TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng

MỤC LỤCCHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC YẾU TỐ SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNGVÀ CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN................................................................................... 61.1 Lý thuyết kinh tế................................................................................................... 61.1.2. Lý thuyết đưa các biến phụ thuộc vào mô hình................................................ 71.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu.......................................................................... 91.2.1. Các nghiên cứu tham khảo .............................................................................. 91.2.2. Lỗ hổng nghiên cứu....................................................................................... 10CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH......... 112.1 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 112.1.1. Phương pháp thu thập số liệu......................................................................... 112.1.2. Phương pháp xử lý số liệu ............................................................................. 112.1.3. Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu......................................................... 112.2 Xây dựng mô hình lý thuyết............................................................................... 122.2.1. Xác định dạng mô hình.................................................................................. 122.2.2. Các biến nghiên cứu và đo lường các biến nghiên cứu................................... 132.3 Mô tả số liệu........................................................................................................ 142.3.1. Nguồn số liệu ................................................................................................ 142.3.2. Mô tả thống kê số liệu ................................................................................... 142.3.3. Sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập:...................................... 152.3.4. Sự tương quan giữa biến độc lập với nhau:.................................................... 16CHƯƠNG 3: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ....................... 173.1 Mô hình ước lượng ............................................................................................. 173.2 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình ....................................... 173.2.1. Kiểm định các biến bị bỏ sót của mô hình (dạng đúng của mô hình) ............. 173.2.2. Kiểm định Đa cộng tuyến.............................................................................. 183.2.3. Kiểm định Phương sai, sai số thay đổi........................................................... 193.2.4. Kiểm định Phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên......................................... 203.2.5. Kiểm định sự phù hợp của kết quả thu được với kỳ vọng .............................. 213.2.6. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy Giả thuyết kiểm định: .................... 233.2.7. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ............................................................... 233.3 Giải thích mô hình và đưa ra một số khuyến nghị............................................ 24Danh mục bảng biểuBảng 1. Kết quả thống kê mô tả................................................................................. 14Bảng 2. Ma trận hệ số tương quan của các biến ........................................................ 15Bảng 3. Kết quả kiểm định VIF .................................................................................. 18Bảng 4. Kết quả kiểm định Breusch – Pagan ............................................................. 19Bảng 5. Kết quả hồi quy theo phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh ........................ 20

Lý thuyết kinh tế

Lý thuyết đưa các biến phụ thuộc vào mô hình

Quy mô, được đo bằng tổng tài sản, là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất kinh tế và khả năng sinh lời của ngân hàng Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng mối quan hệ giữa quy mô và lợi nhuận có thể là cùng chiều hoặc nghịch chiều Các ngân hàng lớn hơn thường có sự đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ tốt hơn, giúp giảm rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động Hơn nữa, những ngân hàng này có khả năng huy động vốn với chi phí thấp hơn, dẫn đến lợi nhuận cao hơn Tuy nhiên, cũng có quan điểm cho rằng việc mở rộng quy mô có thể gia tăng chi phí marketing và hoạt động, ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời Do đó, cần xem xét kỹ lưỡng tác động của quy mô đến khả năng sinh lời của ngân hàng.

NPL, hay tỷ lệ nợ khó đòi, là chỉ số quan trọng để đánh giá rủi ro tín dụng Nghiên cứu cho thấy rủi ro tín dụng tăng lên thường liên quan đến lợi nhuận thấp (Athanasoglou và cộng sự, 2008; Dietrich và Wanzenried, 2014; Miller và Noulas, 1997) Ngược lại, một số nghiên cứu khác chỉ ra rằng ngân hàng có nhiều tài sản rủi ro cần đạt lợi nhuận cao hơn để bù đắp cho rủi ro vỡ nợ gia tăng (Figlewski và cộng sự, 2012) Điều này đặc biệt đúng tại các thị trường mới nổi, nơi mà biến động kinh tế vĩ mô lớn hơn so với các thị trường phát triển, dẫn đến chênh lệch ngân hàng tăng theo rủi ro vỡ nợ cao hơn (De Blas và Russ, 2013; Gelos, 2009; Saona).

2016) Thậm chí, Le (2017a) đã không ghi nhận thấy bất cứ tác động nào của rủi ro tín dụng tới lợi nhuận của ngân hàng

Chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) là một công cụ phổ biến để đo lường mức độ tập trung của ngành, giúp kiểm định tính hợp lệ của giả thuyết SCP HHI được tính bằng tổng bình phương thị phần của từng công ty trong ngành Theo Bộ Tư pháp Hoa Kỳ, thị trường có HHI dưới 1000 được xem là cạnh tranh, từ 1000 đến 1800 là mức độ tập trung vừa phải, và trên 1800 là thị trường tập trung cao Biến HHI đã được đưa vào mô hình nghiên cứu của Vesna Bucevska (2017) nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng ở khu vực Balkan.

Vốn chủ sở hữu, hay EquityTotalAssets, là yếu tố quan trọng trong việc xác định khả năng sinh lời của ngân hàng, nhưng mối liên hệ giữa vốn và lợi nhuận vẫn gây tranh cãi trong nhiều nghiên cứu Một số quan điểm cho rằng tỷ lệ vốn cao làm tăng chi phí huy động vốn, từ đó giảm khả năng sinh lời, trong khi các nghiên cứu khác lại khẳng định rằng tăng vốn chủ sở hữu có thể giảm phí tổn vay và tạo tín hiệu tích cực cho ngân hàng Một số nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa vốn hóa và khả năng sinh lời, trong khi những nghiên cứu khác lại cho thấy không có tác động hoặc tác động tiêu cực, đặc biệt trong bối cảnh khủng hoảng tài chính toàn cầu.

Tổng quan tình hình nghiên cứu

Các nghiên cứu tham khảo

Trong thời gian nghiên cứu và chọn đề tài, nhóm đã tham khảo một số nghiên cứu đi trước

 Nghiên cứu” Các yếu tố quyết định lợi nhuận của ngân hàng: Phân tích xuyên quốc gia” của Lê Thanh Ngô phát hành 8//5/2020

Nghiên cứu này điều tra các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của 23 quốc gia từ năm

Từ năm 2002 đến 2016, nghiên cứu sử dụng hệ thống phương pháp thời điểm tổng quát cho thấy rằng số lượng thẻ ngân hàng, máy rút tiền tự động (ATM) và thiết bị đầu cuối điểm bán hàng (POS) có thể nâng cao lợi nhuận của ngân hàng Đồng thời, sức mạnh thị trường có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng, cho thấy rằng cạnh tranh có thể cải thiện lợi nhuận Hơn nữa, mối quan hệ tích cực giữa phát triển thị trường vốn và khả năng sinh lời của ngân hàng cho thấy chúng nên được coi là những yếu tố bổ sung cho nhau.

 Nghiên cứu” Các yếu tố quyết định khả năng sinh lời trong ngành ngân hàng: Nghiên cứu thực nghiệm tại các nước Balkan được chọn lọc” của Vesna Bucevska

& Branka Hadzi Misheva phát hành 6/1/2017

Nghiên cứu này nhằm điều tra mức độ phù hợp của giả thuyết cấu trúc tiến hành hiệu suất (SCP) so với giả thuyết hiệu quả trong việc giải thích hoạt động của 127 ngân hàng TMĐT tại 6 quốc gia Balkan trong giai đoạn 2005-2009 Sử dụng ước tính GMM, kết quả cho thấy lợi nhuận tồn tại ở mức độ nhất định, phản ánh độ lệch so với cấu trúc thị trường cạnh tranh hoàn hảo là cận biên Đồng thời, hiệu quả có mối liên hệ đáng kể với khả năng sinh lời, trong khi biến tập trung ngành không có ảnh hưởng lớn Chỉ có quy mô ngân hàng được báo cáo là không đáng kể, trong khi các yếu tố khác tác động dự đoán đến khả năng sinh lời Cuối cùng, lạm phát và tăng trưởng kinh tế không ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng.

Lỗ hổng nghiên cứu

Các nghiên cứu hiện tại có phạm vi hạn chế, chỉ tập trung vào một số quốc gia có nền kinh tế mạnh hoặc khu vực đặc trưng Điều này gây ra sự thiếu tổng quát trong kết quả nghiên cứu và dẫn đến sai số lớn.

Hai nghiên cứu chưa tổng quan và rõ ràng về các biến Nghiên cứu 1 tập trung vào các vấn đề từ phía khách hàng, trong khi nghiên cứu 2 chưa chỉ ra và giải thích rõ ràng ảnh hưởng của các biến số.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH

Phương pháp nghiên cứu

2.1.1 Phương pháp thu thập số liệu

Dữ liệu trong bài viết được thu thập từ thông tin thứ cấp, bao gồm bảng số liệu của 28 ngân hàng tại Việt Nam Nguồn thông tin này được lấy từ báo cáo tài chính của các ngân hàng Việt Nam, cung cấp đầy đủ số liệu trong giai đoạn từ 2015 đến 2019.

2.1.2 Phương pháp xử lý số liệu

Sử dụng phần mềm Excel và Stata để xử lý sơ lược số liệu và tính ma trận tương quan giữa các biến

2.1.3 Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu

Chạy phần mềm Stata để thực hiện hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) giúp ước lượng các tham số của mô hình hồi quy đa biến một cách hiệu quả Phần mềm Stata cung cấp giao diện thân thiện, cho phép người dùng dễ dàng thao tác và nhận kết quả nhanh chóng.

 Dùng kiểm định Resset’s Ramsey để xem mô hình có bỏ sót biến hay không

 Xét phân tử phóng đại phương sai VIF nhận biết khuyết tật đa cộng tuyến

Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để xác định sự hiện diện của khuyết tật phương sai sai số thay đổi, đồng thời áp dụng phương pháp Robust Standard Errors trong hồi quy mô hình nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các ước lượng.

 Dùng kiểm định Jacque – Bera để kiểm tra sai số ngẫu nhiên có tuân theo phân phối chuẩn hay không

 Dùng Correlation matrix trong phần mềm Stata để tìm ma trận tương qua giữa các biến

 Dùng kiểm định biến F để đánh giá sự phù hợp của mô hình

Xây dựng mô hình lý thuyết

2.2.1 Xác định dạng mô hình

 Biến thụ thuộc: Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ suất sinh lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng Việt Nam phản ánh khả năng sinh lời và ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến lợi nhuận của ngân hàng Thông qua chỉ số này, chúng ta có thể đánh giá sự biến động lợi nhuận của ngân hàng theo từng tháng, quý và năm.

Quy mô của ngân hàng (SIZE) được đo bằng đơn vị Đồng, có vai trò quan trọng trong việc đánh giá kích thước và sức mạnh tài chính của ngân hàng Việc phân tích quy mô này giúp xem xét các tác động của việc mở rộng hoặc thu hẹp quy mô ngân hàng đối với tỷ suất sinh lợi nhuận, từ đó đưa ra những quyết định chiến lược phù hợp nhằm tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Tỷ lệ nợ khó đòi (NPL) được tính bằng phần trăm, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng của ngân hàng Từ đó, nó giúp xem xét các ảnh hưởng của việc gia tăng hoặc giảm thiểu rủi ro tín dụng đối với tỷ suất sinh lợi nhuận của ngân hàng.

Chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) là một công cụ quan trọng để đánh giá mức độ tập trung của thị trường, không có đơn vị đo cụ thể Chỉ số này giúp phân tích tác động của sự tập trung khác nhau trong các thị trường đến tỷ suất sinh lợi nhuận của ngân hàng, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về hoạt động kinh doanh trong các môi trường cạnh tranh khác nhau.

Vốn chủ sở hữu (EquityTotalAssets) được đo bằng triệu đồng và có vai trò quan trọng trong việc đánh giá ảnh hưởng của sự biến động vốn chủ sở hữu đến tỷ suất sinh lợi nhuận của ngân hàng Việc tăng hay giảm vốn chủ sở hữu sẽ tác động trực tiếp đến khả năng sinh lời của ngân hàng, từ đó ảnh hưởng đến sự ổn định và phát triển bền vững của tổ chức tài chính này.

2.2.2 Các biến nghiên cứu và đo lường các biến nghiên cứu

Mô hình được biểu diễn như sau:

ROE = β 0 + β1*SIZE + β2*NPL + β 3 *HHI + β 4 *EquityTotalAssets +ui

ROE: tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản

SIZE: quy mô của ngân hàng

NPL: tỷ lệ nợ khó đòi

HHI: mức độ tập trung của ngành

EquityTotalAssets: vốn chủ sở hữu

Dự đoán kỳ vọng giữa các biến:

Khi quy mô ngân hàng Việt Nam mở rộng mà các yếu tố khác giữ nguyên, giá trị trung bình của kỳ vọng sinh lời sẽ tăng lên.

Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng mà các yếu tố khác không thay đổi, giá trị trung bình của kỳ vọng khả năng sinh lời của các ngân hàng Việt Nam sẽ bị giảm sút.

Khi mức độ tập trung thị trường tăng mà các yếu tố khác không thay đổi, giá trị trung bình kỳ vọng khả năng sinh lời của các ngân hàng Việt Nam sẽ tăng lên.

Khi vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của các ngân hàng Việt Nam tăng lên mà không thay đổi các yếu tố khác, giá trị trung bình kỳ vọng khả năng sinh lời của ngân hàng sẽ tăng.

Mô tả số liệu

Nghiên cứu này sử dụng mẫu dữ liệu từ 28 ngân hàng Việt Nam, thu thập dưới dạng bảng với 140 quan sát Các chỉ tiêu được phân tích bao gồm tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ khó đòi và vốn chủ sở hữu trong giai đoạn 2015-2019 Dữ liệu được tổng hợp từ các báo cáo tài chính của các ngân hàng, đảm bảo tính đầy đủ và chính xác trong khoảng thời gian nghiên cứu.

2.3.2 Mô tả thống kê số liệu

Bảng 1 Kết quả thống kê mô tả

Tên biến Số quan sát

Trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: chạy lệnh sum trong STATA thu được kết quả

Bảng 1 cung cấp thống kê dữ liệu của các biến qua 5 năm quan sát, cho thấy biến NPL dao động quanh mức 0.0189592, thấp hơn tỷ lệ nợ xấu tiêu chuẩn theo quy định của NHNN, điều này phản ánh dấu hiệu khả quan của các NHTM trong giai đoạn nghiên cứu Quy mô (SIZE) của các NHTM biến động từ 1.84x10^7 đến 1.45x10^9, trong đó BIDV có quy mô lớn nhất vào năm 2019, còn SGB có quy mô nhỏ nhất năm 2015 Trung bình biến HHI là 972.8067 cho thấy thị trường NHTM Việt Nam không tập trung và có tính cạnh tranh cao Cuối cùng, trung bình của biến EQUITYTOTALASSETS dao động ở mức 0.0786459 với độ biến động đạt 0.0307695.

Bảng 2 Ma trận hệ số tương quan của các biến

Biến ROA SIZE NPL HHI EQUIT~S

Nguồn: Chạy lệnh corr SIZE NPL HHI EquityTotalAsset trong STATA thu được kết quả

Bảng 2 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến Hệ số tương quan giữa các biến ở mức chấp nhận được (nhỏ hơn 0,8) (Kenney, 2008)

2.3.3 Sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập:

Khi phân tích tương quan, chúng ta có cái nhìn tổng quát về mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc dựa trên dữ liệu thống kê, thay vì chỉ dựa vào lý thuyết kinh tế đã được kiểm chứng Tương quan thuận chiều cho thấy khi các biến độc lập tăng, biến phụ thuộc cũng tăng, trong khi tương quan nghịch chiều chỉ ra rằng khi các biến độc lập tăng, biến phụ thuộc sẽ giảm.

Mối tương quan giữa tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và quy mô ngân hàng (SIZE) là 0.1159, cho thấy mức độ tương quan này tương đối thấp Hệ số dương chỉ ra rằng ROA và SIZE có tác động cùng chiều, phù hợp với kỳ vọng ban đầu về mối quan hệ giữa hai biến này.

Mối tương quan giữa tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ nợ khó đòi (NPL) là -0.2278, cho thấy mức độ tương quan tương đối thấp Hệ số âm này chỉ ra rằng ROA và NPL có tác động ngược chiều nhau, đúng như kỳ vọng ban đầu.

Mối tương quan giữa tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và chỉ số tập trung thị trường (HHI) là -0.3054, cho thấy mức độ tương quan tương đối thấp Hệ số âm chỉ ra rằng hai biến này có tác động ngược chiều nhau, khác với kỳ vọng ban đầu.

Mức độ tương quan giữa tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và vốn chủ sở hữu (EQUIT) là 0.2016, cho thấy mối quan hệ tương đối thấp giữa hai biến này Hệ số dương chỉ ra rằng khi tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản tăng, thì vốn chủ sở hữu có xu hướng giảm, và ngược lại, đúng như kỳ vọng ban đầu.

2.3.4 Sự tương quan giữa biến độc lập với nhau:

Ma trận hệ số tương quan cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình không quá mạnh Tương quan cao nhất giữa quy mô ngân hàng và vốn chủ sở hữu đạt giá trị -0.4203, trong khi tương quan thấp nhất giữa logarit tự nhiên tỷ lệ hối đoái thực nước nhập khẩu/VND và logarit tự nhiên khối lượng thủy sản nhập khẩu chỉ đạt -0.0734 Điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là rất thấp.

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ

Mô hình ước lượng

Hệ số xác định R2 (R-squared) 0.2524

Hệ số xác định hiệu chỉnh R2 (Adj R-squared) 0.2302

Tổng bình phương sai số TSS 0.005361646

Tổng bình phương sai số được giải thích ESS 0.001353195

Tổng bình phương phần dư RSS 0.004008451

Sai số chuẩn của phần dư (Root MSE) 0.00545

ROA Hệ số hồi quy Sai số chuẩn T quan sát P-value

Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình

3.2.1 Kiểm định các biến bị bỏ sót của mô hình (dạng đúng của mô hình)

Trong việc chọn biến đưa vào mô hình, nhiều khi các biến thích hợp sẽ bị bỏ sót dẫn đến việc ước lượng không chính xác

Tiến hành kiểm định Ramsey’s RESET bằng Stata ta thu được kết quả:

Kiểm định RESET của Ramsey

Giả thuyết H0: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến

Nguồn: chạy lệnh ovtest trong STATA thu được kết quả

Từ kết quả trên, với p-value = 0.2100 > 𝛼 = 0.10 => Chấp nhận 𝐻0

Kết luận: Mô hình không bị bỏ sót biến

3.2.2 Kiểm định Đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau Nếu xảy ra đa cộng tuyến hoàn hảo thì sẽ vi phạm giả thiết để sử dụng phương pháp bình quân tối thiểu thông thường OLS Trong trường hợp đa cộng tuyến không hoàn hảo, không vi phạm giả định của mô hình OLS nhưng sẽ khiến cho phương sai của ước lượng lớn và dấu của ước lượng có thể sai Dựa vào phương pháp nhân tử phóng đại phương sai VIF, STATA cho ra kết quả như sau:

Bảng 3 Kết quả kiểm định VIF

Giá trị trung bình (mean) VIF 1.17

Nguồn: Chạy lệnh vif trong STATA thu được kết quả

Kết luận cho thấy mô hình không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, các biến có mối tương quan yếu và chỉ số VIF của chúng đều nằm trong khoảng từ 1 đến 2.

3.2.3 Kiểm định Phương sai, sai số thay đổi

Khi nghiên cứu mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, một giả thiết quan trọng là phương sai của các yếu tố ngẫu nhiên phải không đổi Tuy nhiên, do bản chất kinh tế và quá trình thu thập dữ liệu, phương sai này có thể thay đổi, dẫn đến ước lượng thu được là không chệch, nhưng không phải là sai số nhỏ nhất Để kiểm tra xem mô hình có bị khuyết tật phương sai sai số thay đổi hay không, nhóm nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch-Pagan.

H0: Phương sai sai số không đổi H1: Phương sai sai số thay đổi

Bảng 4 Kết quả kiểm định Breusch – Pagan

Kiểm định Breusch – Pagan Giả thuyết H0: Phương sai sai số không đổi chi2(1) = 23.03

Nguồn: chạy lệnh hettest trong STATA thu được kết quả

Từ kết quả trên, với p-value = 0.0000 < α = 0.1 => Bác bỏ H0

Kết luận: Mô hình có khuyết tật phương sai sai số thay đổi

Khuyết tật phương sai sai số thay đổi trong mô hình không làm ảnh hưởng đến tính tuyến tính và tính không chệch, nhưng ước lượng OLS sẽ trở nên kém hiệu quả, dẫn đến các dự báo không còn đáng tin cậy Để khắc phục vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã áp dụng phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh (Robust Standard Errors).

Bảng 5 Kết quả hồi quy theo phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh

ROA Hệ số hồi quy Sai số chuẩn T quan sát P-value

Nguồn: chạy lệnh reg ROA SIZE NPL HHI EquityTotalAsset, robust trong STATA thu được kết quả

Hệ số ước lượng của mô hình hồi quy được xác định là không đổi, trong khi đó, sai số ước lượng đã được điều chỉnh về sai số chuẩn mạnh, giúp khắc phục vấn đề về phương sai sai số thay đổi.

3.2.4 Kiểm định Phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên

Khi sai số ngẫu nhiên không tuân theo phân phối chuẩn, các kiểm định T-student và Fisher trở nên không đáng tin cậy Để kiểm tra phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên, nhóm nghiên cứu đã áp dụng kiểm định Jacque – Bera với mức ý nghĩa 1%.

H0: Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn

H1: Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn

Bảng 8 Kết quả kiểm định Jacque – Bera

Biến Số quan sát Độ nghiêng

Adj chi2(2) Prob>chi2 myResiduals 140 0.0001 0.0569 15.98 0.0003

Nguồn: Tổng hợp và tính toán với sự hỗ trợ của phần mềm STATA

*Ghi chú: res là tên biến phần dư

Xét thấy: p-value = 0.0003 < 0.01 => bác bỏ giả thuyết H0

Như vậy, sai số ngẫu nhiên không tuân theo phân phối chuẩn

Tuy nhiên, với số quan sát khá lớn như trong mẫu này (140 quan sát) thì các kết quả kiểm định và dự báo vẫn đáng tin cậy

Kết quả sau khi kiểm định và khắc phục

Mô hình hồi quy ước lượng thu được sau cùng:

ROA = 0.0761903 + SIZE * 3.23x10 -12 + -0.1535163 * NPL + -0.0000752 * HHI + 0.0782432 * EquityTotalAssets + ui

Hệ số ước lượng R² = 0.2524 cho thấy các biến độc lập SIZE, NPL, HHI và EquityTotalAssets chỉ giải thích được 25.24% sự biến động của biến phụ thuộc ROA, trong khi 74.76% còn lại là do các yếu tố khác ảnh hưởng đến ROA.

3.2.5 Kiểm định sự phù hợp của kết quả thu được với kỳ vọng

ROA Hệ số hồi quy

Khi các biến độc lập trong mô hình có giá trị bằng 0, kỳ vọng khả năng sinh lời trung bình của các ngân hàng tại Việt Nam đạt 0.0761903 Điều này cho thấy ảnh hưởng trung bình của các nhân tố khác không nằm trong mô hình lên khả năng sinh lời của các ngân hàng Việt Nam.

Khi quy mô của ngân hàng Việt Nam tăng 1%, giá trị trung bình kỳ vọng sinh lời (ROA) của các ngân hàng này sẽ tăng lên 1.84119%, cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa ROA và quy mô ngân hàng Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu, với hệ số 𝛽̂ 1 = 3.23x10 -12.

Khi tỷ lệ nợ xấu (NPL) tăng 1% mà các yếu tố khác không thay đổi, giá trị trung bình của khả năng sinh lời (ROA) của các ngân hàng Việt Nam giảm 0.8449573% Mối quan hệ giữa ROA và NPL thể hiện tính chất nghịch chiều, phù hợp với kỳ vọng ban đầu.

Khi mức độ tập trung thị trường tăng 1%, giá trị kỳ vọng khả năng sinh lời của các ngân hàng Việt Nam giảm 0.0000752%, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa ROA và HHI Kết quả này trái với kỳ vọng ban đầu, nhưng có thể được giải thích rằng trong môi trường cạnh tranh cao, các ngân hàng cần cải thiện kinh nghiệm, chất lượng dịch vụ và áp dụng công nghệ mới để tăng lợi nhuận (Hou & cộng sự, 2014).

Khi vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tăng 1% mà các yếu tố khác không thay đổi, giá trị trung bình của kỳ vọng khả năng sinh lời của các ngân hàng Việt Nam sẽ tăng lên với hệ số 𝛽̂ 4 = 0.0782432.

Nam tăng lên 0.0782432% Mối quan hệ giữa ROA và EquityTotalAssets là mối quan hệ thuận chiều, kết quả đúng như kỳ vọng ban đầu

3.2.6 Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy Giả thuyết kiểm định:

Sử dụng giá trị p-value để kiểm định các hệ số 𝛽m (m thuộc [1;4]), nhận thấy (với mức ý nghĩa 1%):

Như vậy, các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê

3.2.7 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Mô hình có ý nghĩa khi các hệ số của mô hình không đồng thời bằng không

Kết quả kiểm định với mức ý nghĩa 𝛼 = 1% p-value = 0.0000 < α => Bác bỏ giả thuyết 𝐻0

Như vậy, mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê với giả thuyết.

Giải thích mô hình và đưa ra một số khuyến nghị

Tính tập trung thị trường (HHI) có tác động nghịch chiều đến biến ROA, trái với giả thuyết ban đầu Thị trường tập trung cao cho thấy các ngân hàng có sức mạnh thị trường thường giảm nỗ lực và thu lợi nhuận độc quyền một cách dễ dàng Điều này dẫn đến hiệu suất kém do theo đuổi những mục tiêu ngoài tối đa hóa lợi nhuận và tốn chi phí duy trì quyền lực thị trường Ngược lại, trong một thị trường cạnh tranh cao, các ngân hàng phải cải thiện công nghệ và kỹ năng để tối ưu hóa đầu ra, từ đó nâng cao hiệu quả và lợi nhuận.

Thứ hai, tỷ suất lợi nhuận ROA, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

Quy mô ngân hàng và EquityTotalAssets có tác động tích cực đến biến phụ thuộc, phù hợp với giả thuyết nghiên cứu Các ngân hàng có ROE cao thể hiện khả năng sử dụng vốn hiệu quả để tạo ra lợi nhuận lớn hơn (Ghasemi & Rostami, 2016) Mối tương quan dương này có thể được giải thích bởi hành vi tối đa hoá lợi nhuận, khi các nhà quản lý thường tính lãi suất cho vay cao hơn lãi suất tiền gửi, dẫn đến tăng chênh lệch lãi suất (Were & Wambua, 2014) Kết quả này cũng được hỗ trợ bởi các nghiên cứu trước đó (Doliente, 2003; Claeys & Vennet, 2004; Idrees, 2007; Siddiqui, 2012) Theo Bektas (2014), chi phí huy động vốn cao hơn khiến các ngân hàng yêu cầu lãi suất cho vay cao hơn Ngân hàng có tỷ lệ vốn hóa cao thường thể hiện uy tín tín dụng và quản lý hiệu quả, do đó khách hàng chấp nhận lãi suất tiền gửi thấp, làm tăng IRS (Demirgỹỗ-Kunt & Huizinga, 1999; Bektas, 2014) Kết quả này được củng cố bởi các nghiên cứu của Saunders.

Nghiên cứu của Schumacher (2000), Kasman & cộng sự (2010), Fungáčová & Poghosyan (2011), và Ghasemi & Rostami (2016) chỉ ra rằng OPERAT có mối tương quan dương với IRS Ngược lại, Demirgỹỗ-Kunt & Huizinga (1999) cho rằng các ngân hàng có xu hướng chuyển chi phí hoạt động sang khách hàng, dẫn đến việc chi phí hoạt động cao hơn sẽ làm tăng ROE Các nghiên cứu của Afanasieff & cộng sự (2002), Maudos & Guevara (2004), Mwamtambulo & Ntulo (2018), và Nanjunga & cộng sự (2016) cũng đã đưa ra kết luận tương tự.

Tỷ lệ nợ khó đòi (NPL) có tác động nghịch chiều lên biến IRS, phù hợp với giả thuyết nghiên cứu, khi rủi ro tín dụng gia tăng, các ngân hàng thương mại sẽ phải trích lập dự phòng rủi ro, dẫn đến lợi nhuận sau thuế giảm Nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây như của Athanasoglou và cộng sự (2008), Dietrich và Wanzenried (2014), và Miller và Noulas (1997) Điều này có thể lý giải bởi thị trường Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển, với sự biến động kinh tế vĩ mô mạnh mẽ hơn so với các thị trường phát triển, dẫn đến chênh lệch ngân hàng tăng lên tương ứng với rủi ro vỡ nợ cao hơn (De Blas và Russ, 2013; Gelos, 2009; Saona).

2016), dẫn đến chi phí bù đắp rủi ro vỡ nợ cao hơn

Nhóm nghiên cứu đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM), trong đó Ngân hàng Nhà nước và Bộ Công Thương cần tăng cường thanh tra và giám sát để đảm bảo hệ thống NHTM hoạt động lành mạnh, minh bạch và an toàn Trong giai đoạn 2015-2019, mức độ cạnh tranh được đánh giá là chấp nhận được, nhưng việc gia tăng các thương vụ mua bán sáp nhập có thể làm giảm tính cạnh tranh và ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của các NHTM cũng như hiệu quả của nền kinh tế Để tồn tại trong môi trường cạnh tranh cao, các NHTM cần tăng cường quy mô vốn chủ sở hữu, ứng dụng công nghệ hiện đại vào hoạt động và nâng cao hiệu quả quản lý thông qua các công cụ giám sát rủi ro hệ thống mới.

Mặc dù HHI là chỉ số phổ biến để đo lường mức độ tập trung của thị trường nhờ vào tính đơn giản của nó (Mishra & cộng sự, 2011), nhưng chính sự đơn giản này cũng khiến HHI không phản ánh đầy đủ sự phức tạp và đặc thù của các thị trường khác nhau.

Từ những kết quả trên, nhóm đã thu được mô hình hồi quy ước lượng sau cùng:

Mô hình nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ khó đòi (NPL), mức độ tập trung ngành (HHI) và vốn chủ sở hữu (EquityTotalAssets) Hệ số ước lượng R² đạt 0.2524 cho thấy các biến độc lập này giải thích 25.24% sự biến động của ROA, trong khi 74.76% còn lại chịu ảnh hưởng từ các yếu tố khác.

Trong quá trình nghiên cứu, chúng tôi nhận thấy rằng tính tập trung thị trường, vốn chủ sở hữu và quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến các biến phụ thuộc, đồng thời tạo ra mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ khó đòi và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản Mô hình này đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng tại Việt Nam trong giai đoạn 2015 - 2019, từ đó nhấn mạnh tầm quan trọng của những yếu tố này và đề xuất một số giải pháp.

Nghiên cứu của nhóm chủ yếu tập trung vào các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng, mà chưa kết hợp với các yếu tố vi mô Hơn nữa, bộ số liệu còn hạn chế và nhóm thiếu kiến thức cũng như kinh nghiệm, dẫn đến một số thiếu sót trong nghiên cứu Chúng tôi rất mong nhận được sự đóng góp và ý kiến từ cô để cải thiện hơn trong tương lai.

Xin chân thành cảm ơn!

Bain, J S (1951), ‘Relation of profit rate to industry concentration: American manufacturing, 1936–1940’, Quarterly Journal of Economics, 65(3), 293–324

Batten, J & Xuan Vinh Vo (2019), ‘Determinants of Bank Profitability—Evidence from Vietnam’, Emerging Markets Finance and Trade, 55 (6), 1417-1428

Berger, A (1995), ‘The Relationship between Capital and Earnings in Banking’,

Journal of Money, Credit and Banking, 27, 432–56

Berger, A N & Hannan, T H (1998), ‘The efficiency cost of market power in the banking industry: A test of the ‘quiet life’ and related hypotheses’, Review of Economics

Bektas, E (2014), ‘Are the determinants of bank net interest margin and spread different? The case of North Cyprus’, Banks and Bank Systems, 9, 82-91

Bourke, P (1989), ‘Concentration and other determinants of bank profitability in Europe, North America and Australia’, Journal of Banking and Finance, 13 (1), 65–79

Chortareas, G.E & Garza-Garcia, J.G (2009), ‘Market structure, profits, and spreads in the Mexican banking industry’, Banks and Bank Systems, 4, 43-52

Demirgỹỗ-Kunt, A & Huizinga, H (1999), ‘Determinants of Commercial Bank Interest Margins and Profitability: Some International Evidence’, The World Bank Economic Review, 13, 379–408

Ghasemi, A & Rostami, M (2016), ‘Determinants of interest rate spread in banking industry’, EcoForum, 5, 1–46

Hoang Phong Nguyen (2018), ‘Profitability of Vietnamese Banks Under Competitive Pressure’, Emerging Markets Finance and Trade, 55, 2004–2021

Nguyễn Thế Bính (2016), ‘Tập trung thị trường trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam’, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 26 (36), 33-37

Samahiya, M & Kaakunga, E (2014), ‘Determinants of Commercial Banks’ Interest Rate Spread in Namibia: An Econometric Exploration’, Botswana Journal of Economics, 12, 1-10

Smirlock, M (1985), ‘Evidence on the (non) relationship between concentration and profitability in banking’, Journal of Money, Credit & Banking, 17(1), 69–83

Were, M & Wambua, J (2014), ‘What factors drive interest rate spread of commercial banks? Empirical evidence from Kenya’, Review of Development Finance, Special Issue: Developments in the Financial Services Sector in Africa, 4, 73–82

Xiaohui Hou, Qing Wang & Qi Zhang (2014), ‘Market structure, Risk taking and the efficiency of Chinese commercial banks’, Emerging Markets Review, 20, 75-88

Antonio Trujillo-Ponce (2011), ‘What determines the profitability of banks? Evidence from Spain’, Literature review and research hypotheses

Tu DQ Le, Thanh Ngo (2019), ‘The determinants of bank profitability: A cross- country analysis’

Vesna Bucevska & Branka Hadzi Misheva (2017), ‘The Determinants of Profitability in the Banking Industry: Empirical Research on Selected Balkan Countries’

SIZE NPL HHI ROA Equity

Các lệnh và kết quả trong STATA

 Ma trận tương quan giữa các biến

Variable Obs Mean Std Dev Min Max

corr SIZE NPL HHI EquityTotalAsset

 Kiểm định các biến bị bỏ sót trong mô hình (dạng đúng của mô hình)

 Kiểm định Phương sai sai số thay đổi

 Khắc phục khuyết tật Phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp sai số tiêu chuẩn mạnh (Robust Standard Errors)

ROA Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval]

Source SS df MS Number of obs = 140

reg ROA SIZE NPL HHI EquityTotalAsset

Ho: model has no omitted variables

Ramsey RESET test using powers of the fitted values of ROA

Variables: fitted values of ROA

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity