Dựa vào kết quả nghiên cứu định lượng, tác giả xin đưa ra một số kiến nghị giúp các NHTM Việt Nam tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh như sau:
5.2.1. Đối với NHTM
*Quy mô ngân hàng SIZE
Để tăng quy mô ngân hàng có thể tăng nguồn tiền gửi khách hàng, đặc biệt là của khách hàng cá nhân vì nguồn tiền này được gửi với mục đích chủ yếu là tiết kiệm, nên đây được đánh giá là nguồn tiền ổn định và an toàn. Việc huy động được nhiều tiền gửi hơn, ngân hàng sẽ có khả năng cho vay nhiều hơn, từ đó giúp gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng từ việc cho vay.
Ngân hàng cũng có thể huy động vốn thông qua phát hành giấy tờ có giá: chứng chỉ tiền gửi, trái phiếu, … Khi cần huy động vốn kịp thời, NHTM có thể phát hành
giấy tờ có giá với mức lãi suất hấp dẫn hơn so với các loại nghiệp vụ huy động khác, mức lãi được trả do thỏa thuận giữa NHTM đó và khách hàng hoặc được ấn định ở mức độ mà người gửi có thể chấp nhận, đồng thời đảm bảo hiệu quả hoạt động cho ngân hàng.
*Tỷ lệ dƣ nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng LDR
Ngoài vốn huy động trên thị trường 1 (huy động tiết kiệm), ngân hàng có thể tăng tỷ lệ LDR bằng cách huy động vốn trực tiếp từ các tổ chức tài chính nước ngoài thông qua chương trình tín dụng, mở L/C. Những nguồn vốn này ngân hàng có thể kiểm soát được đầu vào và thường ổn định nên nếu chỉ số LDR cao vẫn có thể đảm bảo được thanh khoản cho ngân hàng. Theo quy định tại Thông tư 22/2019/TT-NHNN mới nhất từ NHNN, tỷ lệ LDR tối đa ở mức 85%.
Về dài hạn, NHTM cần chú ý tập trung đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ nhằm tìm nguồn lợi nhuận ổn định và bền vững cho ngân hàng. Bên cạnh đó, việc xử lý tốt nợ xấu và nâng cao chất lượng tín dụng cũng là điều mà NHTM nên quan tâm để đảm bảo tính thanh khoản cho ngân hàng.
*Chênh lệch lãi suất bình quân SPREAD
Mặc dù kết quả mô hình cho thấy chênh lệch lãi suất bình quân tăng thì làm tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng, nhưng trên thực tế NHNN luôn xem xét đến việc giảm lãi suất và nhiều chuyên gia phân tích chuyên ngành ngân hàng cũng bàn về vấn đề này. Để hạn chế rủi ro lãi suất thị trường gia tăng, NHTM cần quản lý tốt khoản cho vay và kiểm soát chất lượng tín dụng.
5.2.2. Đối với Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam
Mặc dù kết quả mô hình cho thấy: khi GDP tăng lại làm giảm hiệu quả hoạt động của NHTM và khi CPI tăng lại làm tăng hiệu quả hoạt động của NHTM, nhưng thực tế cho thấy GDP tăng là một dấu hiệu tốt cho nền kinh tế của một quốc gia và mức độ lạm phát CPI được duy trì ở mức cho phép mới là cơ sở để xác định nền kinh tế của quốc gia đã ổn định, hơn nữa, giai đoạn nghiên cứu của khóa luận
có giai đoạn Việt Nam bị ảnh hưởng khủng hoảng kinh tế nên kết quả nghiên cứu một phần chưa thực sự có tính khách quan.
Vì vậy, NNHN Việt Nam với vai trò là đầu tàu, có trách nhiệm quản lí, hướng dẫn, đảm bảo các NHTM tuân thủ quy định, cũng như giám sát tình hình và phương hướng kinh doanh của các NHTM. Để thực hiện được điều này, NHNN cần có các biện pháp phòng ngừa, ổn định cho thị trường tài chính như:
- Thực hiện chính sách tiền tệ với sự chừng mực nhất định, nới lỏng và thắt chặt đúng lúc. Ngân hàng nhà nước cần linh hoạt trong việc sử dụng các chính sách tiền tệ theo nguyên tắc thị trường nhằm điều hành cung tiền phù hợp, tránh gây sức ép lên lạm phát.
- Rà soát, đánh giá các quy định quản lý tiền tệ, tín dụng hiện hành để có những điều chỉnh cần thiết theo nguyên tắc bảo đảm an toàn hệ thống tín dụng - ngân hàng, đồng thời thúc đẩy phát triển sản xuất - kinh doanh.
- Chủ động trong công tác điều hành chính sách giá cả, cụ thể là theo dõi sát giá xăng dầu, dịch vụ y tế, giá điện, ... để có sự điều chỉnh phù hợp. Ngoài ra chính phủ cũng cần phải tạo môi trường cạnh tranh lành mạnh để thị trường điều tiết giá cả, hơn là việc điều chỉnh giá các mặt hàng sát với giá thị trường.
- Quản lý và kiểm soát chặt chẽ hơn về vấn đề mua bán ngoại tệ trái phép, đồng thời xử phạt hành chính về những hành vi trên để hạn chế vấn đề này nhằm đảm bảo sự hợp pháp và sự ổn định của thị trường, tránh gây ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng thương mại.
- Cần có nguồn dự trữ ngoại hối đủ lớn để có thể linh hoạt và chủ động hơn trong việc điều chỉnh giúp tỷ giá ổn định.
5.3. Hạn chế của đề tài và gợi ý nghiên cứu trong tƣơng lai:
Thứ nhất, trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ sử dụng chỉ số ROA và ROE để đại diện cho hiệu quả hoạt động của NHTMCP nên chưa thể đánh giá hết các khía cạnh về hiệu quả hoạt động của NHTMCP tại Việt Nam.
Thứ hai, có rất nhiều yếu tố tác động tới hiệu quả hoạt động của NHTMCP nhưng tác giả chỉ sử dụng 6 nhân tố đại diện để phục vụ cho việc nghiên cứu, do vậy, tính toàn diện của kết quả nghiên cứu còn hạn chế.
Thứ ba, tác giả chỉ chọn ra 20 NHTMCP chứ không chọn hết tất cả các NHTMCP tại Việt Nam, là do 20 NHTMCP này có công bố gần như đầy đủ về các số liệu trong giai đoạn nghiên cứu của đề tài. Vì vậy kết quả nghiên cứu có thể không thể phản ánh một cách đầy đủ và toàn diện nhất.
Như vậy, để hoàn thiện vấn đề nghiên cứu về các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTMCP Việt Nam, tác giả xin đề xuất một vài hướng nghiên cứu trong tương lai:
Thứ nhất, các bài nghiên cứu trong tương lai sẽ sử dụng thêm nhiều biến đại diện cho các yếu tố hiệu quả hoạt động như NIM, ROIC,… Từ đó, nghiên cứu có thể đưa ra mức độ so sánh khác nhau về các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM trong trường hợp biến phụ thuộc có nhiều trường hợp.
Thứ hai, nghiên cứu trong tương lai sẽ đưa thêm nhiều biến đại diện cho các yếu tố tác động vi mô và vĩ mô đến hiệu quả hoạt động của NHTMCP Việt Nam, qua đó, mức độ tác động giữa các yếu tố đến hiệu quả hoạt động của NHTM sẽ được làm rõ hơn và mức độ giải thích của mô hình sẽ được nâng cao hơn.
Thứ ba, nghiên cứu sẽ gia tăng số lượng quan sát thông qua việc thêm một số NHTM Việt Nam. Khi số lượng quan sát càng lớn, sự chính xác của đề tài cũng được nâng cao và mức độ giải thích của mô hình cũng lớn hơn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 5
Ở chương 5, tác giả đã tổng hợp kết luận của bài nghiên cứu các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM tại Việt Nam. Các biến chênh lệch lãi suất bình quân, tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi khách hàng, tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều với ROA và ROE, còn tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến ROA và ROE. Bên cạnh đó, yếu tố quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với ROE.
Luận văn đã đưa ra một số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của NHTM tại Việt Nam, luận văn cũng nêu ra các hạn chế của đề tài và đề xuất một vài hướng nghiên cứu trong tương lai. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH
Bonin, J.P., Hasan, I., and Wachtel, P. (2008), Banking in Transition Countries,
BOFIT discussion paper.
Cooper, D., & Schindler, P. (2008), Business research methods (10th ed.), New
York, McGraw-Hill/Irwin.
Faiza Irshad & Khalid Zaman & Gul (2011), Factors Affecting Bank Profitability in
Pakistan, Romanian Economic Journal, vol. 14, issue 39, 61-87.
Gambacorta & David Marques-Ibanez (2008), The bank lending channel: Lessons
from the crisis, Monetary and Economic Department.
Islam, M. S., & Nishiyama, S.-I. (2016), The determinants of bank net interest
margins: A panel evidence from South Asian countries. Reseach in International Business and Finance, 37, 501-514.
Kiganda, E. O. (2014). Effect of macroeconomic factors on commercial banks
profitability in Kenya: Case of equity bank limited. Journal of Economics and Sustainable Development 5, 46-56.
Lamia Jamel & Sihem Mansour (2018), Determinants of Tunisian Banks
Profitability, International Journal of Business and Risk Management.
Mohd Hanafi Tumin & Rasidah Mohd-Said (2011), Performance and Finacial
Ratios of Commercial Banks in Malaysia and China, SSRN Electronic Journal 7(2).
Muhammad Ayub Siddiqui (2011), Towards determination of interest spread of
commercial banks: Empirical evidences from Pakistan, African Journal of Business Management Vol. 6(5), pp. 1851-1862.
Nessibi, O. (2016). The Determinants of Bank Profitability: The Case of Tunisia.
Noman, A. H. M., Chowdhury, M. M., Chowdhury, N. J., Kabir, M. J., & Pervin, S.
(2015). The effect of bank specific and macroeconomic determinants of banking
profitability: A study on Bangladesh. International Journal of Business Management, 10(6), 287.
Peter S. Rose, Commercial Bank Management, 1999.
Ramlall, I. (2009), Bank-Specific, Industry-Specific and Macroeconomic
Determinants of Profitability in Taiwanese Banking System: Under Panel Data Estimation, International Research Journal of Finance and Economics (34), 160- 167.
Sealey Jr, C. W., & Lindley, J.T. (1997). Inputs, outputs, and a theory of production
and cost at depository financial institutions. The journal of finance, 32(4), 1251- 1266.
Sufian F., & Habibullah M.S. (2010), Developments in the Efficiency of the
Thailand Banking Sector: A DEA Approach, International Journal of Development issues, 9(3), 226-245. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Taheri, S.M (2003), Trends in fuzzy statistics, Austrian J.Stat. 32, 239-257.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT
Bùi Nguyên Khá (2016), Nâng cao năng lực cạnh tranh ngân hàng thương mại tại
Việt Nam từ góc nhìn thanh khoản, Tạp chí Khoa học Công nghệ & Thực phẩm số 10/2016.
Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà, Hiệu quả hoạt động của ngân hàng tại các
nước Đông Nam Á và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam, Những vấn đề kinh tế và chính trị thế giới số 11(199) 2012.
Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2015), Các nhân tố tác
động đến khả năng sinh lời của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 228 tháng 06/2016.
Nhật Trung, Tỉ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động – những thông lệ quốc tế,
Tạp chí Ngân hàng, số 17/2010.
Peter S. Rose, Quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản Tài chính 2004.
Phạm Hoàng Ân và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2013), Tác động của quyền sở hữu
đến thu nhập lãi cận biên của ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng số 93 trang 49-55.
Phan Thanh Hiệp (2016), Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc vốn của doanh
nghiệp công nghiệp: nghiên cứu từ mô hình GMM, Tạp chí Tài chính, kỳ 1 số tháng 6-2016-page 45.
Phan Thu Hiền & Phan Thị Mỹ Hạnh (2013). Analysis of Factors Affecting
Performance of Vietnamese Commercial Banks: Testing SCP and ES Hypotheses,
Journal of Economic Development, số 219, tháng 01 năm 2014, 81-92.
Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016). Phân tích các yếu tố tác động đến
hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong thời kỳ hội nhập tài chính quốc tế. Tạp chí Phát triển KH & CN, Tập 19, Số Q1 – 2016.
Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013). Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả
hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí công nghệ Ngân hàng (85), 11.
Trương Quang Thông (2012), Quản trị ngân hàng thương mại, NXB Kinh tế
Tp.HCM.
Võ Minh Long (2019), Nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
thương mại cổ phần, Tạp chí Tài chính kỳ 2 tháng 05/2019.
Võ Xuân Vinh và Dương Ánh Tiên (2016), Các yếu tố ảnh hưởng đến sưc cạnh
tranh của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Kinh tế và Kinh doanh, Tập 33, Số 1 (2017) 12-22.
PHỤ LỤC Phụ lục 1: Dữ liệu nghiên cứu
STT NAME YEAR ROA ROE SIZE LDR LAR SPREAD GDP CPI (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1 ACB 2009 0.01611 0.24632 18.93877 0.71742 0.37144 0.02605 0.05400 0.06520 1 ACB 2010 0.01252 0.21736 19.13902 0.81539 0.42513 0.02795 0.06420 0.11748 1 ACB 2011 0.01320 0.27493 19.45393 0.72290 0.36584 0.03770 0.06240 0.18127 1 ACB 2012 0.00343 0.06379 18.98774 0.82098 0.58316 0.03947 0.05250 0.06805 1 ACB 2013 0.00482 0.06578 18.93110 0.77612 0.64340 0.02940 0.05420 0.06108 1 ACB 2014 0.00550 0.07645 19.00630 0.75235 0.64765 0.02917 0.05980 0.01839 1 ACB 2015 0.00540 0.08165 19.12109 0.77378 0.67185 0.06535 0.06680 0.00600 1 ACB 2016 0.00609 0.09871 19.26947 0.78918 0.69925 0.06697 0.06210 0.04740 1 ACB 2017 0.00818 0.14077 19.46560 0.82237 0.69821 0.06942 0.06810 0.02600 1 ACB 2018 0.01674 0.27731 19.61258 0.85381 0.69998 0.06997 0.07080 0.02980 2 BID 2009 0.01038 0.18105 19.50733 1.10210 0.69629 0.01671 0.05400 0.06520 2 BID 2010 0.01135 0.17968 19.71888 1.03879 0.69400 0.01603 0.06420 0.11748 2 BID 2011 0.00829 0.13164 19.82126 1.22215 0.72442 0.01310 0.06240 0.18127 2 BID 2012 0.00578 0.10109 19.99922 1.12164 0.70119 0.00890 0.05250 0.06805 2 BID 2013 0.00784 0.13841 20.12249 1.15383 0.71307 0.01741 0.05420 0.06108 2 BID 2014 0.00832 0.15267 20.29301 1.01185 0.68532 0.02241 0.05980 0.01839 2 BID 2015 0.00850 0.16868 20.56134 1.05975 0.70362 0.02283 0.06680 0.00600 2 BID 2016 0.00671 0.14405 20.72965 0.99680 0.71909 0.02288 0.06210 0.04740 2 BID 2017 0.00629 0.14940 20.90749 1.00802 0.72103 0.02629 0.06810 0.02600 2 BID 2018 0.00600 0.14590 20.99561 0.99906 0.75302 0.02607 0.07080 0.02980 3 CTG 2009 0.01181 0.20741 19.31180 1.09857 0.66932 0.02132 0.05400 0.06520 3 CTG 2010 0.01127 0.22409 19.72281 1.13737 0.63692 0.02617 0.06420 0.11748 3 CTG 2011 0.01511 0.26829 19.94805 1.14055 0.63706 0.03268 0.06240 0.18127 3 CTG 2012 0.01280 0.19865 20.03715 1.15306 0.66204 0.02803 0.05250 0.06805 3 CTG 2013 0.01076 0.13245 20.17226 1.03235 0.65286 0.02712 0.05420 0.06108 3 CTG 2014 0.00926 0.10499 20.30963 1.03698 0.66522 0.02354 0.05980 0.01839 3 CTG 2015 0.00794 0.10287 20.47414 1.09153 0.69030 0.02143 0.06680 0.00600 3 CTG 2016 0.00794 0.11782 20.67046 1.01058 0.69788 0.02025 0.06210 0.04740 3 CTG 2017 0.00730 0.12024 20.81408 1.05014 0.72205 0.02083 0.06810 0.02600 3 CTG 2018 0.00479 0.08255 20.87550 1.04736 0.74279 0.01505 0.07080 0.02980
4 EIB 2009 0.01992 0.08646 17.99677 0.99008 0.58644 0.03183 0.05400 0.06520 4 EIB 2010 0.01846 0.13510 18.69155 1.07214 0.47552 0.03005 0.06420 0.11748 4 EIB 2011 0.01931 0.20386 19.02809 1.39161 0.40674 0.02843 0.06240 0.18127 4 EIB 2012 0.01209 0.13319 18.95223 1.06336 0.44032 0.02265 0.05250 0.06805 4 EIB 2013 0.00387 0.04320 18.95034 1.04884 0.49079 0.01496 0.05420 0.06108 4 EIB 2014 0.00207 0.02453 18.89159 0.85967 0.54417 0.01649 0.05980 0.01839 4 EIB 2015 0.00028 0.00305 18.64262 0.86111 0.67889 0.02342 0.06680 0.00600 4 EIB 2016 0.00244 0.02323 18.67378 0.84895 0.67461 0.02311 0.06210 0.04740 4 EIB 2017 0.00592 0.05941 18.82193 0.86204 0.67835 0.01692 0.06810 0.02600 4 EIB 2018 0.00437 0.04535 18.84367 0.87656 0.68157 0.01908 0.07080 0.02980 5 HDB 2009 0.01354 0.11197 16.76663 0.87014 0.43032 0.01546 0.05400 0.06520 5 HDB 2010 0.01007 0.12972 17.35325 0.83855 0.34104 0.02634 0.06420 0.11748 5 HDB 2011 0.01074 0.14445 17.62274 0.72540 0.30755 0.05226 0.06240 0.18127 5 HDB 2012 0.00667 0.07302 17.78170 0.61724 0.40066 0.03486 0.05250 0.06805 5 HDB 2013 0.00313 0.03110 18.27249 0.70580 0.51064 0.01259 0.05420 0.06108 5 HDB 2014 0.00513 0.05458 18.41592 0.63994 0.42059 0.02316 0.05980 0.01839 5 HDB 2015 0.00612 0.06899 18.48352 0.75874 0.53114 0.03580 0.06680 0.00600 5 HDB 2016 0.00712 0.09776 18.82811 0.79598 0.54709 0.03867 0.06210 0.04740 5 HDB 2017 0.01151 0.16235 19.05902 0.86693 0.55192 0.03721 0.06810 0.02600 5 HDB 2018 0.01579 0.20271 19.19105 0.96151 0.56990 0.03614 0.07080 0.02980 6 KLB 2009 0.01759 0.08466 15.82754 1.01669 0.65179 0.03639 0.05400 0.06520 6 KLB 2010 0.01951 0.09010 16.34744 1.07050 0.55721 0.03610 0.06420 0.11748 6 KLB 2011 0.02594 0.11812 16.69747 1.03272 0.47083 0.04069 0.06240 0.18127 6 KLB 2012 0.01927 0.10173 16.73765 0.91000 0.52115 0.04649 0.05250 0.06805 6 KLB 2013 0.01569 0.09058 16.87760 0.91168 0.56750 0.04611 0.05420 0.06108 6 KLB 2014 0.00791 0.05144 16.95551 0.81630 0.58546 0.03368 0.05980 0.01839 6 KLB 2015 0.00682 0.04905 17.04719 0.80763 0.64046 0.03549 0.06680 0.00600 6 KLB 2016 0.00434 0.03592 17.23163 0.86357 0.64912 0.03113 0.06210 0.04740 6 KLB 2017 0.00595 0.05833 17.43522 0.94493 0.66133 0.03448 0.06810 0.02600 6 KLB 2018 0.00582 0.06352 17.56053 1.00910 0.69658 0.02679 0.07080 0.02980 7 LPB 2009 0.04352 0.14847 16.67008 0.74266 0.31227 0.04820 0.05400 0.06520 7 LPB 2010 0.02609 0.17213 17.37042 0.79857 0.28109 0.04783 0.06420 0.11748 7 LPB 2011 0.02145 0.18262 17.84322 0.49721 0.22727 0.04582 0.06240 0.18127