Từ những hạn chế vừa nếu trên, tác giả đề xuất hướng đi tiếp theo nhằm phát triển sâu hơn với đề tài.
Với việc thu thập dữ liệu, tác giả đề xuất việc mở rộng khoảng thời gian nghiên cứu, 10 năm là một con số chưa đủ dài để có thể nói kết quả, 20 năm có thể sẽ là con số tốt hơn. Song song với việc kéo dài khoảng thời gian là việc mở rộng khoảng không gian nghiên cứu. Ngoài 30 NHTM mà tác giả chọn nghiên cứu còn nhiều NHTM khác mà các tác giả khác cũng nên chọn để kiểm định giả thiết đề ra. Ngoài ra, việc nghiên cứu cần chi tiết theo từng khu vực Bắc – Trung – Nam hoặc chia theo từng khu đặc vùng kinh tế trọng điểm sẽ giúp đề tài nghiên cứu có phần chính xác hơn.
Với công đoạn xử lí dữ liệu đã thu thập, tác giả đề xuất việc sử dụng mô hình GMM trong việc phân tích dữ liệu bảng với mục tiêu nhằm khắc phục được các khuyết tật gặp phải khi thực hiện ước lượng mô hình FEM, REM.
Bên cạnh lợi nhuận, ngân hàng vẫn phải đảm bảo ở mức rủi ro có thế chấp nhận. Nên các nghiên cứu sau có thể đào sâu thêm về biến rủi ro để đưa ra các khuyến nghị tốt hơn trong việc quản trị NHTM.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
Với chương 5, tác giả đưa ra được kết luận của mình từ những tính toán dữ liệu thu thập được từ các NHTM được chọn trong giai đoạn nghiên cứu. Từ kết quả thu được, các tác giả đề xuất một số kiến nghị như việc tập trung phát triển mảng dịch vụ, kiểm soát các yếu tố chi phí như chi phí nhân công, chi phí họat động,… để thu lại được hiệu quả tốt nhất. Bên cạnh đó, tác giả cũng đã nhận ra các mặt hạn chế của đề tài như mức hạn chế về mặt không thời gian, kết quả được tính toán dựa trên số liệu từ 30 NHTM trong giai đoạn 2009-2018 được công bố công khai. Mặt hạn chế thứ 2 của đề tài là ở chổ lượng kiến thức từ tác giả vẫn còn ở mức độ sinh viên nên kiến thức còn bị giới hạn. Do đó, tác giả cũng đã đưa ra một số phương hướng nghiên cứu tiếp theo: để khắc phục về mặt hạn chế không thời gian, tác giả đề xuất mở rộng khoảng thời gian lên 20 năm và thêm một số NHTM khác để thêm phần chính xác cho dữ liệu và ở khâu xử lí tác giả cũng đề xuất các nghiên cứu sau với mô hình nghiên cứu dữ liệu bảng GMM nhằm khắc phục hạn chế của mô hình FEM, REM.
Ngoài ra, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài là tăng kích thước mẫu nghiên cứu nhằm gia tăng mức độ chính xác cho mô hình. Tác giả hy vọng những khuyến nghị trên sẽ giúp nhà quản trị ngân hàng tại Việt Nam dựa vào để tìm ra chính sách đa dạng hóa thu nhập thích hợp giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của NH, thực hiện tốt các mục tiêu đã đề ra.
xiii
TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT
Hoàng Ngọc Tiến và Võ Thị Hiền (2010). Trao đổi về phương pháp tính tỷ lệ thu nhập ngoài tín dụng của ngân hàng thương mại. Công nghệ Ngân hàng, số
48, trang36-39.
Hồ Thị Hồng Minh & Nguyễn Thị Cành (2015). Đa dạng hoá thu nhập và các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Công nghệ Ngân hàng, số 106+107, trang 13-23.
Lê Long Hậu & Phạm Xuân Quỳnh (2016). Tác động của đa dạng hoá thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Công nghệ
Ngân hàng, số 124, trang 11-21.
Lý Hải Triều (2016). Mối quan hệ đa dạng hóa thu nhập và lợi nhuận Ngân hàng
thương mại Việt Nam, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế
thành phố Hồ Chí Minh.
Ngọc Anh (2016). Bạn biết gì về “thu nhập, chi phí và lợi nhuận của ngân hàng thương mại” rồi, truy cập lần cuối ngày 20/06/2016 tại
http://ketoanducminh.edu.vn/tin-tuc/77/3045/Ban-biet-gi-ve-THU-NHAP- CHI-PHI-va-LOI-NHUAN-cua-NGAN-HANG-THUONG-MAI-roi.html
Nguyễn Khánh Ngọc (2019). Revenue diversification, risk and bank performance of Vietnam commercial banks. Journal of Risk and Financial Management, 12(138), pp.1-21.
Nguyễn Khắc Minh (2004). ‘Từ điển toán kinh tế, thống kê, kinh tế lượng Anh- Việt’, Nhà xuất bản Khoa học và ky thuật.
Nguyễn Minh Kiều, (2009). ‘Nghiệp vụ Ngân Hàng Thương Mại’, Nhà xuất bản
Thống kê.
Nguyễn Minh Sáng (2017). Tác động của đa dạng hoá thu nhập đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Kinh tế và Phát triển, số 241, trang 40-49.
Nguyễn Thanh Phong (2015). Analysis of factors affecting the profitability of commercial banks listed on Vietnam's stock market, Master's Thesis, Ho Chi
Minh City University of Finance and Marketing.
Nguyễn Thị Loan (2017). ‘Kế toán ngân hàng’, Nhà xuất bản kinh tế TP. Hồ Chí
Minh.
Phạm Thị Tuyết Trinh (2016). ‘Kinh tế lượng ứng dụng trong kinh tế và tài chính’,
Nhà xuất bản kinh tế TP. Hồ Chí Minh. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trịnh Thị Thúy Hồng, Nguyễn Hoàng Phong & Lê Tiến Thành (2018). Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí tài chính, số 25, trang 10-29.
Quốc hội nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam khóa XII (2010). Luật các tổ
chức tín dụng, 47/2010/QH12, Hà Nội.
Peter, S. R. (2004). ‘Quản trị Ngân hàng Thương mại’, Nhà xuất bản Tài chính.
TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH
Abdul, L. A. (2015). ‘Income diversification and bank efficiency in an emerging market’, Managerial Finance, 41 (12), 1318 - 1335.
Acharya, V. V., Hasan, I., & Saunders, A., (2006). “Should banks be diversified? Evidence from individ-ual bank loan portfolio”, Journal of Business (79), 1355-1412.
Atony, F., Ludger, S., Vito, T. (2006). Public Sector Efficiency: Evidence for New EU Member States and Emerging Markets. Working paper series, No. 581 (2006), 9.
Baele, L., Jonghe, O. D. & Vennet, R. V. (2007). Does the stock market value bank diversification?. Journal of Banking and Finance, 3(1), 1999-2023.
Chang-Sheng Liao, 2009. ‘Efficiency and productivity change in the banking industry in Taiwan: domestic versus foreign banks’, Banks and Bank Systems, Vol. 4, Issue 4, 84-93.
Chang et al., (2010). Land subsidence, production efficiency, and the decision ofaquacultural firms in Taiwan to discontinue production. Ecol. Econ., 69 (2010), pp. 2448–2456.
Chiorazzo, V., Milani, C., & Salvini, F. (2008). Income diversification and bank performance: Evidence from Italian banks, Journal of Financial Services Research, 33(3), pp. 181-203.
Chronopoulos, D. K., Girardone, C. & Nankervis, J. C. (2011). ‘Are there any cost and profit efficiency gains in financial conglomeration? Evidence from the accession countries’, The European Journal of Finance, 17(8), 603-321. DeYoung, R., & Rice, T. (2004). How do banks make money? The facilities of fee
income. Economic Perspectives, Federal Reserve Bank of Chicago.
Elsas, R., Hackethal, A. & Holzhauser, M. (2010). The anatomy of diversification,
Journal of Banking and Finance, 34(6), pp. 1274-1287.
Elyasiani, E., & Mehdian, S. M. (1990a), "A Non-Parametric Approach to Measurement of Efficiency and Technological Change: The Case of Large US Commercial Banks," Journal of Financial Services Research, 4, pp 157- 168.
Elyasiani, E., and S. M. Mehdian, (1990a), "A Non-Parametric Approach to Measurement of Efficiency and Technological Change: The Case of Large US Commercial Banks," Journal of Financial Services Research, 4, 157-168. Elyasiani, E., and S. M. Mehdian, (1990b), "Efficiency in the Commercial Banking
Industry: A Production Frontier Approach," Applied Economics, 2, 539-551. Elyasiani, E. & Wang, Y. (2012). ‘Bank holding company diversification and
production efficiency’, Applied Financial Economics, 22(17), 1409-1428. Farrell, M.J., (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the
Royal Statistical Society. SeriesA (General), Vol 120, No. 3 (1957), pp 253- 290.
Fredrick Mwaura Mwangi, (2014). The Effect Of Liquidity Risk Management On Financial Performance Of Commercial Banks In Kenya, A Research Project
Submitted In Partial Fulfillment Of The Requirements For The Award Of The Degree Of Master Of Science In Finance, School Of Business, University Of Nairobi.
Huang, L. W. & Chen, Y. K. (2006). ‘Does Bank Performance Benefit from Non- traditional Activities? A Case of Noninterest Incomes in Taiwan Commercial Banks’, Asian Journal of Management and Humanity Sciences, 1(3), 359- 378.
Getter, D. E. (2016). Overview of commercial bank (depository) banking and industry conditions. Congressional Research Service.
Ichsani, S., Suhardi, A. R. (2015). The effect of return on equity (ROE) and return on investment (ROI) on trading volume. Procedia – Social and Behavioral
Sciences, 211, pp.896-902.
Klein & Saidenberg (1997). Diversification, organization, and efficiency: evidence from bank holding companies.”. Wharton School Center for Financial Institutions, University of Pennsylvania, pp.97-27
Khrawish, H. A. (2011). Determinants of Commercial Banks Performance: Evidence from Jordan. International Research Journal of Finance and Economics, 81, 148-159.
Lepetit, L., Nys, E., Rous, P., & Tarazi, A. (2008). Bank income structure and risk: An emporocal analysis of European banks, Journal of Banking and Finance, 32, 152-1467. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Li, L., & Zhang, Y. (2013). Are there diversification benefits of increasing noninterest income in the Chinese banking industry? Journal of Emprirical
Finance, 24, 151-165.
Li, F., & Zou, Y. (2014). The impact of credit risk management on profitability of commercial banks. A study of Europe. Thesis. Umea School of Business and
Economics.
Memmel, C., & Schertler, A. (2011). Banks’ management of the net interest margin: Evidence from Germany. Discussion Paper Series 2: Banking and
Financial Studies No 13/2011.
Mester, L.J. (1987). Efficient production of financial services: scale and scope economies. Business Review, Federal Reserve Bank of Philadelphia January/February, 15–25.
Molyneux, P., & Thornton, J. (1992). Determinants of European bank profitability: A note. Journal of Banking & Finance, 16(6), pp.1173-1178.
Nepali, S. R. (2018). Income Diversification and Bank Risk-Return Trade-Off on the Nepalese Commercial Banks. Asian Economic and Financial Review,
Asian Economic and Social Society, vol. 8(2), pp. 279-293.
Odesanmi & Wolfe (2007). Revenue diversification and insolvency risk: Evidence from banks in emerging economies. Social Science Research Network.
Pastory, D., & Marobhe, M. (2015). Determinants of the commercial banks profitability in Tanzania: Panel evidence. European Journal of Business and
Management, 7(13), pp.212-233.
Rajan, R. G. (1998). The past and future of commercial banking viewed through an incomplete contract lens. Journal of Money, Credit and Banking, 30(3), pp.524-550.
Revell, J. (1979). Inflation and financial institution. Financial Times, London. Rose, P. (2002). Commercial bank management. U.S: McGraw-Hill International
Editions.
Saragih, J. L. (2018). The effects of return on assets (ROA), return on equity (ROE), and debt to equity ratio (DER) on stock returns in wholesale and retail trade companies listed in Indonesia Stock Exchange. International Journal of Science and Research Methodology, 8(3), pp.348-367.
Stiroh, K. (2004). Diversification in banking: is noninterest income the answer?,
Journal of Money, Credit and Banking, 36, 853–882.
Stiroh, K. J. & Rumble, A. (2006), ‘The dark side of diversification: The case of US financial holding companies’, Journal of Banking and Finance 30(8), 2131– 2161.
Tan, T. B. P. (2012). Determinants of credit growth and interest margins in the Philippines and Asia. International Monetary Fund.
Tariq, W., Usman, M., Mir, H. Z., Aman, I., & Ali, I. (2014). Determinants of commercial banks profitability: Empirical evidence from Pakistan.
International Journal of Accounting and Financial Reporting, 4(2), pp.1-22.
Trujillo-Ponce, A. (2013). What Determines the Profitability of Banks? Evidence from Spain (June 2013). Accounting & Finance, Vol. 53, Issue 2, pp. 561-
586.
Tuyishime, R., Memba, F., & Mbera, Z. (2015). The effects of deposits mobilization on financial performance in commercial banks in Rwanda. A case of Equity Bank Rwanda Limited. International Journal of Small Business and Entrepreneurship Research, 3(6), pp.44-71.
Vennet, V. R. (2002), ‘Cost and profit efficiency of financial conglomerates and universal banks in Europe’, Journal of Money, Credit and Banking, 34 (1), 254–82.
Williams, B. (2016). The impact of non-interest income on bank risk in Australia.
PHỤ LỤC
Phụ lục 2 - Kết quả hồi quy theo Pooled OLS (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phụ lục 6 - Kết quả kiểm định Hausman
Phụ lục 8 - Kiểm định tự tương quan chuỗi
Phụ lục 10 – Khắc phục khuyết tật của mô hình REM bằng FGLS
Phụ lục 11 – Kết quả kiểm tra tiên đoán phần dư
Phụ lục 13 – Dữ liệu nghiên cứu của đề tài – Biến vi mô
ST
T BANK YEAR SIZE EQUITY NPL LOAN DTL NTR ROA
1 ABBank 2009 7,423542142 0,169297148 0,0222046 0,4804458 0,95239204 0,29451106 0,0117522 1 ABBank 2010 7,579778488 0,121933697 477790,022 0,52125189 0,895637363 0,18860822 0,0125624 1 ABBank 2011 7,619362113 0,113190959 611960,030 0,48346552 0,804866217 0,00038246 0,0075413 1 ABBank 2012 7,664325154 0,105322173 433740,025 0,50395504 0,792674448 0,0961227 0,0080707 1 ABBank 2013 7,76186695 0,099046896 450490,042 0,64989059 0,717569187 0,28257041 0,0027277 1 ABBank 2014 7,827356664 0,084613588 175480,024 0,63443915 0,791947078 0,20403399 0,0015895 1 ABBank 2015 7,810645829 0,08907559 924710,015 0,63708827 0,830444245 0,26363656 0,0013701 1 ABBank 2016 7,871757145 0,077962623 504560,020 0,65326367 0,841733072 0,31648556 0,0031500 1 ABBank 2017 7,928007959 0,071750306 0,0233422 0,67100997 0,847738759 0,31798511 0,0057629 1 ABBank 2018 7,95538627 0,075630457 0,0072747 0,60511853 0,80065591 0,42961755 0,0078668 2 ACB 2009 8,225001669 0,060199094 084160,004 0,37144144 0,55090685 0,4908943 0,0131117 2 ACB 2010 8,306518458 0,055734853 379260,003 0,42779914 0,560249649 0,37330912 0,0129485 2 ACB 2011 8,445379531 0,042198025 0,0085823 0,36541348 0,53476049 0,17591502 0,0114535 2 ACB 2012 8,2435 24387 0,070698 105 0,024 8067 0,5812 4647 0,77808 3902 - 0,5922 543 0,0042 098 2 ACB 2013 8,220913358 0,073747991 178470,030 0,63844724 0,900196377 0,35620127 0,0049643 2 ACB 2014 8,25502478 0,06741959 747890,021 0,64121978 0,926961135 0,34874719 0,0051265 2 ACB 2015 8,304020246 0,062084549 908810,012 0,66100968 0,92860983 0,12334145 0,0050257 2 ACB 2016 8,367467548 0,059043582 691660,008 0,69093499 0,945498243 0,16111801 0,0056123 2 ACB 2017 8,452395527 0,05539837 019120,007 0,68986728 0,902576835 0,38520349 0,0073715 2 ACB 2018 8,516616057 0,006292301 196610,007 0,69320187 0,082828517 0,38812378 0,0155962 3 Agribank 2009 8,668404633 0,04187694 512770,025 0,77606439 0,787179909 0,43547421 0,0060759
3 Agribank 2010 8,7158016 0,056778558 0,0368989 0,8119242 0,805146682 0,35075712 0,0051257 3 Agribank 2011 8,747417953 0,065668442 0,061 0,79420857 0,759431428 0,25783359 0,0069553 3 Agribank 2012 8,790434755 0,060242049 812250,056 0,7928936 0,849660769 0,2666346 0,0016007 3 Agribank 2013 8,843320591 0,054174128 990570,058 0,76998558 0,862472495 0,31182044 0,0024080 3 Agribank 2014 8,881604236 0,058931592 564190,049 0,72716492 0,914749497 0,27712746 0,0033220 3 Agribank 2015 8,941339417 0,053679081 280290,026 0,71694039 0,923380579 0,31043095 0,0033176 3 Agribank 2016 9,000522903 0,049171462 776040,020 0,74391838 0,909693598 0,31559949 0,0033838 3 Agribank 2017 9,061432784 0,046608945 0,0211912 0,76065768 0,917682125 0,32214792 0,0035250 3 Agribank 2018 9,107751394 0,044247535 010140,016 0,78384387 0,902665829 0,34863614 0,0047188 4 BAB 2009 4 BAB 2010 4 BAB 2011 7,4038 69556 0,128031 521 0,006 02783 0,6450 5263 0,83029 6498 - 0,0223 823 0,0060 250 4 BAB 2012 7,52838556 0,093532604 128770,037 0,70065016 0,949159492 0,16795846 0,0013237 4 BAB 2013 7,702947961 0,065643114 179120,022 0,6112306 0,902860193 0,08863607 0,0038209 4 BAB 2014 7,758262811 0,071920022 809580,020 0,65811619 0,873184021 0,12644025 0,0047732 4 BAB 2015 7,802577742 0,078939063 780510,006 0,68039385 0,905037004 0,17242483 0,0056578 4 BAB 2016 7,880540953 0,076595846 195020,007 0,71400487 0,919828414 0,08432925 0,0067477 4 BAB 2017 7,963125519 0,069326056 045880,006 0,63310877 0,906985262 0,13219882 0,0063751 4 BAB 2018 7,987286659 0,072862394 583940,007 0,66268202 0,948539989 0,25160524 0,0069724 5 BID 2009 8,468849516 0,058117242 772280,027 0,70543797 0,713935418 0,41777697 0,0093110 5 BID 2010 8,560747185 0,064544364 149440,022 0,70888757 0,779933564 0,32048989 0,0100604 5 BID 2011 8,609507449 0,058663802 991570,024 0,75962884 0,688810301 0,30357973 0,0075442 5 BID 2012 8,685742424 0,054580644 736940,023 0,75761697 0,680730018 0,31866781 0,0051353 5 BID 2013 8,7382 0,058111 0,021 0,7394 0,68006 0,3320 0,0069