Các yếu tố tác động tăng trưởng tín dụng ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam: Luận văn Thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

LÝ THUYẾT NGỌC TRANG

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG

CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng

Mã số chuyên ngành: 8 34 02 01

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2024

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

LÝ THUYẾT NGỌC TRANG

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG

CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng

Mã số chuyên ngành: 8 34 02 01

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐỖ THỊ HÀ THƯƠNG

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2024

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên là: Lý Thuyết Ngọc Trang cam đoan đề tài “Các yếu tố tác động đến tăng

trưởng tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Cổ Phần Việt Nam”. Người

hướng dẫn khoa học: TS. Đỗ Thị Hà Thương. Đây là công trình của riêng tôi chưa

được công bố tại bất cứ đơn vị đào tạo nào, có trích dẫn và số liệu thu thập minh

bạch rõ ràng.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2024

Người cam đoan

ii

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin gửi lời cám ơn đầu tiên đến người hướng dẫn của tôi TS. Đỗ Thị Hà

Thương, trong quá trình làm luận văn Cô đã nhiệt tình chỉ bảo, góp ý cho tôi những

ý kiến xác đáng và bổ ích. Tiếp đó, tôi xin gửi lời cám ơn đến tập thể cán bộ tại Khoa

Sau đại học đã giúp đỡ tôi trong hoàn thành quá trình học tập tại ĐH Ngân hàng TP.

Hồ Chí Minh. Cuối cùng, tôi gửi lời cám ơn đến gia đình, người thân và bạn bè đã

hỗ trợ, động viên tôi trong quá trình học tập và làm luận văn.

Trân trọng cám ơn !

iii

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Tên đề tài: Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng

Thương mại Cổ Phần Việt Nam

Nội dung luận văn: Luận văn này đã thực hiện việc tổng hợp các khung lý

thuyết liên quan đến TTTD và các yếu tố tác động đến nó tại các NHTMCP. Đồng

thời, thông qua lược khảo các nghiên cứu liên quan xác định các khoảng trống nghiên

cứu. Từ đó mục tiêu nghiên cứu thứ nhất được giải quyết là xác định các yếu tố được

xây dựng trong mô hình nghiên cứu và có sự tác động đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam là quy mô ngân hàng, tỷ lệ VCSH, hệ số an toàn vốn, tăng trưởng huy

động vốn, tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập, tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, tăng

trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid 19. Sau đó, thông qua nghiên cứu định

lượng với việc thu thập dữ liệu thứ cấp của 24 NHTMCP Việt Nam từ 2013 – 2022

và thiết kế dạng bảng, xử lý hồi quy đa biến thì mục tiêu nghiên cứu thứ hai được

hoàn thành. Các biến số tác động tích cực đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam đó

là tỷ lệ VCSH, tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, tốc độ tăng trưởng kinh tế, đại

dịch Covid 19. Ngược lại các biến số tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam đó là quy mô ngân hàng, tăng trưởng huy động vốn. Ngoài ra, đa dạng hóa

thu nhập, tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê tác động đến

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Từ các kết quả nói trên thì luận văn đã tiến hành

đề xuất các hàm ý liên quan đến việc gia tăng quy mô ngân hàng theo hướng tập

trung vào đầu tư công nghệ để TTTD theo hướng chất lượng, gia tăng VCSH, tăng

trưởng huy động tiền gửi theo hướng ưu tiên các kỳ hạn dài hơn và giảm chi phí hoạt

động để gia tăng lợi nhuận lẫn TTTD tốt hơn.

Từ khóa: Tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu.

iv

ABSTRACT

Title: Factors affecting credit growth of Vietnamese Joint Stock Commercial

Banks

Content: Thesis content: This thesis has synthesized theoretical frameworks

related to credit growth and factors affecting it at joint stock commercial banks. At

the same time, through reviewing related studies, identify research gaps. From there,

the first research objective resolved is to identify the factors built into the research

model that have an impact on credit growth at Vietnamese joint stock commercial

banks: bank size, equity ratio, security ratio. total capital, capital mobilization

growth, income diversification rate, DRR rate, ROA return rate, economic growth,

inflation rate, Covid 19 pandemic. Then, through research Quantitatively with the

collection of secondary data of 24 Vietnamese joint stock commercial banks from

2013 - 2022 and panel design, multivariate regression processing, the second

research objective is completed. The variables that positively impact credit growth

at Vietnamese joint stock commercial banks are the equity ratio, credit risk ratio,

ROA profitability ratio, economic growth rate, and the Covid 19 pandemic. In

contrast, the variables have a negative impact. The biggest factors affecting credit

growth at Vietnam's joint stock commercial banks are bank scale and capital

mobilization growth. In addition, income diversification, capital adequacy ratio and

inflation rate do not have a statistically significant impact on credit growth at

Vietnamese joint stock commercial banks. From the above results, the thesis has

proposed implications related to increasing bank scale by focusing on technology

investment for credit growth towards quality, increasing equity, and deposit growth.

Mobilize deposits in the direction of prioritizing longer terms and reducing operating

costs to increase profits and better credit growth.

Keywords: Credit growth, bank size, equity.

v

MỤC LỤC

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

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

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 ................................................................................... 3

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....................................................................... 5

1.7. KẾT CẤU LUẬN VĂN ............................................................................ 6

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

TRƯỚC ..................................................................................................................... 8

2.1. LÝ THUYẾT VỀ TÍN DỤNG NGÂN HÀNG ........................................ 8

2.1.1. Khái niệm tín dụng ngân hàng ........................................................... 8

2.1.2. Vai trò của tín dụng ngân hàng .......................................................... 9

2.2. TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG ............................................................... 10

2.2.1. Khái niệm tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng thương mại ....... 10

2.2.2. Tiêu chí đo lường tăng trưởng tín dụng ngân hàng .......................... 12

2.3. CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG ....... 13

2.3.1. Nhóm các yếu tố vĩ mô nền kinh tế .................................................. 13

2.3.1.1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế ........................................................... 13

2.3.1.2. Tỷ lệ lạm phát ............................................................................... 14

2.3.2. Nhóm các yếu tố thuộc ngân hàng thương mại ................................ 14

2.3.2.1. Quy mô ngân hàng ....................................................................... 15

2.3.2.2. Tốc độ tăng trưởng tiền gửi huy động ......................................... 15

2.3.2.3. Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi huy động .................................... 15

2.3.2.4. Rủi ro tín dụng ............................................................................. 16

vi

2.3.2.5. Tỷ suất sinh lời ............................................................................. 16

2.3.2.6. Tỷ lệ an toàn vốn .......................................................................... 16

2.4. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ............................................................... 17

2.4.1. Các nghiên cứu trong nước ........................................................... 17

2.4.2. Các nghiên cứu nước ngoài ........................................................... 19

2.4.3. Khoảng trống nghiên cứu .............................................................. 25

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................... 28

3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ................................................................... 28

3.1.1. Khái quát mô hình nghiên cứu ...................................................... 28

3.1.2. Giải thích các biến độc lập ............................................................. 29

3.1.3. Giả thuyết nghiên cứu .................................................................... 31

3.2. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU .............................................................. 36

3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .................................................................... 36

3.3.1. Mẫu nghiên cứu .............................................................................. 36

3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu ....................................................... 37

3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................ 38

3.4.1. Phân tích thống kê mô tả ............................................................... 38

3.4.2. Phân tích ma trận tương quan ...................................................... 38

3.4.3. Phân tích hồi quy ............................................................................ 38

3.4.4. Phân tích khuyết tật mô hình và khắc phục ................................ 39

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................ 42

4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU ....................................... 42

4.1.1. Tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần

Việt Nam từ năm 2012 – 2022 ...................................................................... 42

4.1.2. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu ................................................... 43

4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................... 46

4.2.1. Phân tích tương quan ..................................................................... 46

4.2.2. Kết quả kiểm định cho các mô hình hồi quy ............................... 47

4.2.3. Kiểm định lựa chọn mô hình ......................................................... 48

4.2.4. Kiểm định khuyết tật của mô hình FEM ..................................... 49

vii

4.2.5. Khắc phục khuyết tật của mô hình FEM ..................................... 50

4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .......................................... 51

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ .......................................... 58

5.1. KẾT LUẬN ............................................................................................ 58

5.2. HÀM Ý QUẢN TRỊ .............................................................................. 58

5.2.1. Đối với quy mô ngân hàng ............................................................. 58

5.2.2. Đối với tăng trưởng tiền gửi .......................................................... 59

5.2.3. Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu .......................................................... 60

5.2.4. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng .......................................... 61

5.2.5. Đối với tỷ suất sinh lời trên tài sản ............................................... 62

5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO .................... 63

5.3.1. Hạn chế nghiên cứu ........................................................................ 63

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo .......................................................... 63

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

PHỤ LỤC 01 ............................................................................................................ v

PHỤ LỤC 02 .......................................................................................................... xii

viii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt

Nguyên nghĩa

DPRRTD

Dự phòng rủi ro tín dụng

GTLN

Giá trị lớn nhất

GTNN

Giá trị nhỏ nhất

GTTB

Giá trị trung bình

NHNN

Ngân hàng nhà nước

NHTM

Ngân hàng thương mại

NHTMCP

Ngân hàng thương mại cổ phần

RRTD

Rủi ro tín dụng

TCTD

Tổ chức tín dụng

TTTD

Tăng trưởng tín dụng

VCSH

Vốn chủ sở hữu

ix

DANH MỤC BẢNG BIỂU

STT

Tên bảng

Trang

1 Bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu liên quan

20

2 Bảng 3.1: Dấu kỳ vọng của các biến được sử dụng

34

3 Bảng 4.1: Thống kê mô tả

41

4 Bảng 4.2: Ma trận tương quan của các biến số độc lập

44

5

45 Bảng 4.3: Kết quả hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

6 Bảng 4.4: Kiểm định lựa chọn mô hình

46

7

47 Bảng 4.5: Kết quả kiểm định các hiện tượng khuyết tật của mô hình FEM

8

48 Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

9 Bảng 4.7: Kết quả tổng hợp

49 x

DANH MỤC HÌNH VẼ

Tên bảng

Trang

Hình 4.1: Tăng trưởng tín dụng của 24 NHTMCP Việt Nam

40

1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Chương 1 sẽ tập trung trình bày đặt vấn đề và tính cấp thiết của đề tài nghiên

cứu, tổng quan vấn đề nghiên cứu, thông qua đó xác định mục tiêu nghiên cứu tổng

quát và các mục tiêu nghiên cứu cụ thể, theo đó xác định các câu hỏi nghiên cứu

tương ứng, phạm vi và đối tượng nghiên cứu. Đồng thời xác định phương pháp

nghiên cứu của luận văn.

1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong nền “kinh tế thị trường, tín dụng ngân hàng không chỉ là đòn bẩy kinh

tế mà còn là công cụ để Chính phủ điều tiết sản xuất, điều chỉnh chiến lược kinh tế,

phân công lao động xã hội, điều chỉnh lượng tiền phát hành vào lưu thông, sử dụng

có hiệu quả dòng vốn tạm thời nhàn rỗi trong xã hội, góp phần kiềm chế lạm phát,

ổn định sức mua của đồng tiền. Thông qua vai trò tín dụng với hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam và các tổ chức tín dụng (TCTD) theo cơ chế thị trường có sự

quản lý vĩ mô của Nhà nước, tín dụng ngân hàng đã thúc đẩy tăng trưởng kinh tế,

tạo điều kiện thuận lợi cho các đơn vị, các tổ chức kinh tế, các cá nhân có vốn sản

xuất kinh doanh đạt hiệu quả cao, góp phần phát triển kinh tế - xã hội, góp phần

kiềm chế lạm phát. Tuy nhiên, nếu không kiểm soát chặt chẽ, tín dụng cũng sẽ gây

ra sự mất cân đối giữa tiền và hàng, tạo nên hậu quả là lạm phát tăng cao.”

Từ năm 2009 đến nay, tăng trưởng tín dụng (TTTD) có nhiều biến động. Cuộc

khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008 -2009 đã ảnh hưởng nặng nề đến nền kinh

tế của đa số các nước, trong đó có Việt Nam. Sau cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu

thì TTTD của hệ thống NHTMCP Việt Nam tăng rất nhanh. Giai đoạn 2008 - 2010

tín dụng tăng bình quân 31,8%/năm (Ngân hàng Nhà nước, 2016), tỷ lệ tín

dụng/GDP cũng tăng nhanh gây bất ổn kinh tế vĩ mô, lạm phát tăng cao ở mức 2 con

số, an toàn hệ thống tài chính bị đe dọa nghiêm trọng, nợ xấu tăng cao... đặt hệ thống

ngân hàng trước nguy cơ tiềm ẩn đổ vỡ. Do đó, từ năm 2012, NHNN đã thực hiện

giải pháp điều hành TTTD định hướng toàn ngành và giao Chỉ tiêu TTTD hàng năm

2 cho từng TCTD nhằm kiểm soát lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô và hỗ trợ tăng

trưởng kinh tế.

Sau thời gian dài nổ lực điều hành TTTD, năm 2020 dịch Covid-19 bùng phát

và diễn biến phức tạp đã làm gián đoạn hoạt động kinh tế – xã hội của các quốc gia

trên thế giới. Giai đoạn 2020-2021, được xem là giai đoạn với nhiều khó khăn và

thách thức lớn đối với kinh tế thế giới nói chung, trong đó có Việt Nam. Trong nước,

thiên tai, dịch bệnh tác động không nhỏ tới các hoạt động của nền kinh tế và cuộc

sống của người dân. Theo số liệu của NHNN, tốc độ TTTD của cả hệ thống NHTM

(tính cả các NHTM Việt Nam và nước ngoài) năm 2020, 2021 lần lượt là 12,1%;

12%, mức thấp nhất trong 5 năm trở lại. Năm 2022, TTTD đạt 14,16%, đây là tốc

độ tăng trưởng khá so với những năm gần đây. Tuy nhiên, 6 tháng đầu năm 2023,

TTTD toàn ngành ngân hàng chỉ đạt khoảng 4,03%. Theo đó, gần nửa thời gian của

năm 2023 đã trôi qua, nhưng tốc độ TTTD thực tế mới chỉ đi được hơn 1/4 quãng

đường so với mục tiêu TTTD của NHNN năm 2023 là 14 - 15%. Theo ước tính sơ

bộ, đây là mức TTTD thấp nhất trong 10 năm qua (Ngân hàng Nhà nước, 2023).

TTTD “sẽ thúc đẩy gia tăng nhu cầu về hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế

thông qua việc người tiêu dùng có thể chi tiêu nhiều hơn, doanh nghiệp có thể gia

tăng hoạt động sản xuất kinh doanh từ đó tạo việc làm và sinh lợi trên vốn đầu tư.

Các ngân hàng sẽ góp phần tài trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh

nghiệp, tổ chức kinh tế thông qua việc cung cấp nguồn vốn tín dụng, đẩy nhanh quá

trình sản xuất và tiêu thụ. Tín dụng tăng lên là lượng cung tiền trong nền kinh tế tăng

lên. Qua đó, Chính phủ có thể điều hành chính sách tiền tệ thông qua các quyết định

liên quan đến sự TTTD, góp phần ổn định tiền tệ và phát triển của nền kinh tế. TTTD

của hệ thống NHTMCP Việt Nam biến động liên tục từ năm 2008 đến nay đã tác

động không nhỏ đến sự phát triển và ổn định kinh tế. Tăng trưởng tín dụng là vấn đề

mà các NHTM rất quan tâm bởi tăng trưởng tín dụng một cách hợp lý và chất lượng

sẽ tạo ra nguồn thu nhập ổn định và an toàn cho các ngân hàng (Nguyễn Thùy Dương

3 và Trần Hải Yến, 2011). Tranh luận về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín

dụng của các NHTM nhận được nhiều sự quan tâm của nhà nghiên cứu trong và

ngoài nước. Tuy nhiên, với sự khác biệt về bối cảnh nghiên cứu bao gồm vị trí địa

lý, cấu trúc hệ thống tài chính của các quốc gia, đặc thù của các ngân hàng và giai

đoạn nghiên cứu, có thể dẫn đến các kết quả nghiên cứu khác nhau.” Chính vì vậy,

việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến TTTD của các NHTMCP Việt Nam là điều

quan trọng trong bối cảnh hiện nay. Từ những lý do trên, tác giả đã lựa chọn nghiên

cứu đề tài: "Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng

Thương mại Cổ Phần Việt Nam” làm luận văn thạc sĩ để nghiên cứu nhằm đưa ra

các hàm ý cho các NHTMCP Việt Nam TTTD một cách bền vững và ổn định trong

tương lai.

1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1. Mục tiêu tổng quát

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xác định và đo lường mức độ tác động

của các yếu tố đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu đề

xuất các hàm ý quản trị để các NHTMCP Việt Nam TTTD theo chiều hướng ổn

định, an toàn trong tương lai.

1.2.2. Mục tiêu cụ thể

Các mục tiêu cụ thể được chi tiết hóa từ mục tiêu tổng quát là:

Thứ nhất, xác định các yếu tố tác động đến TTTD tại các NHTMCP Việt

Nam.

Thứ hai, đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam.

Thứ ba, từ kết quả nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị mang tính khả thi

cho các NHTMCP Việt Nam để TTTD ổn định, an toàn trong trong tương lai.

4 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Các câu hỏi tương ứng với các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:

Thứ nhất, yếu tố nào tác động đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam ?

Thứ hai, mức độ tác động của các yếu tố đến TTTD tại các NHTMCP Việt

Nam như thế nào ?

Thứ ba, từ kết quả nghiên cứu các hàm ý quản trị nào mang tính khả thi được

đề xuất cho các NHTMCP Việt Nam nhằm TTTD ổn định, an toàn trong trong tương

lai ?

1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu:

 Về không gian: Luận văn sử dụng số liệu thứ cấp của 24 NHTMCP Việt

Nam (Phụ lục 01). Nguyên nhân tác giả sử dụng dữ liệu của 24 NHTMCP Việt Nam

là vì các ngân hàng này chiếm thị phần và tổng tài sản hơn 75% của cả hệ thống

NHTM Việt Nam, do đó đủ tính đại diện cho hệ thống. Thứ hai là các NHTM này

có số liệu trên các BCTC minh bạch, đầy đủ qua các năm đặc biệt từ 2012 – 2022.

 Về thời gian: Luận văn sẽ thu thập dữ liệu thứ cấp của các NHTMCP Việt

Nam trong giai đoạn 2012 – 2022. Vì đây là giai đoạn kinh tế đã hồi phục và dần ổn

định sau giai đoạn bị ảnh hưởng nghiêm trọng do khủng hoảng tài chính toàn cầu

năm 2008. Tuy nhiên, trong giai đoạn này cũng có nhiều sự kiện phát sinh như dịch

bệnh Covid – 19 bùng nổ, lạm phát tăng nhanh đã khiến nền kinh tế thế giới và Việt

Nam bị ảnh hưởng trầm trọng, các NHTMCP Việt Nam gặp nhiều khó khăn, thử

thách, TTTD có nhiều biến động lớn. Do đó việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến

TTTD của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn này có ý nghĩa quan trọng và

cần thiết.

5 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Luận văn sử dụng kết hợp hai phương pháp chính đó là định tính và định

lượng. Trong đó nghiên cứu định tính nhằm giải quyết được mục tiêu nghiên cứu

thứ nhất đó là xác định các yếu tố tác động đến TTTD tại các NHTM, thông qua việc

tổng hợp khung lý thuyết nền tảng, lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm nhằm xác

định các khoảng trống nghiên cứu và đề xuất mô hình nghiên cứu áp dụng cho bối

cảnh NHTMCP Việt Nam. Ngoài ra, nghiên cứu định tính còn được thể hiện qua

việc đánh giá tình hình chung của TTTD tại các NHTMCP Việt Nam thông qua dữ

liệu chung được thống kê từ 2012 – 2022.

Tuy nhiên, phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng trong luận văn vẫn

là nghiên cứu định lượng nhằm giải quyết được hai mục tiêu đó là đo lường sự tác

động các yếu tố đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam và từ đó đề xuất các hàm ý

chính sách. Với phương pháp nghiên cứu định lượng thì cần thiết nhất là thu thập dữ

liệu thứ cấp của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022 và thiết kế dạng

bảng. Từ dữ liệu đó tiến hành xử lý thông qua phần mềm thống kê STATA 14.0 để

cho ra các kết quả. Sau đó, luận văn sẽ thống kê mô tả đặc điểm của các biến số,

thực hiện hồi quy với các mô hình như Pooled OLS, FEM, REM. Dựa trên các mô

hình hồi quy sẽ thực hiện hàng loạt các kiểm định như Hausman, F – test để lựa chọn

mô hình phù hợp, từ đó kiểm định sự xuất hiện các khuyết tật và khắc phục chúng

với phương pháp FGLS để có được kết quả hồi quy cuối cùng. Với kết quả đó tạo

cơ sở để kết luận các giả thuyết nghiên cứu và đề xuất các hàm ý chính sách cho các

NHTM Việt Nam.

1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Thông qua việc tổng hợp lý thuyết nền tảng về TTTD tại các NHTM, đồng

thời lược khảo các nghiên cứu liên quan để xác định các khoảng trống nhằm đề xuất

mô hình nghiên cứu áp dụng cho bối cảnh các NHTMCP Việt Nam. Thông qua việc

thu thập và xử lý dữ liệu thì nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về

6 mối quan hệ, mức độ tác động của các yếu tố đến TTTD của các NHTMCP Việt

Nam giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2022. Từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm đó

thì luận văn này có đề xuất những hàm ý chính sách nhằm nâng cao TTTD của các

NHTMCP Việt Nam trong thời gian tới.

1.7. KẾT CẤU LUẬN VĂN

Luận văn có kết cấu 5 chương và nội dung tổng quát từng chương như sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Trong chương này luận văn sẽ trình bày lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu và câu

hỏi nghiên cứu cần được hoàn thành. Từ đó chỉ ra đối tượng và phạm vi nghiên cứu

cho luận văn. Đồng thời, chương này cũng trình bày tổng quát về phương pháp

nghiên cứu để giải quyết các mục tiêu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu. Cuối cùng,

chương cũng chỉ ra được mặt đóng góp về thực tiễn của luận văn này.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước

Trong chương này luận văn sẽ tiến hành tổng hợp các lý thuyết nền tảng liên

quan đến TTTD cũng như các tiêu chí đo lường, xác định các yếu tố tác động đến

TTTD tại các NHTM. Đồng thời lược khảo các nghiên cứu liên quan và thông qua

nhận xét các khoảng trống nghiên cứu.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Trong chương này luận văn sẽ dựa trên các các khoảng trống nghiên cứu từ

chương 2 để đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu áp dụng cho bối cảnh các

NHTM Việt Nam. Sau đó, chương này sẽ trình bày về phương pháp đo lường biến,

lấy mẫu và thu thập dữ liệu. Cuối cùng chương này sẽ trình bày các phương pháp

tính toán và ý nghĩa của các hệ số tính toán.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Trong chương này luận văn sẽ dựa trên dữ liệu thứ cấp thu thập đánh giá ban

đầu về tình hình TTTD tại các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022.

7 Sau đó sẽ tiến hành thống kê mô tả, xem xét sự tương quan của các biến số trong mô

hình nghiên cứu. Tiếp đó, thực hiện hồi quy dữ liệu cho ra kết quả các mô hình tương

ứng và kiểm định sự phù hợp, các khuyết tật và khắc phục chúng để cho ra kết quả

cuối cùng. Từ kết quả đó sẽ kết luận giả thuyết nghiên cứu và thảo luận đối sánh kết

quả này với các nghiên cứu liên quan.

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Trong chương này luận văn sẽ kết luận tóm tắt các kết quả đã đạt được, đánh

giá lại mức độ tác động của các yếu tố đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Từ

đó tạo ra cơ sở để đề xuất các hàm ý khả thi cho các NHTMCP Việt Nam nhằm

TTTD.

8

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN

CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Chương 2 sẽ tiến hành tổng hợp các lý thuyết nền tảng liên quan đến TTTD

cũng như các tiêu chí đo lường, xác định các yếu tố tác động đến TTTD tại các

NHTM. Đồng thời lược khảo các nghiên cứu liên quan và thông qua nhận xét các

khoảng trống nghiên cứu.

2.1. LÝ THUYẾT VỀ TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

2.1.1. Khái niệm tín dụng ngân hàng

Theo Hồ Diệu (2001) “Tín dụng là quan hệ vay mượn, quan hệ sử dụng vốn

lẫn nhau giữa người đi vay và người cho vay dựa trên nguyên tắc có hoàn trả”.

Theo Nguyễn Văn Ngọc (2012): “Tín dụng thường được dùng để chỉ các loại

hình cho vay có hiệu ứng tiền tệ, tức làm tăng cung ứng tiền tệ (khi sự gia tăng mức

cho vay của ngân hàng dẫn tới sự gia tăng của tiền gửi ngân hàng), hoặc làm tăng

các phương tiện thay thế tiền, chẳng hạn tín dụng thương mại. Mối quan hệ giữa tiền

và tín dụng này là mối liên hệ trực tiếp ở cấp kinh tế vĩ mô, khi người ta phân tích

sự thay đổi của cung ứng tiền tệ trên phương diện mở rộng tín dụng trong nước.”

Nguyễn Văn Tiến (2015) cho rằng tín dụng ngân hàng là việc ngân hàng chấp

thuận để khách hàng sử dụng một lượng tài sản (bằng tiền, tài sản thực hay uy tín)

trên cơ sở lòng tin khách hàng có khả năng hoàn trả gốc và lãi khi đến hạn. Mối quan

hệ tín dụng này được thể hiện dưới các hình thức: cho vay, chiết khấu, bảo lãnh và

cho thuê tài chính.

Cấp tín dụng là việc thỏa thuận để tổ chức, cá nhân sử dụng một khoản tiền

hoặc cam kết cho phép sử dụng một khoản tiền theo nguyên tắc có hoàn trả bằng

nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân

hàng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác “ (Theo Điều 4, Luật các tổ chức tín dụng;

Luật số 47/2020/QH15).

9 Như vậy, “tín dụng ngân hàng trong luận văn này được hiểu là một thỏa thuận

giữa người cho vay là ngân hàng, người đi vay có thể là cá nhân, doanh nghiệp, chủ

thể kinh tế khác hay thậm chí là một ngân hàng. Người đi vay có nghĩa vụ phải trả

đủ số tiền hoặc hàng hóa đã đi vay khi đến hạn, có thể kèm hoặc không kèm theo

lãi. Tín dụng ngân hàng là một hình thức tín dụng vô cùng quan trọng và chủ yếu

trong nền kinh tế hiện nay.”

2.1.2. Vai trò của tín dụng ngân hàng

Tín dụng có vai trò quan trọng đối với hoạt động đầu tư, sản xuất kinh doanh,

tiêu dùng của các chủ thể trong nền kinh tế ở các nước trên thế giới nói chung và tại

Việt Nam nói riêng. Trước tình hình nền kinh tế mở cửa, hội nhập, tham gia vào các

hiệp định song phương và đa phương của mỗi quốc gia thì tín dụng ngân hàng ngày

càng phát huy được lợi thế ở các khía cạnh sau:

Tái phân bổ tiền, nâng cao hiệu quả sử dụng vốn: Thông qua kênh tín dụng,

các ngân hàng tái phân bổ tiền từ chủ thể có nguồn tiền nhàn rỗi tạm thời tới chủ thể

đi vay. “Hay nói cách khác, tín dụng tập trung được nguồn vốn trong nền kinh tế và

cho vay lại qua đó điều hòa được cung – cầu tiền tệ trên thị trường, đáp ứng linh

hoạt nhu cầu về vốn của các thành phần kinh tế trong xã hội, giúp cho quá trình sản

xuất được liên tục, đẩy mạnh quá trình tái sản xuất (King và Levine, 1993; Levine,

1997). Ngoài ra khi sử dụng vốn vay của ngân hàng, khách hàng bị ràng buộc bởi

trách nhiệm hoàn trả vốn gốc cộng lãi trong thời gian nhất định. Do đó, buộc các

khách hàng phải sử dụng vốn một cách hiệu quả, vừa mang lại lợi nhuận cho chính

khách hàng và đảm bảo nghĩa vụ với ngân hàng.”

Góp phần thúc đẩy quá trình mở rộng sản xuất, đẩy mạnh đầu tư phát triển:

Các chủ thể “trong nền kinh tế không chỉ dừng lại ở quy mô sản xuất hiện tại, trước

thực tế hội nhập với sự cạnh tranh trên thị trường giữa khu vực tư nhân với khu vực

có vốn đầu tư nước ngoài thì nhu cầu về vốn để mở rộng sản xuất, nâng cao năng

lực cạnh tranh là điều tất yếu. Tín dụng theo đó ngày càng phát triển, đa dạng các

10 loại hình vay gửi, linh hoạt về thời hạn và hình thức giải ngân, đảm bảo đáp ứng kịp

thời nhu cầu về vốn của doanh nghiệp trong việc mở rộng sản xuất kinh doanh, đầu

tư dự án, tạo động lực thúc đẩy” tăng trưởng kinh tế (Levine, 2002).

Kênh truyền tải chính sách tiền tệ linh hoạt và hiệu quả: Chính sách tiền tệ

là một trong những chính sách kinh tế vĩ mô trong đó Ngân hàng trung ương thông

qua các công cụ của mình “để kiểm soát và điều tiết lượng tiền cung ứng hoặc lãi suất

nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế vĩ mô về giá cả, sản lượng và công ăn việc làm

(Tô Ngọc Hưng, 2012). Dựa vào chính sách tiền tệ của Ngân hàng trung ương và

sức hấp thụ vốn của nền kinh tế trong mỗi thời kỳ, thông qua kênh tín dụng, Ngân

hàng trung ương có thể can thiệp vào lãi suất, tỷ lệ dữ trữ bắt buộc và hạn mức tăng

trưởng về quy mô tín dụng, nhằm đảm bảo lượng tiền trong lưu thông ở mức phù

hợp, vừa đáp ứng tốt nhu cầu về vốn cho nền kinh tế vừa ổn định kinh tế vĩ mô, kiểm

soát lạm phát (Giné và Townsend, 2004; Amaral và Quintin, 2010).”

Góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia: Năng lực cạnh tranh quốc

gia “là tổng hợp các thể chế, chính sách và nhân tố quyết định mức độ hiệu quả, tính

năng suất của một quốc gia. Với vai trò trụ cột trong việc phân bổ nguồn vốn cho

nền kinh tế, thúc đẩy mở rộng các hoạt động đầu tư, sản xuất vào ngành kinh tế mũi

nhọn, tăng khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp và là công cụ thực thi chính

sách tiền tệ, ổn định kinh tế vĩ mô, tăng trưởng tín dụng đóng góp một phần quan

trọng cho tăng trưởng bền vững và nâng cao năng lực cạnh tranh của Việt Nam trên

trường quốc tế trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của hội nhập (Buera và cộng sự,

2011).”

2.2. TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG

2.2.1. Khái niệm tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng thương mại

Tăng trưởng tín dụng là một sự gia tăng trong giá trị dư nợ cho vay trong khu

vực tư nhân (bao gồm cả đối tượng là các cá nhân và các tổ chức). Một khi quy mô

tín dụng gia tăng, khách hàng có thể vay mượn được nhiều hơn để sử dụng cho các

11 mục đích chi tiêu, đầu tư và kinh doanh. (Bottazi và cộng sự, 2014)

Theo Nguyễn Văn Tiến (2015) thì “Tăng trưởng tín dụng là việc các ngân

hàng thương mại sử dụng chính sách nhằm tăng nguồn vốn huy động, đáp ứng cho

việc cấp tín dụng, chiết khấu, đầu tư vào những đối tượng là các tổ chức kinh tế, cá

nhân, v.v có nhu cầu vay vốn, từng bước nâng cao lợi nhuận, thị phần và thương

hiệu trên thị trường”.

Tăng trưởng tín dụng là vấn đề mà các NHTM rất quan tâm bởi tăng trưởng

tín dụng một cách hợp lý và chất lượng sẽ tạo ra nguồn thu nhập ổn định và an toàn

cho các ngân hàng (Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến, 2011). Phan Thị Thu Hà

(2013) cho rằng “Tăng trưởng là khái niệm đo lường sự tăng thêm về giá trị trong

một khoảng thời gian nhất định. Nói cách khác, TTTD là tỷ lệ phần trăm (%) gia

tăng lượng tiền cho các cá nhân, tổ chức vay của năm này so với năm trước. Chẳng

hạn, tổng dư nợ cho vay của năm ngoái là 100 tỷ đồng, năm nay là 130 tỷ đồng thì

TTTD năm nay là 30%”.

Theo đó, TTTD được hiểu “là sự tăng lên của các khoản tín dụng do hệ thống

ngân hàng cung cấp cho các tổ chức, doanh nghiệp và các cá nhân trong nền kinh tế.

Việc ngân hàng gia tăng các khoản tín dụng có ý nghĩa quan trọng và là điều rất cần

thiết để đáp ứng được nhu cầu ngày càng tăng về vốn của các tổ chức, doanh nghiệp

và các cá nhân trong quá trình phát triển của toàn xã hội. Xét theo góc độ tính toán,

TTTD ngân hàng là tỷ lệ phần trăm sự tăng lên (hoặc giảm xuống) của lượng giá trị

tiền tệ mà hệ thống ngân hàng cung cấp cho cho các cá nhân, doanh nghiệp và các

tổ chức khác của mình trong nền kinh tế ở kỳ này so với kỳ trước. Trong trường hợp

tín dụng tăng trưởng dương, nền kinh tế sẽ có thêm một lượng cung tiền tương ứng

được đưa vào lưu thông dưới dạng bút tệ. Ngược lại, tín dụng tăng trưởng âm thể

hiện một xu hướng thắt chặt, eo hẹp hơn trong cung tiền, tất nhiên kéo theo những

tác động nhất định đến nền kinh tế.”

Tổng kết lại, TTTD trong luận văn này được hiểu là sự tăng lên của khoản

12 mục cho vay khách hàng trong quá trình thực hiện HĐKD của ngân hàng và cũng từ

đó mà các NHTMCP sẽ có cơ hội để nâng cao lợi nhuận cũng như vị thế, thương

hiệu của mình trên thị trường. Ngoài ra, xét theo góc độ tính toán, tỷ lệ phần trăm

của sự tăng lên (hoặc giảm xuống) về khối lượng giá trị tiền tệ mà hệ thống ngân

hàng cung cấp cho các chủ thể của mình trong nền kinh tế ở kỳ này so với kỳ trước

được xem là tăng trưởng tín dụng. Tốc độ TTTD thường được xác định hằng năm

nhằm tránh hiện tượng tín dụng tăng trưởng quá mức trong khi nền kinh tế đang có

dấu hiệu giảm sút.

2.2.2. Tiêu chí đo lường tăng trưởng tín dụng ngân hàng

Tăng trưởng tín dụng được đo bằng sự thay đổi hàng năm trong tổng số dư

nợ của các ngân hàng riêng lẻ (Ghosh, 2010). “Với khái niệm là một chỉ tiêu mang

tính tương đối, TTTD được tính toán bằng cách so sánh tốc độ tăng/giảm của giá trị

cấp tín dụng ở thời điểm tính với giá trị cấp tín dụng ở thời điểm so sánh. Tuỳ thuộc

vào mốc thời điểm so sánh mà TTTD sẽ mang ý nghĩa là tốc độ tăng trưởng so với

kỳ gốc hay tăng trưởng liên hoàn.”

Tăng trưởng tín dụng so với kỳ gốc: Đây là tỷ lệ phần trăm tăng thêm của

giá trị tín dụng tại thời điểm tính tăng trưởng ti (thường tính bằng năm) với giá trị tín

dụng tại thời điểm làm gốc so sánh t0. Công thức tính toán tăng trưởng tín dụng so

với kỳ gốc như sau:

𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒄ấ𝒑 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈 𝒕ạ𝒊 𝒕𝒉ờ𝒊 đ𝒊ể𝒎 𝒕𝒊−𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒄ấ𝒑 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈 𝒕ạ𝒊 𝒕𝒉ờ𝒊 đ𝒊ể𝒎 𝒕𝒐

Tăng trưởng tín dụng =

𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒄ấ𝒑 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈 𝒕ạ𝒊 𝒕𝒉ờ𝒊 đ𝒊ể𝒎 𝒕𝒐

Tăng trưởng tín dụng liên hoàn: Đây là tỷ lệ phần trăm tăng “thêm của giá

trị tín dụng tại thời điểm tính tăng trưởng ti (thường tính bằng năm) với giá trị tín

dụng tại thời điểm liền kề trước đó ti-1. Với cách tính này, tình hình biến động của

tín dụng sẽ được phản ánh liên tục qua các mốc thời gian liền kề nhau và tích các

chỉ số tăng trưởng liên hoàn sẽ bằng chỉ số tăng trưởng so với kỳ gốc tương ứng.

Công thức tính toán tăng trưởng tín dụng so với kỳ trước đó như sau:”

13

𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒄ấ𝒑 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈 𝒕ạ𝒊 𝒕𝒉ờ𝒊 đ𝒊ể𝒎 𝒕𝒊−𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒄ấ𝒑 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈 𝒕ạ𝒊 𝒕𝒉ờ𝒊 đ𝒊ể𝒎 𝒕𝒊−𝟏

Tăng trưởng tín dụng =

𝑮𝒊á 𝒕𝒓ị 𝒄ấ𝒑 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈 𝒕ạ𝒊 𝒕𝒉ờ𝒊 đ𝒊ể𝒎 𝒕𝒊−𝟏

Trong cả hai cách tính nêu trên, giá trị cấp tín dụng tại các thời điểm so sánh

bao gồm toàn bộ giá trị các khoản mục được xem là cấp tín dụng theo các quy định

mang tính pháp lý của NHNN từng thời kỳ và cần được phân biệt với chỉ tiêu cho

vay khách hàng. Trong nghiên cứu này luận văn tiếp cận theo cách tính tăng trưởng

tín dụng liên hoàn từ nguồn dữ liệu từ 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012

– 2022.

2.3. CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG

Nguyễn Văn Tiến (2015) cho rằng hoạt động tín dụng là xương sống và đem

lại nguồn thu nhập lớn nhất cho NHTM, khi mà các ngân hàng thực hiện chức năng

tài chính trung gian của mình trong nền kinh tế. Vì vậy, việc TTTD chính là hoạt

động dựa trên việc các NHTM có tham vọng với lợi nhuận lợi, tăng sức cạnh tranh,

ngoài ra là còn tạo tính ổn định cho thị trường. Do đó, TTTD của các NHTM sẽ phụ

thuộc rất nhiều vào các yếu tố nội tại và vĩ mô nền kinh tế.

2.3.1. Nhóm các yếu tố vĩ mô nền kinh tế

2.3.1.1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Mankiw (2014) cho rằng tăng trưởng của nền kinh tế thường được đo lường

thông qua tốc độ tăng trưởng của GDP, hay nói cách khác đây là sự gia tăng giá trị

trong nền kinh tế để xem xét sự gia tăng hàng hóa dịch vụ trong một thời điểm xác

định. Mặt khác, tốc độ tăng trưởng GDP đo lường trạng thái chung của nền kinh tế,

thông thường có rất nhiều thước đo đo lường cho tăng trưởng GDP nhưng luận văn

này sẽ sử dụng mức tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội.

Stepanyan và Gou (2011); Ivanovic (2016) cho rằng trong nền kinh tế có tốc

độ tăng trường kinh tế tốt thì sẽ thuận lợi tạo ra môi trường hoạt động kinh doanh

tốt cho các NHTM, hay trong thời điểm này thì nhu cầu tích lũy của người dân sẽ

cao và họ sẽ có xu hướng gửi tiền tiết kiệm vào ngân hàng để sinh lãi từ đó làm dồi

14 dào nguồn cấp tín dụng cho NHTM. Đồng thời, xét về khía cạnh đầu tư thì tăng

trưởng kinh tế tốt thì các đối tượng kinh doanh sẽ có xu hướng muốn mở rộng cơ sở

vật chất, cải tiến công nghệ nên nhu cầu vay vốn nhiều hơn và lúc này với vai trò

trung gian tài chính thì các NHTM sẽ TTTD để đáp ứng (Awdeh, 2017). Mặt khác,

với các khách hàng cá nhân thì khi tăng trưởng kinh tế thì lưu thông hàng hóa tốt thì

nhu cầu mua sắm tiêu dùng lại càng nhiều do đó các khoản vay cá nhân cũng từ đó

gia tăng, nên các NHTM cũng nắm bắt cơ hội đó để gia tăng dư nợ tín dụng (Nguyễn

Thị Thanh Nhàn và cộng sự, 2014).

2.3.1.2. Tỷ lệ lạm phát

Öner (2012) cho rằng lạm phát là chỉ số đo lường tốc độ tăng giá trong khoảng

thời gian nhất định của nền kinh tế. Tuy nhiên, lạm phát là thước đo rộng vì có thể

đo bằng mức tăng giá tổng thể hay mức tăng chi phí sinh hoạt của người dân nhưng

nó có thể tính ở phạm vi hẹp hơn là đối với một số hàng hóa nhất định như thực

phẩm, dịch vụ,… Nhưng trong bối cảnh nào thì lạm phát cũng thể hiện mức độ đắt

đỏ vì tăng giá của hàng hóa hay dịch vụ trong thời kỳ nhất định. Do đó, tại luận văn

này thì tốc độ tăng giá cả tiêu dùng sẽ được dùng để đo lường lạm phát.

Stepanyan và Gou (2011) cho rằng khi lạm phát tăng cao thì lãi suất thực

giảm, chi phí đi vay sẽ giảm theo từ đó nhu cầu tín dụng cũng tăng lên. Hay nói cách

khác, khi lạm phát tăng thì các khách hàng có nhu cầu vay nhiều hơn để tiêu dùng,

giải quyết các nhu cầu về nguồn vốn bổ sung kinh doanh (Awdeh, 2017; Sofilda và

cộng sự, 2020). Tuy nhiên, Sharma và Gounder (2012); Hussain và Junaid (2012)

lại cho rằng khi lạm phát tăng cao thì đồng tiền mất giá, nên người dân lại có xu

hướng nắm giữ tiền mặt cùng các tài sản thực. Nên nguồn vốn từ huy động trở nên

khó khăn, do đó các NHTM sẽ gặp cản trở trong việc muốn gia tăng dư nợ tín dụng

vì nguồn vốn từ tiết kiệm vẫn là nguồn lớn nhất để cho vay (Lương Thị Nga và Đào

Thị Thu Hiền, 2015).

2.3.2. Nhóm các yếu tố thuộc ngân hàng thương mại

15 2.3.2.1. Quy mô ngân hàng

Haas và Lelyveld (2006) cho rằng quy mô ngân hàng được phản ánh thông

qua tổng tài sản của ngân hàng. Altunbas và cộng sự (2007) cho rằng các NHTM có

quy mô lớn thường có tiềm lực tài chính tốt và có lợi thế tốt hơn các ngân hàng có

quy mô nhỏ hơn, đặc biệt có mức dự phòng rủi ro nhỏ hơn. Đồng thời, các NHTM

lớn thường có thương hiệu hay uy tín tốt trên thị trường thì sẽ thu hút khách hàng

gửi tiền lẫn vay tiền nhiều hơn nên tạo điều kiện TTTD tốt hơn. Mặt khác, Singh và

Sharma (2016) lập luận rằng các NHTM có quy mô lớn thì trước hết là vốn tự có

của tổ chức lớn, đây là yếu tố quyết định rất lớn trong khả năng huy động lẫn cho

vay của ngân hàng. Đồng thời, quy mô ngân hàng còn chỉ đến việc đầu tư các mạng

lưới kết nối, công nghệ thông tin hiện đại thì sẽ tạo điều kiện gia tăng quy mô khách

hàng, từ đó nhu cầu và tham vọng TTTD của ngân hàng cũng tăng theo.

2.3.2.2. Tốc độ tăng trưởng tiền gửi huy động

Ivanović (2016) cho rằng tăng trưởng tiền gửi huy động là mức tăng của

nguồn tài trợ của ngân hàng, do nguồn vốn này là nguồn vốn quan trọng nhất có thể

chiếm tỷ trọng trên 70% tổng nguồn vốn và là nguồn lớn nhất để thực hiện hoạt động

cho vay (Dendawijaya, 2003). Nguồn vốn này ảnh hưởng trực tiếp đến các hoạt động

kinh doanh và khả năng sinh lời của ngân hàng. Đồng thời, nguồn vốn từ tiền gửi

huy động giúp cho ngân hang thực hiện tốt hơn vai trò trung gian tài chính, do đó

các ngân hàng sẽ dựa trên lượng tiền gửi huy động để quyết định TTTD nhằm tìm

kiếm lợi nhuận từ chênh lệch lãi suất (Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến, 2011).

Do đó, với sự tăng trưởng tiền gửi huy động các ngân hàng sẽ dễ dàng hơn trong

việc hoạch định chiến lược cấp tín dụng (Awdeh, 2017).

2.3.2.3. Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi huy động

Poerwanti và Kartika (2018) cho rằng dư nợ cho vay trên tổng nguồn tiền gửi

huy động được tại các NHTM, được xem là tỷ lệ cho thấy sự hiệu quả trong việc

phân phối nguồn huy động hay nói cách khác tỷ lệ này cũng phản ánh khả năng

16 thanh khoản của ngân hàng nhằm đáp ứng được nhu cầu vốn của các đối tượng thiếu

vốn trong nền kinh tế. Pandia (2012) cũng đã cho rằng tỷ lệ này phản ánh việc các

ngân hàng sử dụng các khoản tiền gửi để cung cấp vào các khoản vay, khi tỷ lệ này

càng cho có nghĩa là việc cấp tín dụng càng cao hay TTTD tại các ngân hàng được

thực hiện.

2.3.2.4. Rủi ro tín dụng

Ashour (2011) cho rằng hoạt động tín dụng mang lại nguồn lợi rất lớn cho

NHTM nhưng song song với đó là rủi ro cũng rất lớn. Đó chính là khi các nguồn cho

vay của ngân hàng không thu hồi được và trở thành nợ quá hạn. Với nhóm nợ quá

hạn 3, 4, 5 sẽ hình thành nợ xấu, từ đó ngân hàng không thu hồi được hoặc chậm thu

hồi được gốc hay lãi, từ đó RRTD xuất hiện. Khi tỷ lệ RRTD gia tăng thì việc huy

động vốn, mở rộng các mối quan hệ khách hàng hay với các đối tác khác cũng trở

nên khó khăn hơn. Hay nói cách khác, khi các NHTM gặp phải tình trạng RRTD

đáng báo động thì thường có xu hướng phái thu hẹp quy mô tín dụng của mình để

bảo toàn sự ổn định trong hoạt động kinh doanh và hạn chế sự gia tăng RRTD

(Herlianto và cộng sự, 2020; Shingjergji, 2021).

2.3.2.5. Tỷ suất sinh lời

Hussain và Junaild (2011) cho rằng, khi các NHTM có khả năng sinh lời tốt

sẽ tạo điều kiện thúc đẩy tiếp tục TTTD để tìm kiếm thêm lợi nhuận. Hoặc nếu trong

trường hợp tỷ suất lợi nhuận giảm nhưng VCSH thấp hoặc hiệu quả của tài sản sinh

lời thấp, nhưng các hoạt động phát hành cổ phiếu hay gia tăng tài sản quá tốn kém

thì các NHTM thường sẽ giảm TTTD để duy trì các chỉ số thanh khoản hay về an

toàn vốn đúng quy định (Albertazzi và Gambacorta, 2006).

2.3.2.6. Tỷ lệ an toàn vốn

Shingjergji và Hyseni (2021) cho rằng khi NHTM có tỷ lệ an toàn vốn cao thì

tổ chức đang có nguồn vốn ổn định, rủi ro đang thấp nên việc các NHTM có điều

17 kiện để TTTD là hợp lý. Hay nói cách khác khi tỷ lệ này càng tăng thì uy tín của

NHTM càng cao do đó việc phân phối tín dụng lại càng trở nên thuận lợi hơn trong

hệ thống ngân hàng.

2.4. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

2.4.1. Các nghiên cứu trong nước

Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020) trong nghiên cứu các nhân tố

ảnh hưởng đến TTTD tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2014 – 2019, nhóm tác giả

đã tiến hành sử dụng dữ liệu thứ cấp của 4 NHTM “Nhà nước và 15 NHTMCP niêm

yết, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp OLS để kết luận.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ thanh khoản, tăng trưởng huy động vốn, tốc độ

tăng trưởng kinh tế, có tác động tích cực đến TTTD. Ngược lại, nợ xấu, tỷ suất sinh

lời ROE, tỷ lệ lạm phát, lãi suất cho vay bình quân tác động tiêu cực đến TTTD tại

các NHTM Việt Nam.”

Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung (2021) trong nghiên cứu các yếu

tố tác động đến TTTD tại các NHTM Việt Nam, nhóm tác giả đã áp dụng phương

pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) và phương pháp Bayesian để xác định

thực nghiệm các nhân tố tác động đến TTTD của 27 NHTM Việt Nam trong giai

đoạn 2008 – 2018. Kết quả chỉ ra rằng hai nhóm yếu tố quyết định, bao gồm yếu tố

vi mô và vĩ mô, tác động đáng kể đến TTTD. Trong đó tính thanh khoản và lợi nhuận

của ngân hàng có tác động tích cực với TTTD; các yếu tố khác như nợ xấu, quy mô

ngân hàng, lạm phát và FDI tác động tiêu cực đến TTTD.

Nguyễn Văn Thuận (2022) trong nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến TTTD

của các NHTM Việt Nam, tác giả sử dụng số liệu thứ cấp của 16 NHTM niêm yết

tại sở giao dịch chứng khoán Việt Nam từ 2011 – 2020, đồng thời sử dụng mô hình

hồi quy đa biến với phương pháp FGLS khắc phục các khuyết tật để kết luận. Kết

quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng huy động vốn ảnh hưởng tích cực đến TTTD.

Ngược lại, quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến TTTD.

18 Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2022) “trong nghiên cứu các yếu tố tác động đến

TTTD tại các NHTM Việt Nam, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp của 23

NHTM Việt Nam giai đoạn 2016 – 2021, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến

Pooled OLS, FEM, REM, FGLS để kết luận. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ huy

động tác động tích cực đến TTTD. Trong khi đó tỷ lệ VCSH, lãi suất danh nghĩa

hàng năm tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTM Việt Nam.”

Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận (2022) trong nghiên cứu các yếu tố

ảnh hưởng đến TTTD của các NHTM Việt Nam, tác giả sử dụng số liệu thứ cấp của

16 NHTM niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán HOSE, HNX, UPCOM Việt Nam

từ 2011 – 2020, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến với phương pháp FGLS

khắc phục các khuyết tật để kết luận. Kết quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng huy

động vốn, quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lời ROA ảnh hưởng tích cực đến TTTD.

Ngược lại, tỷ lệ thanh khoản ảnh hưởng tiêu cực đến TTTD.

Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023) “trong nghiên cứu các yếu tố tác

động đến TTTD tại các NHTM Việt Nam, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp

của 15 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2021, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy

đa biến Pooled OLS, FEM, REM để kết luận. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ huy

động vốn, tỷ suất sinh lời ROE, tăng trưởng kinh tế tác động tích cực đến TTTD.

Trong khi đó quy mô ngân hàng, lãi suất danh nghĩa hàng năm tác động tiêu cực đến

TTTD tại các NHTM Việt Nam.”

Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023) trong nghiên cứu các nhân tố

ảnh hưởng đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu

thứ cấp của 29 NHTM Việt Nam giai đoạn 2008 – 2020, đồng thời sử dụng mô hình

hồi quy đa biến Pooled OLS, FEM, REM, GMM để kết luận. Kết quả nghiên cứu

cho thấy các nhân tố tỷ suất sinh lời ROE, chỉ số ngành và tốc độ tăng cung tiền có

tác động tích cực đến TTTD. Trong khi đó, quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng

kinh tế, tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam.

19 2.4.2. Các nghiên cứu nước ngoài

Bustamante và cộng sự (2019) trong nghiên cứu về các yếu tố tác động đến

TTTD tại các NHTM Peru, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp của 12 NHTM

tại Peru từ năm 2005 – 2017, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo phương

pháp GMM để kết luận. Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, tỷ lệ thanh

khoản, tỷ lệ nợ xấu, đầu tư nước ngoài, tỷ suất sinh lời ROE, tỷ lệ VCSH tác động

tích cực đến TTTD của các NHTM. Ngược lại, đa dạng hóa thu nhập tác động tiêu

cực đến TTTD của các NHTM.

Gómez và cộng sự (2020) trong nghiên cứu về các yếu tố vi mô tác động đến

sự tăng trưởng tín dụng tại các NHTM tại Colombia, nhóm tác giả sử dụng số liệu

của 22 NHTM tại quốc gia này, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo

phương pháp hồi quy OLS để kết luận. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ dự phòng

rủi ro tín dụng, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, sự tương tác giữa tỷ lệ dự phòng RRTD và quy

mô ngân hàng, quỹ đầu tư có tác động tích cực đến TTTD nhưng khi tương tác với

VCSH thì lại tác động tiêu cực. Mặt khác, tỷ lệ dự trữ bắt buộc tương tác với tỷ lệ

thanh khoản tác động tích cực đến TTTD nhưng khi tương tác với quy mô ngân hàng

và quỹ đầu tư thì lại tác động tiêu cực đến TTTD.

Rizkullah và Suhel (2023) trong nghiên cứu về các yếu tố tác động đến TTTD

tại các NHTM tại Indonesia, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp của 7 NHTM

có vốn tối thiểu tính theo giá trị Việt Nam là 30000 tỷ đồng từ năm 2017 – 2021,

đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp GMM để kết luận.

Kết quả nghiên cứu cứu chỉ ra rằng quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi

tác động tích cực đến TTTD. Trong khi đó, nợ xấu, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ an toàn

vốn và nguồn vốn của bên thứ ba lại tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTM.

Krisnanda và Loissa (2023) trong nghiên cứu về các yếu tố tác động đến

TTTD tại các NHTM tại Indonesia, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu thứ cấp của các

NHTM trong giai đoạn 2012 – 2019, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến

20 REM để kết luận. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ tiền gửi huy động, nợ xấu và lãi

suất cho vay tác động tiêu cực đến TTTD. Nhưng tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ

lạm phát thì có tác động tích cực đến TTTD tại các NHTM Indonesia.

Najib và cộng sự (2023) “trong nghiên cứu các yếu tố tác động đến TTTD tại

các NHTM Hồi giáo và thông thường tại Malaysia, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu

thứ cấp của 16 NHTM Hồi giáo và 26 NHTM thông thường từ năm 2007 – 2020,

đồng thời sử dụng mô hình hồi quy đa biến Pooled OLS, FEM , REM, GMM để kết

luận. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ xấu, thanh khoản, tăng trưởng tiền gửi, tăng

trưởng kinh tế tác động tích cực đến TTTD. Trong khi đó, quy mô ngân hàng, tỷ lệ

VCSH, tỷ lệ lạm phát, lãi suất cho vay, chính sách tiền tệ và lãi suất vay qua đêm

tác động tiêu cực đến TTTD” tại các NHTM này.

21 Bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu liên quan

Ảnh hưởng

Không có ý nghĩa

Cùng chiều (+)

Ngược chiều (-)

thống kê

Yếu tố

Chỉ số ngành

Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023)

Cung tiền

Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023)

Bustamante và cộng sự (2019); Gómez và

- Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung

Đầu tư nước ngoài

cộng sự (2020)

(2021)

Hệ số an toàn vốn

- Rizkullah và Suhel (2023)

- Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến

(2020); Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2022);

Lãi suất cho vay bình

Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023);

quân

Krisnanda và Loissa (2023); Najib và cộng

sự (2023)

- Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung

Lợi nhuận ròng/tài sản

(2021); Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn

(ROA)

Thuận (2022)

Lợi nhuận ròng/VCSH

- Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023);

Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến

- Phan Thị Hoàng

(ROE)

Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023);

(2020)

Yến, Trần Hải Yến

22 Ảnh hưởng

Không có ý nghĩa

Cùng chiều (+)

Ngược chiều (-)

thống kê

Yếu tố

Bustamante và cộng sự (2019)

(2020)

Nguồn vốn của bên thứ ba -

Rizkullah và Suhel (2023)

- Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận

- Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung

(2022); Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự

(2021); Nguyễn Văn Thuận (2022); Nguyễn

(2023); Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh

Quy mô ngân hàng (SIZE)

Thị Thu Trang và cộng sự (2023); Nguyễn

(2023); Bustamante và cộng sự (2019);

Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023); Najib

Gómez và cộng sự (2020); Rizkullah và Suhel

và cộng sự (2023)

(2023)

- Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến

(2020); Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn

- Gómez và cộng sự (2020); Najib và cộng sự

Nợ xấu

Trung (2021); Nguyễn Văn Thuận (2022);

(2023)

Rizkullah và Suhel (2023); Krisnanda và

Loissa (2023)

Dự phòng RRTD

- Gómez và cộng sự (2020)

- Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020);

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

- Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh

Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023);

(GRTH)

(2023)

Krisnanda và Loissa (2023); Najib và cộng sự

23 Ảnh hưởng

Không có ý nghĩa

Cùng chiều (+)

Ngược chiều (-)

thống kê

Yếu tố

(2023)

- Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020);

Tốc độ tăng trưởng huy

Nguyễn Văn Thuận (2022); Lê Vũ Hà và Đỗ

động vốn hằng năm

Văn Lộc (2022); Diệp Thanh Tùng và Nguyễn

(DEPOSIT)

Văn Thuận (2022); Nguyễn Thị Thu Trang và

cộng sự (2023); Najib và cộng sự (2023).

Tỷ lệ dự trữ bắt buộc

- Gómez và cộng sự (2020)

(CAR)

Tỷ lệ VCSH (CAP)

- Rizkullah và Suhel (2023)

- Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến

(2020); Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn

Tỷ lệ lạm phát (INF)

- Krisnanda và Loissa (2023)

Trung (2021); Nguyễn Đức Trung và Bùi

Đan Thanh (2023); Najib và cộng sự (2023)

- Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020);

Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung

- Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận

Tỷ lệ thanh khoản (LIQ)

(2021); Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh

(2022); Rizkullah và Suhel (2023)

(2023); Bustamante và cộng sự (2019); Najib

24 Ảnh hưởng

Không có ý nghĩa

Cùng chiều (+)

Ngược chiều (-)

thống kê

Yếu tố

và cộng sự (2023)

- Phan Thị Hoàng

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần

Yến, Trần Hải Yến

(NIM)

(2020)

Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi - Rizkullah và Suhel (2023)

Vốn đầu tư nước ngoài

- Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung

(FDI)

(2021)

Đa dang hóa thu nhập

- Bustamante và cộng sự (2019)

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

25 2.4.3. Khoảng trống nghiên cứu

Dựa trên việc tổng hợp khung lý thuyết nền tảng liên quan đến TTTD tại các

NHTM và các nhân tố tác động, đồng thời thông qua các lược khảo các nghiên cứu

liên quan thì luận văn xác định các khoảng trống nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, Rizkullah và Suhel (2023) cho rằng tỷ lệ an toàn vốn tại các NHTM

là tỷ lệ mà các NHTM luôn duy trì tại mức ổn định, mặc dù tỷ lệ này cao nhưng khi

tình hình thị trường có nhiều biến động và gặp nhiều khó khăn thì để duy trì được

sự an toàn thì các NHTM lại có xu hướng giảm sự TTTD của mình, ý kiến này hoàn

toàn đối lập với Shingjergji (2021). Mặt khác, các nghiên cứu tại Việt Nam cũng

chưa tập trung nghiên cứu về vấn đề này.

Thứ hai, khi đề cập đến RRTD tác động đến TTTD thường các công trình sử

dụng tỷ lệ nợ xấu để phản ánh, tuy nhiên Gómez và cộng sự (2020) lại sử dụng chỉ

tiêu DPRRTD để phản ánh đồng thời cho rằng tác động tích cực. Luận giải cho vấn

đề này thì Gómez và cộng sự (2020) cho rằng DPRRTD là chi phí hoạt động của

NHTM được trích lập và tác động trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng, do đó khi

khẩu vị rủi ro của các ngân hàng cao và muốn bù đắp cho chi phí đó thì họ lại càng

gia tăng tỷ lệ này. Mặt khác, các nghiên cứu tại Việt Nam cũng chưa tập trung nghiên

cứu về vấn đề này.

Thứ ba, Bustamante và cộng sự (2019) cho rằng hiện nay với sự cạnh tranh

khốc liệt để gia tăng sức ảnh hưởng và lợi nhuận của các NHTM thì họ phải cơ cấu

lại tỷ lệ cho vay để mở rộng các hoạt động bán lẻ khác, chứ không tập trung nhiều

vào tín dụng cũng nhằm mục đích hạn chế rủi ro từ hoạt động này đến NHTM. Do

đó, đa dạng hóa thu nhập là một trong những tiêu chí ảnh hưởng rất lớn đến TTTD

tại các NHTM nhưng chưa được nghiên cứu nhiều nên tạo ra khoảng trống nghiên

cứu.

26 Cuối cùng, hiện nay các nghiên cứu vẫn chưa tập trung vào tình hình Covid

19 có tác động đến TTTD, trong khi những mặt khó khăn của đại dịch này gây ra

cho nền kinh tế là đáng kế.

27 TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Trong chương 2 luận văn đã tiến hành tổng hợp các lý thuyết nền tảng liên

quan đến TTTD, các tiêu chí đo lường và các yếu tố tác động đến TTTD tại các

NHTM. Đồng thời, lược khảo các nghiên cứu liên quan để xác định các khoảng

trống nghiên cứu nhằm tạo cơ sở đề xuất cho mô hình và giả thuyết nghiên cứu cho

chương 3.

28

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 sẽ dựa trên các các khoảng trống nghiên cứu từ chương 2 để đề

xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu áp dụng cho bối cảnh các NHTM Việt Nam.

Sau đó, chương này sẽ trình bày về phương pháp đo lường biến, lấy mẫu và thu thập

dữ liệu. Cuối cùng chương này sẽ trình bày các phương pháp tính toán và ý nghĩa

của các hệ số tính toán.

3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1.1. Khái quát mô hình nghiên cứu

Dựa trên việc tổng hợp lý thuyết nền tảng liên quan đến TTTD, các tiêu chí

đo lường và các yếu tố tác động đến TTTD tại các NHTM, đồng thời dựa trên các

khoảng trống nghiên cứu thì luận văn sẽ lựa chọn nghiên cứu của Najib và cộng sự

(2023) làm mô hình gốc để phát triển. Nguyên nhân, luận văn lựa chọn nghiên cứu

của Najib và cộng sự (2023) vì thời gian nghiên cứu có tính cập nhật, đồng thời các

yếu tố mà nhóm tác giả sử dụng trong mô hình nghiên cứu tương đồng với các yếu

tố lý thuyết mà luận văn đã tổng hợp phần trên. Tuy nhiên, luận văn này sẽ bổ sung

thêm các biến số tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, đa dạng

hóa thu nhập để mô hình nghiên cứu đề xuất áp dụng cho bối cảnh các NHTM Việt

Nam đầy đủ. Dựa trên các nhân tố được đề xuất xây dựng mô hình nghiên cứu thì

phương trình hồi quy biểu diễn cho sự ảnh hưởng của các nhân tố đến RRTD tại các

NHTM Việt Nam đó là:

CGi,t = 𝜶 + 𝜷𝟏∗SIZEi,t + 𝜷𝟐∗DGRi,t + 𝜷𝟑∗CAPi,t + 𝜷𝟒∗CARi,t + 𝜷5∗DIVERi,t +

𝜷6∗LLRi,t +𝜷7∗ROAi,t + 𝜷8*GDPt + 𝜷9∗INFt + 𝜷10∗𝑪OVIDt + 𝜺

Trong đó CG là tăng trưởng tín dụng; SIZE là quy mô ngân hàng; DGR là

tăng trưởng tiền gửi; CAP là tỷ lệ VCSH; LIQ là khả năng thanh khoản; CAR là hệ

số an toàn vốn, DIVER là đa dạng hóa thu nhập; LLR là tỷ lệ DPRRTD; ROA là tỷ

suất sinh lời trên tài sản; GDP là tăng trưởng kinh tế; INF là tỷ lệ lạm phát; COVID

29 là đại dịch Covid 19. Ngoài ra 𝜶 là tung độ gốc, các hệ số chặn βj biểu diễn cho

chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, 𝜺 là sai

số ngẫu nhiên của mẫu nghiên cứu, i và t biểu diễn cho NHTMCP thứ i và năm thứ

t trong giai đoạn nghiên cứu từ 2012 – 2022.

3.1.2. Giải thích các biến độc lập

Quy mô ngân hàng: Quy mô ngân hàng phản ánh tổng giá trị tài sản của ngân

hàng, bao gồm cả tài sản ngắn hạn lẫn dài hạn của ngân hàng. Tuy nhiên, giá trị của

tài sản ngân hàng sẽ rất lớn, do đó được tính dựa trên hệ số Logarit của tổng tài sản

của ngân hàng.

Quy mô ngân hàng (SIZE) = Log(Tổng tài sản ngân hàng)

Tốc độ tăng trưởng tiền gửi: Tỷ lệ này đo lường mức độ tăng trưởng của tiền

gửi qua các năm của ngân hàng. Ngoài ra tỷ lệ này phản ánh được mức độ hiệu quả

trong việc huy động tiền gửi của các ngân hàng từ các đối tượng thừa vốn trong nền

kinh tế. Tiền gửi mà ngân hàng huy động từ tất cả các đối tượng trong nền kinh tế

và mọi kỳ hạn ngắn đến dài hạn. Tốc độ tăng trưởng tiền gửi được đo lường như sau:

𝑻𝒊ề𝒏 𝒈ử𝒊 𝒉𝒖𝒚 độ𝒏𝒈 𝒏ă𝒎 𝒕−𝑻𝒊ề𝒏 𝒈ử𝒊 𝒉𝒖𝒚 độ𝒏𝒈 𝒏ă𝒎 𝒕−𝟏

Tốc độ tăng trưởng tiền gửi =

𝑻𝒊ề𝒏 𝒈ử𝒊 𝒉𝒖𝒚 độ𝒏𝒈 𝒏ă𝒎 𝒕−𝟏

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu: Tỷ lệ này phản ánh mức độ ngân hàng huy động nguồn

từ chủ sở hữu để tài trợ cho các mục đích đầu tư vào tài sản. Trong đó, VCSH được

huy động bằng cách chủ ngân hàng góp vốn thêm, các kênh phát hành cổ phiếu,..

Hay nói cách khác tỷ lệ này được xem là đòn bẩy tài chính của ngân hàng, đây được

xem là cơ cấu mà ngân hàng sử huy động các nguồn vốn để sử dụng cho các hoạt

động kinh doanh của mình. Tỷ lệ này thường được đo lường với tỷ số tổng giá trị

VCSH trên tổng tài sản của ngân hàng.

Tỷ lệ VCSH (CAP) = 𝑻ổ𝒏𝒈 𝑽𝑪𝑺𝑯 𝑻ổ𝒏𝒈 𝒕à𝒊 𝒔ả𝒏

Hệ số an toàn vốn: Hệ số này được xem là cơ sở đo lường mức độ đảm bảo

30 của các nguồn vốn trên tài sản có điều chỉnh rủi ro của NHTM, hay nói cách khác tỷ

lệ này phản ánh sức khỏe về mặt tài chính của ngân hàng có thể gánh chịu được

những rủi ro phát sinh ngoài dự kiến và các khoản lỗ trong hoạt động. Với một

NHTM bị NHNN đánh giá không đảm bảo về VCSH thì sẽ không thể hoạt động

bình thường và buộc đóng cửa.

𝑻ổ𝒏𝒈 𝑽𝑪𝑺𝑯

Hệ số an toàn vốn (CAR) =

𝑻ổ𝒏𝒈 𝒕à𝒊 𝒔ả𝒏 𝒄ó 𝒓ủ𝒊 𝒓𝒐

Tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập: Tại NHTM nhằm hạn chế đi sự ảnh hưởng của

hoạt động tín dụng và tận dụng các nguồn lợi nhuận từ các nguồn lực khác có thể

tạo ra, thì các NHTM sẽ tiến hành đa dạng hóa thu nhập từ các nguồn đầu tư, sản

phẩm bán lẻ. Những điều này giúp cho ngân hàng hạn chế rủi ro từ tín dụng và tăng

nguồn thu. Tỷ lệ này được đo lường thông qua lấy tổng tỷ lệ 100% các khoản thu

nhập từ lãi trừ đi tỷ lệ thu nhập từ lãi trên tổng thu nhập hoạt động và tỷ lệ thu nhập

ngoài lãi trên tổng thu nhập hoạt động.

Tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập (DIVER) = “1 – HHI = 1 – (INT2 + NON2)

INT: Tỷ lệ thu nhập từ lãi trên tổng thu nhập hoạt động

NON: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập hoạt động”

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng: Tỷ lệ này phản ánh mức độ dự phòng cho

các khoản nợ quá hạn nhóm 3, 4, 5 hay nợ xấu của ngân hàng, để khắc phục các thiệt

hại có thể xảy ra trong tương lai điển hình là để thanh toán cho các khoản tiền gửi

huy động. Tỷ lệ dự phòng này được tình dựa trên căn cứ tổng giá trị trích lập cho

các nhóm nợ trên tổng dư nợ cho vay của ngân hàng.

Tỷ lệ trích lập DPRRTD = 𝑻ổ𝒏𝒈 𝒈𝒊á 𝒕𝒓ị 𝑫𝑷𝑹𝑹𝑻𝑫 𝑻ổ𝒏𝒈 𝒅ư 𝒏ợ 𝒄𝒉𝒐 𝒗𝒂𝒚

Tỷ suất sinh lời trên tài sản: Tỷ suất này đo lường mức độ sử dụng hiệu quả

nguồn tài sản của ngân hàng để tạo ra lợi nhuận ròng. Hay nói cách khác, tỷ suất này

cho thấy sự hoạt động hiệu quả trong kinh doanh của ngân hàng khi phối hợp các

31 nguồn lực của ngân hàng như tài sản, nhân lực, quan hệ,… để thu được lợi nhuận

nhiều hơn. Tỷ suất này được đo lường dựa trên lợi nhuận ròng sau thuế trên tổng tài

sản bình quân hai năm của ngân hàng.

Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) = 𝑳ợ𝒊 𝒏𝒉𝒖ậ𝒏 𝒔𝒂𝒖 𝒕𝒉𝒖ế 𝑻ổ𝒏𝒈 𝒕à𝒊 𝒔ả𝒏 𝒃ì𝒏𝒉 𝒒𝒖â𝒏

Tốc độ tăng trưởng kinh tế: Tốc độ tăng trưởng GDP đo lường trạng thái

chung của nền kinh tế, thông thường có rất nhiều thước đo đo lường cho tăng trưởng

GDP nhưng luận văn này sẽ sử dụng mức tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPgr) = 𝑮𝑫𝑷𝒕− 𝑮𝑫𝑷𝒕−𝟏

*100%

𝑮𝑫𝑷𝒕−𝟏

Tỷ lệ lạm phát: Lạm phát là chỉ số đo lường tốc độ tăng giá trong khoảng thời

gian nhất định của nền kinh tế. Tuy nhiên, lạm phát là thước đo rộng vì có thể đo

bằng mức tăng giá tổng thể hay mức tăng chi phí sinh hoạt của người dân nhưng nó

có thể tính ở phạm vi hẹp hơn là đối với một số hàng hóa nhất định như thực phẩm,

dịch vụ,… Nhưng trong bối cảnh nào thì lạm phát cũng thể hiện mức độ đắt đỏ vì

tăng giá của hàng hóa hay dịch vụ trong thời kỳ nhất định. Do đó, tại luận văn này

thì tốc độ tăng giá cả tiêu dùng sẽ được dùng để đo lường lạm phát.

Tỷ lệ lạm phát (INF) = 𝑪𝑷𝑰𝒕− 𝑪𝑷𝑰𝒕−𝟏

*100%

𝑪𝑷𝑰𝒕−𝟏

Đại dịch Covid 19: Biến số này được tác giả đề xuất, vì đại dịch Covid 19

này trong giai đoạn nghiên cứu chỉ xuất hiện trong hai năm 2020 – 2021. Do đó,

luận văn này sẽ sử dụng biến giả để đại diện với hai giá trị 0 và 1. Trong đó, các năm

xuất hiện đại dịch là 2020 và 2021 sẽ nhận giá trị 1 và các năm còn lại nhận giá trị 0

3.1.3. Giả thuyết nghiên cứu

Đối với quy mô ngân hàng

Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận (2022); Bustamante và cộng sự

(2019); Rizkullah và Suhel (2023) cho rằng quy mô ngân hàng càng lớn thì khả năng

tiếp cận khách hàng càng dễ dàng, vì quy mô ảnh hưởng rất nhiều đến hình ảnh

32 thương hiệu của ngân hàng. Do đó, nó tạo ra sự tin tưởng cho khách hàng gửi tiền

lẫn vay tiền. Ngoài ra, các ngân hàng có quy mô lớn có những đầu tư về vật chất để

đánh giá các khoản vay nhanh chóng và hiệu quả, nên tạo điều kiện thuận lợi để gia

tăng dư nợ tín dụng hơn các ngân hàng quy mô nhỏ. Mặt khác, quy mô càng lớn thì

tấm đệm hay khẩu vị rủi ro của các ngân hàng cũng cao hơn do đó tăng trưởng tín

dụng là điều tất yếu. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng tác động tích cực đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam.

Đối với tốc độ tăng trưởng tiền gửi

Najib và cộng sự (2023) cho rằng trong HĐKD của các NHTM thì nguồn vốn

huy động từ tiền gửi chiếm tỷ trọng lớn nguồn vốn để vận hành, đặc biệt là tăng

trưởng tín dụng. Vì chức năng chính của các NHTM là trung gian giữa người gửi

tiền và vay tiền. Do đó, khi ngân hàng càng huy động được nhiều tiền gửi từ khách

hàng thì khả năng để TTTD cũng trở nên dễ dàng hơn (Diệp Thanh Tùng và Nguyễn

Văn Thuận, 2022; Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự, 2023). Do đó, tác giả đề xuất

giả thuyết sau:

Giả thuyết H2: Tốc độ tăng trưởng tiền gửi tác động tích cực đến TTTD tại

các NHTMCP Việt Nam.

Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu

Gómez và cộng sự (2020); Rizkullah và Suhel (2023); Najib và cộng sự

(2023) cho rằng VCSH huy động được xem là nguồn vốn dài hạn của ngân hàng.

Tuy nhiên, nguồn vốn này được huy động càng nhiều từ các cổ đông thì ngân hàng

phải đáp ứng được các kỳ vọng của họ càng lớn. Hay nói cách khác, các cổ đông

luôn mong muốn được nhận phần thu nhập ổn định trong các mục đích đầu tư dài

hạn sinh lợi hơn là khẩu vị rủi ro gia tăng. Vì vậy các ngân hàng luôn thận trọng

trong việc tăng trưởng tín dụng khi huy động VCSH nhiều. Do đó, tác giả đề xuất

giả thuyết sau:

33 Giả thuyết H3: Tỷ lệ VCSH tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam.

Đối với hệ số an toàn vốn

Rizkullah và Suhel (2023) đã chỉ ra rằng khi các ngân hàng càng muốn nâng

cao hệ số an toàn vốn có nghĩa là họ đang muốn phòng bị một lượng VCSH, nhằm

đảm bảo cho các rủi ro có thể xảy ra trong ngân hàng. Ngoài ra, khi tỷ lệ này càng

gia tăng các ngân hàng thường sẽ ưu tiên việc hạn chế rủi ro hơn là tìm kiếm lợi

nhuận nhiều, do đó tăng trưởng tín dụng sẽ được diễn ra một cách thận trọng và

chậm chạp hơn. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H4: Hệ số an toàn vốn tác động tiêu cực đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam.

Đối với đa dạng hóa thu nhập

Bustamante và cộng sự (2019) cho rằng khi các ngân hàng tiến tới việc đa

dạng hóa thu nhập thông qua các hoạt động bán lẻ, ngân hàng điện tử hay đầu tư qua

các kênh, thì khi đó có thể ngân hàng đang vấp phải sự cạnh tranh rất lớn từ các đối

thủ khác trong hoạt động cho vay. Hoặc ngân hàng đang trong giai đoạn tái cơ cấu

hoạt động kinh doanh nhằm giảm đi sự ảnh hưởng quá lớn của tín dụng và rủi ro của

nó mang lại cho ngân hàng. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H5: Đa dạng hóa thu nhập tác động tiêu cực đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam.

Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Gómez và cộng sự (2020) cho rằng khi tăng trưởng tín dụng được duy trì

trong ngân hàng thì các cơ chế hay chính sách buộc phải nới lỏng cho các đối tượng

khách hàng, nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho họ tiếp cận. Từ đó, sẽ tạo ra nguy cơ

tiềm ẩn với RRTD hay phát sinh nợ xấu trong tương lai. Khi đó, DPRRTD buộc phải

được trích lập để ngân hàng đối mặt với các khoản thanh toán và xử lý nợ xấu. Do

34 đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H6: Tỷ lệ DPRRTD tác động tích cực đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam.

Đối với tỷ suất sinh lời trên tài sản

Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung (2021); Diệp Thanh Tùng và

Nguyễn Văn Thuận (2022) cho rằng hiện nay các NHTM vẫn phải dựa trên việc cho

vay để duy trì được lợi nhuận và sự tăng trưởng trong hoạt động của mình. Hay nói

cách khác cho vay vẫn luôn là nền tảng trong thu nhập của ngân hàng. Vì vậy, lợi

nhuận của ngân hàng càng cao chứng tỏ hoạt động tín dụng đang gia tăng theo hướng

số lượng và chất lượng. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H7: Tỷ suất sinh lời trên tài sản tác động tích cực đến TTTD tại

các NHTMCP Việt Nam.

Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế

Krisnanda và Loissa (2023); Najib và cộng sự (2023); Phan Thị Hoàng Yến

và Trần Hải Yến (2020); Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023) cho rằng khi nền

kinh tế đang tăng trưởng tốt, thì nhu cầu về các nguồn vốn vay của khách hàng cũng

sẽ tăng lên để đẩy nhanh hoạt động kinh doanh để kiếm được nhiều lợi nhuận nhiều

hơn. Mặt khác, khi nền kinh tế có sự tăng trưởng thì tạo ra sự thuận lợi cho các đối

tượng kinh doanh nên ngân hàng phần nào đó giảm được những rủi ro hoạt động và

có thể tăng trưởng tín dụng tốt hơn. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H8: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động tích cực đến TTTD tại

các NHTMCP Việt Nam.

Đối với tỷ lệ lạm phát

Najib và cộng sự (2023); Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023) cho

rằng khi tỷ lệ lạm phát tăng cao thì để đối phó với tình huống này thì các NHTM

thường tăng lãi suất cho vay, để có thể bù đắp được khoản chi phí gia tăng. Nhưng

35 khi lạm phát tăng cao thì các đối tượng khách hàng làm ăn trở nên khó khăn và họ

không muốn vay thêm để hạn chế áp lực thanh toán, nên TTTD giảm. Do đó, tác giả

đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H9: Tỷ lệ lạm phát tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam.

Đối với đại dịch Covid 19

Thực tế diễn ra trong hai năm 2020 – 2021 thì Việt Nam đã ưu tiên đóng cửa

nền kinh tế để chống dịch, do đó các cơ sở làm ăn kinh doanh gặp rất nhiều khó khăn

trong việc phải duy trì hoạt động làm ăn và chống chọi qua đại dịch. Vì vậy, phương

án hữu hiệu được sử dụng đó là sự hỗ trợ từ vốn vay của ngân hàng. Nên đại dịch

Covid 19 là thời gian mà ngân hàng có thể TTTD nhiều với nhu cầu khách hàng gia

tăng. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H10: Đại dịch Covid 19 tác động tích cực đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam.

Bảng 3.1: Dấu kỳ vọng của các biến được sử dụng

Các biến được sử dụng

Ký hiệu Dấu kỳ vọng

Quy mô ngân hàng

SIZE

Dương (+)

Tốc độ tăng trưởng tiền gửi

DGR

Dương (+)

Tỷ lệ VCSH

CAP

Âm (-)

Hệ số an toàn vốn

CAR

Âm (-)

Đa dạng hóa thu nhập

DIVER

Âm (-)

Tỷ lệ DPRRTD

LLR

Dương (+)

Tỷ suất sinh lời trên tài sản

ROA

Dương (+)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

GDP

Dương (+)

Tỷ lệ lạm phát

INF

Âm (-)

Đại dịch Covid 19

COVID

Dương (+)

Tăng trưởng tín dụng

CG

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

36 3.2. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Luận văn nhằm đạt được các mục tiêu là xác định và đo lường sự tác động của

các yếu tố đến TTTD của các NHTM Việt Nam, với giai đoạn nghiên cứu từ năm

2012 – 2022 thì quy trình nghiên cứu bao gồm các bước sau:

Bước 1: Tiến hành tổng hợp khung lý thuyết nền tảng liên quan đến TTTD, các

chỉ tiêu đo lường TTTD tại các NHTM, các yếu tố lý thuyết có tác động đến TTTD

tại ngân hàng. Sau đó, tiến hành lược khảo các nghiên cứu trong nước và nước ngoài

có liên quan đến HQKD của ngân hàng nhằm xác định các khoảng trống nghiên cứu

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

cạnh NHTM Việt Nam.

Bước 2: Xác định mẫu nghiên cứu chính thức với số lượng ngân hàng niêm yết

là 24 với giai đoạn thời gian xác định từ năm 2012 – 2022. Thu thập dữ liệu và thiết

kế dưới dạng bảng.

Bước 3: Từ dữ liệu thu thập tiến hành xử lý, bước đầu phân tích tình hình chung

về chỉ số ROA trung bình của các ngân hàng qua các năm. Sau đó, tiến hành thống

kê mô tả mẫu, phân tích tương quan, hồi quy, kiểm định mô hình phù hợp.

Bước 4: Từ mô hình phù hợp được lựa chọn tiến hành kiểm định các khuyết tật

sau đó tiến hành khắc phục theo phương pháp FGLS, kết quả sau khắc phục khuyết

tật được dùng để thảo luận và kiểm định giả thuyết nghiên cứu.

Bước 5: Kết luận các vấn đề đạt được của nghiên cứu và đề xuất các hàm ý khả

thi cho các NHTM Việt Nam để TTTD bền vững trong tương lai.

3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.3.1. Mẫu nghiên cứu

Theo Tabachnick và Fidell (2001) đã chỉ ra trong nghiên cứu định lượng, số

lượng mẫu nghiên cứu cần được đo lường theo công thức sau n ≥ 50 + 8m. Trong

đó, n là số lượng mẫu nghiên cứu; m là số biến độc lập và biến kiểm soát có trong

37 mô hình. “Trong luận văn của tác giả có 11 biến độc lập, do đó số lượng mẫu nghiên

cứu tối thiểu là 138 quan sát. Tác giả đã thu thập dữ liệu từ 24 NHTMCP Việt Nam

trong vòng 11 năm từ 2012 – 2022, tổng cộng thu thập được 264 quan sát. Do đó, số

lượng quan sát trong bài nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp và có cơ sở. Tác giả thu

thập dữ liệu từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên do các

ngân hàng thương mại đăng tải chính thức trên website và trang web www.cafef.vn

trong vòng 11 năm từ 2012 đến 2022.”

3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu

Trong các NHTMCP hoạt động tại Việt Nam thì tác giả loại trừ các ngân hàng

có vốn nước ngoài hay có trụ sợ đặt tại Việt Nam và lựa chọn nhóm NHTM Việt

Nam để lấy dữ liệu vì đây là nhóm loại hình chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các nhóm

loại hình NHTM tại Việt Nam (hơn 75%). Do đó, phản ánh một cách gần như chính

xác các đặc điểm, tính chất của ngành ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu. Cuối

cùng, có 24 NHTM Việt Nam thỏa mãn yêu cầu của tác giả, chi tiết được trình bày

trong Phụ lục 01 đính kèm.

Dữ liệu nghiên cứu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp

được thu thập từ các BCTC hợp nhất đã kiểm toán, BCTN của 24 NHTMCP Việt

Nam. Nguồn số liệu tổng hợp vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2012 – 2022 cho

nên nghiên cứu gồm tộng cộng 264 quan sát.

Đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô mỗi năm như tốc độ tăng trưởng kinh tế, chỉ

số giá tiêu dùng được thu thập từ các trang web uy tín như World Bank,

Ourworldindata, IMF. Số liệu được thu thập và sắp xếp theo dữ liệu bảng, cấu trúc

dữ liệu bảng được kết hợp từ hai thành phần: thành phần dữ liệu chéo và thành phần

dữ liệu thời gian.”

Đồng thời, trong nghiên cứu tác giả lựa chọn thời gian nghiên cứu là 11 năm

(từ 2013 đến 2022). Trong khoảng thời gian này, nền kinh tế Việt Nam đã trả qua

nhiều biến động, từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu đến các vấn đề chính trị trên

thế giới, hay gần đây nhất là những ảnh hưởng nặng nề bởi dịch bệnh, chiến tranh

38 thương mại Mỹ - Trung, lạm phát nghiêm trọng trong năm 2022, chiến tranh giữa

Nga và Ukraina, v.v. Do đó, khoảng thời gian này sẽ có những tác động mạnh mẽ

đến hoạt động của các NHTM Việt Nam.

3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Để xử lý số liệu thì phần mềm thống kê STATA 14.0 được sử dụng, các kết

quả thống kê và kiểm định sẽ được trích xuất tại Phụ lục 02 của luận văn này. Trong

đó, các bước thống kê và kiểm định được thực hiện như sau:

3.4.1. Phân tích thống kê mô tả

Trình bày tổng quát về tình hình giá trị TTTD trung bình của 24 NHTMCP

Việt Nam tại mỗi năm. Thống kê mô tả mẫu dữ liệu với sự trình bày về tình hình

chung các biến số trong mô hình nghiên cứu với giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và trung

bình.

3.4.2. Phân tích ma trận tương quan

Phân tích sự tương quan của các biến độc lập để xem xét các biến này có xảy

ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng hay không ? Với ma trận tương quan từng

cặp biến phải có trị số thấp hơn 0,8 thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng

nếu lớn hơn 0,8 thì cần xem xét việc điều chỉnh số lượng biến số đọc lập của mô

hình nghiên cứu.

3.4.3. Phân tích hồi quy

Phân tích dữ liệu hồi quy với các mô hình đa biến Pooled OLS, FEM, REM

Mô hình Pooled OLS không xem xét về tính không gian thời gian của dữ liệu

và được xem là mô hình đơn giản, dễ thực hiện nhất. Nhưng mô hình này lại gặp vấn

đề về chỉ số Durbin Watson nhận dạng sai, các đơn vị không bị ràng buộc chéo thì

phi thực tế. Vì vậy, cần kiểm định mô hình FEM, REM để khắc phục.

Mô hình FEM được xem là mô hình tác động cố định, được dùng khi các đơn

vị chéo nhau không đồng nhất. Đồng thời, mô hình này cho phép các biến độc lập

39 giải thích được cho biến phụ thuộc có đặc trung của các đơn vị chéo thông qua đặc

điểm riêng. Ngoài ra, mô hình này cho phép các đơn vị chéo nhau sẽ tạo sự khác biệt

với các hệ số chặn cố định, ngược với mô hình REM tác động ngẫu nhiên thì khác

biệt nằm tại sai số. Vì vậy, FEM xem xét sự biến động giữa các đơn vị tương quan

đến các biến có tác động cố định thì mô hình REM lại cho rằng đó là sự ngẫu nhiên.

Chính vì vậy, giữa các mô hình đều có những điểm mạnh và điểm yếu nhất

định nên khi trích xuất kết quả của các mô hình thì cần xem xét về tính tương đồng

của các kết quả. Nhưng để thuận tiện cho việc kết luận kết quả nghiên cứu thì chỉ

được chọn một trong ba mô hình. Để thực hiện lựa chọn mô hình FEM, REM phù

hợp thì thực hiện kiểm định Hausman. Để xem xét FEM và Pooled OLS mô hình

nào phù hợp thì dùng kiểm định F – test, còn giữa REM và Pooled OLS thì kiểm

định Breusch Pagan.

3.4.4. Phân tích khuyết tật mô hình và khắc phục

Với mô hình phù hợp thì tiếp tục kiểm định các khuyết tật có thể xảy ra với mô

hình đó. Thứ nhất là tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Hiện

tượng này xuất hiện sẽ làm cho phương sai các phần dư không phải là dạng hằng số,

điều này dẫn đến chúng sẽ thay đổi với các quan sát khác nhau và không tuân theo

phân phối chuẩn ngẫu nhiên. Nguyên nhân có thể dẫn đến hiện tượng này đó là việc

sai sót khi chỉnh sửa hay biến đổi dữ liệu tạo ra dạng hàm sai lệch. Nếu hiện tượng

này xảy ra sẽ làm cho mô hình hồi quy bị chệch, không thiên lệch nhưng tính hiệu

quả và kết quả không tin cậy.

Thứ hai là tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan. Hiện tượng này xuất

hiện khi các biến quan sát trong bảng dữ liệu có tương quan với nhau. Nguyên nhân

tạo ra hiện tượng này là sai lệch khi lập mô hình và thu thập dữ liệu. nếu hiện tượng

xảy ra sẽ làm cho phương sai hay độ lệch chuẩn của mô hình sẽ quá thấp, kiểm định

F sẽ không còn giá trị.

Thứ ba là tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này xuất

40 hiện khi có hai hay nhiều hơn các biến số độc lập trong mô hình có mối quan hệ

tuyến tính với nhau. Nguyên nhân chính tạo ra hiện tượng này là từ việc dữ liệu thu

thập không đầy đủ, các biến số có công thức hay tính chất phản ánh giống nhau và

có sự biến thiên nhỏ. Nếu xuất hiện hiện tượng này thì các thống kê t không còn ý

nghĩa, các sai số chuẩn của các hệ số sẽ trở nên lớn và nhạy cảm với những thay đổi

nhỏ trong dữ liệu hay nói cách khác sẽ làm thay đổi các biến số còn lại trong dữ liệu.

Phép kiểm định đa cộng tuyến thường sử dụng hệ số phóng đại VIF phải nằm trong

vùng từ 1 đến 5 sẽ an toàn. Hoặc sử dụng ma trận tương quan của các cặp biến số.

Sau khi xác định các hiện tượng khuyết tật của mô hình thì ước lượng FGLS

để khắc phục. Phương pháp này giống với OLS nhưng tập trung vào sửa sai cho các

phương sai, độ lệch chuẩn và tính biến thiên của dữ liệu nhằm cho ra các kết quả

thỏa mãn với giả thuyết bình phương nhỏ nhất trong tiêu chuẩn. Sau khi cho ra kết

quả thì giá trị P – value sẽ được xem xét so sánh với 5% để kết luận sự phù hợp.

41 TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong chương 3 luận văn đã tiến hành trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất,

đồng thời mô tả các biến nghiên cứu và từ đó đưa ra các giả thuyết nghiên cứu tương

ứng. Các biến số độc lập được sử dụng trong luận văn này là quy mô ngân hàng;

tăng trưởng tiền gửi; tỷ lệ VCSH; hệ số an toàn vốn; đa dạng hóa thu nhập; tỷ lệ

DPRRTD; tỷ suất sinh lời trên tài sản; tăng trưởng kinh tế; tỷ lệ lạm phát và đại

dịch Covid 19. Ngoài ra, chương 3 đã trình bày phương pháp chọn mẫu và thu thập

số liệu từ 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022, cùng với đó là

phương pháp nghiên cứu với các bước xử lý kiểm định dữ liệu.

42

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 4 này luận văn sẽ tiến hành trình bày các kết quả từ việc xử lý dữ

liệu nghiên cứu đó là thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, ma trận tương quan, phân

tích hồi quy. Từ kết quả hồi quy cuối cùng kết luận giả thuyết nghiên cứu và thảo

luận.

4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU

4.1.1. Tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

từ năm 2012 – 2022

Từ năm 2012 đến năm 2022 thì tỷ lệ TTTD của các NHTMCP Việt Nam có

nhiều biến động và được biểu diễn dưới đồ thị sau:

Hình 4.1: Tăng trưởng tín dụng của 24 NHTMCP Việt Nam

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả

Đồ thị hình 4.1 cho thấy tình hình TTTD của các NHTMCP Việt Nam từ năm

2012 – 2017 có sự suy giảm từ 11,35% năm 2012 xuống còn 7,62% năm 2017.

Nguyên nhân đến từ trong giai đoạn 2010 – 2012 là giai đoạn thịnh vượng của ngành

43 ngân hàng, cùng với đó là các dự án bất động sản cũng tăng trưởng, nên các NHTM

ra sức cho vay liên tục nhưng sau đó suy thoái chung làm cho nợ xấu phát sinh liên

tục. Vì vậy NHNN buộc phải có những quy định để thắt chặt lại việc cấp tín dụng

tại các NHTM, nên làm cho giai đoạn 2012 – 2017 tình hình TTTD tại các ngân

hàng hạ nhiệt. Từ năm 2017 trở về sau đó thì TTTD ổn định hơn và có sự tăng nhẹ

chứ không còn nóng như giai đoạn trước đây, TTTD cao nhất trong ba năm 2020 –

2022 vì đại dịch Covid 19 làm cho tình hình kinh tế khó khăn và các đối tượng khách

hàng làm ăn khó khăn nên họ càng muốn vay vốn để cải thiện tình hình, bổ sung

nguồn vốn lưu động để kinh doanh. Nên TTTD có phần được duy trì ổn định trong

các năm sau này.

4.1.2. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Các biến số trong mô hình nghiên cứu được tổng hợp giá trị trung bình

(GTTB), giá trị nhỏ nhất (GTNN), giá trị lớn nhất (GTLN) và độ lệch chuẩn trong

bảng sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả

Biến

Quan sát

Giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

264

8,80%

3,78%

2,69%

23,84%

SIZE

264

32,84

1,23

30,32

35,53

DGR

264

33,75%

4,13%

25,03%

47,67%

CAP

264

11,89%

3,37%

4,72%

23,02%

CAR

264

13,31%

3,18%

8,67%

32,64%

DIVER

264

30,56%

14,42%

-41,83%

50,00%

LLR

264

2,10%

1,24%

0,34%

8,81%

44 Biến

Quan sát

Giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

ROA

264

0,86%

0,66%

0,01%

3,21%

GDP

264

5,81%

1,63%

2,58%

8,02%

INF

264

3,74%

2,20%

0,63%

9,09%

COVID

264

0,27

0,45

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Bảng 4.1 cho thấy với tỷ lệ TTTD (CR) qua các năm có GTTB là 8,80% và

có độ lệch chuẩn 3,78%, do đó cho thấy các NHTMCP có sự khác biệt về tỷ lệ này

về mặt GTTB. Trong đó, tại SCB năm 2020 có mức tỷ lệ CR là 2,69% là GTNN và

tại năm 2019 thì SGB có tỷ lệ CR là 23,84% là GTLN.

Đối với quy mô của các NHTMCP theo Log(Tổng tài sản) thì trung bình qua

các năm từ 2012 – 2022 là 32,84 và không có sự khác biệt quá lớn với độ lệch 1,23.

Quy mô này nhỏ nhất thuộc về SGB năm 2013 với giá trị là 30,32 và lớn nhất là

35,53 thuộc về BIDV năm 2022. Mặt khác, các NHTM như VCB, CTG, BID, AGR

có sở hữu Nahf nước trên 51% luôn đứng đầu trong quy mô tài sản.

Đối với tốc độ tăng trưởng tiền gửi thì giai đoạn 2012 – 2022 tỷ lệ trung bình

của các NHTMCP là 33,75% và độ lệch chuẩn thấp 4,13%, điều này chứng minh

việc các ngân hàng vẫn tập trung vào hoạt động huy động tiền gửi để mở rộng nguồn

vốn kinh doanh. Tăng trưởng thấp nhất là 25,03% của SCB năm 2020 và lớn nhất

của VPB với tỷ lệ 47,67% trong năm 2017.

Đối với tỷ lệ VCSH thì giai đoạn 2012 – 2022 tỷ lệ trung bình của các

NHTMCP là 11,89% và độ lệch chuẩn thấp 3,37%, điều này chứng minh việc các

ngân hàng vẫn tập trung vào hoạt động huy động tiền gửi để mở rộng nguồn vốn

kinh doanh. Tỷ lệ VCSH thấp nhất là 4,72% của SCB năm 2016 và lớn nhất của

45 VPB với tỷ lệ 23,03% trong năm 2018.

Đối với hệ số an toàn vốn thì giai đoạn 2012 – 2022 thì trung bình là 13,31%

với độ lệch chuẩn là 3,18%, từ đó có thể thấy các ngân hàng vẫn duy trì mức tỷ lệ

này với mức ổn định trên 9%, và vẫn có sự mức khác biệt giữa các NHTMCP trong

việc duy trì hệ số an toàn vốn. Trong đó, tỷ lệ nhỏ nhất là 8,67 của VCB năm 2015

và lớn nhất là 32,64% của KLB năm 2022.

Đối với tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập thì các NHTM trong giai đoạn 2012 – 2022

duy trì với mức 30,56% và độ lệch chuẩn cao 14,42%, chứng tỏ trong giai đoạn này

các NHTMCP vẫn cạnh tranh nhau và mở rộng đa dạng hóa thu nhập. Trong đó, tỷ

lệ thấp nhất là -41,83% của ACB năm 2013 và lớn nhất là 50,00% của VPB năm

2014.

Tỷ lệ dự phòng RRTD mức trung bình từ 2012 – 2022 là 2,10% cho thấy các

NHTMCP vẫn cố gắng duy trì mức dự phòng tại mức thấp, nhưng độ lệch lại lên

đến 1,24% nên khả năng các ngân hàng luôn cố tỏ ra sự khác biệt trong việc điều

chỉnh khẩu vị rủi ro và chiến lược cho vay của mình. Tỷ lệ dự phòng này thấp nhất

với giá trị là 0,34% của SCB năm 2015 và lớn nhất là 8,81% của SHB vào năm

2012.

Tỷ lệ thanh khoản được các NHTMCP niêm yết từ năm 2012 – 2022 duy trì

với mức trung bình là 35,29% với độ lệch chuẩn cao là 16,26%. Trong đó, GTNN là

0,86% của BIDV năm 2022 và GTLN là 83,97% của MSB năm 2016. Tốc độ tăng

trưởng tiền gửi được các NHTMCP niêm yết duy trì với mức trung bình là 33,84%

với độ lệch chuẩn thấp 4,15%, GTNN là 25,03% của SCB năm 2020 và GTLN là

47,67% của VPB năm 2017.

Tỷ suất sinh lời trên tài sản được các NHTMCP niêm yết từ năm 2012 – 2022

duy trì với mức trung bình là 0,86% với độ lệch chuẩn cao là 0,66%. Trong đó,

GTNN là 0,01% của VIETCAP năm 2016 và GTLN là 3,21% của TCB năm 2022.

Đối với vĩ mô nền kinh tế thì đại diện bởi GDP và tỷ lệ lạm phát trong giai

đoạn 2012 – 2022 thì dễ dàng nhận thấy tốc độ tăng trưởng GDP trung bình mỗi năm

46 là 5,81% với độ lệch thấp, trong đó thấp nhất là 2,58% trong năm 2021 và cao nhất

là 8,02% năm 2022. Đối với tỷ lệ lạm phát thì trung bình mỗi năm là 3,74%, trong

đó năm 2015 thấp nhất với tỷ lệ 0,63% và cao nhất là 9,59% năm 2012. Ngoài ra thì

trong luận văn có sử dụng sở hữu Nhà nước, đại dịch Covid 19 nhưng chúng tồn tại

dưới dạng biến giả nhận hai giá trị 0,1. Do đó, có tính đặc thù theo nhóm hoặc theo

năm nên không trình bày thống kê mô tả tại mục này.

4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.2.1. Phân tích tương quan

Phân tích tương quan của các biến độc lập nhằm xem xét mô hình có xuất

hiện đa cộng tuyến nghiêm trọng hay không ? Để xem xét hiện tượng này thì sẽ

thông qua hệ số tương quan từng cặp của các biến số với nhau và yêu cầu không

được cao hơn 0,8 (Farrar và Glauber, 1967).

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

SIZE

DGR

CAP

CAR DIVER LLR

ROA

GDP

INF COVID

1,0000

SIZE

-0,3457 1,0000

DGR

-0,3253 0,7828

1,0000

CAP

-0,0266

-0,0488 0,0465

1,0000

CAR

-0,0953

-0,1077

-0,0092 0,0879

1,0000

DIVER

-0,2813 0,1313

0,2042

-0,0401

-0,0559 1,0000

LLR

0,2328

0,0933

0,3525

0,0249

0,2437

-0,2400 1,0000

ROA

-0,0078 0,2073

0,0376

-0,0763

-0,0489

-0,0322

-0,1094 1,0000

GDP

-0,2299

-0,1304 0,1369

0,0786

-0,1673 0,4088

-0,0449

-0,0620 1,0000

INF

-0,3909

-0,1397 0,1001

0,2447

-0,2271 0,3376

-0,4929

-0,2802 1,0000

COVID 0,3220

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Ma trận tương quan của các biến số độc lập được thiết lập và trích xuất tại

Bảng 4.2. Khi xét độ lớn các hệ số tương quan trên ma trận thấp hơn 0,8 điều này

cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiệm trọng.

47 4.2.2. Kết quả kiểm định cho các mô hình hồi quy

Như đã đề cập tại chương 3 thì ba mô hình hồi quy theo phương pháp bình

phương nhỏ nhất mà tác giả sẽ sử dụng để phân tích trong luận văn này đó là Pooled

OLS, FEM và REM nhằm xem xét sự tác động của các yếu tố đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam. Đồng thời, tại đây sẽ tiến hành kiểm định Hausman giữa mô

hình FEM và REM để tìm ra mô hình phù hợp để thực hiện các kiểm định sâu hơn

nhằm kết luận và thảo luận kết quả nghiên cứu:

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

CR

Tên biến

OLS

FEM

REM

-0,019***

-0,047***

-0,029***

SIZE

0,071

DGR

-0,022

0,041

0,105

CAP

0,141

0,086

-0,0003

CAR

0,0000

0,0001

DIVER

-0,004

-0,001

-0,018

0,082

LLR

0,106

0,110

ROA

2,398***

3,429***

3,056***

GDP

0,102

0,401***

0,198*

INF

0,192*

-0,07

0,086

COVID

0,011*

0,029***

0,016***

61,72%

57,54%

55,09%

R-square

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Với kết quả tại bảng 4.2 thì hệ R2 đều lớn hơn 55%. Điều này cho thấy các

biến số độc lập có ý nghĩa thống kê giải thích được trên 55% sự thay đổi của CR.

48 Ngoài ra, kết quả hồi quy của ba mô hình có sự tương đồng về sự tác động tích cực

của biến số ROA, COVID đến CR và biến số SIZE tác động tiêu cực đến CR. Tuy

nhiên, với biến số GDP thì không ý nghĩa với Pooled OLS nhưng lại có ý nghĩa với

FEM, REM. Biến INF có ý nghĩa với Pooled OLS nhưng lại không có ý nghĩa với

FEM, REM. Nhưng khi xét về chiều ảnh hưởng thì các biến số đều có sự tương đồng.

Do đó, mô hình vẫn có sự phù hợp về số liệu, nên cần kiểm định lựa chọn mô hình

nào phù hợp để tiếp tục kiểm định.

4.2.3. Kiểm định lựa chọn mô hình

Luận văn này sẽ tiến hành kiểm định lựa chọn mô hình thông qua ba kiểm định

tương ứng dưới bảng 4.4 như sau:

Bảng 4.4: Kiểm định lựa chọn mô hình

Kiểm định

Pooled OLS và FEM

FEM và REM

Pooled OLS và REM

F (10,230) = 31,17

F – test

Prob > F= 0,000

chi2(6)= 23,94

Hausman

Prob>chi2 = 0,0077

chibar2(01) = 3,75

Breus – Pargan test

Prob > chibar2 = 0,0000

Chọn FEM

Chọn REM

Kết quả

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Với kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM thì luận văn sử dụng kiểm

định F – test với cặp giả thuyết là H0 mô hình Pooled OLS phù hợp và H1 là mô

hình FEM phù hợp. Kết quả cho thấy Prob > F là 0,000 thấp hơn 5% nên chấp nhận

H1, do đó mô hình FEM phù hợp.

Với kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và REM thì luận văn sử dụng kiểm

định Breus – Pargan test với cặp giả thuyết là H0 mô hình Pooled OLS phù hợp và

49 H1 là mô hình REM phù hợp. Kết quả cho thấy Prob > chibar2 là 0,000 thấp hơn

5% nên chấp nhận H1, do đó mô hình REM phù hợp. Với hai kiểm định trên thì ta

thấy FEM và REM phù hợp hơn Pooled OLS. Do đó, kiểm định Hausman dưới đây

sẽ kết luận mô hình phù hợp nhất cho luận văn này.

Khi kiểm định Hausman để xem xét tính phù hợp giữa hai mô hình FEM và

REM với cặp giả thuyết như sau: H0 là không có sự tồn tại giữa các biến số độc lập

với phần dư tương quan nên mô hình REM phù hợp; H1 là có sự tồn tại giữa các

biến số độc lập với phần dư tương quan nên mô hình FEM. Kết quả tại Bảng 4.4 cho

thấy giá trị P – value của kiểm định này thấp hơn 5% nên chấp nhận H1, hay nói

cách khác thì mô hình FEM phù hợp hơn. Ngoài ra, giữa mô hình FEM và REM thì

mô hình FEM với tác động cố định sẽ có tính vững hơn, do đó mô hình này phù hợp

với việc thực hiện các kiểm định tiếp theo để kết luận kết quả.

4.2.4. Kiểm định khuyết tật của mô hình FEM

Trong các hiện tượng khuyết tật của mô hình FEM cần kiểm định là hiện

tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan thì kết quả kiểm định dưới bảng

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định các hiện tượng khuyết tật của mô hình FEM

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Hiện tượng tự tương quan

chi2 (24)= 7357,23

F(1,23)= 352,228

Prob>chi2 = 0,0000

Prob > F = 0,0000

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Với hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì cặp giả thuyết H0 là không tồn

tại hiện tượng phương sai sai số trong mô hình và H1 là có tồn tại hiện tượng phương

sai sai số trong mô hình. Kết quả kiểm định tại Bảng 4.3 cho thấy Prob là 0,000 thấp

hơn mức ý nghĩa 5% do đó bác bỏ H0, đồng nghĩa với việc mô hình REM có tồn tại

50 hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Với hiện tượng tự tương quan thì cặp giả thuyết H0 là không tồn tại hiện

tượng tự tương quan trong mô hình và H1 là có tồn tại hiện tượng tự tương quan

trong mô hình. Kết quả kiểm định tại Bảng 4.3 cho thấy Prob là 0,000 thấp hơn mức

ý nghĩa 5% do đó bác bỏ H0, đồng nghĩa với việc mô hình REM có tồn tại hiện

tượng tự tương quan.

4.2.5. Khắc phục khuyết tật của mô hình FEM

Như vậy khi xác định được mô hình REM đã có tồn tại hai hiện tượng phương

sai số thay đổi và tự tương quan thì cần phải tiến hành khắc phục hai hiện tượng này

theo phương pháp FGLS, nhằm xác định kết quả cuối cùng để thảo luận và kiểm

định các giả thuyết nghiên cứu tương ứng.

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Biến phụ thuộc CR

Biến độc lập

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value

SIZE

-0,021***

0,002

0,000

DGR

-0,054*

0,025

0,034

CAP

0,165***

0,040

0,000

CAR

0,0000

0,0001

0,916

DIVER

-0,006

0,006

0,306

LLR

0,093*

0,047

ROA

1,72***

0,193

0,000

GDP

0,154***

0,033

0,000

INF

-0,036

0,033

0,265

COVID

0,011***

0,002

0,000

51 Biến phụ thuộc CR

Biến độc lập

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value

0,753***

0,052

0,000

cons

391,35

Wald chi2(8)

0,0000

Prob > chi2

Nguồn: Kết quả trích xuất từ STATA 14.0

Với biến phụ thuộc là CRthì sau khi kiểm định các hiện tượng khuyết tật và

khắc phục tương ứng thì nhận được kết quả P – value của mô hình theo phương pháp

FGLS là 0,000 thấp hơn mức ý nghĩa 5%. Điều này chứng minh được mô hình cuối

cùng này phù hợp với tổng thể và có ý nghĩa thống kê phân tích tiếp theo. Mặt khác,

bảng 4.4 dưới đây cũng thể hiện sự tương đồng cao về dấu ảnh hưởng của các biến

độc lập lẫn các biến kiểm soát trong mô hình đến CR. Do đó có sự phù hợp để thảo

luận kết quả này. Dựa trên kết quả bảng 4.4 thì mô hình hồi quy được thiết lập như

CRi,t = 0,753 – 0,021∗SIZEi,t – 0,054∗DGRi,t + 0,164∗CAPi,t + 0,093∗LLRi,t

+ 1,722∗ROAi,t + 0,154∗GDPt + 0,01∗COVIDt

4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Dựa trên kết quả bảng 4.6 tổng hợp kết quả và đối sánh với giả thuyết thống

kê ban đầu để kết luận, nếu kết quả của mỗi yếu tố có hệ số góc khác với giả thuyết

ban đầu sẽ tiến hành bác bỏ và ngược lại.

Bảng 4.7: Kết quả tổng hợp

CR

Giả thuyết

Biến

Kết luận

Kếtquả

nghiên cứu

độclập

giả thuyết

Kỳ vọng

Dấu

P-value

SIZE

Dương (+)

Âm (-)

0,000

Bác bỏ

52 CR

Giả thuyết

Biến

Kết luận

Kếtquả

nghiên cứu

độclập

giả thuyết

Kỳ vọng

Dấu

P-value

DGR

Dương (+)

Âm (-)

0,034

Bác bỏ

CAP

Âm (-)

Dương (+)

0,000

Bác bỏ

CAR

Âm (-)

Dương (+)

0,916

Bác bỏ

DIVER

Âm (-)

0,306

Chấp nhận

LLR

Dương (+)

0,047

Chấp nhận

ROA

Dương (+)

0,000

Chấp nhận

GDP

Dương (+)

0,000

Chấp nhận

INF

Âm (-)

0,265

Chấp nhận

H10

COVID

Dương (+)

0,000

Chấp nhận

57,54%

R2

Nguồn: Tổng hợp kết quả tính toán

Bảng 4.7 đã trình bày kỳ vọng về giả thuyết và kết quả đối sánh. Mặt khác,

đối với biến CR thì SIZE, DGR, CAP, LLR, ROA, GDP, COVID đã giải thích được

57,54% sự thay đổi của CR. Tuy nhiên, về chiều hướng tác động của một số biến số

độc lập đến biến phụ thuộc có sự không giống với kỳ vọng ban đầu, nên phần dưới

đây luận văn sẽ tiến hành thảo luận kết quả này với bối cảnh các NHTMCP Việt

Nam.

 Quy mô ngân hàng

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ nghịch

chiều với TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Với hệ số hồi quy là -0,021 có nghĩa

là khi quy mô ngân hàng tăng 1% thì TTTD giảm 2,1%. Kết quả này và giả thuyết

ban đầu không có sự đồng nhất về chiều tác động đến TTTD. Nhưng kết quả này

53 tương đồng với các công trình của Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung

(2021); Nguyễn Văn Thuận (2022); Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023);

Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023); Najib và cộng sự (2023). Điều này

có nghĩa là khi quy mô ngân hàng càng gia tăng, thì các NHTMCP sẽ tiến hành tái

cơ cấu lại HĐKD để hạn chế lại sự ảnh hưởng lớn của tín dụng và mở rộng ra các

kênh đầu tư hay kinh doanh khác để tận dụng tối đa nguồn thu nhập. Mặt khác, tận

dụng việc mở rộng quy mô cùng với các sự cải tiến công nghệ để tiếp cận nguồn

khách hàng sử dụng các dịch vụ bán lẻ khác của ngân hàng để có thêm thu nhập. Do

đó, TTTD có phần chậm lại và không tăng trưởng nóng.

 Tốc độ tăng trưởng tiền gửi

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng tiền gửi có mối quan hệ

nghịch chiều với TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Với hệ số hồi quy là -0,054 có

nghĩa là khi tốc độ tăng trưởng tiền gửi tăng 1% thì TTTD giảm 0,054%. Kết quả

này và giả thuyết ban đầu không có sự đồng nhất về chiều tác động đến TTTD. Nên

kết quả này không tương đồng với các công trình của Phan Thị Hoàng Yến và Trần

Hải Yến (2020); Nguyễn Văn Thuận (2022); Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2022); Diệp

Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận (2022); Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự

(2023); Najib và cộng sự (2023). Điều này có nghĩa là mặc dù tốc độ tăng trưởng

tiền gửi gia tăng nhưng với điều kiện kinh tế khó khăn và lịch sử tín dụng khách

hàng tại ngân hàng không tốt thì việc TTTD sẽ bị kiềm chế lại, nhằm gia tăng tính

an toàn trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Mặt khác, các NHTMCP sẽ không

TTTD nóng hay chủ yếu tập trung vào các khách hàng lớn và có lịch sử tốt để cho

vay thì TTTD trên tổng thể cũng sẽ giảm.

 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ VCSH có mối quan hệ cùng chiều với

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Với hệ số hồi quy là 0,165 có nghĩa là khi tỷ lệ

VCSH tăng 1% thì TTTD tăng 0,165%. Kết quả này và giả thuyết ban đầu không có

54 sự đồng nhất về chiều tác động đến TTTD. Nên kết quả này không tương đồng với

công trình của Rizkullah và Suhel (2023). Điều này có nghĩa là khi NHTMCP huy

động được tỷ lệ VCSH càng nhiều thì nguồn vốn dài hạn của ngân hàng càng nhiều,

do đó khẩu vị rủi ro cũng sẽ gia tăng theo nên việc TTTD để tìm kiếm được nhiều

lợi nhuận hay cạnh tranh với các ngân hàng khác cũng sẽ tăng theo. Mặt khác, khi

huy động nguồn vốn này thì áp lực thanh toán các khoản nợ của ngân hàng cũng

giảm theo nên có phần thuận lợi để TTTD.

 Tỷ lệ an toàn vốn

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ an toàn vốn có mối quan hệ cùng chiều

với TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Nhưng P – value lớn hơn 5% do đó biến số

này không có ý nghĩa thống kê tác động đến TTTD tại các NHTMCP. Kết quả này

và giả thuyết ban đầu không có sự đồng nhất về chiều tác động đến TTTD. Nên kết

quả này không tương đồng với Gómez và cộng sự (2020). Điều này có nghĩa là đối

với các NHTMCP thì tỷ lệ an toàn vốn là phần quy định của NHNN buộc phải thực

hiện, tuy nhiên việc duy trì tỷ lệ này chưa hẳn đã đi theo với khẩu vị rủi ro của các

ngân hàng, do đó có thể không tồn tại mối quan hệ giữa tỷ lệ này với TTTD.

 Đa dạng hóa thu nhập

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập có mối quan hệ

nghịch chiều với TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Nhưng P – value lớn hơn 5%

do đó biến số này không có ý nghĩa thống kê tác động đến TTTD tại các NHTMCP.

Kết quả này và giả thuyết ban đầu có sự đồng nhất về chiều tác động đến TTTD.

Nên kết quả này tương đồng với Bustamante và cộng sự (2019). Điều này có nghĩa

là đối với các NHTMCP thì hoạt động tín dụng vẫn luôn chiếm tỷ trọng lớn và mang

lại lợi nhuận cao nhất cho tổ chức. Do đó, các hoạt động đa dạng hóa được nguồn

thu nhập vẫn được các ngân hàng tận dụng tuy nhiên với những tổ chức có quy mô

nhỏ, các sản phẩm dịch vụ chưa có sự đa dạng thì việc đa dạng hóa thu nhập không

đủ sức để cạnh tranh hay ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng.

55  Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ DPRRTD có mối quan hệ cùng chiều với

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Với hệ số hồi quy là 0,093 có nghĩa là khi tỷ lệ

DPRRT tăng 1% thì TTTD tăng 0,093%. Kết quả này và giả thuyết ban đầu có sự

đồng nhất về chiều tác động đến TTTD. Nên kết quả này tương đồng với công trình

của Gómez và cộng sự (2020). Điều này có nghĩa là khi NHTMCP có tỷ lệ DPRRTD

gia tăng có nghĩa là ngân hàng đang nới lỏng các quy trình và quy định để cho khách

hàng vay đơn giản hơn, điều này làm cho các khách hàng có lịch sử tín dụng không

tốt cũng có thể vay và tạo ra RRTD trong tương lai. Mặt khác, khi tỷ lệ này gia tăng

chi phí hoạt động cũng tăng theo nên các ngân hàng cần phải TTTD để tìm kiếm

thêm nguồn thu nhằm bù đắp cho các khoản dự phòng này.

 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản bình quân

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ ROA có mối quan hệ cùng chiều với

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Với hệ số hồi quy là 1,72 có nghĩa là khi tỷ lệ

ROA tăng 1% thì TTTD tăng 1,72%. Kết quả này và giả thuyết ban đầu có sự đồng

nhất về chiều tác động đến TTTD. Nên kết quả này tương đồng với công trình của

Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung (2021); Diệp Thanh Tùng và Nguyễn

Văn Thuận (2022). Điều này có nghĩa là khi NHTMCP tăng tỷ suất ROA thì HĐKD

đang có sự ổn định hay có cơ sở phát triển. Mặt khác, khi tỷ lệ này gia tăng đồng

nghĩa với việc NHTMCP sử dụng hiệu quả các nguồn lực của ngân hàng, từ đó tiếp

cận được nguồn khách hàng vay tốt hơn và hạn chế được RRTD. Vì vậy, ROA càng

tăng tạo cơ hội tốt hơn để các NHTMCP tiếp tục TTTD nhằm tìm kiếm thêm lợi

nhuận.

 Tăng trưởng kinh tế

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều

với TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Với hệ số hồi quy là 0,154 có nghĩa là khi

GDP tăng 1% thì TTTD tăng 0,154%. Kết quả này và giả thuyết ban đầu có sự đồng

56 nhất về chiều tác động đến TTTD. Nên kết quả này tương đồng với công trình của

Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020); Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự

(2023); Krisnanda và Loissa (2023); Najib và cộng sự (2023). Điều này có nghĩa là

khi nền kinh tế có sự tăng trưởng thì các đối tượng trên thị trường làm ăn thuận lợi

hơn nên việc vay và trả cho ngân hàng cũng thuận tiện. Đây là cơ sở tốt để các

NHTMCP có thể TTTD trong điều kiện này.

 Tỷ lệ lạm phát

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ nghịch chiều

với TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Nhưng P – value lớn hơn 5% do đó biến số

này không có ý nghĩa thống kê tác động đến TTTD tại các NHTMCP. Kết quả này

và giả thuyết ban đầu có sự đồng nhất về chiều tác động đến TTTD và tương đồng

với Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020); Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng

Văn Trung (2021); Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023); Najib và cộng sự

(2023). Điều này có nghĩa là dù tại bất cứ thời điểm với tỷ lệ lạm phát như thế nào,

thì TTTD có thể tùy thuộc vào khẩu vị rủi ro của ngân hàng hoặc nhu cầu thực sự về

vốn vay của nền kinh tế. Do đó, việc TTTD không phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát của

nền kinh tế.

 Đại dịch Covid 19

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đại dịch Covid - 19 có mối quan hệ cùng chiều

với TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Với hệ số hồi quy là 0,011 có nghĩa là khi

xuất hiện đại dịch thì TTTD tăng 0,011%. Kết quả này và giả thuyết ban đầu có sự

đồng nhất về chiều tác động đến TTTD. Điều này có nghĩa là khi nhìn nhận thực tế

tại Việt Nam, thời điểm xuất hiện đại dịch thì các HĐKD của các đối tượng trong

nền kinh tế buộc phải đóng cửa để ưu tiên chống dịch, vì vậy sẽ gặp rất nhiều khó

khăn nên để duy trì được việc kinh doanh thì sử dụng vốn vay ngân hàng là thật sự

quan trọng và cần thiết. Do đó, tạo điều kiện TTTD tốt hơn những thời điểm khác.

57 TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương này tập trung vào việc phân tích tình hình chung của tốc độ TTTD

của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2022. Ngoài ra, tiến hành thống

kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu, phân tích sự tương quan và hồi quy.

Đồng thời, tiến hành kiểm định sự lựa chọn các mô hình và FEM được chọn để phân

tích. Sau khi phát hiện các hiện tượng khuyết tật và khắc phục thì mô hình FEM cho

các kết quả đó là các biến số tác động tích cực đến TTTD tại các NHTMCP Việt

Nam đó là tỷ lệ VCSH, tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, tốc độ tăng trưởng kinh

tế, đại dịch Covid 19. Ngược lại các biến số tác động tiêu cực đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam đó là quy mô ngân hàng, tăng trưởng huy động vốn. Ngoài ra,

đa dạng hóa thu nhập, tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê

tác động đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam.

58

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Chương 5 này luận văn sẽ tiến hành kết luận tổng quát về các kết quả đạt

được, đồng thời tiến hành đề xuất các hàm ý quản trị cho các NHTMCP Việt Nam

để TTTD trong tương lai theo hướng ổn định cho HĐKD.

5.1. KẾT LUẬN

Luận văn này đã thực hiện việc tổng hợp các khung lý thuyết liên quan đến

TTTD và các yếu tố tác động đến nó tại các NHTMCP. Đồng thời, thông qua lược

khảo các nghiên cứu liên quan xác định các khoảng trống nghiên cứu. Từ đó mục

tiêu nghiên cứu thứ nhất được giải quyết là xác định các yếu tố được xây dựng trong

mô hình nghiên cứu và có sự tác động đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam là quy

mô ngân hàng, tỷ lệ VCSH, tỷ lệ an toàn vốn, tăng trưởng huy động vốn, tỷ lệ đa

dạng hóa thu nhập, tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ

lạm phát, đại dịch Covid 19. Sau đó, thông qua nghiên cứu định lượng với việc thu

thập dữ liệu thứ cấp của 24 NHTMCP Việt Nam từ 2013 – 2022 và thiết kế dạng

bảng, xử lý hồi quy đa biến thì mục tiêu nghiên cứu thứ hai được hoàn thành. Các

biến số tác động tích cực đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam đó là tỷ lệ VCSH,

tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, tốc độ tăng trưởng kinh tế, đại dịch Covid 19.

Ngược lại các biến số tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam đó

là quy mô ngân hàng, tăng trưởng huy động vốn. Ngoài ra, đa dạng hóa thu nhập, tỷ

lệ an toàn vốn và tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê tác động đến TTTD tại

các NHTMCP Việt Nam. Từ các kết quả nghiên cứu này thì các hàm ý quản trị tương

ứng sẽ được đề xuất phần dưới đây.

5.2. HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.2.1. Đối với quy mô ngân hàng

Theo kết quả nghiên cứu thì quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Nên các NHTM cần cân nhắc thu hẹp quy mô

59 của ngân hàng để có thể TTTD, trong đó:

Các NHTMCP cần tận dụng lợi thế theo quy mô hiện tại để phát triển hoạt

động, giảm thiểu chi phí tiếp cận nguồn tài trợ từ bên ngoài. NHTMCP hạn chế việc

gia tăng TSCĐ của mình khi không thật sự cần thiết. Ngoài ra hạn chế việc thiết lập

thêm các phòng giao dịch hay địa điểm kinh doanh nếu thật sự nguồn khách hàng

không quá lớn. Nhằm tạo ra sự tập trung cho các địa điểm hay tại chi nhánh để tiếp

cận khách hàng dễ hơn, từ đó tạo điều kiện để tăng trưởng tín dụng.

Ngoài ra, ngân hàng không nên tập trung đầu tư ồ ạt các tài sản lớn nhưng lại

cần chú trọng việc đầu tư vào công nghệ hay kỹ thuật ngân hàng để đánh giá các

khoản vay một cách hiệu quả, nhằm tiếp cận khách hàng muốn vay hơn là các hoạt

động bán lẻ khác. Mặt khác, công nghệ hiện đại phát hiện được các khách hàng có

lịch sử tín dụng không tốt, tính toán các kế hoạch cho vay chính xác hơn. Từ đó, tạo

ra điều kiện TTTD tốt hơn cho các ngân hàng trong tương lai.

5.2.2. Đối với tăng trưởng tiền gửi

Theo kết quả nghiên cứu thì tăng trưởng tiền gửi tác động ngược chiều đến

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Các NHTMCP cần đa dạng hóa và cải tiến các

sản phẩm, trong đó tập trung vào việc hạn chế các sản phẩm truyền thống, mở rộng

các sản phẩm phi truyền thống. Đặc biệt, hiện nay nguồn huy động chủ yếu của các

ngân hàng là tiền gửi tiết kiệm cư dân hay của khách hàng cá nhân, kỳ hạn ngắn.

Cần hạn chế nguồn vốn này mà ưu tiên của các tổ chức kinh tế, tổ chức tín dụng

khác.

Mặt khác, các ngân hàng cần có những bước tính toán tiền gửi cần được huy

động tại mức nào cân đối với mức tăng trưởng tín dụng mong muốn để tránh tình

trạng chạy đua tăng trưởng nhưng nợ vay không đòi được nhưng lãi tiền gửi vẫn

phải trả. Cuối cùng, các khoản huy động tiền gửi khuyến khích khách hàng chuyển

từ ngắn hạn sang dài hạn để tránh được áp lực thanh toán gốc quá sớm, nhằm phục

vụ cho các hạng mục đầu tư dài dạn.

60 5.2.3. Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu

Theo kết quả nghiên cứu thì tỷ lệ VCSH tác động tích cực đến TTTD tại các

NHTMCP Việt Nam. Nên việc gia tăng tỷ lệ này có lợi cho TTTD, do đó các ngân

hàng có thể cân nhắc tăng tỷ lệ này theo hướng:

Các NHTMCP cần phải gia tăng tỷ lệ VCSH, khi tỷ suất này tăng lên đồng

nghĩa với việc ngân hàng có thêm nguồn vốn dài hạn, giảm được tối đa áp lực thanh

toán các khoản lãi tiền gửi đến hạn liên tục. Mặt khác, có cơ hội đầu tư nhiều vào

các loại hình công nghệ hay nguồn lực để có thể xác định được khoản vay có chất

lượng để giải ngân. Do đó, việc gia tăng tỷ lệ VCSH là một trong những lợi thế ngân

hàng có thể tạo ra và cần thiết phải làm. Để có thể tăng vốn chủ sở hữu trong giai

đoạn hiện nay, các NHTMCP nên tập trung vào một số giải pháp như:

Phát hành thêm cổ phiếu: Các NHTMCP có thể tăng vốn điều lệ bằng cách

phát hành thêm cổ phiếu chào bán cho cổ đông hiện hữu hoặc nhà đầu tư chiến lược

nước ngoài. Để thực hiện giải pháp này một cách hiệu quả, các NHTMCP Việt Nam

cũng cần minh bạch thông tin, công khai tài chính để tăng khả năng tham gia huy

động vốn qua thị trường chứng khoán.

Chia cổ tức bằng cổ phiếu: Ngân hàng cũng có thể tăng vốn bằng cách chia

cổ tức bằng cổ phiếu hoặc phát hành cổ phiếu thưởng cho cổ đông. Hình thức tăng

vốn này có hiệu quả trong việc nâng cao ý thức và trách nhiệm, thể hiện vai trò của

cổ đông đối với hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Tăng thêm tỷ lệ lợi nhuận giữ lại: Khi ngân hàng có lãi thì việc chia cổ tức

cho cổ đông là việc bắt buộc. Tuy nhiên, để hạn chế được quyền lợi của cổ đông bị

chia nhỏ hơn nhưng vẫn có vốn để hoạt động kinh doanh hay tái đầu tư, đặc biệt tăng

nguồn cấp tín dụng thì các ngân hàng nên tăng tỷ lệ lệ lợi nhuận giữ lại. Thông qua

sự thảo luận và thống nhất với đại hội đồng cổ đông để ấn định mức phần trăm hợp

lý và tạo điều kiện thuận lợi để tiếp tục kinh doanh và TTTD.

61 5.2.4. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Theo kết quả nghiên cứu thì tỷ lệ DPRRTD tác động cùng chiều cực đến

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Mặc dù tỷ lệ này gia tăng thì TTTD cũng sẽ gia

tăng theo nhưng điều này cũng có những cảnh báo lớn đối với NHTMCP về sự hoạt

động tín dụng sẽ mất cân đối nếu kéo dài. Do đó, tỷ lệ nợ xấu và dự phòng cần được

kiểm soát theo mức an toàn thông qua các cách:

Thứ nhất, xây dựng, duy trì, thiết lập hệ thống tài chính vững chắc gồm việc

quy định các chuẩn mực, quy tắc, chế độ kiểm toán, quyết toán, kế toán, quản trị

riêng biệt, khuôn khổ điều tiết, giám sát thị trường tài chính-tiền tệ... để xác định

những mục tiêu trọng điểm giúp hệ thống tài chính hoàn thành tốt vai trò của mình.

Thứ hai, siết chặt các quy định về việc bảo đảm an toàn hệ thống sẽ luôn được

đặt lên trước hết bất kể khi nào hệ thống ngân hàng phải đối mặt với nguy cơ rủi ro

cao, bao gồm cả các mối đe dọa như khủng hoảng hoặc thậm chí là phá sản. Tiếp

đến, các quy định, quy chế quan trọng khác như các quy định về tỉ lệ an toàn trong

hoạt động ngân hàng, về việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, hay chấp

thuận cho mở rộng quy mô, phạm vi, lĩnh vực hoạt động mà mức độ rủi ro của chúng

chưa được đo lường đầy đủ và bảo đảm khả năng kiểm soát... đều phải cần được

xem xét, đánh giá lại một cách kỹ lưỡng và cần siết chặt hơn.

Thứ ba, giám sát tình hình nợ xấu một cách hiệu quả thông qua các hoạt động

phân tích, phân loại nợ xấu theo định kỳ. Duy trì thường xuyên việc kiểm tra, phân

tích, đánh giá thực trạng, nguyên nhân phát sinh nợ xấu, làm rõ trách nhiệm của các

cá nhân liên quan nhất là ở những đơn vị, cá nhân phụ trách có tỷ lệ nợ xấu tăng cao

đồng thời phải gắn trách nhiệm xử lý nợ xấu đối với những cá nhân có liên quan

trong việc cấp tín dụng.

Thứ tư, tăng cường các cơ chế thỏa thuận, thương lượng trong xử lý nợ xấu

giữa ngân hàng thương mại (bên cho vay) và các doanh nghiệp (bên đi vay) để đồng

thuận giữa hai bên trong việc giải quyết hậu quả của nợ xấu. Cả hai bên cần bàn bạc

62 để có giải pháp hợp lý như đề ra các phương án trả nợ, xác định thời điểm trả nợ,

thay đổi các điều khoản, nội dung hợp đồng tín dụng để phù hợp với nhu cầu và tình

hình thực tế của các bên.

5.2.5. Đối với tỷ suất sinh lời trên tài sản

Theo kết quả nghiên cứu thì tỷ suất sinh lời ROA tác động cùng chiều đến

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Nhưng việc gia tăng tỷ suất này luôn là tham

vọng của các ngân hàng, do đó các ngân hàng nên duy trì theo hướng:

Các NHTMCP muốn đạt lợi nhuận tốt nên cân nhắc 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,

NHTMCP cũng cần phải tìm hiểu nguyên nhân, hiểu rõ vấn đề, đề xuất và thực hiện

các biện pháp để khắc phục.

Thứ nhất, việc phát triển công tác trong việc quản lý nên được chú trọng và

nâng cao, song song đó là NHTMCP 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 NHTMCP 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.

Thứ hai, việc đẩy mạnh công nghệ thông tin như mở dịch vụ ngân hàng 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 ngân hàng 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

63 hàng và NHTMCP thu được nguồn lợi nhuận ổn định.

5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

5.3.1. Hạn chế nghiên cứu

Hạn chế của nghiên cứu là sử dụng dữ liệu thứ cấp được công bố từ BCTC

của các NHTMCP Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2022 nên chắc chắn khó có thể

tránh được những thiếu sót trong thu thập dữ liệu nghiên cứu và ảnh hưởng đến kết

quả.

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. Điều này xuất phát từ phía mẫu dữ liệu và điều kiện

thực tế tại các NHTMCP Việt Nam. 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 tác

động đến TTTD được sử dụng trong luận văn.

Thực hiện thêm một số hồi quy để kiểm tra tính vững của mô hình. Thu thập

thêm đầy đủ dữ liệu nhằm phân tích hoàn chỉnh thực trạng thu nhập của các

NHTMCP Việt Nam. Mở rộng phạm vi nghiên cứu cho tất cả NHTMCP Việt Nam

và một số NHTMCP trong khu vực, rút ra bài học kinh nghiệm cho Việt Nam.

i

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu Tiếng Việt

1. Hồ Diệu (2001). Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản Lao động.

2. Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2022). Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng

tại ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Công thương, số 14/2022.

3. Lương Thị Nga & Đào Thị Thu Hiền (2015). Xác định quy mô tăng trưởng tín

dụng tối ưu cho hệ thống NHTM Việt Nam. Hội sinh viên nghiên cứu khoa học Học

viện Ngân hàng, số 1/2015, 38-54.

4. Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023). Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng

trưởng tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam. Tạp chí Kinh tế

và Ngân hàng Châu Á, số 206 tháng 05/2023, 47-61.

5. Nguyễn Thị Thu Trang, Lương Xuân Minh và Nguyễn Lê Hoài Thương (2023).

Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng tại ngân hàng thương mại Việt Nam.

Tạp chí Khoa học Yersin, số 15, 08/2023.

6. Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011). Các nhân tố tác động đến tăng

trưởng tín dụng ngân hàng tại Việt Nam năm 2011: Bằng chứng định lượng. Tạp chí

Ngân hàng, Số 24, tr. 27- 33.

7. Nguyễn Văn Ngọc (2012). Nghiệp vụ ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản Lao

động.

8. Nguyễn Văn Thuận (2021). Yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các

ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí tài chính, số kỳ 2 tháng 11/2021.

9. Nguyễn Văn Tiến (2015). Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản Kinh tế

Quốc dân.

10. Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020). Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng

trưởng tín dụng của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2014-2019. Tạp chí Thị trường

Tài chính Tiền tệ, số 13/2020.

11. Phan Thị Thu Hà (2013). Nghiệp vụ ngân hàng. Nhà xuất bản Kinh tế.

ii

Tài liệu tiếng Anh

1. Albertazzi, U., & Gambacorta, L. (2009). Bank profitability and the business

cycle. Journal of financial stability, 5(4), 393-409.

2. Altunbas, Y., Carbo, S., Gardener, E. P., & Molyneux, P. (2007). Examining the

relationships between capital, risk and efficiency in European banking. European

financial management, 13(1), 49-70.

3. Amaral, P. S., & Quintin, E. (2010). Limited enforcement, financial

intermediation, and economic development: a quantitative assessment. International

Economic Review, 51(3), 785-811.

4. Ashour, M. O. (2011). Banks loan loss provision role in earnings and capital

management–evidence from Palestine. Islamic University-Gaza.

5. Awdeh, A. (2017). The determinants of credit growth in Lebanon. International

Business Research, 10(2), 9-19.

6. Bottazzi, G., Secchi, A., & Tamagni, F. (2014). Financial constraints and firm

dynamics. Small Business Economics, 42, 99-116.

7. Buera, F. J., Kaboski, J. P., & Shin, Y. (2011). Finance and development: A tale

of two sectors. American economic review, 101(5), 1964-2002.

8. Bustamante, J., Cuba, W., & Nivin, R. (2019). Determinants of credit growth and

the bank-lending channel in Peru: A loan level analysis.

9. De Haas, R., & Van Lelyveld, I. (2006). Foreign banks and credit stability in

Central and Eastern Europe. A panel data analysis. Journal of banking &

Finance, 30(7), 1927-1952.

10. Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận (2022). Factors Affecting the Credit

Growth of Vietnamese Commercial Banks. Etikonomi, 21(2), 431–440.

11. Ghosh, S. (2010). Credit growth, bank soundness and financial fragility:

Evidence from Indian banking sector. South Asia Economic Journal, 11(1), 69-98.

12. Giné, X., & Townsend, R. M. (2004). Evaluation of financial liberalization: a

iii

general equilibrium model with constrained occupation choice. In Macroeconomic

Policies and Poverty (pp. 188-228). Routledge.

13. Gómez, E., Murcia, A., Lizarazo, A., & Mendoza, J. C. (2020). Evaluating the

impact of macroprudential policies on credit growth in Colombia. Journal of

Financial Intermediation, 42, 100843.

14. Hussain, I., & Junaid, N. (2012). Energy crisis and profitability of listed food

producers in Pakistan. Journal of Business & Economics, 4(2), 236-255.

15. Ivanović, M.

(2016). Determinants of credit growth: The case of

Montenegro. Journal of Central Banking Theory and Practice, 5(2), 101-118.

16. King, R. G., & Levine, R. (1993). Finance, entrepreneurship and growth. Journal

of Monetary economics, 32(3), 513-542.

17. Levine, R. (1997). Financial development and economic growth: views and

agenda. Journal of economic literature, 35(2), 688-726.

18. Levine, R. (2002). Bank-based or market-based financial systems: which is

better?. Journal of financial intermediation, 11(4), 398-428.

19. LOISSA, A. F., & KRISNANDA, G. H. (2023). Determinants of Credit Growth

in Commercial Banks in Indonesia. Journal of Tourism Economics and Policy, 3(4),

282-295.

20. Mankiw, N. G. (2021). Principles of economics. Cengage Learning.

21. Najib, N. W. M., Kasim, N. A., Ghazali, S. F., Wahab, N. A., & Arshad, N. C. A

CONCEPTUAL PAPER ON KEY FACTORS INFLUENCING FINANCING OR

LOAN GROWTH IN MALAYSIAN ISLAMIC BANKS AND CONVENTIONAL

BANKS.

22. Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung (2021). Credit growth

determinants—the case of vietnamese commercial banks. Data Science for

Financial Econometrics, 567-582.

23. Oner, C. (2012). Inflation: Prices on the rise. International Monetary Fund.

iv

24. Poerwanti, R., & Kartika, T. P. D. (2018). The Effect of CAR, NPL & LDR On

The Profit Improvement of Regional Development Bank In Indonesia by Using

Credit Growth as Intervening Variable (Research on REgional Development Banks

in Java, Bali & NTT) Period 2011-2015. International Journal of Entrepreneurship

and Business Development, 1(2), 188-202.

25. Rizkullah, A. R., & Suhel, S. A. (2023). Determinants of Credit Growth: An

Empirical Study of Commercial Banks in Indonesia. Journal of Applied Economic

Research, 22(2), 404-424.

26. Sharma, P., & Gounder, N. (2012). Determinants of bank credit in small open

economies: The case of six Pacific Island Countries. Available at SSRN 2187772.

27. Shingjergji, A., & Hyseni, M. (2021). The impact of macroeconomic and banking

factors on credit growth in the Albanian banking system.

28. Singh, A., & Sharma, A. K. (2016). An empirical analysis of macroeconomic and

bank-specific factors affecting

liquidity of Indian banks. Future Business

Journal, 2(1), 40-53.

29. Sofilda, E., Hamzah, M. Z., & Ginting, A. M. (2020). The Effect of Market

Intervention Policy through Capping Rate on Credit Growth. Jurnal Ekonomi

Malaysia, 54(3), 15-25.

30. Stepanyan, V., & Guo, K. (2011). Determinants of bank credit in emerging

market economies. International Monetary Fund.

v

PHỤ LỤC 01

TỔNG HỢP SỐ LIỆU

YEAR BANK CR SIZE DGR CAP CAR DIVER LLR ROA GDP INF COVID STA

2015 SCB 0.04960 33.37246 0.31134 0.05884 14.12996 0.27646 0.00340 0.00025 0.06679 0.00631 0 0

2015 EIB 0.10528 32.45813 0.38171 0.12921 15.14126 0.11521 0.01859 0.00032 0.06679 0.00631 0 0

2015 SEAB 0.06806 32.07081 0.33244 0.07994 11.12769 0.28443 0.03169 0.00108 0.06679 0.00631 0 0

2015 MSB 0.13053 32.27840 0.37389 0.12139 17.29884 0.18909 0.03411 0.00111 0.06679 0.00631 0 0

2015 PGB 0.13665 30.83707 0.39006 0.13756 9.21392 0.24361 0.02754 0.00165 0.06679 0.00631 0 0

2015 VIETCAP 0.11417 30.99898 0.35800 0.10550 10.54657 0.39525 0.02888 0.00183 0.06679 0.00631 0 0

2015 SGB 0.19105 30.50734 0.40136 0.14886 9.83051 0.31043 0.01882 0.00243 0.06679 0.00631 0 0

2015 LIENVIET 0.07065 32.30932 0.35422 0.10172 14.71083 0.17668 0.00966 0.00325 0.06679 0.00631 0 0

2015 AGB 0.04859 34.40502 0.37741 0.12491 11.12246 0.05179 0.02718 0.00331 0.06679 0.00631 0 1

2015 SHB 0.05500 32.95259 0.32358 0.07108 17.60040 0.31977 0.01722 0.00388 0.06679 0.00631 0 0

2015 STB 0.07561 33.30789 0.36904 0.11654 11.80830 0.33739 0.01855 0.00393 0.06679 0.00631 0 0

2015 OCB 0.08545 31.53193 0.36527 0.11277 13.84473 0.21644 0.01940 0.00424 0.06679 0.00631 0 0

2015 HDB 0.09242 32.29903 0.41090 0.15840 12.84755 0.12669 0.01586 0.00482 0.06679 0.00631 0 0

2015 ACB 0.06348 32.93660 0.39224 0.13974 12.48564 (0.38017) 0.01308 0.00510 0.06679 0.00631 0 0

2015 NAMA 0.09627 31.19971 0.36865 0.11615 14.64227 0.19710 0.00913 0.00548 0.06679 0.00631 0 0

2015 VIB 0.10213 32.06551 0.39906 0.14656 15.02060 0.35201 0.02070 0.00618 0.06679 0.00631 0 0

2015 KLB 0.13322 30.86270 0.41060 0.15810 9.92991 0.17464 0.01126 0.00653 0.06679 0.00631 0 0

2015 BID 0.04978 34.37685 0.34375 0.09125 9.15648 0.06086 0.01680 0.00685 0.06679 0.00631 0 1

2015 CTG 0.07198 34.28965 0.34876 0.09626 10.75584 0.10242 0.00917 0.00731 0.06679 0.00631 0 1

2015 TPB 0.06296 31.96466 0.32549 0.07299 16.96030 0.34145 0.00807 0.00738 0.06679 0.00631 0 0

2015 VCB 0.06698 34.14484 0.33872 0.08622 8.67053 0.34584 0.01841 0.00788 0.06679 0.00631 0 1

2015 TCB 0.08572 32.88848 0.38663 0.13413 11.58488 0.34141 0.01661 0.00796 0.06679 0.00631 0 0

2015 MBB 0.10488 33.02937 0.36173 0.10923 11.39577 0.17937 0.01607 0.01129 0.06679 0.00631 0 0

2015 VPB 0.06906 32.89824 0.45803 0.20553 9.27418 0.46281 0.02693 0.01236 0.06679 0.00631 0 0

2021 SCB 0.03205 34.18660 0.25622 0.05622 14.64597 0.37751 0.01100 0.00162 0.02580 0.01835 1 0

2021 VIETCAP 0.06063 31.96846 0.29619 0.09619 12.30441 0.46550 0.02535 0.00325 0.02580 0.01835 1 0

2021 SGB 0.15072 30.83413 0.36314 0.16314 9.82669 0.38880 0.01971 0.00499 0.02580 0.01835 1 0

2021 EIB 0.10725 32.74200 0.30613 0.10613 9.68390 0.28366 0.01960 0.00582 0.02580 0.01835 1 0

2021 BID 0.04900 35.10505 0.27734 0.07734 13.37578 0.24406 0.01000 0.00598 0.02580 0.01835 1 1

2021 PGB 0.10318 31.33284 0.31477 0.11477 15.12458 0.37663 0.02245 0.00638 0.02580 0.01835 1 0

2021 STB 0.06575 33.88700 0.33097 0.13097 16.19508 0.41234 0.01475 0.00655 0.02580 0.01835 1 0

2021 AGB 0.04359 35.06601 0.29990 0.09990 16.36835 0.19756 0.01868 0.00685 0.02580 0.01835 1 1

2021 KLB 0.05583 32.05972 0.30248 0.10248 9.34660 0.31520 0.01892 0.00919 0.02580 0.01835 1 0

2021 CTG 0.06115 34.96508 0.27855 0.07855 12.55725 0.27860 0.01265 0.00920 0.02580 0.01835 1 1

2021 NAMA 0.05237 32.66301 0.30231 0.10231 12.11565 0.35524 0.01571 0.00936 0.02580 0.01835 1 0

2021 SHB 0.07014 33.85875 0.26088 0.06088 16.51381 0.40311 0.01687 0.00988 0.02580 0.01835 1 0

2021 LIENVIET 0.05810 33.29812 0.32321 0.12321 18.89085 0.32770 0.01329 0.00994 0.02580 0.01835 1 0

2021 SEAB 0.08817 32.98602 0.28365 0.08365 12.77325 0.38757 0.01650 0.01231 0.02580 0.01835 1 0

2021 VCB 0.07713 34.88567 0.28696 0.08696 15.97701 0.45712 0.00637 0.01549 0.02580 0.01835 1 1

2021 HDB 0.08219 33.55691 0.31927 0.11927 14.95348 0.28506 0.01653 0.01616 0.02580 0.01835 1 0

vi

YEAR BANK CR SIZE DGR CAP CAR DIVER LLR ROA GDP INF COVID STA

2021 TPB 0.08875 33.31060 0.30926 0.10926 10.72854 0.44413 0.00819 0.01649 0.02580 0.01835 1 0

2021 ACB 0.08508 33.89968 0.30915 0.10915 13.56434 0.18451 0.00773 0.01819 0.02580 0.01835 1 0

2021 MSB 0.10821 32.94750 0.33514 0.13514 15.63838 0.34837 0.01742 0.01981 0.02580 0.01835 1 0

2021 VIB 0.07848 33.36603 0.31945 0.11945 13.87727 0.46456 0.02318 0.02071 0.02580 0.01835 1 0

2021 MBB 0.10292 34.03978 0.34270 0.14270 9.09519 0.33625 0.00899 0.02091 0.02580 0.01835 1 0

2021 VPB 0.15787 33.93661 0.33701 0.13701 10.92370 0.48483 0.02572 0.02140 0.02580 0.01835 1 0

2021 OCB 0.11819 32.84862 0.29117 0.09117 13.31981 0.37575 0.01322 0.02388 0.02580 0.01835 1 0

2021 TCB 0.16360 33.97443 0.33752 0.13752 15.97526 0.43819 0.00660 0.03174 0.02580 0.01835 1 0

2016 VIETCAP 0.10223 31.10871 0.38283 0.13033 9.36239 0.47279 0.02888 0.00008 0.06211 0.02668 0 0

2016 STB 0.06684 33.43623 0.37222 0.11972 12.91705 0.35181 0.06912 0.00019 0.06211 0.02668 0 0

2016 SCB 0.04275 33.52179 0.29972 0.04722 17.73469 0.28848 0.00676 0.00021 0.06211 0.02668 0 0

2016 NAMA 0.08012 31.38876 0.38017 0.12767 12.03154 0.25592 0.01624 0.00077 0.06211 0.02668 0 0

2016 SEAB 0.05688 32.26929 0.32830 0.07580 9.76669 0.30829 0.02966 0.00113 0.06211 0.02668 0 0

2016 MSB 0.14686 32.15937 0.39590 0.14340 15.31697 0.24002 0.02364 0.00151 0.06211 0.02668 0 0

2016 EIB 0.10441 32.48929 0.37506 0.12256 12.68771 0.18090 0.02946 0.00240 0.06211 0.02668 0 0

2016 AGB 0.04422 34.54124 0.38106 0.12856 9.62358 0.07093 0.02080 0.00303 0.06211 0.02668 0 1

2016 SHB 0.05496 33.11479 0.32541 0.07291 17.27726 0.32006 0.01875 0.00379 0.06211 0.02668 0 0

2016 KLB 0.11047 31.04714 0.40920 0.15670 13.66052 0.19112 0.01061 0.00397 0.06211 0.02668 0 0

2016 HDB 0.06615 32.64362 0.40513 0.15263 14.84897 0.18618 0.01458 0.00491 0.06211 0.02668 0 0

2016 PGB 0.14080 30.84285 0.37071 0.11821 12.65920 0.26773 0.02468 0.00494 0.06211 0.02668 0 0

2016 TPB 0.05344 32.29739 0.34011 0.08761 8.77516 0.38023 0.00750 0.00532 0.06211 0.02668 0 0

2016 VIB 0.08365 32.28037 0.39265 0.14015 10.59780 0.43292 0.02575 0.00537 0.06211 0.02668 0 0

2016 ACB 0.06018 33.08498 0.39263 0.14013 9.06728 (0.08167) 0.02869 0.00567 0.06211 0.02668 0 0

2016 OCB 0.07390 31.78701 0.36730 0.11480 10.84878 0.26045 0.01754 0.00606 0.06211 0.02668 0 0

2016 BID 0.04384 34.54514 0.34662 0.09412 13.84323 0.14962 0.01994 0.00607 0.06211 0.02668 0 1

2016 CTG 0.06358 34.48597 0.34732 0.09482 17.03006 0.16163 0.00904 0.00711 0.06211 0.02668 0 1

2016 SGB 0.18453 30.57798 0.40863 0.15613 13.19587 0.31677 0.02631 0.00732 0.06211 0.02668 0 0

2016 LIENVIET 0.05873 32.58590 0.35274 0.10024 10.26177 0.21483 0.01114 0.00749 0.06211 0.02668 0 0

2016 VCB 0.06110 34.30044 0.34080 0.08830 13.45711 0.39756 0.01502 0.00873 0.06211 0.02668 0 1

2016 MBB 0.10376 33.17721 0.36654 0.11404 12.95994 0.23589 0.01318 0.01114 0.06211 0.02668 0 0

2016 TCB 0.08322 33.09215 0.37923 0.12673 17.70290 0.35469 0.01575 0.01338 0.06211 0.02668 0 0

2016 VPB 0.07509 33.06374 0.45510 0.20260 16.76229 0.48304 0.02908 0.01720 0.06211 0.02668 0 0

2019 SCB 0.02931 33.97299 0.25593 0.05593 12.81284 0.39401 0.00492 0.00031 0.07020 0.02796 0 0

2019 KLB 0.07420 31.56485 0.34268 0.14268 9.82415 0.27689 0.01021 0.00132 0.07020 0.02796 0 0

2019 PGB 0.11910 31.08336 0.32452 0.12452 15.25009 0.37734 0.03159 0.00236 0.07020 0.02796 0 0

2019 VIETCAP 0.07210 31.57858 0.31721 0.11721 12.19714 0.49155 0.02508 0.00244 0.07020 0.02796 0 0

2019 EIB 0.09400 32.75223 0.31284 0.11284 11.16371 0.26384 0.01707 0.00517 0.07020 0.02796 0 0

2019 STB 0.05896 33.74820 0.34300 0.14300 16.73213 0.43752 0.01937 0.00541 0.07020 0.02796 0 0

2019 BID 0.05212 34.93752 0.28108 0.08108 12.83969 0.24672 0.01745 0.00562 0.07020 0.02796 0 1

2019 SGB 0.15611 30.75834 0.34923 0.14923 18.50548 0.40511 0.01939 0.00634 0.07020 0.02796 0 0

2019 SHB 0.05067 33.53161 0.27573 0.07573 12.69401 0.40804 0.01907 0.00662 0.07020 0.02796 0 0

2019 MSB 0.09469 32.68713 0.31158 0.11158 14.88271 0.36254 0.02045 0.00665 0.07020 0.02796 0 0

2019 SEAB 0.06942 32.68980 0.28843 0.08843 20.05417 0.40352 0.02312 0.00698 0.07020 0.02796 0 0

vii

YEAR BANK CR SIZE DGR CAP CAR DIVER LLR ROA GDP INF COVID STA

2019 CTG 0.06235 34.75446 0.28877 0.08877 11.82242 0.25942 0.01156 0.00763 0.07020 0.02796 0 1

2019 AGB 0.04767 34.91198 0.31854 0.11854 16.95406 0.20125 0.01561 0.00766 0.07020 0.02796 0 1

2019 NAMA 0.05239 32.18160 0.31486 0.11486 11.20441 0.36881 0.03950 0.00773 0.07020 0.02796 0 0

2019 LIENVIET 0.06226 32.93958 0.33969 0.13969 12.68061 0.29428 0.01445 0.00792 0.07020 0.02796 0 0

2019 VCB 0.06615 34.73985 0.29055 0.09055 13.16951 0.46759 0.00790 0.01514 0.07020 0.02796 0 1

2019 ACB 0.07240 33.58040 0.35163 0.15163 11.69069 0.12762 0.00539 0.01567 0.07020 0.02796 0 0

2019 HDB 0.08882 33.06683 0.35498 0.15498 12.74576 0.27161 0.01365 0.01571 0.07020 0.02796 0 0

2019 VIB 0.07278 32.84884 0.33038 0.13038 15.11762 0.47113 0.01963 0.01770 0.07020 0.02796 0 0

2019 TPB 0.07951 32.73356 0.34062 0.14062 11.74651 0.45535 0.01291 0.01881 0.07020 0.02796 0 0

2019 MBB 0.09693 33.65080 0.36541 0.16541 15.00955 0.29605 0.01158 0.01901 0.07020 0.02796 0 0

2019 OCB 0.09739 32.40306 0.34510 0.14510 14.50927 0.37256 0.01842 0.02185 0.07020 0.02796 0 0

2019 VPB 0.11190 33.56381 0.42907 0.22907 13.25624 0.49384 0.03421 0.02190 0.07020 0.02796 0 0

2019 TCB 0.16177 33.58088 0.33341 0.13341 9.46649 0.44546 0.01334 0.02626 0.07020 0.02796 0 0

2022 SCB 0.03243 34.59684 0.25689 0.05689 12.86423 0.38204 0.01114 0.00164 0.08020 0.03150 1 0

2022 VIETCAP 0.06136 32.35208 0.29735 0.09735 9.35876 0.47109 0.02565 0.00329 0.08020 0.03150 1 0

2022 SGB 0.15253 31.20414 0.36510 0.16510 12.88356 0.39347 0.01995 0.00505 0.08020 0.03150 1 0

2022 EIB 0.10853 33.13490 0.30740 0.10740 9.25020 0.28706 0.01983 0.00589 0.08020 0.03150 1 0

2022 BID 0.04959 35.52631 0.27827 0.07827 15.53610 0.24699 0.01012 0.00605 0.08020 0.03150 1 1

2022 PGB 0.10442 31.70884 0.31615 0.11615 15.17482 0.38115 0.02272 0.00645 0.08020 0.03150 1 0

2022 STB 0.06653 34.29364 0.33254 0.13254 12.29470 0.41729 0.01492 0.00663 0.08020 0.03150 1 0

2022 AGB 0.04411 35.48680 0.30110 0.10110 18.44583 0.19993 0.01891 0.00694 0.08020 0.03150 1 1

2022 KLB 0.05650 32.44444 0.30371 0.10371 32.64452 0.31898 0.01914 0.00930 0.08020 0.03150 1 0

2022 CTG 0.06188 35.38466 0.27949 0.07949 9.54363 0.28194 0.01280 0.00931 0.08020 0.03150 1 1

2022 NAMA 0.05300 33.05497 0.30354 0.10354 14.02495 0.35950 0.01590 0.00947 0.08020 0.03150 1 0

2022 SHB 0.07098 34.26506 0.26161 0.06161 11.95818 0.40795 0.01707 0.01000 0.08020 0.03150 1 0

2022 LIENVIET 0.05880 33.69770 0.32469 0.12469 10.96255 0.33163 0.01345 0.01005 0.08020 0.03150 1 0

2022 SEAB 0.08923 33.38185 0.28465 0.08465 15.23308 0.39222 0.01669 0.01246 0.08020 0.03150 1 0

2022 VCB 0.07806 35.30430 0.28800 0.08800 13.94854 0.46260 0.00645 0.01568 0.08020 0.03150 1 1

2022 HDB 0.08318 33.95959 0.32070 0.12070 9.30052 0.28848 0.01673 0.01635 0.08020 0.03150 1 0

2022 TPB 0.08981 33.71033 0.31057 0.11057 14.40436 0.44946 0.00829 0.01669 0.08020 0.03150 1 0

2022 ACB 0.08610 34.30648 0.31046 0.11046 10.93925 0.18673 0.00783 0.01841 0.08020 0.03150 1 0

2022 MSB 0.10950 33.34287 0.33676 0.13676 12.15955 0.35255 0.01762 0.02005 0.08020 0.03150 1 0

2022 VIB 0.07942 33.76643 0.32089 0.12089 12.16500 0.47014 0.02345 0.02096 0.08020 0.03150 1 0

2022 MBB 0.10415 34.44826 0.34441 0.14441 12.51221 0.34028 0.00910 0.02116 0.08020 0.03150 1 0

2022 VPB 0.15976 34.34385 0.33866 0.13866 15.72744 0.49065 0.02627 0.02166 0.08020 0.03150 1 0

2022 OCB 0.11961 33.24281 0.29227 0.09227 15.57715 0.38026 0.01338 0.02416 0.08020 0.03150 1 0

2022 TCB 0.16556 34.38212 0.33917 0.13917 14.94279 0.44345 0.00668 0.03212 0.08020 0.03150 1 0

2020 SCB 0.02695 34.08373 0.25032 0.05032 16.77586 0.37956 0.00807 0.00011 0.02910 0.03221 1 0

2020 KLB 0.06840 31.67901 0.33265 0.13265 13.19148 0.33245 0.05423 0.00221 0.02910 0.03221 1 0

2020 VIETCAP 0.06367 31.74356 0.29938 0.09938 17.62427 0.47037 0.02791 0.00263 0.02910 0.03221 1 0

2020 SGB 0.15125 30.80669 0.33702 0.13702 12.91964 0.38521 0.01444 0.00405 0.02910 0.03221 1 0

2020 BID 0.05251 34.95530 0.28166 0.08166 12.03280 0.28394 0.01760 0.00461 0.02910 0.03221 1 1

2020 PGB 0.10870 31.21878 0.32683 0.12683 11.26496 0.37290 0.02440 0.00469 0.02910 0.03221 1 0

viii

YEAR BANK CR SIZE DGR CAP CAR DIVER LLR ROA GDP INF COVID STA

2020 STB 0.05879 33.83055 0.35484 0.15484 9.34832 0.40720 0.01699 0.00545 0.02910 0.03221 1 0

2020 NAMA 0.04913 32.53121 0.28499 0.08499 14.53218 0.35710 0.00834 0.00595 0.02910 0.03221 1 0

2020 SHB 0.05824 33.65369 0.27292 0.07292 11.46988 0.38976 0.01832 0.00632 0.02910 0.03221 1 0

2020 AGB 0.04661 34.98866 0.31659 0.11659 19.94933 0.23582 0.01773 0.00660 0.02910 0.03221 1 1

2020 EIB 0.10484 32.70891 0.30640 0.10640 18.75997 0.30318 0.02515 0.00667 0.02910 0.03221 1 0

2020 SEAB 0.07586 32.82513 0.28458 0.08458 14.57113 0.38375 0.01856 0.00755 0.02910 0.03221 1 0

2020 LIENVIET 0.05873 33.12137 0.33417 0.13417 13.98688 0.33311 0.01431 0.00768 0.02910 0.03221 1 0

2020 CTG 0.06367 34.83252 0.28394 0.08394 12.13583 0.30137 0.00938 0.01021 0.02910 0.03221 1 1

2020 MSB 0.09550 32.80546 0.34206 0.14206 10.35724 0.34295 0.01963 0.01138 0.02910 0.03221 1 0

2020 HDB 0.07741 33.39661 0.33540 0.13540 16.16607 0.31648 0.01322 0.01331 0.02910 0.03221 1 0

2020 VCB 0.07095 34.82112 0.28465 0.08465 12.20270 0.44358 0.00623 0.01391 0.02910 0.03221 1 1

2020 MBB 0.10121 33.83554 0.34927 0.14927 19.00659 0.33738 0.02471 0.01669 0.02910 0.03221 1 0

2020 TPB 0.08116 32.96042 0.34241 0.14241 14.52389 0.44124 0.01184 0.01701 0.02910 0.03221 1 0

2020 ACB 0.07974 33.72804 0.32006 0.12006 14.97496 0.23389 0.01442 0.01728 0.02910 0.03221 1 0

2020 VIB 0.07346 33.13095 0.32774 0.12774 19.09921 0.44396 0.01745 0.01897 0.02910 0.03221 1 0

2020 OCB 0.11431 32.65838 0.30694 0.10694 12.52287 0.36735 0.01690 0.02317 0.02910 0.03221 1 0

2020 VPB 0.12599 33.66896 0.39031 0.19031 12.08953 0.48523 0.03413 0.02485 0.02910 0.03221 1 0

2020 TCB 0.16973 33.71689 0.34279 0.14279 10.21934 0.43164 0.00467 0.02804 0.02910 0.03221 1 0

2017 SCB 0.03498 33.72692 0.30520 0.05270 9.80883 0.33229 0.00447 0.00027 0.06812 0.03520 0 0

2017 VIETCAP 0.08380 31.31742 0.36576 0.11326 12.56750 0.49569 0.01800 0.00084 0.06812 0.03520 0 0

2017 MSB 0.12226 32.35165 0.38134 0.12884 11.11816 0.28226 0.02227 0.00109 0.06812 0.03520 0 0

2017 PGB 0.12150 31.00854 0.36643 0.11393 15.45361 0.32785 0.03225 0.00220 0.06812 0.03520 0 0

2017 SEAB 0.04939 32.45941 0.32353 0.07103 12.48427 0.35441 0.01862 0.00244 0.06812 0.03520 0 0

2017 SGB 0.16029 30.69064 0.38457 0.13207 15.92025 0.37895 0.02980 0.00256 0.06812 0.03520 0 0

2017 STB 0.06306 33.54038 0.37289 0.12039 10.62588 0.38539 0.04667 0.00271 0.06812 0.03520 0 0

2017 AGB 0.04205 34.68070 0.37095 0.11845 10.94214 0.14023 0.02045 0.00299 0.06812 0.03520 0 1

2017 NAMA 0.06736 31.62812 0.36325 0.11075 11.31037 0.29041 0.01950 0.00439 0.06812 0.03520 0 0

2017 SHB 0.05137 33.28705 0.32340 0.07090 12.26265 0.38149 0.02332 0.00538 0.06812 0.03520 0 0

2017 KLB 0.09515 31.25073 0.40369 0.15119 12.09220 0.23100 0.00839 0.00540 0.06812 0.03520 0 0

2017 EIB 0.09541 32.63744 0.35588 0.10338 10.77522 0.21294 0.02268 0.00551 0.06812 0.03520 0 0

2017 BID 0.04062 34.72300 0.34277 0.09027 12.07518 0.18275 0.01622 0.00564 0.06812 0.03520 0 1

2017 CTG 0.05823 34.62959 0.34883 0.09633 14.10783 0.20886 0.01140 0.00679 0.06812 0.03520 0 1

2017 ACB 0.05745 33.26231 0.40848 0.15598 13.39539 (0.05303) 0.00700 0.00759 0.06812 0.03520 0 0

2017 TPB 0.05379 32.45226 0.36200 0.10950 12.05638 0.42248 0.01086 0.00776 0.06812 0.03520 0 0

2017 LIENVIET 0.05741 32.72743 0.37299 0.12049 11.74124 0.26105 0.01067 0.00837 0.06812 0.03520 0 0

2017 VCB 0.05077 34.57346 0.33273 0.08023 16.89018 0.47558 0.01142 0.00878 0.06812 0.03520 0 1

2017 VIB 0.07135 32.44450 0.38518 0.13268 9.30161 0.49024 0.02488 0.00913 0.06812 0.03520 0 0

2017 HDB 0.07795 32.87454 0.40306 0.15056 12.45982 0.22657 0.01515 0.00922 0.06812 0.03520 0 0

2017 OCB 0.07283 32.06540 0.37256 0.12006 10.21456 0.30899 0.01794 0.00969 0.06812 0.03520 0 0

2017 MBB 0.09431 33.38002 0.38629 0.13379 13.77683 0.26182 0.01204 0.01103 0.06812 0.03520 0 0

2017 VPB 0.10691 33.25775 0.47667 0.22417 16.45453 0.49991 0.03394 0.02319 0.06812 0.03520 0 0

2017 TCB 0.09997 33.22719 0.37458 0.12208 9.55734 0.39145 0.01606 0.02393 0.06812 0.03520 0 0

2018 SCB 0.03225 33.86338 0.25695 0.05695 13.82799 0.35505 0.00419 0.00035 0.07076 0.03540 0 0

ix

YEAR BANK CR SIZE DGR CAP CAR DIVER LLR ROA GDP INF COVID STA

2018 VIETCAP 0.07376 31.47188 0.30506 0.10506 15.16214 0.47337 0.02100 0.00203 0.07076 0.03540 0 0

2018 SGB 0.16859 30.64526 0.35430 0.15430 12.80699 0.38628 0.02201 0.00204 0.07076 0.03540 0 0

2018 SEAB 0.05909 32.57614 0.28136 0.08136 15.87350 0.37850 0.02344 0.00351 0.07076 0.03540 0 0

2018 PGB 0.12330 31.02887 0.32164 0.12164 12.33383 0.34757 0.03061 0.00424 0.07076 0.03540 0 0

2018 EIB 0.09750 32.65918 0.33302 0.13302 12.80407 0.28991 0.01846 0.00433 0.07076 0.03540 0 0

2018 STB 0.06066 33.63747 0.33512 0.13512 12.32391 0.40285 0.02115 0.00441 0.07076 0.03540 0 0

2018 AGB 0.04537 34.78755 0.33143 0.13143 22.12895 0.09481 0.01598 0.00443 0.07076 0.03540 0 1

2018 CTG 0.05793 34.69101 0.28467 0.08467 11.88410 0.28059 0.01563 0.00453 0.07076 0.03540 0 1

2018 SHB 0.05052 33.40953 0.26978 0.06978 13.91906 0.40031 0.02396 0.00517 0.07076 0.03540 0 0

2018 KLB 0.08864 31.37604 0.35361 0.15361 13.18544 0.32639 0.00857 0.00548 0.07076 0.03540 0 0

2018 LIENVIET 0.05826 32.79635 0.32186 0.12186 11.57173 0.32840 0.01410 0.00548 0.07076 0.03540 0 0

2018 BID 0.04154 34.81115 0.28592 0.08592 10.59591 0.25660 0.01689 0.00560 0.07076 0.03540 0 1

2018 MSB 0.10031 32.55660 0.34855 0.14855 11.88787 0.34149 0.03006 0.00630 0.07076 0.03540 0 0

2018 NAMA 0.05636 31.94930 0.30766 0.10766 14.71576 0.34224 0.02950 0.00788 0.07076 0.03540 0 0

2018 HDB 0.07789 33.00657 0.34390 0.14390 13.73617 0.30793 0.01531 0.01315 0.07076 0.03540 0 0

2018 TPB 0.07800 32.54499 0.34633 0.14633 14.71773 0.43156 0.01116 0.01326 0.07076 0.03540 0 0

2018 VCB 0.05789 34.61019 0.28871 0.08871 9.34174 0.45272 0.00985 0.01360 0.07076 0.03540 0 1

2018 ACB 0.06382 33.42809 0.34267 0.14267 9.94972 (0.05745) 0.00727 0.01560 0.07076 0.03540 0 0

2018 VIB 0.07665 32.56669 0.33529 0.13529 11.88978 0.47086 0.02519 0.01576 0.07076 0.03540 0 0

2018 MBB 0.09432 33.52356 0.36873 0.16873 11.82069 0.33661 0.01321 0.01687 0.07076 0.03540 0 0

2018 OCB 0.08800 32.23583 0.33093 0.13093 11.70609 0.34541 0.02288 0.01762 0.07076 0.03540 0 0

2018 VPB 0.10749 33.40957 0.43025 0.23025 11.67871 0.49395 0.03499 0.02275 0.07076 0.03540 0 0

2018 TCB 0.16132 33.40243 0.32741 0.12741 9.26832 0.41327 0.01753 0.02636 0.07076 0.03540 0 0

2014 SCB 0.05443 33.12088 0.30170 0.04920 9.10405 0.29842 0.00495 0.00037 0.05984 0.04085 0 0

2014 SEAB 0.07086 32.01534 0.32060 0.06810 15.77163 0.32505 0.03111 0.00108 0.05984 0.04085 0 0

2014 MSB 0.09050 32.27895 0.34991 0.09741 11.40894 0.26370 0.05159 0.00137 0.05984 0.04085 0 0

2014 EIB 0.08192 32.70710 0.34205 0.08955 12.48940 0.22556 0.02461 0.00213 0.05984 0.04085 0 0

2014 AGB 0.05393 34.26905 0.38907 0.13657 9.31770 0.09910 0.05016 0.00226 0.05984 0.04085 0 1

2014 LIENVIET 0.07332 32.24418 0.34631 0.09381 15.40256 0.25593 0.01100 0.00463 0.05984 0.04085 0 0

2014 SHB 0.06202 32.76113 0.31977 0.06727 9.73788 0.35537 0.02025 0.00468 0.05984 0.04085 0 0

2014 HDB 0.09243 32.23143 0.38052 0.12802 19.82418 0.22682 0.02271 0.00479 0.05984 0.04085 0 0

2014 NAMA 0.08933 31.24983 0.33952 0.08702 16.93044 0.26661 0.01400 0.00502 0.05984 0.04085 0 0

2014 PGB 0.12954 30.88060 0.38265 0.13015 17.80832 0.27304 0.02485 0.00508 0.05984 0.04085 0 0

2014 ACB 0.06902 32.82181 0.40308 0.15058 9.66214 (0.18258) 0.02178 0.00530 0.05984 0.04085 0 0

2014 OCB 0.10277 31.29701 0.36940 0.11690 11.34221 0.27168 0.03000 0.00564 0.05984 0.04085 0 0

2014 TCB 0.08520 32.80095 0.38419 0.13169 12.42282 0.42415 0.02383 0.00615 0.05984 0.04085 0 0

2014 VIETCAP 0.12850 30.88072 0.38776 0.13526 14.09112 0.49231 0.02888 0.00629 0.05984 0.04085 0 0

2014 VIB 0.10538 32.02128 0.39428 0.14178 8.70039 0.45515 0.02514 0.00648 0.05984 0.04085 0 0

2014 BID 0.05167 34.10852 0.34532 0.09282 9.76785 0.21707 0.02032 0.00761 0.05984 0.04085 0 1

2014 KLB 0.14561 30.77102 0.41166 0.15916 15.62816 0.25325 0.01953 0.00761 0.05984 0.04085 0 0

2014 VPB 0.05501 32.72625 0.41043 0.15793 14.94222 0.49999 0.02538 0.00768 0.05984 0.04085 0 0

2014 VCB 0.07534 33.98886 0.33560 0.08310 14.93324 0.44831 0.02308 0.00791 0.05984 0.04085 0 1

2014 CTG 0.08357 34.12514 0.35629 0.10379 9.25720 0.21962 0.01115 0.00864 0.05984 0.04085 0 1

x

YEAR BANK CR SIZE DGR CAP CAR DIVER LLR ROA GDP INF COVID STA

2014 TPB 0.08230 31.57217 0.34296 0.09046 10.96132 0.44654 0.01217 0.01022 0.05984 0.04085 0 0

2014 SGB 0.22030 30.39251 0.39371 0.14121 11.07390 0.33539 0.02080 0.01143 0.05984 0.04085 0 0

2014 STB 0.09517 32.87701 0.41701 0.16451 20.59444 0.41613 0.01189 0.01162 0.05984 0.04085 0 0

2014 MBB 0.08553 32.93178 0.36123 0.10873 13.67144 0.25918 0.02730 0.01235 0.05984 0.04085 0 0

2013 SCB 0.07244 32.82962 0.26988 0.06988 15.67990 0.33691 0.01632 0.00024 0.05422 0.06593 0 0

2013 VIB 0.10384 31.97320 0.34219 0.14219 20.65773 0.43038 0.02821 0.00065 0.05422 0.06593 0 0

2013 PGB 0.12903 30.84491 0.33942 0.13942 11.50939 0.32063 0.02980 0.00154 0.05422 0.06593 0 0

2013 SEAB 0.07170 32.01135 0.27022 0.07022 9.13541 0.34719 0.06296 0.00190 0.05422 0.06593 0 0

2013 AGB 0.05418 34.17786 0.35217 0.15217 15.04932 (0.04667) 0.05899 0.00237 0.05422 0.06593 0 1

2013 HDB 0.09959 32.08800 0.28203 0.08203 9.56494 0.22341 0.03672 0.00252 0.05422 0.06593 0 0

2013 MSB 0.08787 32.30492 0.31040 0.11040 15.78054 0.31724 0.02708 0.00308 0.05422 0.06593 0 0

2013 EIB 0.08644 32.76585 0.28741 0.08741 9.36612 0.19810 0.01982 0.00388 0.05422 0.06593 0 0

2013 TCB 0.08760 32.69928 0.34783 0.14783 9.67772 0.35671 0.03652 0.00415 0.05422 0.06593 0 0

2013 VIETCAP 0.13959 30.76906 0.32231 0.12231 8.73624 0.44350 0.04108 0.00447 0.05422 0.06593 0 0

2013 NAMA 0.11321 30.99076 0.30128 0.10128 11.45562 0.31730 0.01477 0.00468 0.05422 0.06593 0 0

2013 ACB 0.07506 32.74661 0.35796 0.15796 9.16017 (0.13088) 0.03025 0.00496 0.05422 0.06593 0 0

2013 SHB 0.07212 32.59823 0.29069 0.09069 15.68934 0.34917 0.05663 0.00592 0.05422 0.06593 0 0

2013 LIENVIET 0.09135 32.00796 0.30477 0.10477 18.40729 0.27011 0.02480 0.00711 0.05422 0.06593 0 0

2013 BID 0.05889 33.93800 0.29434 0.09434 11.62005 0.05317 0.02261 0.00735 0.05422 0.06593 0 1

2013 OCB 0.12090 31.12130 0.33022 0.13022 16.93181 0.31744 0.02900 0.00736 0.05422 0.06593 0 0

2013 VPB 0.06372 32.42899 0.36382 0.16382 8.67794 0.48268 0.02810 0.00839 0.05422 0.06593 0 0

2013 VCB 0.09070 33.78161 0.29320 0.09320 12.32260 0.42371 0.02725 0.00929 0.05422 0.06593 0 1

2013 CTG 0.09419 33.98777 0.32035 0.12035 16.17102 0.18541 0.01002 0.01005 0.05422 0.06593 0 1

2013 SGB 0.23838 30.31783 0.38143 0.18143 14.79567 0.34784 0.02242 0.01177 0.05422 0.06593 0 0

2013 TPB 0.11533 31.09950 0.29231 0.09231 16.00849 0.35919 0.02325 0.01189 0.05422 0.06593 0 0

2013 MBB 0.08708 32.82609 0.30658 0.10658 10.91222 0.31182 0.02446 0.01262 0.05422 0.06593 0 0

2013 STB 0.10574 32.71477 0.38244 0.18244 17.20236 0.35414 0.01456 0.01381 0.05422 0.06593 0 0

2013 KLB 0.16263 30.69309 0.39246 0.19246 15.90650 0.26573 0.02471 0.01467 0.05422 0.06593 0 0

2012 SHB 0.08159 32.38924 0.29495 0.10085 9.11184 0.31789 0.08807 0.00022 0.05250 0.09095 0 0

2012 SCB 0.07620 32.63635 0.30432 0.11041 12.93873 0.26005 0.07230 0.00043 0.05250 0.09095 0 0

2012 SEAB 0.07436 31.94940 0.28285 0.08851 21.69061 0.26663 0.02969 0.00070 0.05250 0.09095 0 0

2012 AGB 0.06024 34.05623 0.32202 0.12202 11.70172 (0.24726) 0.07371 0.00155 0.05250 0.09095 0 1

2012 MSB 0.08269 32.33080 0.31191 0.11815 9.91477 0.15305 0.02645 0.00206 0.05250 0.09095 0 0

2012 TCB 0.07386 32.82361 0.32171 0.12815 12.88180 0.39830 0.02696 0.00426 0.05250 0.09095 0 0

2012 ACB 0.07160 32.80325 0.36956 0.16956 12.95455 (0.41826) 0.02501 0.00445 0.05250 0.09095 0 0

2012 BID 0.05508 33.81473 0.26605 0.06605 14.51361 (0.13102) 0.02695 0.00530 0.05250 0.09095 0 1

2012 HDB 0.10219 31.59721 0.29964 0.10563 9.25783 0.06700 0.02353 0.00618 0.05250 0.09095 0 0

2012 STB 0.09005 32.65568 0.38349 0.19116 20.96321 0.35711 0.02048 0.00659 0.05250 0.09095 0 0

2012 VPB 0.06534 32.26257 0.32140 0.12783 17.00071 0.49772 0.02719 0.00697 0.05250 0.09095 0 0

2012 TPB 0.21951 30.34706 0.34384 0.15071 17.85075 0.41807 0.03663 0.00770 0.05250 0.09095 0 0

2012 VIB 0.12973 31.80577 0.38777 0.19553 19.96496 0.46188 0.02495 0.00805 0.05250 0.09095 0 0

2012 OCB 0.13928 30.94244 0.32384 0.13031 13.61218 0.19905 0.02800 0.00838 0.05250 0.09095 0 0

2012 VIETCAP 0.15798 30.65972 0.31341 0.11968 12.26838 0.49318 0.01895 0.00997 0.05250 0.09095 0 0

xi

YEAR BANK CR SIZE DGR CAP CAR DIVER LLR ROA GDP INF COVID STA

2012 VCB 0.10060 33.65807 0.29564 0.10155 8.67794 0.41924 0.02403 0.01061 0.05250 0.09095 0 1

2012 NAMA 0.20470 30.40412 0.33131 0.13794 15.10842 0.16409 0.02476 0.01128 0.05250 0.09095 0 0

2012 CTG 0.06721 33.85266 0.33117 0.13117 9.75591 0.01730 0.01467 0.01222 0.05250 0.09095 0 1

2012 PGB 0.16592 30.58858 0.39466 0.20255 16.80891 0.25086 0.08437 0.01247 0.05250 0.09095 0 0

2012 EIB 0.09293 32.76774 0.29449 0.09449 12.22115 0.05318 0.01318 0.01257 0.05250 0.09095 0 0

2012 LIENVIET 0.11129 31.82691 0.30318 0.10925 14.81244 0.10174 0.02710 0.01307 0.05250 0.09095 0 0

2012 MBB 0.07704 32.79929 0.30146 0.10749 16.74535 0.14877 0.01842 0.01313 0.05250 0.09095 0 0

2012 KLB 0.18540 30.55316 0.40575 0.21387 17.84587 0.09854 0.02926 0.01889 0.05250 0.09095 0 0

2012 SGB 0.23831 30.32919 0.37310 0.18056 9.17306 0.27051 0.02930 0.02001 0.05250 0.09095 0 0

Tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ năm

2012 – 2022

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

CR

11.35% 10.09% 9.10% 8.87% 8.17% 7.62% 8.00% 8.10% 8.24% 8.58% 8.69%

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Luận văn nghiên cứu các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, sử dụng dữ liệu 2012-2022.

Chủ đề:

Luận văn thạc sĩ kinh tế

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

LÝ THUYẾT NGỌC TRANG

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG

CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng

Mã số chuyên ngành: 8 34 02 01

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2024

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

LÝ THUYẾT NGỌC TRANG

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG

CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng

Mã số chuyên ngành: 8 34 02 01

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐỖ THỊ HÀ THƯƠNG

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2024

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên là: Lý Thuyết Ngọc Trang cam đoan đề tài “Các yếu tố tác động đến tăng

trưởng tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Cổ Phần Việt Nam”. Người

hướng dẫn khoa học: TS. Đỗ Thị Hà Thương. Đây là công trình của riêng tôi chưa

được công bố tại bất cứ đơn vị đào tạo nào, có trích dẫn và số liệu thu thập minh

bạch rõ ràng.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2024

Người cam đoan

ii

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin gửi lời cám ơn đầu tiên đến người hướng dẫn của tôi TS. Đỗ Thị Hà

Thương, trong quá trình làm luận văn Cô đã nhiệt tình chỉ bảo, góp ý cho tôi những

ý kiến xác đáng và bổ ích. Tiếp đó, tôi xin gửi lời cám ơn đến tập thể cán bộ tại Khoa

Sau đại học đã giúp đỡ tôi trong hoàn thành quá trình học tập tại ĐH Ngân hàng TP.

Hồ Chí Minh. Cuối cùng, tôi gửi lời cám ơn đến gia đình, người thân và bạn bè đã

hỗ trợ, động viên tôi trong quá trình học tập và làm luận văn.

Trân trọng cám ơn !

iii

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Tên đề tài: Các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng

Thương mại Cổ Phần Việt Nam

Nội dung luận văn: Luận văn này đã thực hiện việc tổng hợp các khung lý

thuyết liên quan đến TTTD và các yếu tố tác động đến nó tại các NHTMCP. Đồng

thời, thông qua lược khảo các nghiên cứu liên quan xác định các khoảng trống nghiên

cứu. Từ đó mục tiêu nghiên cứu thứ nhất được giải quyết là xác định các yếu tố được

xây dựng trong mô hình nghiên cứu và có sự tác động đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam là quy mô ngân hàng, tỷ lệ VCSH, hệ số an toàn vốn, tăng trưởng huy

động vốn, tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập, tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, tăng

trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid 19. Sau đó, thông qua nghiên cứu định

lượng với việc thu thập dữ liệu thứ cấp của 24 NHTMCP Việt Nam từ 2013 – 2022

và thiết kế dạng bảng, xử lý hồi quy đa biến thì mục tiêu nghiên cứu thứ hai được

hoàn thành. Các biến số tác động tích cực đến TTTD tại các NHTMCP Việt Nam đó

là tỷ lệ VCSH, tỷ lệ DPRRTD, tỷ suất sinh lời ROA, tốc độ tăng trưởng kinh tế, đại

dịch Covid 19. Ngược lại các biến số tác động tiêu cực đến TTTD tại các NHTMCP

Việt Nam đó là quy mô ngân hàng, tăng trưởng huy động vốn. Ngoài ra, đa dạng hóa

thu nhập, tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê tác động đến

TTTD tại các NHTMCP Việt Nam. Từ các kết quả nói trên thì luận văn đã tiến hành

đề xuất các hàm ý liên quan đến việc gia tăng quy mô ngân hàng theo hướng tập

trung vào đầu tư công nghệ để TTTD theo hướng chất lượng, gia tăng VCSH, tăng

trưởng huy động tiền gửi theo hướng ưu tiên các kỳ hạn dài hơn và giảm chi phí hoạt

động để gia tăng lợi nhuận lẫn TTTD tốt hơn.

Từ khóa: Tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, vốn chủ sở hữu.

iv

ABSTRACT

Title: Factors affecting credit growth of Vietnamese Joint Stock Commercial

Banks

Content: Thesis content: This thesis has synthesized theoretical frameworks

related to credit growth and factors affecting it at joint stock commercial banks. At

the same time, through reviewing related studies, identify research gaps. From there,

the first research objective resolved is to identify the factors built into the research

model that have an impact on credit growth at Vietnamese joint stock commercial

banks: bank size, equity ratio, security ratio. total capital, capital mobilization

growth, income diversification rate, DRR rate, ROA return rate, economic growth,