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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH PHẠM HẢI NAM KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TÊ THÊ GIỚI LUẬN ÁN TIẾN SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TÊ THÊ GIỚI LUẬN ÁN TIẾN SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 9.34.02.01 Người hướng dẫn khoa học: PGS.TSKH Nguyễn Ngọc Thạch PGS.TS Hà Văn Dung TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021 i LỜI CAM ĐOAN Luận án chưa được trình nộp để lấy học vị Tiến sĩ sở đào tạo Luận án cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, số liệu, kết nêu Luận án trung thực chưa công bố hình thức trước đây, trích dẫn Luận án được ghi rõ nguồn gốc đầy đủ Nghiên cứu sinh Phạm Hải Nam ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tác giả muốn gửi lời tri ân sâu sắc tới tập thể giảng viên hướng dẫn: PGS.TSKH Nguyễn Ngọc Thạch tận tình bảo đặt nền mong, định hướng nghiên cứu suốt trình tác giả thực Luận án, PGS.TS Hà Văn Dũng co gop ý chi tiết trình tác giả hồn thiện Luận án hơ trợ tác giả việc công bố kết nghiên cứu Luận án Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo, cán phụ trách Khoa Sau Đại học – Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM tạo điều kiện tốt để tác giả học tập hồn thành chương trình đào tạo Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình, đặc biệt con, nguồn động viên tinh thần cho tác giả suốt năm học trường thời gian hoàn thành Luận án Sự giúp đỡ thành viên gia đình chính động lực giúp tác giả co thể nơ lực để hồn thành Luận án iii TÓM TẮT Luận án được thực nhằm nghiên cứu yếu tố tác động đến KNSL NHTM Việt Nam giai đoạn khủng hoảng hậu khủng hoảng kinh tế giới, so sánh chiều hướng tác động yếu tố hai giai đoạn; tác động khủng hoảng kinh tế giới đến KNSL NHTM Việt Nam Nghiên cứu được thực bằng phương pháp định tính định lượng theo phương pháp Bayes thơng qua thuật tốn lấy mẫu Gibbs nhằm thực mục tiêu nghiên cứu Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính 30 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2018 Kết nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, vốn ngân hàng, dự phòng rủi ro tín dụng, dư nợ cho vay yếu tố co chiều hướng tác động đến KNSL NHTM Việt Nam hai giai đoạn toàn thời kỳ nghiên cứu Các yếu tố tài sản khoản, chi phí hoạt động co chiều hướng tác động thay đởi so sánh hai thời kỳ Ngồi ra, chi phí trả lãi, lạm phát, tăng trưởng kinh tế yếu tố tác động đến KNSL NHTM, mặc dù chiều hướng tác động khác lên tiêu ROA ROE Nghiên cứu cũng tìm thấy bằng chứng KNSL NHTM Việt Nam giai đoạn khủng hoảng tốt so sánh với giai đoạn hậu khủng hoảng kinh tế giới Ngoài ra, so sánh với phương pháp GMM hệ thống (SGMM), kết nghiên cứu cũng cho thấy NHTM Việt Nam đạt được KNSL cao giai đoạn khủng hoảng Từ kết nghiên cứu Luận án, tác giả đưa kết luận khuyến nghị ban lãnh đạo NHTM nhà hoạch định chính sách vĩ mô nhằm xây dựng hệ thống ngân hàng vững chắc, đảm bảo việc kinh doanh ngân hàng an toàn, lành mạnh, hạn chế tác động tiêu cực khủng hoảng kinh tế giới nâng cao hiệu hoạt động NHTM Việt Nam Tư khóa: Bayes, kha sinh lời, khủng hoang kinh tế, ngân hàng thương mại ABSTRACT The puupose of this thesis is to study the factors affecting the profitability of Vietnamese commercial banks in the world economic crisis and post-crisis period, comparing the trend of impacts of factors in two phases; the impact of the world economic crisis on the profitability of Vietnamese commercial banks The research was done by qualitative method and quantitative method by Bayesian method via Gibbs sampling algorithm to accomplish research objectives Data were collected from the financial statements of 30 Vietnamese commercial banks for the period 2007 – 2018 The research results show bank size, bank capital, loan loss provision, bank loans are factors that tend to equally affect Vietnam's commercial banks in two periods and entire period Factors of liquid assets, operating expenses tend to change when comparing two periods In addition, interest expenses, inflation, economic growth are factors affecting the profitability of commercial banks, although the trend of impacts varies with each indicator ROA and ROE The study also found evidence of better profitability of Vietnamese commercial banks in the world economic crisis period when compared to the post-crisis period In addition, when compared with the system GMM method (SGMM), the research results also show that Vietnamese commercial banks achieved higher profitability during the crisis period From the research results of the thesis, the author gives conclusions and recommendations for the leaders of commercial banks, and macro policy-makers to build a sustainable banking system to ensure a safe and healthy banking operation, limit the negative impacts of the world economic crisis and improve the operational efficiency of Vietnamese commercial banks Keywords: Bayes, profitability, economic crisis, commercial bank MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i TÓM TĂT iii MỤC LỤC v DANH MỤC TƯ VIẾT TĂT viii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC HÌNH .x CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1.1.1 Bối cảnh nghiên cứu giới nước .1 1.1.2 Tổng quan nghiên cứu liên quan khoảng trống khoa học 1.2 MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 1.2.1 Mục tiêu tổng quát .7 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 1.2.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu .8 1.4 PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 1.5 ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 1.6 KẾT CẤU LUẬN ÁN 12 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 13 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHU KỲ KINH TẾ VÀ KHỦNG HOẢNG KINH TẾ 13 2.1.1 Khái niệm về chu kỳ kinh tế khủng hoảng kinh tế .13 2.1.2 Các lý thuyết về chu kỳ kinh tế khủng hoảng kinh tế 14 2.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 19 2.2.1 Các quan điểm về hiệu kinh doanh khả sinh lời ngân hàng thương mại 19 2.2.2 Các lý thuyết về khả sinh lời ngân hàng thương mại .24 2.2.3 Các tiêu phản ánh khả sinh lời ngân hàng thương mại 26 2.3 TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 28 2.3.1 Khủng hoảng kinh tế ảnh hưởng đến kinh tế vĩ mô 28 2.3.2 Khủng hoảng kinh tế làm tăng rủi ro tín dụng 29 2.3.3 Khủng hoảng kinh tế làm tăng rủi ro khoản 29 2.4 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 31 2.4.1 Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến khả sinh lời ngân hàng thương mại 31 2.4.2 Nghiên cứu thực nghiệm tác động khủng hoảng kinh tế đến khả sinh lời ngân hàng thương mại 45 2.5 THẢO LUẬN NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC 51 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 55 3.1 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 55 3.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 56 3.2.1 Phương pháp Bayes 56 3.2.2 Tính ưu việt phương pháp Bayes so với phương pháp tần suất 59 3.3 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU .61 3.3.1 Quy trình nghiên cứu .61 3.3.2 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 62 3.3.3 Giả thuyết nghiên cứu .64 3.4 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 73 3.4.1 Mô tả liệu nghiên cứu 73 3.4.2 Kiểm định mơ hình 74 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 76 4.1 KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 76 4.1.1 Thống kê mô tả tương quan biến 76 vii 4.1.2 Lợi nhuận tổng tài sản (ROA) 78 4.1.3 Lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE) 82 4.1.4 Phân tích thảo luận kết 86 4.2 KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN HẬU KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 91 4.2.1 Thống kê mô tả tương quan biến 91 4.2.2 Lợi nhuận tổng tài sản (ROA) 93 4.2.3 Lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE) 97 4.2.4 Phân tích thảo luận kết .100 4.3 TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 105 4.3.1 Lợi nhuận tổng tài sản (ROA) 105 4.3.2 Lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE) 109 4.3.3 So sánh chiều hướng tác động phương pháp Bayes với phương pháp truyền thống 112 4.3.4 Thảo luận tác động khủng hoảng kinh tế giới đến khả sinh lời ngân hàng thương mại Việt Nam .114 4.4 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 115 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH ĐỂ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM ĐẠT ĐƯỢC KHẢ NĂNG SINH LỜI HỢP LÝ TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 122 5.1 KẾT LUẬN 122 5.2 GỢI Ý CHÍNH SÁCH ĐỂ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM ĐẠT ĐƯỢC KHẢ NĂNG SINH LỜI HỢP LÝ TRONG BỐI CẢNH KHỦNG HOẢNG KINH TẾ THẾ GIỚI 124 5.2.1 Đối với ngân hàng thương mại 125 5.2.2 Đối với quan quản lý nhà nước 131 5.3 HẠN CHẾ CỦA LUẬN ÁN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 133 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO i CÁC CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN xiii PHỤ LỤC xiv DANH MỤC TƯ VIẾT TẮT DIỄN GIẢI ĐẦY ĐU KÝ HIỆU VIÊT TẮT TIÊNG VIỆT TIÊNG ANH HQKD Hiệu kinh doanh ESS Số lượng mẫu hiệu Effective Sample Size FEM Mơ hình tác động cố định Fixed Effects Model Phương pháp bình phương bé Feasible Generalized Least tởng qt Squares FGLS GMM Mơ hình hồi quy moment tổng quát Generalized Method of Moments GDP Tổng sản phẩm quốc nội Gross Domestic Product IMF Quỹ tiền tệ Quốc tế International Monetary Fund KNSL Khả sinh lời MCMC Markov Chain Monte Carlo NHNN Ngân hàng Nhà nước NIM Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NHTM Ngân hàng thương mại OLS Ordinary Least Squares REM Bình phương nhỏ thơng thường Mơ hình tác động ngẫu nhiên ROA Lợi nhuận tổng tài sản Return on Assets ROE Lợi nhuận vốn chủ sở hữu Return on Equity RRTD Rủi ro tín dụng RRTK Rủi ro khoản WB Ngân hàng Thế giới Net Interest Margin Random Effects Model World Bank 24 thoảng, thuật toán được sử dụng để xác định mức độ tự tương quan (Autocorrelation) mẫu giá trị n được tính từ xxi - Tiến trình thuật tốn mơ luyện kim (Simulated Annealing – kỹ thuật xác suất để xấp xỉ tối đa hoa khơng gian tìm kiếm lớn siêu liệu) thường được sử dụng để giảm “bước ngẫu nhiên” (random walk) giai đoạn đầu trình lấy mẫu) PHỤ LỤC 3: Giai đoạn 2007 – 2011 Variable Obs Mean 132 132 133 128 133 CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP ROA ROE SIZE LLP LOAN Efficiency summaries Min Max 0122723 1099978 31.17319 0110188 4980299 0094089 -.0551175 1006951 -.8200213 1.259605 28.34221 0064496 0013969 1460224 113841 0595185 2846444 33.7635 0378056 8516832 133 131 133 132 132 1282458 5197855 3467763 0675589 0139167 0771619 1280773 1551646 0282006 0057466 0425561 1851091 0508746 0237756 0039602 4624462 7655939 8078276 1499806 051961 133 133 1330173 0657714 0640113 0100761 0688 0532 2297 0846 MCMC sample size Efficiency: avg max ESS Corr time Std Dev = = = = 10,000 8557 9848 Efficiency ROA SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons var 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 9622.31 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.04 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9622 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 8556.96 1.17 0.8557 xxii Efficiency summaries MCMC sample size Efficiency: avg max ESS Corr time = = = = 10,00 0.8637 9763 Efficiency ROE SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons var 10000.00 9690.10 10000.00 9803.67 10000.00 10000.00 9556.55 9472.21 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.03 1.00 1.02 1.00 1.00 1.05 1.06 1.00 1.00 1.00 1.0000 0.9690 1.0000 0.9804 1.0000 1.0000 0.9557 0.9472 1.0000 1.0000 1.0000 8637.16 1.16 0.8637 SIZE SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP LOA N CAP 1.0000 0.5886 1.0000 -0.0359 0.1235 1.0000 -0.7036 -0.3253 -0.0068 1.0000 0.3503 0.2422 0.4451 -0.3523 -0.0358 -0.1802 -0.8398 0.0078 -0.1462 0.0107 0.2223 0.1486 -0.1689 0.0062 0.1928 0.2549 -0.0101 0.0788 -0.0820 0.1609 -0.1212 -0.2282 0.0269 -0.0122 INFLAT INFLAT GGDP LLP 1.0000 -0.1754 GGD P 1.0000 DEP LIQUI INT OP E 1.0000 -0.3094 1.0000 -0.0247 -0.2347 1.0000 -0.0108 -0.1213 0.5150 1.0000 -0.0618 0.0393 0.6752 0.3329 -0.0424 0.0414 -0.2087 -0.2967 23 Model summary Likelihood: ROA ~ normal(xb_ROA,{var}) Priors: {ROA:SIZE} ~ normal(1,100) {ROA:LLP} ~ normal(1,100) {ROA:LOAN} ~ normal(1,100) {ROA:CAP} ~ normal(1,100) {ROA:DEP} ~ normal(1,100) {ROA:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROA:INT} ~ normal(1,100) {ROA:OPE} ~ normal(1,100) {ROA:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROA:GGDP} ~ normal(1,100) {ROA:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROA Block summary 1: 2: {ROA:SIZE LLP LOAN CAP {var} DE LIQUI INT OP INFLAT GGDP _cons} P E Bayesian normal regression Gibbs sampling MCMC iterations Burn-in MCMC sample size Number of obs Acceptance rate Efficiency: avg max Log marginal-likelihood = -.74757551 Mean Std Dev MCS E Median 0028688 -.2124825 0059199 0986451 0157872 0026785 -.0114077 -.3451738 -.0136359 0175301 -.0932824 0238967 3.17732 2537006 3433373 1555988 2176729 9827032 3.513205 4035873 1.848883 8183932 000239 030721 002537 003433 001586 002177 009827 035132 004036 018489 008184 0025476 -.2201485 0054476 0974444 0165515 -.0018528 -.007183 -.3504431 -.0133268 -.0259349 -.0937272 0399465 0051275 000055 0395236 = = = = = = = = (Gibbs) (Gibbs) 12,50 02,500 10,00 13 31 8557 9848 Equal-tailed [95% Cred Interval] ROA SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons var -.0441114 0498292 -6.41249 5.891316 -.4863881 5031439 -.5805027 7741976 -.2889355 3134644 -.423879 4356535 -1.958638 1.908994 -7.278633 6.568389 -.8088171 7714637 -3.556433 3.669589 -1.711612 1.500539 0312262 0512572 24 Model summary Likelihood: ROE ~ normal(xb_ROE,{var}) Priors: {ROE:SIZE} ~ normal(1,100) {ROE:LLP} ~ normal(1,100) {ROE:LOAN} ~ normal(1,100) {ROE:CAP} ~ normal(1,100) {ROE:DEP} ~ normal(1,100) {ROE:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROE:INT} ~ normal(1,100) {ROE:OPE} ~ normal(1,100) {ROE:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROE:GGDP} ~ normal(1,100) {ROE:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROE Block summary 1: 2: {ROE:SIZE LLP LOAN CAP {var} DE LIQUI INT OP INFLAT GGDP _cons} P E Bayesian normal regression Gibbs sampling MCMC iterations Burn-in MCMC sample size Number of obs Acceptance rate Efficiency: avg max Log marginal-likelihood = -9.5816475 MCS E Median = = = = = = = = (Gibbs) (Gibbs) 12,50 02,500 10,00 13 31 8637 9763 Equal-tailed [95% Cred Interval] Mean Std Dev .0453588 -4.123411 1965802 3312666 1119171 0684824 0287201 -8.542678 0122988 -1.049228 -1.299219 0252713 3.389193 2747121 3634407 165338 2348397 1.051564 3.673791 4284535 1.980878 8648199 00025 0451861 -.004523 0940147 03443 -4.093688 -10.82127 2.471433 002747 200494 -.3373665 7357301 003671 3352165 -.3696099 1.043917 001653 1107981 -.2069125 4360057 00232 0667658 -.3933814 5327749 010757 0347319 -2.044787 2.07741 037748 -8.53363 -15.74472 -1.34208 004285 0175902 -.8366407 8628654 019809 -1.04855 -4.960801 2.825973 008648 -1.290619 -2.99182 4340139 04537 0057479 000062 ROE SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons var 0448747 0355642 0577458 25 PHỤ LỤC 4: Giai đoạn 2012 – 2018 Variable Obs Mean Std Dev Min Max 206 206 206 206 206 0060187 0704603 32.25111 0132046 5543287 004973 0567846 1.085509 00477 1171049 0000829 0006827 30.21753 0054339 2223948 0264346 2444132 34.8111 034058 7530163 CAP DEP LIQUI INT OPE 206 206 206 206 206 0923233 6692231 2714091 0532647 0166055 0393111 1065786 104699 0194253 0052347 0322527 4140806 0545048 0134608 0037028 2383814 8937174 6292637 1345339 0328927 INFLAT GGDP 206 206 0457073 062115 024844 0064872 0063 0525 0921 0708 ROA ROE SIZE LLP LOAN SIZE SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP 1.0000 0.1311 1.0000 0.2389 -0.3757 -0.6779 0.0062 0.2651 -0.1888 -0.1587 0.2172 -0.3827 0.0695 -0.2355 0.0473 -0.1910 0.3123 0.2608 -0.3250 INFLAT INFLAT GGDP LLP 1.0000 -0.8226 GGD P 1.0000 LOA N CAP DEP LIQUI INT OP E 1.0000 -0.0543 1.0000 0.5364 -0.2184 1.0000 -0.6771 0.0147 -0.5817 1.0000 -0.1630 0.4248 -0.1188 -0.0844 1.0000 0.1829 0.4794 0.0111 -0.1503 0.2688 1.0000 -0.2156 0.3047 -0.2913 0.0426 0.6542 0.1921 0.3434 -0.3547 0.2434 -0.0894 -0.5627 -0.1386 26 Efficiency summaries MCMC sample Efficiency: ESS size = mi = n avg = ma = x Corr time 10,00 0.8924 9894 Efficiency ROE SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons var Efficiency 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 9800.04 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.02 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9800 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 8923.85 1.12 0.8924 summaries MCMC sample Efficiency: ESS size = mi = n avg = ma = x Corr time 10,00 0.8915 989 Efficiency ROA SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons var 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 9766.42 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.02 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9766 1.0000 1.0000 1.0000 8914.57 1.12 0.8915 xxvii Model summary Likelihood: ROA ~ normal(xb_ROA,{var}) Priors: {ROA:SIZE} ~ normal(1,100) {ROA:LLP} ~ normal(1,100) {ROA:LOAN} ~ normal(1,100) {ROA:CAP} ~ normal(1,100) {ROA:DEP} ~ normal(1,100) {ROA:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROA:INT} ~ normal(1,100) {ROA:OPE} ~ normal(1,100) {ROA:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROA:GGDP} ~ normal(1,100) {ROA:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROA Block summary 1: 2: {ROA:SIZE LLP LOAN CAP {var} DE LIQUI INT OP INFLAT GGDP _cons} P E Bayesian normal regression Gibbs sampling MCMC iterations Burn-in MCMC sample size Number of obs Acceptance rate Efficiency: avg max = Log marginal-likelihood = 60.374986 Mean Std Dev .0021508 -.0417101 0105042 0505338 -.0024644 0163054 -.0361421 4187812 0882065 2471057 -.1004701 0152412 2.700477 1583876 4518202 1428097 1619706 8495553 2.487336 9200721 3.155909 5566176 0252174 002526 MCS E Median = = = = = = = (Gibbs) (Gibbs) 12,50 02,500 10,00 20 61 8915 989 Equal-tailed [95% Cred Interval] ROA SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE INFLAT GGDP _cons var 000147 0019141 -.0273612 0324138 027005 -.0338744 -5.377006 5.283718 001584 0085945 -.3008076 322571 004417 0497504 -.8303646 9530707 001428 -.0030165 -.282636 2785935 00162 016677 -.3030894 3327952 008496 -.0376351 -1.714141 1.634228 025169 4116701 -4.481809 5.310291 009032 0793091 -1.713346 1.874656 031559 2768542 -6.011606 6.454099 005397 -.100025 -1.22435 9828202 000027 0251005 0206765 0306069 28 Model summary Likelihood: ROE ~ normal(xb_ROE,{var}) Priors: {ROE:SIZE} ~ normal(1,100) {ROE:LLP} ~ normal(1,100) {ROE:LOAN} ~ normal(1,100) {ROE:CAP} ~ normal(1,100) {ROE:DEP} ~ normal(1,100) {ROE:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROE:INT} ~ normal(1,100) {ROE:OPE} ~ normal(1,100) {ROE:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROE:GGDP} ~ normal(1,100) {ROE:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROE Block summary 1: 2: {ROE:SIZE LLP LOAN CAP {var} DE LIQUI INT OP INFLAT GGDP _cons} P E Bayesian normal regression Gibbs sampling MCMC iterations Burn-in MCMC sample size Number of obs Acceptance rate Efficiency: avg max = Log marginal-likelihood = 54.934942 MCS E Median = = = = = = = (Gibbs) (Gibbs) 12,50 02,500 10,00 20 61 8924 9894 Equal-tailed [95% Cred Interval] Mean Std Dev SIZE 029814 LLP -.900563 LOAN 1779039 CAP 0357271 DEP -.0568046 LIQUI 2005992 INT -.5087952 OPE 3.882138 INFLAT 6435787 GGDP 1.136071 _cons -1.135144 0157946 2.760241 1620679 4689696 1464829 1668298 8870023 2.566411 9522655 3.258897 5795993 000158 0296599 -.0009323 027602 -.9019002 -6.388154 001621 1782862 -.1424808 00469 0377903 -.8773911 001465 -.0575909 -.3433418 001685 200285 -.1231219 00887 -.520582 -2.264962 025664 3.893116 -1.120688 009523 6534489 -1.245535 032589 1.139661 -5.250398 005796 -1.126815 -2.289786 0609972 4.506352 4957963 9328628 231206 5309689 1.234749 8.83788 2.493923 7.453526 0107659 0026768 000028 0324113 ROE var 0266987 0264898 0220054 29 PHỤ LỤC 5: Toàn thời kỳ 2007 – 2018 Efficiency summaries MCMC sample size Efficiency: avg max ESS Corr time = = = = 10,00 0.9446 9912 Efficiency ROA SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMM Y INFLAT GGDP _cons 10000.00 10000.00 9682.95 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 9720.33 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.03 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.03 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 0.9683 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9720 1.0000 1.0000 1.0000 var 9446.28 1.06 0.9446 30 Efficiency summaries MCMC sample Efficiency: ESS ROE SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMM Y INFLAT GGDP _cons var size = = avg = ma = x Corr time 10,00 0.9089 9865 Efficiency 10000.00 10000.00 9780.10 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 10000.00 9379.82 10000.00 10000.00 10000.00 1.00 1.00 1.02 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.07 1.00 1.00 1.00 1.0000 1.0000 0.9780 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9380 1.0000 1.0000 1.0000 9088.75 1.10 0.9089 31 Model summary Likelihood: ROA ~ normal(xb_ROA,{var}) Priors: {ROA:SIZE} ~ normal(1,100) {ROA:LLP} ~ normal(1,100) {ROA:LOAN} ~ normal(1,100) {ROA:CAP} ~ normal(1,100) {ROA:DEP} ~ normal(1,100) {ROA:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROA:INT} ~ normal(1,100) {ROA:OPE} ~ normal(1,100) {ROA:DUMMY} ~ normal(1,100) {ROA:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROA:GGDP} ~ normal(1,100) {ROA:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROA Block summary 1: {ROA:SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMMY INFLAT GGDP _cons}(Gibbs) 2: {var} (Gibbs) Bayesian normal regression Gibbs sampling Log marginal-likelihood = ROA MCMC iterations = 12,500 Burn-in = = MCMC sample = size Number of obs Acceptance = Efficiency: = rate avg = 188.98258 max = Mean Std Dev MCS E Median 0025566 -.0941885 0121481 084374 0035272 0109637 -.0322164 -.0219991 006662 -.004481 GGDP -.0083757 _cons -.0921787 0087918 1.367339 088871 1696984 0674165 085944 4214742 1.411969 0240297 210277 9661023 30093 000088 013673 000903 001697 000674 000859 004215 013796 000244 002103 009661 003009 0024558 -.0972482 0120426 0831773 0032538 0105017 -.0280848 -.0190255 0066783 -.0049607 -.0197989 -.0916022 SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMM Y INFLAT 2,500 10,00 33 91 9446 9912 Equal-tailed [95% Cred Interval] -.0147936 -2.773618 -.1627977 -.25224 -.1290358 -.1549287 -.8719096 -2.774357 -.0401433 -.4152328 -1.929775 -.6846828 0197917 2.595 18897 4198967 1343332 1843016 7907562 2.742507 0545728 406147 1.895046 4972008 xxxii Model summary Likelihood: ROE ~ normal(xb_ROE,{var}) Priors: {ROE:SIZE} ~ normal(1,100) {ROE:LLP} ~ normal(1,100) {ROE:LOAN} ~ normal(1,100) {ROE:CAP} ~ normal(1,100) {ROE:DEP} ~ normal(1,100) {ROE:LIQUI} ~ normal(1,100) {ROE:INT} ~ normal(1,100) {ROE:OPE} ~ normal(1,100) {ROE:DUMMY} ~ normal(1,100) {ROE:INFLAT} ~ normal(1,100) {ROE:GGDP} ~ normal(1,100) {ROE:_cons} ~ normal(1,100) {var} ~ igamma(2.5,2.5) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Parameters are elements of the linear form xb_ROE Block summary 1: {ROE:SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMMY INFLAT GGDP _cons}(Gibbs) 2: {var} (Gibbs) Bayesian normal regression Gibbs sampling Log marginal-likelihood ROE SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMM Y INFLAT GGDP _cons var = 146.51599 MCMC iterations = 12,500 Burn-in = MCMC sample = size Number of obs = Acceptance rate = Efficiency: = avg = max = Mean Std Dev MCS E Median 0318922 -1.351348 1925586 1830741 0087931 1281524 -.3503326 -1.696525 0657158 0222854 -.6046472 -1.021216 0099287 1.530506 1023751 1944296 0770309 0989892 491104 1.620228 0271235 2389412 1.069358 3430581 000099 015305 001035 001944 00077 00099 004911 016202 00028 002389 010694 003431 0318384 -1.328436 1923053 1823995 0087061 1296542 -.3481191 -1.693114 0657536 0220427 -.6085143 -1.021106 0196335 0015421 000016 0195461 2,500 10,00 33 91 9089 9865 Equal-tailed [95% Cred Interval] 0123357 0512876 -4.404625 -.0101855 -.1930543 -.1414137 -.0686511 -1.325941 -4.790776 0124103 1190212 -.4380741 -2.721304 -1.691691 0168508 1.624732 3933352 5656626 1613576 3212034 6124404 1.477829 5067051 1.489015 -.3512835 0228882 xxxiii Prob > chi2 = 0.0000 Two-step results ROA ROA L1 SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMM Y INFLAT GGDP _cons Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 2387109 0523155 4.56 0.000 1361745 3412473 0056886 -.058814 0235895 1266126 -.0010053 0167948 0580603 -.5804855 0060486 -.0250515 -.1306337 -.1919533 0009271 0728387 0037716 0122798 0030851 0049852 0129149 0755523 0010609 0030259 0365185 0297666 6.14 -0.81 6.25 10.31 -0.33 3.37 4.50 -7.68 5.70 -8.28 -3.58 -6.45 0.000 0.419 0.000 0.000 0.745 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0038716 -.2015753 0161973 1025446 -.007052 007024 0327476 -.7285652 0039693 -.0309821 -.2022086 -.2502947 0075056 0839473 0309816 1506806 0050413 0265655 0833731 -.4324058 0081279 -.0191208 -.0590587 -.1336118 Two-step results ROE ROE L1 SIZE LLP LOAN CAP DEP LIQUI INT OPE DUMM Y INFLAT GGDP _cons Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 0920059 133843 0213459 6.27 0.000 0496911 7620578 4802513 7392402 -.0444943 3185382 5585706 -10.86234 0414452 -.1695422 -1.47592 -1.69129 0109518 2.184842 0710818 1374255 0431886 071667 2360911 1.579306 0135027 0388798 3611543 3409592 4.54 0.35 6.76 5.38 -1.03 4.44 2.37 -6.88 3.07 -4.36 -4.09 -4.96 0.000 0.727 0.000 0.000 0.303 0.000 0.018 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 1756802 028226 0711562 -3.520154 5.04427 3409334 6195691 4698912 1.008589 -.1291424 0401538 1780735 459003 0958405 1.021301 -13.95773 -7.76696 0149805 06791 -.2457453 -.0933391 -2.183769 -.7680707 -2.359557 -1.023022 ... KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 19 2.2.1 Các quan điểm về hiệu kinh doanh khả sinh lời ngân hàng thương mại 19 2.2.2 Các lý thuyết về khả sinh lời ngân. .. sinh lời ngân hàng thương mại .24 2.2.3 Các tiêu phản ánh khả sinh lời ngân hàng thương mại 26 2.3 TÁC ĐỘNG CỦA KHỦNG HOẢNG KINH TẾ ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI ... quan hệ khủng hoảng kinh tế KNSL ngân hàng thương mại Trong phạm vi Luận án, tác giả giới hạn bối cảnh khủng hoảng tài chính 2.2 CƠ SỞ LÝ THUYÊT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2.2.1