Ngoài ra, trong bài nghiên cứu, phương pháp tổng quát hóa hệ thống dựa trên moment SGMM được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh, biến thiên phương sai và tự tương quan, nhằm so sánh k
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò nền tảng tài chính của quốc gia, ảnh hưởng trực tiếp đến tăng trưởng và phát triển bền vững Việc đa dạng hóa nguồn thu được coi là giải pháp trọng yếu giúp NHTM nâng cao hiệu quả kinh doanh trong bối cảnh hội nhập quốc tế và cạnh tranh gay gắt Nguồn thu NHTM hiện nay không còn giới hạn ở hoạt động tín dụng, dịch vụ truyền thống mà đã mở rộng sang đầu tư, bảo hiểm, quản lý tài sản, Việc đa dạng hóa thu nhập là xu hướng tất yếu trong ngành ngân hàng Việt Nam, giúp NHTM gia tăng tính ổn định và thích ứng trước những biến động của thị trường.
Thực tế, tác động của đa dạng hóa đến hiệu quả hoạt động kinh doanh đã có nhiều tác giả nghiên cứu Tuy nhiên những kết quả nghiên cứu đó chưa có sự thống nhất và tồn đọng sự khác biệt với hai quan điểm trái ngược nhau lớn Cụ thể nghiên cứu của Lee và cộng sự (2014), Moudud-Ul-Huq và cộng sự (2018), Kohler (2014), cho rằng đa dạng hóa thu nhập sẽ giảm thiểu rủi ro và làm tăng lợi nhuận, trong khi đó nghiên cứu DeYoung và Rice (2004), Stiroh (2004a) cho rằng đa dạng hóa thu nhập làm rủi ro tăng lên, thu nhập bị ảnh hưởng khi phát sinh nhiều chi phí chuyển đổi
Các nghiên cứu Việt Nam, tác giả Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành
Các nghiên cứu của Lê Long Hậu (2015), Hoàng Thị Thương Thảo (2017), Nguyễn Thị Phụng (2019), Trần Hùng Sơn (2020), Phan Hữu Duy (2021), Ngô Nghi Xương (2024) kết luận rằng đa dạng hóa thu nhập làm tăng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015) lại đưa ra kết quả ngược lại, cho rằng đa dạng hóa làm tăng hiệu quả kinh doanh khi điều chỉnh rủi ro.
Nhìn chung, Việt Nam chưa có nhiều nghiên cứu về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Không những vậy, kết quả nghiên cứu về đề tài còn tồn đọng những sự khác biệt về đa dạng hóa thu nhập đối với NH
Từ những lý do trên, việc nghiên cứu “Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam” không chỉ quan trọng từ góc độ thị trường mà còn từ góc độ lý thuyết cùng với thực tiễn Đồng thời, bài nghiên cứu sẽ giúp các NHTM gia tăng đa dạng hóa thu nhập và cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh thông qua việc đưa ra các kiến nghị, chính sách được tác giả đề xuất.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Xác định mức độ tác động của việc đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam Dựa trên các kết quả nghiên cứu, nghiên cứu sẽ đề xuất các gợi ý chính sách để NHTM có thể tối ưu hóa việc đa dạng hóa thu nhập nhằm mục đích tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh và cạnh tranh trên thị trường
Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu tổng quát trên, tác giả xác định các mục tiêu cụ thể như sau:
Thứ nhất, nghiên cứu về sự đa dạng hóa thu nhập có hay không tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam
Thứ hai, xác định chiều hướng và mức độ tác động của việc đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận của các NHTM Việt Nam thông qua phân tích các chỉ số tài chính liên quan
Thứ ba, đề xuất những khuyến nghị có thể giúp ngân hàng tối đa hóa thu nhập cũng như tối thiểu hóa chi phí hoạt động.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Với mục tiêu nghiên cứu nói trên, khóa luận sẽ sáng tỏ các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam, thông qua việc trả lời những câu hỏi nghiên cứu như sau:
Thứ nhất, đa dạng hóa thu nhập có tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam hay không?
Thứ hai, mức độ tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam như thế nào?
Thứ ba, hàm ý chính sách nào cần thực hiện để gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam thông qua kết quả nghiên cứu?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Tác động từ việc đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam
Phạm vi không gian: 26 NHTM Việt Nam (Phụ lục 1)
Phạm vi thời gian: Dữ liệu dùng trong nghiên cứu được thu thập từ năm 2011 đến năm 2023 Khóa luận nghiên cứu chọn thực hiện khảo sát trong giai đoạn này vì Việt Nam đã trải qua nhiều thay đổi về chính sách kinh tế, tài chính và các quy định ngân hàng Giai đoạn này bao gồm các thời điểm sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008-2009 và quá trình phục hồi kinh tế sau đó Năm 2020 – 2021 các NHTM bị ảnh hưởng bởi đại dịch Covid – 19 Năm 2022 và 2023, các NHTM bắt đầu hoạt động sôi động lại Kèm theo đó là công nghệ tài chính (fintech) và các dịch vụ ngân hàng điện tử đã phát triển mạnh mẽ, ảnh hưởng đến cách thức hoạt động và nguồn thu nhập của các ngân hàng Vì vậy, tình hình tài chính của các NHTM trong thời gian này sẽ có nhiều biến động.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
“Bài khóa luận sử dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp mô hình hồi quy đa biến gồm: Mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình nhỏ nhất (POLS hay Ordinaty Least Square (OLS)) để phân tích các yếu tố, vì ước lượng của OLS là ước lượng tuyến tính không thiên lệch, có tính nhất quán và hiệu quả nhất (định lý Gauss-Markov)
Tác giả sẽ tiến hành các kiểm định để có thể lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong 3 mô hình OLS, FEM, REM Sau khi chọn mô hình phù hợp, tác giả sẽ kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi Trong trường hợp mô hình bị ảnh hưởng bởi khuyết tật, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (FGLS) sẽ được áp dụng để kiểm soát hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi Ngoài ra, trong bài nghiên cứu, phương pháp tổng quát hóa hệ thống dựa trên moment (SGMM) được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh, biến thiên phương sai và tự tương quan, nhằm so sánh kết quả của mô hình nghiên cứu về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh, nhằm củng cố tính bền vững cho mô hình nghiên cứu
Trong đó, dữ liệu thứ cấp sẽ được thu thập từ BCTC đã được kiểm toán hàng năm của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2023 thông qua hệ thống dữ liệu FiinPro và các trang đáng tin cậy như World Bank, IMF, Tổng cục thống kê Việt Nam Sau khi thực hiện các bước hồi quy và thông qua kết quả kiểm định để tìm ra mô hình ước lượng vững chắc, tác giả sẽ dựa vào kết quả này để đề xuất những biện pháp nhằm nâng cao mức độ đa dạng hóa thu nhập cũng như hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.”
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
So với các nghiên cứu trước, bài nghiên cứu này mang lại một số đóng góp sau:
Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm bổ sung về tác động của đa dạng hóa thu nhập đối với hiệu suất hoạt động của ngân hàng Việt Nam Với dữ liệu của 26 ngân hàng giai đoạn 2011-2023, nghiên cứu này sở hữu dữ liệu theo không gian, thời gian khác nhau và cập nhật mới nhất so với các nghiên cứu trước đây Bằng phương pháp FGLS và SGMM, nghiên cứu giảm thiểu lỗi ước lượng, điều chỉnh tự tương quan trong dữ liệu, đưa ra kết luận chính xác về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu suất hoạt động kinh doanh của ngân hàng Việt Nam.
KẾT CẤU KHÓA LUẬN
Khóa luận bao gồm 5 chương và nội dung chính của mỗi chương:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 1 giới thiệu lý do tiến hành nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài, các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, những đóng góp của nghiên cứu, và cấu trúc của đề tài Từ chương này, người đọc sẽ có cái nhìn tổng quan về nội dung và mục đích của bài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước
Chương 2 giải thích các khái niệm liên quan, phương pháp đo lường đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động kinh doanh Chương 2 còn giới thiệu một số lý thuyết liên quan đến đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, cũng như các công thức tính toán được sử dụng Bên cạnh đó, chương 2 cũng lược khảo các nghiên cứu trước đây trong và ngoài nước liên quan đến đề tài của khóa luận
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết từ chương 2, chương 3 giới thiệu mô hình nghiên cứu do tác giả đề xuất, giải thích cách đo lường các biến số, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, và quy trình thực hiện để đạt được kết quả phù hợp với các mục tiêu đã đề ra
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Trong chương 4, các biến trong mô hình được thống kê mô tả và kiểm định mô hình nghiên cứu Tác giả cũng phân tích mối tương quan giữa các biến và tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Chương 5, sẽ tổng hợp những kết luận đáng chú ý từ nghiên cứu và đề xuất một số gợi ý chính sách nhằm thúc đẩy việc đa dạng hóa thu nhập và tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh cho các NHTM ở Việt Nam Đồng thời, chương 5 cũng sẽ điểm qua những hạn chế của nghiên cứu này và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo
Chương 1 tác giả đưa ra lý do lựa chọn đề tài này, mục tiêu nghiên cứu nhằm xem xét, phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023 Đồng thời, tác giả cũng trình bày về phạm vi nghiên cứu, đối tượng và các phương pháp được tác giả sử dụng để trả lời cho các câu hỏi được tác giả đặt ra Cuối cùng là cung cấp kết cấu khóa luận và nội dung chính của mỗi chương.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.1 Cơ sở lý thuyết về đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng
2.1.1.1 Khái niệm đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng
Trong ngữ cảnh của ngân hàng và tài chính, khái niệm đa dạng hóa thu nhập là việc một ngân hàng mở rộng và phát triển nhiều nguồn thu nhập, triển khai các dịch vụ tài chính khác nhau Bằng cách này, ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro và tăng cường lợi nhuận thông qua việc tận dụng các cơ hội kinh doanh mới Đa dạng hóa thu nhập là một chiến lược quan trọng giúp ngân hàng giảm thiểu tác động tiêu cực của biến động trong một hoặc vài lĩnh vực kinh doanh
Ngân hàng có thể cung cấp nhiều dịch vụ như cho vay, tiết kiệm, tài chính doanh nghiệp, quản lý tài chính cá nhân, đầu tư và các dịch vụ thanh toán Việc này mang lại nguồn thu nhập từ nhiều nguồn khách hàng và hoạt động Việc mở rộng các hoạt động tín dụng như cho vay cá nhân, cho vay doanh nghiệp, cho vay bất động sản và cho vay siêu thị sẽ giúp đa dạng hóa nguồn thu nhập của ngân hàng Bên cạnh thu nhập từ lãi suất và tín dụng, ngân hàng cũng có thể thu phí từ các dịch vụ của họ như phí thẻ tín dụng, phí giao dịch, và các dịch vụ ngoại tệ Hiện nay có rất nhiều bài nghiên cứu về đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng, do đó có không ít các khái niệm về đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng được đưa ra, chẳng hạn: Đa dạng hóa trong ngân hàng chia làm ba khía cạnh: (1) là đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ tài chính, (2) là đa dạng hóa địa lý, (3) là kết hợp đa dạng hóa địa lý và kinh doanh (Mercieca và cộng sự 2007)
Theo Rose và Hudgins (2006), đa dạng hóa thu nhập tại các ngân hàng đề cập đến việc mở rộng danh mục sản phẩm và dịch vụ tài chính để tăng doanh thu ngoài lãi Thu nhập tập trung chỉ dựa vào lãi ròng, trong khi thu nhập đa dạng bao gồm cả lãi ròng và doanh thu ngoài lãi.
Các ngân hàng thường đa dạng hóa nguồn thu bằng cách mở rộng các hoạt động sinh phí như chuyển từ tiền gửi, cho vay sang phí dịch vụ Sau đó, dựa trên nguồn thu phí ổn định, các ngân hàng tiếp tục đẩy mạnh đầu tư vào các hoạt động phi truyền thống nhằm tăng tỷ trọng của nguồn thu ngoài lãi trong tổng doanh thu hoạt động.
“Đa dạng hóa là một chiến lược đầu tư được thiết kế để giảm thiểu rủi ro bằng cách kết hợp các khoản đầu tư khác nhau Sự kết hợp này tạo ra một danh mục đầu tư đa hướng và không có khả năng tất cả các khoản đầu tư đều theo cùng một hướng”(Sanya và Wolfe, 2011)
Tùy thuộc vào từng chiến lược kinh doanh của ngân hàng, họ có thể tùy chọn nhiều phương pháp đa dạng hóa Quyết định này nhằm mục đích tối ưu hóa doanh thu, tối thiểu chi phí, tăng tối đa lợi nhuận, mở rộng tầm nhìn khách hàng, và đảm bảo sự phát triển ổn định, bền vững của NH Do đó, đa dạng hóa thu nhập được xem là chỉ số quan trọng nhất để phản ánh kết quả của các chiến lược đa dạng hóa, hơn là làm một phần của quá trình hoạt động của ngân hàng
2.1.1.2 Phương pháp đo lường đa dạng hóa thu nhập
Nghiên cứu của tác giả Asif và Akhter (2019) đã thực hiện lược khảo và đưa ra thống kê rằng đa dạng hóa doanh thu ngành ngân hàng được ước tính rộng rãi nhất bằng Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (44%), tiếp theo là Chỉ số Herfindahl - Hirschman (29%) Ngoài ra, cũng có nhiều các nghiên cứu sử dụng các thành phần của thu nhập ngoài lãi cùng với tỷ lệ thu nhập ngoài lãi Điều này cùng kết quả với nghiên cứu của Brahmana và cộng sự (2018), khi bài nghiên cứu của họ chủ yếu sử dụng tỷ lệ thu nhập ngoài lãi và chỉ số HHI để đo lường biến đa dạng hóa thu nhập Tóm lại, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi và chỉ số Herfindahl Hirschman (HHI) được sử dụng chủ yếu trong việc đo lường đa dạng hóa thu nhập trong ngân hàng
❖ Đo lường đa dạng hóa thu nhập thông qua tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãi
Thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi là hai loại thu nhập chính của ngân hàng (Gurbuz và cộng sự 2013)
Theo nghị định 93/2017/NĐ-CP (Chính phủ, 2017) và thông tư 16/2018/TT- BTC (Bộ Tài Chính, 2018): “Thu nhập ngân hàng là những khoản thu được từ hoạt động kinh doanh ngân hàng bao gồm thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự, thu nhập từ hoạt động dịch vụ, thu từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng, thu từ hoạt động kinh doanh chứng khoán (trừ cổ phiếu), thu từ hoạt động góp vốn, chuyển.nhượng phần vốn góp, cổ phần; thu từ hoạt động khác Trong đó, thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự là các khoản thu lãi tiền gửi, thu lãi cho vay, thu lãi từ kinh doanh, đầu tư chứng khoán nợ, thu từ nghiệp vụ bảo lãnh, thu lãi cho thuê tài chính, thu lãi từ nghiệp vụ mua.bán nợ, thu khác từ hoạt động tín dụng Thu.nhập từ hoạt động dịch vụ là các hoạt động thu từ dịch vụ thanh toán, dịch vụ ngân quỹ, nghiệp vụ ủy thác và đại lý, hoạt động dịch vụ khác Thu từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng là thu từ kinh doanh ngoại tệ, kinh doanh vàng, thu lãi chênh lệch tỷ giá, thu từ công cụ tài chính phái sinh tiền tệ Thu nhập.ngoài lãi bao gồm thu nhập từ hoạt.động dịch vụ; thu.từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng; thu từ hoạt động kinh doanh chứng khoán, thu từ hoạt động góp vốn, chuyển nhượng phần vốn góp, cổ phần; thu từ hoạt động khác”
Theo các bài nghiên cứu trước, Lepetit và cộng sự (2008), Gurbuz và cộng sự
(2013) các nghiên cứu về thu nhập của ngân hàng được tính trên cơ sở thuần vì trên BCTC của ngân hàng, các hoạt động đầu tư, kinh doanh chứng khoán, kinh doanh ngoại hối được trình bày trên cơ sở thuần Cụ thể, tổng thu nhập thuần bằng tổng thu nhập lãi thuần và thu nhập ngoài lãi thuần Trong đó, thu nhập lãi thuần là phần chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi, còn thu nhập ngoài lãi thuần là phần chênh lệch giữa thu nhập ngoài lãi và chi phí ngoài lãi Công thức được viết là:
• Thu.nhập lãi thuần = Thu.nhập lãi – Chi.phí lãi
• Thu nhập thuần ngoài lãi = Thu nhập ngoài lãi – Chi phí ngoài lãi
= Thu nhập thuần từ dịch vụ + Thu nhập thuần từ kinh doanh đầu tư + Thu nhập thuần khác
• Tổng thu nhập thuần = Thu nhập lãi thuần + Thu nhập thuần ngoài lãi
“Trên BCTC của NHTM Việt Nam, tổng thu nhập thuần của ngân hàng bao gồm thêm các mục khác Do đó, thu nhập.ngoài lãi thuần của các NHTM Việt Nam trong bài nghiên cứu này được tính như sau:
• Thu nhập thuần ngoài lãi = Thu nhập.thuần từ hoạt động dịch vụ + Thu nhập thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối + Thu nhập thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh + Thu nhập thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư + Thu nhập.thuần từ hoạt động khác + Thu nhập từ góp vốn, mua cổ phần
Để đánh giá mức độ đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng, các nghiên cứu trước đây như Stiroh (2004), Lepetit et al (2008), Lee et al (2014), Batten và Vo (2016), Moudud-UlHud (2018) sử dụng tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãi trên tổng thu nhập thuần của ngân hàng Do đó, nghiên cứu này cũng sử dụng công thức này để đo lường mức độ đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng Tỷ lệ này được tính như sau: (Thu nhập thuần ngoài lãi / Tổng thu nhập thuần) x 100%.
➢ Giả thiết rằng giá trị của NON càng cao thì.đa dạng hóa thu nhập càng cao Các khoản thu nhập thuần đều dương thì tỷ lệ NON có giá trị từ 0 đến 1
❖ Đo lường đa dạng hóa thu nhập thông qua chỉ số Herfindahl Hirschman
Chỉ số Herfindahl.Hirschman được sử dụng để đo lường mức độ tập trung các nguồn thu nhập của ngân hàng, cụ thể là đo lường sự thay đổi giữa thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi Theo nghiên cứu của Sanya và Wolfe (2011), Gurbuz và cộng sự
(2013), Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), Trần Thị Cẩm Thanh (2021) và Nguyễn Thu Trang (2022) chỉ số đa dạng hóa.thu nhập được tính toán như sau:
𝑁𝐸𝑇𝑂𝑃 : Tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng thu nhập thuần
𝑁𝐸𝑇𝑂𝑃 ∶ Tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãi trên tổng thu nhập tuần
➢ Giả thiết HHI càng cao”nghĩa là các ngân hàng có sự tập trung lợi nhuận đồng nghĩa đa dạng hóa thu nhập càng ở mức thấp Các khoản thu nhập thuần đều dương thì HHI có giá trị từ 0.5 đến 1 Khi HHI có giá trị bằng 0.5 nghĩa là đa dạng hóa hoàn toàn mà tại đó đem lại lợi nhuận cao nhất cho ngân hàng, khi HHI bằng 1 nghĩa là mức thấp nhất của đa dạng hóa thu nhập.”
Mức độ đa dạng hóa thu nhập được xác định thông qua chỉ số Herfindahl Hirschman như sau (Stiroh và Rumble (2006), Chiorazzo và cộng sự (2008)):
TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH NGÂN HÀNG
Câu hỏi về tác động của việc đa dạng hóa thu nhập đối với hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM đã được nhiều nghiên cứu quan tâm, tuy nhiên, vẫn chưa có câu trả lời thống nhất trong các bài nghiên cứu:
2.2.1 Hoạt động đa dạng hóa thu nhập mang lại hiệu quả hoạt động kinh doanh cho ngân hàng Đa dạng hóa nguồn thu nhập giúp giảm sự phụ thuộc của ngân hàng vào nguồn thu nhập từ hoạt động tín dụng truyền thống và tạo sự ổn định cho thu nhập khi gặp khó khăn Nghiên cứu của Smith và cộng sự (2003) đã chỉ ra rằng việc có các nguồn thu nhập khác lãi cũng đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự ổn định của thu nhập của ngân hàng Thu nhập từ những nguồn thu nhập khác cũng được đánh giá là hiệu quả hơn và giúp giảm chi phí thông qua việc đa dạng hóa nguồn thu nhập (theo nghiên cứu của Chiorazzo và cộng sự, 2008) Do đó, việc mở rộng hoạt động sang các lĩnh vực như dịch vụ hoa hồng, phí, đầu tư, kinh doanh, giúp ngân hàng giảm rủi ro trong hoạt động và đồng thời giảm chi phí liên quan đến nhân lực và công nghệ Ngân hàng cũng có thể tận dụng mối quan hệ với khách hàng để tiếp thị và phát triển các sản phẩm hiện có cho khách hàng cũ và mới
2.2.2 Hoạt động đa dạng hóa thu nhập hạn chế hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Theo nghiên cứu của DeYoung và Rice (2004) việc đầu tư vào các nguồn thu nhập ngoài lãi đồng nghĩa với việc mang theo mức độ rủi ro tiềm ẩn Khi các khoản đầu tư không đạt được hiệu suất như dự kiến và chi phí đầu tư vượt quá lợi ích thu được, hoạt động ngoài lãi có thể làm giảm lợi nhuận của ngân hàng Nghiên cứu của Stiroh (2004a) cũng chỉ ra rằng việc chuyển đổi sang các hoạt động ngoài lãi có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Việc tăng cường thu nhập từ phí và hoa hồng có thể làm giảm khả năng thu nhập của ngân hàng vì khách hàng thường nhạy cảm với các loại phí dịch vụ và có khả năng chuyển dịch giao dịch sang ngân hàng khác nếu có sự chênh lệch về phí Ngược lại, khi khách hàng đã thiết lập mối quan hệ tín dụng với ngân hàng, họ không dễ dàng thay đổi mối quan hệ này do lo ngại về chi phí và thông tin cần thiết cho các dự án tài chính Theo nghiên cứu của Stiroh (2004b), các khoản thu nhập từ hoạt động đầu tư như chứng khoán, bất động sản thường biến động theo tình hình kinh tế và không ổn định, điều này có thể ảnh hưởng đến thu nhập của ngân hàng.
CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA
Đa dạng hóa thu nhập tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng và mức độ ổn định, cụ thể là tăng lợi nhuận và giảm rủi ro cho các ngân hàng Thực tế, để đo lường mức độ đa dạng hóa trong hoạt động ngân hàng các nhà nghiên cứu thường nhìn vào nguồn thu nhập ngoài lãi Điều này giúp giảm chi phí hoạt động, ngoài ra cũng giúp tiết kiệm chi phí tiềm năng nhờ vào việc chia sẻ các yếu tố đầu vào cũng, từ đó giúp lợi nhuận ngân hàng gia tăng (Baele và cộng sự 2007, Stiroh 2004a) Các ngân hàng nếu cung cấp nhiều loại sản phẩm và dịch vụ hơn sẽ tạo ra nhiều nhu cầu hơn và sẽ kiếm được nhiều thu nhập hơn
2.3.1.1 Các nghiên cứu ngoài nước
Nghiên cứu của Chiorazzo và cộng sự chỉ ra rằng tăng cường tính đa dạng nguồn thu giúp cải thiện lợi nhuận ngân hàng Ý giai đoạn 1993-2003 Phát hiện này phù hợp với nghiên cứu về ngân hàng EU nhưng trái ngược với nghiên cứu tại Hoa Kỳ Thêm vào đó, lợi ích từ đa dạng hóa thu nhập đáng kể hơn đối với ngân hàng lớn Tuy nhiên, ngân hàng nhỏ vẫn đạt hiệu suất tài chính cao hơn khi tăng doanh thu ngoài lãi.
Elsas và cộng sự (2010) kiểm tra sự đa dạng hóa doanh thu ảnh hưởng đến giá trị ngân hàng bằng cách sử dụng dữ liệu bảng từ chín quốc gia (Úc, Canada, Pháp, Đức, Ý, Anh, Mỹ, Tây Ban Nha và Thụy Sĩ) trong giai đoạn 1996-2008 Kết quả nghiên cứu thông qua hồi quy với tác động cố định cho thấy đa dạng hóa làm tăng lợi nhuận, do đó làm tăng giá trị thị trường
Sanya và Wolfe (2011) phân tích mẫu quan sát gồm các NHTM từ 11 nền kinh tế mới nổi trong giai đoạn 2000 – 2007, kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng đa dạng hóa giúp tăng cường khả năng sinh lời và mức độ ổn định của các NHTM
Nghiên cứu của Gurbuz và cộng sự (2013) đã chứng minh mối quan hệ tích cực giữa hoạt động tạo thu nhập ngoài lãi và hiệu suất của các ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ Theo phương pháp GMM, kết quả cho thấy thu nhập ngoài lãi gia tăng đem lại lợi ích đáng kể, cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh và tăng lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro Nguồn thu nhập ngoài lãi như thu nhập giao dịch thuần, thu nhập từ phí giúp đa dạng hóa nguồn thu nhập, giảm biến động và ổn định thu nhập của ngân hàng.
Moudud-Ul-Huq và cộng sự (2018) áp dụng phương pháp GMM để phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập và đa dạng hóa tài sản đến hiệu quả và rủi ro của các ngân hàng ở các nước mới nổi ở Đông Nam Á gồm Indonesia, Malaysia, Thái Lan, Philippin và Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2015 Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu đều hưởng lợi từ đa dạng hóa: đa dạng hóa trong ngân hàng làm tăng lợi nhuận và giảm rủi ro Tuy nhiên đa dạng hóa không đem lại lợi ích một cách đồng nhất cho các ngân hàng Đa dạng hóa thu nhập đem lại tác động tích cực mạnh mẽ đến hiệu quả và ổn định của các ngân hàng, còn tác động của đa dạng hóa tài sản thay đổi tùy quốc gia
2.3.1.2 Các nghiên cứu trong nước
Theo Nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), các ngân hàng đa dạng nguồn thu nhập thường có rủi ro thấp hơn so với các ngân hàng phụ thuộc chủ yếu vào thu nhập từ lãi Nghiên cứu đã phân tích dữ liệu từ 32 ngân hàng thương mại tại Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2012 và phát hiện ra bằng chứng cho thấy các ngân hàng có tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cao hơn thường có mức rủi ro thấp hơn Phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với các ngân hàng trong việc quản lý rủi ro và thúc đẩy sự ổn định của hệ thống ngân hàng.
Nghiên cứu của Nguyễn Quang Khải (2016) cho thấy rằng việc đa dạng hóa thu nhập có liên quan tích cực đến hiệu suất điều chỉnh rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam Nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng mô hình phương trình ngẫu nhiên có hiệu ứng cố định (GMM) và dữ liệu hàng năm của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2015 Kết quả ước lượng cho thấy việc đa dạng hóa thu nhập đóng vai trò tích cực trong việc nâng cao hiệu suất điều chỉnh rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2016) đã tìm hiểu mối quan hệ giữa thu nhập ngoài lãi và HQKD của các NHTM Việt Nam, dữ liệu từ BCTC của 26 NHTM Việt Nam từ năm 2006 đến năm 2016 Kết quả ước lượng với tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM cho thấy thu nhập ngoài lãi có mối quan hệ cùng chiều với hiệu quả hoạt động kinh doanh và hiệu quả hoạt động kinh doanh có điều chỉnh rủi ro của ngân hàng, khả năng sinh lời sẽ tăng khi tăng thu nhập từ các hoạt động dịch vụ, kinh doanh, đầu tư
Nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng (2017) sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của 34 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2007-2015 Kết quả cho thấy sự liên hệ tích cực giữa đa dạng hóa nguồn thu và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
NH Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các ngân hàng quy mô lớn có tác động lớn hơn đến đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động so với các ngân hàng quy mô nhỏ Tuy nhiên, bài viết chưa xem xét tác động của các yếu tố như tỷ lệ nợ xấu và các yếu tố vĩ mô như lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế
Theo Hoàng Thị Thương Thảo (2017) nghiên cứu các NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 - 2016 Sau khi sử dụng phương pháp ước lượng GMM, tác giả thấy có sự tác động cùng chiều của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng với mức ý nghĩa 1% hay các NHTM Việt Nam sẽ đạt được lợi ích từ chiến lược đa dạng hóa thu nhập
Trần Hùng Sơn và cộng sự (2020) đã xem xét mối quan hệ giữa đa dạng hóa với HQHĐ của 30 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010-2017 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đa dạng hóa có tác động cùng chiều đến HQHĐ của các NH Việt Nam
Theo Lưu Ngọc Hiệp (2020) và cộng sự nghiên cứu tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2007–2017 Kết quả thực nghiệm cho thấy đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Tuy nhiên, hiệu quả có thể khác nhau giữa các loại ngân hàng khác nhau
Nghiên cứu của Phan Hữu Duy (2021) xác định động lực giữa đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động cho 20 NHTM Việt Nam trong khuôn khổ dữ liệu bảng, trong giai đoạn 2012-2019 Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật GMM hệ thống để giải quyết vấn đề nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan trong mô hình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu cho thấy đa dạng hóa tác động tích cực lên hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại
Trần Thị Cẩm Thanh (2021) đã nghiên cứu 28 NHTM Việt Nam giai đoạn
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Sơ đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tổng hợp
“Bài khóa luận được tác giả thực hiện theo các bước sau:
• Bước 1: Tác giả sẽ tiến hành lược khảo lý thuyết nền có liên quan đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Đồng thời, tác giả tìm hiểu các nghiên cứu trước Việt Nam và trên thế giới nói về tác động của đa dạng hóa thu nhập ngân hàng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng Thông qua cơ sở lý thuyết và đánh giá tổng quan về các nghiên cứu trước tác giả xác định các biến độc lập và biến phụ thuộc để xây dựng mô hình nghiên cứu
• Bước 2: Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu và thu thập dữ liệu nhằm phục vụ cho kết quả nghiên cứu
Bước1:Lược khảolýthuyết nềnvà các nghiêncứu trước
Bước2: Xâydụngmô hình nghiêncứuvà thuthập dữ liệu
Bước3: Phân tíchthốngkê môtảvà cácmối tươngquan
Bước5:Khắc phục khiếm khuyết củamô hình
Bước6: Phân tíchkết quảvàthảo luận kết quảnghiêncứu
Bước7:Kết luậnvàgợiý chính sách
Bước 3: Tác giả thực hiện phân tích thống kê mô tả các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM thông qua phần mềm STATA 15.0 Đồng thời, tác giả tiến hành phân tích tương quan để đánh giá mức độ tương quan và hướng tương quan của từng cặp biến trong mô hình Bên cạnh đó, tác giả áp dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) để kiểm tra mức độ đa cộng tuyến giữa các biến.
• Bước 4: Ước lượng mô hình bằng các phương pháp Pooled OLS, FEM, REM Tác giả chạy mô hình bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), mô hình hồi quy theo phương pháp cố định (FEM) và cuối cùng là mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM )
• Bước 5: Tác giả tiếp tục khắc phục những khiếm khuyết của mô hình như sự thay đổi phương sai, tự tương quan thông qua phương pháp FGLS và khắc phục khiếm khuyết biến nội sinh bằng mô hình SGMM nếu mô hình có phát sinh
• Bước 6: Thảo luận kết quả nghiên cứu, đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam
• Bước 7: Kết luận và đưa ra các gợi ý chính sách để tăng mức độ đa dạng hóa thu nhập cũng như hiệu quả hoạt động kinh doanh cho các NHTM Việt Nam.”
NGUỒN DỮ LIỆU VÀ MẪU NGHIÊN CỨU
Khóa luận đã thực hiện khảo lược các công trình nghiên cứu trước đây về tác động của đa dạng hóa thu nhập và khung lý thuyết liên quan, từ đó tác giả tổng hợp tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh mà tác giả sẽ dự kiến đưa vào mô hình nghiên cứu đề xuất của mình Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trình bày ở mục 2.2.1 và ở bảng 2.1, ta thấy ngoài đa dạng hóa thu nhập, các yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng thường được xem xét là quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng, tỷ lệ cho vay khách hàng, tỷ lệ tiền gửi, tỷ lệ an toàn vốn, Trong đó tác giả lựa chọn mô hình của tác giả Buyuran & Ekşi
Năm 2021, đề tài nghiên cứu này sử dụng các biến nghiên cứu phù hợp với bối cảnh kinh tế Việt Nam, tạo điều kiện cho việc điều chỉnh và có thể thực hiện nghiên cứu tại Việt Nam Ngoài ra, tác giả còn dựa trên các nghiên cứu của các tác giả như Meslier và cộng sự để xây dựng cơ sở lý luận cho đề tài nghiên cứu.
(2014), Sharma & An và (2018), Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), Nguyễn Quang Khải (2016), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017), Lưu Ngọc Hiệp và cộng sự (2019) để làm căn cứ xây dựng mô hình Từ cơ sở đó, tác giả xây dựng mô hình đa dạng hóa thu nhập tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh tại NHTM Việt Nam như sau:
HQKD ᵢₜ = 𝛽₀ + 𝛽₁HQKD ᵢₜ ₋ ₁ + 𝛽₂DIV ᵢₜ + ∑ BIENKS ᵢₜ + 𝜇 ᵢₜ (*) (1)
HQKD: là hiệu quả hoạt động kinh doanh của NH, được đo lường bằng ROA, ROE DIV: Chỉ số đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng Nghiên cứu sử dụng chỉ số HHI
(Herfindahl Hirschman Index) để ước lượng mức độ đa dạng hóa thu nhập ngân hàng theo nghiên cứu của Stiroh & Rumble (2006), Chiorazzo, Milani & Salvini (2008) Mức độ đa dạng hóa được tính theo công thức sau:
𝐍𝐄𝐓𝐎𝐏 )²) (2) INT: Tỷ lệ thu nhập thuần từ lãi trên tổng thu nhập thuần
NON: Tỷ lệ thu nhập thuần ngoài i lãi trên tổng thu nhập thuần
NET: Thu nhập lãi thuần
NOI: Thu nhập thuần ngoài lãi gồm thu nhập thuần từ phí dịch vụ, thu nhập thuần từ đầu tư kinh doanh chứng khoán, thu nhập thuần từ kinh doanh ngoại hối và thu nhập thuần từ hoạt động khác
NETOP: Tổng thu nhập thuần của ngân hàng gồm thu nhập lãi thuần và thu nhập thuần ngoài lãi
Trường hợp thu nhập thuần ngoài lãi bị âm thì nghiên cứu đưa tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãi bằng 0 thể hiện thu thập từ các hoạt động ngoài lãi không đóng góp gì cho thu nhập thuần (Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành 2015)
BIENKS là biến kiểm soát đặc điểm ngân hàng, bao gồm kích thước (SIZE), an toàn vốn (ETA), tăng trưởng tài sản (GTA), tỷ lệ cho vay (LTA), dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), nợ xấu (NPL), tiền gửi (DEA), lạm phát (INF) và tăng trưởng kinh tế (GDP) Thời gian nghiên cứu từ 2011-2023, với 26 ngân hàng quan sát (i).
B ᵢ : Là các hệ số tác động cho biết trạng thái tác động của các biến giải thích là cùng chiều (+) hoặc ngược chiều (-)
𝜇 ᵢₜ : phần dư của mô hình
Từ mô hình [*], tác giả đưa ra 2 mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:
ROA ᵢₜ = 𝛽₀ + 𝛽₁DIV ᵢₜ + 𝛽₂SIZE ᵢₜ + 𝛽₃ETA ᵢₜ + 𝛽₄GTA ᵢₜ + 𝛽₅LTA ᵢₜ + 𝛽₆LLP ᵢₜ
+ 𝛽₇NPL ᵢₜ + 𝛽₈DEA ᵢₜ + 𝛽₉INF ₜ + 𝛽₁₀GDP ₜ + 𝜇 ᵢₜ [Mô hình 1]
ROE ᵢₜ = 𝛽₀ + 𝛽₁DIV ᵢₜ + 𝛽₂SIZE ᵢₜ + 𝛽₃ETA ᵢₜ + 𝛽₄GTA ᵢₜ + 𝛽₅LTA ᵢₜ + 𝛽₆LLP ᵢₜ
+ 𝛽₇NPL ᵢₜ + 𝛽₈DEA ᵢₜ + 𝛽₉INF ₜ + 𝛽₁₀GDP ₜ + 𝜇 ᵢₜ [Mô hình 2]
3.2.2 Các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết H1: Đa dạng hóa thu nhập tác động cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Đa dạng hóa thu nhập (DIV): Đa dạng hóa ngày càng giữ một vị trí quan trọng trong tình hình kinh tế ngày nay vì thế mỗi ngân hàng cần phải có một chiến lược kinh doanh đa dạng hóa để phát triển an toàn, hiệu quả Nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015) về lợi nhuận và rủi ro từ đa dạng hóa thu nhập của NHTM Việt Nam cho thấy rằng hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng càng cao khi mức đa dạng hóa thu nhập càng cao Hay Chiorazzo & cộng sự (2008) cho rằng lợi nhuận tăng khi các ngân hàng tiến hành đa dạng hóa nguồn thu nhập ngoài lãi Có thể nói một khi chỉ số DIV càng cao thì nguồn thu nhập của ngân hàng không phụ thuộc vào hoạt động tín dụng mà thay vào đó các sản phẩm dịch vụ mới được phát triển để tăng thêm thu nhập Tương tự kết quả đa dạng hóa thu nhu nhập có mối quan hệ cùng chiều với hiệu quả hoạt động kinh doanh cũng tìm thấy ở các nghiên cứu của Lee và cộng sự (2014), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2016) và Moudud-Ul-Huq và cộng sự (2018), Nguyễn Thị Phụng (2019), Trần Hùng Sơn và cộng sự (2020), Phan Hữu Duy (2021) Trong khi đó Stiroh (2004a, 2004b), Mercieca và cộng sự (2007), Duho và cộng sự (2020) tìm ra mối quan hệ tiêu cực giữa đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả hoạt động kinh doanh tức là đa dạng hóa thu nhập tăng lên làm cho hiệu quả hoạt động kinh doanh giảm
Giả thuyết H2: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Quy mô ngân hàng (SIZE): Ngân hàng lớn sẽ ổn định hơn vì các rủi ro riêng lẻ có xu hướng giảm theo quy mô do các ngân hàng lớn có tiềm lực đầu tư vào các công nghệ hiện đại hơn đồng thời quản trị rủi ro tốt hơn cũng như có khả năng mở rộng hoạt động kinh doanh (Meslier, 2014) Những ngân hàng có quy mô lớn sẽ đa dạng hóa tốt và thu nhập ít bị ảnh hưởng khi thị trường mới được mở rộng (Sanya và Wolfe, 2011) Tuy nhiên, Chiorazzo và cộng sự (2008) cho rằng các ngân hàng bé sẽ kiểm soát những vấn đề, rủi ro và đa dạng hóa tốt hơn đối với các ngân hàng lớn, thêm vào đó các ngân hàng nhỏ hoạt động linh động hơn vì thế các ngân hàng lớn có thể ít hiệu quả hơn các ngân hàng nhỏ Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước, tác giả ủng hộ quan điểm ngân hàng quy mô lớn có khả năng mở rộng kinh doanh tốt hơn, quản lý rủi ro tốt hơn nên sẽ tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Giả thuyết H3: Tỷ lệ an toàn vốn tác động cùng chiều (+) với hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Tỷ lệ an toàn vốn hay cấu trúc vốn (ETA): Chỉ số này giúp đánh giá mức độ sự rủi ro tài chính của tổ chức Nếu ETA cao, tức là tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với vốn vay cao, tổ chức có thể có khả năng chịu đựng tốt hơn trước các rủi ro tài chính và khó khăn kinh doanh Ngược lại, ETA thấp có thể cho thấy tổ chức đang phụ thuộc nhiều vào vốn vay, có thể tăng rủi ro tài chính trong trường hợp khó khăn Hệ số này còn cho thấy mức độ đòn bẩy tài chính của ngân hàng Khả năng trả nợ được đảm bảo một phần bởi vốn ngân hàng, nó như một khoản dự phòng để ứng phó với mọi rủi ro xảy ra trong quá trình hoạt động của ngân hàng Khả năng chống chọi và phục hồi của ngân hàng sau những khủng hoảng kinh tế để giữ vị thế của mình trên thị trường tài chính thể hiện qua các chỉ số vốn Có thể nói rằng khi ngân hàng có nguồn vốn dồi dào sẽ hạn chế tìm nguồn tài trợ bên ngoài, sinh ra nhiều chi phí do đó cấu trúc vốn cao sẽ giúp giảm thiểu rủi ro và hiệu quả hoạt động kinh doanh nâng cao hơn Trong những tài liệu nghiên cứu về đa dạng hóa, Sanya và Wolfe (2011); Chiorazzo và cộng sự (2008); Stiroh, (2004b) cũng sử dụng ETA để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Nghiên cứu của Goddard và cộng sự (2004), Stiroh & Rumble (2006), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017) đưa ra kết quả cùng chiều giữa vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản đối với hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng Nghiên cứu của Almumani, (2013); Anbar và Alper, (2011) không tìm thấy mối tương quan giữa hai biến này
Giả thuyết H4: Tăng trưởng tài sản tác động cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Tăng trưởng tài sản (GTA): Các nhà quản lý ngân hàng thường thích tăng trưởng nhanh và lợi nhuận ổn định hơn (Stiroh, 2004a; Chiorazzo và cộng sự, 2008) Các ngân hàng có sự e ngại rủi ro thấp thì thường có xu hướng tăng trưởng nhanh hơn ngân hàng khác và do đó, có sự khác biệt trong chiến lược kinh doanh của ngân hàng Ngân hàng có tài sản tăng trưởng nhanh có thể đem đến hiệu quả tài chính tốt hơn Biến này ảnh hưởng tích cực rủi ro vì tăng trưởng tài sản nhanh chóng có thể làm tăng rủi ro danh mục đầu tư của NHTM Nghiên cứu Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai tìm thấy rằng tốc độ tăng trưởng có quan hệ cùng chiều với hiệu kinh doanh
Giả thuyết H5: Tỷ lệ cho vay khách hàng tác động thuận chiều (+) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Tỷ lệ cho vay khách hàng (LTA) phản ánh mức độ tín nhiệm và chính sách cho vay của ngân hàng, ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất hoạt động kinh doanh LTA cao cho thấy ngân hàng có khả năng cho vay mạnh mẽ và chi phí hoạt động thấp khi những khoản vay hợp lý Tuy nhiên, LTA cao cũng đồng nghĩa với việc hiệu quả hoạt động tăng do nguồn thu nhập từ lãi ổn định nhưng rủi ro cho ngân hàng cũng cao hơn Theo nghiên cứu của Chiorazzo và các cộng sự (2008) và Sanya, LTA cao liên quan đến hiệu quả hoạt động cao hơn và rủi ro gia tăng.
& Wolfe (2011) chỉ ra rằng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cùng chiều với hiệu quả hoạt động kinh doanh
Giả thuyết H6: Dự phòng rủi ro tín dụng tác động ngược chiều (-) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP): Chất lượng tài sản của ngân hàng được tính toán bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản, tỷ lệ này càng cao thể hiện chất lượng tài sản càng giảm Khi ngân hàng có chất lượng tài sản càng thấp cho thấy ngân hàng đang nắm giữ lượng tài sản không sinh lời Theo Bikker và Metzemakers (2004) ngân hàng trích lập dự phòng càng cao dùng để bù đắp các khoản lỗ dự kiến thi phản ánh rủi ro tín dụng càng cao sẽ làm tăng chi phí và giảm lợi nhuận của ngân hàng Busch và cộng sự (2009), Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015) cho rằng rủi ro tín dụng có quan hệ tiêu cực đến hiệu quả tài chính Trong khi đó, nghiên cứu của Lee và cộng sự (2014) kết luận rằng rủi ro tín dụng tác động tích cực đến hiệu quả tài chính Trên cơ sở lý thuyết và những nghiên cứu, tác giả thấy rằng rủi ro tín dụng cao đòi hỏi ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro cao và lợi nhuận ngân hàng giảm, do đó hiệu quả tài chính giảm
Giả thuyết H7: Tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều (-) với hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
Tỷ lệ nợ xấu (NPL): NPL phản ánh chất lượng tín dụng một ngân hàng Ngân hàng có nợ xấu cao chứng tỏ công tác quản lý rủi ro không tốt và ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh là điều không tránh khỏi Nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997), Nguyễn Việt Hùng (2008) đưa ra kết quả tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng Nếu ngân hàng không sử dụng nguồn vốn huy động từ tiền gửi hay các nguồn vốn khác tốt cùng với chạy theo doanh số cho vay làm cho tỷ nợ nợ xấu tăng sẽ tác động xấu đến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng Theo Berger & DeYoung (1997) ngân hàng sẽ trả thêm nhiều chi phí như chi phí giám sát khách hàng, chi phí xử lý tài sản đảm bảo nếu ngân hàng không điều khiển được các khoản nợ xấu Để duy trì hiệu quả hoạt động kinh doanh , những chi phí phát sinh phải kể đến là chi phí đảm bảo chất lượng khoản vay để hạn chế nợ xấu xảy ra chính vì thế nợ xấu tương quan ngược chiều với hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng
Giả thuyết H8: Tỷ lệ tiền gửi tác động cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ BCTC đã được kiểm toán của 26 NHTM của Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2011 – 2023 Các NHTM Việt Nam trong mẫu nghiên cứu được trình bày trong Phụ lục 1 Các ngân hàng được chọn vì cung cấp đủ thông tin về báo cáo tài chính, báo cáo thường niên đã được kiểm toán trong giai đoạn nghiên cứu, do hạn chế về việc minh bạch và công bố thông tin ở Việt Nam, những ngân hàng còn lại không trình bày đầy đủ chỉ tiêu do đó không thu thập được đầy đủ dữ liệu BCTC của những ngân hàng này trong giai đoạn 2011 - 2023
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập và tổng hợp thành dữ liệu bảng gồm:
● Dữ liệu thời gian: 12 năm, từ năm 2011 - 2023
● Dữ liệu không gian: 26 NHTM Việt Nam (Phụ lục 1)
Biến vĩ mô thuộc về nội tại bên trong ngân hàng được thu thập và tính toán dựa trên dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên được kiểm toán của 26 NHTM Việt Nam Biến vĩ mô GDP, tỷ lệ lạm phát được thu thập từ website của Tổng cục thống kê Việt Nam
Khóa luận được thực hiện theo quy trình chặt chẽ từ bước thu thập dữ liệu, tính toán dữ liệu cho đến sử dụng phần mềm Stata 15.0 để hỗ trợ chạy và xử lý dữ liệu đã được tính toán trong mô hình nghiên cứu.
3.3.2 Các biến trong mô hình nghiên cứu
Bảng 3.1: Các biến trong mô hình nghiên cứu
Ký hiệu Đo lường Nghiên cứu
Kỳ vọng ảnh hưởng Biến phụ thuộc
ROA Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản Lee và cộng sự (2014), Meslier và cộng sự (2014), Võ Xuân vinh và Trần Thị Phương Mai (2015)
ROE Lợi nhuận sau thuế
Chiorazzo (2008), Lee và cộng sự
(2014), Lê Long Hậu & Phạm Xuân Quỳnh (2016), Moudud-Ul- Huq và cộng sự (2018), Nguyễn Minh Sáng, (2017), Phan Hữu Duy
SIZE Logarit tự nhiên của tổng tài sản
Meslier và cộng sự (2014), Sanya
& Wolfe (2011), Stiroh (2004b), Nguyễn Thị Phụng (2019), Phan Hữu Duy (2021), Nguyễn Ngọc Phương Nhi (2023), Nguyễn Thị Đoan Trang (2020)
ETA Vốn chủ sở hữu
(2011), Gurbuz và cộng sự (2013), Meslier và cộng sự (2014), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cảnh
(2016), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017), Phan Hữu Duy (2021), Nguyễn Thị Đoan Trang (2020)
GTA Tài sản năm sau
Sanya và Wolfe (2011), Gurbuz và cộng sự (2013), Meslier và cộng sự
(2014), Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), Nguyễn Quang Khải (2016)
LTA Cho vay khách hàng
Lepetit và cộng sự (2008), Sanya
& Wolfe (2011), Gurbuz và cộng sự (2013), Lee và cộng sự (2014),
Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Nguyễn Quang Khải (2016)
LLP Dự phòng cho vay
Tổng dư nợ cho vay
Lee và cộng sự (2014), Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai
Berger & DeYoung (1997), Nguyễn Việt Hùng (2008), -
DEA Tiền gửi khách hàng
Lepetit và cộng sự (2008), Sanya và Wolfe (2011), Gurbuz và cộng sự (2013), Lee et (2014), Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai
(2015), Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Nguyễn Quang Khải (2016)
Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Nguyễn Quang Khải
Nguyễn Quang Khải (2016), Hoàng Thị Thương Thảo (2017), Phan Hữu Duy (2021), Trần Thị Cẩm Thanh (2023), Nguyễn Ngọc Phương Nhi (2023)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
“Bài nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất dạng gộp Pooled OLS để hồi quy dữ liệu bảng, kết hợp mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình hồi quy tổng quát FGLS, mô hình ước lượng SGMM nhằm xác định và xử lý các vấn đề nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan để củng cố tính bền vững cho mô hình nghiên cứu
Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS) sẽ thích hợp nếu không có yếu tố riêng biệt (từng ngân hàng) và yếu tố về thời gian Phương pháp ước lượng tác động cố định
(FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) không bỏ qua các yếu tố thời gian và yếu tố riêng biệt nên nó sẽ thích hợp để hồi quy Để xem xét mô hình hồi quy phù hợp nhất trong ba mô hình trên, các kiểm định được sử dụng:
- Kiểm định F -Test: để lựa chọn mô hình Pooled OLS hoặc FEM Khi giá trị
P-value ≤ 5% thì mô hình FEM được lựa chọn
- Kiểm định Hausman: để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM Khi giá trị P- value ≤ 5% thi lựa chọn mô hình FEM, ngược lại sử dụng mô hình REM
- Kiểm định Breusch & Pagan: để lựa chọn OLS và REM Khi P-value ≤ 5% thì lựa chọn mô hình REM, ngược lại sử dụng mô hình OLS
➢ Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, nếu mô hình REM được lựa chọn, ta dựa vào mô hình REM để phân tích kết quả, nếu FEM được lựa chọn thì nghiên cứu tiếp tục thực hiện các kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan
- Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi:
H₀: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi
H₁: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
➢ Nếu giá trị P-value ≤ 5% thì bác bỏ giả thuyết H₀, tức là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
- Kiểm định hiện tượng tự tương quan:
H₀: mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H₁: mô hình có hiện tượng tự tương quan
Nếu giá trị P-value ≤ 5% thì sẽ bác bỏ giả thuyết H₀, chứng tỏ mô hình có hiện tượng tự tương quan Để kiểm soát tình trạng này, phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng Tuy nhiên, FGLS chỉ phù hợp với các mô hình không chứa biến trễ và biến nội sinh Trong trường hợp này, phương pháp mômen tổng quát hóa (SGMM) là lựa chọn tối ưu hơn để khắc phục những vấn đề này một cách chính xác nhất.
- Kiểm định biến nội sinh
H₀: Biến không bị nội sinh (ngoại sinh)
➢ Nếu P-value ≤ 5% bác bỏ giả thuyết H₀ tức là biến đó là biến nội sinh Ngược lại nếu chúng ta chấp nhận giả thuyết H₀ thì nghĩa là biến ngoại sinh
Phương pháp GMM thích hợp với dữ liệu bảng N lớn và T nhỏ, biển nội sinh được khắc phục bởi các điều kiện sau:
1) Số lượng biến công cụ < số lượng biển nhóm
2) Hansen test và Sagan test ≥ mức ý nghĩa là kiểm định sagan và hamsen đều có giả thuyết H₀ là biển công cụ ngoại sinh sẽ không tương quan với sai số trong mô hình chính vì thế giá trị P- value càng lớn càng tốt
3) AR2 > mức ý nghĩa kiểm định AR2 quan trọng vì kiểm định này khắc phục tự tương quan trong mô hình.”
Chương 3 trình bày các phương pháp được tác giả sử dụng để nghiên cứu theo trình tự các bước trong quy trình nghiên cứu từ (1) cách tiếp cận, (2) phương pháp thu thập dữ liệu, (3) phương pháp xử lý dữ liệu Trong đó, thông qua việc tiếp cận mô hình hồi quy bảng đã đề xuất trong chương 2, tác giả đã tiến tới xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng áp dụng cho tệp dữ liệu thứ cấp được tác giả tổng hợp từ các báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và bảng cân đối kế toán đã được kiểm toán độc lập của các NHTM Việt Nam Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và phân tích hồi quy theo các phương pháp OLS, FEM, REM, FGLS, SGMM để lựa chọn mô hình phù hợp, đảm bảo tính vững chắc nhằm đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam Trong chương 3, tác giả cũng đặt dấu kỳ vọng cho đa dạng hóa cũng như các biến tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh và kết quả đạt được sẽ trình bày trong phần nội dung của chương 4.
PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu bao gồm việc thu thập dữ liệu dưới dạng bảng chứa 338 quan sát về các chỉ số tài chính khác nhau Các chỉ tiêu này được tính toán từ số liệu thứ cấp về thu nhập từ BCTC hợp nhất đã được kiểm toán của 26 NHTM Việt Nam từ năm
2011 đến năm 2023 Tác giả đã sử dụng phần mềm Stata 15.0 để thực hiện phân tích thống kê mô tả số liệu nghiên cứu và trình bày kết quả thống kê trong Bảng 4.1
Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
4.1.1 Biến đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh
Sau khi thực hiện thống kê mô tả dựa trên dữ liệu của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2023 cho thấy, ROA có giá trị lớn nhất là 0.0365 tại NHTM CP Kỹ Thương Việt Nam (TCB) năm 2021, trong khi đó giá trị nhỏ nhất là -0.0599 tại NHTM CP Tiên Phong (TPB) năm 2011 Giá trị trung bình là 0.0095; đồng thời độ lệch chuẩn là 0.0081
Hình 4.1: Biến động của ROA giai đoạn 2011-2023
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Giai đoạn 2011-2015, trung bình ROA tại 26 NHTM có xu hướng giảm, thấp nhất là 0.0049 vào năm 2015 Sau đó càng tăng dần vào giai đoạn 2015-2023, đạt giá trị trung bình cao nhất vào năm 2022 là 0.0153 Tuy mức tăng vẫn chưa đáng kể nhưng kết quả cho thấy rằng các NHTM đang dần sử dụng tài sản tốt hơn nên dẫn đến khả năng sinh lời cao hơn, từ đó, hiệu quả hoạt động kinh doanh của NH đang được cải thiện nhiều hơn
ROE có giá trị lớn nhất là 0.3033 tại NHTM CP Quốc Tế Việt Nam (VIB) năm 2021, trong khi đó giá trị nhỏ nhất là -0.5633 tại NHTM CP Tiên Phong năm (TPB) 2011 Giá trị trung bình là 0.1120; đồng thời độ lệch chuẩn là 0.1120
Hình 4.2: Biến động của ROE giai đoạn 2011-2023
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Tương tự với ROA, trung bình ROE cũng có xu hướng giảm dần từ 2011-
Tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ đông (ROE) của các ngân hàng thương mại đã tăng trưởng liên tục từ 0,0630 năm 2015 lên 0,1703 năm 2022, cho thấy các ngân hàng đang sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu hiệu quả hơn Sự cải thiện này cũng dẫn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng được nâng cao, cho thấy các ngân hàng đang quản lý và sử dụng vốn chủ sở hữu một cách hiệu quả hơn, góp phần vào sự gia tăng lợi nhuận và hiệu suất chung.
4.1.2 Biến đa dạng hóa thu nhập
Giá trị bình quân của đa dạng hóa thu nhập tại 26 NHTM Việt Nam trong mẫu nghiên cứu là 0.2454 cho thấy mức độ đa dạng thu nhập của các NHTM Việt Nam ở mức trung bình Trong đó, NHTM CP Hàng Hải (MSB) đa dạng hóa gần như hoàn toàn với giá trị 0.4991 năm 2014 và 0.4999 năm 2017 Bên cạnh đó cũng có một số
NH không thực hiện đa dạng hóa khi chỉ số DIV=0, cụ thể: NHTM CP An Bình (ABB, 2011), NHTM CP Á Châu (ACB, 2012), NHTM CP Phát Triển (HDB, 2011), NHTM CP Kiên Long (KLB, 2013), NHTM CP Lộc Phát Việt Nam (LPB, 2011-2018) Trong bộ dữ liệu, vào năm 2011, NHTM CP Tiên Phong (TPB) chỉ tập trung hoàn toàn vào hoạt động từ lãi, dẫn đến sự chênh lệch lớn giữa thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi Độ lệch chuẩn tương ứng 0.3848 cho thấy mức độ đa dạng hóa thu nhập của các NHTM chênh lệch nhau không lớn
Hình 4.3: Biến động của DIV giai đoạn 2011-2023
Nguồn: Tác giả tổng hợp
DIV trung bình giai đoạn 2011-2023 có nhiều biến động qua các năm Tại năm
Trong giai đoạn 2011-2015, NHTM Việt Nam gặp khó khăn trong hoạt động từ lãi dẫn đến thu nhập lãi thuần âm Tuy nhiên, từ năm 2015-2023, giá trị đa dạng hóa thu nhập tại các NHTM tăng trưởng mạnh mẽ Tuy nhiên, đại dịch COVID-19 năm 2020 đã khiến mức độ đa dạng hóa thu nhập giảm từ 32,61% xuống 29,48% do ảnh hưởng của dịch bệnh đến chuỗi cung ứng Mặc dù vậy, Việt Nam vẫn nỗ lực phục hồi kinh tế và năm 2023 đạt tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập là 30,92%.
Quy mô ngân hàng (SIZE) của hệ thống 26 NHTM trong mẫu nghiên cứu đạt giá trị trung bình là 18.85462 cùng với độ lệch chuẩn là 1.235 Ngân hàng đạt quy mô lớn nhất 21,5556 là NHTM CP Công Thương Việt Nam (BID, 2023) và ngân hàng có quy mô nhỏ nhất 16.5023 là NHTM CP Bản Việt (BVB) Điều này cho ta thấy về quy mô các NH vẫn có chênh lệch nhất định nhưng không đáng kể
Tỷ lệ an toàn vốn (ETA) được ghi nhận ở mức trung bình là 0.090 với độ lệch chuẩn 0.037 Ngân hàng có tỷ lệ an toàn vốn cao nhất là NHTM CP Sài Gòn Công Thương (SGB, 2013) với giá trị 23.84% và NHTM CP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID, 2017) có tỷ lệ an toàn vốn thấp nhất là 4.06%
Tăng trưởng tài sản (GTA) có mức bình quân là 0.1586 và độ lệch chuẩn 0.1604 GTA tại NHTM CP Tiên Phong (TPB, 2013) tăng trưởng mạnh nhất khi đạt giá trị 112.21% và tốc độ tăng trưởng tài sản thấp nhất -39.24% cũng là NHTM CP Tiên Phong (TPB, 2012) Kết quả cho thấy TPB đã cố gắng tăng trưởng tài sản của ngân hàng vào năm 2013
Tỷ lệ cho vay trung bình của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam là 0,5784 với độ lệch chuẩn 0,1232 Ngân hàng có tỷ lệ cho vay cao nhất là BID với 77,81%, thể hiện sự phát triển mạnh mẽ trong mảng cho vay khách hàng Ngược lại, TPB có tỷ lệ cho vay thấp nhất chỉ 14,48%.
Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) có giá trị trung bình là 0.0140 cùng với độ lệch chuẩn 0.0051 NHTM CP Nam Á (NAB, 201) có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng thấp nhất là 0.66% và cao nhất với giá trị 3.97% thuộc về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (AGR, 2011)
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) của 26 NHTM được ghi nhận ở mức trung bình là 0.0235 với độ lệch chuẩn 0.021 Tỷ lệ nợ xấu của NHTM CP Ngoại Thương Việt Nam (VCB,
PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
Trước hết, tác giả tiến hành xem xét và phân tích hệ số tương quan của các biến trong mô hình để kiểm tra mối tương quan và nhận diện kịp thời nếu mô hình tồn tại vấn đề đa cộng tuyến Theo Gujarati (2004) nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 thì có khả năng cao mô hình xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến Khi xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, dấu của hệ số hồi quy có thể bị thay đổi, dẫn đến kết quả nghiên cứu bị sai lệch và phân tích không mang lại nhiều ý nghĩa
Bảng 4.2: Hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mô hình 1
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Bảng 4.3: Hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mô hình 2
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Bảng 4.2 và 4.3 thể hiện hệ số tương quan của các cặp biến độc lập trong mô hình 1 và 2 lần lượt từ -0.3797 đến 0.6513 và -0.5345 đến 0.6513 Trong mô hình 1 (Bảng 4.2), mối tương quan âm giữa LTA và INF là -0.3797, trong khi tương quan giữa NPL và GTA là mạnh nhất với hệ số 0.6513 Ở mô hình 2, tương quan thấp nhất là -0.5345 giữa ETA và SIZE, còn tương quan cao nhất vẫn là 0.6513 giữa NPL và GTA Không có hệ số tương quan nào cao hơn 0.8, cho thấy không có đa cộng tuyến nghiêm trọng ảnh hưởng đến ước lượng của mô hình Tuy nhiên, hệ số tương quan cao nhất ở cả hai mô hình đều trên 0,6, vẫn có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.4: Kiểm định đa cộng tuyến bằng VIF
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Hệ số VIF được sử dụng để xác định sự hiện diện của đa cộng tuyến trong tập dữ liệu Nếu giá trị VIF lớn hơn 10, điều đó cho thấy vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng, cần được loại bỏ khỏi mô hình Mặt khác, nếu giá trị VIF nhỏ hơn 3 thì kết quả sẽ tốt hơn Sau khi phân tích Bảng 4 cho thấy kết quả kiểm định đa cộng tuyến bằng VIF, rõ ràng giá trị VIF lớn nhất là 2.23 (GTA), nhỏ nhất là 1,02 (GDP) và VIF trung bình là 1,64 Các giá trị này đều nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể giữa các biến Vì vậy, không có biến nào cần phải loại bỏ
KIỂM ĐỊNH HỒI QUY TỔNG THỂ OLS, FEM, REM
Sau khi hoàn thành các thử nghiệm mô hình, tác giả tiến hành phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng ba mô hình ước tính: Bình phương tối thiểu thông thường gộp (OLS), Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) thông qua phần mềm Stata 15.0 Mục tiêu của phân tích này là đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập khác nhau trong lĩnh vực ngân hàng bao gồm SIZE, ETA, GTA, LTA, LLP, NPL, DEA cũng như các biến độc lập kinh tế vĩ mô như GDP, INF vào biến phụ thuộc ROA, ROE thông qua các hệ số ước lượng và mức ý nghĩa của chúng Bảng 4.5 và 4.6 cung cấp một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về kết quả hồi quy
Bảng 4.5: Tổng hợp kết quả phương pháp hồi quy OLS, FEM, REM (mô hình
Mô hình OLS FEM REM
SIZE 0.00336*** [11.11] 0.00531*** [8.59] 0.00379*** [8.67] ETA 0.108*** [11.01] 0.0977*** [9.74] 0.0963*** [9.82] GTA 0.000853 [1.12] 0.000177 [0.27] 0.000286 [0.43] LTA 0.0104*** [3.31] 0.0144*** [3.96] 0.0158*** [4.75] LLP -0.000475 [-1.55] -0.000387 [-1.54] -0.000477* [-1.85] NPL -0.0588*** [-3.31] -0.0419*** [-2.76] -0.0413*** [-2.67] DEA -0.0228*** [-7.01] -0.0155*** [-3.94] -0.0216*** [-6.12] INF 0.0128* [1.75] 0.0414*** [5.33] 0.0255*** [3.67] GDP -0.00470 [-0.25] 0.00202 [0.14] -0.00375 [-0.25] _cons -0.0561*** [-8.77] -0.101*** [-7.95] -0.0682*** [-7.54]
Kiểm định F-test Hausman Test Breusch & Pagan
Test Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM
Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau
Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích
Sai số của ước lượng không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng p-value Prob > F = 0.0000 Prob > chi2 = 0.0000 Prob > chibar2 0.0000
Kết luận Bác bỏ H₀ Bác bỏ H₀ Bác bỏ H₀
***, ** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Bảng 4.6: Tổng hợp kết quả phương pháp hồi quy OLS, FEM, REM (mô hình
Mô hình OLS FEM REM
LTA 0.144*** [4.20] 0.152*** [3.71] 0.178*** [4.80] LLP -0.00203 [-0.61] 0.000806 [0.28] -0.000766 [-0.26] NPL -0.842*** [-4.33] -0.555*** [-3.23] -0.582*** [-3.33] DEA -0.210*** [-5.88] -0.115** [-2.58] -0.190*** [-4.86] INF 0.228*** [2.85] 0.539*** [6.13] 0.348*** [4.49] GDP -0.0352 [-0.17] 0.0370 [0.23] -0.0319 [-0.19]
Kiểm định F-test Hausman Test Breusch và Pagan
Test Lựa chọn OLS & FEM FEM & REM OLS & REM
Không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau
Không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích
Sai số của ước lượng không bao gồm các sai lệch giữa các đối tượng p-value Prob > F = 0.0000 Prob > chi2 0.0094
Kết luận Bác bỏ H₀ Bác bỏ H₀ Bác bỏ H₀
***, ** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Nhìn bảng 4.5 và 4.6 ta thấy, tất cả ước lượng của 2 mô hình với biến phụ thuộc là ROA và ROE đều có giá trị p-value (Prob > F) nhỏ (Prob > F = 0.0000), từ đó có thể kết luận được rằng 10 ước lượng đều có ý nghĩa thống kê nên tác giả có thể sử dụng các ước lượng này để đánh giá tác động đa dạng hóa thu nhập
Từ kết quả hồi quy theo Pooled OLS, FEM, REM với biến phụ thuộc ROA và ROE ở hai bảng 4.5 và 4.6, có thể so sánh và lựa chọn mô hình phù hợp nhất:
Bảng 4.7: Kết quả lựa chọn mô hình hồi quy
Kết luận FEM FEM REM
Kết luận FEM FEM REM
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Thông qua kiểm định Hausman, tác giả so sánh giữa FEM và REM thì thấy được mô hình FEM là phù hợp hơn Vì vậy, tác giả kết luận rằng mô hình tác động FEM là mô hình phù hợp nhất cho mô hình 1 và mô hình 2.
KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ HỒI
4.4.1 Kiểm định các khuyết tật
Sau bước hồi quy, tác giả sử dụng Kiểm định Modified Ward để kiểm định phương sai thay đổi và Kiểm định Wooldridge để kiểm định tự tương quan của mô hình, xác định rằng Mô hình FEM phù hợp nhất cho cả mô hình 1 và mô hình 2 trong nghiên cứu.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Modified Ward và Wooldridge
Kiểm định phương sai thay đổi bằng kiểm định Modified Ward
Mô hình 1 Mô hình 2 chi2 (27) = 666.58 chi2 (27) = 254.67
➢ Bác bỏ H₀ và chấp nhận H₁ ➢ Bác bỏ H₀ và chấp nhận H₁
➢ Có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%
➢ Có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 5%
Kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge
➢ Bác bỏ H₀ và chấp nhận H₁ ➢ Bác bỏ H₀ và chấp nhận H₁
➢ Có hiện tượng tự tương quan với mức ý nghĩa 5%
➢ Có hiện tượng tự tương quan với mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Từ bảng kết quả 4.8 cho thấy ở cả hai mô hình 1 và 2 đều tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan với mức ý nghĩa 5%
4.4.2 Hồi quy theo phương pháp FGLS
Sau kết quả kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan, tác giả thấy rằng ở cả hai mô hình đều tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan Do đó cần phải sử dụng mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Square) để kiểm soát và xử lý các khuyết tật này
Bảng 4.9: Kết quả tổng hợp hồi quy của OLS, FEM, REM và FGLS tác động đến ROA
Mô hình OLS FEM REM FGLS
***, ** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Bảng 4.10: Kết quả tổng hợp hồi quy của OLS, FEM, REM và FGLS tác động đến ROE
Mô hình OLS FEM REM FGLS
***, ** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS chỉ ra rằng GTA và LTA không có ý nghĩa thống kê Các biến còn lại DIV, SIZE, ETA, LLP, NPL, DEA, INF, GDP đều có ý nghĩa thống kê, trong đó DIV, SIZE, ETA, DEA, INF có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Tại mô hình 1, NPL và GDP có mức ý nghĩa thống kê 5%, còn LLP tại mô hình 2 có mức ý nghĩa thống kê là 10%.
Từ kết quả ở bàng 4.9 và 4.10, tác giả có thể mô hình 1 và mô hình 2 như sau:
ROA ᵢₜ = -0.0658 + 0.0076DIV ᵢₜ + 0.0035SIZE ᵢₜ + 0.109ETA ᵢₜ - 0.0004LLP ᵢₜ
- 0.0234NPL ᵢₜ - 0.0124DEA ᵢₜ + 0.0229INF ᵢₜ + 0.0196GDP ᵢₜ + 𝜇 ᵢₜ [Mô hình 1]
ROE ᵢₜ = -0.778 + 0.0871DIV ᵢₜ + 0.0443SIZE ᵢₜ + 0.397ETA ᵢₜ - 0.0019LLP ᵢₜ - 0.311NPL ᵢₜ - 0.0950DEA ᵢₜ + 0.288INF ᵢₜ + 0.292GDP ᵢₜ + 𝜇 ᵢₜ [Mô hình 2]
Bảng 4.11: Bảng tổng hợp kỳ vọng nghiên cứu Tên biến
Dấu kỳ vọng Kết quả Mức ý nghĩa
Nguồn: Kết quả do tác giả tổng hợp
4.5 HỒI QUY THEO PHƯƠNG PHÁP SGMM KIỂM ĐỊNH SARGAN - HANSEN VÀ KIỂM ĐỊNH TỰ TƯƠNG QUAN BẬC 2 (AR2)
Mặc dù phương pháp FGLS đã được sử dụng để giải quyết vấn đề tự tương quan và tính không đồng nhất, mô hình vẫn có thể dễ bị ảnh hưởng bởi tính nội sinh, điều này không thể giải quyết được bằng phương pháp này Do đó, thử nghiệm Durbin-Wu- Hausman được tiến hành trên từng biến độc lập để phát hiện các biến nội sinh Tác giả đã thử nghiệm các giả thuyết sau :
- Kiểm định biến nội sinh
H₀: Biến không bị nội sinh (ngoại sinh)
➢ Nếu P-value ≤ 5% bác bỏ giả thuyết H₀ tức là biến đó là biến nội sinh Ngược lại nếu chúng ta chấp nhận giả thuyết H₀ thì nghĩa là biến ngoại sinh
Bảng 4.12: Kiểm tra hiện tượng mô hình có biến nội sinh (Mô hình 1) Biến Kiểm định Wu-Hausman Kết luận
DIV p-value = 0.1128 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
SIZE p-value = 0.0000 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến SIZE là biến nội sinh
ETA p-value = 0.1120 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
GTA p-value = 0.0001 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến GTA là biến nội sinh
LTA p-value = 0.9074 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
LLP p-value = 0.6039 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
NPL p-value = 0.0004 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến NPL là biến nội sinh
DEA p-value = 0.7227 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
INF p-value = 0.1152 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
GDP p-value = 0.0516 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Bảng 4.13: Kiểm tra hiện tượng mô hình có biến nội sinh (Mô hình 2) Biến Kiểm định Wu-Hausman Kết luận
DIV p-value = 0.7564 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DIV là biến ngoại sinh
SIZE p-value = 0.0003 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến SIZE là biến nội sinh
ETA p-value = 0.0001 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến ETA là biến nội sinh
GTA p-value = 0.0000 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến GTA là biến nội sinh
LTA p-value = 0.7554 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến LTA là biến ngoại sinh
LLP p-value = 0.7743 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến LLP là biến ngoại sinh
NPL p-value = 0.0000 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến NPL là biến nội sinh
DEA p-value = 0.9266 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến DEA là biến ngoại sinh
INF p-value = 0.5184 > 5% Chấp nhận giả thuyết H₀
Biến INF là biến ngoại sinh
GDP p-value = 0.0190 < 5% Bác bỏ giả thuyết H₀
Biến GDP là biến nội sinh
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Khi tiến hành đánh giá nội sinh bằng phần mềm Stata 15.0, tác giả đã xác định các biến SIZE, GTA, NPL đối với mô hình 1 và các biến SIZE, ETA, GTA, NPL, GDP đối với mô hình 2 là các biến nội sinh trong mô hình với p-value nhỏ hơn 5% Do đó, tác giả đã chọn sử dụng phương pháp ước tính SGMM để giải quyết mối lo ngại này
Bảng 4.14: Tổng hợp hồi quy theo phương pháp SGMM
Mô hình FGLS SGMM FGLS SGMM
Test chi2 (13) = 18.03 Prob > chi 2 = 0.385 chi2 (14) = 17.59 Prob > chi 2 = 0.226 Hansen
Test chi2 (13) = 10.77 Prob > chi 2 = 0.812 chi 2 (14) = 14.06 Prob > chi = 0.445
***, ** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata
Theo bảng 4.14, kết quả kiểm định tính over-identifying của mô hình thông qua kiểm định Sargan/Hansan-test cho thấy hệ số p-value đều có giá trị lớn hơn 10%
Từ đó cho thấy các biên trong mô hình thỏa mãn tính over-identifying Bên cạnh đó, giá trị p-value > 0.05 khi kiểm định tự tương quan bậc hai (AR2) cho thấy phần dư của mô hình không có hiện tượng tự tương quan Đồng thời, số công cụ nhỏ hơn số nhóm, như vậy việc sử dụng mô hình SGMM để giải quyết các vấn đề nội sinh thông qua sử dụng biến trễ Từ đó có thể kết luận các kết quả tìm được trong mô hình là đạt và có thể đưa vào phân tích.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu là biến đa dạng hóa thu nhập (DIV) Dựa vào bảng 4.14, trong mô hình 1 và 2, cho thấy biến DIV có tác động cùng chiều với hệ số hồi quy lần lượt là 0.0076 và 0.0871 đều có mức ý nghĩa thống kê là 1% Điều đó chứng tỏ rằng đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam Các nghiên cứu trước trước đây của Chiorazzo và cộng sự (2008), Elsas và cộng sự (2010), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh
(2017), Hoàng Thị Thương Thảo (2017) , Lưu Ngọc Hiệp (2020) và cộng sự, Nguyễn Thị Đoan Trang (2020), Ngô Nghi Xương (2024) đều cho ra kết quả tương đồng Song song đó, kết quả của tác giả có những trái chiều với nghiên cứu ở ngân hàng tại
Nghiên cứu của DeYoung và Rol (2001) ở Mỹ, Delpachitra và Lester (2013) ở Úc và Võ Xuân Vinh cùng Trần Thị Phương Mai (2016) ở Việt Nam đều chỉ ra lợi nhuận ngân hàng dễ chịu ảnh hưởng nghiêm trọng nếu chỉ tập trung vào hoạt động kinh doanh truyền thống Khi kinh tế biến động dẫn đến tăng lãi suất cho vay, nhu cầu vay giảm mạnh, tác động tiêu cực tới hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại Không chỉ giảm thu nhập từ lãi và phí dịch vụ, ngân hàng còn đối diện với rủi ro tín dụng gia tăng, giảm hiệu quả sử dụng tài sản, gây áp lực cạnh tranh lớn Trong trường hợp khủng hoảng kinh tế, tỷ lệ nợ xấu tăng do khách hàng và doanh nghiệp vỡ nợ cũng làm suy giảm hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Vì vậy, ngân hàng cần chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả, tối ưu hóa danh mục đầu tư và tìm kiếm nguồn thu mới để đối phó với biến động kinh tế Đa dạng hóa không còn là chiến lược tùy chọn mà gần như là điều bắt buộc phải thực hiện nếu ngân hàng muốn cạnh tranh và duy trì nguồn thu nhập ổn định trong môi trường hiện tại.
Quy mô ngân hàng (SIZE) ở cả hai mô hình đều có tác động tích cực với hệ số hồi quy lần lượt là 0.0035 và 0.0443 tại mức ý nghĩa 1% Quy mô ngân hàng có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê mạnh đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam Ngân hàng có quy mô càng lớn có khả năng giảm chi phí đơn vị, tăng sức mạnh thị trường, quản lý rủi ro tốt hơn, tiếp cận nguồn vốn dễ dàng hơn, và có niềm tin lớn từ khách hàng vào ngân hàng, tất cả đều đóng góp vào việc tăng cường hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc mở rộng quy mô và tận dụng các lợi thế kinh tế quy mô để cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh Kết quả này khớp với các nghiên cứu Sanya và Wolfe
(2011), Lee và cộng sự (2014), Nguyễn Thị Phụng (2019), Phan Hữu Duy (2021), Nguyễn Ngọc Phương Nhi (2023) nhưng ngược lại với nghiên cứu của Meslier và cộng sự (2014)
Tỷ lệ an toàn vốn (ETA) ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng ở cả 2 mô hình với mức ý nghĩa 1% Nghiên cứu có cùng kết quả với một số nghiên cứu như Goddard và cộng sự (2004), Lê Long Hậu và Phạm
Xuân Quỳnh (2017), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Thùy Trang (2018), Trần Thị Cẩm Thanh (2023).“Kết quả phù hợp với thực tế rằng NHTM có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tăng có nhiều lợi thế cạnh tranh ngân hàng, ngân hàng có nguồn vốn đề cung cấp cho khách hàng đa dạng sản phẩm dịch vụ tài chính hơn, mở rộng mạng lưới cho vay, đầu tư tăng lợi nhuận do đó hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng tăng lên.”
Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) được thể hiện qua tỷ lệ dự phòng cho vay trên tổng dư nợ cho vay có mối quan hệ ngược chiều với ROA và ROE lần lượt là 1% và 10%, đúng với kỳ vọng đã đặt ra Dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều với cả ROA và ROE, nghĩa là khi LLP tăng, ROA và ROE đều giảm Đây là kết quả phù hợp với kỳ vọng đã đặt ra, vì tăng dự phòng rủi ro thường dẫn đến giảm lợi nhuận do phải dành một phần lợi nhuận để bù đắp cho các khoản nợ xấu Tăng dự phòng rủi ro tín dụng làm giảm hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Do đó, quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố then chốt giúp các NHTM Việt Nam duy trì và cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh Ngân hàng cần có chiến lược quản lý rủi ro và chính sách dự phòng hợp lý để cân bằng giữa việc đảm bảo an toàn tài chính và tối ưu hóa lợi nhuận
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) đều có tác động ngược chiều đến với 2 mô hình với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 5% và 1% Tỷ lệ nợ xấu tăng lên sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng vì nợ xấu không sinh lời và giảm dòng tiền thu nhập từ lãi Điều này thường xảy ra vì các khoản nợ xấu có thể dẫn đến chi phí tăng cao do việc xử lý nợ xấu, chi phí phải trả như lãi suất cao hơn để bù đắp rủi ro, và ảnh hưởng đến hình ảnh và uy tín của ngân hàng Kết quả này trùng khớp với kỳ vọng mà tác giả đã đề ra và giống với kết quả của Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015), Trần Thị Cẩm Thanh (2021)
Tỷ lệ tiền gửi (DEA) ở cả 2 mô hình có tác động ngược chiều với hệ số hồi quy lần lượt là -0.0124 và -0.095 tại mức ý nghĩa thống kê 1% Kết quả trái với kỳ vọng của tác giả và tương tự với kết quả nghiên cứu của Sanya & Wolfe (2011), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2017) Mặc dù tiền gửi là một nguồn vốn quan trọng và thường có chi phí thấp hơn so với các nguồn vốn khác, sự gia tăng tỷ lệ tiền gửi có thể dẫn đến chi phí lãi suất tăng lên nếu ngân hàng phải trả lãi suất cao hơn để thu hút tiền gửi Kết quả phù hợp với thực tế rằng các NHTM mặc dù có tỷ lệ tiền gửi cao, huy động được vốn nhiều nhưng ngân hàng không sử dụng được nguồn tiền hợp lý thì áp lực trả lãi cho khách hàng là rất lớn Ngân hàng không cân đối được thì thu nhập từ lãi sẽ giảm và hiệu quả hoạt động kinh doanh cũng sẽ giảm theo
Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát (INF) và hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng được đánh giá là cùng chiều và có mức ý nghĩa thống kê 1% ở cả 2 mô hình Kết quả này không tương đồng với giả thuyết ban đầu mà tác giả đã đề ra Lạm phát tác động dương đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng do các nhà quản trị ngân hàng đã dự đoán được tỷ lệ lạm phát và điều chỉnh các chính sách về lãi suất nhằm tăng doanh thu cao hơn để bù đắp các chi phí Ngân hàng có thể tận dụng môi trường lạm phát để tăng thu nhập từ lãi suất và giảm tỷ lệ nợ xấu, từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh Nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2015), Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2016), Trần Thị Cẩm Thanh
(2023) cũng cho kết quả tương tư
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối tương quan cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng tại cả 2 mô hình với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1% và 5% Kết quả này đúng với kỳ vọng ban đầu của tác giả Khi kinh tế phát triển, doanh nghiệp và cá nhân có nhu cầu vay vốn nhiều hơn để mở rộng sản xuất và tiêu dùng, giúp tăng thu nhập từ lãi cho ngân hàng Nền kinh tế phát triển cũng kéo theo sự gia tăng trong các giao dịch tài chính và nhu cầu sử dụng dịch vụ ngân hàng, từ đó tăng thu nhập từ phí và dịch vụ
Kết quả trong bảng 4.9 và 4.10, cho thấy tăng trưởng tài sản (GTA) và tỷ lệ cho vay (LTA) không có ý nghĩa thống kê ở cả 2 mô hình nghiên cứu tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam Kết quả ngược chiều với giả thuyết ban đầu được đặt ra
Nhìn chung, đối với phương pháp hồi quy FGLS, cả 2 mô hình đều có nhiều điểm tương đồng khi có số lượng biến mang ý nghĩa thống kê bằng nhau và các chiều tác động tương đồng nhau Biến quan trọng là đa dạng hóa thu nhập (DIV) có tác động cùng chiều với cả 2 mô hình có mức ý nghĩa thống kê là 1% Từ kết quả đạt được ta có thể kết luận rằng nếu ngân hàng có thể kết hợp giữa việc duy trì thu nhập từ lãi và không ngừng mở rộng các nguồn thu nhập ngoài lãi thì hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng sẽ được nâng cao
Sau hồi quy SGMM, mô hình ROA có 8 biến có ý nghĩa thống kê, bao gồm: DIV, SIZE, ETA, GTA, LTA, NPL, INF, GDP Trái với FGLS, GTA và LTA có ý nghĩa thống kê lần lượt là 1% và 5%, nhưng ảnh hưởng ngược chiều so với kỳ vọng Đối với mô hình ROE, 6 biến có ý nghĩa thống kê là DIV, SIZE, GTA, INF (1%), ETA, GDP (5%) Tuy nhiên, DIV lại ảnh hưởng ngược chiều, cho thấy đa dạng hóa thu nhập có thể dẫn đến phân bổ vốn kém hiệu quả và tăng rủi ro.
Tác giả cho rằng mô hình SGMM chưa thật sự hiệu quả vì sau khi kiểm định số lượng các biển có ý nghĩa thống kê đên hiệu quả hoạt động kinh doanh bị giảm và hồi quy theo mô hình FGLS đã đạt được những kết quả khả quan, có ý nghĩa, nhưng SGMM vô cùng cần thiết vì khắc phục được hiện tượng nội sinh của mô hình
