Thứ nhất, để giảm ảnh hƣởng về tính thời điểm của dữ liệu nghiên cứu, có thể thực hiện dữ liệu quý để xác định mô hình.
Thứ hai, nghiên cứu vấn đề về độ trễ của các biến đến lợi nhuận.
Thứ ba, đƣa thêm biến giả thể hiện giai đoạn trƣớc và sau khủng hoảng kinh tế xảy ra. Việc đƣa biến giả vào mô hình nhằm phân tích sự ảnh hƣởng của biến tác động đến lợi nhuận ngân hàng trong giai đoạn trƣớc và sau khủng hoảng.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 5
Nhằm gia tăng mức lợi nhuận đạt đƣợc, các NHTMCP cần: (i) Mở rộng hoạt động cho vay với điều kiện kiểm soát đƣợc chất lƣợng tín dụng; (ii) Rà soát lại giá trị, tính thanh khoản, tính pháp lý của tài sản nhận đảm bảo; (iii) Rà soát lại hoạt động đầu tƣ góp vốn dài hạn; (iv) Giám sát xát sao hoạt động đầu tƣ sau khi tiến hành đầu tƣ; (v) Nâng cao chất lƣợng bộ phận đầu tƣ tại NHTMCP; (vi) Gia tăng mức độ tự chủ tài chính; (vi) Thực hiện việc mở rộng quy mô hoạt động một cách thận trọng; (vii) Nâng cao chất lƣợng dự báo tình hình kinh tế vĩ mô.
Để duy trì sự ổn định và phát triển của hệ thống ngân hàng, một số kiến nghị đối với cơ quan quản lý Nhà nƣớc (NHNN, Chính Phủ) bao gồm: (i) Áp dụng cơ chế đánh giá giá trị tài sản đảm bảo đồng nhất; (ii) Thông báo một cách nhanh chóng và chính xác sự thay đổi trong điều hành chính sách vĩ mô; (iii) Thực hiện đúng các cam kết đã đƣợc thông báo cho nền kinh tế, khi có sự thay đổi cần có những tín hiệu để các NHTMCP có những chính sách thích ứng kịp thời.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Việt
Nguyễn Thị Loan và Lâm Thị Hồng Hoa 2012, Kế toán ngân hàng, NXB Phƣơng Đông, TP. Hồ Chí Minh.
Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh 2013, Giáo trình kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội.
Phạm Trí Cao và Vũ Minh Châu 2009, Kinh tế lượng ứng dụng, NXB Thống Kê, Hà Nội.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2007, Thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội, NXB Thống kê, Hà Nội.
Nguyễn Việt Hùng 2008, Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại ở Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Trƣờng đại học Kinh tế Quốc dân.
Đinh Công Khải 2012, Dữ liệu bảng, Bài giảng môn kinh tế lƣợng ứng dụng, Trƣờng đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh, ngày 14/05/2012.
Lê Đỗ Mạch 2005, Nghiên cứu xây dựng quy trình và phương pháp thực hành hồi quy tuyến tính dựa trên phần mềm Stata, Báo cáo Tổng hợp kết quả nghiên cứu khoa học đề tài cấp cơ sở, Viện khoa học thống kê.
Trần Thọ Đạt, Hà Quỳnh Hoa 2015, Phối hợp chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa nhằm thực hiện mục tiêu kinh tế vĩ mô năm 2015, truy cập tại <https://www.google.com.vn/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd= 3&ved=0CCAQFjACahUKEwi594KL67_IAhXjI6YKHfcqA6A&url=http%3 A%2F%2Fdl.ueb.vnu.edu.vn%2Fbitstream%2F1247%2F9897%2F1%2FPhoi %2520hop%2520chinh%2520sach%2520tien%2520te_Tran%2520Tho%252 0Dat.pdf&usg=AFQjCNHKQzuLCU_evl7tTSXan3ytB2jVg&sig2=quCTt9i Y8Azkd4yHXFhang&bvm=bv.104819420,d.dG Y&cad=rja>, Ngày truy cập 5/8/2015.
Báo cáo thƣờng niên của Ngân hàng Nhà Nƣớc từ năm 2005 đến 2013.
Báo cáo tài chính hợp nhất đƣợc kiểm toán của 25 Ngân hàng thƣơng mại cổ phần đƣợc khảo sát từ năm 2005 đến 2014.
Báo cáo Tình hình kinh tế xã hội hàng năm từ năm 2005 đến năm 2014 của Tổng cục Thống kê.
Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Anh
Ahmad Aref Almazari 2014, „Impact of Internal Factors on Bank Profitability: Comarative Study between Saudi Arabia and Jordan‟, Journal of Applied Finance & Banking, vol.4, no. 1, 2014, 125-140.
Angela Roman, Ioana – Iulana Tomuleasa 2012, Analysis of Profitability Determinants: Empirical Evidence of Commercial Banks in the New EU Member States, Available from < http://icfb.rs.opf.slu.cz/sites/ icfb.rs.opf.slu.cz/sites/files/ 39_roman.pdf>, [1 June 2015]
Atiya Aljbiri 2013, Factors affecting gumhouria bank’s profitability. Empirical evidence from biggest comemercial bank in Libya, Available from <http:// acta.mendelu.cz/pdf/actaun201361071941.pdf>, [1 June 2015]
Badi H. Baltagi 2005, Econometric Analysis of Panel Data, Available from: <http://faculty.ksu.edu.sa/mahmoud/DocLib7/Baltagi- %20%20Econometric % 20Analysis%20of%20Panel%20Daƣ3ta.pdf>, [5 July 2015].
Badi H. Baltagi, n.d, Panel data method, Handbook of Applied Economic Statistics, eddited by Aman Ullah and David E.A, Giles, Marcel Dekker, New York.
Balachandher K.Guru, J. Staunton, B. Shanmugam 2000, Determinants of
Commercial Bank Profitability in Malaysia, Available from
<http://acta.mendelu.cz/ pdf/actaun201361071941.pdf>, [1 June 2015].
Hun Myoung Park 2011, Practical Guides To Panel Data Modeling: A Step
by Step Analysis Using Stata, Available from:
<http://www.iuj.ac.jp/faculty/kucc625/ method/panel/panel_iuj.pdf>, [5 July 2015]
Kyriaki Kosmidou, Sailesh Tanna, Fotios Pasiouras 2008, Determinants of profitability of domestic UK Commercial Banks: Pannel evidence from the
period 1995-2002, Available from <
https://ideas.repec.org/p/mmf/mmfc05/45.html>, [1 June 2015].
Meng-Wen Wu, Chung-Hua Shen 2011, „The elusive effect of bank size on profits‟, The Service Industries Journal, Vol. 31, No. 11, August 2011, 1703- 1724.
N. Gregory Mankiw 1996, Macroeconomics, Worth Publisher, New York. Oscar Torres – Reyna 2007, Panel Data Analyst Fixed and Random Effects using Stata, Available from: <http://dss.princeton.edu/training>, [5 July 2015].
Pankaj Sinha, Sakshi Sharma 2015, „Determinants of bank profits and its persistence in Indian Banks: A study in a dynamic panel data framework‟, MPRA Munich Personal RePEc Archive, No.61379, posted 16 January 2015. Peter S.Rose 1999, Commercial bank management, McGraw-Hill, New York. Susan Moraaa Onuonga 2014, „The analysis of profitability of Kenya‟s top six commercial banks: Internal factor analysis‟, American International Journal of Social Science, Vol. 3, No. 5, October 2014.
Tesfaye Boru Lelissa 2014, „The determinants of Ethiopian Commercial Banks Performance‟, European Journal of Business and Management, Vol. 6, No. 14, 2014.
Valentina Flamini, Calvin McDonald, Liliana Schumacher 2009, „The Determinants of Commercial Bank Profitability in Sub-Saharan Africa‟, IMF Working Paper, WP/09/15.
Vincent Okoth Ongore, Gemechu Berhanu Kusa 2013, „Determinants of Financial Performance of Commercial Banks in Kenya‟, International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 3, No. 1, 2013, pp. 237-252. Yaffee, R. (2003), A Primer for Panel Data Analysis, Available from: <http://www.nyu.edu/its/pubs/connect/fall03/yaffee_primer.html>, [5 July 2015]. Các Website www.bloomberg.com www.cafef.vn www.cophieu68.vn www.sbv.com www.worldbank.org www.gso.gov.vn www.chinhphu.vn
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Danh sách các NHTMCP nghiên cứu
STT Tên ngân hàng Tên viết tắt
1 NHTMCP An Bình ABB
2 NHTMCP Á Châu ACB
3 NHTMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam BIDV
4 NHTMCP Đông Á DAF
5 NHTMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam EIB 6 NHTMCP Phát triển TP. Chí Minh HDBank
7 NHTMCP Kiên Long KienLong Bank
8 NHTMCP Quân đội MBB
9 NHTMCP Phát triển Mê Kông MDB
10 NHTMCP Hàng hải Việt Nam MSB
11 NHTMCP Nam Á NamAbank
12 NHTMCP Quốc dân NVB
13 NHTMCP Phƣơng Đông OCB
14 NHTMCP Xăng dầu Petrolimex PGbank 15 NHTMCP Sài Gòn Thƣơng Tín STB 16 NHTMCP Sài Gòn công thƣơng SaiGonbank
17 NHTMCP Đông Nam Á Seabank
18 NHTMCP Sài Gòn - Hà Nội SHB
19 NHTMCP Kỹ thƣơng Việt Nam TCB
20 NHTMCP Việt Á VietAbank
21 NHTMCP Quốc tế Việt Nam VIB
22 NHTMCP Bản Việt VietCapitalbank
23 NHTMCP Ngoại thƣơng Việt Nam VCB 24 NHTMCP Công thƣơng Việt Nam' CTG 25 NHTMCP Việt Nam Thịnh Vƣợng VPB
Phụ lục 2: Vốn FDI tại Việt Nam giai đoạn 2005-2014 (ĐVT: tỷ USD)
Năm 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
FDI đăng ký 6,84 11,98 21,3 71,70 21,50 18,60 14,70 13,00 21,60 20,20
FDI giải ngân 3,3 4,08 8 11,5 10 11 11 10,5 11,5 12,4
Tỷ lệ vốn giải
ngân/đăng ký 48,25% 34,06% 37,56% 16,04% 46,51% 59,14% 74,83% 80,77% 53,24% 61,39%
Phụ lục 3: Tốc độ tăng trƣởng theo ngành kinh tế giai đoạn 2005-2014
Năm 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Tốc độ tăng
trƣởng chung 8,44 8,32 8,48 6,31 5,23 6,78 5,89 5,25 5,42 5,98 Ngành công
- Trong đó: Ngành tài chính, ngân
hàng, bảo hiểm 9,37 8,18 8,82 6,63 8,7 8,34 7,25 7,15 6,89 5,88 Ngành nông lâm
thủy sản 4 3,4 3,41 3,79 1,83 2,78 4 2,72 2,67 3,49
Phụ lục 4: Tốc độ tăng trƣởng tín dụng, tổng phƣơng tiện thanh toán, chi Ngân sách Nhà Nƣớc giai đoạn 2005-2014
Đơn vị tính: %
Năm 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Tín dụng 31,04 25,44 53,89 25,43 37,73 27,65 12 8,75 12,7 12,62 Tổng phƣơng tiện thanh
toán 23,34 33,59 46,12 20,31 28,25 29,8 12,1 18,5 18,9 15,99 Chi Ngân sách Nhà nƣớc 11,3 20,3 20,2 28,1 8,76 13 18,6 12,5 9,4 10,1
Phụ lục 5: Phƣơng pháp phân nhóm các NHTMCP nghiên cứu
Yêu cầu của việc phân nhóm là đảm bảo: (i) các NHTMCP trong cùng nhóm phải có những đặc trƣng tƣơng tự nhau và khác với đặc trƣng của những nhóm khác; (ii) Giá trị cá biệt của các đơn vị trong cùng nhóm đƣợc giảm thiểu ở mức tối đa.
Theo nội dung đƣợc trình bày tại bảng xử lý số liệu phân nhóm, mỗi NHTMCP đƣợc xem là một đơn vị (Xi), các đơn vị Xi đƣợc sắp xếp theo thứ tự giảm dần từ trái sang phải theo giá trị của VCSH (Yxi). Để tối thiểu hóa giá trị cá biệt trong từng nhóm, tác giả sử dụng tỷ lệ a = YX1/YXi+1. Trong đó YXi+1 là giá trị VCSH của NHTMCP đƣợc sếp liền kề sau giá trị VCSH của ngân hàng Xi. Giá trị a càng lớn thì sự chênh lệch về giá trị VCSH của 2 ngân hàng liền kề càng cao. Do đó, tại mỗi giá trị a lớn, có thể phân thành 2 nhóm ngân hàng khác nhau, trong đó Xi và Xi+1 không thuộc cùng một nhóm. Theo giá trị a đƣợc tính toán tại bảng phân nhóm cho thấy, có 3 giá trị a lớn nhất tƣơng ứng tại các đơn vị X3, X13, X16.
BẢNG PHÂN NHÓM CÁC NHTMCP
Do có 3 giá trị a lớn nhất có thể làm điểm phân nhóm, nên có 3 trƣờng hợp phân nhóm nhƣ sau:
- Trƣờng hợp 1: Giá trị a ứng với các đơn vị X3 và X13 đƣợc lựa chọn làm điểm phân nhóm. Khi đó, các NHTMCP đƣợc chia thành 3 nhóm: Nhóm 1 ứng với các đơn vị X1 đến X3, nhóm 2 ứng với các đơn vị X4 đến X13, nhóm 3 ứng với các đơn vị từ X14 đến X25.
- Trƣờng hợp 2: Giá trị a ứng với các đơn vị X3 và X16 đƣợc lựa chọn làm điểm phân nhóm. Khi đó, các NHTMCP đƣợc chia thành 3 nhóm: Nhóm 1 ứng với các đơn vị X1 đến X3, nhóm 2 ứng với các đơn vị X4 đến X16, nhóm 3 ứng với các đơn vị từ X17 đến X25.
- Trƣờng hợp 3: Giá trị a ứng với các đơn vị X3, X13 và X16 đƣợc lựa chọn làm điểm phân nhóm. Khi đó, các NHTMCP đƣợc chia thành 4 nhóm: Nhóm 1 ứng với các đơn vị từ X1 đến X3, nhóm 2 ứng với các đơn vị X4 đến X13, nhóm 3 ứng với các đơn vị từ X14 đến X16, nhóm 4 ứng với các đơn vị từ X17 đến X25. Dƣới đây là bảng so sánh các trƣờng hợp có thể xảy ra.
BẢNG SO SÁNH CÁC TRƢỜNG HỢP PHÂN NHÓM Nội dung Trƣờng hợp 1 Trƣờng hợp 2 Trƣờng hợp 3 Nhóm 1 Nhóm 2 Nhóm 3 Nhóm 1 Nhóm 2 Nhóm 3 Nhóm 1 Nhóm 2 Nhóm 3 Nhóm 4 Số lƣợng NHTMCP 3 10 12 3 13 9 3 10 3 9 Giá trị lớn nhất 55.013 18.063 5.715 55.013 18.063 4.057 55.013 18.063 5.715 4.057 Giá trị nhỏ nhất 33.271 8.500 3.212 33.271 5.642 3.212 33.271 8.500 5.642 3.212 Trung bình 43.878 12.231 4.066 43.878 10.719 3.528 43.878 12.231 5.680 3.528 Nội dung X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Giá trị VCSH (YXi) 55.013 43.351 33.271 18.063 16.561 14.986 14.068 12.397 10.431 a = YX1/YXi+1 1,269 1,303 1,842 1,091 1,105 1,065 1,135 1,189 1,104 Nội dung X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 Giá trị VCSH 9.446 8.980 8.874 8.500 5.715 5.682 5.642 4.057 4.018 a = YX1/YXi+1 1,052 1,012 1,044 1,487 1,006 1,007 1,391 1,010 1,105 Nội dung X19 X20 X21 X22 X23 X24 X25 Giá trị VCSH 3.636 3.486 3.364 3.339 3.331 3.313 3.212 a = YX1/YXi+1 1,043 1,036 1,007 1,002 1,005 1,032 -
So sánh trƣờng hợp 1 và trƣờng hợp 2 cho thấy: Cả 2 trƣờng hợp đều chia các NHTMCP thành 3 nhóm. Tuy nhiên, nếu sử dụng trƣờng hợp 2, các ngân hàng nhóm 2 có độ lệch chuẩn cao hơn so với các ngân hàng nhóm 2 trong trƣờng hợp 1. Vì vậy, trong trƣờng hợp này, lựa chọn trƣờng hợp 1 là tốt hơn.
So sánh trƣờng hợp 1 và trƣờng hợp 3 cho thấy: trong trƣờng hợp 3, các NHTMCP đƣợc chia thành 4 nhóm. Trong đó, nhóm 1 và 2 giống trong trƣờng hợp 1. Tuy nhiên, các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình của VCSH giữa nhóm 3 và 4 là không đáng kể. Vì vậy, nếu kết quả phân nhóm theo trƣờng hợp 3 đƣợc lựa chọn thì đặc trƣng của các ngân hàng trong cùng nhóm 3 sẽ chƣa có sự riêng biệt, rõ nét so với đặc trƣng của các ngân hàng nhóm 4. Do vậy, trong trƣờng hợp này, trƣờng hợp 1 đƣợc lựa chọn là tốt hơn.
Qua phân tích trên cho thấy, việc phân các NHTMCP thành 3 nhóm, với các điểm phân nhóm lần lƣợt tại X3 và X13 là tối ƣu. Nhƣ vậy kết quả phân nhóm nhƣ sau:
Nhóm 1, gồm 03 NHTMCP: CTG, VCB, BIDV. Đây là nhóm các NHTMCP có vốn Nhà nƣớc, giá trị VCSH lớn nhất trên thị trƣờng.
Nhóm 2, gồm 10 NHTMCP: STB, MB, TCB, EIB, ACB, SHB, MSB, VPbank, HDBank, VIB. Đây là nhóm các NHTMCP có quy mô VCSH trung bình, đa số là những ngân hàng có cơ cấu tài chính lành mạnh, hiệu quá kinh doanh ổn định.
Nhóm 3, gồm 12 NHTMCP: ABB, SeABank, DAF, MDB, OCB,
VietAbank, Saigonbank, KienLongBank, Pgbank, NamAbank, VietCapitalBank, NVB. Đây là nhóm các NHTMCP có VCSH thấp nhất trên thị trƣờng.
Phụ lục 6: Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS (mô hình 1)
Number of obs = 250
Source ss df MS F (8,241) = 22,49
Model 0,007771165 8 0,000971396 Prob > F = 0,0000
Residual 0,010408999 241 0,000043191 R-squared = 0,4275
Total 0,18180163 249 0,000073013 Adj R-squared = 0,4084
Root MSE = 0,00657
ROA Coef. Std. Err. t P> |t| [95% Conf. Interval]
ETA 0,0361174 0,0056219 6,42 0,000 0,0250431 0,0471917 LOANTA 0,0087376 0,0029283 2,98 0,003 0,0029694 0,0145059 LOANGR 0,0003846 0,0003716 1,04 0,302 -0,000347 0,0011167 NPL -0,183453 0,0355892 -5,15 0,000 -0,253559 -0,113347 INTA 0,0272662 0,034597 0,79 0,431 -0,040885 0,0954172 LnSIZE -0,0000867 0,0003807 -0,23 0,82 -0,000837 0,0006632 GDP 0,0823684 0,44268 1,86 0,064 -0,004833 0,16957 INF 0,0173582 0,008406 2,06 0,04 0,0007996 0,0339168 _Cons 0,0013468 0,0092017 0,15 0,884 -0,016779 0,0194729
Phụ lục 7: Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS có điều chỉnh phƣơng sai thay đổi.
reg ROA ETA LOANTA NPL INTA LnSIZE GDP INF, robust Linear regression Number of obs = 250 F (8, 241) = 16,07 Prob > F = 0,000 R-squared = 0,4275 Root MSE = 0,00657
ROA Coef. Robust
Std. Err t P> |t| [95% Conf. Interval] ETA 0,0361174 0,0088594 4,08 0,000 0,0186657 0,0535691 LOANTA 0,0087376 0,0031213 2,80 0,006 0,0025891 0,0148862 LOANGR 0,0003846 0,0003626 1,06 0,290 -0,0003297 0,0010990 NPL -0,1834530 0,0317674 -5,77 0,000 -0,2460302 -0,1208757 INTA 0,0272662 0,0551066 0,49 0,621 -0,0812859 0,1358182 LnSIZE -0,0000867 0,0003702 -0,23 0,815 -0,0008160 0,0006427 GDP 0,0823684 0,0425422 1,94 0,054 -0,0014336 0,1661704 INF 0,0173582 0,0090115 1,93 0,055 -0,0039320 0,0351096 _Cons 0,0013468 0,0085660 0,16 0,875 -0,0155269 0,0182205
Phụ lục 8: Kết quả kiểm định Breusch – Godfrey về tự tƣơng quan trong mô hình Pooled OLS
estat bgodfrey, lags(1/30)
Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation
Lag (p) Chi2 df Prob>2 Lag (p) Chi2 df Prob>2
1 23,04 1 0,0000 16 36,004 16 0,0043 2 25,415 2 0,0000 17 36,004 17 0,0046 3 25,429 3 0,0000 18 36,038 18 0,0070 4 25,86 4 0,0000 19 36,051 19 0,0104 5 26,055 5 0,0001 20 36,704 20 0,0127 6 26,31 6 0,0002 21 37,245 21 0,0158 7 26,902 7 0,0004 22 37,522 22 0,0207 8 27,113 8 0,0007 23 37,627 23 0,0279 9 31,105 9 0,0013 24 39,092 24 0,0267 10 31,112 10 0,0006 25 40,463 25 0,0261 11 31,191 11 0,0011 26 40,464 26 0,0351 12 31,803 12 0,0018 27 40,496 27 0,0460 13 32,909 13 0,0026 28 40,875 28 0,0551 14 33,003 14 0,0030 29 40,931 29 0,0698 15 34,746 15 0,0047 30 40,941 30 0,0879
Ho: no serial correlation
Kết quả kiểm định cho thấy, tại các giá trị ρ từ 1 đến 10, giá trị P_value rất nhỏ. Do đó các biến trong mô hình Pooled OLS có tự tƣơng quan với nhau.
Phụ lục 9: Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS có điều chỉnh phƣơng sai và tự tƣơng quan
newey ROA ETA LOANTA NPL INTA LnSIZE GDP INF, lag(27)
Regression with Newey - West standard errors Number of obs = 250
maximum lag: 27 F (8, 241) = 35,1
Prob > F = 0,000
ROA Coef. Newey - west
Std. Err t P> |t| [95% Conf. Interval] ETA 0,0361174 0,0071062 5,0800000 0,000 0,0221191 0,0501157 LOANTA 0,0087376 0,0041133 5,1200000 0,035 0,0006350 0,0168402 LOANGR 0,0003846 0,0003076 1,2500000 0,212 -0,0002212 0,0009905 NPL -0,1834530 0,0270410 -6,7800000 0,000 -0,2367199 -0,1301861