Tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của luận án Trong hệ thống tài chính tiền tệ, NHTM đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc huy động và cung ứng vốn từ/cho các chủ thể trong nền kinh tế. Cấp tín dụng là hoạt động mang lại thu nhập chính cho NHTM, nhưng cũng gây ra tổn thất tài chính cho ngân hàng trong trường hợp KH vi phạm nghĩa vụ trả nợ. Nếu NH đẩy mạnh hoạt động tín dụng thì thu nhập của NH sẽ tăng, điều này có thể kéo theo TSSL tăng, nhưng rủi ro từ hoạt động này cũng tăng theo. Do vậy, mối quan hệ giữa lợi nhuận - rủi ro trong lĩnh vực NH luôn là vấn đề được các nhà quản trị, nhà nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách quan tâm. Rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến sự thịnh vượng và bền vững của một NH thông qua việc tác động đến lợi nhuận và khả năng sinh lời. Trong khi Lý thuyết đánh đổi rủi ro-lợi nhuận cho rằng giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng có tương quan thuận chiều (Markowitz, 1952), Stiglitz & Weiss (1981) lại phát triển Lý thuyết thông tin bất cân xứng trên thị trường tín dụng để giải thích tác động nghịch biến của RRTD đến TSSL. Bên cạnh đó, Berger & DeYoung (1997) cũng đã phát triển các giả thuyết để giải thích tác động tích cực/tiêu cực của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của NH. Tuy nhiên, giữa rủi ro - lợi nhuận kỳ vọng trên thị trường tài chính có thể là một mối quan hệ phi tuyến tính có dạng hình chuông, thay đổi theo thời gian (Whitelaw, 2000). Trước đó, Stiglitz &Weiss (1981) đã chỉ ra rằng khi lãi suất cho vay của NH đạt ở mức r* nào đó thì lợi nhuận của NH là cực đại. Nếu lãi suất thấp hơn mức tối ưu này, người đi vay sẽ có xu hướng lựa chọn phương án đầu tư ít rủi ro và ngược lại. Trong các nghiên cứu thực nghiệm, RRTD là yếu tố quan trọng tác động đến lợi nhuận/hiệu quả hoạt động của NH. Các nghiên cứu ở nước ngoài của Miller & Noulas (1997), Athanasoglou & cộng sự (2008), Dietrich & Wanzenried (2011), Lee & Hsieh (2013), Trujillo-Ponce (2013) và các nghiên cứu tại Việt Nam như Nguyễn Quang Minh (2015), Nguyễn Thu Nga (2017), Nguyen Hien & Nguyen Dung (2018) đều cho thấy RRTD (đo lường bởi Tỷ lệ nợ xấu, Tỷ lệ DP RRTD) có tác động nghịch biến với TSSL (đo lường bởi ROA, ROE). Điều này chứng tỏ RRTD càng cao sẽ có tác động tiêu cực đến TSSL vì NH buộc phải dùng một phần lợi nhuận gộp để dự phòng cho tổn thất tín dụng tiềm tàng và phải tốn nhiều chi phí để quản lý, kiểm soát các khoản vay có vấn đề (Trujillo-Ponce, 2013). Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác như Sufian & Habibullah (2009a), Olson & Zoubi (2011), Boahene & cộng sự (2012), Lee & cộng sự (2014) lại cho thấy tác động thuận chiều giữa Tỷ lệ nợ xấu, Tỷ lệ DP RRTD và ROA, ROE. 2 Với thước đo mức sinh lời là NIM, hầu hết các nghiên cứu trong nước và nước ngoài đều tìm thấy tác động tích cực của RRTD (đo lường bởi Tỷ lệ nợ xấu, Tỷ lệ DP RRTD) đến NIM như Angbazo (1997), Kosmidou & cộng sự (2005), Dietrich & Wanzenried (2011), Lee & Hsieh (2013), Nguyễn Thị Mỹ Linh & Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015), Lê Bá Trực (2018), Batten & Xuan Vinh (2019). Nếu lãi suất được thiết lập phù hợp với mức độ rủi ro tiềm tàng, các khoản vay có rủi ro cao sẽ mang lại thu nhập cao và do đó có tác động tích cực đến mức sinh lời (Trujillo-Ponce, 2013). Về tác động của RRTD phát sinh từ các hoạt động NgB đến mức sinh lời của NHTM, Sayilgan & Yildirim (2009) và Calmes & Theoret (2010) tìm thấy tác động tiêu cực của các hoạt động NgB đến ROA vì các NH phải tăng chi phí quản lý và chi phí DP RRTD, hoặc tốn nhiều chi phí tăng vốn để đảm bảo thanh khoản. Kashian & Tao (2014) cho rằng khi các hoạt động NgB càng tăng sẽ làm phát sinh rủi ro theo hiệu ứng rủi ro đạo đức và tác động tiêu cực trong dài hạn của các hoạt động này đến TSSL cần được chú ý hơn. Trong những năm gần đây, một trong những vấn đề nổi cộm nhất của hệ thống NHTM Việt Nam là tỷ lệ nợ xấu tăng cao và TSSL có xu hướng giảm. Tốc độ tăng trưởng tín dụng cao trong giai đoạn 2009 - 2010 đã khiến cho tỷ lệ nợ xấu tăng nhanh chóng trong những năm tiếp đó, đạt đỉnh điểm là 5,22% vào năm 2010 (theo Báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam năm 2010). Song song với tỷ lệ nợ xấu cao, chi phí trích lập DP RRTD cũng tăng cao làm xói mòn lợi nhuận ròng trước thuế. Chi phí dự phòng RRTD đã trở thành gánh nặng của các NHTM, đặc biệt là với những NH có quy mô nhỏ và lợi nhuận khiêm tốn. Theo Báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam qua các năm, trong giai đoạn 2009-2010, tỷ lệ nợ xấu tăng từ 1,99% lên 2,04% nhưng ROA và ROE của hệ thống NHTM Việt Nam vẫn có sự tăng trưởng mạnh, cụ thể ROA tăng từ 0,99% lên 1,2%, ROE tăng từ 12,4% lên 15,5%. Tuy nhiên, trong giai đoạn 2011-2014, tỷ lệ nợ xấu tăng cao từ mức 2,86% (2011) đạt đỉnh điểm là 5,22% (2012) và duy trì ở mức cao hơn 3% trong những năm tiếp đó. ROA và ROE trong giai đoạn này cũng suy giảm mạnh, cụ thể ROA giảm xuống 1,08% (2011), 0,62% (2012) và tiếp tục giảm còn xấp xỉ 0,5% trong 2 năm tiếp theo, ROE giảm còn 11,88% (2011), 6,31% (2012) và 5,56% (2013). Đối với NIM, trong giai đoạn nợ xấu tăng (2009-2012), NIM cũng tăng từ 3,16% lên 3,99%; nhưng trong giai đoạn tiếp theo, khi nợ xấu giảm thì NIM cũng có xu hướng giảm (từ 3,64% năm 2012 xuống còn 2,53% vào năm 2014). Thực trạng này đặt ra câu hỏi liệu rằng RRTD có tác động phi tuyến tính đến ROA và ROE hay không? Cụ thể, trong giai đoạn nợ xấu thấp, ROA và ROE cao thì RRTD có tác động tích cực đến TSSL; nhưng trong giai đoạn nợ xấu cao, ROA và ROE thấp thì RRTD có tác động tiêu cực đến TSSL. 3 Số liệu trên BCTC kiểm toán của các NHTM Việt Nam cho thấy tỷ trọng của các hoạt động ngoại bảng so với tổng TS nội bảng có xu hướng ngày càng tăng và chiếm khoảng 30% vào năm 2017-2018. Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN (NHNN VN, 2013), các NH chỉ thực hiện phân loại các cam kết NgB theo các nhóm để quản lý và giám sát, chỉ thực hiện trích lập DP chung ở mức 0,75% và chỉ trích lập DP cụ thể khi có rủi ro xảy ra. Điều này có thể làm gia tăng rủi ro tiềm ẩn từ các giao dịch NgB, vì các NH có thể đẩy mạnh các giao dịch này nhằm thu phí mà không cần trích lập DP RRTD cụ thể trong ngắn hạn. Do vậy, RRTD phát sinh từ các hoạt động NgB cần được quan tâm nhiều hơn, nhất là trong điều kiện nền kinh tế mới nổi như Việt Nam với hệ thống tài chính tiền tệ luôn có sự vận động và thay đổi. Trong suốt thập kỷ qua, hệ thống NH Việt Nam trải qua một giai đoạn tái cấu trúc mạnh mẽ với hàng loạt các thương vụ mua lại, hợp nhất và sáp nhập, hình thành nên những NH với quy mô TS lớn. Với lộ trình tái cơ cấu, các NH sẽ phải tăng vốn, kéo theo tăng quy mô tài sản, để đáp ứng các điều kiện an toàn về vốn theo tiêu chuẩn Basel II trong thời gian tới. Sự tăng trưởng về quy mô TS sẽ giúp các NH có nguồn lực mạnh hơn, tiếp cận với các mô hình quản trị rủi ro tiên tiến hơn và có thể thu về lợi nhuận cao hơn do lợi thế về quy mô. Tuy nhiên, quy mô tổng TS quá lớn cũng đi kèm với hệ thống mạng lưới rộng khắp, có thể ảnh hưởng xấu đến TSSL do tốn kém chi phí quản lý, vận hành và các chi phí hoạt động khác. Do vậy, tác động của quy mô tổng TS đến mức sinh lời và ảnh hưởng của nó đến sự tác động của RRTD đến TSSL cũng cần được quan tâm nghiên cứu nhằm đưa ra những hàm ý chính sách có ý nghĩa thực tiễn. Như vậy, tổng quan nghiên cứu và thực trạng tại Việt Nam cho thấy RRTD có thể có tác động phi tuyến tính đến TSSL (ROA, ROE). Tuy nhiên, trong phạm vi hiểu biết của tác giả, tại Việt Nam cho đến nay vẫn chưa có nghiên cứu thực nghiệm nào chỉ ra tác động phi tuyến tính của RRTD đến ROA, ROE. Mặc khác, đa số các nghiên cứu chỉ sử dụng thước đo RRTD cho các hoạt động nội bảng (chủ yếu là cho vay) mà chưa quan tâm đến RRTD tiềm ẩn từ các hoạt động NgB (như bảo lãnh, cam kết cho vay...). RRTD không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và uy tín của NH mà còn quyết định sự phát triển bền vững của NH trong tương lai. Khi khách hàng mất khả năng trả nợ, NH sẽ chịu tổn thất lớn, đặc biệt là đối với những NH kinh doanh dịch vụ tài chính còn nghèo nàn và tín dụng là nghiệp vụ sinh lời chủ yếu. Khi các nhà quản trị NH nhận thức rõ tác động của RRTD đến mức sinh lời, họ sẽ có xu hướng đưa ra các quyết định tín dụng một cách thận trọng hơn và có cơ chế phòng 4 ngừa RRTD tốt nhất cho NH nhằm duy trì khả năng sinh lời ổn định. Đó chính là lý do đề tài “Tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời tại các NHTM cổ phần Việt Nam” được lựa chọn để nghiên cứu trong luận án này. 2. Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu này nhằm mục tiêu tổng quát là phân tích tác động của RRTD đến tỷ suất sinh lời tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Cụ thể, luận án này hướng đến các mục tiêu cụ thể như sau: Thứ nhất, nghiên cứu tác động của RRTD phát sinh từ các hoạt động nội bảng và ngoại bảng đến TSSL tại các NHTM cổ phần Việt Nam. Thứ hai, nghiên cứu tác động của RRTD đến TSSL (ROA, ROE) tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2009-2018 là quan hệ tuyến tính hay phi tuyến tính. Thứ ba, nghiên cứu tác động của RRTD đến TSSL tại các NHTM cổ phần Việt Nam có sự khác biệt về quy mô tổng tài sản. Thứ tư, đề xuất các khuyến nghị xuất phát từ kết quả nghiên cứu nhằm hạn chế rủi ro tín dụng và thúc đẩy gia tăng tỷ suất sinh lời tại các NHTM CP Việt Nam. Để thực hiện được những mục tiêu nghiên cứu trên, tác giả đề xuất các câu hỏi nghiên cứu như sau: i)RRTD phát sinh từ các hoạt động nội bảng và ngoại bảng có tác động như thế nào đến TSSL tại các NHTM cổ phần Việt Nam? ii)Tác động của RRTD đến TSSL (ROA, ROE) tại các NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009-2018 có phải là quan hệ phi tuyến tính hay không? iii)Tác động của RRTD đến TSSL tại các NHTM cổ phần Việt Nam có sự khác biệt theo quy mô tài sản hay không? 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Luận án này tập trung nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2009-2018. Ở khía cạnh đo lường RRTD, luận án đặc biệt nhấn mạnh đo lường RRTD phát sinh từ các hoạt động ngoại bảng - một thước đo mới chưa có nghiên cứu nào quan tâm ở Việt Nam. Khác với các nghiên cứu trước đây ở Việt Nam, luận án này làm rõ tác động phi tuyến tính của RRTD đến TSSL (ROA, ROE) tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2009-2018, đồng thời xem xét sự khác biệt về tác động giữa hai biến số này theo quy mô tổng tài sản của các NHTM. 5 Phạm vi nghiên cứu: +Về không gian: 31 NHTM cổ phần Việt Nam, trong đó có 3 NHTM cổ phần có vốn sở hữu Nhà nước. Việc lựa chọn mẫu nghiên cứu gồm các NHTM cổ phần sẽ mang tính đại diện cho hệ thống NHTM Việt Nam vì các NHTM cổ phần chiếm tỷ trọng chủ yếu trong toàn hệ thống (31/35 NHTM Việt Nam). +Về thời gian: từ năm 2009 đến năm 2018. Đây là giai đoạn có nhiều thay đổi trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng và sự ra đời của hàng loạt các chính sách vĩ mô có tác động đến RRTD và TSSL của các NHTM CP Việt Nam. 4. Phương pháp nghiên cứu Cách tiếp cận: +Luận án sử dụng tổng hợp các tỷ suất sinh lời phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng (ROA, ROE, NIM), đồng thời sử dụng thước đo RRTD phát sinh từ các hoạt động NgB cùng với RRTD từ các hoạt động nội bảng với kỳ vọng sẽ mang lại kết quả ước lượng vững nhất cho vấn đề nghiên cứu. +Dữ liệu nghiên cứu được trình bày dưới dạng dữ liệu bảng không cân với thời gian nghiên cứu từ năm 2009 đến 2018. Các dữ liệu về đặc trưng của NH được thu thập và tính toán từ Báo cáo tài chính kiểm toán của 31 NHTM CP Việt Nam (cơ sở dữ liệu của Vietstock). Các dữ liệu về kinh tế vĩ mô được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (WB) và báo cáo thường niên của NHNN Việt Nam. +Xuất phát từ tổng quan các nghiên cứu, luận án xây dựng mô hình nghiên cứu về tác động của RRTD đến TSSL cũng như các nhân tố chi phối đến mối quan hệ này như tỷ lệ cho vay trên tổng TS, cấu trúc vốn, mức độ đa dạng hóa thu nhập, hiệu quả chi phí, quy mô tổng tài sản, mức độ tập trung của thị trường, tăng trưởng kinh tế và lạm phát. Bên cạnh đó, luận án sử dụng biến giả và biến tương tác liên quan đến quy mô tổng tài sản nhằm làm rõ hơn tác động của RRTD đến biến phụ thuộc. Phương pháp nghiên cứu Luận án sử dụng phương pháp ước lượng mô men tổng quát GMM dạng hệ thống hai bước để xem xét tác động của RRTD đến TSSL. Các mô hình nghiên cứu về các yếu tố đặc thù của NH thường bao gồm các biến bị nội sinh và tiềm ẩn các khuyết tật như PSSS thay đổi, đa cộng tuyến, tự tương quan, do vậy các phương pháp ước lượng như bình phương nhỏ nhất (OLS), hiệu ứng tác động cố định (FEM) và hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ bị chệch. Phương pháp GMM sẽ xử lý vấn đề nội sinh và các khuyết tật tiềm ẩn, cho phép tạo ra các kết quả ước lượng chính xác, đồng thời các kiểm định Sargan, Hansen, AR(1) và AR(2) sẽ cho thấy tính vững của ước lượng. 6 5. Kết quả và đóng góp mới của luận án Luận án đã thực hiện nghiên cứu tại các NHTM cổ phần Việt Nam trong thời gian từ năm 2009 đến 2018 và đã đạt được những kết quả nổi bật như sau: (i) RRTD phát sinh từ hoạt động nội bảng có tác động tiêu cực đến ROA, ROE nhưng có tác động tích cực đến NIM. RRTD phát sinh từ các hoạt động ngoại bảng có tác động tiêu cực đến ROA, ROE nhưng không có tác động đến NIM của các NHTM cổ phần Việt Nam; (ii)Tác động của RRTD đến TSSL (ROA, ROE) tại các NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009-2018 là tác động phi tuyến tính theo hình dạng chữ U ngược, theo đó RRTD ở mức thấp/vừa phải sẽ thúc đẩy mức sinh lời của NH gia tăng, nhưng nếu RRTD tăng cao vượt quá ngưỡng giới hạn nào đó, nó sẽ làm suy giảm ROA, ROE của ngân hàng; (iii)Các NH có quy mô tổng TS lớn thường sẽ có TSSL thấp hơn do những vấn đề về quan liêu và chi phí vận hành, nhưng tác động tiêu cực của RRTD đến TSSL (ROA, ROE) tại những ngân hàng này sẽ có xu hướng giảm đi so với các NH có quy mô tài sản nhỏ; (v) Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, hiệu quả chi phí và các yếu tố kinh tế vĩ mô có tác động thúc đẩy sự gia tăng của TSSL; đa dạng hóa thu nhập sẽ thúc đẩy gia tăng ROA, ROE nhưng làm suy giảm NIM; cấu trúc vốn có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến các TSSL; các NHTM cổ phần Việt Nam không đạt được lợi thế từ độc quyền ngành (đối với ROA, ROE). Mặc dù tác động của RRTD đến TSSL là một chủ đề truyền thống và đã được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm, luận án này vẫn có một số đóng góp mới như sau: Thứ nhất, đây có thể xem là nghiên cứu tiên phong trong việc sử dụng DP RRTD để đo lường RRTD phát sinh từ các giao dịch NgB tại các NHTM Việt Nam. RRTD từ các hoạt động NgB có tác động tiêu cực đến ROA, ROE, do vậy rủi ro từ các hoạt động này cần được quan tâm nhiều hơn nữa trong dài hạn, đặc biệt là trong bối cảnh các hoạt động NgB và thị trường chứng khoán phái sinh tại Việt Nam ngày càng phát triển. Thứ hai, luận án lần đầu tiên đưa ra bằng chứng thực nghiệm về tác động phi tuyến tính của RRTD đến ROA, ROE tại các NHTM CP Việt Nam. Kết quả này chứng tỏ rằng RRTD ở mức thấp/vừa phải sẽ thúc đẩy gia tăng sinh lời của các NHTM, nhưng nếu RRTD tăng cao vượt qua ngưỡng tối ưu, sự tăng lên của nó sẽ làm suy giảm mức sinh lời do sự bào mòn của dự phòng rủi ro đối với lợi nhuận hoạt động và những tổn thất về tài chính khi KH vi phạm nghĩa vụ trả nợ. Thứ ba, luận án xem xét ảnh hưởng của quy mô tổng TS đến tác động của RRTD đến TSSL, từ đó đưa ra những khuyến nghị và hàm ý chính sách sát với thực tiễn, làm cơ sở tham khảo cho các nhà quản lý. 7 6. Kết cấu của luận án Luận án có kết cấu gồm 5 chương như sau: Chương 1. Tổng quan nghiên cứu. Chương 2. Cơ sở lý thuyết. Chương 3. Phương pháp nghiên cứu. Chương 4. Kết quả nghiên cứu. Chương 5. Kết luận và khuyến nghị.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - TRẦN THỊ THANH DIỆU TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỜI TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG HÀ NỘI - 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - TRẦN THỊ THANH DIỆU TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỜI TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Chuyên ngành: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG Mã số: 9340201_TC LUẬN ÁN TIẾN SĨ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS PHAN THỊ THU HÀ HÀ NỘI - 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân nghiên cứu thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Tác giả luận án Trần Thị Thanh Diệu ii LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin trân trọng cảm ơn thầy cô giáo trường Đại học Kinh tế Quốc dân, Viện Ngân hàng - Tài chính, Viện Đào tạo Sau đại học giảng dạy trang bị cho kiến thức, kỹ nghiên cứu hỗ trợ cho thời gian học tập trường Đặc biệt, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc PGS TS Phan Thị Thu Hà, người tận tình giúp đỡ hướng dẫn, đóng góp ý kiến q báu cho tơi suốt q trình thực luận án Sau cùng, tơi xin chân thành cảm ơn giúp đỡ, động viên gia đình đồng nghiệp suốt trình học tập hoàn thành luận án Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Tác giả luận án Trần Thị Thanh Diệu iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC BIỂU ĐỒ, SƠ ĐỒ viii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng hợp cơng trình nghiên cứu có liên quan đến đề tài 1.1.1 Tác động rủi ro tín dụng nội bảng đến ROA, ROE 1.1.2 Tác động rủi ro tín dụng nội bảng đến NIM 16 1.1.3 Tác động rủi ro tín dụng ngoại bảng đến tỷ suất sinh lời 18 1.1.4 Tác động phi tuyến tính rủi ro tín dụng đến ROA, ROE 20 1.1.5 Các phương pháp ước lượng 21 1.2 Khoảng trống nghiên cứu 22 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 25 2.1 Tỷ suất sinh lời ngân hàng thương mại 25 2.1.1 Quan niệm tỷ suất sinh lời 25 2.1.2 Các tiêu phản ánh tỷ suất sinh lời ngân hàng thương mại 26 2.2 Rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại 29 2.2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng 29 2.2.2 Các tiêu đo lường rủi ro tín dụng 31 2.3 Các nhân tố khác tác động đến tỷ suất sinh lời ngân hàng thương mại 35 2.3.1 Các nhân tố đặc trưng ngân hàng 35 2.3.2 Các nhân tố kinh tế vĩ mô 39 2.4 Các lý thuyết tảng 42 2.4.1 Lý thuyết đánh đổi rủi ro - lợi nhuận 42 2.4.2 Lý thuyết thông tin bất cân xứng 43 2.4.3 Các giả thuyết khác 46 iv 2.5 Khung mơ hình nghiên cứu 47 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 49 3.1 Mơ hình nghiên cứu 49 3.1.1 Lựa chọn biến phụ thuộc 49 3.1.2 Lựa chọn biến độc lập 50 3.1.3 Lựa chọn biến kiểm soát 52 3.1.4 Mơ hình nghiên cứu 55 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 57 3.2.1 Nguồn thu thập liệu 57 3.2.2 Mô tả liệu nghiên cứu 58 3.2.3 Kiểm định tính vững liệu nghiên cứu 62 3.3 Phương pháp ước lượng 64 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 67 4.1 Tình hình hoạt động hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam .67 4.2 Kết ước lượng 78 4.2.1 Tác động tuyến tính rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời 78 4.2.2 Tác động phi tuyến tính rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời .81 4.2.3 Tác động rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời theo quy mô tổng tài sản ngân hàng 83 4.3 Thảo luận kết nghiên cứu 84 4.3.1 Giải thích kết ước lượng 84 4.3.2 Trả lời câu hỏi nghiên cứu 94 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 96 5.1 Kết luận 96 5.2 Một số khuyến nghị ngân hàng thương mại 98 5.2.1 Xây dựng mơ hình quản trị rủi ro tín dụng trọng đến hoạt động ngoại bảng 98 5.2.2 Thúc đẩy tăng trưởng quy mô cho vay 99 5.2.3 Xây dựng cấu trúc vốn hợp lý 101 5.2.4 Đa dạng hóa hoạt động phi tín dụng 102 5.2.5 Ước tính mức độ rủi ro tín dụng tối ưu 104 v 5.2.6 Một số khuyến nghị khác 105 5.3 Một số khuyến nghị Chính phủ Ngân hàng Nhà nước 106 5.4 Những đóng góp luận án 107 5.5 Những hạn chế luận án 107 KẾT LUẬN 109 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 110 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 111 PHỤ LỤC .125 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải BCTC Báo cáo tài CP Cổ phần DP Dự phòng ĐCT Đa cộng tuyến KH Khách hàng NgB Ngoại bảng NH Ngân hàng NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại NNg Nước NX Nợ xấu PSSS Phương sai sai số RRTD Rủi ro tín dụng TCTD Tổ chức tín dụng TS Tài sản TSSL Tỷ suất sinh lời TTQ Tự tương quan VAMC Công ty Quản lý tài sản Tổ chức tín dụng VCSH Vốn chủ sở hữu vii DANH MỤC BẢNG Trang Bảng 1.1 Tổng hợp nghiên cứu tác động tiêu cực RRTD nội bảng đến ROA, ROE 11 Bảng 1.2: Tổng hợp nghiên cứu tác động tích cực RRTD nội bảng đến ROA, ROE 15 Bảng 1.3: Tổng hợp nghiên cứu tác động RRTD nội bảng đến NIM 17 Bảng 1.4 Tổng hợp nghiên cứu tác động rủi ro từ hoạt động ngoại bảng đến TSSL 20 Bảng 2.1 Tổng hợp nhân tố khác tác động đến tỷ suất sinh lời NHTM 41 Bảng 3.1 Giải thích biến mơ hình nghiên cứu 54 Bảng 3.2 Thống kê mô tả biến 60 Bảng 3.3 Ma trận hệ số tương quan biến giải thích 62 Bảng 3.4 Giá trị p-value kiểm định khuyết tật mơ hình 63 Bảng 4.1 Số lượng NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018 70 Bảng 4.2 Quy mô hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018 70 Bảng 4.3 Kết ước lượng mơ hình tác động tuyến tính RRTD đến TSSL 79 Bảng 4.4 Kết ước lượng mơ hình tác động phi tuyến tính RRTD đến ROA, ROE 82 Bảng 4.5 Kết ước lượng mơ hình ảnh hưởng quy mô tổng tài sản đến tác động RRTD đến TSSL 83 Bảng 5.1 Tổng hợp kết luận án 97 viii DANH MỤC BIỂU ĐỒ, SƠ ĐỒ Biểu đồ Trang Biểu đồ 4.1 Cơ cấu thu nhập NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018 72 Biểu đồ 4.2 Tỷ lệ khoản mục ngoại bảng tổng TS nội bảng NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018 73 Biểu đồ 4.3 Tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018 74 Biểu đồ 4.4 Tỷ lệ chi phí DP RRTD lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh trước chi phí DP RRTD NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018 75 Biểu đồ 4.5 Giá trị thu hồi nợ VAMC giai đoạn 2013 đến 2018 Biểu đồ 4.6: Tỷ suất sinh lời NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2018 Sơ đồ Sơ đồ 2.1 Khung mơ hình nghiên cứu 76 77 Trang 48 121 134 Nguyễn Thu Nga (2017), Phân tích mối quan hệ rủi ro tín dụng với hiệu kinh doanh ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội 135 Nguyễn Tiến Đông (2018), Nhìn lại năm phát triển VAMC, Bài đăng ngày 15/8/2018 website www.sbvamc.vn, mục Tư liệu 136 NHTM Cổ phần Việt Nam (2009 - 2018), Báo cáo tài kiểm tốn 31 NHTM Cổ phần Việt Nam, giai đoạn từ 2009 đến 2018, Truy cập www.vietstock.vn 137 Nickell, S (1981), 'Biases in Dynamic Models with Fixed Effects', Econometrica, Vol 49, No.1, 1417-1426 138 O’Hara M & Shaw W (1990), 'Deposit insurance and wealth effects: The value of being ‘too big to fail’', Journal of Finance, 45 1587-1600 139 Olson D & Zoubi T A (2011), 'Efficiency and bank profitability in MENA countries', Emerging Markets Review, Vol 12, pp 94-110 140 Perera, A., Ralston, D., & Wickram, J (2014), 'Impact of off-balance sheet banking on the bank lending channel of monetary transmission: Evidence from South Asia', Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 29, 195-216 141 Perry, P (1992), 'Do banks gain or lose from inflation?', Journal of Retail Banking vol 14, 25-30 142 Peterson K Ozili (2017), 'Bank Profitability and Capital Regulation: Evidence from Listed and non-Listed Banks in Africa', Journal of African Business, Vol 18, No.2, pp.143-168 143 Phạm Hữu Hồng Thái (2014), 'Tác động nợ xấu đến khả sinh lợi ngân hàng', Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng, Số 142, tháng năm 2014 144 Phạm Quốc Việt & Nguyễn Minh Thy (2019), 'Sự diện ngân hàng nước hiệu hoạt động ngân hàng thương mại Việt Nam', Tạp chí Tài chính, kỳ tháng 11/2019 145 Phạm Thị Kiều Khanh & Phạm Thị Bích Duyên (2018), 'Tác động rủi ro tín dụng đến hiệu hoạt động kinh doanh Ngân hàng thương mại Việt Nam', Tạp chí Kinh tế Phát triển, Số 254, tháng năm 2018, trang 71-80 146 Roodman, D (2009), 'How to Do xtabond2: An Introduction to “Difference” and “System” GMM in Stata', Stata Journal, Vol 9, No.1, 86-136 122 147 Rose, P (1999), Commercial bank management, U.S: McGraw-Hill International 148 Rossi, Alberto G P & Timmermann, Allan (2010), What is the Shape of the RiskReturn Relation?, AFA 2010 Atlanta Meetings Paper, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1364750 149 Salvin, A.; Reynolds, I.N & Malchaman, L.H (1968), Basic Accounting for managerial and Financial Control, Holt, Rinehart and Winston, Inc., New York, Edition 1968, pp.173 150 Sanya, S., & Wolfe, S (2010), 'Can Banks in Emerging Economies Benefit from Revenue Diversification?', Journal of Financial Services Research, 40(1), 79-101 151 Sathye, M (2001), 'X-efficiency in Australian banking: An empirical investigation', Journal of Banking & Finance, 25(3), 613-630 152 Saunders A & Allen L (2002), Credit risk measurement - New Approaches to Value at Risk and other paradigms, Published by John Wiley & Sons, Inc., New York, second edition 153 Sayilgan G & Yildirim O (2009), 'Determinants of Profitability in Turkish Banking Sector', International Research Journal of Finance and Economics, Issue 28, pp 207-214 154 Scopelliti A G (2013), Off-balance sheet credit exposure and asset securitisation: what impact on bank credit supply?, MPRA Paper 43890, University Library of Munich, Germany 155 Sharpe, W F (1964), 'Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk', Journal of Finance, 19 (3), 425-442 156 Sharpe, W F (1978), 'Bank capital adequacy, deposit insurance and security values', Journal of Financial and Quantttative Analysis 13, 701-718 157 Short, B.K (1979), 'The relation between commercial bank profit rates and banking concentration in Canada, Western Europe and Japan', Journal of Banking and Finance, vol 3, 209-219 158 Stiglitz J E & Weiss A (1981), 'Credit Rationing in Markets with Imperfect Information', The American Economic Review, Vol 71, No 3, pp 393-410 159 Stiroh, K.J (2004), 'Diversification in banking: Is noninterest income the answer?', Journal of Money, Credit and Banking, Vol 36, issue 5, 853-82 123 160 Sufian F & Chong R R (2008), Determinants of bank profitability in a developing economy: empirical evidence from the Philippines, Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance, Vol 4, No 2, 91-112 161 Sufian F (2009), 'Determinants of Bank Profitability in a Developing Economy: Empirical Evidence from the China Banking Sector', Journal of Asia-Pacific Business, 10:4, 281-307 162 Sufian, F., & Habibullah, M S (2009a), 'Determinants of bank profitability in a developing economy: Empirical evidence from Bangladesh', Journal of Business Economics and Management, 10(3), 207-217 163 Sufian, F., & Habibullah, M S (2009b), 'Bank specific and macroeconomic determinants of bank profitability: Empirical evidence from the China banking sector', Frontiers of Economics in China, 4(2), 274-291 164 Tan Y & Floros C (2012), 'Bank profitability and inflation: the case of China', Journal of Economic Studies, Vol 39 No 6, pp 675-696 165 Tan, Y (2015), 'The impacts of risk and competition on bank profitability in China', Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Vol 40, pp 85-110 166 Thủ tướng Chính phủ (2012), Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01 tháng 03 năm 2012 việc Phê duyệt Đề án “Cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 - 2015”, Hà Nội 167 Thủ tướng Chính phủ (2016), Quyết định số 2545/QĐ-TTg ngày 30 tháng 12 năm 2016 việc Phê duyệt Đề án phát triển tốn khơng dùng tiền mặt Việt Nam giai đoạn 2016 - 2020, Hà Nội 168 Thủ tướng Chính phủ (2017), Quyết định số 1058/QĐ-TTg ngày 19 tháng 07 năm 2017 việc Phê duyệt Đề án “Cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020”, Hà Nội 169 Tobias Baer, Amit Mehta & Hamid Samandari (2011), 'The use of economic capital in performance management for banks: A perspective', McKinsey Working Papers on Risk, Number 24, January 2011 170 Trịnh Quốc Trung Nguyễn Văn Sang (2013), 'Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu hoạt động ngân hàng thương mại Việt Nam', Tạp chí Cơng nghệ Ngân hàng, Số 85, năm 2013 171 Trujillo-Ponce A (2013), 'What determines the profitability of banks? Evidence from Spain', Accounting and Finance, 53 (2013), 561-586 124 172 Ủy ban Giám sát Tài quốc gia (2018), Báo cáo tóm tắt tổng quan thị trường tài Việt Nam năm 2018, truy cập ngày 22 tháng 10 năm 2019, website http://nfsc.gov.vn/ 173 Veronika B (2012), 'Off-balance sheet activities and the assessment of off-balance sheet credit risk management in the banking sector of the Czech Republic', Banks and Bank Systems, Volume 7, Issue 3, 2012 174 Wall, L D & Fung, K-W (1987), Evaluating the Credit Exposure of Interest Rate Swap Portfolios, Working Paper 87-8, Federal Reserve Bank of Atlanta 175 Whitelaw, R F (2000), 'Stock Market Risk and Return: An Equilibrium Approach', Review of Financial Studies 13 (3), 521-47 176 Windmeijer, F (2005), 'A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators', Journal of Econometrics, 126(1), 25-51 125 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Các thương vụ sáp nhập NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2015 Phụ lục 2: Các NHTM sử dụng mẫu nghiên cứu Phụ lục 3: Kết ước lượng 126 Phụ lục 1: Các thương vụ sáp nhập NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2015 STT Các NH tham gia sáp nhập NH sau sáp nhập NHTM CP Đệ Nhất NHTM CP Việt Nam Tín Nghĩa Năm NHTM CP Sài Gòn 2011 NHTM CP Bưu Điện Liên Việt 2011 NHTM CP Sài Gòn Hà Nội 2012 NHTM CP Sài Gịn Cơng ty dịch vụ tiết kiệm bưu điện VNPT NHTM CP Liên Việt NHTM CP Nhà Hà Nội NHTM CP Sài Gòn Hà Nội NHTM CP Phương Tây NHTM CP Đại Chúng Công ty tài dầu khí Việt Nam NHTM CP Đại Á NHTM CP Phát triển Tp HCM 2013 NHTM CP Phát triển Tp HCM 2013 NHTM CP Xây dựng 2013 NHTM CP Đầu tư Phát triển VN 2015 Cơng ty tài SGVF NHTM CP Đại Tín Tập đồn Thiên Thanh NHTM CP Phát triển Nhà đồng sông Cửu Long NHTM CP Đầu tư Phát triển VN NHTM CP Phương Nam NHTM CP Sài Gịn Thương tín NHTM CP Sài Gịn Thương tín 2015 NH Phát triển Mê Kông NHTM CP Hàng hải VN NHTM CP Hàng hải VN 2015 127 STT Phụ lục 2: Các NHTM sử dụng mẫu nghiên cứu Tên ngân hàng Quy mô TS Quy mô TS > 10 tỷ USD NHTM CP Á Châu * < 100.000 tỷ đồng x NHTM CP An Bình x x x x NHTM CP Bản Việt NHTM CP Bảo Việt NHTM CP Bắc Á NHTM CP Bưu điện Liên Việt NHTM CP Công thương VN x NHTM CP Đại chúng NHTM CP Đầu tư & Phát triển VN x 10 NHTM CP Đông Á 11 NHTM CP Đông Nam Á 12 NHTM CP Hàng Hải 13 NHTM CP Kiên Long 14 NHTM CP Kỹ thương VN x x 15 NHTM CP Nam Á 16 NHTM CP Ngoại thương VN x x 17 NHTM CP Phát triển Nhà Tp.HCM 18 NHTM CP Phương Đông 19 NHTM CP Quân đội x x 20 NHTM CP Quốc dân x 21 NHTM CP Quốc tế 22 NHTM CP Sài Gòn 23 NHTM CP Sài Gòn - Hà Nội x x 24 NHTM CP Sài Gịn cơng thương 25 NHTM CP Sài Gịn thương tín x x 26 NHTM CP Tiên Phong 27 NHTM CP Việt Á 28 NHTM CP Việt Nam thịnh vượng x x 29 NHTM CP Việt Nam thương tín 30 NHTM CP Xăng dầu Petrolimex 31 NHTM CP Xuất nhập Ghi chú: * Giá trị tổng TS tính đến năm 2018 x * 128 Phụ lục 3: Kết ước lượng Phụ lục 3.1 Tác động tuyến tính RRTD đến TSSL Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 29 F(10, 31) = 296.53 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Std Err t = = = = = 266 31 8.58 roaa Coef P>|t| [95% Conf Interval] roaa L1 llp 5710541 -.1588727 0560686 0431651 10.18 0.000 4567015 -3.68 0.001 -.2469085 6854067 -.070837 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp 5407865 0186758 0979361 -2.352022 0082203 -.0041211 0489943 2171762 2759055 0084672 0557126 296212 0231412 001806 006866 0321602 1.96 2.21 1.76 -7.94 0.36 -2.28 7.14 6.75 1.1035 0359448 2115628 -1.747893 0554172 -.0004378 0629977 2827674 0.059 0.035 0.089 0.000 0.725 0.030 0.000 0.000 -.0219266 0014068 -.0156905 -2.95615 -.0389765 -.0078043 034991 151585 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(10, 31) = 1143.20 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = roae Coef Std Err roae L1 llp 7272098 -2.091976 0534169 4364427 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp 7642456 1558731 9176686 -23.14376 3256993 -.0805261 2554356 2.326512 2.417619 0743196 5353869 2.397366 2025162 0217833 0672489 2959534 t 266 31 8.58 P>|t| [95% Conf Interval] 13.61 -4.79 0.000 0.000 6182654 -2.982106 8361542 -1.201845 0.32 2.10 1.71 -9.65 1.61 -3.70 3.80 7.86 0.754 0.044 0.097 0.000 0.118 0.001 0.001 0.000 -4.166522 0042973 -.1742602 -28.03322 -.0873352 -.1249534 1182806 1.722911 5.695013 3074488 2.009597 -18.2543 7387338 -.0360987 3925906 2.930113 129 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(10, 31) = 695.80 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t P>|t| 266 31 8.58 nim Coef [95% Conf Interval] nim L1 llp 2197383 2827265 0606271 129345 3.62 2.19 0.001 0.037 0960884 0189255 3433882 5465274 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp 3.106912 -.0461239 9458536 1.914723 -.2035092 0105946 0760998 0763917 9854627 0234015 1422126 4915456 0204378 0016231 0115484 0648215 3.15 -1.97 6.65 3.90 -9.96 6.53 6.59 1.18 0.004 0.058 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.248 1.097047 -.0938515 6558091 9122096 -.2451923 0072844 0525468 -.0558126 5.116776 0016037 1.235898 2.917237 -.1618261 0139048 0996529 2085961 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 29 F(10, 31) = 638.51 Prob > F = 0.000 roaa Coef Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t P>|t| 266 31 8.58 [95% Conf Interval] roaa L1 obs 6096427 -1.021814 0742693 2457432 8.21 -4.16 0.000 0.000 4581696 -1.52301 7611159 -.5206172 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp 5653039 0158014 0874709 -1.813547 0100188 -.0041475 0396304 2446321 1343607 0088365 046231 2430307 0134059 0021559 0082378 0310721 4.21 1.79 1.89 -7.46 0.75 -1.92 4.81 7.87 0.000 0.084 0.068 0.000 0.460 0.064 0.000 0.000 2912734 -.0022208 -.0068177 -2.309211 -.0173228 -.0085446 0228293 18126 8393343 0338236 1817596 -1.317883 0373604 0002495 0564316 3080042 130 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 28 F(10, 31) = 132.82 Prob > F = 0.000 roae Coef Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t 235 31 7.58 P>|t| [95% Conf Interval] roae L1 obs 5571771 -19.70202 0841508 5.086719 6.62 -3.87 0.000 0.001 3855503 -30.07645 7288038 -9.327583 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp 9.966728 -.1098495 1.672303 -15.89736 3834777 -.0561521 3474996 2.606135 3.460385 207629 742866 4.831698 2534391 0231314 1165814 2835158 2.88 -0.53 2.25 -3.29 1.51 -2.43 2.98 9.19 0.007 0.601 0.032 0.003 0.140 0.021 0.006 0.000 2.909227 -.5333115 1572183 -25.75168 -.1334148 -.1033289 1097303 2.0279 17.02423 3136126 3.187389 -6.043051 9003702 -.0089752 585269 3.184369 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(10, 31) = 1616.52 Prob > F = 0.000 nim nim L1 obs la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Coef Std Err t = = = = = 266 31 8.58 P>|t| [95% Conf Interval] 2564506 0736193 3.48 0.001 1063029 -.168189 1340327 -1.25 0.219 -.4415505 4065982 1051726 1.437575 -.0550998 1.196944 7164638 -.1284389 0135848 0977015 1133377 2.039263 -.0216459 1.375615 1.294669 -.0783296 0176631 1094766 1978719 2950155 0164029 0876046 2835014 0245692 0019997 0057735 0414482 4.87 -3.36 13.66 2.53 -5.23 6.79 16.92 2.73 0.000 8358864 0.002 -.0885536 0.000 1.018273 0.017 1382588 0.000 -.1785481 0.000 0095065 0.000 0859263 0.010 0288036 131 Phụ lục 3.2 Tác động phi tuyến tính RRTD đến TSSL Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(11, 31) = 1859.11 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t 237 31 7.65 roaa Coef P>|t| [95% Conf Interval] roaa L1 llp 5326782 1.083734 0838819 3571438 6.35 3.03 0.000 0.005 3615999 355334 7037565 1.812133 LLP2 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp -.3780251 -.6241736 -.0480121 3070445 -.8662522 -.0151446 -.000096 0310177 0977364 1166708 5803654 0159089 1026062 351405 0226964 0017637 0119893 0449154 -3.24 -1.08 -3.02 2.99 -2.47 -0.67 -0.05 2.59 2.18 0.003 0.290 0.005 0.005 0.019 0.510 0.957 0.015 0.037 -.6159767 -1.807837 -.0804585 0977778 -1.582947 -.0614343 -.003693 0065653 0061308 -.1400735 5594895 -.0155656 5163113 -.149557 0311451 0035011 05547 1893419 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 31 F(11, 31) = 2457.48 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = roae Coef Std Err t roae L1 llp 7759037 10.82434 0352816 3.283644 21.99 0.000 3.30 0.002 LLP2 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp -3.63866 5355481 -.2343249 1.064552 -9.291778 -.6034906 -.0958157 0732674 2.550764 1.026727 2.696979 0809443 5506504 2.357952 1916161 0137723 0675808 3678079 -3.54 0.20 -2.89 1.93 -3.94 -3.15 -6.96 1.08 6.94 237 31 7.65 P>|t| [95% Conf Interval] 0.001 0.844 0.007 0.062 0.000 0.004 0.000 0.287 0.000 7039464 4.127307 8478611 17.52138 -5.732683 -4.964978 -.3994119 -.0585069 -14.10085 -.9942942 -.1239045 -.0645645 1.800615 -1.544637 6.036074 -.0692379 2.187611 -4.482704 -.212687 -.067727 2110993 3.300913 132 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 29 F(11, 31) = 721.39 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = roaa Coef Std Err roaa L1 obs 5423485 9055537 0547625 4545589 OBS2 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp -.7425274 6587345 -.0229229 138521 -1.227577 -.0325811 -.0009287 0531457 1541352 3354301 2072135 0042614 0800076 3281791 0144437 0022754 0073571 0167321 t P>|t| [95% Conf Interval] 9.90 0.000 1.99 0.055 -2.21 3.18 -5.38 1.73 -3.74 -2.26 -0.41 7.22 9.21 235 31 7.58 0.034 0.003 0.000 0.093 0.001 0.031 0.686 0.000 0.000 4306596 -.0215252 6540373 1.832633 -1.426642 2361197 -.0316142 -.0246555 -1.896902 -.0620392 -.0055694 0381409 1200098 -.0584133 1.081349 -.0142317 3016975 -.5582509 -.0031231 0037121 0681506 1882607 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 31 F(11, 31) = 961058.82 Prob > F = 0.000 roae Coef Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t P>|t| 266 31 8.58 [95% Conf Interval] roae L1 obs 1.039165 19.21848 0468143 9.31366 22.20 2.06 0.000 0.048 9436863 2231465 1.134643 38.21382 OBS2 la eta cost hhi lnta cr3 inf gdp -14.89575 5.539051 -.33816 1.452387 -9.990815 -.7220122 -.0700493 2095696 2.316041 6.860781 2.165742 1008792 6195069 2.037021 1586935 0191258 0941639 4009337 -2.17 2.56 -3.35 2.34 -4.90 -4.55 -3.66 2.23 5.78 0.038 0.016 0.002 0.026 0.000 0.000 0.001 0.033 0.000 -28.8884 1.121991 -.5439044 1888946 -14.14535 -1.04567 -.1090566 017521 1.498331 -.9030939 9.95611 -.1324156 2.71588 -5.836284 -.3983546 -.0310421 4016182 3.13375 133 Phụ lục 3.3 Ảnh hưởng quy mô tổng TS đến tác động RRTD đến TSSL Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(11, 31) = 374.62 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t 266 31 8.58 roaa Coef P>|t| [95% Conf Interval] roaa L1 llp 4879402 -.5093043 0629811 1133144 7.75 -4.49 0.000 0.000 3594893 -.7404104 6163911 -.2781981 la eta cost hhi cr3 inf gdp SIZEdum SIZELLP 0483489 0666581 094057 -1.917407 -.007092 0472532 238016 -.2870477 4608522 2920605 012235 0516623 2833716 0012043 0079756 0232087 147744 1251903 0.17 5.45 1.82 -6.77 -5.89 5.92 10.26 -1.94 3.68 0.870 0.000 0.078 0.000 0.000 0.000 0.000 0.061 0.001 -.5473125 0417046 -.0113089 -2.495348 -.0095482 0309868 1906814 -.5883736 2055248 6440103 0916116 1994229 -1.339467 -.0046357 0635196 2853505 0142782 7161796 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(11, 31) = 358.07 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t 235 31 7.58 roae Coef P>|t| [95% Conf Interval] roae L1 llp 6025041 -2.698743 0593564 4052648 10.15 0.000 4814459 -6.66 0.000 -3.525286 7235623 -1.8722 la eta cost hhi cr3 inf gdp SIZEdum SIZELLP 5.96823 -.2014218 1.966193 -14.94349 -.0486861 3653774 2.021941 -3.358274 2.978531 2.879093 1485467 8584688 3.083161 0238583 0763514 3297963 1.164723 5984906 2.07 -1.36 2.29 -4.85 -2.04 4.79 6.13 -2.88 4.98 11.84018 1015412 3.717052 -8.655344 -.0000267 5210972 2.694565 -.982805 4.199161 0.047 0.185 0.029 0.000 0.050 0.000 0.000 0.007 0.000 0962807 -.5043847 2153343 -21.23164 -.0973454 2096576 1.349317 -5.733743 1.757902 134 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(11, 31) = 2537.41 Prob > F = 0.000 nim Coef Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Std Err t = = = = = 265 31 8.55 P>|t| [95% Conf Interval] nim L1 llp 1982551 -.0836897 032582 0931581 6.08 -0.90 0.000 0.376 1318038 -.2736869 2647065 1063075 la eta cost hhi cr3 inf gdp SIZEdum SIZELLP -.1051361 0159225 8584069 9623721 0057416 0589394 -.073237 3923079 -.1845273 4963928 0116341 1208443 2620903 0023569 0083171 0508095 414806 2665126 -0.21 1.37 7.10 3.67 2.44 7.09 -1.44 0.95 -0.69 0.834 0.181 0.000 0.001 0.021 0.000 0.159 0.352 0.494 -1.117536 -.0078054 6119432 4278354 0009346 0419766 -.1768637 -.4536944 -.7280833 9072636 0396504 1.104871 1.496909 0105486 0759023 0303897 1.23831 3590288 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(11, 31) = 1946.44 Prob > F = 0.000 roaa Coef Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t P>|t| 266 31 8.58 [95% Conf Interval] roaa L1 obs 5144107 -1.884973 0766946 2774852 6.71 -6.79 0.000 0.000 357991 -2.450908 6708304 -1.319038 la eta cost hhi cr3 inf gdp SIZEdum SIZEOBS 3749234 0656802 0402767 -1.586256 -.0039676 0438024 2876563 -.8697963 1.542631 2049557 0143991 0462595 2608991 0022589 0085308 0243172 2206311 2833512 1.83 4.56 0.87 -6.08 -1.76 5.13 11.83 -3.94 5.44 0.077 0.000 0.391 0.000 0.089 0.000 0.000 0.000 0.000 -.0430864 0363131 -.0540701 -2.118363 -.0085747 0264037 238061 -1.319776 9647325 7929332 0950474 1346235 -1.054149 0006394 0612011 3372515 -.4198162 2.12053 135 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(11, 31) = 7885.67 Prob > F = 0.000 Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Std Err t 266 31 8.58 roae Coef P>|t| [95% Conf Interval] roae L1 obs 6119508 -16.12937 0868239 3.456219 7.05 0.000 -4.67 0.000 4348724 -23.17838 7890293 -9.080365 la eta cost hhi cr3 inf gdp SIZEdum SIZEOBS 7.863711 4754348 -.325576 -18.38885 -.0526418 3155699 3.149234 -5.346527 11.17603 3.787273 1782336 462046 3.285774 0246588 1198007 3693999 2.294594 2.990605 2.08 2.67 -0.70 -5.60 -2.13 2.63 8.53 -2.33 3.74 1395177 111925 -1.267925 -25.09023 -.1029339 0712347 2.395838 -10.02638 5.076649 15.5879 8389446 6167729 -11.68747 -.0023498 5599051 3.90263 -.666672 17.27541 0.046 0.012 0.486 0.000 0.041 0.013 0.000 0.026 0.001 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: bank Time variable : year Number of instruments = 30 F(11, 31) = 853.99 Prob > F = 0.000 nim nim L1 obs la eta cost hhi cr3 inf gdp SIZEdum SIZEOBS Number of obs = Number of groups = Obs per group: = avg = max = Coef Std Err t 265 31 8.55 P>|t| [95% Conf Interval] 1734724 0456941 -.7464549 4713548 3.80 0.001 -1.58 0.123 0802787 -1.707789 2666662 2148795 9043967 0166588 5313545 1.452646 0080496 0806953 -.1195189 1.484275 -1.440441 1.24 0.87 4.48 3.97 2.52 7.76 -1.46 1.47 -1.06 -.5786447 -.0223218 289307 7063759 0015402 0594913 -.2859422 -.5795231 -4.212228 2.387438 0556393 7734021 2.198916 014559 1018993 0469044 3.548072 1.331346 7271545 0191127 1186791 3659059 0031916 0103966 0815995 1.011907 1.359043 0.223 0.390 0.000 0.000 0.017 0.000 0.153 0.153 0.297 ... 4.2.1 Tác động tuyến tính rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời 78 4.2.2 Tác động phi tuyến tính rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời .81 4.2.3 Tác động rủi ro tín dụng đến tỷ suất sinh lời. .. đến đề tài 1.1.1 Tác động rủi ro tín dụng nội bảng đến ROA, ROE 1.1.2 Tác động rủi ro tín dụng nội bảng đến NIM 16 1.1.3 Tác động rủi ro tín dụng ngoại bảng đến tỷ suất sinh lời. .. suất sinh lời ngân hàng thương mại 25 2.1.1 Quan niệm tỷ suất sinh lời 25 2.1.2 Các tiêu phản ánh tỷ suất sinh lời ngân hàng thương mại 26 2.2 Rủi ro tín dụng ngân hàng thương