% 3.892 ~, OS ORT 382583 nas ~AZS5272 - ,0349663 -@ bà ũ,S4ỉ -31,392?637 -9365911 logrta egta ~ 8516885 -BOOS943 = 4837432 ,1427596 ~9.246 8.24 8.718 8.834 ~ 8863421 Ò.3A14133 „44819424 #6482311 depts AS37789 lô8b6SS2 1.46 8.184 ~,0443772 -ð93179351 ron 8285593 88025 1.51 8,237 - -BG84693 DESSEPR POE Đỉ11417 ,Đ835765 3i2 2,862 „#64132 „0181515

‘ter 3831889 4108358a 3.54 € 908 ‹ 1601485 ~ 3862293 gp „3414171 X.052d9ọ Ồ.12i 6,511 +5.641342 &, 324216 int “AS27209 = 8324025 “8.18 &.933 ~‡,ð46015 9905728 hhă 7Zđ1iÔš ,0421768 1.22 6.B8b > GIGI S fut -1549775 Ons x.{18321L - 2.7144Ò7 “8,24 8,965 75 438662 5.28382

Instramenteat< hanksize instruments: nie loants ete depta eos roe ter gdg inf hd ibanksize ằ estat andog

Taats of enuinpened ty Mé: Variables are exapenaus

Durbin {score} chi2id) 5 ,862953 (p ô 0.9562) bk-Hgusman Fí1, 3271 * ,8ỉ2833 fp = BASF} ằ ivregress Isla ico min leanta enta depta res roe barksize gdp inf bhi  tec} tec}

Jastrumantal variables 2S.S regression Number of obs ô sae

Waid chi2(it} x 93, A8 Froo > chi2 s ð Quoo R- squared = Root MSE * 37283 ice | Coefficient Std arr, x Piz! [#SX conf, interval}

Tet ~2R.522673 0 2.539083 -Ð.88 a.,sáo -§,508ãá6% 3.45943 naa ~ 399725 1.85020Ê 8.38 @.783 “2.584783 $,4Z47đ6 soanta 9w643917 223129? G29 8772 + 37ESHG6 S018 gota - BOWBR28 = 37432 “O.91 8.995 `, @?3693 O72 4838 depta -.2075⁄11š ,7ĐAG886 “8,38 9.767 -1.57%66 1.368837 trai Ð%X49939 ,@325XX%a 1.33 6.324 - 83137136 ~ 1238874 te „13gzð4 884843 2.85 8.0K „#243282 8233146 nanks bre -Ẩ .8923538 - ,00942723 -8.24 9.868 ` ,82164s6 ð168771 Bag 389852, 9264872 8,33) B.739 -1.5S05873 2.3255?? inf +13.216443 1.,80B8182 -Ð8.64 4.521 “8 3959263 2.592318 tư „1421553 1632515 1.38 #.1ó9 ^.Ð682139 5445244 ab BIS -.17§1447 —, 34823 ~@.52 0.627 -,8432814 „31918419

Instruments: oim loanta sgta depta roa roe banksize pao inf thi bt tec estat endag

Tests of endogeneity NG: Variables sre exogennus

+ ivragress 2ZSIS ìcơ năm loaota egia depta roa roe banksize tec int Xx thí ( gápz1.gáp)

WStruftertaì variables 35LŠ regression Number of obs x 328

Haid chi2(22} 0 = 456.35 Prat > chí? = 8 HOS R~sajuared x & 4866 Raot ĐSE ô 2 B32 445 hoo | CoefTictent Std arr, x Pojz{ {95% conf interval?

Bap 4122469 2.136587 M.19 H47 ~3 P75 3RR 4.599881 nis ~ AROSORA ,SS59862 ~8.79 8.428 -3.X38716 „45209 loanta cạta ~.S898&3 ,10866 — ỉ0163421 324q&77 -8.681 8.66 Đ.SễR 2.điử - 10281 + 8821319 ~ 80838352 -883048 depta rae toa ;é278579 — ,0G5965a éi12955 -+725794 ,.96163517 „1423581 4.64 &.88 1.51 8.320 ỉ Đ@â 8.836 -.Đ9064332% @?z97144 „fầS96S „8393503 BIST? 8515732 batiks ine ệtons thỡ tực inf An ~ - 8553729 „9299025 97845918 — V 0178333 „367874 ,G564625 ,52528đ1 49884088 -ð.6? - 0.345 “2.38 Ủ.3ộ - 4.783 6.47 3.9% 9.008 8.166 8.868 “2, 965931 ~ 1835734 ~.,f162159 -B3S5 593 - 2562255 -1054445 2825783 47⁄91225 „82731 „893185 Ìfistrumented: gửp ftStru®fernfs! nịm luants eqta depka roa ¥ estat enidog

Teste of endageneity M3: Variables are excgeriaas

Garbin (score) chữ) Wu-Rausman PUL 367)

~ ivregress 2sls ice sim loante eqra tóc banksize tee

ĐÀIS3? (p= 8.9649) &G1858 (h + 8.8656) inf hhi Í,páp fepta rua roe tacksize ter gdp bhù ( infxi,inf) lnstrumedtal sariaBles 25L5 regression Number of obs — + 32Ð

Waid chi2(id} os 456.94 Prob > chíã x 2, Si R- Squared * % S875 Root MSE - 23363 dea f Coefficient Std err, z Patxf {DRS cont, interval } int ~ SO5G7485 1.,018984 8.528 8,829 -2 498325 3.A88177 trầm ~,ÄJ308355 ,4ửRa9ỏn ~8.86 4.387 ~1.4078S7 5862863 4+uanta thhota eqta roe toa -.ỉš98378- ‹é985721 27?746A — 0057752 ‹613468) — 0ỉ16741 2519632 — 1376238 ,07Qẹ2⁄š ,8616386 “Oe &.88 ỹ.83 Đ.5Q 1.893 8.067 8.808 8.908 alge 4.553 - 4986474 ~ 82:95 :.017733š 8164@13 „8881638 „83147545 - 5216596 đ39038E 8785716 90414357 bankaize ons tực pip thị -.ễ008233 VÀ?ẹửd9 - ,6175633 „36415322 S205408 - 423 3 55a14 410134Sš ,A8727341 ABB TE -4,Xš 43 6.35 $ 00a 1.25 3.95 0 tạo 8 688 8.222 GOS > 45$3322 ~„é†4650ọ + 2539686 BA5ử716 ˆ 4.359882 Q42 -4?263378 18451%3 „#32135 instrumented: inf Instruments: nis Toaanta ugta depts mos roe banksize tec dp phi t det

Fests of endogeneity HO: Varlables ara exogercus

ivregress 2sis ico nim leanta egta depta coa roe bunksize tec gop inf (hhi >̇.hhì)

Tnstrumental variables 2SL5 repression Number af obs = 328

Wald chi2{i1j ô 22,28 Prob > chi2 = 8.8223 Ry squared *> ˆ ẹoqt SE = ệSR71 ico } Coefficient Std arr, z Potx{ {5SX can, irntersa1] thị 1.435?57 = 3.884537 ỉ3? BOGS *& 899397 8.578813 nắm 1.631882 6 255887 Lá An x2Ð.6568? 23 928653 loanke tpta sgta Ộ9ẹ toa -.6338M3E -.ĐÌÁ4đ9WẪỂ -.96087927 -,#Â@5]14 ,3443Đ?435 Ở ,9@77972 2.415549 034776%6 ửBRSG17 17124ã1 -9.24 xề,13 ~$,089 -.@2 8.27 đò.8ò8 8.90% 4.986 9.788 6,936 -.2521344 ~.ĐE7⁄3791 +1 545174 -.,823ã3573 ~%* 25ặ361 4.489818 2.024524 Ề672713% Ấ#32T117?9 86627831

Ranksi xe tec gdp `.4743341 “FLIRTY „8450974 †1.549929 3,908109 „9445182 -8,1} “BIS 4.38 8.926 B.R55 5,E5S ~.888A4576 -3.10697 “8 375884 & 946237 +.86g7959 BOGGS 26 taf ~SEH7739 = 2.817323 B28 8.882 +4.555077? €.8B&Z95 CES “2.593832 0 4, 578759 “8.35 8.728 ~ 48 56573 382673 instrumented: fbf instruments: nis loants eqta Gupta roa roe banksize tec gdp laf i Abd ằ estat andor

Tests of endogeneity 46; Variables are exoganaus Đurhin (score) chi?) = 2.53789 ín x 8.1134) khu-tlausman F(1,3673 = 243887 (p + ỉ.119)

Oynamic panel-cdatea estimation, two-step Syste Glan

Grip varkable: stor Number of ofss ô 288

Time variable : year Number of groups = 32

Murwbar of instruments = 24 QUÁ Per groups min ô= >

MAX ôe 2 dro CoefFirdent Sted arr # Pằiz{ [#5S% cork interval}

4cœ La „#2 3'32za4o #†322421os B.A 2.689 - 48431 o DIRS

Am ~ 42332374 ~ “O84833 ~ „S5 @, SBS -1+.921944 4.874986 Loanta depta eQta mcs he ~ , BS ~ 326 32406 -BBS856R7 + 8652437 - SBBSGRS Oo - OGABBSS ~ ABNF ZZ - BBIGIVIAQ - lử88837>z PBATS ~@ S32 2.36 2 8 1 ta 2.85 B 27s 2 5a BS ain BO 22 gaa ~ - BOS5445 ~~ SQOGCRAS ~ -881 3a66 - 839989716 , @&%1 1% LL.B? 74428 „ 433315 +81 26839 + PAGES S MLCT SS banksizge OPES Bap tac aint hed ~ G287 R52 -1 320374 -935+71 38 ~ FBP RRB? ~ 2846746 - tt 9 27é „#ằadac7s 1784178 „ 931314 + 3679683, - S836 3903 - 416889 ~3 34 8.32 2.84 +.17 x.€ 2.78 8.865 2,836 2.70 8,7 S24 BAZ a.o4> - ,@?21283 ~ C8567} ~ O38H23 55 -G2598979 - BEGSARG ~ , BSSas5 ~ ô83218917 -I4S4h2938 ằ * 37 GRE7 ô 3968947 „9191248 13.3*o2a Warring: Urocorer Sct Ono- step standard GeCrors are unreliable

Prstrumants for First differences equation Standard

O.( gdp inks Gi¥4~ type Cnissing-@, separate instruments for sách period unless LCL/.) (LG, depta tLoveqted Cod Lapsed) instruments for Levets equation

Standard ee RTT edp ine GMM type (sissing-@, separate

D (L.8 dapta L&.egta? anstruments far each reriad urlless mot Lagrsect>

4Preallans-Bernd test For ARC13 An first aitferemees: ge +3 58 Prisa z= = Gee 4pellano-Bond test Far AR(C33 an rst if Ferences: 2 2.88 Preezs ỉ,qqe Sargan Cest of coveria rastractions: chizÂ{is) (Not robust, fer mot weakened by many Anaetrumerts 4 s 22.33 Prob > chị? ô= 6.218 Ransen test of overid restrictions: chi2 ie (Robust, but can tie weakened Ey many inatrumerrts )> ôs 39.56 Prob 2 chiz ô 3œ1 DiFfference-in-dansen tasts af eaxogencity of 2Nstrument GMM instruments for Levels subsets:

Hansen tast excluding graup: CHA ZC LE) = 7.64 Prok > chit = @,664 Gifference Cn Wo ogfeerods 1: chị 2CĐÐ) = 221.87 Preab + cha = @.isSZ avigap inks

Hanser test excluding group: chàZC1e) = 22.82 Prot > chig ô= 6,757 Differance (nạ11 Hô Stx*ORertOLUs)) CHACHA) xe 7.69 Prob > chig = 6,823

12 Kết quả kiểm định tính vững của mô hình bằng phần tích Bayes

XxIv ằ bayes < xtreg ico nim leanta eqta dapta raa ros benksize tec edo inf hhị fete? Gibbs sampling is used for pegressior coetficlents and variance cemponents

Burn-in 2500 2ã8344à221606033444322424220008aaaa đọng SỡmnuLa*T?on JéÄAễ 12ể0 2poo ơơ „ 3é đĐểO, JễAO G00D 7ểQ0

Likelihood: ico ~ sormaliab ico, {sigmae}}

{icor nis} ~ nennal{®, 16000} đt) ita: loants} ~ normai (a, 10000) {icœdapta] = nermai(đ, lð@sỉ) {icoregta} ~ nornak(a, 76808} ficer rag} ~ nemnadl{s, 18800} l3še:roe} ~ normali(0, 324003 cl} {4} ti ql) )

{iceibanksize} ~ nonguIC8, 10028} fico: cons} ~ nermal{e, 10008) {icestec} ~ npemal(@, 16000} {icot pip} ~ norms) (8, LORY iico:inF} ~ ủ0tukzi (ð, 10006) {icerbhi} ~ normale, ade) {1} {3} {3} thd 1)

Reser} } ~ momma is, fear _U}} {3} 13 {sigmad} ằ igaionale a2, 8.445

(1} Parameters are elaments of the linear form xi ica

Bayesian RE norsal regression MCMC iterations < 12,532 Matropolis-Nastings and Gibbs sarpling Burnin = +, Seo

REMC sample size = 18, es Group variable: tt Kurmber of groups = 32

Obs per group; mda + i aye = 41.8 TAX = 33 Kimber of obs ằ 352 Accemtance cate = Rig Efficiency: min ô :1818 ave = 359

Loe marginal ~ like} ihood max = a

Egual-tailed Maàn att dev POSE Median {98% cred interval) ina re -.é?8183 4571133 Lameres ẹ?96179 -1.581784 323@62g%

4l8anta j -.a3038%6 đepta eqta tủa moa OARG59 Véẹ4934 @Q])đ5SB - ễélLdửỏ44 V#OB5S49% 2 ,II?/S7ĐK ,ÀAS44G5 - HGểIIG - ,G434359 0815834 BORIS ,OAQG757 -.2313381 -.195489E ĐHỚUI3 - ,D@igJỏo RES ,ĐễIBĐA 66202527 -~.1690793 - ,2BRa3úg ĐJ1?955 84724987 0950919 ease

ARATE —, @ệỀ4993 - D8335} ,é115063 t32k4i11â | -,ĐBđ4452 — 0632491 WFONS | -, 8294289 tes xp è:ấ | v,87ééM634 BAX 8533332 3822286 886822 ,0I15A47E? ,DWSGILểAI ,ễÃ22866 2 ,ĐĐểS81 ,2R1E372 3788792 ,IểI2ASG - SUSTIO4 -~.1896425 001701 ,2é18 ,0Q@181 8OQG38 -.ỉ049481 - 0113431 -.87212 5% -.6244481 @51211? „9855518 - 3400927 „ 3B4/700 6211737 - 0822905 , 1480786 — 46049332 ~ BBL 3932 4525721 4.311 14934 var U ơ.— Ề .#3386/ - ,A11201E xègmoZ BIBI ,GB1072493 ô= Baas ,ỒiX296? - ,H114205 — 6\5SLaQ

Interyal tests MOE sample size = 18, O28 previ : {iceœ:nin} ‹ @

Mean Sti, dav ME SE prob‡ -9323 Ô.⁄5124 ,0622342 ằ bayestest interval fico: Inanta }, upper{p) interval teats MCMC sample size = 39, Đua tfob3 : {ico:loanta} se

Rean Std dev ROSE proach „ Š&67 B.ABIRE — ,8aS28qp9 ằ bayestest interval qlỡrn: edts }, upper (a) Interval tests MCNC sample size = 23, GBS

Rear Std day, MCSE prob3 V414 6.27346 ,G034G03

, bayextest interval {Íco: depta 5, tipnart@)

Interval tests MOM sample size = 18,009 prabi ô {ice:depta} + ở

Meoan Std dev, MCSE gobi 7599 9.42?17 = BARR

-Ổ Bayestest Interval {íco: roa 4, upner (@} interval tests MCMC sample Size = 18 Bee prota : {icecros} < 8

Mean Std dev PSE prob† ??2 49403 Q053775 ô bayestest Interval fico: roe }, upper{es

Interval tests MOM Sample size = 48, Boe pratd Đ fica:roe} ô a

Perea Std dey, POSE peott 8 &, Saas #

~ Gayestest interval fico: banksize }, upper {a interwal tests OX sample size = 18.26 prokl © {icechenksize} < a dean Std dey PESE prob "` leans ag

- beyestest interval fico: tre ‡, t8pe{@} interval tests OME samole size = 1%, 862 proba < ficcotect ô 2

Mean Std dev MCSE probt S782 &.493493 ,QQ57?4^q

- bayestest interval {icor gdp }, uppoer(B}

Interyal tests MOM xamole size = 14, 888 probl : {íco:gáp} ‹ a

Mean Std dev MESE proot S837 8.49595 ỉ058984 ằ bayestest interval fico: inf }, bpper{@} interyal tests MMC sample gize ô 12,8 proba > (ico: ink} ‹ 6

Moar Sta dev, MCSE peab? F988 Ò, 906g 8849%86

+ bayestest interval {ice: phí } upper (8) interval tests NCRC sample size = 18, 88 probl : {icachhi} + 6 ean Std dew, MCSE proba 8508 Ơ,35630 ,Q03g416

PHỤ LỤC 2: KÉT QUÁ NGHIÊN CỨU TÁC DONG CUA TNNL DEN ROA CUA CÁC NHTM TẠI VIỆT NAM (biến độc lập ICO-com, ICO-Trad, ICO-oth)

Variable Obs Mean Std dev Min Max roa 352 5.031676 1.88997 23 8.3 roe 352 9.290625 6.669172 265 27.86 te 352 8994321 8729559 4 998 se 352 - 9034765 - 9582706 803 1.004 ico_com 352 11905 34 - 1082262 -.14505 339762 ico_trad 352 -0691176 1822017 - 63755 584289 ico_oth 352 - 876885 - 8941789 -.11527 475298 loanta 352 Z593182 - 1065442 58 95 npl 352 10 46634 3.286386 24 16.9 eqta 352 9.860767 5.218312 2.93 33.24 depta 352 138892 9612516 83 24 banksize 352 17.7208 2.009354 14.14 22.02 gdp 352 - 8603364 9172602 8256 8892 inf 352 -9391091 - 9220704 9063 8921

QO Fs me le 9 3 Kiểm định đa cộng tuyến

GDP INF -

Var lable VIF 1/VI£ ie9 trad 4.35 644935 ice oth 1.34 B 781307 egts 1.38 8.772384 tin) 1.233 8.819982 depts 4.17 9 852007 ice com 1.0? BUSA banks ize là 0.958154 gớp 1.0 8.559818 Joanta 2.83 262089 LaF 1.82 8 883270 Meas ¥IF 1.28

+ FER PRA LO come Jo trad ico ath loanta npi eqts depta hanksize gdp int

Source SS df #5 Number of aba x 382

Made} 6582.564068 L ” na se x LIÊN S9 2v) tesidun1 571.2028233 342 1,67588199 B- Squared x ồ, 444

ASS R-sqQuared — ô 68.5311 Total 1253, 6691 341 3 S719855 - Root KHE * 2.2982 roa | Cnefficient Std arr, + Pott} [95X can¥ interval} ea com 4.539887 EIB S FR &.83 €.80@ 3 2478846 § 82493 ica trad ta oth AFSEMA 5.ỉ33261 ,4723197 > RS Bas 38.87 5.89 86-8 BR 68.96 3 B2965) 3, 379797 Đ Ê82997 E.6RG724 loxănga + 305067 „89901345 3.58 8.80% 4, 88822 3 SOtsi2 ng - 4 5ÿW8xaoa O25 2888 ‹ử.6 so 80@ ~ 8,S8298 -.11483 sa£a -94 78238 RISAIZZ 3.12 8.062 „A17375%§ ,87567Z+ gđeạt a 3.862387 41.23131871 2-97 8.063 2.220317 & 827822 hanksize -.ẳð1Z1361 354323 “B35 730 ~ ABLZRBB 8569387 Búp 2.358843 - 4,085353 #&.4X3 8.743 -6,Ê84G357 9.3q@xS4 int +$,896B827 - 3.15658€ 2.58 8.422 ~%, 382008 TY Jess OS SPS POG F282 30a 2.91 bĐ.Đ6ỉđ aBES7S1G 4, 38976 ch Mô hình FEM

XXIX ô Xtreg roe ico cũn ỡca trao ỡce th loantg mpl eqks depta banksize gdo int, fe

Fixed-effetts (within) regression Numbers of obs * 352 f "up vựflable: str Rusher of graups = # K-$squanad: OBS per grap:

FUIS, 338} * 32.23 corriu i Kot = -G 7711 Prob a F * & OBR toa | foafficiert Std err, t #x{t] [83% conf, interval] Ícũ cơm $.875833 4882234 9.2 6,đao À,71RJỉ3 — 7.ĐA1356 ica tead ice oth 4Oọtta ọ.92RAA4S 5,0145954 — 7Z116644 FABRIS 1i.134 Š$.9* ữ,d@Q 060 4.4568488 3.58968 5,8Ao4o+ & 239418

4 52RD OST AH, 3.72) 4.987 S37 B68 3 BATS 94 tơi ẮẢ16@8255R 3438988 3.95 &.90068 „4864174 „8S265x‹ egta > RAF 36GB 81293 3.89 $8 0ữa „112851 8G2848^ adepta 43.43159218 4,858514 3.28 @ Đôi £.335672 5 SPSS danks foe ~ 243602 ô B295R87 *8.82 8419 ~ SB25015 „8337815 gap 957@4765 3.256405 G82 0.286 “6 6.29064 % GASQY? jn£ A, BE RIES 2.53454 LSS | BAST ~ 2352223 5.X1416$2

OOS | ARRANGE 1.703776 ‹2.41 LG -P ASTEST ——_- LF8SE3G sigma ở 4,579sq4€ signa £,037393 rhe ‹š6@02472 Cftacilan of varlanee due to at}

~ xtrag roa ico ces ten trad ico th loanta Agi eats dapta baaksize gấp inf,re

Randow-effects GES repregsinn Number of obs * 392 SnD varigble: stt Nuniber of groups + 4z

Walid chí2(16) = 3B, 33 corriu (, X? = 8 (axxmedg) #rob > chịìZ = 8 Đao roa : Coefficient te arr z Ratz} [95% cont, interval? ico com §.358041 SORHaSY B.9% = BAR +3.17824? 8.533834 icc trad 4.,981158 ASHI ‡đi{.17 ,@@Ð 4 187414 5, 85453 ica ath 5, B3aa7y ằ TABS 356 6.72 8 B88 3.383362 Đ 893582 doanta 3.ẾSZ49% -Š77‡áoa 2.87 884 RIBS +.768661 tư - „383413 „83298621 -3.82 - 6.0923 - „‡9Ô469% `.,312Z14) cqạta SIRT ~8L 33288 2.94 8,083 „81342341 „52712 depta 3.353858 9-1 88 2eK 4.89 | GLB? 1.220865 $ ARGO? Đanksize -.,828R347 ,8A95Kt2 “8.54 834K ~ BBE 756 3 11955 Bey 1.272885 3.43933 8.37 8.714 -&, 867985 3.ỉđi4@s7 inf 4 7QGISS 27.651142 1.78 ũ.H7 - 4861342 ằ.362698 ERS 3, 862382 „842158 3.#J7 0.661 4, 333385 4.7414?

Sỡ ga ở Š3&ọ64n1 sigm5_ê 1.837333 the TEMG | fraction of variance due to aii}

XXX - hausman FEM ROA REM ROA awe CORTE ctenks Ww

2} tì (b-8} sartidiag(y beV Bà) FEM Re RES ROA bifference Std arr, ine sire 3 B7S822 5 3590443 ‹53257815 lrợ traad ice ott 4, D28445 5.@14553 4.981158 3.038471 - 9235173 ~ 8827424 Laanta septa sqta trỡ 3.419238 ô8595558 8373668 2.83869 ~„1283411 3 393058 2.857498 83S1471 ~.,ĐA178013 - 1468858 - BEES HIST YL Ỡ 1382654 - + tranksize gap inf ~.92436ỉ1 4,843495 ðš?87&6 ~,é288347 4.708153 2.273885 -1.2184ó9 1433435 3844/46 ˆ ` bh = Consistent under Hồ and Ha; cờ Cained Fron xtregE Š ằ èrronsistert dnder Ra, efficient under Ms: obtained from xtrag

Test of HO: Difference 1t cocfticiente mat Systematic ch2(183 = (b-R1'{[@V b‹v 8192-11 Hp-R1

> 26.48 Prob > chix = ử,0634 {V_D-V6 ds not positive detindtes

8 Kiểm định phương sai sai số thay đổi - tự tương quan

Modified Wald tent for gsroupmise heteroskatastic thy in fixed affect regressian model

HS; Bigmalcis-2 ô sigma’? for al} i thì2 (325 = 1883 24 Protechts ô 3.8000 ô xteerlal roe ino com ico trad icvo_oth lnanta aml eqta depts hanksize gap int Wocldrhige test for auhocerretation in panel data

Kt8ls rua íco cơn ico trad ixpoth loants ngÌ sqta depta bánksize gdp inf, pareisih}

Cross-sectional time-series FGLS Pages sion Coetficlente: generalized least Squares

Panels: hetenaskedastic Correlation: no autecorrelation Estinsted covariances # 32 Sumber of obs = 382 Estinated avtecorrelations = 8 Number of groups ô 32 Estimated coefficients = +1 Tine periods = 13

Wald tchìZ(18) = ảo, Sẽ Prub > chi? x % CEB ros | Coefficient Std ere, 2 P>fzi {a5X conf interval}

200, Ceey 5.3764 4784124 1{.0ã 4.688 4 335977 & 242319 ite trad 3t otk 4.268258 559427 11.84 a.bua 3.5191 4,94125

4,.4358311 — ,54172%Ÿ 8.35 9 ,00a 4.274168 § 437633 Loanta depta agta nok - 2672209 = 724955 2.558068 31.32446718 -B363658 — ,G103511 8432783 8894555 ~F.43 3.58 ¿.ôi 2.95 4 G62 OR BL Bag 8.209 “,Z2À11916 3491934 4457633 OL 38977 -.173@502 4 286943 2 £85898 85873 banksize _tons gap int 34.4?9119 - ,4496A83 1.66192 9 2,120287 3.RIOS - 2.741681 FIGSS - ,024đ902 #.đả +.W$ 8.79 5.28 @.434 6 Bữa 0.661 Đ.16b6 ô2.474187 ~.,B36BE041 ~1,572388 2.154593 4,7t9646 B, 275868 % FOB? B57 FHSL

10 Kiểm định tinh nội sinh trong mớ hình

~ dvregress 25)5 roa ico con 420_oth eqta banksize Loacta npl depva grip int tìcn trad+1.ìca trad$ instrumental variables sis sepression Ruser ef obs a 323

Wald chialia> = 273.88 Prop + chi? ằ BGG R~- Squared + @, 5393 Acot MSE ằ 2.3365 roa | Coefficient Std arr # P>f2] [RS cant interval) tea trad dg oth Íớco_ com 4, 186274 Z.B8943R2 434.9655%8 +.7S@I13 3,30562A „#88627 3.88 2.21 1.09 O.p37 ỉ.091 868.388 ~ 8265153 Z.?18a83 4413855 5.494855 7.484612 Š,4152E gạta -957RÐ8N — ,6230353 2.51 0.612 -0 137412 - 1838404 tanksixe leants depts rph -í„9203?95 ~,4b9ĐS0G 4.099295 2.545225 ~B3 79647 4.92787 84ac?ằ #t*$%2 ~4.47 ~B.58 2.32 3.52 6.024 2.626 ,00a 8,000 - 18610898 - Ê&407Mt 4.428243 - 5223263 3.855368 7.868383 -,99525%3 &@šằ4oỏ gúp +1.377537- 4,271399 B45 8.728 -ọ, ấ94 433 8, Fase int 314227- 5,83271% 1.53 $303 ~š.649715 18 87ã17 cons 2.853632 38294?7 2.66 Baas „#)5Gs01 4,6867973 instrumesited: dca trad Instruments: i¢a_com ico ath eqta banksize losnta api decta gdp int - #§tạt erttfog

Tests of endogensity 88: Variables are exogenous tu chit: (scone1 cH2(1) bà;^Haussar F{1, 486}

- kè 8v ÄSÌ% têw ¿Ca cay 1b tra vqtó Rankxire levot+ nhí tape aly bof (ire ohted boa ote x

Tnakramnhed varkasles 2545 regress 1o% Nunber af ate + 328

Nzid chJ2(10ˆ + *š, tk Prob y chia ` 8 ca + yQuered “ ` Kear BLE ˆ A PPE wea f ToetPichant sot erp 2 Prixt {23% cont interval]

San_oth xềa.238ð5) — đ.qg2463 ‹a.X? 8 N?2 393 58 2.7061 ta tô f -,A6721573 KEES “8.83 G28 -t2 Babe 22 SOE 18 4c Tred sảta '1.3082342 RUSSAET 31,8⁄6704 RPI He “B16 A B.385 8.BSH HAY BI588 - 932732 1.31? 3513272 darks lay oanta 4.4S5ĐỆ TY -L6 %7 là? x9%E 4.3711 xê.%$ La #4 8.5%? #.1?à ` 141263 +2 UFR 27 32 99 7h8 }47ÐQ2 re} `,13678I2 8919753 s2.3f 0 @.đ37 + 2882758 c,81R1327 depts AUD BSS gag A.29859$ 2S O8HSe 3.285989 11.3784$ 33.78872 HL OSs 668 2.2482847 13 t9 2.220 4.3% $24 = 8.207 +36 8.38% 8.311 2.1953 -!Ÿ.2?E32 ‡.at?2 ơ1Ä, 38874 “TR 30.4337 3š.41911 t4.7Ÿiey + i61 fosirumeanted: co vth

Xi tren ¿ AEG Coe ise trad egtd banksice Loanta fel geeta ydp iat X.$ xứ ah - ›Xa‡ vugcg

Tata SẼ cndogeeeity HỆ: Valdhlex ng tagepgux

Ouebie iaserey cb,2¢2} ~ 2.093 dp + & 44253 Wee Hawa FLL, M9} ~ 2 BESS tự ơ H.ÍSQ1) dvregrass 2315 rog ico som tee trad dco loth banksize loante mpl depta gdp inf feqta ô 4, 8ats} ingeriweantal variables 2845 regression Rumer af obs = 328

R- Squared * a Nượt MSE ` %8 316 ftŒ jị Coeffirieat Sta arr, # Pojzi {95K con¥ interval]

“ta 32Z,76409 9965.7023 @1 @.999 -31946.631 1972.315 ÌCƠ i8 47.8597 083.437 8.81 434 “BSS? 328 351.609 aco_tred ca th “BS 59026 “OR 78876 = BAIT BSE FIGs Set “8.81 “8.02 0,991 8.009 ~ 34008 37 ~G899 53 9286.3129 33837039 banksize 4 Qànta depts ERS gap np int 194 8988 -218,8855 -1.639783 %.278R89% 9 F385 395 ÄÀ.972K71 — A93, 2867 281,4363 fA AG283 = Đ34G 182 4734347 23842.88 137,53713 83168? ~O.82 -8.81 “BOL 8.92 2.92 9.81 G.8i 2.558 8 ogg 8.998 8.968 B 900 8.989 béĐ.3 e -À4212.$2 “AIS 34 92 - 18392 , a4 -251.6039 ~ 2 Baa? 86 - 8903.36 ~ 785, 288 320⁄4.ử4 357?€.34 #u.2287 T6182 84 34283 72 2438.5343 IQS48 79

Tastramerited: eota instruments: Leo com ice trad icaath banksixe loante apt depts gap inf b.egqta astat ede ằ

Tests of endogeneity HQ: VariahÌe$ ane esopenous Đurbin (ncone) chị2{1) ~ 325ÊB9 ín = Ð.S6B82}

+ dvregress 2515 roa Aco_cim ico trad ice oth eqta dannta apt wera edp ink ( banksize ôlL panksize 3

Instowental varlables 2Si¢ regress ian Rumber oF obs = 328

Wald chi2(3@s s B42 25 Prob > chiz ằ # BIE

#- Squared ô 8 SAQ7 Roạt MSE “ 2.3473 roa jf Coefficient Sid err x Peta} {95% con®, interval} banksize Xếp co "1986232 32.59583176 2.328623 „BSag39 'Š.14 R.6S BL BRE 4.088 +3 FOREST + 312&92 S$ 642059 2,33343 io trad co ch 4.524813 = 4.962427 4.S22998 ‡.31 B.UĐ31 Š7K424đ® 8.3196

1.SSSuaA 2.84 8.085 3 363456 ¥ RB 243G5 Hate ,855841% -B35998 1,5S ỉ.122 ơ.,#14ó15‡ ~ 2283982 loanta tepta SORES gee trai ‡nÊ -.1678385 3.744053 8.525443 B.G25222 0 S$ 373333 2 398343 5.8486 22 BRAT J7.GBÀNG2 26, 89589 4 3906R7 „419467 -3.#9 Đ,25 ệ.!? 2.4% 3.78 ‡.?79 8.235 8.486 0.873 8.862 Bera Baas ~ 2283S 7A ` 284ĐSeŠ + 3896837 ~x2.RQ@629A4 ~ 3%, 283 AS A - „ẹ90)82g5 4,8390¿13 45, 67088 19.5564 7.9273 5B 8642

Jnstmaments: ieo_com ica trad ica oth egta loanta apl depts gdp inf a Ranksiwe

Tests of endogeneity 4G: Yarisbles are pxogenous

Gurbin (scare) cHI2Q3} = @1931 (p = 8,Ban1) W-Hausman F(1, 338} + O1SIM fp = 49722}

dvregress 25 nos ico_com ice tras ice oth eqta tanksize opl depta gdp int { Loantasllnanta } instrumental variables 2515 toaness lăn Miuanben oŸ dhy — - 328

Prok > chi? 9.3388 R-2quaced * ` Root MSF ~ 19.787 ta ƒ Coefficient Std sen, š Syfzt {#S% conf interval}

Loanta -15ð2.8793 2Gn 763 “2.88 98.93 - A888, 288 4522.53 Alo rom 27 BBSS2 179.3927 &,lÐ 8.934 “B33 7278 BER ABBR Leo tead ico oth #itta -,88A874941 4Š5.8S586 34 79466 245.5293 6,9325e&6 129,973 ~B.O7 S89 Õ.1i 8,844 Ð.5a3 8,525 -34 48125 ~239, 2497 ~ASS 3724 S45.4841 269.537 14.1135 bankai ze Resta np} gdp int ~ SH5B978 - %.603333 ~ SSO7HS7 -$$.26372 © 663.7625 2428385 4.93E132 42, 8858 “UBF “8,98 ~B.22 8.38 4.913 8.318 B.S 8,937 “SRB ELS “Ad 34654 - tá.@1347 “31.4262 48 29566 §.9Š179A 1138.887 38 53882

SSIS = BR G REZ? B.S 6.950 - 265.4383 123,158 ORES 159.2388 2829, 353 8.98 8.557 “3818 237 4136 G78 instrumented: Loanta

INStements’ lca com iko trad ica ath eqta barksize neh dupta edo int

Tests of endogeneity NE: Variables are exogenous

Burhan (score) chet} ô ko-Haqsnan F1, 3@@*1 ô 1.38068 {p x 0.3400}

> Avregeess 2815 coa ico com ia trad dco nth eyta banesize loanta Ceata gig inf ( npi+sì noi) instrumental variables 2545 regression Number of shs a 228 wal2 chỉ?3ệ1â9) 37a 4A Froe > chiz 2 9, toa

R- squared ằ 8.9344 Đợt MSE ằ 1.3803 von | Coefficient Sta arr x Patz [98% conf interval] not "` 1747136 ~B253355 *G.93 ôBL ~ 2245693 2.250558 4E0_ con 4, 954056 8884536 5.84 8 Ba 2 FRRRSS 5 AQTAA9 feo tradi iG ath ees ASFMAS 4.606223 AG2?RG BESS TE 9.53 8.4ee 5.31 8.aee 2.082572 3.730487 = -4§ 882957 6.293528

-Ð48Ê841 — 91588§S 3.86 8.082 A17542 OF 98292 kenksize ~.814327: ệ0364822 vé.33 8.695 - 3583088 „-8571?&6 loanta 2.429848 9 Okay 3.58 8.988 3.0681 3 766615 dents gece inf 3.386723 4.918458 192688 4.158538 4.891477 1.3ã77%1 8.23 2.78 B BRK 1.68 @3ie 0.773 -&.838777 “1, FEROS L 830775 8.87 8667 9 284073 1?,đ0ARS7

OS 2 784RAE 589416 2.87? 0.paa 8§Š573z4 A BRASS instrumented: np}

Instruments! feo com ico trad ixo oth egta banksize leanta dapta gdp int

Tests of endogeneity HG: Variables are exogenous

Durbin (score) ch42it} * 16,8853 {9 = 8,015) hi~tisaaman FEL, SAR} "39.21 (p + ÐĐ.4đ171 ằ dvregress 2325 roa ico_cost ice trad ico oth egta 5aeksize ioanta noi gúp int tastrimental wariahles 2615 repressiors Musber af obs ô 338

R- squares z % 3584 Roct MSE x 1.827 raa ; Coefficient Std ars z #›l|zi LR5X canf, Íntersal] baaksixe iso trad ‡tc th dec com doantra ~ tepta SONS “ta apa gdp int ~ ABB4319 -18.054A6 A.L7a22F 1.349005 À.37574G - 3 Sg1371 2.43072038023731 SOLOS €(.203773 >.Ð13072 PIGS VÄÄ@32! ?,5482%4 323.92338 1.462408 £52993 X 399431 ,050a@s%4 AGT 8327š56 “¿6.628? -4.493 -đ.4Ð @.85 #.83 3.22 G85 8.82 ¿4.83 2.42 2.55 1.85 = & G58 B 222 8.5388 8.926 @.995 @.g02 6.D)Ð BERS 8,013 8.856 8 a6 -2„647671 ~ 2722369 ~- 8248335 - 48, 52708 + 283827 - #976813 -§2.8418a ~25 2653 ~ 8580807 1.3666 4.23482 -,0862312 27, 76599 223 ASSB2 2.693396 R48 MNS 3.8š84170 11 4e6© 14 7A954 ‡8Ð0$e96 89833%2 43.9329

Tnstriments: dca com ico trad tee_oth eqta hanksize loaoCa ni góp inf

Fests of arniogenei ty HO: Variables are exogencus

Durbin (score) chỉ3{1) + 4S2728 ({p = 6.5388) Wu-Hausmart F(1, 1363} a ,*7/§5%22Z ({p = 8.5388)

XXXV ô dvragress asis roa Íco củ ica tred ice oth agta hanksize inants depta int  gộpel pip) instewmental variables 2S.s regression Rorbee of obs = 328

Wald chide) = 231.32 Prob os chị? x 8 GOR R~ squared ằ @.3408 Root Mak % 3.5479 roa i faelfictent Std err, # Po fz | PS8¥ conf intervali tt ~39, 73098 = 25, 22068 “RLBF đ.115 “PF 14258 B 28559 1L0_ Soe 4, 285553 845288 3.82 8 ORG 2.882582 R,ðHRG1?7 4s _trad Leo oth ta 4.513847 BF FAS IG @99B89 — ,ð1831585 8.938332 ằBAG27 9.95 a.38 4.41 Oe 80a 8.404 4 834288 2.995633 - BAGH Š.S⁄Z461 5 FORBES „316872 tanksize doacka depta 4.141432 Lee com jen trad tco_oth eta barksize loanta depta inf L.gủa estat andog

Tests of erfsilogensity HE: Varlables are exogenous Đa rbin (score] chi7(1} 3.271 ip + 8.07U) Nu-tftusman F(1,309) = 3.17827 (pp © 8.87853 + ivregress 2625 roa ico_coe tea trad ico_oth agts banksize nants depta edp {iaFel inty instruments} variables 24S regression Rusaber of obs = 320

Prob oy chiz > ủ.óg00 Rẹ-squarecd = BATA?

Boot MSE = 1.3817 ros | Coefficient Std arr 2 trị] [85% conf interval} inf 3.558398 18 4853R 8.34 $733 ~26 94163 23.95123 Aen com 4, 838443 1974?4 %4? Q9 bá@ 2, 596565 Š,486321 ico trad ice_oth eqka 4.46124439382334 5.588861 €?71595 362963 574982 11.091 4.85 NT 8.2K caw 3,59344Đ - 6,582704 2.857624 „452197 & 264063 ằ 13850994 barksize Loanta „£0n5 septa giáp - BREESE 3.304823 2,892633 -32456964 95091182 4,434791 1, 396084 ð3E7#66 3239848 -ð.12 24.3? BAF 3.72 0,94} 0.944 2.688 b.823 -.340ÐZ1 — đ.9891S7 -,0805521 L 273886 „8203944 $.4211459 À.882561 87325 xe

Xnstrumerted: int Instruments: ico cơm ica trad ice oth eqta bunksize lognta Geta gdp b det estat ancog

Tests of endogeneity HO: Variables are exopencus

RNXVI ằ xtabordd roe 1? roa ica cam ice tred dco oth laanta ngè sạta Gepta banksize sip in€ , aad aply ivi pep int) twostep Favering speed over space Ta Switch, type or click on mate: mat + matefaye: warning: Twa-step gatimated covariance Ratrix of moments is singular

Using a generalized inverse to calvulate ttìmA) welehtiag matric far twe- step ast imation

Difference in-Sacpan statistics May be nagative,

Oynamic panel-data estimation, Iwo-step syster GaN

Sroup variable: srt humher of abs + 128 Time variable ; vear Nờn of groups ằ 32 humher af instpuments = 31 Obs per groups min + 4

&aid chỉ2CI ô 3S62.SE avg ô 3.q& ấrob ? chỡ? ằ ằ.@ BIR = 4 roa: Coefficient Std err, z P›lzi [DEX conf interval} ros i?, +.3743333 - @848736 ~6,92 BB pee ~ MGBQE37 — 26KRIGS Ìšo com 3.Ề25384 1,44219ÿ 2:55 9,808 ðŠ9W?46§ Ê,652821 ica trad ica nth Loarsts depts eQrs np} J.357489? - 1,58A4A83 #.41Đ116 - 3.668G%8 2.91687 = -L_ AFORRB 4.206514 „90192342 B47 7369 3.632307 Đ#4@824g B317872 9:07 1.45 2.57 2.74 2.82 2.86 9.946 8.148 8.9338 9 gạ? & G12 8.248 ~.6214213 -.ò#Xá¿t613 -.ò 228 TESS 80RSR87 19433137 u44 ‡6.68857 Š,82741d ~BSB4299 111998A SPH 3867652

Banks ite pais Sav ~F O39855 = 4.919836 ‡3.24442 2727392 Beane B3hGS555 “2.75 1.11 3.73 â.0Sữ 8.258 8 eae -š,6?8732 -14.3182 3834ã18 „8384281 31,15917 262ÐG6x

ONS ~ GS37482 1830095 “8B BL FG -4 443715 3, 34833 warnings Uncorrected DiO-step stamizrd errors are unceliatis, Instruments: for first diffprences cguát Lat

GIM-type (8ÌssingxÐ, separate instruments top each pernlod unless callspsed} tLq1z/.1, t.ứgi instruments for levels aquatics

Standard UG gdo ink GHA type (Miscingea, separate ínstrumernts For gach period unless collanaaits Ù.L.np1 Arallane-Band test for ARC) ia Firat differences: 2 = -2.7] Pro zs 6.467 Ärellans-Sứnd test for ARCZ) in first differences: 2= LOL Prozô @.44 Sargan test of overig restrictions: ChỈ2191 + GÀ,44 Prob a ch ô 9.180

(Not robust, but not weskered By many instruments j Hansen tesr af ovenid restrictions: CHÀ2 (23) {Rohust, but can be weakened by Many instruments.) + 46,28 Prọo > chí? = $.wxg Đỡfference-in-Hansea tests af 8Xửpgeneỡty of Lnstrumert sulmers:

3% instruments for levels Harsen Test excluding group: Khi2 (IS) + B.Ả? Preoh > chả ô 0 đúa Uifferente (nail H ô exogenous): chỡ2(4) = 7.82 Broo s chi2 ~ Đ.gan dvigdp inf}

Hansen test excluding #f'01p: thi271 + 16.27 Proh ¿ chớn ô ,58A Difference {ngilỡ H ô @xXogehỉus}: @ done Pe „.3000,, ,4090 S096 ô+ .6800 Model summary

Likelihood: roa ~ normal(xb roa, {sigma2})

{roa:ico com} ~ normal (@, 19808) {1) {roa:ico trad} ~ normal (@, 10808) {roa:ico oth} ~ normal (@, 198086) {roa:loanta} ~ normal (8, 1606) {roa:depta} ~ norma1 (8, 109000) {roa:eqta} ~ normal(2,10@06) (roa:np1} ~ normal(8,10906) (1) (1) (1) (1) (1) (1)

{roa:banksize} ~ norma1 (ð, 19006 ) {roa:_cons} ~ normal(8,16000) {roa:inf} ~ normal(9,10060) {roa:gdp} ~ norwa1l(8,10000) (1) (1) (1)

{U[stt}} ~ noreal(@,{var_u}) (1) (1) {sigma2} ~ igamma(2.01,6.ỉ1)

(1) Parameters are elements of the linear form xb_roa

Bayesian RE normal regression MCMC iterations ô 12,508 Metropolis-Hastings and Gibbs sampling Burn-in = 2,588

MCMC sample size ô 18,008 Group variable: stt Number of groups ô 32

Obs per group: min ô 11 avg - 11.8 max = 11 Number of obs = 352 Acceptance rate ô= „816 Efficiency: min ô 61715 avg * đ781

Equa1-tai1ed Mean Std dev MCSE Median [95% cred interval) roa ico com 5.418062 6805696 = 818375 5.40834 4.222852 6.579772 ico_trad ico_oth loanta depta eqta mpl | -.1024534 3.355555 5.005474 5.041184 1.621024 -@385106 1.088816 Ô133087/ 4482208 7441112 5729181 6484279 00/088 663698 1844584 -.1926488 -.9@11307 020186 615256 ,089404 6097441 1.621198 3.349789 5.011168 5.951443 0383685 1.221954 4 -122476 3.579883 -4946754 -@125352 6.503064 2.758616 5.494992 5,8838e8 8646839 banksize _cons gdp inf 4.661874 1.238468 2.912982 *.029693 2.638351 3.395331 9240739 03927593 033953 0263044 033149 6008388 -,0298038g - -8897584 4.632827 ~.4292988 1.244000 ~5.452985 2.917181 1.117086 9.765722 4.677897 7.884449 6301022 var_U -6495914 2286227 009581 611209 „ 3187414 1.20516@9 signa2 1.15313 0945695 9@1428 1.15514 ,9876224 1.358877

bayestest interval {roa:ico_com}, upper(@)

Interval tests MCMC sample size = 19,992 prob1 : {roa:ico com} ‹ @

Mean Std dev MCSE prob1 -5667 6.49556 -9849556

- beyestest interval ƒroa: ico trad 3, upper’) Interval tests MUOMC sample size ô 14, 088 prabl : {rog:ico trad} < 8

Mean Std dev, MCSE prob .‹3734 b.494S6 „984549 ằ bayestest interval froa: Acoloth }, upper (a) interval tests MCMC ssmple size ô 38, 408 peubl :( oa:ico oth} < @ ear Std dev ROSE prabt S566 8.89557 ,8049379

‹ baystest intgrvaì {roa: spk }, upper (2 } inkerval tests MKC savisle sizes 28, Bae prema < froarnpl} < &

Mean Std dew, MESE prob1 9759 9.13337 98732837

- Đayeštest ìnterval loa: eqta }, 2ppee(@1 Totervg] tests MMC sample size ô 1ờ, õu ĐP£OĐE : {nog:egtal ‹© 2

Meat Std dev MCSE probi „8021 B.GAS7R ,02@4792

- bayestest interval froa-: vepta }, upper{a) interval tests MORC sample size = 13, B68 pCOR3 ( {roa:đepta† + ỡ

Mean Sid dey MCSE prabl ôF379 6.4399 _aGAS TE?

NAMIN ằ bayestest interval {roa: bạnksiye 3, Upser? Bb}

Tuterval tests PEM sane size x 12, HS prabl > {reachanksise} < 6

Mean Ste dav MCSE tữrob1 82341 &.3/20L — 0Ô042363

~ Sayestest imterval lroa: gdp }y M0peP{8}

Interval tests AEMC sample size = 18, 206 provi : {roaigdp} < 0 bean Std, dev, MORE

~ Bayestest Interval irea: inf †: Upher(9) Interval tests MIE sample size x 12, ORR proba 2 {raacint} < 8

PHU LUC 3: KET QUA NGHIEN CUU TAC BONG CUA TNNL DEN ROE CUA xÌ CÁC NHTM TẠI VIỆT NAM (biến độc lập ICO-com, ICO-Trad, 1CO-oth) Í Mã hình OLS

+ Peg roe ico cam ico trad ico_oth loanta npl eqta depta banksize gdp inf

Source $8 để 4S Number of obs = = 352