5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI
5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Trong các nghiên cứu tiếp theo, tác giả xin đề xuất một số hướng như sau:
Sử dụng thêm các biến khác để làm biến độc lập đại diện cho các yếu tố đại diện cho cấu trúc vốn có tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng được sử dụng trong luận văn.
Thực hiện thêm một số hồi quy để kiểm tra tính vững của mô hình.
Thu thập thêm đầy đủ dữ liệu nhằm phân tích hoàn chỉnh hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.
Mở rộng phạm vi nghiên cứu cho tất cả NHTM Việt Nam và một số NHTM trong khu vực, rút ra bài học kinh nghiệm cho Việt Nam.
TÓM TẮT CHƯƠNG 5
Như vậy, chương 5 đã kết luận lại những kết quả nghiên cứu có được trong chương
4 về tác động của một số yếu tố đến tăng trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất một số biện pháp đối trong việc phát triển tín dụng đó là: Nâng cao chất lượng cấp tín dụng, giảm tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, mở rộng hoạt động tín dụng về cả phạm vi và đối tượng để tìm kiếm khác tiềm năng, Theo dõi sát sao chính sách của NHNN để có kế hoạch thực hiện tăng trưởng tín dụng phù hợp với tình hình hoạt động của ngân hàng và mục tiêu chính sách của NHNN và kiến nghị với NHNN một số giải pháp để hỗ trợ phát triển hoạt động tín dụng của các NHTM một cách bền vững, có hiệu quả. Tác giả cũng nêu một số hạn chế trong nghiên cứu của luận văn, những hạn chế này là cơ sở cho hướng phát triển tiếp theo của luận văn trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu Tiếng Việt
Nguyễn, K. M. (2004). Tối ưu hóa động trong phân tích kinh tế. Khoa học và kỹ thuật.
Hoàng, T. H. (2019). Measures To Improve Liquidity Management In Vietnam's Commercial Banks. Journal of Economic Development, 20-27.
Trung, T. Q., & Sang, N. V. (2014). Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu
Á, (85), 11.
Minh, H. T. H., & Cành, N. T. (2015). Đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Kinh
tế và Ngân hàng châu Á, (106+ 107), 13.
Van, H. T. T., Hung, D. N., Van, V. T. T., & Xuan, N. T. (2019). Managing optimal working capital and corporate performance: Evidence from Vietnam. Asian Economic and Financial Review, 9(9), 977-993.
Nguyen, V. (2020). Human capital, capital structure choice and firm profitability in developing countries: An empirical study in Vietnam. Accounting, 6(2), 127-
136.
Tài liệu tiếng Anh
Akhtar, S., & Ahmad, N. H. (2016). Assessing the Effect of Asset Quality, Income Structure and Macroeconomic Factors on Insolvency Risk: An Empirical Study on Islamic Banking System of Pakistan. Pakistan Journal of Social
Sciences (PJSS), 36(1).
Al-Kayed, L. T., Zain, S. R. S. M., & Duasa, J. (2014). The relationship between capital structure and performance of Islamic banks. Journal of Islamic
Accounting and Business Research.
Bennett, M., & Donnelly, R. (1993). The determinants of capital structure: some
UK evidence. The British Accounting Review, 25(1), 43-59.
Bradley, M., Jarrell, G. A., & Kim, E. (1984). On the existence of an optimal capital structure: Theory and evidence. The journal of Finance, 39(3), 857-
878.
Breusch, T. S. (1979). Conflict among criteria for testing hypotheses: Extensions and comments. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 203-207.
de Chassart, M. D., & Firer, C. (2004). Risks associated with market timing under different market conditions. Omega, 32(3), 201-211.
DeAngelo, H., & Masulis, R. W. (1980). Optimal capital structure under corporate and personal taxation. Journal of financial economics, 8(1), 3-29.
Goyal, A. M. (2013). Impact of capital structure on performance of listed public sector banks in India. International journal of business and management invention, 2(10), 35- 43.
Goyal, A. M. (2013). Impact of capital structure on performance of listed public sector banks in India. International journal of business and management invention, 2(10), 35- 43.
Huang, G. (2006). The determinants of capital structure: Evidence from China.
China economic review, 17(1), 14-36.
Jadah, H. M., Hameed, T. M., & Al-Husainy, N. H. M. (2020). The impact of the capital structure on Iraqi banks’ performance. Investment Management &
Financial Innovations, 17(3), 122.
Jensen, M. C. (1986). Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers. The American economic review, 76(2), 323-329.
MacKie-Mason, J. K. (1990). Some nonlinear tax effects on asset values and investment decisions under uncertainty. Journal of Public Economics, 42(3), 301-327.
Michaelas, N., Chittenden, F., & Poutziouris, P. (1999). Financial policy and capital structure choice in UK SMEs: Empirical evidence from company panel data. Small business economics, 12(2), 113-130.
Modigliani, F., & Miller, M. H. (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. The American economic review, 261-297.
Myers, S. C. (1984). The capital structure puzzle. The journal of finance, 39(3),
574-592.
Niresh, J. A. (2012). Capital structure and profitability in Srilankan banks. Global Journal of management and business research, 12(13).
Noreen, U. (2019). Impact of capital structure on profitability: A comparative study
of Islamic and conventional banks of Pakistan. The Journal of Asian Finance,
Economics and Business, 6(4), 65-74.
Ozkan, A. (2000). An empirical analysis of corporate debt maturity structure. European Financial Management, 6(2), 197-212.
Rajan, R. G., & Zingales, L. (1995). What do we know about capital structure? Some evidence from international data. The journal of Finance, 50(5), 1421-
1460.
Titman, S., & Wessels, R. (1988). The determinants of capital structure choice. The
Journal of finance, 43(1), 1-19.
Trujillo‐Ponce, A. (2013). What determines the profitability of banks? Evidence from Spain. Accounting & Finance, 53(2), 561-586.
Wald, J. K. (1999). How firm characteristics affect capital structure: an international comparison. Journal of Financial research, 22(2), 161-187.
PHỤ LỤC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỪ PHẦN MỀM THỐNG
KÊ STATA 14
Phần 1: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
---+---
ROE | 80 .1000488 .0734857 .0016424 .3312915
TDTA | 80 .0790791 .0215598 .041546 .1613224
TDTC | 80 1.966559 .7522664 1.224264 4.994212
TCTA | 80 .2103185 .0717587 .0371938 .4106405
TDeDA | 80 .6139274 .13927 .2200516 .8982134
---+---
SIZE | 80 8.20826 .5041446 7.01857 9.118277
GDP | 80 .05881 .0157299 .0291 .0708
CPI | 80 .036035 .0069934 .0279 .0574
Phần 2: Sự tương quan của các biến
| ROE TDTA TDTC TCTA TDeDA SIZE GDP CPI ---+--- ROE | 1.0000
TDTA | -0.2115 1.0000
TDTC | -0.1835 0.1364 1.0000
TCTA | -0.1080 -0.0533 -0.1544 1.0000
TDeDA | 0.3260 -0.3804 -0.0508 -0.0685 1.0000
SIZE | 0.4368 -0.3605 0.0482 0.1237 0.2910 1.0000
GDP | 0.2619 -0.1808 -0.2459 0.0727 0.2184 0.3700 1.0000
CPI | -0.2445 -0.0453 0.1326 -0.0390 0.0477 0.0454 0.1100 1.0000
Phần 3: Mô hình Pooled OLS
Source | SS df MS Number of obs = 80 ---+--- F(7, 72) = 6.04 Model | .157908085 7 .022558298 Prob > F = 0.0000
Residual | .268704123 72 .003732002 R-squared = 0.3701 ---+--- Adj R-squared = 0.3089 Total | .426612208 79 .005400155 Root MSE = .06109 --- ROE | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- TDTA | .0761447 .3641435 0.21 0.835 -.649762 .8020514 TDTC | -.0167779 .009928 -1.69 0.095 -.0365689 .0030132 TCTA | -.1904604 .0986003 -1.93 0.050 -.3870165 .0060958 TDeDA | .1010723 .055007 1.84 0.070 -.0085822 .2107268 SIZE | .0589896 .0161116 3.66 0.000 .0268717 .0911074 GDP | .3490344 .498789 0.70 0.486 -.6452833 1.343352 CPI | -2.770569 1.004637 -2.76 0.007 -4.773276 -.7678622 _cons | -.2998626 .1395935 -2.15 0.035 -.5781371 -.0215881 ---
Phần 4: Mô hình tác động cố định FEM
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 80 Group variable: x Number of groups = 16 R-sq: Obs per group:
within = 0.3578 min = 5 between = 0.0668 avg = 5.0 overall = 0.1818 max = 5 F(7,57) = 4.54 corr(u_i, Xb) = -0.0547 Prob > F = 0.0004 --- ROE | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---+--- TDTA | -.0665515 .3630989 -0.18 0.855 -.7936445 .6605415 TDTC | -.0164207 .0096118 -1.71 0.093 -.035668 .0028267 TCTA | -.1934991 .0911981 -2.12 0.038 -.3761201 -.010878
TDeDA | .0856137 .1024601 0.84 0.407 -.1195591 .2907864 SIZE | -.0093204 .0238662 -0.39 0.038 -.0571116 .0384708 GDP | .8676095 .4737745 1.83 0.072 -.0811075 1.816326 CPI | -3.01596 .7516602 -4.01 0.000 -4.521133 -1.510786 _cons | .2598996 .1904162 1.36 0.178 -.1214022 .6412014 ---+--- sigma_u | .05638354
sigma_e | .04419841
rho | .619394 (fraction of variance due to u_i)
---
F test that all u_i=0: F(15, 57) = 5.37 Prob > F = 0.0000
Phần 5: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Random-effects GLS regression Number of obs = 80 Group variable: x Number of groups = 16 R-sq: Obs per group:
within = 0.3269 min = 5 between = 0.3587 avg = 5.0 overall = 0.3386 max = 5 Wald chi2(7) = 35.51 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 --- ROE | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- TDTA | -.1376708 .3389838 -0.41 0.685 -.8020667 .5267252 TDTC | -.017152 .0092337 -1.86 0.063 -.0352497 .0009458 TCTA | -.2122903 .0880413 -2.41 0.016 -.384848 -.0397326 TDeDA | .1079773 .0692664 1.56 0.119 -.0277822 .2437369 SIZE | .0296148 .0182624 1.62 0.005 -.0061788 .0654084 GDP | .452746 .4270575 1.06 0.289 -.3842714 1.289763 CPI | -2.806453 .7816232 -3.59 0.000 -4.338406 -1.2745
_cons | -.0455572 .1477914 -0.31 0.758 -.3352231 .2441086 ---+--- sigma_u | .03539315
sigma_e | .04419841
rho | .39070715 (fraction of variance due to u_i)
---
Phần 6: Kiểm định Hausman
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E.
---+--- TDTA | -.0665515 -.1376708 .0711193 .1301185
TDTC | -.0164207 -.017152 .0007313 .0026693
TCTA | -.1934991 -.2122903 .0187912 .0237872
TDeDA | .0856137 .1079773 -.0223637 .0754999
SIZE | -.0093204 .0296148 -.0389352 .0153649
GDP | .8676095 .452746 .4148635 .2051441
CPI | -3.01596 -2.806453 -.2095068 .
---
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)
= 20.62
Prob>chi2 = 0.0044
(V_b-V_B is not positive definite)
Phần 7: Kiểm định phương sai thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
ROE[x,t] = Xb + u[x] + e[x,t]
Estimated results:
| Var sd = sqrt(Var)
---+---
ROE | .0054002 .0734857
e | .0019535 .0441984
u | .0012527 .0353932
Test: Var(u) = 0
chibar2(01) = 24.09
Prob > chibar2 = 0.0000
Phần 8: Kiểm định
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first order autocorrelation
F( 1, 15) = 6.853
Prob > F = 0.0194
Phần 9: Khắc phục khuyết tật của mô hình ngẫu nhiên REM
Cross-sectional time-series FGLS regression
Coefficients: generalized least squares
Panels: heteroskedastic
Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.2920)
Estimated covariances = 16 Number of obs = 80 Estimated autocorrelations = 1 Number of groups = 16 Estimated coefficients = 8 Time periods = 5 Wald chi2(7) = 102.69 Prob > chi2 = 0.0000 --- ROE | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---+--- TDTA | -.601214 .2552844 -2.36 0.019 -1.101562 -.1008657 TDTC | -.0170579 .0077525 -2.20 0.028 -.0322525 -.0018633 TCTA | -.1850675 .0580055 -3.19 0.001 -.2987561 -.0713788