5 CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP
5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
Do thời gian nghiên cứu, kinh phí, nguồn lực có hạn, nên tác giả chỉ tập trung thu thập dữ liệu của 24 NHTM đại diện cho ngành ngân hàng trong giai đoạn 10 năm. Điều này cho thấy mẫu nghiên cứu chưa đại diện hết cho hệ thống NHTM Việt Nam. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tiếp tục khảo sát mẫu rộng hơn và có thể tìm ra thêm các nhân tố mới hồn thiện mơ hình nghiên cứu hiện tại.
Trong bài nghiên cứu này học viên chưa sử dụng yếu tố S - Sensitivity to Market Risk ( Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường) trong mơ hình CAMELS để đo lường tác động của sự thay đổi lãi suất, tỷ giá đến năng lực tài chính của hệ thống ngân hàng.
Kết luận chương 5
Dựa trên các kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực tài chính của NHTM Việt Nam, cho thấy có 06 chỉ tiêu ảnh hưởng đến năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam đó là: Quy mơ VCSH; tỷ lệ dư nợ trên tài sản; tỷ lệ chi phí hoạt động; tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu; tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi; tỷ lệ tiền gửi trên tài sản. Từ đó tác giả đã đề xuất một số giải pháp cho NHTM và các cơ quan quản lý để nhằm cải thiện năng lực tài chính hệ thống NHTM Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu tiếng việt
1. Cổng thông tin điện tử : <https://vietstock.vn/>
2. Lã Thị Lâm, 2016. Nâng cao năng lực tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam hiện nay. Luận án Tiến sĩ. Học viện tài chính.
3. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2007 đến 2016. Báo cáo thường niên. 4. Ngân hàng thương mại ở Việt nam, 2007 đến 2016. Báo cáo tài chính
5. Nguyễn Đăng Dờn và các cộng sự, 2009. Nghiệp vụ ngân hàng thương mại.
Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
6. Nguyễn Văn Tiến, 2008. Giáo trình tài chính tiền tệ ngân hàng. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống kê.
7. 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 . Trường đại học Kinh
Tế Quốc Dân.
8. Peter S. Rose, 2000. Commercial Bank Management, bản dịch tiếng Việt.
Hà Nội: Nhà xuất bản Tài chính.
9. Phan Thị Hằng Nga, 2013. Năng lực Tài chính của các NHTM Việt Nam. Luận án Tiến sĩ. Trường đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh.
Danh mục tài liệu tiếng anh
11. Aspan, P. K., 2014. Financial Performance Assessment of Banking Sector in India: a case study of old private sector banks. The Business and Management Review
Journal, 5: 196-211.
12. Brown, C., Davis, K, 2008. Capital management in mutual financial institutions. Journal of Banking and Finance, 33: 443-455
13. Cuza, A . I . , 2014. Measuring the financial performance of the European Systemically important banks. University of Iasi, Romania and Auvergne University France.
14. Desta, T., 2016. Financial Performance Of “The Best African Banks”: A Comparative Analysis Through Camel Rating. Journal of Accounting and Management, 6: 1-20
15. Gul, S. et al., 2011. Factors Affecting Bank Profitability in Pakistan. The
Romanian Economic Journal, 39: 61-87.
16. Shingjergji, A., Hyseni, M, 2015. The Determinants of The Capital Adequacy Ratio in The Albanian Banking System During 2007 - 2014. International Journal of
Economics, Commerce and Management, 3: 1-10.
17. Uyen Dang, 2011. The CAMEL rating system in banking supervision A case study. Arcada University of Applied Sciences.
PHỤ LỤC
Các bước thực hiện mơ hình hồi quy nghiên cứu trong STATA13
Tiengui_Ta~n 0.4292 -0.2671 -0.3078 0.0533 0.2675 0.4862 0.2208 0.1114 -0.5146 1.0000 DuNo_TienGui -0.3470 0.4323 0.4684 -0.0914 -0.0726 0.4165 -0.2249 0.2081 1.0000 NIM 0.0237 0.1966 0.3378 0.0113 -0.0680 0.3904 -0.2415 1.0000 ChiPhi_Ton~p -0.0278 -0.0477 -0.0884 0.3084 0.2149 -0.0291 1.0000 DuNo_TaiSan 0.0943 0.0786 0.1202 -0.0136 0.2229 1.0000 NoXau_VCSH 0.3481 -0.1924 -0.3266 0.8008 1.0000 NoXau_DuNo 0.0816 -0.0019 0.0613 1.0000 VCSH_TaiSan -0.5072 0.6777 1.0000 CAR -0.3545 1.0000 LnVCSH 1.0000 LnVCSH CAR VCSH_T~n NoXau_~o NoXau_~H DuNo_T~n ChiPhi~p NIM DuNo_T~i Tiengu~n (obs=240)
. corr LnVCSH CAR VCSH_TaiSan NoXau_DuNo NoXau_VCSH DuNo_TaiSan ChiPhi_TongThuNhap NIM DuNo_TienGui Tiengui_TaiSan delta: 1 unit
time variable: YEAR, 2007 to 2016 panel variable: BANK1 (strongly balanced) . xtset BANK1 YEAR
. encode BANK, gen(BANK1)
. import excel "C:\Users\user\Desktop\19.4.2018\12Varchuan Stata.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear
Tiengui_Ta~n 0.4292 -0.2671 -0.3078 0.0533 0.4862 0.2208 0.1114 -0.5146 1.0000 DuNo_TienGui -0.3470 0.4323 0.4684 -0.0914 0.4165 -0.2249 0.2081 1.0000 NIM 0.0237 0.1966 0.3378 0.0113 0.3904 -0.2415 1.0000 ChiPhi_Ton~p -0.0278 -0.0477 -0.0884 0.3084 -0.0291 1.0000 DuNo_TaiSan 0.0943 0.0786 0.1202 -0.0136 1.0000 NoXau_DuNo 0.0816 -0.0019 0.0613 1.0000 VCSH_TaiSan -0.5072 0.6777 1.0000 CAR -0.3545 1.0000 LnVCSH 1.0000 LnVCSH CAR VCSH_T~n NoXau_~o DuNo_T~n ChiPhi~p NIM DuNo_T~i Tiengu~n (obs=240)
. corr LnVCSH CAR VCSH_TaiSan NoXau_DuNo DuNo_TaiSan ChiPhi_TongThuNhap NIM DuNo_TienGui Tiengui_TaiSan
_cons .023034 .0050699 4.54 0.000 .0130445 .0330234 Tiengui_TaiSan -.0007434 .0046414 -0.16 0.873 -.0098884 .0084017 DuNo_TienGui -7.55e-06 .0022092 -0.00 0.997 -.0043604 .0043453 NIM .158158 .0259965 6.08 0.000 .1069362 .2093797 ChiPhi_TongThuNhap -.0258286 .0016564 -15.59 0.000 -.0290922 -.022565 DuNo_TaiSan -.0020587 .0046815 -0.44 0.661 -.0112829 .0071654 NoXau_DuNo -.0095476 .0157949 -0.60 0.546 -.0406689 .0215736 VCSH_TaiSan .0248503 .0063191 3.93 0.000 .0123997 .037301 CAR -.0037156 .0031242 -1.19 0.236 -.0098713 .0024401 LnVCSH -.0003516 .000291 -1.21 0.228 -.000925 .0002219 ROA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total .009029346 239 .00003778 Root MSE = .00346 Adj R-squared = 0.6839 Residual .002746833 230 .000011943 R-squared = 0.6958 Model .006282513 9 .000698057 Prob > F = 0.0000 F( 9, 230) = 58.45 Source SS df MS Number of obs = 240
_cons .2205371 .0543839 4.06 0.000 .1133828 .3276914 Tiengui_TaiSan -.0330987 .0497871 -0.66 0.507 -.1311958 .0649984 DuNo_TienGui .0110645 .0236974 0.47 0.641 -.0356271 .0577562 NIM 1.641222 .2788581 5.89 0.000 1.091779 2.190665 ChiPhi_TongThuNhap -.2470688 .0177676 -13.91 0.000 -.2820769 -.2120608 DuNo_TaiSan -.0348187 .0502176 -0.69 0.489 -.1337641 .0641267 NoXau_DuNo -.197531 .1694283 -1.17 0.245 -.5313609 .136299 VCSH_TaiSan -.4608496 .067783 -6.80 0.000 -.5944046 -.3272946 CAR -.0219903 .0335125 -0.66 0.512 -.088021 .0440404 LnVCSH .0025304 .003122 0.81 0.418 -.0036209 .0086817 ROE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total .917031258 239 .003836951 Root MSE = .03707 Adj R-squared = 0.6419 Residual .316059333 230 .001374171 R-squared = 0.6553 Model .600971925 9 .066774658 Prob > F = 0.0000 F( 9, 230) = 48.59 Source SS df MS Number of obs = 240
. reg ROE LnVCSH CAR VCSH_TaiSan NoXau_DuNo DuNo_TaiSan ChiPhi_TongThuNhap NIM DuNo_TienGui Tiengui_TaiSan
Mean VIF 3.61 NoXau_DuNo 1.17 0.855178 ChiPhi_Ton~p 1.32 0.757156 NIM 1.48 0.676313 LnVCSH 1.64 0.608081 CAR 1.98 0.504759 VCSH_TaiSan 2.61 0.382919 DuNo_TaiSan 7.09 0.141054 DuNo_TienGui 7.47 0.133891 Tiengui_Ta~n 7.77 0.128703 Variable VIF 1/VIF . estat vif
Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 51.70 Variables: fitted values of ROA Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest
Prob > chi2 = 0.0202 chi2(1) = 5.40 Variables: fitted values of ROE Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . hettest
_cons .023034 .0043619 5.28 0.000 .0144395 .0316284 Tiengui_TaiSan -.0007434 .00533 -0.14 0.889 -.0112453 .0097586 DuNo_TienGui -7.55e-06 .0028586 -0.00 0.998 -.0056399 .0056248 NIM .158158 .0248918 6.35 0.000 .1091128 .2072032 ChiPhi_TongThuNhap -.0258286 .0020794 -12.42 0.000 -.0299257 -.0217316 DuNo_TaiSan -.0020587 .0055883 -0.37 0.713 -.0130696 .0089521 NoXau_DuNo -.0095476 .02171 -0.44 0.661 -.0523235 .0332282 VCSH_TaiSan .0248503 .0087592 2.84 0.005 .0075918 .0421088 CAR -.0037156 .0034209 -1.09 0.279 -.0104559 .0030246 LnVCSH -.0003516 .0002076 -1.69 0.092 -.0007607 .0000575 ROA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .00346 R-squared = 0.6958 Prob > F = 0.0000 F( 9, 230) = 42.78 Linear regression Number of obs = 240
. reg ROA LnVCSH CAR VCSH_TaiSan NoXau_DuNo DuNo_TaiSan ChiPhi_TongThuNhap NIM DuNo_TienGui Tiengui_TaiSan,robust
_cons .2205371 .0494622 4.46 0.000 .1230802 .317994 Tiengui_TaiSan -.0330987 .0484851 -0.68 0.496 -.1286305 .0624331 DuNo_TienGui .0110645 .0226364 0.49 0.625 -.0335368 .0556658 NIM 1.641222 .2648795 6.20 0.000 1.119322 2.163123 ChiPhi_TongThuNhap -.2470688 .0206161 -11.98 0.000 -.2876894 -.2064482 DuNo_TaiSan -.0348187 .0510882 -0.68 0.496 -.1354794 .065842 NoXau_DuNo -.197531 .2282633 -0.87 0.388 -.6472853 .2522234 VCSH_TaiSan -.4608496 .0771539 -5.97 0.000 -.6128684 -.3088308 CAR -.0219903 .0307176 -0.72 0.475 -.0825142 .0385336 LnVCSH .0025304 .0025242 1.00 0.317 -.0024431 .0075039 ROE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust Root MSE = .03707 R-squared = 0.6553 Prob > F = 0.0000 F( 9, 230) = 47.39 Linear regression Number of obs = 240