Các yếu tố ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàng thương mại Việt Nam: Luận văn Thạc sĩ Tài chính Ngân hàng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN NGỌC ANH THƠ

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ THU

NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng

Mã số: 8 34 02 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN NGỌC ANH THƠ

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ THU

NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng

Mã số: 8 34 02 01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN XUÂN TRƯỜNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2023

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên là Nguyễn Ngọc Anh Thơ xin cam đoan đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng

đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại Việt Nam” là

công trình nghiên cứu của riêng cá nhân tôi. Các kết quả nghiên cứu được thu

thập độc lập và kết quả này chưa từng được công bố tại bất cứ đâu, đồng thời có

sự trích dẫn nguồn tài liệu đúng nguyên tắc.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023

Tác giả

Nguyễn Ngọc Anh Thơ

ii

“Tôi xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Nguyễn Xuân Trường đã

LỜI CẢM ƠN

tận tình hướng dẫn, chỉ bảo, giúp đỡ tôi thực hiện hoàn thành luận văn này.

Tôi xin chân thành cảm ơn thầy cô ở trường ĐH Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh đã

tận tình giảng dạy, hướng dẫn tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và rèn

luyện.”

Trân trọng !

iii

TÓM TẮT

Tên đề tài: Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các

ngân hàng thương mại Việt Nam.

Nội dung: Luận văn này đã tiến hành tổng hợp lý thuyết liên quan đến tỷ

lệ thu nhập lãi cận biên (TNLCB) của các NHTM. Đồng thời, luận văn đã tiến

hành lược khảo các nghiên cứu liên quan để xác định các khoảng trống nghiên

cứu nhằm tạo cơ sở để đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu áp dụng cho bối

cảnh NHTM Việt Nam.

Dựa trên số liệu của 24 NHTM Việt Nam đại diện cho toàn bộ hệ thống

ngân hàng trong giai đoạn 2011 – 2022 với sự trợ giúp của phần mềm STATA

14.0 để cho ra các kết quả nghiên cứu thực nghiệm. Trong đó, tác giả đã dựa trên

các giá trị trung bình của các biến số qua các năm để đánh giá tình hình chung và

thống kê mô tả để xác định giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất và độ lệch chuẩn.

Tiếp đó là phân tích sự tương quan của các biến độc lập nhằm phát hiện không

có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Dựa trên kết quả hồi quy của ba mô

hình OLS, FEM, REM để lựa chọn mô hình phù hợp nhất đó là REM. Từ đó, tiến

hành kiểm định các khuyết tật của mô hình này và sử dụng phương pháp FGLS

để khắc phục nhằm đưa ra kết quả nghiên cứu cuối cùng đó là quy mô ngân hàng,

tỷ lệ chi phí hoạt động, hệ số an toàn vốn, đa dạng hóa thu nhập và tỷ lệ lạm phát

có ảnh hưởng cùng chiều với NIM, ngược lại, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có

ảnh hưởng ngược chiều với NIM. Dựa vào chiều hướng ảnh hưởng đó làm cơ sở

đề đề xuất cho các NHTM nhằm tăng trưởng TNLCB trong thời gian tiếp theo.

Từ khóa: NIM, ngân hàng thương mại Việt Nam, đa dạng hóa thu nhập,

GDP.

iv

ABSTRACT

Thesis title: Factors affecting the rate of profit margin of commercial

banks in Vietnam.

Content: This thesis has conducted a synthesis of theories related to the

rate of marginal interest income (CBT) of commercial banks. At the same time,

the thesis has conducted a review of related studies to identify research gaps to

create a basis for proposing research models and hypotheses applicable to the

context of Vietnamese commercial banks.

Based on the data of 24 Vietnamese commercial banks representing the

entire banking system in the period 2011 - 2022 with the help of STATA 14.0

software to produce empirical research results. In which, the author has based on

the mean values of the variables over the years to evaluate the general situation

and descriptive statistics to determine the mean, maximum, minimum and

standard deviation. Next, the correlation analysis of the independent variables

was performed to detect no serious multicollinearity. Based on the regression

results of three models OLS, FEM, REM to choose the most suitable model that

is REM. From there, test the defects of this model and use the FGLS method to

overcome in order to give the final research results that are bank size, operating

cost ratio, safety factor, capital, income diversification and inflation rate have a

positive effect on NIM, on the contrary, the credit risk provision ratio has a

negative effect on NIM. Based on that trend of iluence as a basis for proposals

for commercial banks to increase equity capital in the next time.

Keywords: NIM, commercial banks in Vietnam, income diversification,

GDP

v

“

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................ i

LỜI CẢM ƠN ..................................................................................................... ii

TÓM TẮT .......................................................................................................... iii

ABSTRACT ....................................................................................................... iv

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ........................................................................... ix

DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................ x

DANH MỤC HÌNH VẼ SƠ ĐỒ ....................................................................... xi

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ................................................................ 1

1.1. Lý do chọn đề tài ........................................................................................ 1

1.2. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................... 3

1.2.1. Mục tiêu tổng quát ............................................................................... 3

1.2.2. Mục tiêu cụ thể .................................................................................... 4

1.3. Câu hỏi nghiên cứu .................................................................................... 4

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .............................................................. 4

1.5. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 5

1.6. Đóng góp của đề tài .................................................................................... 6

1.7. Kết cấu của luận văn .................................................................................. 6

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 .................................................................................... 7

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ........ 8

2.1. Tổng quan về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên ................................................... 8

2.1.1. Khái niệm về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên ............................................. 8

2.1.2. Ý nghĩa tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đối với các ngân hàng thương mại

............................................................................................................. 8

vi

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tại các ngân hàng

thương mại ......................................................................................................... 10

2.2.1. Nhóm yếu tố khách quan ................................................................... 10

2.2.2. Nhóm yếu tố chủ quan ....................................................................... 11

2.3. Tình hình nghiên cứu ............................................................................... 14

2.3.1. Các nghiên cứu trong nước ................................................................ 14

2.3.2. Các nghiên cứu nước ngoài ............................................................... 17

2.3.3. Khoảng trống nghiên cứu .................................................................. 19

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 .................................................................................. 21

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................ 22

3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu ........................................................... 22

3.1.1. Mô hình nghiên cứu ........................................................................... 22

3.1.2. Giả thuyết nghiên cứu ........................................................................ 26

3.1.2.1. Đối với quy mô ngân hàng ....................................................... 26

3.1.2.2. Đối với đòn bẩy tài chính ........................................................ 27

3.1.2.3. Đối với tỷ lệ chi phí hoạt động ................................................ 27

3.1.2.4. Đối với tỷ lệ an toàn vốn .......................................................... 28

3.1.2.5. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ................................................. 28

3.1.2.6. Đối với tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập ......................................... 29

3.1.2.7. Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế........................................... 29

3.1.2.8. Đối với tỷ lệ lạm phát .............................................................. 30

3.1.2.9. Đối với đại dịch Covid 19 ........................................................ 30

3.2. Thu thập số liệu và phương pháp nghiên cứu .......................................... 30

3.2.1. Mẫu nghiên cứu ................................................................................. 30

vii

3.2.2. Thu thập dữ liệu ................................................................................. 32

3.2.3. Quy trình nghiên cứu ......................................................................... 32

3.2.4. Phương pháp phân tích số liệu ........................................................... 34

TÓM TẮT CHƯƠNG 3 .................................................................................. 36

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ...................... 37

4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu và xét tính tương quan của các biến độc

lập trong mô hình nghiên cứu ............................................................................ 37

4.1.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu ....................................................... 37

4.1.2. Phân tích sự tương quan của các biến độc lập trong mô hình ........... 40

4.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm ............................................................. 41

4.2.1. Kết quả mô hình hồi quy đa biến ....................................................... 41

4.2.2. So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định FEM và mô hình

tác động ngẫu nhiên REM.............................................................................. 42

4.2.3. Kiểm định các khuyết tật của mô hình .............................................. 43

4.2.3.1. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi ............................. 44

4.2.3.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan ....................................... 44

4.2.3.3. Khắc phục các khuyết tật của mô hình được lựa chọn ............ 45

4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu .................................................................. 50

TÓM TẮT CHƯƠNG 4 .................................................................................. 54

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH ............................... 55

5.1. Kết luận .................................................................................................... 55

5.2. Hàm ý chính sách ..................................................................................... 56

5.2.1. Mở rộng quy mô ngân hàng .............................................................. 56

5.2.2. Quản lý chi phí hoạt động.................................................................. 57

viii

5.2.3. Đảm bảo hệ số an toàn vốn ................................................................ 58

5.2.4. Đảm bảo chất lượng tín dụng ............................................................ 58

5.2.5. Đa dạng hóa thu nhập thông qua đa dạng hóa hoạt động kinh doanh59

5.2.6. Kiểm soát tốt các nhân tố vĩ mô nền kinh tế ..................................... 60

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo ................................................... 60

5.3.1. Hạn chế nghiên cứu ........................................................................... 60

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo .............................................................. 60

TÓM TẮT CHƯƠNG 5 .................................................................................. 62

TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................. i

PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU THU THẬP CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG

MẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2011 – 2022 ................................................... vi

PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TỪ PHẦN MỀM THỐNG KÊ

STATA 14.0 ..................................................................................................... xvi

ix

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nguyên nghĩa

BCTC Báo cáo tài chính

CĐKT Cân đối kế toán

DPRR Dự phòng rủi ro

HQHĐ Hiệu quả hoạt động

HQKD Hiệu quả kinh doanh

LN Lợi nhuận

NH Ngân hàng

NHNN Ngân hàng Nhà nước

NHTM Ngân hàng thương mại

PPNC Phương pháp nghiên cứu

QĐ Quyết định

RRTD Rủi ro tín dụng

TN Thu nhập

TNLCB Thu nhập lãi cận biên

TS Tài sản

TTg Thủ tướng

x

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Tổng hợp biến và cách thức đo lường biến ....................................... 24

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu các biến từ năm 2011 đến năm

2022 .................................................................................................................... 38

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập ................................ 40

Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM .................... 41

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và REM .............. 43

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình tác

động cố định FEM ............................................................................................. 44

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan ................................... 45

Bảng 4.7: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS ..................... 45

Bảng 4.8: Tóm tắt kết quả nghiên cứu ............................................................... 47

xi

DANH MỤC HÌNH VẼ SƠ ĐỒ

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu ......................................................................... 33

Hình 4.1: Biểu đồ tỷ lệ TNLCB các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022 37

1 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1. Lý do chọn đề tài

Ngân hàng thương mại (NHTM) “hình thành, tồn tại và phát triển gắn liền

với sự phát triển của kinh tế hàng hoá. Sự phát triển của hệ thống NHTM tác

“ngược lại kinh tế hàng hoá phát triển mạnh mẽ đến giai đoạn cao của nó – kinh

động rất lớn và quan trọng đến quá trình phát triển” của nền kinh tế hàng hoá,

tế thị trường – thì NHTM cũng ngày càng được hoàn thiện và trở thành những

định chế tài chính không thể thiếu được.”

Hoạt động huy động vốn và cấp tín dụng được coi là hoạt động chính của

các NHTM. Các NHTM hoạt động huy động vốn bằng cách nhận tiền gửi từ các

cá nhân, tổ chức có vốn nhàn rỗi trong nền kinh tế với chi phí chính cho hoạt

động này là lãi huy động, và dùng số tiền trên để đầu tư hoặc cho vay các cá

nhân, tổ chức đang thiếu hụt nguồn vốn với doanh thu là lãi cho vay. Sự chênh

lệch giữa tổng doanh thu từ lãi và tổng chi phí trả lãi chia cho tổng tài sản sinh

lời bình quân được gọi là tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (Net interest margin - NIM),

đây là chỉ tiêu tài chính quan trọng đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM

vì nó cho thấy khả năng kiểm soát tài sản sinh lời và khả năng duy trì nguồn vốn

có chi phí thấp.

Sau khi gia nhập WTO vào ngày 11/01/2007 đến thời điểm hiện nay là 16

năm thì hệ thống NHTM Việt Nam có những cột mốc đánh dấu sự thăng trầm rất

rõ rệt. Điều này được thể hiện thông qua khủng hoảng tài chính năm 2008, các

NHTM Việt Nam chạy đua trong cuộc đua lãi suất và có thời điểm lãi huy động

lên đến 21%/năm. Đến đầu năm 2011 thì việc tăng lãi suất giữa các ngân hàng

trở nên căng thẳng hơn và chính điều này tạo ra những tiềm ẩn về nguy cơ rủi ro,

với biến động lãi suất dao động từ 22% - 24%/năm và có những thời điểm lên

đến 25% (Nguyễn Kim Thu và Đỗ Thị Thanh, 2014). Sau đó đến giai đoạn 2012

– 2013 tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam gia tăng nhanh chóng với sự đe

2

dọa thanh khoản thấp nhất lịch sử và đe dọa hàng loạt các rủi ro vỡ nợ. “Trước

tình hình đó, Chính phủ ra quyết định 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012 về việc phê

duyệt đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015

(Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương, 2015)”. Sau giai đoạn đó thì

các NHTM Việt Nam bắt đầu nhìn nhận lại HĐKD của mình không phải cứ mãi

chạy đua lãi suất huy động lẫn cấp tín dụng để kiếm lợi nhuận một cách bất chấp

mà cần phải cân đối với tình hình nội tại NHTM cũng như vĩ mô nền kinh tế. Hay

nói cách khác các NHTM Việt Nam cần phải nhận thức một cách đầy đủ tổng

quát về TNLCB của mình không chỉ dừng lại tại việc huy động và cho vay mà

còn dựa trên các tính chất và hoạt động đặc thù khác của NHTM và thị trường.

Mặt khác, NHTM với vai trò là trung gian tài chính của thị trường và thực hiện

chức năng kinh doanh tiền tệ, do đó nó sẽ ảnh hưởng rất lớn đến rủi ro cũng như

độ nhạy của thị trường. Vì vậy, bản chất của TNLCB là một trong những chỉ tiêu

để phản ảnh thu nhập hay khả năng sinh lời của NHTM (Nguyễn Văn Tiến, 2015)

nó cũng sẽ thể hiện cho sức mạnh hay sức khỏe tài chính của NHTM và là một

chỉ tiêu để khẳng định năng lực kinh doanh hiệu quả của NHTM cũng như thay

cho lời cam kết về tổn thất được hạn chế đối với cổ đông, trái chủ, khách hàng

của NHTM.

Trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2022, khủng hoảng kinh tế thế giới

xảy ra đã có ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam và ảnh hưởng đến hoạt động ngân

hàng. Năm 2019, kinh tế toàn cầu tăng chậm dưới ảnh hưởng căng thẳng thương

mại giữa các nước lớn, nguy cơ Brexit không đạt được thỏa thuận, rủi ro địa chính

trị tại nhiều khu vực, thương mại toàn cầu sụt giảm. Mặt bằng lạm phát và giá

hàng hóa thế giới ở mức thấp hơn so với cùng kỳ. Theo thống kê của Quỹ Tiền

tệ quốc tế (IMF), tăng trưởng kinh tế thế giới năm 2019 đạt 2,9% thấp hơn mức

3,6% của năm 2018, lạm phát toàn cầu tăng chậm lại, từ mức 3,6% năm 2018

xuống mức 3,5% năm 2019. Hệ thống ngân hàng Việt Nam cũng không ngoại lệ

3

trong các nước có nền kinh tế đang phát triển khi bị ảnh hưởng nghiệm trọng từ

nền kinh tế toàn cầu, với thực tế là trong thời gian qua ngân hàng bộc lộ một số

yếu điểm, tỷ suất sinh lợi trong những năm gần đây có tăng trưởng không đáng

kể, điển hình đến cuối năm 2019, ROE và NIM toàn hệ thống lần lượt là 1,08%

và 15,29%, tăng nhẹ so với năm 2018 (năm 2018 lần lượt là 0,9% và 11,8%).

Vấn đề đặt ra là tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam trong giai

đoạn 2011 – 2022 như thế nào? Cần có những nghiên cứu thường xuyên hơn để

cập nhật những thông tin mới nhất ?

Trên “thế giới đã có rất nhiều “nghiên cứu về thu nhập lãi cận biên, chẳng

hạn như nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến TNLCB” của ngân hàng ở Đông

Nam Á của Doliente (2005), Kasman (2010), Zhou (2008)… Ở Việt Nam, có

nghiên cứu của Hoàng Kim Khánh (2015), Nguyễn Kim Thu (2011) đã xác định

được các yếu tố tác động đến thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam” bao

gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ an toàn vốn, tăng trưởng tín dụng, nợ xấu hay dự

phòng rủi ro tín dụng hoặc quản lý chi phí. Tuy nhiên, đối với các nghiên cứu

này thì dữ liệu nghiên cứu còn hạn chế, chưa được cập nhập, chưa “phù hợp với

tình hình kinh tế thị trường hiện nay, do đó chưa phản ánh hết tác động của các

yếu tố đến thu nhập lãi cận biên trong giai đoạn hiện tại. Từ những minh chứng

về hạn chế, tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu: “Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ

thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại Việt Nam” nhằm tìm hiểu

và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tỷ lệ thu nhập lãi cận biên với mong

muốn có một số đóng góp giúp các nhà quản trị ngân hàng cải thiện tỷ lệ NIM và

đưa ra những quyết định hợp lý, hiệu quả trong quá trình quản lý, vận hành hệ

thống ngân hàng.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1. Mục tiêu tổng quát

4

Luận văn được thực hiện nhằm xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng

đến tỷ lệ TNLCB tại NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022, tác giả đề xuất các

hàm ý chính sách nhằm cải thiện tỷ lệ TNLCB từ đó góp phần tăng trưởng tỷ lệ

này tại NHTM Việt Nam.

1.2.2. Mục tiêu cụ thể

Để thực hiện mục tiêu tổng quát nêu trên, luận văn có những mục tiêu cụ

thể như sau:

- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam

giai đoạn 2011 – 2022.

- Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lên tỷ lệ TNLCB của NHTM

Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022.

- Đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm tăng trưởng tỷ lệ TNLCB của

NHTM Việt Nam thời gian tới.

“Để đạt được các mục tiêu đã đề ra, đề tài nghiên cứu cần giải quyết các câu

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

hỏi sau:”

- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến tỷ lệ tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt

Nam giai đoạn 2011 – 2022?

- Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam

giai đoạn 2011 – 2022 như thế nào?

- Những hàm ý chính sách nào khả thi có thể đề xuất nhằm cải thiện tỷ lệ

TNLCB của NHTM Việt Nam trong thời gian tới?

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

5

Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của các

NHTM.

Phạm vi nghiên cứu về không gian: 24 NHTM Việt Nam

Phạm vi về thời gian nghiên cứu: Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các

báo cáo tài chính đã được kiểm toán của NHTM Việt Nam giai đoạn năm 2011 -

2022. Ngoài ra, nghiên cứu còn thu thập các số liệu kinh tế vĩ mô gồm: Tăng

trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát theo thống kê thực tế hàng năm của nền kinh

tế Việt Nam. Lý do chọn thời gian nghiên cứu từ từ 2011 – 2022 là vì giai đoạn

này các doanh nghiệp tái cấu trúc, giảm đòn bẩy nợ, thị trường chứng khoán và

bất động sản sụt giảm sâu đã khiến tín dụng tăng không cao. Mặt khác, trong giai

đoạn này thì các quy đinh và chính sách của NHNN về thắt chặt và xử lý các vi

phạm liên quan đến hoạt động tín dụng ngày càng phổ biến, do đó các NHTM có

những hoạt động đa dạng hóa thu nhập nhiều hơn để mở rộng lợi nhuận. Đến

năm 2020 chứng kiến những giai đoạn đầu của dịch bệnh Covid-19 kéo dài đến

năm 2021, do đó, hoạt động kinh doanh của các ngân hàng có nhiều sự ảnh hưởng

nhất định. Do đó, tác giả muốn xem xét trong mốc thời gian 11 năm thì TNLCB

của các NHTM Việt Nam bị các yếu tố nào chi phối, ảnh hưởng.

1.5. Phương pháp nghiên cứu

Bước đầu tiên, tác giả sẽ tiến hành tổng hợp “khung lý thuyết liên quan đến

TNLCB và các yếu tố tác động. Đồng thời kết hợp với các lược khảo các nghiên

cứu trước để xác định các khoảng trống nghiên cứu nhằm đề xuất mô hình cùng

với giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố tác động đến TNLCB của các NHTM

niêm yết trên TTCK Việt Nam. Sau đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu báo cáo

tài chính, sau đó tiến hành xử lý và dựa trên kết quả mô hình hồi quy” đa biến để

đánh giá chiều ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đến TNLCB

của các NHTM Việt Nam. Nghiên“cứu định lượng được tiến hành thông qua xử

6

lý kết quả thu thập các số liệu thứ cập của các NHTM Việt Nam từ 2011 – 2022.

Số liệu được thể hiện qua các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM. Sau đó,

tiến hành lựa chọn mô hình phù hợp và có tính vững nhất thông qua kiểm định

Hausman. Từ mô hình cuối cùng được lựa chọn sẽ kiểm định các khuyết tật như

đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi. Nếu có xuất hiện các khuyết

tật thì tiến hành thực hiện phương pháp FGLS để khắc phục. Sau đó, dựa trên kết

quả khi đã khắc phục để kiểm định giả thuyết thống kê và tiến hành thảo luận kết

quả nghiên cứu này.”Từ đó sẽ tiến hành đề xuất các hàm ý chính sách tương ứng

theo các yếu tố ảnh hưởng đến TNLCB của các NHTM Việt Nam.

1.6. Đóng góp của đề tài

Việc nghiên cứu về tỷ lệ TNLCB chủ yếu tập trung vào ý nghĩa thực tiễn.

Kết quả “nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự tác động cũng như

mức độ của các yếu tố nội tại lẫn vĩ mô nền kinh tế đến TNLCB, thông qua số

liệu thứ cấp được thu thập từ các NHTM Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu” sẽ đề

xuất những hàm ý chính sách mang tính khả thi đến các đơn vị tổ chức có liên

quan để duy trì tỷ lệ TNLCB tại mức tăng trưởng tốt cùng với sự ổn định trong

hoạt động kinh doanh của NHTM Việt Nam trong tương lai.

1.7. Kết cấu của luận văn

Ngoài lời mở đầu, kết luận, mục lục và danh mục tài liệu tham khảo, luận

văn có kết cấu gồm 5 chương như sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tình hình nghiên cứu

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

7

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài và các mục tiêu cũng như câu hỏi nghiên

cứu của đề tài. Đồng thời, cũng định ra đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên

cứu của đề tài. Trong chương này cũng trình bày tổng quát về phương pháp

nghiên cứu để giải quyết các vấn đề cần nghiên cứu của đề tài. Từ đó, tác giả xác

định đóng góp của đề tài về mặt thực tiễn của đề tài.

8

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1. Tổng quan về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

2.1.1. Khái niệm về tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

Tỷ lệ TNLCB (Net interest margin- NIM) của NHTM được định nghĩa là

chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi chia cho tổng tài sản sinh lời. Biên độ

được tính cho một khoảng thời gian, một quý hoặc một năm và được thể hiện

bằng một tỷ lệ phần trăm (Golin, 2001). Hempel và cộng sự (1986) cho rằng

TNLCB là rất hữu ích trong việc đo lường những thay đổi và xu hướng trong biên

độ lãi suất và so sánh thu nhập lãi giữa các ngân hàng (Golin, 2001)

𝑁𝐼𝑀 = ∗ 100% = ∗ 100% 𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑙ã𝑖 − 𝐶ℎ𝑖 𝑝ℎí 𝑙ã𝑖 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑐ó sinh 𝑙ờ𝑖 𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑙ã𝑖 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑐ó sinh 𝑙ờ𝑖

Nguồn: Golin (2001)

Trong đó: Thu nhập lãi thuần là khoảng chênh lệch giữa doanh thu và chi

phí. Thu nhập lãi được xác định là tổng thu nhập từ cấp tín dụng, đầu tư tài chính

trong năm tài chính. Chi phí lãi là các khoản lãi được thanh toán cho hoạt động

huy động cũng như các khoản nợ phải trả của NHTM.

Tổng tài sản có sinh lời là tổng các khoản mục tiền gửi tại NHNN, các TCTD

khác và cho vay các TCTD khác (không bao gồm DPRR), cấp tín dụng (không

bao gồm DPRR), mua nợ (không bao gồm DPRR), đầu tư TTTC được phản ánh

trên BCĐKT về chế độ BCTC đối với các TCTD, chi nhánh ngân hàng nước

ngoài (Nguyễn Văn Tiến, 2015).

2.1.2. Ý nghĩa tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đối với các ngân hàng thương mại

Tỷ lệ TNLCB chỉ ra năng lực quản lý của đội ngũ lãnh đạo của NHTM

trong việc cân đối sự tăng trưởng các khoản thu của ngân hàng (cấp tín dụng, đầu

tư và thu phí dịch vụ) và tiết kiệm các khoản chi phí (chi lãi huy động TGTK, lãi

vay, tiền lương và phúc lợi). Hay nói cách khác, tỷ lệ TNLCB đo mức chênh lệch

9

giữa khoản thu từ lãi và chi trả lãi của NHTM thông qua hoạt động kiểm soát

chặt chẽ sự sinh lời từ tài sản và tận dụng các nguồn vốn có chi phí sử dụng thấp.

Sự tăng giảm trong tỷ lệ TNLCB giúp các nhà đầu tư có nhận định tương đối về

LN chủ yếu của NHTM, từ đó đưa ra quyết định đầu tư hợp lý. Đối với nhà quản

trị , tỷ lệ TNLCB là thước đo trực quan về tính hiệu quả trong HĐKD truyền

thống, đánh giá tính hợp lý giữa thu chi của NHTM (Phan Thị Thu Hà, 2013).

Nếu chỉ xét đến vấn đề LN thì tỷ lệ TNLCB cao sẽ có lợi cho NHTM, vì

tỷ lệ lãi tạo ra trên tài sản sinh lời cao, là một dấu hiệu cho thấy NHTM đang quản

trị tốt TS có và TS nợ. Mặt khác, TNLCB cao mang đến sự ổn định nhất định cho

hệ thống NHTM, khi mà lợi nhuận NHTM tăng lên từ TNLCB cao và LN này

được chuyển thành VCSH (lợi nhuận giữ lại) của NHTM sẽ giúp NHTM đứng

vững trước những biến động vĩ mô và những cú sốc kinh tế khác (Saunders và

Schumacher, 2000). Ngược lại, khi tỷ lệ TNLCB thấp, phản ánh hệ thống NHTM

có tính cạnh tranh một cách tương đối, với mức chi phí trung gian tài chính thấp

có thể thúc đẩy nền kinh tế phát triển. Tuy nhiên, nó cũng hàm ý rằng NHTM

không thể cân đối nguồn TS có sinh lời hay chi phí lãi phát sinh quá nhiều. Khi

đó, cho dù LN chung của NHTM cao nhưng hiệu quả sử dụng vốn thật sự của

NHTM vẫn thấp, vì điều đó chứng tỏ NHTM đã phụ thuộc nhiều vào các khoản

thu ngoài lại – các khoản thu không ổn định và không phải là chức năng trọng tâm

của NHTM. Theo Doliente (2005), nếu tỷ lệ TNLCB rất thấp thì không thể được

cho là kết quả tích cực, đặc biệt là trong môi trường kinh tế có sự can thiệp vào

những ngân hàng yếu kém về vốn và hoạt động không ổn định đang tồn tại.

Hạn chế của chỉ số tỷ lệ TNLCB chỉ mang tính tương đối khi so sánh LN

thuần từ lãi so với tổng TS có sinh lời. Một tỷ lệ thấp không hẳn do chi phí trả lãi

để huy động nguồn vốn của NHTM quá cao, mà có thể do ngân hàng chưa cân

đối nguồn TS có sinh lời, khiến chi phí lãi lấn át thu nhập lãi tạo ra. Đồng thời,

đôi khi tỷ lệ này cao không phải do NHTM có nguồn thu lãi lớn mà do kết quả

10

từ giảm thiểu chi phí và quản lý hiệu quả TS sinh lời. Ngoài ra, tỷ lệ này còn bị

ảnh hưởng bởi chiến lược HĐKD trong từng thời kỳ hay tình hình khó khăn

chung của nền kinh tế. Vì vậy, việc đánh giá tỷ lệ TNLCB của các NHTM cần có

sự thận trọng xem xét đa dạng nhiều yếu tố cả vi mô lẫn vĩ mô (Saunders và

Schumacher, 2000).

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tại các ngân hàng

thương mại

Theo Trầm Thị Xuân Hương (2013) thì LN là điều kiện quan trọng để

đánh giá sự phát triển của một NHTM, hay nói cách khác nâng cao TNLCB cũng

chính là nâng cao năng lực hay sức mạnh tài chính của NHTM. Tuy nhiên, để gia

tăng được TNLCB của NHTM thì cần phải xác định được các yếu tố ảnh hưởng

đến nó, trong đó NHTM là trung gian tài chính của các đối tượng trong nền kinh

tế vì vậy TNLCB của NHTM sẽ chịu ảnh hưởng của cả hai nhóm yếu tố bên

trong và bên ngoài ngân hàng. Cụ thể đó là:

2.2.1. Nhóm yếu tố khách quan

Tốc độ tăng trưởng bình quân đầu người (GDP): Đối với một nền kinh

tế thì NHTM có mức độ liên quan mật thiết đến gần như tất cả các ngành nghề

hay lĩnh vực đời sống vì vậy mọi sự thay đổi của kinh tế - xã hội đều sẽ ảnh

hưởng ngược trở lại hệ thống NHTM. Nền kinh tế phát triển, thể hiện ở tốc độ

tăng trưởng GDP cao, ổn định từ đó cũng tạo điều kiện cho sự phát triển thuận

lợi cho NHTM, thúc đẩy quả trình sản xuất kinh doanh cũng như hấp thụ vốn và

hoàn trả vốn cho các đối tượng trong nền kinh tế. Theo nghiên cứu của Almeida

và Divino (2015) thì GDP có mối quan hệ đồng biến với TNLCB. Theo Nasserinia

và cộng sự (2014) thì lại cho rằng đây là mối quan hệ ngược chiều và theo

Wahdan và cộng sự (2017) thì lại cho rằng không tồn tại mối quan hệ của hai yếu

tố này.

11

Tỷ lệ lạm phát: Tại bất cứ nền kinh tế của quốc gia nào trên thế giới thì

luôn có tồn tại lạm phát, lạm phát tăng cao sẽ làm thay đổi mức giá chung trên

nền kinh tế, ảnh hưởng đến sâu sắc đến ngân hàng kể cả các hoạt động huy động

vốn cũng như cho vay, nó cũng tác động đến cả doanh thu hay chi phí và LN của

doanh nghiệp. Vì vậy trên thế giới cũng có nhiều nghiên cứu liên quan đến mối

liên hệ giữa lạm phát với LN của NHTM. San và cộng sự (2013) cho kết quả lạm

phát tác động cùng chiều với TNLCB, Khrawish (2011) thì lại kết luận ngược lại

lạm phát lại có quan hệ ngược chiều với TNLCB và Wahdan và cộng sự (2017)

thì lại cho rằng không có sự tồn tại mối quan hệ của lạm phát và TNLCB.

2.2.2. Nhóm yếu tố chủ quan

Quy mô ngân hàng: Theo Nguyễn Đăng Dờn (2018) thì quy mô NH thể

hiện thông qua cơ cấu tài sản hay nguồn vốn của NHTM trên bảng CĐKT, nó thể

hiện sự lớn mạnh trong hoạt động của NHTM và thị phần trong hệ thống NHTM

trong quốc gia, quy mô NH nó thể hiện rất nhiều thông qua những tiêu chí như

TS, cơ cấu nguồn vốn huy động – cho vay, thị trường hoạt động của ngân hàng,...

Theo nghiên cứu của Wahdan và cộng sự (2017) thì không có mối quan hệ giữa

hai yếu tố quy mô NH và TNLCB vì mặc dù quy mô ngân hàng lớn nhưng các

hoạt động quản trị không hiệu quả thì cũng không chắc chắn được việc duy trì tỷ

lệ này phát triển hay sụt giảm tương ứng. Nhưng theo Petria và cộng sự (2015);

San và cộng sự (2013); Vincent và cộng sự (2013) thì TNLCB có mối quan hệ

với quy mô của NH, do các NH tham vọng trong việc gia tăng TS để mở rộng

quy mô nhưng vận hành kinh doanh lại không tốt hay áp lực chi trả các khoản

vay các tổ chức khác lớn thì vẫn sẽ làm cho TNLCB suy giảm.

Tỷ lệ đòn bẩy tài chính: Theo Nguyễn Khắc Minh (2004) thì hoạt động

huy động vốn của NHTM quyết định trực tiếp đến sự tồn tại và phát triển bền

vững của NH. Vốn đóng vai trò chi phối cũng như quyết định đối với việc thực

hiện các chức năng của NHTM trong đó VCSH giúp NHTM tiến hành hoạt động

12

kinh doanh và quyết định quy mô của NH. Tỷ lệ VCSH trên tổng TS của NH cho

thấy khả năng chịu thiệt hại cũng như khả năng phục hồi của NH khi đối diện với

khủng hoảng. Theo Islam and Nishiyama (2016) đều sử dụng tỷ số vốn chủ sở

hữu/tổng tài sản làm biến độc lập để nghiên cứu về vấn đề TNLCB của ngân hàng

vì họ cho rằng “VCSH càng nhiều thì rủi ro của NH cũng từ đó được giảm thiểu

và tạo được niềm tin của khách hàng.” Hay nói cách khác, đòn bẩy tài chính càng

được duy trì với mức tỷ lệ tốt thì tỷ lệ TNLCB cũng càng dễ dàng được tăng

trưởng.

Hiệu quả quản lý của ngân hàng: Có thể hiểu là hiệu quả quản lý “nguồn

nhân lực, hoạch định chiến lược kinh doanh, hiệu quả trong việc quản lý chi phí.

Trong giới hạn nghiên cứu của luận văn thì tác giả đề cập đến hiệu quả quản lý

chi phí để xem đây là một yếu tố ảnh hưởng đến TNLCB của NH. Trong quản lý

chi phí được đề cấp thì bao gồm cả việc quản lý các yếu tố đầu vào lẫn đầu ra và

xem xét xem các yếu tố này có đem lại LN hay HQHĐ (Trần Huy Hoàng, 2010).

Mục đích quản lý chi phí để đảm bảo nguồn vốn mà NH huy động được luôn

được sử dụng hiệu quả và tránh lãng phí. Mặt khác, quản lý chi phí của NHTM

quyết định sự tồn tại của NH, giúp NH có thể sử dụng nguồn lực tối ưu nhất

(Dawood, 2014; Almeida và Divino, 2015), đồng thời quản lý chi phí càng hiệu

quả thì TNLCB cũng được nâng cao. Với chiến lược tối đa hóa lợi nhuận, các

NHTM thường nâng cao HQHĐ của mình bằng cách giảm chi phí hoạt động,

tăng năng suất lao động trên cơ sở tự động hóa và nâng cao trình độ nhân viên.

Vì vậy, thước đo phản ánh tính hiệu quả trong hoạt động của NH và năng suất

lao động của nhân viên đó là chỉ tiêu sau: Tổng chi phí hoạt động/tổng thu từ

hoạt động, đây là một thước đo phản ánh mỗi quan giữa đầu vào và đầu ra hay

nói cách khác nó phản ánh khả năng bù đắp chi phí trong hoạt động của NH. Dựa

trên công thức phản ảnh dễ dàng nhận ra nếu tỷ lệ này càng lớn chứng tỏ hoạt

động quản lý chi phí của NHTM không tốt dẫn đến lợi nhuận của NHTM sẽ suy

13

giảm và tỷ lệ TNLCB cũng giảm theo.

Tỷ lệ nợ xấu: Theo Nguyễn Đăng Dờn (2010) thì NHTM được xem là

trung gian tài chính, là cầu nối của người cho vay và đi vay. Nhờ có NHTM mà

quá trình sản xuất kinh doanh và vận hành trong nền kinh tế được diễn ra một

cách liên tục, cũng từ đó mà ta có thể thấy lợi nhuận chủ yếu “của NHTM đến từ

hoạt động cho vay của nó. Tuy nhiên tại bất cứ NHTM nào thì song song với

hoạt động tín dụng chính là rủi ro tín dụng. Chất lượng tín dụng hay chất lượng

các khoản cho vay thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu nó tác động trực tiếp đến hoạt động

của NHTM.” Tỷ lệ nợ xấu càng cao thì NHTM có nguy cơ đối diện với tổn thất

càng cao và lợi nhuận của ngân hàng cũng từ đó mà giảm xuống, chỉ tiêu nợ xấu

được đo lường bằng tổng nợ xấu trên tổng số dư cho vay. Nợ xấu là nợ xấu nội

bảng, gồm nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5 (TT 11/2021/TT-NHNN). Vì nợ xấu

được định nghĩa là khoản cho vay thuộc nhóm 3,4 và 5 có “khả năng thu hồi dài

hoặc không thể thu hồi cả gốc lẫn lãi, nên TN từ lãi của NHTM sẽ giảm khi

NHTM có tỷ lệ nợ xấu cao. Hay nói cách khác tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ nghịch

biến” với TNLCB (Were và Wambua, 2014).

Tỷ lệ thanh khoản: Tại các NHTM thì tính thanh khoản được hiểu là việc

mà các NHTM có thể thực hiện các nghĩa vụ như tất toán các khoản TGTK, các

khoản nợ phải trả khi đến hạn thanh toán, nếu các nghĩa vụ này không được hoàn

thành thì sẽ đe dọa đối với NHTM về rủi ro thanh khoản hay các NHTM không

đáp ứng được nhu cầu sử dụng vốn của mình (Trần Huy Hoàng, 2010). Do đó,

các NHTM dù HĐKD tại bất cứ quy mô nào thì việc luôn duy trì một tỷ lệ thanh

khoản nhất định nhằm giúp cho NHTM tránh được các tình huống mất khả năng

thanh toán dẫn đến phá sản hoặc đe dọa HQHĐ. Tuy nhiên, để có thể nâng cao

tính thanh khoản thì buộc các NHTM phải gia tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc, hạn chế

cho vay và huy động vốn một cách liên tục với mức lãi suất cao. Xuất phát từ

việc hạn chế cho vay thì LN của NHTM cũng từ đó bị ảnh hưởng theo xu hướng

14

suy giảm, thay thế vào đó là các khoản vay được thẩm định khắt khe và chặt chẽ

hơn là những khoản vay được gia tăng nhằm phát triển tín dụng nóng. Chính vì

vậy thì nhu cầu vay của các đối tượng khách hàng sẽ suy giảm, ảnh hưởng rất lớn

đến lợi nhuận của NHTM hay nói cách khác tính thanh khoản tăng sẽ làm làm

giảm TNLCB.

Đa dạng hóa thu nhập: Theo Baele và cộng sự (2007) với tình hình cạnh

tranh của các NHTM về HĐKD và gia tăng thị phần trong hệ thống thì các

NHTM ngoài những sản phẩm kinh doanh truyền thống thì phải tích cực cung

cấp các loại sản phẩm, dịch vụ mới hay bán chéo nhằm phục vụ được các nhu

cầu mới của khách hàng cũng như kiếm được thu nhập nhiều hơn. Đồng thời,

việc đa dạng hóa HĐKD của mình thì NHTM có thể tận dụng được các yếu tố

đầu vào lao động và công nghệ vào nhiều mảng kinh doanh của mình để gia tăng

LN, hay nói cách khác tránh lãng phí và thực hiện được hết công suất TS của NH

(Stiroh, 2004).

2.3. Tình hình nghiên cứu

2.3.1. Các nghiên cứu trong nước

Nguyễn Kim Thu và Đỗ Thị Thanh (2014) trong nghiên cứu về các nhân

tố ảnh hưởng đến TN lãi thuần của các NHTM đã sử dụng số liệu thứ cấp được

thu thập của 5 NHTM có vốn sở hữu nhà nước và 28 NHTM tư nhân của Việt

Nam trong giai đoạn 2008 – 2011. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng chất lượng

quản lý có quan hệ tỉ lệ nghịch với TNLCB, mức ngại rủi ro của ngân hàng, rủi

ro tín dụng có quan hệ đồng biến với TNLCB. Mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro

tín dụng hay mức ngại rủi ro với TNLCB, tương đồng với kết quả nghiên cứu

của Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015), tuy nhiên nhóm

tác giả đã mở rộng hơn về dữ liệu thu thập từ 27 NHTMCP trong giai đoạn 2008-

2013. Luận giải cho kết quả RRTD và rủi ro NH lại ảnh hưởng tích cực đến

15

TNLCB vì các tác giả cho rằng các NHTM luôn gia tăng tốc độ cạnh tranh với

nhau thông qua việc mở rộng tín dụng hay tăng trưởng tín dụng nóng từ đó nới

lỏng các quy định hay chính sách cho vay, chính điều này làm gia tăng rủi ro tại

NHTM nhưng có thể sẽ làm gia tăng TNLCB của ngân hàng từ việc thu lãi vay.

Mặt khác, trong nghiên cứu Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương

(2015) quy mô VCSH, quy mô NH lại có ảnh hưởng cùng chiều với TNLCB.

Tuy nhiên, Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016) khi nghiên cứu

TN ngoài lãi và hiệu quả tài chính của các NHTM dựa trên dữ liệu của 33

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2006-2013 thì cho rằng ngược lại. Luận giải cho

việc này thì Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015) cho rằng

khi quy mô NH cũng như quy mô VCSH tăng thì các NHTM lại gia tăng được

tiềm lực tài chính của mình tạo sự thuận lợi cho việc gia tăng LN hay TNLCB

hơn. Nhưng Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016) lại cho rằng

khi muốn gia tăng quy mô NH thì cần phải gia tăng TS làm cho NHTM phải đối

diện với áp lực vay nợ hay thanh toán để mở rộng, ngoài ra gia tăng VCSH mặc

dù tận dụng được nguồn vốn dài hạn nhưng chi phí sử dụng vốn cao hơn chi phí

sử dụng nợ thì vẫn sẽ làm cho lợi nhuận giảm nếu NHTM không hoạt động hiệu

quả. Tuy nhiên, hai nhóm tác giả vẫn khẳng định việc gia tăng quy mô cho vay

là một trong những điều kiện ảnh hưởng lớn đến việc gia tăng LN ròng của

NHTM.

Đối với những nghiên cứu gần đây điển hình của Batten và Võ Xuân Vinh

(2019) thì nhóm tác giả đã sử dụng số liệu thứ cấp của các NHTMCP niêm yết

tại Việt Nam trong giai đoạn 2006 – 2014 với phương pháp GMM, kết quả nghiên

cứu quy mô NH có ảnh hưởng cùng chiều với TNLCB, tương đồng với kết quả

của Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015). Nhưng lại cho

rằng chi phí quản lý lại ảnh hưởng cùng chiều với TNLCB vì NHTM cần phải

bỏ ra một số chi phí cố định để có thể mở rộng thị phần, gây được sự ảnh hưởng

16

hay thu hút khách hàng đến với mình nhiều hơn. Đồng thời, tỷ lệ an toàn vốn và

RRTD cũng được nhóm tác giả khẳng định có mối quan hệ ngược chiều với LN.

Đối với các nhân tố thuộc vĩ mô nền kinh tế, điển hình là tốc độ tăng trưởng kinh

tế và tỷ lệ lạm phát thì các nghiên cứu trong nước của các tác giả sau kết quả thực

nghiệm cũng có những kết luận ngược so với khung lý thuyết, cụ thể Nguyễn Thị

Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015); Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn

Hồng Hạt (2016) cho rằng tốc độ GDP lại ảnh hưởng ngược chiều với LN của

NHTM vì tốc độ này được duy trì với mức tăng trưởng nhưng đối với hoạt động

cho vay thì vẫn phụ thuộc vào thiện chí trả nợ của khách hàng hoặc nếu NHTM

không giảm được nợ xấu hay tỷ lệ dự phòng RRTD từ những khoản vay khó đòi

trong quá khứ thì LN vẫn không tăng trưởng. Đồng thời Nguyễn Thị Diễm Hiền

và Nguyễn Hồng Hạt (2016); Batten và Võ Xuân Vinh (2019) cùng đồng quan

điểm cho rằng tỷ lệ lạm phát không gây ảnh hưởng ngược chiều đến LN mà lại

còn tạo cơ hội thuận lợi cho các NHTM gia tăng LN, lý giải cho việc này các

nhóm tác giả dựa trên kết quả thực nghiệm cho thấy dù tỷ lệ lạm phát tăng cao

có thể làm giá cả hàng hóa tăng, sức mua chậm lại nhưng các NHTM có chiến

lược bền vững trong việc kiềm chế các khoản vay với mối nguy hại lớn hay rủi

ro cao, thay vào đó là tập trung các hợp đồng uy tín và của các khách hàng kinh

doanh những mặt hàng ít bị phụ thuộc vào môi trường kinh doanh thì các món

vay này vẫn mang được lợi nhuận cho NHTM. Hay nói cách khác, tỷ lệ lạm phát

cao không đồng nghĩa với việc là các NHTM sẽ bị chi phối làm suy giảm hoạt

động kinh doanh.

Mặt khác, như đã đề cập tại khung lý thuyết thì tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập

là một trong nhưng thành phần quan trọng đối với NHTM hiện nay trong việc gia

tăng LN và chuyển mình để tái cơ cấu các HĐKD truyền thống. Nghiên cứu của

Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015) về sự ảnh hưởng đa dạng hóa thu

nhập tại các NHTM ở Việt Nam đối với LN và rủi ro, sử dụng phương pháp ước

17

lượng hồi quy dữ liệu, với dữ liệu bảng gồm 37 NHTM tại Việt Nam trong giai

đoạn 2006 – 2013 đã kết luận rằng các NHTM càng đa dạng hóa các HĐKD thì

LN thu về càng cao. Tuy nhiên khi phân tích các yếu tố rủi ro cho thấy các NHTM

đa dạng hóa càng cao thì LN điều chỉnh rủi ro càng giảm và điều này không có

lợi cho các NHTM ở Việt Nam.

2.3.2. Các nghiên cứu nước ngoài

Các nghiên cứu nước ngoài đa phần tập trung vào các nhóm nhân tố nội

tại cũng như vĩ mô, điển hình là nghiên cứu của San và cộng sự (2013) nghiên

cứu các nhân tố ảnh hưởng đến LN của các NHTM ở Malaysia giai đoạn 2003 –

2009, nhóm tác giả đã các đặc điểm đặc thù của NHTM và các yếu tố vĩ mô của

nền kinh tế ảnh hưởng đến HQKD của NHTM. Nhóm tác giả đã sử dụng ba chỉ

tiêu đo lường LN của NHTM đó là ROA, ROE, NIM cùng với các biến độc lập

để tạo ra mô hình nghiên cứu. Trong ba biến giải thích trên thì NIM được xem là

phù hợp nhất để lý giải về khả năng sinh lời của NHTM và trong đó tỷ lệ

VCSH/Tổng TS, tính thanh khoản, quy mô NH có tương quan đồng biến với LN.

Mối quan hệ đồng biến này cũng tương đồng với kết quả của Islam và Homaidi

và cộng sự (2018); Sanko và cộng sự (2019). Tuy nhiên, Islam và Nishiyama

(2016); Al-Homaidi và cộng sự (2020); Were và Wambua (2014) cũng có những

kết luận trái ngược về quy mô NH ảnh hưởng tiêu cực đến LN của NHTM, các

nhóm tác giả cũng cho rằng khi quy mô gia tăng thì các NHTM lại có xu hướng

chi nhiều hơn các khoản chi phí để mở rộng do đó cũng sẽ làm suy giảm LN của

NHTM. Lợi nhuận của NHTM sẽ được tính sau khi các ngân hàng đã loại trừ các

khoản chi phí hay các NHTM luôn tập trung vào việc làm sao để tối ưu hóa các

khoản chi phí, do đó, chi phí ảnh hưởng ngược chiều với LN trong ngân hàng

(San và cộng sự, 2013; Were và Wambua, 2014; Rahman và cộng sự, 2015).

Nhưng ngược lại các nghiên cứu Islam và Nishiyama (2016); Birchwood và cộng

sự (2017); Al-Homaidi và cộng sự (2020) lại có kết quả thực nghiệm cùng chiều.

18

Đối với tỷ lệ thanh khoản thì Were và Wambua (2014); Al-Homaidi và

cộng sự (2020) thì các nhóm tác giả này lại cho rằng tương âm hoặc không ảnh

hưởng đến LN của NHTM, hay nói cách khác họ cho rằng tỷ lệ thanh khoản là

tỷ lệ chủ yếu tập trung vào việc các NHTM có đủ khả năng đối mặt với việc thanh

toán các khoản nợ đến hạn hay duy trì các hoạt động chủ yếu cho NHTM chứ

chưa hẳn đã tập trung vào việc phát triển HĐKD của NHTM. Ngoài ra, khi đề

cập đến chất lượng tín dụng thì các nghiên cứu của San và cộng sự (2013); Were

và Wambua (2014); Sanko và cộng sự (2019) đều cho rằng các khoản nợ xấu hay

nợ quá hạn sẽ dẫn đến tình trạng HĐKD của NHTM có những cản trở và phải

đối mặt với rủi ro thu hồi nhằm thanh toán cho các khoản tiền gửi đến hạn. Ngoài

ra, các nghiên cứu còn chỉ ra các khoản nợ này theo quy định của Basel II về các

khoản trích lập dự phòng RRTD sẽ làm gia tăng chi phí nội bảng để bảo hiểm rủi

ro, điều này sẽ làm cho LN của NHTM cũng suy giảm. Tuy nhiên, vẫn có một số

khẳng định khác của các nghiên cứu Rahman và cộng sự (2015); Birchwood và

cộng sự (2017) vẫn cung cấp bằng chứng thực nghiệm là RRTD vẫn tương quan

cùng chiều với lãi suất NHTM, các tác giả luận giải rằng việc các NHTM đối mặt

với các RRTD khi buông lỏng các quy định hay chính sách vẫn sẽ giúp cho

NHTM kiếm được các khoản lợi nhuận đến từ các RRTD không chắc chắn xảy

ra, hay nói cách khác việc thẩm định tư cách khách hàng chỉ là một kênh để đưa

ra quyết định cho vay chứ không phải sẽ xuất hiện tính chắc chắn sẽ xảy ra nợ

quá hạn hay nợ xấu với khách hàng đó.

Ngoài ra trong các nghiên cứu được luận văn đề cập thì chỉ có Islam và

Nishiyama (2016) tập trung vào tỷ lệ dự trữ bắt buộc (CAR) có mối quan hệ với

tỷ suất sinh lợi ròng tại 230 NHTM tại 4 quốc gia Nam Á (Băng-la-đét, Ấn Độ,

Nê-pan và Pa-ki-xtan) trong giai đoạn năm 1997-2012, cùng với PPNC định

lượng và mô hình hồi quy tác động cố định (FEM). Nhóm tác giả đã chỉ ra rằng

CAR giúp cho các NHTM duy trì được sự an toàn trong hoạt động và có thể đối

19

mặt với những rủi ro kinh doanh của ngân hàng. Mặt khác, khi duy trì được CAR

ổn định thì các NHTM sẽ có danh mục đầu tư vào các kênh một cách hợp lý sẽ

thúc đẩy LN được tăng trưởng phù hợp. Cùng với đó là đa dạng hóa thu nhập khi

nghiên cứu về HQHĐ kinh doanh của 37 NHTMCP niêm yết trên sàn chứng

khoán Bombay Exchange (BSE), Ấn Độ trong khoảng thời gian từ 2008 đến 2017

thì Al-Homaidi và cộng sự (2020) nhấn mạnh rằng các HĐKD truyền thống của

NHTM đa phần tập trung vào tín dụng và các sản phẩm tương đồng trong khi đó

các sản phẩm bán lẻ như bảo hiểm, đầu tư hay các khoản thu từ phí dịch vụ ít rủi

ro thì đang được các NHTM bắt đầu tái cơ cấu danh mục kinh doanh để thu được

LN đa dạng hơn, hay hạn chế RRTD.

Cuối cùng là các biến số liên quan đến vĩ mô nền kinh tế cũng được các

tác giả đề cập đến như Rahman và cộng sự (2015); Sanko và cộng sự (2019) thì

cho rằng GDP ảnh hưởng cùng chiều đến LN nhưng Islam và Nishiyama (2016);

Homaidi và cộng sự (2018); Al-Homaidi và cộng sự (2020) thì lại cho rằng ngược

lại. Đối với tỷ lệ lạm phát cũng gặp phải những kết luận trái chiều nhau đến từ

Homaidi và cộng sự (2018); Sanko và cộng sự (2019); Al-Homaidi và cộng sự

(2020). Mặt khác, Hasriadi (2021) và Obeidat (2021) có xem xét đến tình hình

TNLCB của các NHTM trong giai đoạn có Covid 19 nhưng kết quả cho thấy sự

suy giảm về LN do ảnh hưởng nặng nề của đại dịch.

2.3.3. Khoảng trống nghiên cứu

Các nghiên cứu trong và ngoài nước mà tác giả lược khảo chủ yếu vẫn sử

dụng các số liệu của các NHTM tại các quốc gia trong giai đoạn từ 1995 – 2019.

Tuy nhiên đến hiện nay với tình trạng của đại dịch Covid 19 có những ảnh hưởng

cơ bản đến nền kinh tế hay nói cách khách là những tác động tiêu cực đến ngành

NH. Vì vậy, điều này sẽ tạo ra khoảng trống nghiên cứu liên quan đến phạm vi

thời gian nghiên cứu.

20

Thứ hai, trong các nghiên cứu mà tác giả tổng hợp có hai nhân tố ít được

tập trung để nghiên cứu nhất đó là đa dạng hóa thu nhập và tỷ lệ an toàn vốn. Đây

được xem là khoảng trống nghiên cứu về kết quả thực nghiệm cần bổ sung cho

bối cảnh của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022. Có thể nói rằng, hai

hoạt động đa dạng hóa thu nhập hay trích lập tỷ lệ dự trữ bắt buộc là hai hoạt

động cơ bản của các NHTM. Tuy nhiên, đối sánh với hoàn cảnh các NHTM tại

mỗi quốc gia khác nhau, do đặc thù HĐKD khác nhau. Mặt khác, trong giai đoạn

Covid – 19 khi nền kinh tế đóng cửa, hoạt động mua bán kinh doanh tại Việt

Nam gần như phải đóng cửa, các khoản vay đứng dưới tình trạng chủ yếu để cầm

cự và có nhiều rủi ro. Tuy nhiên, các hoạt động thanh toán trực tuyến, bán lẻ của

NHTM lại phổ biến, giúp các NHTM có được những khoản thu lớn. Vì vậy, ta

thấy vai trò lớn của đa dạng hóa thu nhập rất lớn tại thời điểm đó và kéo dài về

sau. Ngoài ra, với tỷ lệ dự trữ bắt buộc dường như là tỷ lệ cam kết mà các NHTM

cần phải làm đúng theo quy định của NHNN, hay nói cách khác NHTM với vai

trò là trung gian tài chính trong nền kinh tế, nhưng vẫn phải đặt sự ổn định của

hệ thống NH lên trên lợi ích riêng của tổ chức và nhu cầu của khách hàng. Do

đó, LN thì các NHTM thật sự cần để tăng trưởng và lớn mạnh nhưng tỷ lệ dự trữ

bắt buộc có thể buộc các NHTM phải hy sinh LN hay tạo những nền tảng khác

để gia tăng LN cho ngân hàng thì cần được nghiên cứu thực nghiệm thực sự để

kết luận.

21

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Chương 2 trình bày tổng quan về khái niệm tỷ lệ TNLCB cũng như các

cách đo lường và NIM được dùng đo lường cho TNLCB của NHTM. Đồng thời,

tại chương này tác giả đã tổng hợp khung lý thuyết cũng như chiều hướng ảnh

hưởng của các yếu tố đến TNLCB, trong đó các yếun tố được chia vào hai nhóm

chính đó là bên trong và bên ngoài ngân hàng. Ngoài ra, chương 2 cũng đã tổng

hợp các công trình liên quan về các yếu tố ảnh hưởng đến TNLCB của NHTM.

Từ đó, tác giả rút ra các khoảng trống nghiên cứu, sẽ làm cơ sở đề xuất mô hình

và giả thuyết nghiên cứu cho chương sau ứng dụng vào bối cảnh hệ thống NHTM

Việt Nam.

22

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

3.1.1. Mô hình nghiên cứu

Với nghiên cứu này tác giả sẽ chọn các biến áp dụng vào mô hình hồi quy

là kết quả từ những nghiên cứu thực nghiệm trước đây để phù hợp vào thực tế,

dựa vào những công trình nghiên cứu trước đây về vấn đề TNLCB tại chương 2

thì tác giả vận dụng và chọn những biến số từ những mô hình nghiên cứu để tiến

hành xây dựng mô hình nghiên cứu tại Việt Nam. Trong các nghiên cứu mà tác

giả đã lược khảo thì tác giả quyết định chọn nghiên của các tác giả San và cộng

sự (2013) để kế thừa và phát triển. Nguyên nhân tác giả chọn nghiên cứu này làm

mô hình gốc vì các lý do sau:

Thứ nhất, nghiên cứu này được tiến hành tại Malaysia, quốc gia này thuộc

Đông Nam Á nên có điều kiện kinh tế và sự phát triển tương đồng Việt Nam.

Thứ hai, nghiên cứu này có các biến độc lập phù hợp với các nhân tố ảnh

hưởng đến TNLCB mà khung lý thuyết đã trình bày mà tác giả sử dụng cho

nghiên cứu này.

Thứ ba, trong nghiên cứu này có đề cập đến các nhân tố vĩ mô, tuy nhiên,

chúng không có ý nghĩa thống kê vì vậy, tại nghiên cứu này tác giả muốn kiểm

tra xem các nhân tố này có thật sự ảnh hưởng đến TNLCB.

Mặt khác, để hoàn chỉnh mô hình nghiên cứu và lấp đầy các khoảng trống

nghiên cứu mà tác giả đã xác định tại chương trước thì mô hình nghiên cứu sẽ

được bổ sung các nhân tố đó là hệ số an toàn vốn (CAR) của Islam và Nishiyama

(2016) và đa dạng hóa thu nhập của Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai

(2015), Al-Homaidi và cộng sự (2020). Vì vậy mô hình hồi quy được xây dựng

sẽ bao gồm các nhân tố quy mô NH, đòn bẩy tài chính, tỷ lệ chi phí hoạt động, tỷ

lệ dự trữ bắt buộc, tỷ lệ dự phòng RRTD, tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập, tốc độ tăng

23

trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát và biến giả đại diện cho đại dịch Covid 19. Mô

hình nghiên cứu được tổng quát hóa thành công thức như sau:

NIM i,t = α + β1SIZEi,t + β2CEA i,t + β3ME i,t + β4CAR i,t + β5*LLR

i,t + β6DIVER + β7 GDP t + β8* CPI t + β9* COVID t

Trong đó NIM i,t là tỷ lệ TNLCB; SIZEi,t là quy mô NH; CEA i,t là đòn bẩy

tài chính; ME i,t là tỷ lệ chi phí hoạt động; CAR i,t là tỷ lệ an toàn vốn; LLR i,t là

tỷ lệ dự phòng RRTD; GDP t là tốc độ tăng trưởng kinh tế; CPI t là tỷ lệ lạm phát.

Nguyên nhân lựa chọn các biến này là do:

Quy mô NH (SIZE) là yếu tố thể hiện sức mạnh và mức ảnh hưởng của

ngân hàng trong thị phần NHTM, điều đó sẽ thuận lợi cho NHTM trong việc tiếp

cận khách hàng và các hạng mục đầu tư kinh doanh khác.

Đòn bẩy tài chính (CEA) là đại diện trong chiến lược sử dụng VCSH để

vận hành HĐKD thay cho các khoản nợ khác nhằm giảm áp lực thanh toán và

các chi phí thường kì của NHTM.

Tỷ lệ chi phí hoạt động (ME) là yếu tố đại diện cho chiến lược hay các

chính sách quản lý chi phí hoạt động NHTM có hiệu quả nhằm gia tăng LN hay

cắt giảm chi phí của NHTM.

Hệ số an toàn vốn (CAR) là yếu tố này đề cập đến khả năng thanh khoản

hay khả năng quy đổi của các TS có tính thanh khoản cao trong NH nhằm đối phó

với các tình huống rủi ro bất ngờ nhằm giảm bớt sự thiệt hại hay áp lực với các

khoản trích dự phòng làm suy giảm LN của NHTM.

Tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) là yếu tố là đại diện cho chỉ tiêu hoạt động

trích lập để bảo hiểm rủi ro cho các khoản nợ quá hạn hay nợ xấu trong NHTM.

Vì vậy nó được xem là một yếu tố rất quan trọng để ngân hàng có thể gia tăng hay

bị sụt giảm LN khi có rủi ro này xảy ra.

Đa dạng hóa thu nhập (DIVER) là yếu tố đại diện cho việc các NHTM

24

thực hiện đa dạng hóa HĐKD của mình để chuyển mình thay đổi cơ cấu HĐKD

cho các hạng mục truyền thống nhằm thu được thêm nhiều nguồn lợi nhuận mới.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) là yếu tố thể hiện cho việc nền kinh tế

phát triển tạo ra bước đệm tốt cho các chủ thể khác thuận lợi để làm ăn và thanh

toán các khoản nợ cho NH hay bản thân NHTM đạt được lợi nhuận từ các hạng

mục đầu tư khác.

Tỷ lệ lạm phát (CPI) là yếu tố đại diện cho sự tăng giá hàng hoá dịch vụ

hay sự tiêu thụ trong nền kinh tế sẽ trở nên chậm chạp, khó khăn. Vì thế hoạt

động nền kinh tế sẽ khó khăn chung hay NHTM cũng có những khó khăn trong

thu hồi nợ hoặc đầu tư.

Đại dịch Covid 19 (COVID) là biến giả nhận hai giá trị 0,1. Trong đó 1 là

xuất hiện đại dịch trong hai năm 2020 và 2021. Giá trị 0 là không xuất hiện đại

dịch Covid 19 từ năm 2011 – 2019 và năm 2022.

Bảng 3.1: Tổng hợp biến và cách thức đo lường biến

Biến độc lập

Ký hiệu

Tên biến

Nguồn

Cách đo lường biến

Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị

Ngọc Hương (2015); Nguyễn Thị Diễm

Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016); San

và cộng sự (2013); Were và Wambua

Log (Tổng tài sản)

SIZE Quy mô NH

(2014); Rahman và cộng sự (2015);

Islam và Nishiyama (2016); Homaidi và

cộng sự (2018)

25 Biến độc lập

Ký hiệu

Tên biến

Nguồn

Cách đo lường biến

Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị

Đòn bẩy tài

Ngọc Hương (2015); San và cộng sự

CEA

Tổng vốn chủ sở hữu Tổng tài sản

chính

(2013); Islam và Nishiyama (2016);

Homaidi và cộng sự (2018)

Tỷ lệ chi

San và cộng sự (2013); Al-Homaidi và

phí hoạt

ME

Tổng chi phí Tổng thu nhập

cộng sự (2020)

động

Tỷ lệ an

Islam và Nishiyama (2016)

CAR

Tổng dư nợ cho vay Tổng tiền gửi khách hàng

toàn vốn

Tỷ lệ dự

San và cộng sự (2013); “Nguyễn Thị Mỹ

phòng

Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương

LLR

G𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡𝑟í𝑐ℎ 𝑙ậ𝑝 𝑑ự 𝑝ℎò𝑛𝑔 Tổng dư nợ cho vay

RRTD

(2015)”

1 – HHI = 1 – (INT2 +

NON2). Với INT là Tỷ lệ thu

Tỷ lệ đa

nhập từ lãi trên tổng thu nhập

dạng hóa

Al-Homaidi và cộng sự (2020)

DIVER

hoạt động NON là Tỷ lệ thu

thu nhập

nhập ngoài lãi trên tổng thu

nhập hoạt động

San và cộng sự (2013); “Nguyễn Thị Mỹ

Tốc độ tăng

“Lấy từ số liệu nền kinh tế theo

Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương

trưởng kinh

GDP

các năm cụ thể”

(2015)”; Nguyễn Thị Diễm Hiền và

tế

Nguyễn Hồng Hạt (2016); Homaidi và

26 Biến độc lập

Ký hiệu

Tên biến

Nguồn

Cách đo lường biến

cộng sự (2018); Sanko và cộng sự

(2019); Al-Homaidi và cộng sự (2020)

San và cộng sự (2013); “Nguyễn Thị Mỹ

Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương

Tỷ lệ lạm

(2015)”; Nguyễn Thị Diễm Hiền và

“Lấy từ số liệu nền kinh tế theo

CPI

phát

Nguyễn Hồng Hạt (2016); Homaidi và

các năm cụ thể”

cộng sự (2018); Sanko và cộng sự

(2019); Al-Homaidi và cộng sự (2020)

1: Xuất hiện đại dịch tại hai

năm 2020 – 2021.

Đại dịch

Obeidat (2021); Hasriadi (2021)

COVID

Covid 19

0: Không xuất hiện đại dịch

tại các năm còn lại.

Biến phụ thuộc

Tỷ lệ thu

San và cộng sự (2013); Were và

nhập lãi cận

Wambua (2014); Rahman và cộng sự

NIM

𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑙ã𝑖 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑐ó sinh 𝑙ờ𝑖

biên

(2015); Homaidi và cộng sự (2018)

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.1.2. Giả thuyết nghiên cứu

3.1.2.1. Đối với quy mô ngân hàng

Đối với NHTM quy mô là một lợi thế vô cùng to lớn. Theo San và cộng

sự (2013); Rahman và cộng sự (2015); Homaidi và cộng sự (2018) xét về góc độ

tài chính nếu NHTM có quy mô lớn thì có năng lực cạnh tranh hơn so với các

27

NHTM khác trong hệ thống, nhận được nhiều sự tin tưởng hơn của khách hàng

hơn,... đồng thời với quy mô lớn thì cơ cấu tổ chức sẽ lớn và chuyên môn hóa có

đội ngũ nhân lực làm việc nhiều hơn. Tích hợp các yếu tố đó ta có thể thấy nếu

quy mô lớn tạo ra được lợi thế cho NHTM thì có thể thu hút được nhiều khách

hàng hơn và đem lại LN nhiều hơn cho NHTM. Quy mô NH có mối tương quan

dương với TNLCN của của NHTM vì theo thực tế nếu NHTM có quy mô lớn thì

sẽ có nhiều uy tín hơn và khả năng tạo ra được LN nhiều hơn. Vì vậy tác giả đề

xuất giả thuyết:

H1: Quy mô NH có ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ TNLCB của NHTM

Việt Nam.

3.1.2.2. Đối với đòn bẩy tài chính

San và cộng sự (2013); Islam và Nishiyama (2016) cho rằng đối với các

NHTM thì việc huy động vốn là việc rất quan trọng, mặt khác việc huy động này

thì việc tập trung vào VCSH là một trong những việc NHTM rất chú trọng để

giảm bớt được rủi ro thanh toán đến hạn và có thể sử dụng đồng VCSH tốt hơn.

Nên mức độ an toàn vốn nếu được phát huy tốt thì TNLCB của ngân hàng cũng

sẽ được cải thiện hay nâng cao rất nhiều. Mặt khác theo Nguyễn Thị Mỹ Linh và

Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015) vốn là một trong những yếu tố rất quan trọng

đối với NHTM, đặc biệt là VCSH vì trong NHTM khi huy động càng được nhiều

thì rủi ro càng được giảm thiểu vì đối với nguồn vốn huy động này NHTM không

bị đe dọa rủi ro thanh toán vì vậy khả năng tổn thất LN của NHTM từ đó cũng

phần nào được giảm bớt đi và LN cũng được nâng cao. Vì vậy tác giả đề xuất:

H2: Đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ TNLCB của

NHTM Việt Nam.

3.1.2.3. Đối với tỷ lệ chi phí hoạt động

28

Tại bất cứ tổ chức kinh doanh nào thì vấn đề tiết kiệm chi phí cũng được

đặt lên hàng đầu thì NHTM cũng không ngoại lệ. Mục đích NHTM luôn quản lý

chi phí một cách khoa học và chặt chẽ để đảm bảo nguồn vốn mà NHTM huy

động được luôn được sử dụng hiệu quả đồng thời có thể đạt được mục đích kinh

doanh cao nhất theo San và cộng sự (2013); Islam và Nishiyama (2016);

Birchwood và cộng sự (2017). Mặt khác có thể cho rằng, quản lý chi phí sẽ quyết

định sự tồn tại của NHTM vì có thể sử dụng nguồn lực tối ưu nhất. Đối với

NHTM thì HĐKD thì việc cân đối giữa thu nhập nhận được và chi phí để vận

hành luôn được tính toán kĩ lưỡng, vì vậy nếu tỷ lệ chi phí trên tổng thu nhập thật

sự tăng cao hay không được kiểm soát thì HQKD cũng như TNLCB của NHTM

sẽ có xu hướng giảm sút hay không được tối đa hoá hiệu quả. Vì vậy, tác giả đề

xuất giả thuyết:

H3: Tỷ lệ chi phí hoạt động ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ TNLCB

của NHTM Việt Nam.

3.1.2.4. Đối với tỷ lệ an toàn vốn

Islam và Nishiyama (2016) và theo Điều 6 “Thông tư số 41/2016/TT-

NHNN và Điều 9 Thông tư số 22/2019/TT-NHNN” quy định CAR phản ánh mức

đủ vốn của NHTM. Các NHTM phải thường xuyên duy trì CAR theo quy định.

Như vậy, CAR phụ thuộc vào vốn của NHTM và mức độ rủi ro trong hoạt động,

việc tăng hay giảm CAR sẽ ảnh hưởng đến LN của NHTM. Hay nói cách khác

khi tăng CAR thì các NHTM sẽ có khả năng chống chọi với những rủi ro hoạt

động và tạo điều kiện cho các NHTM duy trì sự tăng trưởng LN. Vì vậy, tác giả

đề xuất giả thuyết:

H4: Tỷ lệ an toàn vốn ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ TNLCB của

NHTM Việt Nam.

3.1.2.5. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

29

Trong các HĐKD mang lại LN cho NHTM thì hoạt động tín dụng là hoạt

động đem lại nhiều nhất cho NHTM, tuy nhiên đối với hoạt động này thì cũng

tiềm ẩn rủi ro cho NHTM nhiều nhất đó là RRTD. Đa số NHTM nào hoạt động

cũng đều tồn tại nợ xấu và có RRTD, do đó các NHTM đều phải tiến hành trích

lập dự phòng để ngừa cho các rủi ro, tuy nhiên khi trích lập thì LN của NHTM

sẽ giảm xuống. Nhưng theo quy định thì thường kì NHTM vẫn phải trích lập dự

phòng cho các khoản rủi ro nợ xấu khó đòi này, cũng như đã đề cập những phần

trước thì khi trích lập dự phòng sẽ làm cho NHTM giảm đi lợi nhuận, đồng thời

TNLCB cũng sẽ từ đó giảm theo (San và cộng sự, 2013). Vì vậy tác giả đề xuất

giả thuyết:

H5: Tỷ lệ dự phòng RRTD ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ TNLCB

của NHTM Việt Nam.

3.1.2.6. Đối với tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập

Al-Homaidi và cộng sự (2020) cho thấy đa dạng hóa thu nhập càng cao thì

tỷ lệ TNLCB của NHTM càng cao. Đa dạng hóa thu nhập sẽ giúp NHTM tăng

LN nhờ vào việc phân tán rủi ro và tận dụng nguồn lực sẵn có của NHTM để

cung cấp thêm nhiều dịch vụ, tăng thêm nguồn thu, điều này làm tăng LN kinh

doanh cho NHTM. Vì vậy tác giả đề xuất giả thuyết:

H6: Tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ TNLCB

của NHTM Việt Nam.

3.1.2.7. Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế

San và cộng sự (2013); Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương

(2015); Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016); Homaidi và cộng

sự (2018); cho rằng HĐKD của NHTM có liên hệ mật thiết với kinh tế, xã hội

nên nếu GDP tăng trưởng thì kích thích cho NHTM hoạt động tốt hơn, thu hút

được khách hàng làm việc nhiều hơn với NHTM tạo ra đòn cân nợ hiệu quả cũng

30

như tạo ra LN cho NHTM từ đó nâng cao TNLCB của NHTM. Vì vậy tác giả đề

xuất giả thuyết:

H7: Tốc độ tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng cùng chiều đến tỷ lệ TNLCB

của NHTM Việt Nam.

3.1.2.8. Đối với tỷ lệ lạm phát

Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016); Homaidi và cộng sự

(2018); Sanko và cộng sự (2019); Al-Homaidi và cộng sự (2020) cho rằng trong

nền kinh tế thì lạm phát là một trong những yếu tố không thể thiếu. Lạm phát nó

ảnh hưởng đến giá cả, sức mua của đồng tiền,... đối với NHTM thì nó ảnh hưởng

đến lãi suất mà đây là công cụ mà khách hàng làm việc với NHTM, tuy nhiên nếu

lãi suất cho vay tăng thì hoạt động của NHTM sẽ trở nên khó khăn, từ đó thu nhập

của NHTM cũng giảm xuống và TNLCB cũng giảm. Vì vậy, tác giả đề xuất giả

thuyết:

H8: Tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ TNLCB của NHTM

Việt Nam.

3.1.2.9. Đối với đại dịch Covid 19

Dựa trên tình hình thực tế trong giai đoạn năm 2020 – 2021 nền kinh tế

Việt Nam phải đóng cửa để ưu tiên chống dịch, do đó việc lưu thông hàng hóa bị

trì trệ, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng và các HĐKD khác của

NHTM. Do đó, tỷ lệ TNLCB sẽ suy giảm. Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết:

H9: Đại dịch Covid 19 ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ TNLCB của

NHTM Việt Nam.

3.2. Thu thập số liệu và phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Mẫu nghiên cứu

31

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 8 yếu tố bao gồm: Quy mô NH; Đòn bẩy

tài chính; Tỷ lệ chi phí hoạt động; “Tỷ lệ an toàn vốn; Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín

dụng; Tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập; Tốc độ tăng trưởng kinh tế; Tỷ lệ lạm phát của

24 NHTM tại Việt Nam giai đoạn từ năm 2011 đến năm” 2022 thỏa mãn điều kiện

sau: (1) Năm tài chính được tính từ ngày 01/01 cho đến ngày 31/12. (2) Có đầy

đủ báo cáo tài chính từ năm 2011 đến năm 2022. (3) Các báo cáo tài chính được

kiểm toán và có ý kiến chấp nhận hợp lý và trung thực theo nguyên tắc trọng yếu.

Bảng 3.2: Danh sách các NHTM Việt Nam

STT Ký hiệu

Tên ngân hàng

ACB

Ngân hàng TMCP Á Châu

AGB

Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam

BID

Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

CTG

Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam

EIB

Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam

HDB

Ngân hàng TMCP Phát triển TP. Hồ Chí Minh

KLB

Ngân hàng TMCP Kiên Long

LIENVIET Ngân hàng TMCP Bưu điện Việt Nam

MBB

Ngân hàng TMCP Quân đội

MSB

Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam

NAMA Ngân hàng TMCP Nam Á

OCB

Ngân hàng TMCP Phương Đông

PGB

Ngân hàng TMCP Xăng dầu

SCB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn

SEAB

Ngân hàng TMCP Đông Nam Á

32 STT Ký hiệu

Tên ngân hàng

SGB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương

SHB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội

STB

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín

TCB

Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam

TPB

Ngân hàng TMCP Tiên Phong

VCB

Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam

VIB

Ngân hàng TMCP Quốc tế

23 VIETCAP Ngân hàng TMCP Bản Việt

VPB

Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.2.2. Thu thập dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp được lấy từ các báo cáo tài chính của

các NHTM theo như phần đã đề cập tại mục 3.2.1 được chọn làm mẫu nghiên

cứu: Báo cáo thường niên, bảng CĐKT, báo cáo kết quả HĐKD trong giai đoạn

từ năm 2011 đến năm 2022 để tính các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả

sau khi lấy dữ liệu của 24 NHTM giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2022 đề tài có

tổng cộng tổng cộng 2.592 quan sát.

3.2.3. Quy trình nghiên cứu

Với mục tiêu tìm ra chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố đến TNLCB

của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022. Nghiên cứu được thực hiện

theo quy trình được trình bày tại hình 3.1 như sau:

33

Khảo lược cơ sở lý thuyết và

bằng chứng thực nghiệm

Đề xuất mô hình nghiên cứu

Xác định mẫu nghiên cứu và

xử lý dữ liệu nghiên cứu

Lựa chọn phương pháp và

xác định kết quả nghiên cứu

Kiểm định lựa chọn và kết

quả hồi quy

Kiểm định các khuyết tật mô

hình và khắc phục

Kiểm định các giả thuyết

thống kê

Thảo luận kết quả nghiên

cứu và đề xuất

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

34 3.2.4. Phương pháp phân tích số liệu

Tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng

(panel data). Các bước phân tích được thực hiện chi tiết như sau:

Bước 1: Tiến hành thống kê dữ liệu nghiên cứu và mô tả dưới dạng trung

bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn và nhỏ nhất của các biến số nghiên cứu.

Bước 2: Hồi quy số liệu theo ba mô hình OLS, FEM REM sau đó lựa chọn

mô hình phù hợp

Hồi quy dữ liệu nghiên cứu nhằm lượng hóa các dữ liệu nghiên cứu thành

các mô hình dưới dạng hàm số các biến số có mối quan hệ tuyến tính với nhau,

hay từ đó để xác định mối quan hệ và chiều hướng ảnh hưởng. Nghiên cứu này

sẽ trình bày ba mô hình hồi quy cụ thể đó là Pooled OLS, FEM, REM.

Mô hình Pooled OLS sử dụng dữ liệu dưới dạng bảng nhằm phân tích với

hình thức sử dụng dữ liệu có cách xếp chồng và không phân biệt đơn vị chéo.

Đây là cách thức hồi quy đơn giản nhất và dữ liệu được phân tích OLS bình

thường, điều này đã bỏ qua sự khác biệt về không gian và thời gian của dữ liệu.

Do đó, hạn chế chính của phương pháp này là bỏ qua sự khác biệt về không gian

và thời gian.

Mô hình FEM hay còn được gọi là mô hình ảnh hưởng cố định, mô hình này

được giả định rằng giá trị trung bình của các biến số độc lập và phụ thuộc là cố

định, không có sự thay đổi theo thời gian. Ngược lại, mô hình REM là mô hình

ảnh hưởng ngẫu nhiên với giá trị trung bình của các biến số có sự thay đổi theo

thời gian. Như vậy, ta có thể thấy trong mô hình FEM thì các đặc điểm riêng của

các đơn vị không ảnh hưởng với biến độc lập tách các ảnh hưởng.

Dễ dàng nhận thấy thì mô hình FEM, REM có những điểm mạnh hơn mô

hình Pooled OLS. Tuy nhiên, để lựa chọn “phương pháp hồi quy nào phù hợp nhất

trong ba phương pháp nêu trên, tác giả tiến hành kiểm định F-test và kiểm định

35

Breusch-Pagan lagrangian (Breuch và Pagan, 1979). Kiểm định F-test để lựa

chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM. Kiểm định Breusch-Pagan

lagrangian để lựa chọn mô hình Pooled OLS” và mô hình REM. Sau đó sử dụng

kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.

“Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi thông qua kiểm định Breusch –

Bước 3: Kiểm định các khuyết tật của mô hình.

Pagan cho mô hình Pooled OLS hoặc REM với giả thuyết H0: Phương sai của sai

số không đổi, nếu kết quả cho thấy Prob thấp hơn mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ” giả

thuyết H0. Nếu là mô hình FEM thì dùng kiểm định Wald để xem mô hình có

hiện tượng này hay không.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan sử dụng kiểm định Wooldridge để đo

lường “mối quan hệ giữa các sai số có tương quan với nhau hay không. Với giả

thuyết H0: không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Nếu kết quả cho

thấy Prob < mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ giả thuyết H0.”

Bước 4: Ước lượng theo phương pháp FGLS.

Sử dụng “ước lượng FGLS để xử lý vi phạm về phương sai sai số thay đổi

và tự tương quan trong mô hình. Phương pháp ước lượng FGLS cũng giống như

phương pháp OLS nhưng có các biến số đã được biến đổi để thỏa mãn các giả

thuyết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn. Trường hợp ước lượng cho kết quả P-

value < 1% thì mô hình được xây dựng là phù hợp.”

36

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương này trình bày PPNC của đề tài và những giả thuyết nghiên cứu về

mối quan hệ giữa tỷ lệ TNLCB và các yếu tố nội tại của NHTM và các yếu tố

kinh tế vĩ mô. Đồng thời trong chương 3 tác giả đã trình bày về cách thức thu

thập số liệu và xác định mẫu chính thức. Ngoài ra, tác giả cũng đã thiết lập quy

trình các bước tính toán và kiểm định số liệu nhằm kết luận kết quả nghiên cứu .

37

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu và xét tính tương quan của các biến

độc lập trong mô hình nghiên cứu

4.1.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Dựa trên việc thu thập số liệu của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn

2011 – 2022 thì tình hình biến động của tỷ lệ TNLCB (NIM) được biểu diễn bằng

đồ thị dưới đây:

16%

15.20% 15.17%

14%

13.18%

12.84%

11.86%

12%

9.78%

10%

9.15%

7.54%

8%

7.16%

7.07%

6.55%

6.19%

6%

4%

2%

0%

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

Hình 4.1: Biểu đồ tỷ lệ TNLCB các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

Nhìn chung tình hình NIM từ năm 2011 – 2022 của hệ thống NHTM Việt

Nam được đại diện bởi 24 ngân hàng thì ta thấy trong giai đoạn này NIM có xu

hướng tăng trưởng từ 9,15% năm 2011 tăng đến 15,17% năm 2022. Trong đó từ

năm 2011 – 2015 thì NIM có xu hướng giảm từ 9,15% xuống còn 6,19% nguyên

nhân đến từ việc trong giai đoạn này thì NHNN có xu hướng siết quy định về tín

dụng của các NHTM vì nợ xấu và nợ quá hạn qua các năm này có xu hướng gia

38

tăng. Do đó, các NHTM buộc phải thu hẹp dư nợ tín dụng và giảm lợi nhuận lớn

từ hoạt động này. Sau đó bắt đầu từ năm 2016 đến năm 2021 thì NIM tăng mạnh

đến 15,20%, mặc dù năm 2020 và 2021 dù có đại dịch Covid 19 nhưng NIM vẫn

có xu hướng tăng trưởng do các NHTM Việt Nam vẫn gia tăng được dư nợ tín

dụng trong giai đoạn để hỗ trợ cho các khách hàng vượt qua giai đoạn khó khăn

của nền kinh tế do đó vẫn thu được lợi nhuận lợi. Mặt khác, trong giai đoạn này

các NHTM Việt Nam tăng cường mở rộng hoạt động đa dạng hóa thu nhập để

thu được nhiều lợi nhuận hơn nữa. Tuy nhiên, đến năm 2022 thì NIM lại có xu

hướng giảm nhẹ so với năm 2021 chỉ đạt tỷ lệ 15,17%.

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu các biến từ năm 2011

đến năm 2022

Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất

NIM 10,16% 8,69% 0,69% 26,82%

SIZE 32,7717 1,2428 30,3178 35,5263

CEA 8,91% 3,90% 2,69% 23,84%

ME 1,70% 0,54% 0,42% 5,20%

CAR 13,471 2,677 5,578 22,301

LLR 2,15% 1,30% 0,34% 8,81%

DIVER -56,88% 14,6410 -24815,87% 49,99%

GDP 5,85% 1,57% 2,58% 8,02%

CPI 4,98% 4,64% 0,63% 18,68%

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

39

NIM thì giá trị trung bình à 10,16% và độ lệch chuẩn 8,69% thì cho thấy sự khác

biệt của các NHTM trên mẫu tổng thể có thể chênh lệch nhau nhiểu. Ngoài ra thì

NIM nhỏ nhất là 0,69% của TPB năm 2011 và lớn nhất là 26,82% của ACB năm

2011.

Quy mô NH (SIZE) thì giá trị Log(Tổng tài sản) với giá trị trung bình là 32,7717

với độ lệch chuẩn là 1,2428 cho thấy các NHTM không có sự khác biệt quá lớn

với nhau. Trong đó, giá trị nhỏ nhất của SIZE là 30,3178 của SGB năm 2013 và

giá trị lớn nhất là 35,5263 của BIDV năm 2022. Ngoài ra, thì các NHTM có sở

hữu của Nhà nước như VCB, AGB, CTG cũng có giá trị quy mô tổng tài sản lớn

nhất trong hệ thống qua các năm.

Tỷ lệ đòn bẩy tài chính (CEA) thì giá trị trung bình là 8,91% với độ lệch chuẩn

là 3,91% cho thấy mức chênh lệch của các NHTM trong hệ thống khá lớn đối với

đòn bẩy tài chính. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 2,69% của SCB năm 2020 và lớn

nhất là 23,83% của SGB năm 2013.

Tỷ lệ hiệu quả quản lý (ME) thì giá trị trung bình là 1,7% và độ lệch chuẩn là

0,54% cho thấy mức chênh lệch của các NHTM trong hệ thống không lớn đối

với hiệu quả quản lý. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 0,42% của SCB năm 2011 và

giá trị lớn nhất là 5,20% của TPB năm 2011.

Hệ số an toàn vốn (CAR) thì giá trị trung bình là 13,471 và độ lệch chuẩn là 2,677

cho thấy mức chênh lệch của các NHTM trong hệ thống không lớn đối với hệ số

an toàn vốn. Trong đó, giá trị nhỏ nhất là 5,578 của MSB năm 2014 và giá trị lớn

nhất là 22,301 của VPB năm 2012.

Tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) thì giá trị trung bình là 15% với độ lệch chuẩn là

1,3% cho thấy các NHTM không có sự khác biệt quá lớn với nhau. Trong đó giá

trị nhỏ nhất là 0,34% của SCB năm 2015 và giá trị lớn nhất là 8,81% của SHB

năm 2012.

40

Đa dạng hóa thu nhập (DIVER) thì giá trị trung bình là -56,88% với độ lệch

chuẩn là 14,64% và giá trị nhỏ nhất là 24815,9% của TPB năm 2011, giá trị lớn

nhất là 49,99% của MSB năm 2014.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) trung bình mỗi năm là 5,85% từ 2011 – 2022

với độ lệch chuẩn là 1,57% trong đó năm 2021 là tỷ lệ thấp nhất với 2,58% và tỷ

lệ thấp nhất 8,02% vào năm 2022. Tỷ lệ lạm phát (CPI) có giá trị trung bình mỗi

năm là 4,98% với độ lệch chuẩn là 4,64% trong đó năm 2015 với tỷ lệ thấp nhất

là 0,63% và năm 2011 với tỷ lệ cao nhất là 18,68%.

4.1.2. Phân tích sự tương quan của các biến độc lập trong mô hình

Để phân tích sự tương quan của các biến độc lập trong mô hình thì ta dựa trên

kết quả của ma trận sau:

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập

SIZE CEA ME CAR LLR DIVER GDP CPI

SIZE 1,0000

CEA -0,6185 1,0000

-0,2922 0,4175 1,0000 ME

0,1569 0,1369 0,1553 1,0000 CAR

-0,2379 0,1616 0,1098 0,0027 1,0000 LLR

DIVER 0,0945 0,0331 -0,3857 0,1031 0,0666 1,0000

-0,0203 -0,0345 0,0324 -0,0297 -0,0270 -0,0154 1,0000 GDP

-0,2519 0,1738 0,0556 -0,0060 0,2529 -0,1776 0,0389 1,0000 CPI

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

41

Bảng 4.2 mô tả hệ số tương quan là hệ số được dùng để chỉ mối quan hệ giữa

các biến được sử dụng trong mô hình. Kết quả phân tích ma trận tự tương quan

giữa các biến trong 2 mô hình cho thấy, không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm

trọng giữa các cặp biến độc lập xuất hiện trong mô hình, không có cặp biến nào có

hệ số tự tương quan lớn hơn 0,8.

4.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

4.2.1. Kết quả mô hình hồi quy đa biến

Để đánh giá tác động của các nhân tố nội tại ngân hàng và vĩ mô nền kinh

tế đến tỷ lệ TNLCB (NIM) của các NHTM Việt Nam đại diện bởi 24 NHTM.

Kết quả được trình bày dưới bảng 4.3 như sau:

Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM và REM

Biến phụ thuộc NIM2

Biến số

OLS

FEM

REM

0,024***

0,0577***

0,0343***

SIZE

-0,0046

-0,0069

-0,0034

3,729***

1,507

1,819*

CEA

ME

0,0051***

0,0046***

0,0053***

CAR

-1,427***

-0,091***

-0,951***

LLR

0,0043***

0,0040***

0,0041***

DIVER

1,297**

-0,257

0,868

GDP

0,455***

0,518***

0,456***

CPI

42 Biến phụ thuộc NIM2

Biến số

OLS

FEM

REM

0,0766***

-0,0005

0,0541**

COVID

-0,895***

-1,865***

-1,183***

cons

69,56%

79,23%

78,48%

R-square

Với *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

Giai đoạn 2011 – 2022 có xuất hiện đại dịch Covid 19 thì các nhân tố tác

động đến NIM quy mô ngân hàng (SIZE), hệ số an toàn vốn (CAR), tỷ lệ dự

phòng rủi ro tín dụng (LLR), đa dạng hóa thu nhập (DIVER), tỷ lệ lạm phát (CPI)

có ý nghĩa thống kê là 1%, 5%. Ngoài ra tỷ lệ chi phí hoạt động (ME) có ý nghĩa

thống kê tác động tại mô hình Pooled OLS và REM với mức ý nghĩa 1% và 10%

nhưng lại không có ý nghĩa với mô hình FEM. Hai biến đòn bẩy tài chính (CEA)

và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê tác động đến

NIM. Biến COVIS có ý nghĩa thống kê tại mô hình Pooled OLS và REM với

mức ý nghĩa 5% và 1%. Nhìn chung, các biến số trong mô hình nghiên cứu đều

chiều tác động tương đồng nhau, do đó có sự tin cậy để thực hiện các kiểm định

tiếp theo.

4.2.2. So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định FEM và mô hình

tác động ngẫu nhiên REM

Để lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu hơn giữa mô hình tác động

cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), tác giả sử dụng kiểm định

Hausman. Giả thuyết kiểm định H0 là không có tương quan giữa các biến độc lập

43

và phần dư (mô hình REM phù hợp); Giả thuyết H1 là có tương quan giữa các

biến các biến độc lập và phần dư (mô hình FEM phù hợp)

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và REM

Đối với biến phụ thuộc NIM

Test: Ho: difference in coefficients not

systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-

= 35,12

Prob>chi2 = 0,0870

Giá trị P – value là 0,087 cao hơn 0,05 nên

chấp nhận H0 bác bỏ H1. Hay nói cách

khác mô hình REM phù hợp nghiên cứu

hơn

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

Dựa trên kết quả 4.4 ta thấy rằng kiểm định Hausman để so sánh sự phù

hợp giữa mô hình FEM và REM thì kết quả cho thấy mô hình REM phù hợp hơn

FEM. Mặt khác, trong 3 mô hình tác động thì mô hình FEM, REM có tính vững

hơn mô hình Pooled OLS, do đó, kết quả kiểm định này ủng hộ cho việc chọn

REM để thực hiện các kiểm định tiếp theo về khuyết tật của mô hình.

4.2.3. Kiểm định các khuyết tật của mô hình

Tại đây sẽ tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương

quan của mô hình REM

44 4.2.3.1. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Giả thuyết của kiểm định H0 là Không có hiện tượng phương sai sai số

thay đổi trong mô hình; giả thuyết H1 là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

trong mô hình

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình

tác động cố định FEM

Đối với biến phụ thuộc là NIM

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

chi2 (30) = 215,39

Prob>chi2 = 0,0000

Prob>chi2 = 0,0000 thấp hơn 0,05 vì vậy

ta bác bỏ H0 chấp nhận H1 hay đã có xảy

ra hiện tượng phương sai thay đổi trong

mô hình REM.

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

Dựa trên kết quả bảng 4.5 ta thấy rằng mô hình REM đều gặp khuyết tật

phương sai thay đổi trong mô hình.

4.2.3.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Giả thuyết của kiểm định H0 là không có hiện tượng tự tương quan trong

mô hình. Giả thuyết H1 là có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

45

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Đối với biến phụ thuộc là NIM

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity

H0: no first order autocorrelation

chi2 (24) = 75,716

Prob>chi2 = 0.0000

Prob>chi2 = 0,0000 thấp hơn 0,05 vì vậy ta bác bỏ

H0 chấp nhận H1 hay đã có xảy ra hiện tượng tự

tương quan trong mô hình REM.

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

Dựa trên kết quả bảng 4.6 ta thấy rằng mô hình REM gặp khuyết tật

phương sai thay đổi trong mô hình.

4.2.3.3. Khắc phục các khuyết tật của mô hình được lựa chọn

Sau quá trình thực hiện các kiểm định nhằm phát hiện các khuyết tật

phương sai thay đổi và tự tương quan của mô hình thì tiếp đó cần phải khắc các

hiện tượng này để thu được kết quả hồi quy cuối cùng theo phương pahsp FGLS.

Kết quả được trình bày dưới bảng sau:

Bảng 4.7: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Biến phụ thuộc NIM2

Biến độc lập

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn Giá trị P-value

0,0284***

0,0039

0,000

SIZE

46 Biến phụ thuộc NIM2

Biến độc lập

Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn Giá trị P-value

0,0611

0,1071

0,569

2,269***

0,6108

0,000

CEA

0,0047***

0,0012

0,000

-1,041***

0,1620

0,000

CAR

0,0040***

0,0001

0,000

LLR

0,108

0,3366

0,749

DIVER

0,363***

0,0500

0,000

GDP

0,0126

0,0164

0,441

CPI

-0,943***

0,1270

0,000

COVID

Cons

288

Số quan sát

941,05

Wald chi2(8)

0,0000

Prob > chi2

Với *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

Sau khi sử dụng FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương

sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob =0,0000) nên

mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp. NIM ảnh hưởng cùng chiều với các

yếu tố đó là quy mô NH (SIZE); tỷ lệ chi phí hoạt động (ME); hệ số an toàn vốn

47

(CAR); tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập (DIVER); tỷ lệ lạm phát (CPI) với mức ý

nghĩa thống kê 1% và tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) có ảnh hưởng ngược chiều

với NIM với mức ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả mô hình hồi quy sau khi khắc

phục bằng phương pháp FGLS như sau:

NIM = -0,943 + 0,0284*SIZE+ 2,269*ME + 0,0047*CAR - 1,041*LLR

+ 0,0040*DIVER + 0,363*CPI

Bảng 4.8: Tóm tắt kết quả nghiên cứu

NIM

Biến độc lập

Giả thuyết

Kết quả nghiên cứu

Kỳ vọng dấu

Kết quả

P-value

Mức ý nghĩa

Có ý nghĩa

SIZE

0,000

thống kê

Không có ý

0,569

nghĩa thống kê

Có ý nghĩa

0,000

thống kê

Có ý nghĩa

CAR

0,000

thống kê

Có ý nghĩa

LLR

0,000

thống kê

Có ý nghĩa

DIVER

0,000

thống kê

CEA

48 NIM

Biến độc lập

Giả thuyết

Kết quả nghiên cứu

Kỳ vọng dấu

Kết quả

P-value

Mức ý nghĩa

Không có ý

GDP

0,749

nghĩa thống kê

Có ý nghĩa

CPI

0,000

thống kê

78,48%

R2

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA 14.0

Dựa trên kết quả bảng 4.8 thì hệ số xác định của mô hình REM với biến

phụ thuộc NIM là 78,48% hay nói cách khác các biến có ý nghĩa thống kê tác

động đến NIM bao gồm SIZE, ME, CAR, LLR, DIVER, CPI có thể giải thích

được 78,48% sự thay đổi của NIM trong giai đoạn 2011 – 2022.

Hệ số tương quan của quy mô ngân hàng (SIZE) đối với NIM là 0,0284

với mức ý nghĩa thống kê 1% có nghĩa là quy mô NH có ảnh hưởng tích cực đến

tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn năm 2011 – 2022. Kết quả

này tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc

Hương (2015); Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016); San và cộng

sự (2013); Were và Wambua (2014); Rahman và cộng sự (2015); Islam và

Nishiyama (2016); Homaidi và cộng sự (2018). Vì vậy chấp nhận giả thuyết H1.

Hệ số tương quan của đòn bẩy tài chính (CEA) đối với NIM là 0,0611 tuy

nhiên P – value lại lớn hơn 5% điều này có nghĩa là đòn bẩy tài chính không ảnh

hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022. Vì

vậy bác bỏ giả thuyết H2.

49

Hệ số tương quan của tỷ lệ chi phí hoạt động (ME) đối với NIM là 2,269

với mức ý nghĩa thống kê 1% có nghĩa là tỷ lệ chi phí hoạt động có ảnh hưởng

tích cực đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022.

Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Were và Wambua (2014). Vì vậy

bác bỏ giả thuyết H3.

Hệ số tương quan của hệ số an toàn vốn (CAR) đối với NIM là 0,0047 với

mức ý nghĩa thống kê 1% có nghĩa là hệ số an toàn vốn có ảnh hưởng tích cực

đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022. Kết quả

này tương đồng với nghiên cứu của Islam và Nishiyama (2016). Vì vậy chấp

nhận giả thuyết H4.

Hệ số tương quan của tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) đối với NIM lần lượt

là -1,041 với mức ý nghĩa thống kê 1% có nghĩa là tỷ lệ dự phòng RRTD có ảnh

hưởng tiêu cực đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 –

2022. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của San và cộng sự (2013); Nguyễn

Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015). Vì vậy chấp nhận giả thuyết

H5.

Hệ số tương quan của tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập (DIVER) đối với NIM

là 00,0400 với mức ý nghĩa thống kê 1% có nghĩa là đa dạng hóa thu nhập có ảnh

hưởng tích cực đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 –

2022. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Al-Homaidi và cộng sự (2020).

Vì vậy chấp nhận giả thuyết H6.

Hệ số tương quan của tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) đối với NIM là

0,108 tuy nhiên P – value lại lớn hơn 5% điều này có nghĩa là tốc độ tăng trưởng

kinh tế không ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn

2011 – 2022. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của San và cộng sự (2013).

Vì vậy bác bỏ giả thuyết H7.

50

Hệ số tương quan của tỷ lệ lạm phát (CPI) đối với NIM là 0,363 với mức

ý nghĩa thống kê 1% có nghĩa là tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ

TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022. Vì vậy bác bỏ giả

thuyết H8.

Hệ số tương quan của đại dịch Covid – 19 (COVID) đối với NIM là 0,0126

tuy nhiên P – value lại lớn hơn 5% điều này có nghĩa là đại dịch Covid 19 không

ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011

– 2022. Vì vậy bác bỏ giả thuyết H9.

4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Đối với quy mô NH (SIZE) thì hệ số tương quan là thể hiện sự ảnh hưởng

cùng chiều với NIM, ta có thể thấy rằng “trong hoạt động của NHTM Việt Nam

thì quy mô NH là một trong những yếu tố khẳng định được vị thế của NHTM

trong thị trường, nó còn thể hiện năng lực cạnh tranh của NHTM trong hệ thống

NH. Vì vậy, khi quy mô càng lớn thì các NHTM càng tham vọng muốn kiếm được

lợi nhuận nhiều hơn vì thế sẽ tích cực gia tăng hoạt động tín dụng.” Mặt khác, LN

thu được sẽ làm cơ sở để gia tăng quy mô NH. Dựa trên thực tế của các NHTM

Việt Nam từ 6/2019 – 6/2020 vào thời điểm cuối năm 2019 thì tổng TS của các

NHTM Việt Nam tăng 12,5% so với năm 2018 và tăng trưởng tín dụng là 17,09%

so với năm 2018. Tương tự 6/2020 theo thống kê thì quy mô các NHTM Việt

Nam tăng 13,05% so với cùng kỳ năm 2021 và tốc độ tăng trưởng tín dụng có

phần chậm hơn 2019 nhưng vẫn ở mức 8,5% (Vũ Phong, 2022). Điều này cho

thấy, các NHTM Việt Nam đang có tham vọng mở rộng quy mô NH thông qua

LN của hoạt động tín dụng, hàng loạt các hoạt động giảm nhiệt với lãi suất cho

vay và điều chỉnh tăng tỷ lệ lãi suất huy động nhằm thu hút khách hàng gửi cũng

như vay tiền. Vì vậy, quy mô ngân hàng và thu nhập có mối quan hệ mật thiết tại

thị trường ngân hàng Việt Nam.

51

Đối với đòn bẩy tài chính (CEA) thì hệ số tương quan thể hiện sự ảnh

hưởng tích cực với NIM nhưng lại không ý nghĩa thống kê hay nói cách khác

không ảnh hưởng đến NIM, điều này được luận giải trong giai đoạn 2011 – 2022

các NHTM Việt Nam gia tăng VCSH để mở rộng quy mô NH và gia tăng cho

vay cũng như đầu tư vào các hạng mục. Nhưng trong giai đoạn này tình hình kinh

tế ngoài việc bị NHNN siết chặt quy định về tín dụng, không tăng trưởng tốt và

các sự suy thoái từ đại dịch kéo theo, nên việc huy động VCSH tạo ra cơ hội đầu

tư cho NHTM nhưng với các chính sách hay chiến lược thiếu hợp lý hay tín hiệu

thị trường không ổn định nên thật sự không đem lại LN nhiều cho NHTM từ kênh

huy động này.

Đối với tỷ lệ chi phí hoạt động (ME) có tương quan dương với NIM hay

ảnh hưởng cùng chiều với NIM, điều này đã luận giải cho việc các NHTM Việt

Nam trong giai đoạn 2011 – 2022 đã có sự quản lý tốt trong việc kìm chế sự lãng

phí chi phí hoạt động hay việc đầu tư các loại chi phí nhưng sử dụng kém hiệu

quả ảnh hưởng đến việc tổng kết LN trên bảng CĐKT. Mặt khác, ta có thể thấy

rằng với sức ép cạnh tranh của các NHTM trong giai đoạn này thì buộc các tổ

chức cần phải bỏ ra các loại chi phí nhằm gia tăng khả năng tiếp cận nhiều hơn

nữa để tiếp cận được khách hàng hay mở rộng cơ hội đầu tư kinh doanh, từ đó

mời đem lại nhiều lợi nhuận cho ngân hàng.

Đối với hệ số an toàn vốn (CAR) có hệ số tương quan cùng chiều với NIM

hay nói cách khác hệ số này càng được duy trì cao thì tỷ lệ TNLCB của NHTM

càng tăng. Điều này có nghĩa là các NHTM càng duy trì tỷ lệ này tốt trong các

thời kì tăng trưởng hoặc khó khăn của NHTM sẽ tạo ra điều kiện cho HĐKD

được đảm bảo để chống chọi với những rủi ro của thị trường, hay nói cách khác

nếu NHTM có quá nhiều nợ xấu hay nợ quá hạn thì các NHTM vẫn đủ sức để

tạo ra cơ hội tăng trưởng trong HĐKD của mình nhờ thanh khoản tốt nhằm đi

mở rộng việc đầu tư các kênh sinh lời khác.

52

Đối với tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) có hệ số tương quan ngược chiều với

NIM điều này có nghĩa là các NHTM không nên để tỷ lệ này quá cao sẽ ảnh

hưởng xấu đến LN của NHTM. Kết quả này cũng thể hiện đúng theo Lý thuyết

thông tin bất cân xứng (Asymmetric CPIormation) của Akerlof (1970). Theo đó,

việc các NHTM có sự khập khễnh trong việc nắm bắt thông tin khách hàng hay

thị trường có thể dẫn đến sự gia tăng nợ xấu, buộc các NHTM Việt Nam phải

trích lập dự phòng RRTD để bảo hiểm cho cho các khoản nợ này, từ đó giảm

hiệu quả HĐKD cũng như LN của các NHTM Việt Nam.

Đối với đa dạng hóa thu nhập (DIVER) có hệ số tương quan cùng chiều

với NIM hay nói cách khác hệ số này càng được duy trì cao thì tỷ lệ TNLCB của

NHTM càng tăng. Điều này có nghĩa là thị trường kinh tế hiện nay đang theo xu

hướng phát triển bùng nổ với cách mạng công nghiệp 4.0, các NHTM dần có xu

hướng tái cơ cấu các HĐKD truyền thống tín dụng chuyển sang các hình thức

như ngân hàng điện tử, bảo hiểm hay các kênh đầu tư khác. Các hoạt động đa

dạng hóa này giúp NHTM phân tán được rủi ro từ nợ xấu hay nợ quá hạn và thu

được các khoản phí dịch vụ. Từ đó, góm phần làm gia tăng thu nhập của NHTM.

Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê ảnh

hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM, điều này luận giải cho việc nếu các NHTM

Việt Nam có hoạt động trong môi trường có tốc độ tăng trưởng tốt nhưng các

chiến lược kinh doanh không hiệu quả thì cũng chắc chắn được việc thu nhập

được phát triển tốt, hay các hoạt động tạo ra sự cạnh tranh của NHTM hông được

cải thiện thì cũng không tạo được bước đệm để các NHTM phát triển hoạt động

lẫn cải thiện TN của mình.

Đối với tỷ lệ lạm phát (CPI) có hệ số tương quan cùng chiều với NIM hay

nói cách khác lạm phát không phải lúc nào cũng ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế.

Nếu nền kinh tế giữ được lạm phát ở mức ổn định và có thể kiểm soát, thì khả

năng cho vay sẽ mở rộng, lợi nhuận ngân hàng tăng và giúp các ngân hàng thúc

53

đẩy tăng trưởng kinh tế. Về lạm phát, tỷ lệ cao hơn dẫn đến kỳ vọng lạm phát cao

hơn và kết quả là phần bù rủi ro lạm phát lớn hơn đối với các khoản vay. Bởi vì

các ngân hàng, giống như các nhà đầu tư, sẽ có xu hướng tăng lãi suất cho vay

để phản ứng với lạm phát gia tăng và điều này làm tăng thu nhập của các NHTM.

Đối với đại dịch Covid 19 (COVID) có hệ số tương quan cùng chiều với

NIM nhưng lại không có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến NIM. Điều này có thể

lý giải thông qua việc đại dịch xuất hiện trong vòng hai năm 2020 – 2021 nên

mức độ ảnh hưởng vẫn chưa đủ đến tỷ lệ TNLCB của NHTM.

54

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Trong chương này tác giả đã tiến hành xử lý số liệu thu thập được của 24 NHTM

Việt Nam từ năm 2011 – 2022. Thông qua thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, đánh

giá thình hình chung của NIM. Tiếp đó, hồi quy dữ liệu theo ba mô hình Pooled

OLS, FEM, REM. Tác giả đã tiến hành đo lường sự phù hợp của 3 mô hình này

thì mô hình tác động cố định REM là phù hợp sau đó tác giả tiến hành kiểm định

các khuyết tật và khắc khục các khuyết tật này để ra được kết quả mô hình cuối

cùng. Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến số quy mô NH, tỷ lệ chi phí hoạt

động, hệ số an toàn vốn, đa dạng hóa thu nhập và tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng

cùng chiều với NIM, ngược lại, tỷ lệ dự phòng RRTD có ảnh hưởng ngược chiều

với NIM. Từ kết quả này tác giả tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu và kết

luận giả thuyết thống kê đồng thời định hướng các hàm ý chính sách cho chương

5 tiếp theo.

55

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

5.1. Kết luận

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy trên dữ liệu bảng nhằm tìm hiểu các

nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam. Sử dụng biến phụ

thuộc đại diện cho tỷ lệ TNLCB của các NHTM Việt Nam đó là NIM, các biến

độc lập được sử dụng bao gồm các yếu tố bên trong ngân hàng và yếu tố bên

ngoài. Dữ liệu ngân hàng được thu thập từ BCTC của 24 NHTM Việt Nam từ

năm 2011 đến năm 2022 và dữ liệu vĩ mô được thu thập từ ADB Indicator và

Tổng Cục Thống kê.

Luận văn đã đạt được mục tiêu nghiên cứu tổng quát và các mục tiêu

nghiên cứu cụ thể đã đề ra trong chương 1 là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến

tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt Nam và dựa vào đó đề xuất các hàm ý chính sách

tại chương này. Đồng thời, trong nghiên cứu này tác giả đã chia dữ liệu nghiên

cứu thành hai giai đoạn để xử lý số liệu đó là 2011 – 2019 và 2011 – 2022 để tìm

sự khác biệt giữa hai giai đoạn có và không có đại dịch Covid 19. Kết quả nghiên

cứu của mô hình FGLS cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của

NHTM đã làm rõ các biến có ý nghĩa thống kê và có ảnh hưởng cùng chiều đến

NIM của trong giai đoạn 2011 – 2019 và 2011 – 2022 là quy mô NH (SIZE), hiệu

quả quản lý (ME), hệ số an toàn vốn (CAR), đa dạng hóa thu nhập (DIVER) và

tỷ lệ lạm phát (CPI). Trong khi đó biến tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) có tác động

ngược chiều. Biến đòn bẩy tài chính (CEA) tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) thì

không có ý nghĩa thống kê về sự ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM Việt

Nam.

Trong đó, hệ số tương quan ảnh hưởng lớn nhất đến NIM là của biến số tỷ

lệ chi phí hoạt động đó là 2,176 điều này cho thấy khi các NHTM muốn có nhiều

lợi nhuận thì cần phải có công tác quản lý chi phí thật hiệu quả, hay việc bỏ ra

chi phí lớn không hẳn sẽ làm cho LN của NHTM giảm, nếu các NHTM sử dụng

56

các chi phí đó để tiếp cận được khách hàng hay tăng cơ hội đầu tư thì sẽ làm cho

TNLCB tăng lên đột biến. Tiếp đó là hệ số tương quan của tỷ lệ dự phòng RRTD

đến NIM là -1,0710 điều này cho thấy hoạt động tín dụng vẫn là quan trọng và

đem lại LN cao nhất cho ngân hàng nên rủi ro đến từ hoạt động này vẫn sẽ đe

doạn nhiều nhất đến việc suy giảm TNLCB của NHTM Việt Nam.

5.2. Hàm ý chính sách

5.2.1. Mở rộng quy mô ngân hàng

Theo như kết quả nghiên cứu, quy mô NH ảnh hưởng cùng chiều và thể

hiện tích cực đến tỷ lệ TNLCB của các NHTM Việt Nam. Điều này đồng nghĩa

với việc quy mô ngân hàng càng được mở rộng thì tỷ lệ TNLCB càng tăng. Một

số kiến nghị của tác giả được đưa ra như sau:

Các NHTM có thể mở rộng quy mô bằng việc mở rộng mạng lưới hoạt

động như tăng số lượng chi nhánh ngân hàng hay các phòng giao dịch ở các vị

trí đắc địa như khu dân cư có mật độ dân số cao hay các khu công nghiệp tập

trung để thu hút và tiếp cận đến khách hàng. Tuy nhiên để có thể thành lập chi

nhánh ngân hàng thì các ngân hàng cần đáp ứng những yêu cầu liên quan đến

việc các NHTM phải được kiểm toán, kiểm soát theo yêu cầu, đảm bảo các tỷ lệ

an toàn trong hoạt động ngân hàng, phân loại nợ trích lập dự phòng theo quy định

và tỷ lệ nợ xấu dưới 3% (21/2013/TT-NHNN) Bên cạnh đó, số lượng các chi

nhánh tập trung đa số ở các thành phố phát triển, tuy nhiên ở các tỉnh và thành

phố nhỏ lẻ chỉ có ít các NHTM tập trung. Vì vậy, cần có những chính sách để mở

rộng quy mô một cách tối ưu vì nhu cầu của người dân khắp cả nước ngày một

tăng cao.

Quy mô càng lớn “thì càng giúp các NHTM hoạt động kinh doanh tốt hơn

nhưng đi đôi với đó là rủi ro về nguồn vốn và năng lực để duy trì hoạt động của

các NHTM. Các chi phí hoạt động phát sinh trong quá trình ngân hàng mở rộng

57

quy mô như chi phí mặt bằng, nhân lực,… ảnh hưởng đến LN của NHTM. Vì

vậy, các NHTM cần nâng cao năng lực quản lý, ” đẩy mạnh phát triển công nghệ

và dựa vào nguồn vốn của từng ngân hàng để tăng quy mô một cách hợp lý.

Các NHTM có thể tăng tổng tài sản NH bằng cách nâng cao chất lượng

dịch vụ, tích hợp nhiều tiện ích của các sản phẩm để khách hàng có thể lựa chọn

sử dụng. Ngoài ra, các NHTM cần đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ của mình

để tạo thêm nhiều cơ hội tiếp cận khách hàng Từ đó, số lượng khách hàng đến

với NH cũng ngày một tăng, kéo theo doanh thu của NH của dần được ổn định.

5.2.2. Quản lý chi phí hoạt động

Theo như kết quả nghiên cứu, chi phí hoạt động có ảnh hưởng tích cực

đến tỷ lệ TNLCB của các NHTM. Điều này phản ánh chi phí hoạt động là một

mối quan tâm trên hết đối với các NHTM trong môi trường cạnh tranh khó khăn

như hiện nay. Các NHTM muốn đạt lợi nhuận tốt thì cần phải cắt giảm bớt chi

phí hoạt động. Tuy nhiên chi phí hoạt động gồm rất nhiều chi phí như chi phí

lương nhân viên, chi phí công nghệ, chi các hoạt động khác,… nên vấn đề cắt

giảm bớt các chi phí hoạt động cũng không phù hợp. Nếu như tình trạng chi phí

hoạt động cao xảy ra, NHTM cũng cần phải tìm hiểu nguyên nhân, hiểu rõ vấn

đề, đề xuất và thực hiện các biện pháp để khắc phục. Một số khuyến nghị của tác

giả đưa ra như sau:

Thứ nhất, việc phát triển công tác trong việc quản lý nên được chú trọng

và nâng cao, song song đó là NHTM nên tuyển dụng nguồn nhân sự có tiềm năng.

Bên cạnh đó, các buổi đào tạo nâng cao cho nhân viên cần được tổ chức và phổ

biến rộng rãi, việc này giúp cho hệ thống nhân lực của NHTM được phát triển,

trình độ chuyên môn của nhân viên tăng cao. Vấn đề lương thưởng của nhân viên

cũng nên cải thiện để giúp khuyến khích nhân viên hoạt động năng suất. Việc

hiệu suất và chất lượng hoạt động của nhân viên tăng cao cũng giúp cho ngân

hàng hoạt động một cách hiệu quả và đạt được những mục tiêu đề ra.

58

Thứ hai, việc đẩy mạnh công nghệ thông tin như mở dịch vụ NH số,

Internet Banking,…sẽ giúp cho các bước thực hiện các giao dịch nhanh chóng

hơn, cắt giảm bớt các thao tác và giúp khách hàng tiết kiệm thời gian khi giao

dịch. Một số sản phẩm, dịch vụ của NHTM sẽ được quảng bá đến khách hàng dễ

dàng hơn khi hệ thống công nghệ cao được đưa vào sử dụng. Từ đó giúp thu hút

và tạo độ tin cậy lớn đối với khách hàng vì sự tiện lợi và nhanh chóng, giúp tăng

số lượng khách hàng và NHTM thu được nguồn lợi nhuận ổn định.

5.2.3. Đảm bảo hệ số an toàn vốn

Theo như kết quả nghiên cứu, hệ số an toàn vốn có ảnh hưởng tích cực

đến tỷ lệ TNLCB của các NHTM. Việc nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản

cao sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu được rủi ro thanh khoản và các NHTM không

phải chịu áp lực từ việc huy động vốn. Các NHTM nên xem xét lại tỷ lệ nắm giữ

tài sản thanh khoản và phân bổ tài sản hợp lý. Đây là việc rất quan trọng trong

công tác kinh doanh của các NHTM. Bên cạnh đó, các NHTM phải tuân thủ

nghiêm ngặt các quy định về an toàn thanh khoản nói riêng cũng như các quy

định về HĐKD của ngân hàng nói chung. Các NHTM phải duy trì mức độ an

toàn cao hơn mức tối thiểu quy định đối với tỷ lệ thanh khoản. Chiến lược này sẽ

cung cấp cho các NHTM những lựa chọn tốt hơn để tránh những rủi ro khi điều

kiện kinh doanh bất thường xảy ra.

5.2.4. Đảm bảo chất lượng tín dụng

Thứ nhất, các NHTM để xử lý nợ xấu dứt điểm và có hiệu quả trên cơ sở

gắn liền trách nhiệm của cá nhân liên quan đến cho vay, ngân hàng cho vay cần

tiến hành kiểm tra, đánh giá các khoản vay để xác định rõ nguyên nhân. Kiểm

tra, sắp xếp lại các khoản nợ bằng cách phân tích thực trạng các món nợ quá hạn,

nợ tiềm ẩn rủi ro và các khoản nợ đã được xử lý rủi ro đểđánh giá khả năng thu

hồi nợ. Việc sắp xếp lại các khoản nợ phải dựa trên tínhkhả thi các dự án, phương

án kinh doanh của doanh nghiệp, tổ chức. Đối với các dự án có tính khả thi cao,

59

ngân hàng có thể giãn nợ, gia hạn nợ cho doanhnghiệp, tổ chức. Ngân hàng cần

phải kiểm tra thường xuyên thực trạng tài sản đảm bảo và tài sản thế chấp để có

phương án xử lý và thu hồi nợ. Hoặc có thể bán nợ xấu cho công ty quản lý tài

sản (VAMC), xử lý triệt để nợ xấu, giảm chi phí trích lập dự phòng rủi ro. Đối

với những món nợ xấu cho vay tiêu dùng cá nhân, cho vay kinh doanh bất động

sản có tài sản thế chấp, các ngân hàng cần có biện pháp xử lý kiên quyết bằng

nguồn lực nội tại; bao gồm chế tài đối với các cá nhân có liên quan.

Thứ hai, các NHTM nên có tăng cường kiểm soát nội bộ, đảm bảo thực

hiện đúng quy trình; xây dựng hệ thống kiểm soát nội bộ hiệu quả, tăng cường

công tác giám sát đối với quản trị rủi ro. Gắn kết trách nhiệm vật chất đối với các

cá nhân có quyền phê duyệt các quyết định có rủi ro.

Thứ ba, nâng cao chất lượng nhân sự. Để hạn chế rủi ro tín dụng, nâng cao

chất lượng thẩm định khách hàng thông qua việc nâng cao trình độ chuyên môn

của cán bộ tín dụng. Cùng với việc không ngừng nâng cao trình độ và chất lượng

nhân sự, NHTM cần có những chế độ đãi ngộ hợp lý nhằm thu hút được nguồn

nhân lực có chất lượng cao và giữ chân được đội ngũ nhân sự giỏi đang có. Đặc

biệt xây dựng và quán triệt đạo đức nghề nghiệp làm đầu với mọi đối tượng, đồng

thời gắn kết quả thưởng cho nhân viên với chất lượng tín dụng để nâng cao trách

nhiệm.

5.2.5. Đa dạng hóa thu nhập thông qua đa dạng hóa hoạt động kinh doanh

Luận văn đã chứng minh đa dạng hóa thu nhập tăng làm tăng TNLCB nên

nên cần có giải pháp làm tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập tăng có tác động làm tăng

hiệu quả sử dụng tài sản và hiệu quả sử dụng vốn. NHTM có thể tăng cường các

hoạt động đa dạng hóa các nguồn thu nhập bằng cách đa dạng hóa và hoàn thiện

các sản phẩm dịch vụ hiện có cũng như phát triển các dịch vụ mới. Đa dạng hóa

và hoàn thiện các sản phẩm dịch vụ hiện có là điểm mạnh và mũi nhọn để phát

triển dịch vụ ngân hàng. Hiện nay, cần chú trọng các sản phẩm công nghệ cao

60

đem đến nhiều tiện ích cho khách hàng và gia tăng tính bảo mật thông tin trong

các giao dịch tài chính.

5.2.6. Kiểm soát tốt các nhân tố vĩ mô nền kinh tế

Theo như kết quả nghiên cứu, tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến tỷ

lệ TNLCB của các NHTM. Do vậy, lạm phát phải được xem là yếu tố giúp các

NHTM nâng cao hiệu quả hoạt động thông qua việc kích thích huy động vốn. Ổn

định lạm phát, lãi suất và tỷ giá tiền tệ ở mức là một trong những việc làm cấp

thiết trong nền kinh tế thị trường, đặc biệt là ở các quốc gia mới nổi như Việt

Nam, nhằm đảm bảo ổn định tài chính tiền tệ quốc gia.

Hơn nữa, hoạt động của các NHTM dễ bị ảnh hưởng và biến động theo

các diễn biến kinh tế vĩ mô. Những thay đổi có thể có tác động đến lợi nhuận của

ngân hàng. Do đó, các NHTM phải theo dõi tình hình kinh tế Việt Nam cũng như

nước ngoài để có thể xử lí kịp thời. Bên cạnh đó, các NHTM nên cập nhật và sử

dụng hiệu quả các dữ liệu kinh tế, chính trị, xã hội để nhanh chóng xác lập phương

hướng hoạt động. Để tạo ra các dự báo kịp thời và tránh các tổn thất có thể xảy

ra sớm, các NHTM phải tăng cường khả năng thẩm định và đánh giá các chỉ tiêu

tài chính tại ngân hàng.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

5.3.1. Hạn chế nghiên cứu

Một số biến độc lập trong mô hình bị đổi dấu so với kỳ vọng của tác giả

và của một số nghiên cứu khác. Hạn chế của tác giả là chưa thực hiện thêm hồi

quy để xem xét tính vững của mô hình.

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Sử dụng thêm các biến khác để làm biến độc lập đại diện cho các yếu tố

ảnh hưởng đến tỷ lệ TNLCB của NHTM 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

61

dữ liệu nhằm phân tích hoàn chỉnh thực trạng thu nhập 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.

62

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Như vậy, chương 5 đã kết luận lại những kết quả nghiên cứu có được trong

chương 4 về ảnh hưởng của một số nhân tố đến thu nhập lãi cận biên của các

NHTM Việt Nam. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất một số biện pháp đối trong việc

phát triển thu nhập này đó là: Mở rộng quy mô ngân hàng; Quản lý chi phí hoạt

động; Đảm bảo hệ số an toàn vốn; Đảm bảo chất lượng tín dụng; Đa dạng hóa

thu nhập thông qua đa dạng hóa hoạt động kinh doanh; Kiểm soát tốt các nhân tố

vĩ mô nền kinh tế. 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.

i

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu Tiếng Việt

1. Nguyễn Đăn Dờn (2010). Nghiệp vụ ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản

Lao động.

2. Nguyễn Khắc Minh (2004). Giáo trình Tối ưu hóa trong hoạt động kinh

tế. Nhà xuất bản Khoa học và Công nghệ, Hà Nội.

3. Nguyễn Kim Thu; Đỗ Thị Thanh Huyền. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng

đến tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các ngân hàng thương mại Việt Nam. VNU

JOURNAL OF ECONOMICS AND BUSINESS, [S.l.], v. 30, n. 4, dec. 2014. ISSN

2734-9845.

4. Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016). Thu nhập ngoài lãi

và hiệu quả tài chính tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và

Ngân hàng châu Á, (127), 57.

5. Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016). Thu nhập ngoài lãi

và hiệu quả tài chính tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và

Ngân hàng châu Á, (127), 57.

6. Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015). Nghiên cứu các

yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại cổ

phần tại Việt Nam. Tạp chí kinh tế, số 450, tháng 11/2015, trang 43-51.

7. Nguyễn Văn Tiến (2015). Nghiệp vụ ngân hàng. Nhà xuất bản Kinh tế

Quốc dân

8. Phan Thị Thu Hà (2013). Giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà

xuất bản Lao động.

9. Trầm Thị Xuân Hương (2013). Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà xuất

bản Kinh tế.

10. Trần Huy Hoàng (2011). Giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà

xuất bản Lao Động.

ii

11. Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai (2015). Lợi nhuận và rủi ro từ đa

dạng hoá thu nhập của ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh

tế, 26(8), 54-70.

Tài liệu Tiếng Anh

12. Al-Homaidi, E. A., Almaqtari, F. A., Yahya, A. T., & Khaled, A. S.

(2020). Internal and external determinants of listed commercial banks'

profitability in India: dynamic GMM approach. International Journal of

Monetary Economics and Finance, 13(1), 34-67.

13. Almeida, F. D., & Divino, J. A. (2015). Determinants of the banking

spread in the Brazilian economy: The role of micro and macroeconomic

factors. International Review of Economics & Finance, 40, 29-39.

14. Baele, L., De Jonghe, O., & Vander Vennet, R. (2007). Does the stock

market value bank diversification?. Journal of Banking & Finance, 31(7), 1999-

2023.

15. Batten, J., & Vo, X. V. (2019). Determinants of bank profitability—

Evidence from Vietnam. Emerging Markets Finance and Trade, 55(6), 1417-

1428.

16. Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroscedasticity

and random coefficient variation. Econometrica: Journal of the econometric

society, 1287-1294.

17. Dawood, U. (2014). Factors impacting profitability of commercial banks

in Pakistan for the period of (2009-2012). International Journal of Scientific and

Research Publications, 4(3), 1-7.

18. Golin, M. J. (2001). A combinatorial approach to Golomb

forests. Theoretical Computer Science, 263(1-2), 283-304.

19. Hempel, I., & Hempel, G. (1986). Field observations on the developmental

ascent of larval Euphausia superba (Crustacea). Polar Biology, 6, 121-126.

iii

20.

Islam, M. S., & Nishiyama, S. I. (2016). The determinants of bank net

interest margins: A panel evidence from South Asian countries. Research in

International Business and Finance, 37, 501-514.

21. Khrawish, H. A., & Al-Sa’di, N. M. (2011). The impact of e-banking on

bank profitability: Evidence from Jordan. Middle Eastern Finance and

Economics, 13(1), 142-158.

22. Marwansyah, M., & Syarief, M. (2022, March). The CPIluence of the

Capital Adequacy Ratio, Net Interest Margin, Gross Domestic Product and

CPIlation on the Profitability of Islamic Banks in the Middle of the Pandemic

Covid-19. In Proceedings of the 4th International Conference on Economics,

Business and Economic Education Science, ICE-BEES 2021, 27-28 July 2021,

Semarang, Indonesia.

23. Nasserinia, A., Ariff, M., & Fan-Fah, C. (2014). Key determinants of

Japanese commercial banks performance. Pertanika Journal of Social Science

and Humanities, 22(1), 17-38.

24. Obeidat, M., Tarawneh, A., Khataibeh, M., & Ghassan, O. M. E. T.

(2021). The Performance Of Banks In A Developing Country: Has Covid-19

Made Any Difference?. Journal of Economics Finance and Accounting, 8(2),

102-108.

25. Petria, N., Capraru, B., & Ihnatov, I. (2015). Determinants of banks’

profitability: evidence from EU 27 banking systems. Procedia economics and

finance, 20, 518-524.

26. San Ong, T., & Gan, S. S. (2013). Do family-owned banks perform better?

A study of Malaysian banking industry. Asian Social Science, 9(7), 124.

27. Saunders, A., & Schumacher, L. (2000). The determinants of bank interest

rate margins: an international study. Journal of international Money and

Finance, 19(6), 813-832.

iv

28.

Stiroh, K. J. (2004). Do community banks benefit from

diversification?. Journal of Financial Services Research, 25, 135-160.

29. 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.

30. Wahdan, M. A., & Emam, M. A. (2017). The impact of supply chain

management on financial performance and responsibility accounting:

Agribusiness case from Egypt. Accounting and finance research, 6(2), 136-149.

v

PHỤ LỤC 1: DỮ LIỆU THU THẬP CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2011 – 2022

YEAR NIM

ME

CPI

LLR

LEV

CAR

0,0069

0,19363 0,019852

15,4908 0,027733

0,12022 31,43825 0,078792 0,013206

10,881 0,021079

32,5831 0,102828 0,025371 16,08811 0,005752

0,0214

BANK TPB SEAB SCB NAMA VIB OCB VIETCAP MSB SGB KLB AGB HDB SHB BID VPB STB VCB LIENVIET PGB EIB CTG MBB TCB ACB SHB

GDP DIVER SIZE -248,159 0,062403 0,186777 2011 30,8453 0,067215 0,051961 8,805681 0,006732 -0,09286 0,062403 0,186777 2011 0,022771 32,24706 0,054769 0,005825 8,576184 0,031111 2011 0,047241 32,60647 0,078269 0,004224 16,90249 0,0832 0,174117 0,062403 0,186777 2011 0,072878 30,57745 0,173356 0,013021 14,53285 0,028374 0,464093 0,062403 0,186777 2011 0,078308 32,20521 0,084168 0,017497 14,77851 0,024751 -0,12983 0,062403 0,186777 2011 0,080689 30,86671 0,147566 0,016672 21,20776 0,028 0,006796 0,062403 0,186777 2011 0,081783 30,46236 0,194517 0,012279 12,55938 0,027017 0,394851 0,062403 0,186777 32,3705 0,083059 0,010981 9,090592 0,038752 0,457606 0,062403 0,186777 2011 0,083932 0,02353 0,160895 0,062403 0,186777 2011 0,091968 30,36312 0,215093 0,020809 18,78568 0,07937 0,062403 0,186777 2011 0,114179 30,51298 0,061 0,257834 0,062403 0,186777 2011 0,114219 33,96296 0,056716 0,030658 17,00061 2011 -0,10467 0,062403 0,186777 2011 0,129145 31,89355 0,082137 0,015859 12,57496 0,022338 0,252828 0,062403 0,186777 2011 0,131575 33,63677 0,060621 0,016395 18,33229 0,027634 0,295276 0,062403 0,186777 2011 0,133365 32,04767 0,072403 0,015725 14,88347 0,018242 0,303987 0,062403 0,186777 2011 0,142053 0,23369 0,062403 0,186777 2011 0,146543 33,53563 0,078484 0,015543 13,83714 0,020332 0,275137 0,062403 0,186777 2011 0,148169 31,65873 0,117472 0,016738 7,458115 0,04041 0,062403 0,186777 30,4979 0,147365 0,025787 16,62953 0,020557 0,117685 0,062403 0,186777 2011 0,172234 0,08881 0,010405 20,87409 0,016112 0,254532 0,062403 0,186777 32,8436 2011 0,186405 2011 0,219151 33,76316 0,062333 0,019717 17,11746 0,007512 0,186312 0,062403 0,186777 2011 0,220564 32,56428 0,074175 0,007375 9,890404 0,015876 -0,52891 0,062403 0,186777 2011 0,252065 32,82692 0,069305 0,011628 10,73656 0,028268 0,325605 0,062403 0,186777 0,0112 10,84347 0,008929 0,234827 0,062403 0,186777 2011 0,268234 33,26944 0,042556 0,0525 0,090947 2012 0,002742 32,38924 0,081594 0,014407

11,0066 0,088066 0,461883

COVID 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

vi

YEAR NIM

ME

CPI

LLR

LEV

SIZE

DIVER

9,84317 0,036625

0,028

0,08398 30,32919 0,238307 0,025794 15,58733 16,8246

0,0271

BANK SCB SEAB MSB AGB TPB NAMA TCB OCB HDB ACB VIB VIETCAP STB PGB SGB BID KLB VCB VPB LIENVIET EIB MBB CTG SCB VIB PGB HDB

GDP CAR 0,0525 0,090947 2012 0,005614 32,63635 0,076204 0,015773 16,6975 0,072296 0,067005 0,0525 0,090947 2012 0,009449 31,9494 0,074362 0,012644 7,963185 0,029691 0,017301 0,0525 0,090947 2012 0,024908 32,3308 0,082694 0,016878 7,286119 0,026453 0,357112 0,0525 0,090947 2012 0,02633 34,05623 0,060242 0,017431 14,89514 0,073706 0,266635 0,0525 0,090947 2012 0,035056 30,34706 0,219506 0,021531 0,49772 0,0525 0,090947 0,02476 0,418065 2012 0,055128 30,40412 0,204698 0,019705 11,77049 0,0525 0,090947 2012 0,057616 32,82361 0,073858 0,018307 9,186261 0,026962 0,199055 0,0525 0,090947 2012 0,060189 30,94244 0,139278 0,018616 16,93247 -0,24726 0,0525 0,090947 0,06052 31,59721 0,102188 0,015091 9,258615 0,023528 0,493185 2012 0,0525 0,090947 2012 0,062105 32,80325 0,071605 0,024223 12,31477 0,025006 -0,41826 0,0525 0,090947 13,0131 0,024951 0,153052 2012 0,0625 31,80577 0,129733 0,027932 0,0525 0,090947 0,01895 0,419241 2012 0,063117 30,65972 0,157979 0,017097 11,33411 0,0525 0,090947 2012 0,073172 32,65568 0,090053 0,027309 13,44718 0,020482 0,098539 0,0525 0,090947 2012 0,075135 30,58858 0,165916 0,028936 16,76967 0,084372 0,260051 0,0525 0,090947 0,0293 0,148768 2012 0,0525 0,090947 0,02695 0,317889 2012 0,097032 33,81473 0,055083 0,009435 0,0525 0,090947 2012 0,101898 30,55316 0,185397 0,030552 13,65 0,029258 0,053183 0,0525 0,090947 2012 0,105844 33,65807 0,100603 0,014507 12,67604 0,024033 0,398296 0,0525 0,090947 2012 0,106643 32,26257 0,065344 0,018262 9,301144 0,027187 0,101743 0,0525 0,090947 2012 0,117462 31,82691 0,111289 0,015607 8,343079 -0,13102 0,0525 0,090947 2012 0,135253 32,76774 0,092928 0,013499 15,95034 0,013182 0,164089 0,0525 0,090947 0,25086 2012 0,179252 32,79929 0,077045 0,015356 9,487923 0,018417 2012 0,182948 33,85266 0,067206 0,018739 17,29592 0,014669 0,0525 0,090947 0,27051 2013 0,003247 32,82962 0,072438 0,009983 9,075956 0,016319 0,347844 0,054219 0,065927 2013 0,006295 31,9732 0,103839 0,020312 12,22444 0,028205 0,354135 0,054219 0,065927 2013 0,011902 30,84491 0,129027 0,019917 15,00594 0,029804 0,359187 0,054219 0,065927 32,088 0,099589 0,011718 10,58698 0,036718 0,336907 0,054219 0,065927 2013

0,02534

COVID 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

vii

YEAR NIM

ME

CPI

LLR

LEV

GDP

SIZE

DIVER

0,029

31,1213 0,120895 0,018603 15,83437

0,0248

0,12954 0,018593 12,08666 0,024845 0,01951 12,76893 0,050159

BANK SEAB VIETCAP MSB NAMA AGB EIB TCB SGB OCB ACB LIENVIET SHB KLB VCB TPB CTG BID STB VPB MBB SCB MSB SEAB EIB PGB AGB VIETCAP

CAR 8,67612 0,062965 0,317442 0,054219 0,065927 2013 0,026491 32,01135 0,071701 0,010031 12,4981 0,041081 0,317299 0,054219 0,065927 2013 0,032033 30,76906 0,139585 0,017473 2013 0,035046 32,30492 0,087873 0,015772 6,277743 0,027076 0,443495 0,054219 0,065927 2013 0,041377 30,99076 0,113213 0,014469 12,68736 0,014766 0,482679 0,054219 0,065927 2013 0,044754 34,17786 0,054182 0,021738 14,15851 0,058991 0,31182 0,054219 0,065927 0,04487 32,76585 0,086438 0,012487 15,73267 0,019822 0,265734 0,054219 0,065927 2013 2013 0,047347 32,69928 0,087605 0,021119 8,785981 0,036517 0,356708 0,054219 0,065927 2013 0,049355 30,31783 0,238381 0,025919 14,81524 0,022417 0,185408 0,054219 0,065927 -0,04667 0,054219 0,065927 2013 0,060889 2013 0,066097 32,74661 0,075056 0,022566 11,64174 0,030253 0,347192 0,054219 0,065927 2013 0,077878 32,00796 0,091354 0,014967 7,978309 -0,13088 0,054219 0,065927 2013 0,082056 32,59823 0,072121 0,012956 12,64469 0,056625 0,198098 0,054219 0,065927 2013 0,090176 30,69309 0,162631 0,027494 13,67517 0,024712 0,05317 0,054219 0,065927 2013 0,102818 33,78161 0,090696 0,013314 12,38455 0,027251 0,423709 0,054219 0,065927 31,0995 0,115329 0,013187 12,48213 0,023252 0,430378 0,054219 0,065927 2013 0,103058 0,01002 0,270112 0,054219 0,065927 2013 0,107119 33,98777 0,094189 0,017193 15,48527 2013 0,125802 33,938 0,058887 0,013478 17,30743 0,022605 0,349171 0,054219 0,065927 2013 0,130634 32,71477 0,105738 0,026063 12,59821 0,014561 0,223409 0,054219 0,065927 2013 0,131702 32,42899 0,063718 0,023402 9,387838 0,028096 0,317242 0,054219 0,065927 2013 0,150247 32,82609 0,087077 0,015226 9,671212 0,024459 0,320629 0,054219 0,065927 2014 0,006844 33,12088 0,054435 0,007029 10,12609 0,004948 0,455145 0,059837 0,040846 2014 0,015113 32,27895 0,090503 0,013915 5,578105 0,051588 0,499991 0,059837 0,040846 0,01529 32,01534 0,070863 0,009729 10,68155 0,031111 0,446538 0,059837 0,040846 2014 32,7071 0,081924 0,012793 12,89508 0,024606 0,217071 0,059837 0,040846 2014 0,025985 2014 0,039243 0,21962 0,059837 0,040846 30,8806 0,26661 0,059837 0,040846 2014 0,042819 34,26905 0,053931 2014 0,048929 30,88072 0,128504 0,019323 13,26612 0,028877 0,416133 0,059837 0,040846

COVID 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

viii

YEAR NIM

SIZE

LEV

ME

CAR

LLR

DIVER

GDP

CPI

0,011

32,2784 0,130535 0,017341 6,729461 0,034107

0,01142 0,01606 30,99898 0,114174 0,015072 0,04603 32,30932 0,070645 0,014532 10,85254 0,009662

BANK SGB KLB HDB OCB NAMA VIB LIENVIET TCB SHB ACB CTG VCB STB TPB VPB BID MBB EIB SCB MSB PGB SGB SEAB VIETCAP LIENVIET KLB OCB

2014 0,051891 30,39251 0,220297 0,020174 14,22623 0,020803 0,253255 0,059837 0,040846 2014 0,052291 30,77102 0,145608 0,022737 12,24445 0,019534 0,099103 0,059837 0,040846 2014 0,053738 32,23143 0,092428 0,018288 9,629624 0,022711 0,492312 0,059837 0,040846 2014 0,054894 31,29701 0,102768 0,016701 13,34395 0,03 0,226824 0,059837 0,040846 2014 0,056185 31,24983 0,089326 0,012432 12,2761 0,013999 0,225565 0,059837 0,040846 2014 0,061489 32,02128 0,105383 0,020254 11,67502 0,025142 0,448313 0,059837 0,040846 2014 0,063111 32,24418 0,073323 0,013402 7,958593 -0,18258 0,059837 0,040846 2014 0,072191 32,80095 0,085196 0,018812 9,147355 0,023831 0,271681 0,059837 0,040846 0,00961 12,67115 0,020247 0,273037 0,059837 0,040846 2014 0,075437 32,76113 0,062016 2014 0,076775 32,82181 0,069024 0,021511 11,2853 0,021778 0,335389 0,059837 0,040846 2014 0,103807 34,12514 0,083569 0,014827 15,55476 0,011151 0,255926 0,059837 0,040846 2014 0,105402 33,98886 0,075343 0,011871 11,48751 0,023079 0,424151 0,059837 0,040846 2014 0,122151 32,87701 0,095168 0,023501 11,77637 0,011893 0,325045 0,059837 0,040846 2014 0,124129 31,57217 0,082299 0,012923 13,76215 0,012169 0,298421 0,059837 0,040846 2014 0,139594 32,72625 0,055012 0,022562 10,85042 0,025376 0,263698 0,059837 0,040846 2014 0,148714 34,10852 0,051675 0,013261 15,17782 0,020321 0,355373 0,059837 0,040846 2014 0,149505 32,93178 0,085532 0,015533 9,000349 0,027299 0,259176 0,059837 0,040846 2015 0,003043 32,45813 0,105284 0,018459 12,91669 0,018587 0,189088 0,066793 0,006312 2015 0,005013 33,37246 0,049603 0,008406 9,988858 0,003398 0,179371 0,066793 0,006312 2015 0,008539 0,46281 0,066793 0,006312 2015 0,012099 30,83707 0,13665 0,019651 14,12647 0,027539 0,216437 0,066793 0,006312 2015 0,012714 30,50734 0,191053 0,021266 13,25395 0,018815 0,197105 0,066793 0,006312 11,261 0,031693 0,051793 0,066793 0,006312 2015 0,015928 32,07081 0,068064 12,7766 0,028877 0,345836 0,066793 0,006312 2015 2015 -0,38017 0,066793 0,006312 30,8627 0,133217 0,022586 12,11452 0,011257 0,060863 0,066793 0,006312 2015 0,048983 0,0194 0,126687 0,066793 0,006312 2015 0,049576 31,53193 0,085451 0,016111 14,07868

COVID 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

ix

YEAR NIM

SIZE

LEV

ME

CAR

LLR

DIVER

GDP

CPI

0,03966 30,57798 0,184527 0,022305

BANK STB HDB NAMA VIB AGB SHB ACB TCB CTG MBB TPB VCB BID VPB VIETCAP STB SCB NAMA MSB SEAB EIB PGB KLB SGB VIB SHB AGB

2015 0,051913 33,30789 0,07561 0,016649 10,68509 0,018552 0,341454 0,066793 0,006312 2015 0,054622 32,29903 0,092422 0,022628 11,38116 0,015861 0,337387 0,066793 0,006312 2015 0,056899 31,19971 0,096268 0,016592 12,84441 0,009131 0,174641 0,066793 0,006312 2015 0,060513 32,06551 0,102134 0,020938 13,44469 0,020704 0,319775 0,066793 0,006312 2015 0,069553 34,40502 0,048591 0,017845 12,38887 0,027183 0,310431 0,066793 0,006312 2015 0,070647 32,95259 0,054995 0,010154 13,24614 0,017216 0,115208 0,066793 0,006312 2015 0,080409 32,9366 0,063475 0,019963 11,60665 0,013082 0,102416 0,066793 0,006312 2015 0,092917 32,88848 0,085719 0,019161 11,83003 0,016614 0,352014 0,066793 0,006312 0,10199 34,28965 0,071984 0,013752 16,37292 0,009166 0,284425 0,066793 0,006312 2015 10,0252 0,016066 0,276463 0,066793 0,006312 2015 0,110475 33,02937 0,104881 0,015604 2015 0,117149 31,96466 0,062957 0,010428 10,72269 0,008066 0,17668 0,066793 0,006312 2015 0,118069 34,14484 0,066982 0,012317 11,61941 0,018408 0,395251 0,066793 0,006312 2015 0,142181 34,37685 0,049777 0,013036 15,89628 0,0168 0,341406 0,066793 0,006312 2015 0,178944 32,89824 0,069059 0,029361 13,44941 0,026926 0,243608 0,066793 0,006312 2016 0,000811 31,10871 0,102228 0,018619 12,79615 0,028877 0,316768 0,062108 0,026682 2016 0,002848 33,43623 0,066839 0,017102 10,22754 0,069121 0,472785 0,062108 0,026682 2016 0,004925 33,52179 0,042749 0,006746 11,29162 0,006759 0,397562 0,062108 0,026682 2016 0,009572 31,38876 0,080115 0,018238 10,58064 0,016243 0,214829 0,062108 0,026682 2016 0,010294 32,15937 0,146859 0,020486 9,147635 0,023644 0,483038 0,062108 0,026682 2016 0,019863 32,26929 0,056884 0,010829 12,26707 0,029665 0,070935 0,062108 0,026682 2016 0,022972 32,48929 0,104412 0,017509 12,73425 0,029464 0,288479 0,062108 0,026682 2016 0,035083 30,84285 0,140802 0,016888 14,37451 0,024684 0,186183 0,062108 0,026682 2016 0,035967 31,04714 0,110469 0,022386 12,95358 0,010606 0,255916 0,062108 0,026682 2016 13,2688 0,026313 0,240016 0,062108 0,026682 2016 0,064251 32,28037 0,083649 0,020022 15,23255 0,025752 0,351812 0,062108 0,026682 2016 0,069032 33,11479 0,054959 0,010416 14,62179 0,018746 0,267727 0,062108 0,026682 0,0208 0,320059 0,062108 0,026682 2016 0,069769 34,54124 0,044217 0,018365 12,97376

COVID 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

x

YEAR NIM

SIZE

LEV

ME

CAR

LLR

DIVER

GDP

CPI

32,5859 0,058731

0,01618 13,89502

0,06736 0,015821 13,67725

0,12287 33,38002 0,094308 0,019113 12,54824

BANK HDB OCB ACB TPB CTG MBB LIENVIET VCB BID TCB VPB SCB MSB VIETCAP SGB PGB STB SEAB KLB EIB NAMA AGB SHB CTG MBB HDB VIB

2016 0,079224 32,64362 0,066155 0,021804 11,93967 0,014579 0,235885 0,062108 0,026682 2016 0,082049 31,78701 0,073896 0,016399 13,41262 0,017542 0,191117 0,062108 0,026682 2016 0,094233 33,08498 0,060179 0,020018 11,83774 0,008694 0,161625 0,062108 0,026682 2016 0,099483 32,29739 0,053442 0,012516 12,70187 0,007501 0,149619 0,062108 0,026682 2016 0,112334 34,48597 0,063577 0,013546 15,15863 0,009037 0,260445 0,062108 0,026682 0,30829 0,062108 0,026682 2016 0,112626 33,17721 0,103756 0,016291 11,60637 0,013183 2016 0,127556 -0,08167 0,062108 0,026682 0,01432 10,76851 0,011139 2016 0,143239 34,30044 0,061103 0,012614 11,70651 0,015022 0,380234 0,062108 0,026682 2016 0,143595 34,54514 0,043835 0,013446 14,95198 0,019938 0,354689 0,062108 0,026682 2016 0,160766 33,09215 0,083218 0,018104 12,33354 0,015751 0,432916 0,062108 0,026682 2016 0,229081 33,06374 0,075086 0,028943 17,53082 0,02908 0,180903 0,062108 0,026682 2017 0,007823 33,72692 0,034976 0,007529 11,54009 0,004469 0,490244 0,068122 0,035203 2017 0,008893 32,35165 0,122256 0,018406 9,555052 0,022268 0,49991 0,068122 0,035203 2017 0,010028 31,31742 0,083801 0,018 0,230997 0,068122 0,035203 2017 0,015976 30,69064 0,160288 0,018867 14,2484 0,029799 0,226574 0,068122 0,035203 0,01812 31,00854 0,121505 0,016276 14,04511 0,032252 0,354409 0,068122 0,035203 2017 2017 0,043045 33,54038 0,063062 0,017198 10,45521 0,046669 0,475575 0,068122 0,035203 2017 0,049373 32,45941 0,049393 0,010148 13,217 0,018616 0,182747 0,068122 0,035203 0,00839 0,140235 0,068122 0,035203 2017 0,056789 31,25073 0,095149 0,021599 14,17393 2017 0,057738 32,63744 0,095409 0,014769 12,93065 0,022684 0,422475 0,068122 0,035203 2017 0,065241 31,62812 0,0195 0,391445 0,068122 0,035203 34,6807 0,042047 0,016921 13,10511 0,020446 0,332287 0,068122 0,035203 2017 0,072208 2017 0,104765 33,28705 0,051366 0,010129 15,26175 0,023318 0,381495 0,068122 0,035203 0,05823 0,013762 15,75211 0,011397 0,282261 0,068122 0,035203 2017 0,117101 34,62959 2017 0,01204 0,308995 0,068122 0,035203 2017 0,124079 32,87454 0,077953 0,021508 13,00389 0,015151 0,261051 0,068122 0,035203 32,4445 0,071351 0,018955 17,51978 0,024876 0,261822 0,068122 0,035203 2017

0,12794

COVID 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

xi

YEAR NIM

ME

CPI

LEV

LLR

CAR

SIZE

0,007

0,23934 33,22719 0,099968

0,01212 30,64526 0,168595 0,022043

0,01538 14,06652

31,9493 0,056357

BANK ACB OCB TPB LIENVIET BID VCB VPB TCB SCB SGB VIETCAP PGB EIB SEAB KLB MSB STB CTG LIENVIET AGB SHB NAMA BID TCB TPB HDB MBB

DIVER GDP 0,38539 0,068122 0,035203 2017 0,132128 33,26231 0,057454 0,022283 12,33549 32,0654 0,072828 0,017152 13,58395 0,017944 0,208859 0,068122 0,035203 2017 0,133045 2017 0,144324 32,45226 0,053793 0,015643 13,53284 0,010863 0,212939 0,068122 0,035203 2017 0,145801 32,72743 0,057413 0,017212 11,76624 0,010673 -0,05303 0,068122 0,035203 2017 0,147661 34,723 0,040618 0,012896 15,12035 0,016224 0,327849 0,068122 0,035203 11,505 0,011425 0,378949 0,068122 0,035203 2017 0,173267 34,57346 0,050766 0,011462 2017 0,216892 33,25775 0,106914 0,032025 20,51648 0,033942 0,290414 0,068122 0,035203 2017 0,01744 14,11197 0,016064 0,495692 0,068122 0,035203 2018 0,010839 33,86338 0,032253 0,008136 11,76466 0,004195 0,493954 0,070758 0,035396 13,9706 0,022014 0,341487 0,070758 0,035396 2018 2018 0,027465 31,47188 0,073759 0,015008 13,29608 0,021 0,256603 0,070758 0,035396 2018 0,034426 31,02887 0,123305 0,017378 14,16898 0,030612 0,413268 0,070758 0,035396 2018 0,044384 32,65918 0,0975 0,019003 13,14844 0,018464 0,402852 0,070758 0,035396 2018 0,059429 32,57614 0,059091 0,011623 14,92275 0,023441 0,280593 0,070758 0,035396 2018 0,061835 31,37604 0,088635 0,021944 15,13653 0,008572 0,34757 0,070758 0,035396 32,5566 0,100314 0,021222 11,51342 0,030062 0,473368 0,070758 0,035396 2018 0,062828 2018 0,072675 33,63747 0,060665 0,019303 11,01735 0,021149 0,452722 0,070758 0,035396 0,05793 0,012095 15,71039 0,015629 0,342241 0,070758 0,035396 2018 0,078542 34,69101 -0,05745 0,070758 0,035396 2018 0,094105 32,79635 0,058259 0,017408 14,30915 0,014099 2018 0,098876 34,78755 0,045367 0,018775 13,67936 0,01598 0,355053 0,070758 0,035396 2018 0,102392 33,40953 0,050522 0,009969 14,45153 0,023959 0,289911 0,070758 0,035396 0,0295 0,094815 0,070758 0,035396 2018 0,139778 2018 0,142836 34,81115 0,041545 0,012274 14,98587 0,016888 0,336609 0,070758 0,035396 2018 0,163648 33,40243 0,161322 0,018202 11,9112 0,017528 0,470857 0,070758 0,035396 2018 0,169958 32,54499 0,077998 0,020904 15,20629 0,011159 0,345407 0,070758 0,035396 2018 0,181775 33,00657 0,077887 0,020557 14,42272 0,015308 0,307931 0,070758 0,035396 2018 0,187259 33,52356 0,094315 0,024105 13,41987 0,013212 0,378503 0,070758 0,035396

COVID 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

xii

YEAR NIM

SIZE

LEV

ME

CAR

LLR

DIVER

GDP

CPI

11,819 0,009849

0,12721 32,93958 0,062258 0,019956 15,40286 0,014448 0,05067 0,010819 15,34283 0,019067

BANK OCB VIB VPB VCB ACB SCB KLB PGB VIETCAP SGB EIB MSB STB SEAB BID CTG LIENVIET SHB NAMA AGB TCB HDB VPB MBB ACB OCB VCB

2018 0,20018 32,23583 0,088004 0,018704 13,99452 0,022877 0,431559 0,070758 0,035396 2018 0,205661 32,56669 0,076654 0,019327 16,99312 0,025189 0,328403 0,070758 0,035396 2018 0,211671 33,40957 0,107488 0,032893 19,48735 0,034989 0,326387 0,070758 0,035396 2018 0,235155 34,61019 0,057894 0,012673 0,40031 0,070758 0,035396 0,06382 0,020381 12,80714 0,007266 0,386276 0,070758 0,035396 2018 0,244413 33,42809 0,0702 0,027958 0,00799 11,42671 0,004924 0,491545 2019 0,010782 33,97299 0,029314 0,0702 0,027958 2019 0,017847 31,56485 0,074201 0,020383 15,25464 0,010214 0,271606 0,0702 0,027958 2019 0,019844 31,08336 0,119098 0,017789 14,00068 0,031592 0,408037 0,0702 0,027958 2019 0,033835 31,57858 0,072098 0,016745 14,47873 0,025085 0,294279 0,0702 0,027958 0,04061 30,75834 0,156105 0,021318 13,93654 0,019393 0,259417 2019 0,0702 0,027958 0,01612 2019 0,054995 32,75223 0,094004 12,1973 0,017069 0,405105 0,0702 0,027958 0,01594 11,79528 0,020449 0,455349 2019 0,070209 32,68713 0,094685 0,0702 0,027958 33,7482 0,058957 0,020428 11,07773 0,019367 0,467591 2019 0,091799 0,0702 0,027958 15,4523 0,023121 0,493841 2019 0,100537 32,6898 0,069415 0,012633 0,0702 0,027958 2019 0,112295 34,93752 0,052118 0,011582 15,03817 0,017454 0,37734 0,0702 0,027958 2019 0,123204 34,75446 0,062347 0,012682 15,71382 0,011562 0,296048 0,0702 0,027958 0,12762 2019 0,0702 0,027958 2019 0,130644 33,53161 0,27689 0,0702 0,027958 0,0395 0,201249 14,3218 32,1816 0,052387 0,016408 2019 0,147527 0,0702 0,027958 13,2751 0,015614 0,403525 2019 0,162645 34,91198 0,047675 0,016934 0,0702 0,027958 2019 0,163076 33,58088 0,161774 0,019058 14,96792 0,013336 0,43752 0,0702 0,027958 17,417 0,013645 0,246723 2019 0,189003 33,06683 0,088815 0,022139 0,0702 0,027958 2019 0,195696 33,56381 0,111902 0,032724 18,03116 0,034207 0,263842 0,0702 0,027958 33,6508 0,096931 0,023631 13,76908 0,011575 0,394007 2019 0,205874 0,0702 0,027958 2019 0,216455 33,5804 0,072397 0,021662 13,08057 0,005394 0,372556 0,0702 0,027958 2019 0,224403 32,40306 0,097386 0,020728 15,42276 0,018416 0,471127 0,0702 0,027958 0,0079 0,368812 2019 0,229097 34,73985

0,06615 0,012936 11,86988