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 đề tài Các quốc gia phát triển và đang phát triển đã và đang bước vào giai đoạn già hoá dân số. Trên thế giới hiện nay, cứ mỗi giây có hai người vừa bước vào tuổi 60; trung bình cứ 9 người trên trái đất thì có một người từ 60 tuổi trở lên và t số này sẽ là 5:1 vào năm 2050. Châu Á là khu vực có số lượng người cao tuổi lớn nhất thế giới chiếm 55,2% dân số cao tuổi trên thế giới bởi các quốc gia có siêu quy mô dân số trên thế giới đều tập trung tại châu Á như Trung Quốc, Ấn Độ, Indonesia và Nhật Bản. Theo dự báo dân số của Liên hợp quốc (United Nations, 2017), cho đến năm 2050, thứ hạng này vẫn thuộc về châu Á. Sự lão hoá dân số là kết quả của mức sinh giảm và tuổi thọ tăng. Trong khi già hóa dân số được coi là thành tựu của quá trình phát triển thì nó cũng là thách thức lớn với các nước đang phát triển, đặc biệt là những nước với đặc điểm nổi bật là “già trước khi giàu” (Goli & Pandey, 2016) trong đó có Việt Nam. Một trong vấn đề trọng tâm của già hoá dân số là lựa chọn mô hình sắp xếp cuộc sống gia đình của người cao tuổi NCT . Đây là một lĩnh vực mà đòi hỏi c n có sự quan tâm đ y đủ của xã hội và gia đình (United Nations, 2006). Việc sắp xếp cuộc sống gia đình của NCT – d là ngẫu nhiên mang tính chuyển tiếp từ giai đoạn này sang giai đoạn khác hay là sự lựa chọn có chủ đích của NCT – có ảnh hưởng đến phúc lợi của NCT trong tương lai (Velkoff, 2001). Ởcác nước châu Á, một quan niệm được xã hội thừa nhận là NCT được con cái chăm sóc khi về già bởi điều này xuất phát từ quan niệm truyền thống về lòng hiếu thảo, đó là con cái có nghĩa vụ trả ơn cho cha m vì những hy sinh của họ khi nuôi dạy con cái. Do đó, người ta mong đợi rằng nhiều NCT ở các nước châu Á dựa vào gia đình để hỗ trợ và chăm sóc khi về già. Tuy nhiên, sự phát triển kinh tế đã dẫn đến những thay đổi trong cơ cấu gia đình của nhiều nước châu Á, trong đó có Việt Nam, từ mô hình gia đình mở rộng sang kiểu gia đình hạt nhân. Do đó, kiểu SXCS theo truyền thống của người châu Á đã và đang có sự thay đổi nhanh chóng. 1 Cũng như nhiều nước châu Á khác, gia đình là nguồn hỗ trợ chính cho NCT ở Việt Nam, đặc biệt là ở khu vực nông thôn với ph n lớn NCT đang sinh sống. Tuy nhiên, trong hai thập k g n đây, số lượng NCT tăng nhanh chóng cả về quy mô và tốc độ, trong khi đó số lượng trẻ em giảm và nền kinh tế-xã hội có những thay đổi nhanh chóng được xem là các yếu tố tác động sâu sắc đến các hộ gia đình, mạng lưới liên kết trong gia đình và do đó sẽ thay đổi hoàn cảnh sống của NCT. Những thay đổi trong cách SXCS này tác động rất lớn đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT cũng như sự chăm sóc và hỗ trợ NCT. Vì vậy, c n một nghiên cứu toàn diện với bộ dữ liệu đ y đủ để có thể đóng góp thêm sự đa dạng cho những bằng chứng thực nghiệm cũng như nghiên cứu học thuật. Về mặt thực nghiệm, trong thời gian qua có nhiều nghiên cứu trên thế giới được thực hiện trên nhiều phạm vi khác nhau để nhằm tìm ra câu trả lời liệu cách SXCS của NCT có thay đổi theo thời gian và có hay không tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc ở NCT. Ph n lớn các nghiên cứu cho thấy, theo thời gian, cách SXCS của NCT ở các nước đã có sự thay đổi Park, 2001; Sathyanarayana, Kumar và James, 2012; United Nations, 2017 và các nghiên cứu đều đưa ra bằng chứng thống kê rằng cách SXCS có tác động đến sức khỏe và tình trạng làm việc ở NCT. Các nghiên cứu về tác động của sắp xếp cuộc sống đến sức khỏe của NCT đã chỉ ra những lợi ích của việc sống chung, những người cao tuổi sống chung có sức khỏe tốt hơn so với những người sống một mình McKinnon, Harper và Moore, 2013; Samanta, Chen và Vanneman, 2015; Paul & Verma, 2016 ...). Tuy nhiên, một số các nghiên cứu khác chứng minh rằng việc sống chung gây ra những bất lợi cho sức khỏe NCT so với sống một mình do những mâu thuẫn giữa các thành viên trong gia đình, do sự phụ thuộc quá mức vào những hỗ trợ từ gia đình và do thiếu sự riêng tư ví dụ, Chen và cộng sự, 2015; Mahapatro, Acharya và Singh, 2017). Rõ ràng, với những bằng chứng trái ngược nhau như thế thì việc nghiên cứu tác động của SXCS đến sức khỏe NCT trong bối cảnh xã hội Việt Nam là hết sức c n thiết để có những chính sách ph hợp. 2 Các nghiên cứu cũng cho thấy thực tế là ph n lớn NCT vẫn tham gia làm việc Hội LHPN Việt Nam, 2012; United Nations, 2019 . Một số bằng chứng cho thấy rằng tham gia làm việc ở NCT có liên quan tích cực đến sức khỏe thể chất, tinh th n và nhận thức của họ WHO 2015 . NCT tham gia làm việc sẽ giúp quá trình suy giảm về thể chất và nhận thức chậm hơn so với những người không làm việc do những kích thích tích cực khi làm việc và lợi ích từ sự tham gia vào xã hội mang lại. Hơn nữa, do hiện đại hóa, NCT giờ đây được khuyến khích và thậm chí thúc đẩy tìm việc làm trong thị trường lao động để có sự độc lập hơn nếu mạng lưới an sinh xã hội không đủ đáp ứng. Tuy nhiên, động lực tham gia làm việc ở NCT cũng c n phải được xem xét trong bối cảnh văn hóa xã hội (Teerawichitchainan, Pothisiri và Long, 2015). Nghiên cứu của Connelly, Maurer-fazio và Zhang (2014), Tong , Chen và Su (2018) đưa ra kết luận rằng, NCT sống chung với con có thể ít phải làm việc hơn vì ảnh hưởng của giá trị truyền thống liên quan đến sự hỗ trợ giữa các thế hệ. Tuy nhiên, một số các nghiên cứu khác cho kết quả ngược lại là NCT sống chung với con lại có xác suất làm việc cao hơn so với những hình thức SXCS khác ví dụ, Croda & Gonzalez, 2005; Paul & Verma, 2016; Raymo và cộng sự, 2018 . Như vậy, bằng chứng về tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT trong các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới cho đến nay vẫn chưa thống nhất. Sự khác biệt này là do không gian nghiên cứu, giai đoạn nghiên cứu và đặc biệt là điều kiện kinh tế-xã hội và đặc điểm văn hóa, lối sống... Do đó, nghiên cứu này là thật sự c n thiết để bổ sung thêm một bằng chứng thực nghiệm trong bối cảnh của một nước có mức thu nhập trung bình nhưng lại có tốc độ già hóa dân số nhanh như Việt Nam. Việt Nam là một trong những nước có tốc độ già hóa dân số rất cao, đặc biệt là so với các nước có mức thu nhập trung bình. Theo kết quả Tổng điều tra Dân số và Nhà ở năm 2019, t lệ NCT người từ 60 tuổi trở lên là g n 11,9% tổng dân số tương đương với 11,4 triệu người . Dự báo dân số giai đoạn 2014-2049 của Tổng cục Thống kê TCTK 2016 cho thấy, t lệ NCT sẽ tăng lên mức 26,1% vào năm 2050 tương đương với 27 triệu người . 3 Theo truyền thống, đồng cư trú là hình thức phổ biến ở Việt Nam nên người cao tuổi NCT được chăm sóc bởi các thành viên trong gia đình. Cho tới nay, gia đình vẫn là nguồn an sinh của NCT – là nơi cung cấp và hỗ trợ chính cho NCT cả về mặt vật chất và tinh th n. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi nhanh chóng về kinh tế - xã hội và xu hướng di cư đã tác động mạnh mẽ đến hộ gia đình theo hướng thay đổi từ hộ gia đình truyền thống với nhiều thế hệ sang hộ gia đình hạt nhân, đặc biệt là hộ gia đình chỉ có vợ chồng là NCT sống với nhau. Sự thay đổi đó cũng làm cho vị thế của NCT trong hộ gia đình cũng thay đổi. Bên cạnh đó, sống một mình là điều ít mong muốn về mặt xã hội nhưng lại đang trở thành xu hướng ngày càng phổ biến ở NCT, đặc biệt là phụ nữ ở độ tuổi rất cao từ 80 trở lên . Những sự biến đổi sắp xếp cuộc sống SXCS hay sắp xếp cư trú như thế vừa là cơ hội, vừa là thách thức cho việc chăm sóc và phát huy vai trò NCT. Cng lúc đó, ph n lớn NCT Việt Nam sống ở khu vực nông thôn không có lương hưu và không có thu nhập tích lũy khi về già và nhiều NCT không nhận được sự hỗ trợ từ hệ thống an sinh xã hội UNFPA 2011; Giang Thanh Long và Phí Mạnh Phong 2016 nên thực tế nhiều NCT vẫn ở lại làm việc lâu hơn để hỗ trợ tài chính cho bản thân và gia đình. Cho nên, với sự thay đổi trong cách SXCS gia đình của NCT theo xu hướng sống với con ngày càng giảm sẽ có ảnh hưởng lớn đến an sinh thu nhập cho NCT, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế-xã hội của Việt Nam. Như vậy, trong bối cảnh già hóa dân số, những thay đổi trong SXCS, thị trường lao động thì việc xem xét tác động của SXCS đến sức khỏe, tình trạng làm việc của NCT rất c n thiết. Tuy nhiên, theo hiểu biết của tác giả thì cho đến nay, vẫn chưa có một nghiên cứu nào ở Việt Nam phân tích tác động của SXCS đến sức khỏe thể chất và tâm th n và tình trạng làm việc của NCT. Do đó, nghiên cứu này là c n thiết để cung cấp những bằng chứng lý thuyết và thực nghiệm để từ đó mang lại những giá trị học thuật và chính sách. Đây cũng chính là động lực, lý do chính mà NCS lựa chọn đề tài “Tác động của sắp xếp cuộc sống đến sức khỏe và tình trạng làm việc của người cao tuổi Việt Nam” để nghiên cứu. 4 2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án 2.1. Mục tiêu tổng quát Mục tiêu nghiên cứu của luận án là xây dựng khung lý thuyết và đưa ra các bằng chứng thực nghiệm về tác động của SXCS đến sức khoẻ và tình trạng làm việc của NCT ở Việt Nam. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, luận án đề xuất một số chính sách nhằm góp ph n cải thiện sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT Việt Nam. 2.2. Mục tiêu cụ thể Để thực hiện được mục tiêu chung ở trên, luận án xác định các mục tiêu cụ thể sau: iHệ thống hóa và phát triển các lý luận về sắp xếp cuộc sống của NCT và tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT; iiPhân tích thực trạng sắp xếp cuộc sống của người cao tuổi Việt Nam; iiiPhân tích tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT; ivTrên cơ sở các kết quả phân tích, đề xuất một số chính sách nhằm cải thiện sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT. 2.3. Câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu của luận án được làm rõ qua các câu hỏi nghiên cứu sau: iTác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc ở NCT được giải thích bằng các lý thuyết nào? (ii) Thực trạng về SXCS của NCT Việt Nam hiện nay như thế nào? iiiTrong điều kiện của Việt Nam, yếu tố SXCS tác động đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT như thế nào? ivDựa vào các kết quả nghiên cứu thực nghiệm, c n có các chính sách như thế nào để nâng cao sức khỏe cho NCT và cải thiện tình trạng làm việc của NCT? 3.Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1. Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu của đề tài là SXCS của NCT Việt Nam, sức khoẻ của 5 NCT, tình trạng làm việc của NCT và tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT. 3.2. Phạm vi nghiên cứu: Luận án được thực hiện trong phạm vi nội dung, thời gian và không gian như sau: -Về nội dung: Luận án tập trung xây dựng mô hình và phân tích tác động của sắp xếp cuộc sống đến sức khoẻ gồm thể chất và tâm th n và SXCS đến tình trạng làm việc của NCT trên ba góc độ: sắp xếp cuộc sống trong hộ gia đình của người cao tuổi ở Việt Nam; sức khỏe của NCT và tác động của SXCS đến sức khỏe NCT; tình trạng làm việc của NCT và tác động của SXCS đến tình trạng làm việc của NCT -Về không gian: Luận án nghiên cứu ở Việt Nam. -Về thời gian: Nghiên cứu sự thay đổi trong cách SXCS của NCT giai đoạn từ năm 2002 đến năm 2016 trên cơ sở sử dụng dữ liệu Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam VHLSS của Tổng cục Thống kê. Nghiên cứu tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT trên cơ sở dữ liệu của Điều tra Người cao tuổi Việt Nam năm 2011 VNAS 2011 vì đến thời điểm hoàn thành Luận án này, VNAS 2011 là cơ sở dữ liệu đại diện quốc gia cho dân số cao tuổi mà có đ y đủ nhất các thông tin phục vụ nghiên cứu, đặc biệt là thông tin về sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT. 4.Những đóng góp mới của luận án 4.1. Những đóng góp về mặt khoa học Đã có nhiều nghiên cứu ở Việt Nam và các nước về các vấn đề kinh tế-xã hội và chăm sóc sức khỏe của người cao tuổi NCT , nhưng cho tới nay vẫn còn rất ít nghiên cứu về sức khỏe (cả về thể chất và tâm th n và tình trạng làm việc của NCT, đặc biệt trong mối liên hệ với sắp xếp cuộc sống (hay sắp xếp cư trú của 6 người cao tuổi. Do đó, kết quả nghiên cứu của luận án về tác động của sắp xếp cuộc sống SXCS đến sức khỏe thể chất, sức khỏe tâm th n và tình trạng làm việc của NCT là sự bổ sung c n thiết, đúng lúc cho các nghiên cứu về chủ đề này trong bối cảnh hiện nay. Đồng thời, các kết quả nghiên cứu của luận án gắn liền với đặc thù của Việt Nam – một nước có thu nhập trung bình thấp nhưng có tốc độ già hóa dân số rất nhanh – cũng là sự bổ sung c n thiết. Về mặt học thuật, luận án có những đóng góp sau đây: -Luận án đã thực hiện hệ thống hóa các lý thuyết về SXCS, sức khỏe, làm việc và tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT. Trên cơ sở này, tác giả đã xây dựng được định nghĩa về sắp xếp cuộc sống của NCT và phân loại cách SXCS phù hợp với đặc điểm kinh tế-xã hội và bối cảnh văn hóa của Việt Nam. -Trên cơ sở xây dựng khung phân tích và mô hình hồi quy phù hợp để lượng hóa tác động của SXCS đến sức khỏe thể chất, sức khỏe tâm th n và tình trạng làm việc của NCT, luận án đã góp ph n bổ sung và hoàn thiện phương pháp nghiên cứu tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT. Phương pháp này hoàn toàn có thể được áp dụng ở các nước có điều kiện kinh tế-xã hội tương tự như Việt Nam và có những dữ liệu, thông tin tương ứng. 4.2. Những đóng góp về mặt thực tiễn Việt Nam là nước có mức thu nhập trung bình thấp nhưng dân số đang già hóa rất nhanh. Tuy nhiên, thực trạng về SXCS tác động thế nào tới sức khỏe thể chất và sức khỏe tinh th n và tình trạng làm việc của NCT – những vấn đề rất quan trọng để hướng tới “già hóa thành công”, “già hóa tích cực” – vẫn còn bỏ ngỏ và chưa được phân tích thấu đáo, khoa học. Do đó, luận án này đã có những đóng góp về mặt thực ti n như sau: -Bằng việc sử dụng dữ liệu có tính đại diện quốc gia về NCT, luận án cung 7 cấp các kết quả thực ti n về SXCS, sức khỏe thể chất, sức khỏe tâm th n và tình trạng làm việc hiện nay của NCT Việt Nam; -Luận án làm rõ được cách thức SXCS của NCT đã có tác động đến sức khỏe thể chất, sức khỏe tâm th n và tình trạng làm việc của NCT như thế nào trong bối cảnh của Việt Nam để từ đó bổ sung thêm bằng chứng thực ti n về vấn đề này không chỉ cho các nghiên cứu của Việt Nam mà cả những nghiên cứu về NCT nói chung và vấn đề SXCS, sức khỏe và làm việc của NCT cho thế giới; -Luận án có thể là nguồn học liệu cho sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh cũng như là tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu, nhà lập chính sách trong lĩnh vực nghiên cứu này. 4.3. Đóng góp về chính sách Phát triển bao tr m với mục tiêu “không bỏ lại ai ở phía sau” đang được chính phủ Việt Nam theo đuổi nên việc bảo vệ người cao tuổi về sức khỏe qua chế độ chăm sóc sức khỏe và an sinh thu nhập qua việc làm là điều hết sức quan trọng trong bối cảnh và thách thức “chưa giàu đã già”. C ng với nhiều nghiên cứu trước đó, luận án này đóng góp thêm các luận điểm chính sách quan trọng khi chỉ ra các yếu tố, trong đó có SXCS của NCT, đã tác động thế nào tới sức khỏe thể chất, sức khỏe tâm th n cũng như quyết định làm việc của NCT. Các kết quả của luận án có thể là đ u vào, là bằng chứng cho việc đề xuất các chính sách ph hợp trong việc chăm sóc cũng như phát huy vai trò của NCT trong gia đình, cộng đồng và xã hội như đã được nhấn mạnh trong “Kế hoạch hành động quốc gia về người cao tuổi giai đoạn 2011-2020, t m nhìn đến 2030” c ng nhiều văn bản chính sách khác của Đảng và Nhà nước. Bên cạnh đó, kết quả của luận án cũng củng cố thêm các bằng chứng cho việc c n phải có những điều chỉnh về chiến lược và chính sách để thích ứng với dân số già hóa nhanh, trong đó chăm sóc sức khỏe và an sinh thu nhập là những mục tiêu quan trọng. 8 5. Kết cấu của luận án Để đáp ứng được các mục tiêu nghiên cứu, ngoài ph n mở đ u, kết luận, tài liệu tham khảo, kết cấu của luận án được tổ chức thành năm 05 chương như sau: Chương 1: Tổng quan nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý thuyết về tác động của SXCS đến sức khỏe và tình trạng làm việc của NCT. Chương 3: Thiết kế nghiên cứu Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5. Một số đề xuất chính sách

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