CHƢƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.4 Hƣớng nghiên cứu tƣơng lai
- Bài nghiên cứu này chỉ nghiên cứu 23 NHTMCP Việt Nam trong nƣớc. Nếu nhƣ trong tƣơng lai, các nghiên cứu về đề tài này có thể mở rộng mẫu nghiên cứu ra nhiều ngân hàng khác hoặc chọn khoản thời gian dài hơn. Ngoài ra, ngƣời nghiên cứu có thể thực hiện với hầu hết các nhóm ngân hàng để đạt đƣợc kết quả toàn diện hơn.
- Bên cạnh đó, ngƣời nghiên cứu có thể bổ sung thêm nhiều biến khác vào mơ hình nghiên cứu hoặc sử dụng phƣơng pháp khác để nghiên cứu.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 5
Từ kết quả hồi quy của chƣơng 4, tác giả đã đã tổng hợp lại chiều tác động của các nhân tố đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng và đƣa ra một số khuyến nghị, giải pháp phù hợp với các ngân hàng
Trong chƣơng này, tác giả cũng đã nêu lên những hạn chế của bài nghiên cứu cũng nhƣ có những hƣớng nghiên cứu trong tƣơng lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt
Báo cáo tài chính của 23 NHTMCP Việt Nam (2009 - 2011)
Nguyễn Việt Hùng (2008). Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến hiệu quả hoạt động ngân hàng thƣơng mại ở Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Trường đại học Kinh Tế Quốc
Dân.
Hoàng Ngọc Tiến và Võ Thị Hiền (2010). Trao đổi về phƣơng pháp tính tỷ lệ thu nhập ngồi tín dụng của ngân hàng thƣơng mại. Tạp chí Cơng nghệ Ngân hàng, số 48,trang 36-39;
Nghiên cứu của Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà (2012). Hiệu quả hoạt động ngân hàng tại các nƣớc Đông Nam Á và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam.
Tạp chí Những vấn đề kinh tế và chính trị thế giới, số 11, trang 17-30
Nghiên cứu của Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013). Các yếu tố ảnh hƣởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam. Tạp chí Cơng nghệ ngân hàng, số 85, trang 11 – 15
Nghiên cứu của Trần Việt Dũng (2014) . Xác định các nhân tố tác động tới khả năng sinh lời của các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam. Tạp chí Ngân hàng, số 16, trang 2 – 11
Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh (2016). Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng thƣơng mại Việt Nam. Tạp chí Cơng nghệ
Ngân hàng, số 124, trang 11-22
-
-2015”.
Peter S. Rose (2003). Quản trị Ngân hàng Thƣơng mại. Sách dịch. Nhà xuất bản Tài
chính, Hà Nội
Tài liệu tiếng Anh
Ali, K., Akhtar, M. F., & Ahmed, H. Z. (2011). Bank-specific and macroeconomic indicators of profitability Empirical evidence from the commercial banks of Pakistan.International Journal of Business and Social Science, 2, P235 - 242.
Athanasoglou, P.P., Brissimis, S.N. and M.D. Delis (2005). Bank-specific industryspecific and macroeconomics determinants of bank profitability. Bank of Greece Working P 25.
Athanasoglou, P., Delis, M. and Staikouras, C., 2006. Determinants of bank profitability in the South Eastern European Region. Munich Personal RePEc Archive, 10274, P1-31
Alper, A dan Anbar, A., 2011. Bank Specific and Macroeconomic Determinants ofCommercial Bank Profitability: Empirical Evidence fromTurkey. Business and Economics Research Journal, 2, P135-152
Aydogan, K (1990). An Investigation of Performance and Operational Efficiency in Turkish Banking Industry. The Central Bank of Republic of Turkey, Discussion
Paper No: 9022
Dang, Uyen. ( 2011) The CAMEL Rating System in Banking Supervision: a Case Study of Arcada University of Applied Sciences, International Business.
International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 3, No. 1, 2013,
P.237-252
Fadzlan Sufian & Royfaizal Razali Chong, 2008. Determinants Of Bank Profitability In A Developing Economy: Empirical Evidences From The Philippines. Asian Academy of Management Journal of Accounting and Financial,
4, P91-112
Farrell (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, series A (General), vol 120, No. 3(1957), P253-290
Khrawish, Husni Ali, 2011. Determinants of Commercial Banks Performance: Evidence from Jordan. International Research Journal of Finance & Economics;2011, Issue 81, P148
Miller, s.m and A.G. Noulas (1997). Portfolio Mix and Large-Bank Profitability in the USA, Applied Economics, 29, P505-512
Ongore (2013). Determinants of Financial Performance of Commercial Banks in Kenya. International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 3, No. 1, 2013, P.237-252
Perry (1992). Do Banks Gain or Lose From Inflation. Journal of Retail Banking, Vol. 14(2), P25-30
Sufian, F. (2011). Profitability of the Korean banking sector: Panel evidence on bank-specific and macroeconomic determinants. Journal of Economics and Management, Vol.7(1), P43-72
Vong, P.I, A., Chan, H. S. (2009). Deterninants of Bank Profitability in Macau.
Macau Monetary Research Bulletin, Vol.12, P 93-113.
Zawadi Ally (2014). Determinants of Banks’Profitability in a Developing: Empirical Evidence from Tanzania. European Journal of Business and Management, Vol.6, No.31, 363-375
WEBSITE http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=621&ItemID=15507 http://www.nfsc.gov.vn/dinh-che-tai-chinh/vi-sao-cac-ngan-hang-o-at-tang-von- dieu-le-trong-nam-2017 http://www.nfsc.gov.vn/dinh-che-tai-chinh/tai-co-cau-xu-ly-no-xau-nam-bat-co-hoi- xu-ly-dut-diem http://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/menu/rm/apph/tcnh/tcnh_chitiet?leftWi dth=20%25&showFooter=false&showHeader=false&dDocName=SBV288014&rig htWidth=0%25¢erWidth=80%25&_afrLoop=6103167076538626#%40%3F_a frLoop%3D6103167076538626%26centerWidth%3D80%2525%26dDocName%3 DSBV288014%26leftWidth%3D20%2525%26rightWidth%3D0%2525%26showF ooter%3Dfalse%26showHeader%3Dfalse%26_adf.ctrl-state%3D12lde64mg6_125 http://tapchi.hvnh.edu.vn/5744/news-detail/738102/so-96/phat-trien-nguon-nhan- luc-chat-luong-cao-cho-nganh-ngan-hang-.html
PHỤ LỤC KẾT QUẢ ĐỊNH LƢỢNG Phụ lục 1: Thống kê mô tả inf 184 7.23 5.154654 .63 18.58 gdp 184 5.95 .4988259 5.25 6.68 tctr 182 5.252342 18.50755 -25.17515 173.3964 nita 182 .0058026 .004963 -.0058772 .0379633 llp 182 .0122927 .0179285 -.0101404 .2042184 loanta 182 .5646706 .4790104 .0434259 5.899489 size 182 7.910382 .4998835 6.839153 9.002772 eta 182 .1053906 .0672932 .005649 .6899482 roe 182 .0997618 .1012008 .0005693 .980337 roa 182 .0092788 .0119715 .0000793 .1463834 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
Phụ lục 2: Ma trận tƣơng quan inf 0.1906 0.1709 0.0285 -0.1345 -0.1403 -0.1721 -0.1025 -0.0468 -0.1299 1.0000 gdp -0.0897 -0.0233 -0.0422 0.1269 0.0534 0.0769 -0.0582 0.0774 1.0000 tctr -0.0396 -0.1046 0.1102 -0.1303 0.0917 -0.0529 -0.1415 1.0000 nita 0.1705 0.1519 0.0823 0.0559 0.0853 0.0304 1.0000 llp -0.0778 -0.0800 -0.0678 0.0929 -0.1350 1.0000 loanta 0.0146 -0.0615 0.7610 -0.1046 1.0000 size -0.2046 0.1450 -0.5666 1.0000 eta 0.1629 -0.1824 1.0000 roe 0.7715 1.0000 roa 1.0000 roa roe eta size loanta llp nita tctr gdp inf
Phụ lục 3: Nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF Mean VIF 2.28 gdp 1.05 0.952122 tctr 1.06 0.945178 nita 1.06 0.940035 llp 1.12 0.895615 inf 1.15 0.872469 size 2.51 0.398250 loanta 4.29 0.233363 eta 6.01 0.166365 Variable VIF 1/VIF . vif . _cons .0237084 .0242439 0.98 0.329 -.0241434 .0715603 inf .0003659 .0001773 2.06 0.041 .0000159 .000716 gdp -.0005888 .0017493 -0.34 0.737 -.0040415 .0028639 tctr -.000018 .0000475 -0.38 0.705 -.0001118 .0000758 nita .4434499 .1776538 2.50 0.013 .0928018 .7940979 llp -.0354554 .0503835 -0.70 0.483 -.1349009 .0639902 loanta -.0035741 .0036943 -0.97 0.335 -.0108658 .0037176 size -.0021923 .0027099 -0.81 0.420 -.007541 .0031563 eta .0353491 .0311452 1.13 0.258 -.0261243 .0968226 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total .025940445 181 .000143317 Root MSE = .0115 Adj R-squared = 0.0771 Residual .022882911 173 .000132271 R-squared = 0.1179 Model .003057535 8 .000382192 Prob > F = 0.0048 F( 8, 173) = 2.89 Source SS df MS Number of obs = 182
Phụ lục 4: Kiểm định lựa chọn Pooled và FEM
F test that all u_i=0: F(22, 151) = 2.58 Prob > F = 0.0004 rho .35857048 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .01049354 sigma_u .00784576 _cons .1409985 .0431947 3.26 0.001 .0556546 .2263425 inf .0003759 .0001789 2.10 0.037 .0000225 .0007294 gdp .0001976 .0016742 0.12 0.906 -.0031104 .0035056 tctr -7.53e-06 .0000466 -0.16 0.872 -.0000996 .0000846 nita .5670444 .1959476 2.89 0.004 .1798913 .9541974 llp .0079139 .0510885 0.15 0.877 -.0930267 .1088546 loanta .0045432 .0043236 1.05 0.295 -.0039993 .0130857 size -.017086 .0054587 -3.13 0.002 -.0278713 -.0063007 eta -.0606186 .0364501 -1.66 0.098 -.1326366 .0113994 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.5481 Prob > F = 0.0001 F(8,151) = 4.24 overall = 0.0698 max = 8 between = 0.0066 avg = 7.9 R-sq: within = 0.1834 Obs per group: min = 7 Group variable: company Number of groups = 23 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 182
F test that all u_i=0: F(22, 151) = 2.93 Prob > F = 0.0001 rho .35509785 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .08634431 sigma_u .0640709 _cons 1.112716 .35542 3.13 0.002 .4104775 1.814954 inf .0048068 .001472 3.27 0.001 .0018985 .0077152 gdp .0039941 .0137762 0.29 0.772 -.0232249 .0312131 tctr -.000159 .0003835 -0.41 0.679 -.0009168 .0005988 nita 4.64657 1.612321 2.88 0.005 1.460947 7.832193 llp .2014366 .4203731 0.48 0.633 -.6291361 1.032009 loanta .1445503 .0355757 4.06 0.000 .0742597 .2148408 size -.1286539 .0449161 -2.86 0.005 -.2173991 -.0399088 eta -1.55827 .2999233 -5.20 0.000 -2.150858 -.9656821 roe Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.3993 Prob > F = 0.0000 F(8,151) = 5.49 overall = 0.0667 max = 8 between = 0.1209 avg = 7.9 R-sq: within = 0.2254 Obs per group: min = 7 Group variable: company Number of groups = 23 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 182
Phụ lục 5:Kiểm định lựa chọn Pooled và REM
Prob > chibar2 = 0.0040 chibar2(01) = 7.05 Test: Var(u) = 0 u 7.50e-06 .0027385 e .0001101 .0104935 roa .0001433 .0119715 Var sd = sqrt(Var) Estimated results:
roa[company,t] = Xb + u[company] + e[company,t]
Prob > chibar2 = 0.0002 chibar2(01) = 13.02 Test: Var(u) = 0 u .0011822 .0343829 e .0074553 .0863443 roe .0102416 .1012008 Var sd = sqrt(Var) Estimated results:
roe[company,t] = Xb + u[company] + e[company,t]
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
Phụ lục 6: Kiểm định lựa chọn REM và FEM
(V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0001
= 33.14
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg inf .0003759 .0003948 -.0000189 .0000508 gdp .0001976 -.000554 .0007516 . tctr -7.53e-06 -.0000177 .0000102 2.33e-06 nita .5670444 .5060436 .0610008 .0817545 llp .0079139 -.0242615 .0321754 .0107085 loanta .0045432 -.0011468 .00569 .0021044 size -.017086 -.0043987 -.0126872 .0046128 eta -.0606186 .0098094 -.070428 .0172458 fe1 re1 Difference S.E.
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
(V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0075
= 20.87
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg inf .0048068 .0049295 -.0001226 .000477 gdp .0039941 -.0004518 .0044459 .0022471 tctr -.000159 -.0002627 .0001037 .0000503 nita 4.64657 4.499379 .1471912 .645382 llp .2014366 -.003011 .2044476 .0890682 loanta .1445503 .1060881 .0384621 .0159612 size -.1286539 -.0488396 -.0798143 .0366942 eta -1.55827 -1.114325 -.4439448 .127482 fe2 re2 Difference S.E.
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
Phụ lục7: Kiểm định phƣơng sai thay đổi
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (23) = 15832.52
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (23) = 10434.32
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
Phụ lục 8:Tự tƣơng quan
Prob > F = 0.0000 F( 1, 22) = 55.225 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Prob > F = 0.0000 F( 1, 22) = 34.584 H0: no first-order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Phụ lục 9: Kết quả hồi quy
_cons .0237084 .0242439 0.98 0.329 -.0241434 .0715603 inf .0003659 .0001773 2.06 0.041 .0000159 .000716 gdp -.0005888 .0017493 -0.34 0.737 -.0040415 .0028639 tctr -.000018 .0000475 -0.38 0.705 -.0001118 .0000758 nita .4434499 .1776538 2.50 0.013 .0928018 .7940979 llp -.0354554 .0503835 -0.70 0.483 -.1349009 .0639902 loanta -.0035741 .0036943 -0.97 0.335 -.0108658 .0037176 size -.0021923 .0027099 -0.81 0.420 -.007541 .0031563 eta .0353491 .0311452 1.13 0.258 -.0261243 .0968226 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total .025940445 181 .000143317 Root MSE = .0115 Adj R-squared = 0.0771 Residual .022882911 173 .000132271 R-squared = 0.1179 Model .003057535 8 .000382192 Prob > F = 0.0048 F( 8, 173) = 2.89 Source SS df MS Number of obs = 182
F test that all u_i=0: F(22, 151) = 2.58 Prob > F = 0.0004 rho .35857048 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .01049354 sigma_u .00784576 _cons .1409985 .0431947 3.26 0.001 .0556546 .2263425 inf .0003759 .0001789 2.10 0.037 .0000225 .0007294 gdp .0001976 .0016742 0.12 0.906 -.0031104 .0035056 tctr -7.53e-06 .0000466 -0.16 0.872 -.0000996 .0000846 nita .5670444 .1959476 2.89 0.004 .1798913 .9541974 llp .0079139 .0510885 0.15 0.877 -.0930267 .1088546 loanta .0045432 .0043236 1.05 0.295 -.0039993 .0130857 size -.017086 .0054587 -3.13 0.002 -.0278713 -.0063007 eta -.0606186 .0364501 -1.66 0.098 -.1326366 .0113994 roa Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.5481 Prob > F = 0.0001 F(8,151) = 4.24 overall = 0.0698 max = 8 between = 0.0066 avg = 7.9 R-sq: within = 0.1834 Obs per group: min = 7 Group variable: company Number of groups = 23 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 182
rho .06376252 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .01049354 sigma_u .00273849 _cons .0415454 .025506 1.63 0.103 -.0084454 .0915362 inf .0003948 .0001715 2.30 0.021 .0000587 .000731 gdp -.000554 .0016823 -0.33 0.742 -.0038513 .0027433 tctr -.0000177 .0000466 -0.38 0.704 -.0001089 .0000735 nita .5060436 .1780777 2.84 0.004 .1570178 .8550694 llp -.0242615 .0499536 -0.49 0.627 -.1221688 .0736458 loanta -.0011468 .0037769 -0.30 0.761 -.0085494 .0062557 size -.0043987 .0029189 -1.51 0.132 -.0101197 .0013222 eta .0098094 .0321122 0.31 0.760 -.0531292 .0727481 roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0021 Wald chi2(8) = 24.19 overall = 0.1140 max = 8 between = 0.0413 avg = 7.9 R-sq: within = 0.1469 Obs per group: min = 7 Group variable: company Number of groups = 23 Random-effects GLS regression Number of obs = 182
_cons .0017115 .0150152 0.11 0.909 -.0277177 .0311407 inf .0002912 .0000705 4.13 0.000 .000153 .0004294 gdp .0002523 .0005991 0.42 0.674 -.0009219 .0014266 tctr 7.90e-06 .0000189 0.42 0.677 -.0000292 .000045 nita .4462486 .0776871 5.74 0.000 .2939847 .5985125 llp -.0181155 .0170883 -1.06 0.289 -.0516079 .015377 loanta -.0013292 .0020573 -0.65 0.518 -.0053616 .0027031 size 1.44e-07 .0018296 0.00 1.000 -.0035857 .003586 eta .0194539 .0187839 1.04 0.300 -.0173619 .0562698 roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(8) = 51.71 max = 8 avg = 7.913043 Estimated coefficients = 9 Obs per group: min = 7 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 23 Estimated covariances = 23 Number of obs = 182 Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.6429)
Panels: heteroskedastic
Coefficients: generalized least squares Cross-sectional time-series FGLS regression
Standard: _cons Instruments for level equation
Standard: D.eta D.size D.loanta D.llp D.nita D.tctr D.gdp D.inf GMM-type: L(2/.).roa
Instruments for differenced equation
_cons -.0003931 .0283519 -0.01 0.989 -.0559618 .0551756 inf .000444 .0000615 7.22 0.000 .0003235 .0005644 gdp .0019127 .0005427 3.52 0.000 .000849 .0029763 tctr .0000142 .000015 0.95 0.344 -.0000152 .0000436 nita .4849045 .0735537 6.59 0.000 .3407418 .6290671 llp -.0161501 .0192117 -0.84 0.401 -.0538043 .0215042 loanta -.0046217 .0024137 -1.91 0.056 -.0093525 .0001091 size -.0014058 .0034054 -0.41 0.680 -.0080803 .0052686 eta .043614 .0222213 1.96 0.050 .000061 .087167 L1. .027935 .029224 0.96 0.339 -.0293431 .085213 roa roa Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] One-step results
Prob > chi2 = 0.0000 Number of instruments = 30 Wald chi2(9) = 196.25 max = 6 avg = 5.913043 Obs per group: min = 5 Time variable: year
Group variable: company Number of groups = 23 Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 136
_cons .2283151 .2030746 1.12 0.262 -.1725078 .629138 inf .0045064 .0014855 3.03 0.003 .0015743 .0074384 gdp -.0006718 .0146527 -0.05 0.963 -.0295929 .0282494 tctr -.0003012 .000398 -0.76 0.450 -.0010867 .0004843 nita 3.797758 1.488087 2.55 0.012 .8606144 6.734901 llp -.1736275 .4220291 -0.41 0.681 -1.006616 .6593613 loanta .0683663 .0309447 2.21 0.028 .0072886 .129444 size -.0171768 .0226987 -0.76 0.450 -.0619788 .0276252 eta -.7440439 .2608822 -2.85 0.005 -1.258966 -.229122 roe Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 1.85373087 181 .010241607 Root MSE = .09634 Adj R-squared = 0.0938 Residual 1.605531 173 .009280526 R-squared = 0.1339 Model .248199869 8 .031024984 Prob > F = 0.0014 F( 8, 173) = 3.34 Source SS df MS Number of obs = 182
F test that all u_i=0: F(22, 151) = 2.93 Prob > F = 0.0001 rho .35509785 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .08634431 sigma_u .0640709 _cons 1.112716 .35542 3.13 0.002 .4104775 1.814954 inf .0048068 .001472 3.27 0.001 .0018985 .0077152 gdp .0039941 .0137762 0.29 0.772 -.0232249 .0312131 tctr -.000159 .0003835 -0.41 0.679 -.0009168 .0005988 nita 4.64657 1.612321 2.88 0.005 1.460947 7.832193 llp .2014366 .4203731 0.48 0.633 -.6291361 1.032009 loanta .1445503 .0355757 4.06 0.000 .0742597 .2148408 size -.1286539 .0449161 -2.86 0.005 -.2173991 -.0399088 eta -1.55827 .2999233 -5.20 0.000 -2.150858 -.9656821 roe Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.3993 Prob > F = 0.0000 F(8,151) = 5.49 overall = 0.0667 max = 8 between = 0.1209 avg = 7.9 R-sq: within = 0.2254 Obs per group: min = 7 Group variable: company Number of groups = 23 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 182