Đây đƣợc xem là yếu tố ảnh hƣởng rất lớn đến hiệu quả tài chính do ảnh hƣởng trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng vì vậy muốn nâng cao hiệu quả tài chính thì phải kìm hãm và giảm tỷ lệ dự phòng này. Để làm đƣợc việc này các ngân
hàng cần tăng cƣờng xử lí và thu hồi các khoản nợ xấu thông qua việc thiết lập chính sách, hệ thống tín dụng chặt chẽ, tách bạch với khâu tiếp xúc khách hàng – thẩm định hồ sơ vay – thẩm định tài sản – giải ngân để đảm bảo tính khách quan và độc lập trong công tác cho vay. Đặc biệt tiến hành việc giám sát chặt chẽ trong quá trình sau khi cho vay để tránh việc khách hàng sử dụng sai mục đích vốn vay hay sử dụng vốn vay không hiệu quả dẫn đến tình trạng nợ quá hạn, nợ xấu. Luôn đẩy mạnh công tác thu hồi nợ xấu, đánh giá nguyên nhân tìm ra giải pháp với từng đối tƣợng khách hàng dẫn đến nợ xấu để có phƣơng án xử lí kịp thời tránh xảy ra tình trạng rủi ro lớn không kịp thời trở tay.
Đào tạo đội ngũ cán bộ ngân hàng làm việc hiệu quả, trình độ chuyên môn cao và phẩm chất đạo đức tốt. Luôn đặt sự hoạt động bền vững, an toàn của ngân hàng lên hàng đầu, tránh tình trạng vụ lợi móc nối các bộ phận để gây ra tổn thất lớn cho ngân hàng.
5.2.5. Kiến nghị về yếu tố tăng trưởng kinh tế
Chính phủ và các cơ quan có thẩm quyền cần thúc đẩy phát triển các ngành hàng tập trung phát triển các ngành chủ lực và là thế mạnh của Việt Nam. Tập trung vào việc hỗ trợ các khó khăn và vƣớng mắc của doanh nghiệp để các doanh nghiệp có thể phát triển và đẩy mạnh công việc kinh doanh từ đó dẫn đến mối liên hệ chặt chẽ giữa thị trƣờng phát triển và ngân hàng.
Thực hiện tái cơ cấu công nghiệp, khuyến khích mạnh mẽ việc khởi nghiệp, phát triển doanh nghiệp. Phát triển các ngành công nghiệp có năng lực cạnh tranh với nƣớc ngoài, công nghiệp phục vụ nông nghiệp nông thôn,... tạo điều kiện giúp đỡ các doanh nghiệp trong ngành đƣợc tiếp cận các nguồn vốn từ nƣớc ngoài đầu tƣ hay nguồn vốn vay từ các ngân hàng thƣơng mại một cách dễ dàng để đầu tƣ làm ăn phát triển. Khuyến khích việc đầu tƣ tƣ nhân, thúc đẩy việc sản xuất kinh doanh trong khu vực tƣ nhân để sử dụng triệt để nguồn vốn, nhân lực bằng các ƣu đãi về tài chính và đất đai.
Thứ nhất, thời gian nghiên cứu của tác giả chỉ thu thập dữ liệu từ 24 NHTM trong thời gian 5 năm từ 2015-2019, chƣa thực hiện đƣợc một cách khái quát và đại diện cho thực trạng hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam.
Thứ hai, nghiên cứu chỉ tập trung đánh giá hiệu quả tài chính dựa trên chỉ tiêu ROE, ROA mà chƣa đánh giá dựa trên các chỉ tiêu khác nên chƣa có thể khái quát đƣợc thực trạng hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam.
Thứ ba, vẫn còn nhiều yếu tố nội tại và vĩ mô chƣa đƣợc xem xét trong mô hình nhƣ: Tỷ lệ dƣ nợ so với số vốn huy động, Thu nhập lãi cận biên (NIM), Nguồn vốn tài trợ bên ngoài (EFD), Lãi suất thị trƣờng tiền tệ, tỷ lệ thất nghiệp, Khủng hoảng tài chính, Đầu tƣ nƣớc ngoài.v.v…
Thứ tư, hiện tại tác giả chỉ phân tích những yếu tố nội tại của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô ảnh hƣởng đến hiệu quả tài chính, chƣa phân tích những nhóm nguyên nhân khách quan và chủ quan gây sự sụt giảm hiệu quả tài chính của ngân hàng để có thể đề xuất những biện pháp phòng ngừa.
5.4. Đề xuất hƣớng nghiên cứu mới
Từ những hạn chế nêu trên của bài viêt, tác giả đề xuất hƣớng nghiên cứu tiếp theo trong tƣơng lai là tăng số lƣợng mẫu nghiên cứu, tăng thêm các biến nội tại và vĩ mô, sử dụng các mô hình và phƣơng pháp nghiên cứu khác nhau để đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đến hiệu quả tài chính một cách đầy đủ, toàn diện hơn. Xu hƣớng nghiên cứu mới tác giả sẽ kéo dài thời gian nghiên cứu thêm và sẽ nghiên cứu thêm các NHTM tại Việt Nam một cách đầy đủ hơn. Đồng thời sẽ dùng nhiều chỉ tiêu để đo lƣờng hiệu quả tài chính để tìm ra sự đo lƣờng hợp lý và chính xác cụ thể hơn.
TÓM TẮT CHƢƠNG 5
Trong chƣơng 5, tác giả đã rút ra đƣợc kết luận các yếu tố ảnh hƣởng đến hiệu quả tài chính đó là quy mô ngân hàng, đòn bẩy tài chính, hiệu quả quản lý, dự phòng rủi ro và yếu tố tăng trƣởng kinh tế. Đồng thời dựa vào kết quả nghiên cứu tại chƣơng 4 tác giả cũng đã nêu đƣợc các hàm ý chính sách dựa trên các nhóm nhân tố tác động đến hiệu quả tài chính.
KẾT LUẬN
Qua quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận văn và từ số liệu nghiên cứu lấy từ kết quả của 24 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn năm 2015 - 2019, cho thấy hiệu quả tài chính của ngân hàng bị tác động bởi các yếu tố: Đòn bẩy ngân hàng (+); Đòn bẩy tài chính (+); Hiệu quả quản lý (-); Dự phòng rủi ro tín dụng (-); Tốc độ tăng trƣởng kinh tế (+). Tóm lại, các NHTM muốn gia tăng đƣợc hiệu quả tài chính của mình thì các NHTM cần phải tập trung phát huy những yếu tố tƣơng quan dƣơng và cải thiện những yếu tố tƣơng quan âm đến hiệu quả tài chính cụ thể là ROA và ROE của ngân hàng.
i
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu nƣớc ngoài
Ali N. & Ariff M. & Cheng F. F. (2014). Key Determinants of Japanese Commercial Banks Performance. Social Sciences & Humanities, pp 17 – 38. Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A Simple Test for Heteroscedasticity and
Random Coefficient Variation. Econometrica, 47(5), 1287.
Deger A. & Adem A. (2011). Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profitability: Empirical evident from Turkey. Business and Economics Research Journal Volume.2, pp 139 – 152.
Muhammad S. S. (2014). Bank – related, Industy – related and Macroeconomic Factors affecting bank profitability: A case of the United Kingdom. Research Journal of Finance and Accounting, Vol.5, No.2.
Nicole P. & Bogdan C. & Iulian I. (2015). Determinants of Bank’s profitability: evident from EU 27 banking systems. Science Direct, Procedia Economics and Finance, pp 518 – 524.
Ong T. S. & Tee B. H. (2013). Factors affecting the profitability of Malaysia commercial banks, Africant Journal of Business Management Vol.7(8), pp 649 – 660.
Usman D. (2014). Factors impacting the profitability of commercial banks in Pakistan for the period 2019 – 2012. International journal of Scientific and Research Publications, Vol.4, Issue.3.
Vincent O. O. & Gemechu B. K. (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.
Wahdan M. & Leithy W. (2017). Factors affecting the profitability of commercial banks in Egypt over the last 5 year (2011–2015). International Business Management, pp 342 – 349.
Tài liệu trong nƣớc
Trần Huy Hoàng, 2011. Giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất
bản Lao Động.
Nguyễn khắc Minh, 2004. Giáo trình Tối ưu hóa trong hoạt động kinh tế, Nhà
PHỤ LỤC 1) THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max + ROA | 120 .0579918 .0532495 .0012634 .2099132 ROE | 120 .0846689 .0618911 .0030426 .2444132 SIZE | 120 8.179169 .432077 7.019187 9.118277 LEV | 120 .0794607 .0245686 .0322527 .1613224 ME | 120 1.950926 .7480905 1.119808 4.994212 + LIQ | 120 .5973219 .1253525 .2200516 .8982134 LLR | 120 .0103636 .0053981 2.22e-07 .0285694 GDP | 120 .0655833 .0056185 .0502 .0708 CPI | 120 .03096 .014154 .0063 .0574
- MA TRẬN TƢƠNG QUAN CÁC BIẾN ĐỘC LẬP
| SIZE LEV ME LIQ LLR GDP CPI + SIZE | 1.0000 LEV | -0.4635 1.0000 ME | -0.1583 0.2834 1.0000 LIQ | 0.2513 -0.2384 0.0036 1.0000 LLR | -0.0910 0.0280 -0.0849 -0.0166 1.0000 GDP | 0.1509 -0.1667 -0.0223 0.3138 -0.0625 1.0000 CPI | 0.0645 -0.0962 -0.0380 0.1502 0.0820 -0.2664 1.0000
2) MÔ HÌNH POOLED OLS
a)Đối với ROA
Source | SS df MS Number of obs = 120
+ F(7, 112) = 13.01
Model | .15131128 7 .021615897 Prob > F = 0.0000 Residual | .186114146 112 .001661733 R-squared = 0.4484
+ Adj R-squared = 0.4140
Total | .337425426 119 .002835508 Root MSE = .04076
ROA | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] +
LEV | .6646813 .1801039 3.69 0.000 .3078285 1.021534 ME | -.0151534 .0052565 -2.88 0.005 -.0255684 -.0047384 LIQ | .0666236 .0333749 2.00 0.048 .0004956 .1327516 LLR | -1.507639 .70164 -2.15 0.034 -2.897849 -.1174291 GDP | 3.406964 .7502848 4.54 0.000 1.920371 4.893557 CPI | .2374116 .2856384 0.83 0.408 -.3285443 .8033675 _cons | -.6676916 .0995532 -6.71 0.000 -.8649435 -.4704398
b)Đối với ROE
Source | SS df MS Number of obs = 120
+ F(7, 112) = 15.16
Model | .221768288 7 .031681184 Prob > F = 0.0000 Residual | .23406264 112 .002089845 R-squared = 0.4865
+ Adj R-squared = 0.4544
Total | .455830928 119 .003830512 Root MSE = .04571
ROE | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] + SIZE | .0622959 .0111632 5.58 0.000 .0401774 .0844143 LEV | .8589547 .2019759 4.25 0.000 .4587653 1.259144 ME | -.0173863 .0058948 -2.95 0.004 -.0290661 -.0057065 LIQ | .1201954 .0374279 3.21 0.002 .0460367 .194354 LLR | -1.572871 .7868478 -2.00 0.048 -3.131909 -.0138326 GDP | 3.889105 .8414 4.62 0.000 2.221979 5.556231 CPI | .1988689 .3203266 0.62 0.536 -.4358171 .833555 _cons | -.7759056 .111643 -6.95 0.000 -.9971119 -.5546993
3) MÔ HÌNH HỒI QUY TÁC ĐỘNG CỐ ĐỊNH (FEM)
a) Đối với ROA
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 120 Group variable: FIRM1
R-sq:
within = 0.4260
Number of groups = Obs per group:
min = 24 5 between = 0.3603 avg = 5.0 overall = 0.3555 max = 5 F(7,89) = 9.44 corr(u_i, Xb) = -0.5048 Prob > F = 0.0000
ROA | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] + SIZE | .1067226 .0252825 4.22 0.000 .0564868 .1569583 LEV | .4288862 .1937162 2.21 0.029 .0439763 .8137961 ME | -.0146388 .0054194 -2.70 0.008 -.025407 -.0038705 LIQ | .0790918 .0580063 1.36 0.176 -.0361654 .194349 LLR | -1.836721 .5643 -3.25 0.002 -2.957973 -.715469 GDP | 1.640494 1.141778 1.44 0.154 -.6281954 3.909183 CPI | -.0567916 .2699847 -0.21 0.834 -.5932453 .4796622 _cons | -.9544697 .1849921 -5.16 0.000 -1.322045 -.5868944 + sigma_u | .04059447 sigma_e | .02927097
rho | .65792729 (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(23, 89) = 5.57 Prob > F = 0.0000
b)Đối với ROE
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 120 Group variable: FIRM1
R-sq:
within = 0.4409
Number of groups = Obs per group:
min = 24 5 between = 0.3652 avg = 5.0 overall = 0.3724 max = 5 F(7,89) = 10.03 corr(u_i, Xb) = -0.3827 Prob > F = 0.0000
ROE | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] + SIZE | .1108792 .0258109 4.30 0.000 .0595936 .1621648 LEV | .4420365 .1977646 2.24 0.028 .0490824 .8349906 ME | -.0155396 .0055327 -2.81 0.006 -.0265329 -.0045463 LIQ | .1056767 .0592185 1.78 0.078 -.0119893 .2233427 LLR | -1.80068 .5760933 -3.13 0.002 -2.945365 -.6559953 GDP | 1.632436 1.16564 1.40 0.165 -.683667 3.948538 CPI | -.1210677 .2756271 -0.44 0.662 -.6687328 .4265974 _cons | -.9748127 .1888582 -5.16 0.000 -1.35007 -.5995554
+
sigma_u | .04587776 sigma_e | .02988271
rho | .7021173 (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(23, 89) = 7.53 Prob > F = 0.0000
4) MÔ HÌNH HỒI QUY TÁC ĐỌNG NGẪU NHIÊN (REM)
a)Đối với ROA
Random-effects GLS regression Number of obs = 120 Group variable: FIRM1 Number of groups = 24
R-sq: Obs per group:
within = 0.4077 min = 5
between = 0.4565 avg = 5.0
overall = 0.4321 max = 5
Wald chi2(7) = 78.60 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
ROA | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] + SIZE | .0662997 .0148122 4.48 0.000 .0372684 .095331 LEV | .5051827 .1769173 2.86 0.004 .1584312 .8519343 ME | -.0146506 .0049661 -2.95 0.003 -.0243841 -.0049172 LIQ | .0708714 .0439027 1.61 0.106 -.0151763 .1569192 LLR | -1.808723 .5510466 -3.28 0.001 -2.888754 -.7286913 GDP | 2.895799 .8740581 3.31 0.001 1.182677 4.608922 CPI | .1740881 .2354266 0.74 0.460 -.2873395 .6355157 _cons | -.7147384 .1258295 -5.68 0.000 -.9613597 -.4681171 + sigma_u | .03210212 sigma_e | .02927097
rho | .54603213 (fraction of variance due to u_i)
b) Đối với ROE
Random-effects GLS regression Number of obs = 120 Group variable: FIRM1
R-sq:
within = 0.4249
Number of groups = Obs per group:
min =
24
between = 0.4722 avg = 5.0
overall = 0.4563 max = 5
Wald chi2(7) = 85.55 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
ROE | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] + SIZE | .0745006 .0164725 4.52 0.000 .0422152 .106786 LEV | .5456996 .1846335 2.96 0.003 .1838246 .9075747 ME | -.015413 .0051744 -2.98 0.003 -.0255547 -.0052714 LIQ | .1106195 .0474081 2.33 0.020 .0177013 .2035376 LLR | -1.809439 .5666701 -3.19 0.001 -2.920092 -.6987865 GDP | 2.921161 .9339527 3.13 0.002 1.090647 4.751675 CPI | .0947467 .2455108 0.39 0.700 -.3864457 .5759391 _cons | -.779812 .1366653 -5.71 0.000 -1.047671 -.511953 + sigma_u | .03846219 sigma_e | .02988271
rho | .62358469 (fraction of variance due to u_i)
5) KIỂM ĐỊNH HAUSMAN GIỮA FEM VÀ REM
a)Đối với ROA
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) |
+
fem3 rem1 Difference S.E.
SIZE | .1067226 .0662997 .0404229 .0204891 LEV | .4288862 .5051827 -.0762965 .0789064 ME | -.0146388 -.0146506 .0000119 .0021697 LIQ | .0790918 .0708714 .0082204 .0379115 LLR | -1.836721 -1.808723 -.0279982 .1215817 GDP | 1.640494 2.895799 -1.255305 .7346294 CPI | -.0567916 .1740881 -.2308797 .1321592
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 5.49
Prob>chi2 = 0.6003
- KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI THAY ĐỔI
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[FIRM1,t] = Xb + u[FIRM1] + e[FIRM1,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) + ROA | .0028355 .0532495 e | .0008568 .029271 Test: u | Var(u) = 0 .0010305 .0321021 chibar2(01) = 47.60 Prob > chibar2 = 0.0000
- KIỂM ĐỊNH TỰ TƢƠNG QUAN
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 23) = 24.906 Prob > F = 0.0000
- KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT
Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.5278)
Estimated covariances = 24 Number of obs = 120 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 24 Estimated coefficients = 8 Time periods = 5 Wald chi2(7) = 154.76 Prob > chi2 = 0.0000
ROA | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] + SIZE | .0563978 .0077632 7.26 0.000 .0411822 .0716134 LEV | .3921504 .125553 3.12 0.002 .146071 .6382299 ME | -.0099534 .0035256 -2.82 0.005 -.0168634 -.0030434 LIQ | .0458306 .0270839 1.69 0.091 -.0072529 .0989142 LLR | -1.053378 .3349522 -3.14 0.002 -1.709872 -.3968835
GDP | 1.928969 .4767541 4.05 0.000 .9945485 2.86339 CPI | .1020342 .1300128 0.78 0.433 -.1527862 .3568545 _cons | -.5657952 .0742411 -7.62 0.000 -.7113051 -.4202852
b)Đối với ROE
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem4
+
rem2 Difference S.E.
SIZE | .1108792 .0745006 .0363786 .0198711 LEV | .4420365 .5456996 -.1036631 .0708612 ME | -.0155396 -.015413 -.0001266 .0019586 LIQ | .1056767 .1106195 -.0049428 .0354867 LLR | -1.80068 -1.809439 .0087591 .1037714 GDP | 1.632436 2.921161 -1.288725 .6974596 CPI | -.1210677 .0947467 -.2158144 .1252785
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 6.16
Prob>chi2 = 0.5216
- KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI THAY ĐỔI
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[FIRM1,t] = Xb + u[FIRM1] + e[FIRM1,t]
Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) + ROE | .0038305 .0618911 e | .000893 .0298827 u | .0014793 .0384622 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 66.76 Prob > chibar2 = 0.0000
- KIỂM ĐỊNH TỰ TƢƠNG QUAN
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 23) = 22.990 Prob > F = 0.0001
- KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH
Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.5605)
Estimated covariances = 24 Number of obs = 120 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 24 Estimated coefficients = 8 Time periods = 5 Wald chi2(7) = 157.51 Prob > chi2 = 0.0000
ROE | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] + SIZE | .0603265 .0082658 7.30 0.000 .0441259 .0765271 LEV | .46729 .1457239 3.21 0.001 .1816764 .7529037 ME | -.0145123 .0038775 -3.74 0.000 -.0221122 -.0069125