Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại việt nam trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế thế giới

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH PHẠM HẢI NAM KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI LUẬN ÁN TIẾN SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH PHẠM HẢI NAM KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI LUẬN ÁN TIẾN SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG Chun ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 9.34.02.01 Người hướng dẫn khoa học: PGS.TSKH Nguyễn Ngọc Thạch PGS.TS Hà Văn Dũng TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021 i LỜI CAM ĐOAN Luận án chưa được trình nộp để lấy học vị Tiến sĩ sở đào tạo Luận án cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, số liệu, kết nêu Luận án trung thực chưa công bố hình thức trước đây, trích dẫn Luận án được ghi rõ nguồn gốc đầy đủ Nghiên cứu sinh Phạm Hải Nam ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tác giả muốn gửi lời tri ân sâu sắc tới tập thể giảng viên hướng dẫn: PGS.TSKH Nguyễn Ngọc Thạch tận tình bảo đặt nền móng, định hướng nghiên cứu suốt trình tác giả thực Luận án, PGS.TS Hà Văn Dũng có góp ý chi tiết q trình tác giả hồn thiện Luận án hỡ trợ tác giả việc công bố kết nghiên cứu Luận án Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo, cán phụ trách Khoa Sau Đại học – Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM tạo điều kiện tốt để tác giả học tập hồn thành chương trình đào tạo Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình, đặc biệt con, nguồn động viên tinh thần cho tác giả suốt năm học trường thời gian hoàn thành Luận án Sự giúp đỡ thành viên gia đình chính động lực giúp tác giả có thể nỗ lực để hoàn thành Luận án iii TÓM TẮT Luận án được thực nhằm nghiên cứu yếu tố tác động đến KNSL NHTM Việt Nam giai đoạn khủng hoảng hậu khủng hoảng kinh tế giới, so sánh chiều hướng tác động yếu tố hai giai đoạn; tác động khủng hoảng kinh tế giới đến KNSL NHTM Việt Nam Nghiên cứu được thực bằng phương pháp định tính định lượng theo phương pháp Bayes thông qua thuật toán lấy mẫu Gibbs nhằm thực mục tiêu nghiên cứu Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính 30 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2018 Kết nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, vốn ngân hàng, dự phòng rủi ro tín dụng, dư nợ cho vay yếu tố có chiều hướng tác động đến KNSL NHTM Việt Nam hai giai đoạn toàn thời kỳ nghiên cứu Các yếu tố tài sản khoản, chi phí hoạt động có chiều hướng tác động thay đổi so sánh hai thời kỳ Ngoài ra, chi phí trả lãi, lạm phát, tăng trưởng kinh tế yếu tố tác động đến KNSL NHTM, mặc dù chiều hướng tác động khác lên tiêu ROA ROE Nghiên cứu cũng tìm thấy bằng chứng KNSL NHTM Việt Nam giai đoạn khủng hoảng tốt so sánh với giai đoạn hậu khủng hoảng kinh tế giới Ngoài ra, so sánh với phương pháp GMM hệ thống (SGMM), kết nghiên cứu cũng cho thấy NHTM Việt Nam đạt được KNSL cao giai đoạn khủng hoảng Từ kết nghiên cứu Luận án, tác giả đưa kết luận khuyến nghị ban lãnh đạo NHTM nhà hoạch định chính sách vĩ mô nhằm xây dựng hệ thống ngân hàng vững chắc, đảm bảo việc kinh doanh ngân hàng an toàn, lành mạnh, hạn chế tác động tiêu cực khủng hoảng kinh tế giới nâng cao hiệu hoạt động NHTM Việt Nam Từ khóa: Bayes, khả sinh lời, khủng hoảng kinh tế, ngân hàng thương mại iv ABSTRACT The puupose of this thesis is to study the factors affecting the profitability of Vietnamese commercial banks in the world economic crisis and post-crisis period, comparing the trend of impacts of factors in two phases; the impact of the world economic crisis on the profitability of Vietnamese commercial banks The research was done by qualitative method and quantitative method by Bayesian method via Gibbs sampling algorithm to accomplish research objectives Data were collected from the financial statements of 30 Vietnamese commercial banks for the period 2007 – 2018 The research results show bank size, bank capital, loan loss provision, bank loans are factors that tend to equally affect Vietnam's commercial banks in two periods and entire period Factors of liquid assets, operating expenses tend to change when comparing two periods In addition, interest expenses, inflation, economic growth are factors affecting the profitability of commercial banks, although the trend of impacts varies with each indicator ROA and ROE The study also found evidence of better profitability of Vietnamese commercial banks in the world economic crisis period when compared to the post-crisis period In addition, when compared with the system GMM method (SGMM), the research results also show that Vietnamese commercial banks achieved higher profitability during the crisis period From the research results of the thesis, the author gives conclusions and recommendations for the leaders of commercial banks, and macro policy-makers to build a sustainable banking system to ensure a safe and healthy banking operation, limit the negative impacts of the world economic crisis and improve the operational efficiency of Vietnamese commercial banks Keywords: Bayes, profitability, economic crisis, commercial bank v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i TÓM TẮT iii MỤC LỤC v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC HÌNH x CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1.1.1 Bối cảnh nghiên cứu giới nước 1.1.2 Tổng quan nghiên cứu liên quan khoảng trống khoa học 1.2 MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 1.2.1 Mục tiêu tổng quát 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 1.2.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 1.5 ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 1.6 KẾT CẤU LUẬN ÁN 12 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 13 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHU KỲ KINH TẾ VÀ KHỦNG HOẢNG KINH TẾ.13 2.1.1 Khái niệm về chu kỳ kinh tế khủng hoảng kinh tế 13 2.1.2 Các lý thuyết về chu kỳ kinh tế khủng hoảng kinh tế 14 2.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 19 vi 2.2.1 Các quan điểm về hiệu kinh doanh khả sinh lời ngân hàng thương mại 19 2.2.2 Các lý thuyết về khả sinh lời ngân hàng thương mại 24 2.2.3 Các tiêu phản ánh khả sinh lời ngân hàng thương mại 26 2.3 TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 28 2.3.1 Khủng hoảng kinh tế ảnh hưởng đến kinh tế vĩ mô .28 2.3.2 Khủng hoảng kinh tế làm tăng rủi ro tín dụng 29 2.3.3 Khủng hoảng kinh tế làm tăng rủi ro khoản 29 2.4 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 31 2.4.1 Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến khả sinh lời ngân hàng thương mại 31 2.4.2 Nghiên cứu thực nghiệm tác động khủng hoảng kinh tế đến khả sinh lời ngân hàng thương mại 45 2.5 THẢO LUẬN NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC 51 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 55 3.1 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 55 3.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 56 3.2.1 Phương pháp Bayes 56 3.2.2 Tính ưu việt phương pháp Bayes so với phương pháp tần suất .59 3.3 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 61 3.3.1 Quy trình nghiên cứu 61 3.3.2 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 62 3.3.3 Giả thuyết nghiên cứu 64 3.4 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 73 3.4.1 Mô tả liệu nghiên cứu 73 3.4.2 Kiểm định mơ hình 74 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 76 4.1 KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 76 4.1.1 Thống kê mô tả tương quan biến 76 vii 4.1.2 Lợi nhuận tổng tài sản (ROA) 78 4.1.3 Lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE) 82 4.1.4 Phân tích thảo luận kết 86 4.2 KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN HẬU KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 91 4.2.1 Thống kê mô tả tương quan biến 91 4.2.2 Lợi nhuận tổng tài sản (ROA) 93 4.2.3 Lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE) 97 4.2.4 Phân tích thảo luận kết .100 4.3 TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 105 4.3.1 Lợi nhuận tổng tài sản (ROA) 105 4.3.2 Lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE) 109 4.3.3 So sánh chiều hướng tác động phương pháp Bayes với phương pháp truyền thống 112 4.3.4 Thảo luận tác động khủng hoảng kinh tế giới đến khả sinh lời ngân hàng thương mại Việt Nam 114 4.4 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 115 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH ĐỂ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM ĐẠT ĐƯỢC KHẢ NĂNG SINH LỜI HỢP LÝ TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 122 5.1 KẾT LUẬN 122 5.2 GỢI Ý CHÍNH SÁCH ĐỂ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM ĐẠT ĐƯỢC KHẢ NĂNG SINH LỜI HỢP LÝ TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 124 5.2.1 Đối với ngân hàng thương mại 125 5.2.2 Đối với quan quản lý nhà nước .131 5.3 HẠN CHẾ CỦA LUẬN ÁN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 133 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO i CÁC CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN xiii PHỤ LỤC xiv viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT KÝ HIỆU AN VIẾT TẮT DIỄN GIẢI ĐẦY ĐỦ TIẾNG VIỆT TIẾNG ANH HQKD Hiệu kinh doanh ESS Số lượng mẫu hiệu Effective Sample Size FEM Mơ hình tác động cố định Fixed Effects Model FGLS Phương pháp bình phương bé tởng qt Feasible Generalized Least Squares GMM Mơ hình hồi quy moment tởng qt Tởng sản phẩm quốc nội GDP IMF Quỹ tiền tệ Quốc tế KNSL Khả sinh lời MCMC Generalized Method of Moments Gross Domestic Product International Monetary Fund Markov Chain Monte Carlo NHNN Ngân hàng Nhà nước NIM Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NHTM Ngân hàng thương mại OLS Ordinary Least Squares REM Bình phương nhỏ thơng thường Mơ hình tác động ngẫu nhiên ROA Lợi nhuận tởng tài sản Return on Assets ROE Lợi nhuận vốn chủ sở hữu Return on Equity RRTD Rủi ro tín dụng RRTK Rủi ro khoản WB Ngân hàng Thế giới Net Interest Margin Random Effects Model World Bank INFLAT 1.0000 GG DP -0.8226 1.0000 xxvi Efficiency summaries MCMC sample size = Efficiency: = avg = max = 10,000 8924 9894 ES S Corr time Efficiency SIZE LLP LOA N CA P DE P LIQUI INT OP E INFLAT GG DP _cons 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 9800.04 10000.00 10000.00 1.02 1.00 1.00 0.9800 1.0000 1.0000 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 var 8923.85 1.12 0.8924 ROE Efficiency summaries MCMC sample size = Efficiency: = avg = max = 10,000 8915 989 ES S Corr time Efficiency 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 ROA SIZE LLP LOA N CA P DE P LIQUI INT OP E INFLAT GG DP _cons 10000.00 1.00 1.0000 10000.00 10000.00 9766.42 1.00 1.00 1.02 1.0000 1.0000 0.9766 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 var 8914.57 1.12 0.8915 xxvii Model summary Likelihood: ROA ~ normal(xb_ROA,{var}) Priors: {ROA:SIZE} ~ normal(1,100) {ROA:LLP} ~ normal(1,100) {ROA:LOAN} ~ normal(1,100) {ROA:CAP} ~ normal(1,100) {ROA:DEP} ~ normal(1,100) {ROA:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROA:INT} ~ normal(1,100) {ROA:OPE} ~ normal(1,100) {ROA:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROA:GGDP} ~ normal(1,100) {ROA:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROA Block summary 1: {ROA:SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons} 2: {var} (Gibbs) (Gibbs) Bayesian normal regression MCMC iterations = 12,500 Gibbs sampling MCMC sample size = Number of obs Acceptance rate Efficiency: = avg = Log marginal-likelihood = Burn-in 2,500 10,000 206 8915 989 = = = 60.37498 max = Equal-tailed Mean Std Dev MCS E Media n [95% Cred Interval] ROA SIZE LLP LOA N CA P 0021508 -.0417101 0105042 0152412 2.700477 1583876 000147 0019141 -.0273612 027005 -.0338744 -5.377006 001584 0085945 -.3008076 0324138 5.283718 322571 0505338 4518202 004417 9530707 0497504 -.8303646 DE P LIQUI INT OP E INFLAT GG DP _cons -.0024644 1428097 001428 -.0030165 -.282636 2785935 0163054 -.0361421 4187812 1619706 8495553 2.487336 00162 016677 -.3030894 008496 -.0376351 -1.714141 025169 4116701 -4.481809 3327952 1.634228 5.310291 0882065 2471057 9200721 3.155909 009032 031559 0793091 -1.713346 2768542 -6.011606 1.874656 6.454099 -.1004701 5566176 005397 -.100025 -1.22435 9828202 var 0252174 002526 000027 0251005 0206765 0306069 xxviii Model summary Likelihood: ROE ~ normal(xb_ROE,{var}) Priors: {ROE:SIZE} ~ normal(1,100) {ROE:LLP} ~ normal(1,100) {ROE:LOAN} ~ normal(1,100) {ROE:CAP} ~ normal(1,100) {ROE:DEP} ~ normal(1,100) {ROE:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROE:INT} ~ normal(1,100) {ROE:OPE} ~ normal(1,100) {ROE:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROE:GGDP} ~ normal(1,100) {ROE:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROE Block summary 1: {ROE:SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons} 2: {var} (Gibbs) (Gibbs) Bayesian normal regression MCMC iterations = 12,500 Gibbs sampling MCMC sample size = Number of obs Acceptance rate Efficiency: = avg = Log marginal-likelihood = Burn-in 2,500 10,000 206 8924 9894 = = = 54.93494 max = Equal-tailed Mean Std Dev MCS E 0157946 2.76024 1620679 000158 Media n [95% Cred Interval] ROE SIZE 029814 LLP -.900563 LOA N 1779039 0296599 -.0009323 0609972 027602 -.9019002 -6.388154 4.506352 001621 4957963 1782862 -.1424808 CA P DE P LIQUI 0357271 -.0568046 INT -.5087952 OP E INFLAT 3.882138 2005992 6435787 GG DP _cons 1.136071 -1.135144 var 0266987 4689696 1464829 1668298 8870023 2.56641 9522655 3.25889 5795993 0026768 00469 0377903 -.8773911 9328628 001465 -.0575909 -.3433418 231206 001685 200285 -.1231219 5309689 00887 -.520582 -2.264962 1.234749 025664 3.893116 -1.120688 8.83788 009523 6534489 -1.245535 2.493923 032589 1.139661 -5.250398 7.453526 005796 -1.126815 -2.289786 0107659 000028 0324113 0264898 0220054 xxix PHỤ LỤC 5: Toàn thời kỳ 2007 – 2018 Efficiency summaries MCMC sample size = Efficiency: = avg = max = 10,000 9446 9912 ES S Corr time Efficiency SIZE LLP LOA N CA P DE P LIQUI INT OP E DUM MY INFLAT GG DP _cons 10000.00 10000.00 9682.95 1.00 1.00 1.03 1.0000 1.0000 0.9683 10000.00 1.00 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 1.0000 9720.33 1.03 0.9720 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 var 9446.28 1.06 0.9446 ROA xxx Efficiency summaries MCMC sample size = 10,000 Efficiency: = avg = max = 9089 9865 ES S Corr time Efficiency SIZE LLP LOA N CA P DE P LIQUI INT OP E DUM MY INFLAT GG DP _cons 10000.00 10000.00 9780.10 1.00 1.00 1.02 1.0000 1.0000 0.9780 10000.00 1.00 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 1.0000 9379.82 1.07 0.9380 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 10000.00 1.00 1.0000 var 9088.75 1.10 0.9089 ROE xxxi Model summary Likelihood: ROA ~ normal(xb_ROA,{var}) Priors: {ROA:SIZE} ~ normal(1,100) {ROA:LLP} ~ normal(1,100) {ROA:LOAN} ~ normal(1,100) {ROA:CAP} ~ normal(1,100) {ROA:DEP} ~ normal(1,100) {ROA:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROA:INT} ~ normal(1,100) {ROA:OPE} ~ normal(1,100) {ROA:DUMMY} ~ normal(1,100) {ROA:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROA:GGDP} ~ normal(1,100) {ROA:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROA Block summary 1: {ROA:SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMMY INFLAT GGDP _cons}(Gibbs) 2: {var} (Gibbs) Bayesian normal regression MCMC iterations = 12,500 Gibbs sampling MCMC sample size = Number of obs Acceptance rate Efficiency: = avg = Log marginal-likelihood = Burn-in = 2,500 10,000 339 9446 9912 = = 188.9825 max = Equal-tailed Mean Std Dev MCS E Media n [95% Cred Interval] ROA SIZE LLP 0025566 -.0941885 0087918 1.367339 000088 0024558 -.0147936 013673 -.0972482 -2.773618 0197917 2.595 LOA N CA P DE P LIQUI INT OP E DUM MY INFLAT GG DP _cons 0121481 088871 000903 0120426 -.1627977 18897 084374 1696984 001697 0831773 -.25224 4198967 0035272 0674165 000674 0032538 -.1290358 1343332 0109637 -.0322164 -.0219991 085944 4214742 1.411969 000859 0105017 -.1549287 004215 -.0280848 -.8719096 013796 -.0190255 -2.774357 1843016 7907562 2.742507 006662 0240297 000244 0066783 -.0401433 0545728 -.004481 -.0083757 210277 9661023 002103 -.0049607 -.4152328 009661 -.0197989 -1.929775 406147 1.895046 -.0921787 30093 003009 -.0916022 -.6846828 4972008 xxxii Model summary Likelihood: ROE ~ normal(xb_ROE,{var}) Priors: {ROE:SIZE} ~ normal(1,100) {ROE:LLP} ~ normal(1,100) {ROE:LOAN} ~ normal(1,100) {ROE:CAP} ~ normal(1,100) {ROE:DEP} ~ normal(1,100) {ROE:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROE:INT} ~ normal(1,100) {ROE:OPE} ~ normal(1,100) {ROE:DUMMY} ~ normal(1,100) {ROE:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROE:GGDP} ~ normal(1,100) {ROE:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROE Block summary 1: {ROE:SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMMY INFLAT GGDP _cons}(Gibbs) 2: {var} (Gibbs) Bayesian normal regression MCMC iterations = 12,500 Gibbs sampling MCMC sample size = Number of obs Acceptance rate Efficiency: = avg = Log marginal-likelihood = Burn-in = 2,500 10,000 339 9089 9865 = = 146.5159 max = Equal-tailed Mean Std Dev MCS E Media n [95% Cred Interval] ROE SIZE LLP LOA N 0318922 -1.351348 1925586 0099287 1.530506 1023751 000099 0318384 0123357 015305 -1.328436 -4.404625 001035 1923053 -.0101855 0512876 1.624732 3933352 CA P DE P LIQUI INT OP E DUM MY INFLAT GG DP _cons 1830741 1944296 001944 1823995 -.1930543 5656626 0087931 0770309 00077 0087061 -.1414137 1613576 1281524 -.3503326 -1.696525 0989892 491104 1.620228 00099 1296542 -.0686511 004911 -.3481191 -1.325941 016202 -1.693114 -4.790776 3212034 6124404 1.477829 0657158 0271235 0222854 -.6046472 -1.021216 0124103 1190212 2389412 1.069358 002389 0220427 -.4380741 010694 -.6085143 -2.721304 5067051 1.489015 3430581 003431 -1.021106 -1.691691 -.3512835 var 0196335 0015421 00028 000016 0657536 0195461 0168508 0228882 xxxiii Prob > chi2 Two-step results RO A Coef RO A L1 SIZE LLP LOA N CA P DE P LIQUI INT OP E DUM MY INFLAT GG DP _cons = Std Err z P>|z| 0.0000 [95% Conf Interval] 2387109 0056886 0523155 0009271 4.56 6.14 0.000 0.000 1361745 0038716 3412473 0075056 -.058814 0235895 0728387 0037716 -0.81 6.25 0.419 0.000 -.2015753 0161973 0839473 0309816 1266126 0122798 10.31 0.000 1025446 1506806 -.0010053 0030851 -0.33 0.745 -.007052 0050413 0167948 0580603 -.5804855 0049852 0129149 0755523 3.37 4.50 -7.68 0.001 0.000 0.000 007024 0327476 -.7285652 0265655 0833731 -.4324058 0060486 0010609 5.70 0.000 0039693 0081279 -.0250515 -.1306337 0030259 0365185 -8.28 -3.58 0.000 0.000 -.0309821 -.2022086 -.0191208 -.0590587 -.1919533 0297666 -6.45 0.000 -.2502947 -.1336118 Two-step results RO E RO E L1 SIZE LLP LOA N CA P DE P LIQUI INT OP E DUM MY INFLAT GG DP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 133843 0496911 0213459 0109518 6.27 4.54 0.000 0.000 0920059 028226 1756802 0711562 7620578 4802513 2.184842 0710818 0.35 6.76 0.727 0.000 -3.520154 3409334 5.04427 6195691 7392402 1374255 5.38 0.000 4698912 1.008589 -.0444943 0431886 -1.03 0.303 -.1291424 0401538 3185382 5585706 -10.86234 071667 2360911 1.579306 4.44 2.37 -6.88 0.000 0.018 0.000 1780735 0958405 -13.95773 459003 1.021301 -7.76696 0414452 0135027 3.07 0.002 0149805 06791 -.1695422 -1.47592 0388798 3611543 -4.36 -4.09 0.000 0.000 -.2457453 -2.183769 -.0933391 -.7680707 _cons -1.69129 3409592 -4.96 0.000 -2.359557 -1.023022 ... KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 19 vi 2.2.1 Các quan điểm về hiệu kinh doanh khả sinh lời ngân hàng thương mại 19 2.2.2 Các lý thuyết về khả sinh lời ngân. .. sinh lời ngân hàng thương mại 24 2.2.3 Các tiêu phản ánh khả sinh lời ngân hàng thương mại 26 2.3 TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI ... quan hệ khủng hoảng kinh tế KNSL ngân hàng thương mại Trong phạm vi Luận án, tác giả giới hạn bối cảnh khủng hoảng tài chính 2.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI