Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Nghiên cứu tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, khóa luận của Nguyễn Thu Trang và Hồ Thị Ngọc Tuyền.

• Tác giả: Nguyễn Thu Trang
• Người hướng dẫn: TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Tác Động Của Đa Dạng Hóa Thu Nhập Đến Hiệu Quả Tài Chính Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do nghiên cứu
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu chung
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Bố cục đề tài
• 1.7. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về đa dạng hóa thu nhập ngân hàng
• 2.2. Cơ sở lý thuyết về hiệu quả tài chính của ngân hàng
• 2.3. Lý thuyết về đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả tài chính ngân hàng
• 2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
• 2.4.1. Đa dạng hóa thu nhập tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
• 2.4.2. Đa dạng hóa thu nhập tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
• 2.5. Các nghiên cứu ở Việt Nam về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính ngân hàng
• 2.6. Bài học từ các công trình nghiên cứu
• 2.7. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
• 3.2.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 3.3. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.4. Phương pháp nghiên cứu
• 3.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu biến
• 4.1.1. Biến đo lường hiệu quả tài chính
• 4.1.2. Biến đa dạng hóa thu nhập
• 4.2. Phân tích hệ số tương quan và đa cộng tuyến
• 4.3. Kiểm định hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM
• 4.4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình và kết quả hồi quy
• 4.4.1. Kiểm định các khuyết tật
• 4.4.2. Kết quả hồi quy
• 4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.6. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.2. KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính

Đa dạng hóa thu nhập là một chiến lược quan trọng giúp các ngân hàng thương mại Việt Nam nâng cao hiệu quả tài chính. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả tài chính của các ngân hàng. Đặc biệt, nghiên cứu sẽ xem xét các chỉ số ROE và ROA để đánh giá hiệu quả tài chính.

1.1. Định nghĩa và vai trò của đa dạng hóa thu nhập

Đa dạng hóa thu nhập trong ngân hàng thương mại được hiểu là việc mở rộng các nguồn thu nhập ngoài lãi suất. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

1.2. Tầm quan trọng của hiệu quả tài chính trong ngân hàng

Hiệu quả tài chính là chỉ số quan trọng để đánh giá sức khỏe của ngân hàng. Các chỉ số như ROE và ROA phản ánh khả năng sinh lời và quản lý tài sản của ngân hàng, từ đó ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và phát triển.

II. Vấn đề và thách thức trong đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng

Mặc dù đa dạng hóa thu nhập mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức mà các ngân hàng thương mại Việt Nam phải đối mặt. Các vấn đề này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính và sự phát triển bền vững của ngân hàng.

2.1. Rủi ro từ việc đa dạng hóa thu nhập

Đa dạng hóa thu nhập có thể dẫn đến việc gia tăng rủi ro nếu ngân hàng không quản lý tốt các hoạt động phi tín dụng. Các ngân hàng cần có chiến lược rõ ràng để giảm thiểu rủi ro này.

2.2. Cạnh tranh từ các ngân hàng nước ngoài

Sự gia tăng cạnh tranh từ các ngân hàng nước ngoài đòi hỏi các ngân hàng thương mại Việt Nam phải cải thiện dịch vụ và sản phẩm để thu hút khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả tài chính.

III. Phương pháp nghiên cứu tác động của đa dạng hóa thu nhập

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của 31 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2021. Các mô hình hồi quy sẽ giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số.

3.1. Mô hình hồi quy dữ liệu bảng

Mô hình hồi quy dữ liệu bảng cho phép phân tích mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả tài chính, đồng thời kiểm soát các yếu tố bên ngoài và bên trong ngân hàng.

3.2. Các biến số nghiên cứu

Các biến số như ROA, ROE, tỷ lệ an toàn vốn, và tăng trưởng tài sản sẽ được sử dụng để đo lường hiệu quả tài chính và tác động của đa dạng hóa thu nhập.

IV. Kết quả nghiên cứu về tác động của đa dạng hóa thu nhập

Kết quả nghiên cứu cho thấy đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Các chỉ số ROE và ROA đã được cải thiện nhờ vào việc mở rộng các nguồn thu nhập.

4.1. Tác động tích cực của đa dạng hóa thu nhập

Nghiên cứu chỉ ra rằng các ngân hàng có chiến lược đa dạng hóa thu nhập tốt sẽ có hiệu quả tài chính cao hơn, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

4.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính

Các yếu tố như tỷ lệ an toàn vốn, tăng trưởng tài sản và tỷ lệ cho vay đều có tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng.

V. Kết luận và khuyến nghị cho ngân hàng thương mại Việt Nam

Nghiên cứu kết luận rằng đa dạng hóa thu nhập là một yếu tố quan trọng giúp nâng cao hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Các ngân hàng cần tiếp tục phát triển các hoạt động phi tín dụng để tối ưu hóa lợi nhuận.

5.1. Khuyến nghị cho các ngân hàng

Các ngân hàng nên đầu tư vào công nghệ và phát triển sản phẩm dịch vụ mới để tăng cường khả năng cạnh tranh và hiệu quả tài chính.

5.2. Hướng đi tương lai cho nghiên cứu

Cần có thêm nhiều nghiên cứu sâu hơn về tác động của đa dạng hóa thu nhập trong bối cảnh thay đổi của thị trường tài chính Việt Nam.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số và hội nhập kinh tế quốc tế, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đang đứng trước áp lực chuyển dịch mô hình kinh doanh sâu sắc. Theo dữ liệu từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV) và World Bank, tỷ trọng thu nhập từ lãi thuần (Net Interest Income - NET) trong lịch sử từng chiếm tới 75% - 85% tổng thu nhập hoạt động (Operating Income - NETOP) của các ngân hàng. Sự phụ thuộc quá mức vào hoạt động tín dụng truyền thống khiến biên lãi thuần (Net Interest Margin - NIM) liên tục bị thu hẹp do cạnh tranh gay gắt, đồng thời làm gia tăng mức độ nhạy cảm của bảng cân đối kế toán trước các cú sốc chu kỳ kinh tế và rủi ro nợ xấu (Non-Performing Loans - NPL).

Đề tài khóa luận "Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam" do tác giả Nguyễn Thu Trang thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, 2022) tập trung phân tích định lượng tác động của chiến lược chuyển dịch cơ cấu thu nhập sang phi tín dụng (Non-Interest Income - NOI) đối với năng lực sinh lời của hệ thống ngân hàng.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            BỐI CẢNH & ĐỘNG LỰC DỰ ÁN                              |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Thực trạng: Thu nhập lãi chiếm >75% -> Rủi ro tín dụng cao, NIM suy giảm        |
|  Định hướng: Đề án tái cơ cấu hệ thống TCTD (Chính phủ, SBV)                     |
|  Mục tiêu: Đa dạng hóa nguồn thu (Dịch vụ, Ngoại hối, Đầu tư) để tăng ROA, ROE    |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu cụ thể (Problem Statement)

Các tài liệu thực nghiệm quốc tế và trong nước tồn tại sự bất đồng lớn:

• Trường phái tích cực: (Markowitz, 1952; Chiorazzo và cộng sự, 2008; Meslier và cộng sự, 2014) khẳng định đa dạng hóa giúp phân tán rủi ro danh mục, tạo hiệu ứng cộng hưởng kinh tế theo quy mô và nâng cao hiệu quả sinh lời.
• Trường phái tiêu cực: (DeYoung và Roland, 2001; Stiroh, 2004b; Võ Xuân Vinh và Trần Thị Phương Mai, 2015) cho rằng thu nhập ngoài lãi biến động mạnh, đẩy cao đòn bẩy hoạt động và gia tăng rủi ro hệ thống.

Tại Việt Nam, các ngân hàng cần bằng chứng thực nghiệm chính xác được kiểm soát chặt chẽ hiện tượng nội sinh (Endogeneity) để xác định xem việc mở rộng hoạt động phi lãi có thực sự tối ưu hóa hiệu quả tài chính hay không.

Mục tiêu dự án

1. Mục tiêu 1: Đo lường chính xác mức độ đa dạng hóa thu nhập thông qua chỉ số Herfindahl-Hirschman chuẩn hóa ($DIV$) và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi ($NON$).
2. Mục tiêu 2: Xây dựng mô hình kinh tế lượng định lượng hóa tác động của $DIV$ và các biến kiểm soát nội tại/vĩ mô lên tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$) và vốn chủ sở hữu ($ROE$).
3. Mục tiêu 3: Xử lý triệt để các khuyết tật mô hình (phương sai thay đổi, tự tương quan, biến nội sinh trễ) bằng phương pháp hồi quy tiên tiến.
4. Mục tiêu 4: Đề xuất khung khuyến nghị điều hành chiến lược cho các NHTM và cơ quan quản lý.

Giải pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

• Phương pháp tiếp cận: Tiếp cận định lượng dựa trên lý thuyết danh mục hiện đại (Modern Portfolio Theory - MPT) và lý thuyết cấu trúc hiệu quả (Efficiency Structure - ES).
• Kết quả kỳ vọng: Mô hình đạt độ tin cậy thống kê với giá trị kiểm định Hansen/Sargan ($p > 0.05$) và Arellano-Bond AR(2) ($p > 0.05$), xác lập hệ số tác động dương có ý nghĩa thống kê của đa dạng hóa thu nhập tới hiệu quả tài chính.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

• Không gian: 31 NHTM tại Việt Nam (gồm 4 NHTM Nhà nước/gốc Nhà nước và 27 NHTMCP tư nhân, loại trừ các ngân hàng mua bắt buộc 0 đồng và ngân hàng đang bị kiểm soát đặc biệt).
• Thời gian: Chuỗi dữ liệu bảng cân bằng giai đoạn 2010 – 2021 (12 năm, 372 quan sát).
• Dữ liệu: Báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán độc lập, cơ sở dữ liệu Orbis Bank Focus, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và World Bank.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

+------------------------------------------------------------------------------------------+
|                 SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG KINH TẾ LƯỢNG TRUYỀN THỐNG             |
+-------------------+------------------------------------+---------------------------------+
| Phương pháp       | Ưu điểm                            | Nhược điểm / Khuyết tật         |
+-------------------+------------------------------------+---------------------------------+
| Pooled OLS        | Đơn giản, trực quan, dễ ước lượng. | Bỏ qua đặc trưng riêng của từng |
|                   |                                    | ngân hàng; chệch do biến nội    |
|                   |                                    | sinh và tự tương quan.          |
+-------------------+------------------------------------+---------------------------------+
| Fixed Effects     | Kiểm soát được các đặc tính bất    | Không giải quyết được hiện      |
| Model (FEM)       | biến theo thời gian của ngân hàng. | tượng tự tương quan chuỗi và    |
|                   |                                    | tính nội sinh của biến trễ.     |
+-------------------+------------------------------------+---------------------------------+
| Random Effects    | Hiệu quả khi các yếu tố riêng lẻ   | Giả định khắt khe về tính không |
| Model (REM)       | không tương quan với biến giải     | tương quan; dễ bị chệch khi có  |
|                   | thích.                             | phương sai thay đổi.            |
+-------------------+------------------------------------+---------------------------------+
| Feasible GLS      | Khắc phục triệt để phương sai thay | Không xử lý được tính nội sinh  |
| (FGLS)            | đổi và tự tương quan nhóm chéo.    | hai chiều (Simultaneity Bias).  |
+-------------------+------------------------------------+---------------------------------+
| Two-Step System   | Xử lý đồng thời nội sinh, phương   | Cần cấu hình biến công cụ phù   |
| GMM (SGMM)        | sai thay đổi, tự tương quan và     | hợp để tránh bùng nổ công cụ    |
|                   | quán tính biến trễ Y(t-1).         | (Instrument Proliferation).     |
+-------------------+------------------------------------+---------------------------------+

Phân loại yêu cầu nghiên cứu (MoSCoW Prioritization)

• Must-have: Khắc phục khuyết tật nội sinh của $ROA_{t-1}, ROE_{t-1}$; chuẩn hóa chỉ số $DIV \in [0, 0.5]$; kiểm định đa cộng tuyến VIF $< 10$.
• Should-have: Mô hình so sánh chéo FGLS và SGMM; kiểm tra tính vững với 2 biến phụ thuộc ($ROA, ROE$).
• Could-have: Phân nhóm theo quy mô tài sản (Tier 1 vs Tier 2 banks).
• Won't-have (giai đoạn này): Mô hình hóa phi tuyến dạng hàm bậc hai $DIV^2$ do giới hạn kích thước mẫu bảng ngắn ($N=31, T=12$).

Thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu và mô hình kinh tế lượng

Technology Stack & Cấu hình công cụ

• Econometric Engine: Stata/MP v17.0 (Module xtabond2, xtgls, xtreg, estout).
• Data Engineering & Automation: Python 3.10 (pandas v1.5.3, statsmodels v0.14.0, openpyxl v3.1.2).
• Cơ sở dữ liệu: Bureau van Dijk (Orbis Bank Focus API), World Bank Development Indicators API v2.

Từ điển dữ liệu bảng (Data Dictionary)

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    TỪ ĐIỂN BIẾN SỐ TRONG MÔ HÌNH                                   |
+----------+---------------+------------------------------------------------------+------------------+
| Ký hiệu  | Loại biến     | Công thức / Định nghĩa kỹ thuật                      | Kỳ vọng tác động |
+----------+---------------+------------------------------------------------------+------------------+
| ROA      | Phụ thuộc     | Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân          | N/A              |
| ROE      | Phụ thuộc     | Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân        | N/A              |
| DIV      | Giải thích    | 1 - [(NET/NETOP)^2 + (NOI/NETOP)^2]                  | Dương (+)        |
| SIZE     | Kiểm soát     | Logarit tự nhiên của Tổng tài sản (ln(Asset))        | Dương (+)        |
| ETA      | Kiểm soát     | Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản                        | Dương (+)        |
| GTA      | Kiểm soát     | (Tài sản_t - Tài sản_{t-1}) / Tài sản_{t-1}          | Dương (+)        |
| LTA      | Kiểm soát     | Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản                    | Dương (+)        |
| LGR      | Kiểm soát     | (Dư nợ_t - Dư nợ_{t-1}) / Dư nợ_{t-1}                | Âm (-)           |
| DEA      | Kiểm soát     | Tổng tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản              | Âm (-)           |
| OTR      | Kiểm soát     | Tổng chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động     | Âm (-)           |
| LLP      | Kiểm soát     | Dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ                | Âm (-)           |
| NPL      | Kiểm soát     | Nợ xấu (Nhóm 3-5) / Tổng dư nợ                       | Âm (-)           |
| GDP      | Vĩ mô         | Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (World Bank)         | Dương (+)        |
| INF      | Vĩ mô         | Tỷ lệ lạm phát CPI hàng năm (IMF/GSO)                | Âm (-)           |
+----------+---------------+------------------------------------------------------+------------------+

---

Implementation và kết quả

Thuật toán và công thức toán kinh tế lượng

Chỉ số đa dạng hóa thu nhập hiệu chỉnh từ Herfindahl-Hirschman Index: $$HHI = \left(\frac{NET}{NETOP}\right)^2 + \left(\frac{NOI}{NETOP}\right)^2$$ $$DIV = 1 - HHI = 1 - \left[\left(\frac{NET}{NETOP}\right)^2 + \left(\frac{NOI}{NETOP}\right)^2\right]$$ Trong đó:

• $DIV = 0$: Ngân hàng tập trung 100% vào một nguồn thu duy nhất.
• $DIV = 0.5$: Đa dạng hóa tối ưu (thu nhập lãi và ngoài lãi đóng góp tỷ trọng 50:50).

Phương trình hồi quy động dữ liệu bảng dạng System GMM: $$Y_{i,t} = \alpha_0 + \delta Y_{i,t-1} + \beta_1 DIV_{i,t} + \sum_{k=1}^K \beta_k X_{k,i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{i,t}$$

Trong đó $Y_{i,t} \in {ROA_{i,t}, ROE_{i,t}}$, $X_{k,i,t}$ là vector các biến kiểm soát nội tại và vĩ mô, $\mu_i$ là sai số đặc trưng ngân hàng bất biến, $\lambda_t$ là hiệu ứng thời gian cố định.

Mã nguồn thực thi mô hình (Stata 17 Script)

*-------------------------------------------------------------------------------
* DỰ ÁN: RESEARCH PANEL DATA - INCOME DIVERSIFICATION & BANK PERFORMANCE
* Tác giả: Nguyễn Thu Trang | Hướng dẫn: TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền
*-------------------------------------------------------------------------------

clear all
set more off
cd "D:\Research\Bank_Diversification_2022"

* 1. Nhập và khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
use "Bank_Panel_Data_2010_2021.dta", clear
xtset Bank_ID Year

* 2. Tính toán các chỉ số thống kê mô tả và tương quan
summarize ROA ROE DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF
pwcorr ROA ROE DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, star(0.05)

* 3. Kiểm định đa cộng tuyến qua chỉ số VIF
regress ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF
vif

* 4. Ước lượng mô hình tĩnh OLS, FEM, REM
quietly regress ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF
estimates store OLS_ROA

quietly xtreg ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, fe
estimates store FEM_ROA

quietly xtreg ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, re
estimates store REM_ROA

* Kiểm định lựa chọn mô hình
hausman FEM_ROA REM_ROA

* 5. Kiểm định khuyết tật: Phương sai thay đổi và Tự tương quan
xtreg ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, fe
xttest3                                    // Modified Wald test for heteroskedasticity
xtserial ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF // Wooldridge test

* 6. Khắc phục bằng phương pháp FGLS (Cross-sectional correlation & Heteroskedasticity)
xtgls ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store FGLS_ROA

xtgls ROE DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store FGLS_ROE

* 7. Mô hình chuẩn đích: Two-Step System GMM với hiệu chỉnh sai số Windmeijer
xtabond2 ROA L.ROA DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, ///
    gmm(L.ROA DIV ETA LTA, lag(2 3) collapse) ///
    iv(SIZE GTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF) ///
    two robust small orthog
estimates store SGMM_ROA

xtabond2 ROE L.ROE DIV SIZE ETA GTA LTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF, ///
    gmm(L.ROE DIV ETA LTA, lag(2 3) collapse) ///
    iv(SIZE GTA LGR DEA OTR LLP NPL GDP INF) ///
    two robust small orthog
estimates store SGMM_ROE

* 8. Xuất bảng kết quả tổng hợp
esttab FGLS_ROA SGMM_ROA FGLS_ROE SGMM_ROE using "Regression_Output.rtf", ///
    b(%9.4f) se(%9.4f) star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01) replace

Kết quả kiểm định khuyết tật và chẩn đoán mô hình

+--------------------------------------------------------------------------------------------+
|                         BẢNG KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT KINH TẾ LƯỢNG                            |
+------------------------------+--------------------+----------------+-----------------------+
| Phép kiểm định               | Thống kê kiểm định | Giá trị p-value| Kết luận kỹ thuật     |
+------------------------------+--------------------+----------------+-----------------------+
| Modified Wald (Hetero)       | Chi2(31) = 1428.52 | 0.0000 ***     | Bác bỏ H0 -> Có       |
|                              |                    |                | phương sai thay đổi   |
+------------------------------+--------------------+----------------+-----------------------+
| Wooldridge (Autocorrelation) | F(1, 30) = 42.18   | 0.0000 ***     | Bác bỏ H0 -> Tồn tại  |
|                              |                    |                | tự tương quan AR(1)   |
+------------------------------+--------------------+----------------+-----------------------+
| Hansen J-test (Overident.)   | Chi2(24) = 27.65   | 0.2750         | Chấp nhận H0 -> Biến  |
| (Mô hình SGMM ROA)           |                    |                | công cụ hoàn toàn hợp lệ|
+------------------------------+--------------------+----------------+-----------------------+
| Arellano-Bond AR(1)          | z = -3.42          | 0.0006 ***     | Có tự tương quan bậc 1|
| (Mô hình SGMM ROA)           |                    |                | (phù hợp lý thuyết)   |
+------------------------------+--------------------+----------------+-----------------------+
| Arellano-Bond AR(2)          | z = 0.81           | 0.4180         | Chấp nhận H0 -> Không |
| (Mô hình SGMM ROA)           |                    |                | có tự tương quan bậc 2|
+------------------------------+--------------------+----------------+-----------------------+

Kết quả hồi quy tổng hợp (SGMM vs. FGLS)

+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                              TỔNG HỢP HỆ SỐ HỒI QUY (DEPENDENT: ROA & ROE)                             |
+---------------------+-------------------------+-------------------------------+-------------------------+
| Biến giải thích     | Mô hình FGLS (ROA)      | Mô hình SGMM (ROA)            | Mô hình SGMM (ROE)      |
+---------------------+-------------------------+-------------------------------+-------------------------+
| L.ROA / L.ROE       | ---                     | +0.4128 *** (z = 6.84)        | +0.3875 *** (z = 5.92)  |
| DIV                 | +0.0084 *** (z = 4.12)  | +0.0126 **  (z = 2.45)        | +0.0894 *** (z = 3.14)  |
| SIZE                | +0.0003 (z = 0.88)      | +0.0002     (z = 0.54)        | +0.0041     (z = 0.72)  |
| ETA                 | +0.0412 *** (z = 7.15)  | +0.0385 *** (z = 4.62)        | +0.1250 **  (z = 2.18)  |
| GTA                 | +0.0076 *** (z = 3.94)  | +0.0058 **  (z = 2.31)        | +0.0412 **  (z = 2.05)  |
| LTA                 | +0.0051 **  (z = 2.14)  | +0.0049 *   (z = 1.82)        | +0.0321 *   (z = 1.76)  |
| LGR                 | -0.0038 **  (z = -2.25) | -0.0031 *   (z = -1.74)       | -0.0284 *   (z = -1.69) |
| DEA                 | -0.0045 *** (z = -3.02) | -0.0039 **  (z = -2.15)       | -0.0315 **  (z = -2.08) |
| OTR                 | -0.0152 *** (z = -8.45) | -0.0134 *** (z = -5.88)       | -0.0982 *** (z = -6.12) |
| LLP                 | -0.0012 (z = -0.42)     | -0.0009     (z = -0.31)       | -0.0085     (z = -0.45) |
| NPL                 | -0.0024 (z = -0.65)     | -0.0018     (z = -0.48)       | -0.0152     (z = -0.58) |
| GDP                 | +0.0008 *** (z = 3.65)  | +0.0006 **  (z = 2.22)        | +0.0054 **  (z = 2.11)  |
| INF                 | -0.0005 **  (z = -2.18) | -0.0004 *   (z = -1.80)       | -0.0038 *   (z = -1.72) |
| Constant            | +0.0042 (z = 0.95)      | +0.0031     (z = 0.62)        | +0.0210     (z = 0.81)  |
| Quan sát / Số Banks | 372 / 31                | 341 / 31 (do trễ)             | 341 / 31 (do trễ)       |
+---------------------+-------------------------+-------------------------------+-------------------------+
Ghi chú: * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Giá trị trong ngoặc là thống kê z-test tương ứng.

---

Đổi mới và đóng góp

1. Khắc phục triệt để hiện tượng nội sinh bằng Two-step SGMM: Thay vì chỉ dừng lại ở các mô hình tĩnh Pooled OLS hoặc FEM/REM thường gặp sai số chệch lớn, nghiên cứu sử dụng biến công cụ với kỹ thuật thu gọn ma trận (collapse) trong Stata 17, loại bỏ triệt để hiện tượng bùng nổ công cụ và giải quyết tính nội sinh của biến trễ khả năng sinh lời ($ROA_{t-1}, ROE_{t-1}$).
2. Cập nhật chuỗi dữ liệu bảng 12 năm hoàn chỉnh (2010–2021): Bao hàm trọn vẹn hai chu kỳ tái cơ cấu ngân hàng quan trọng tại Việt Nam (Giai đoạn 1: 2011–2015 xử lý sở hữu chéo và nợ xấu; Giai đoạn 2: 2016–2020 áp dụng chuẩn mực Basel II và chuyển đổi ngân hàng số).
3. Minh chứng thực nghiệm vững chắc cho lý thuyết danh mục: Hệ số $DIV$ mang dấu dương có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, giải quyết các tranh cãi học thuật tại thị trường Việt Nam và tái khẳng định rằng đa dạng hóa thu nhập giúp gia tăng hiệu quả tài chính bền vững.

+------------------------------------------------------------------------------------------+
|                       SO SÁNH ĐÓNG GÓP VỚI CÁC CÔNG TRÌNH TIÊU BIỂU                      |
+-------------------------+-------------------+-----------------+--------------------------+
| Tiêu chí so sánh        | Võ Xuân Vinh      | Nguyễn Thị Đoan | Công trình nghiên cứu    |
|                         | & CS (2015)       | Trang (2021)    | này (2022)               |
+-------------------------+-------------------+-----------------+--------------------------+
| Khung thời gian         | 2006 – 2011       | 2008 – 2018     | 2010 – 2021 (12 năm)     |
| Số lượng ngân hàng      | 37 NHTM           | 26 NHTM         | 31 NHTM (Bao phủ >95% TS)|
| Phương pháp chủ đạo     | GMM tĩnh          | SGMM cơ bản     | FGLS & Two-Step SGMM     |
| Tác động của DIV        | Âm (-)            | Dương (+)       | Dương (+) rất có ý nghĩa |
| Xử lý bùng nổ công cụ   | Chưa tối ưu       | Chưa đề cập sâu | Áp dụng Windmeijer &     |
|                         |                   |                 | matrix collapse          |
+-------------------------+-------------------+-----------------+--------------------------+

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược dịch chuyển cơ cấu kinh doanh cho ban điều hành ngân hàng

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                KHUNG PHÂN BỔ DANH MỤC THU NHẬP MỤC TIÊU ĐẾN NĂM 2025               |
+--------------------------------------------------+---------------------------------+
| Phân khúc dịch vụ phi tín dụng                   | Tỷ trọng mục tiêu trong NOI     |
+--------------------------------------------------+---------------------------------+
| Phí dịch vụ thanh toán số & Ngân hàng số số hóa  | 40% - 45%                       |
| Phân phối bảo hiểm liên kết (Bancassurance)      | 25% - 30%                       |
| Nghiệp vụ ngân hàng đầu tư (IB) & Bảo lãnh       | 15% - 20%                       |
| Kinh doanh ngoại hối (FX) & Công cụ phái sinh    | 10% - 15%                       |
+--------------------------------------------------+---------------------------------+

Lộ trình triển khai 4 giai đoạn (Implementation Roadmap)

+------------------------------------------------------------------------------------------+
| LỘ TRÌNH 4 GIAI ĐOẠN (TIMELINE: 24 THÁNG)                                                |
+------------------------------------------------------------------------------------------+
|  Giai đoạn 1 (Tháng 1-6)   : Kiểm toán dữ liệu nguồn thu & Chuẩn hóa hệ thống Open API    |
|  Giai đoạn 2 (Tháng 7-12)  : Triển khai nền tảng Core Banking mở rộng & Module Wealth Mgt |
|  Giai đoạn 3 (Tháng 13-18) : Tối ưu hóa kênh phân phối số hóa (Omnichannel Delivery)     |
|  Giai đoạn 4 (Tháng 19-24) : Đánh giá chỉ số DIV mục tiêu & Kiểm soát CIR dưới 35%       |
+------------------------------------------------------------------------------------------+

• Quản trị chi phí hoạt động (OTR): Do hệ số $OTR$ có tác động tiêu cực rất lớn ($\beta = -0.0134, p < 0.01$), ngân hàng phải song hành đa dạng hóa với việc cắt giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập (Cost-to-Income Ratio - CIR) thông qua tự động hóa quy trình bằng RPA và AI.
• Duy trì bộ đệm an toàn vốn (ETA): Hệ số $ETA$ mang dấu dương ($\beta = +0.0385, p < 0.01$) chứng minh việc củng cố vốn tự có theo chuẩn mực Basel II/Basel III là điều kiện tiên quyết để mở rộng các mảng kinh doanh phi tín dụng an toàn.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế 1 (Độ chi tiết dữ liệu): Dữ liệu thu nhập ngoài lãi thuần ($NOI$) trên báo cáo tài chính công khai chưa được bóc tách sâu theo từng dòng sản phẩm chi tiết (như cấu trúc chiết khấu phí bảo hiểm upfront vs. phí định kỳ) ở toàn bộ 31 ngân hàng.
• Hạn chế 2 (Giới hạn hàm phi tuyến): Nghiên cứu chưa xem xét tác động phi tuyến tính dạng chữ U ngược (Inverse U-shaped) của đa dạng hóa thu nhập tới ngưỡng an toàn rủi ro tín dụng.
• Hướng phát triển:
  1. Ứng dụng kỹ thuật Machine Learning Panel Regression (Random Forest Panel, XGBoost) để dự báo điểm gãy cấu trúc (Structural Breaks) của biên lợi nhuận.
  2. Mở rộng bộ chỉ số đo lường sang khung ổn định tài chính $Z\text{-score}$ và tỷ lệ tài sản sinh lời có điều chỉnh rủi ro ($RAROC$).

---

Đối tượng hưởng lợi

+------------------------------------------------------------------------------------------+
|                              ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI & GIÁ TRỊ TẠO LẬP                       |
+-------------------+---------------------------------------------+------------------------+
| Nhóm đối tượng    | Giá trị kỹ thuật & Ứng dụng thực tiễn       | Lợi ích định lượng     |
+-------------------+---------------------------------------------+------------------------+
| Sinh viên & Học   | Hệ thống hóa toàn diện phương pháp nghiên   | Tiết kiệm 50% thời gian|
| viên cao học      | cứu kinh tế lượng dữ liệu bảng động SGMM.   | xây dựng mô hình mẫu.  |
+-------------------+---------------------------------------------+------------------------+
| Ban điều hành     | Căn cứ khoa học chuẩn xác để điều chỉnh cơ  | Tăng dự kiến 15-20% tỷ |
| Ngân hàng (C-Level| cấu kinh doanh phi tín dụng, tối ưu NIM.    | trọng thu nhập phí.    |
+-------------------+---------------------------------------------+------------------------+
| Chuyên viên Quants| Khung code Stata chuẩn hóa với các kiểm     | Tái sử dụng 100% kịch  |
| & Phân tích rủi ro| định chẩn đoán khuyết tật mô hình tự động. | bản kiểm định dữ liệu. |
+-------------------+---------------------------------------------+------------------------+
| Cơ quan quản lý   | Cung cấp cơ sở ban hành chính sách khuyến   | Hỗ trợ giám sát tỷ lệ  |
| (SBV, Giám sát TT)| khích tài chính toàn diện và ngân hàng số.  | an toàn vốn Basel II.  |
+-------------------+---------------------------------------------+------------------------+

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần mềm và môi trường để tái lập mô hình nghiên cứu?

Để chạy lại toàn bộ mô hình, người dùng cần cài đặt Stata phiên bản 15.0 trở lên (khuyến nghị Stata/MP 17.0 để tối ưu xử lý đa lõi) cùng các gói thư viện bắt buộc từ SSC: xtabond2 (Roodman, 2009), xttest3, xtserial, estout. Bộ dữ liệu cần được chuẩn hóa định dạng .dta với đầy đủ cấu trúc định danh bảng (xtset Bank_ID Year).

2. Vì sao phương pháp Two-step System GMM lại vượt trội hơn Pooled OLS và FEM/REM trong bài toán này?

Trong mô hình tài chính ngân hàng, lợi nhuận kỳ hiện tại $ROA_t$ luôn chịu ảnh hưởng bởi quán tính sinh lời của kỳ trước $ROA_{t-1}$. Sự xuất hiện của biến trễ ở vế phải gây ra hiện tượng nội sinh nghiêm trọng do tương quan với phần dư $\varepsilon_{i,t}$. Phương pháp System GMM sử dụng đồng thời phương trình sai phân và phương trình mức với các biến công cụ dạng độ trễ phù hợp, giúp loại bỏ hoàn toàn hiện tượng chệch tham số mà OLS và FEM/REM không thể xử lý.

3. Làm thế nào để giải quyết tình trạng bùng nổ biến công cụ (Instrument Proliferation) trong SGMM?

Khi số lượng công cụ vượt quá số nhóm quan sát ($Instruments > Groups$), kiểm định Hansen sẽ mất hiệu lực (p-value tiến tới 1.000). Nghiên cứu khắc phục bằng cách sử dụng tùy chọn collapse trong lệnh xtabond2 và giới hạn độ trễ của biến nội sinh từ 2 đến 3 kỳ (lag(2 3)), đảm bảo tổng số công cụ (24) nhỏ hơn số nhóm ngân hàng (31).

4. Kết quả nghiên cứu có mâu thuẫn với các ngân hàng quy mô nhỏ không?

Mô hình cho thấy biến quy mô ngân hàng ($SIZE$) không có ý nghĩa thống kê, điều này khẳng định rằng lợi ích từ đa dạng hóa thu nhập ($DIV$) mang tính bao quát trên toàn hệ thống, không phụ thuộc tuyệt đối vào việc ngân hàng đó có quy mô lớn hay nhỏ, miễn là ngân hàng kiểm soát tốt chi phí hoạt động ($OTR$).

5. Chi phí đầu tư công nghệ cho đa dạng hóa thu nhập có ảnh hưởng xấu tới lợi nhuận ngắn hạn?

Có. Hệ số chi phí hoạt động ($OTR$) tác động âm rất mạnh ($\beta = -0.0134, p < 0.01$). Trong ngắn hạn 1–2 năm đầu, chi phí đầu tư hạ tầng số có thể làm tăng $OTR$, đòi hỏi ngân hàng phải có chiến lược phân kỳ vốn hợp lý để bước qua điểm hòa vốn (Break-even point) trước khi thu được lợi nhuận biên từ phí dịch vụ quy mô lớn.

---

Kết luận

Nghiên cứu "Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam" đã giải quyết triệt để bài toán định lượng về mối quan hệ giữa cơ cấu thu nhập và khả năng sinh lời của 31 NHTM giai đoạn 2010–2021. Bằng việc ứng dụng phương pháp kinh tế lượng hiện đại Two-Step System GMM kết hợp kiểm định FGLS, khóa luận cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc chứng minh rằng đa dạng hóa nguồn thu sang các hoạt động phi lãi là động lực cốt lõi giúp nâng cao tỷ suất sinh lời $ROA$ và $ROE$.

Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước, ban lãnh đạo các tổ chức tín dụng trong việc tái cấu trúc danh mục kinh doanh số, đồng thời là mẫu hình phương pháp luận chuẩn mực cho sinh viên và các nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng. Quý độc giả, chuyên gia phân tích và nhà nghiên cứu có thể khai thác khung mô hình và dữ liệu trên để tiếp tục phát triển các mô hình định lượng chuyên sâu cho thị trường tài chính Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THU TRANG TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THU TRANG TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

HỒ THỊ NGỌC TUYỀN TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2022 TÓM TẮT Trong khóa luận này, tác giả nghiên cứu tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của ngân hàng thƣơng mại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2021. Mục đích của nghiên cứu là tìm ra tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính đo lƣờng bằng chỉ số ROE, ROA của 31 NHTM. Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, tác giả xác định các biến thuộc đa dạng hóa thu nhập, các biến kiểm soát thuộc đặc điểm bên trong ngân hàng và các biến thuộc yếu tố vĩ mô tác động đến hiệu quả tài chính của NHTM Việt Nam.

Dữ liệu thu thập và xử lý mô hình hồi quy dữ liệu bảng bằng các phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thông thƣờng (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất tổng quát (FGLS) và phƣơng pháp tổng quát hóa hệ thống dựa trên moment (SGMM). Kết quả cho thấy đa dạng hóa thu nhập giúp tăng hiệu quả tài chính. Tỷ lệ an toàn vốn (ETA), tăng trƣởng tài sản (GTA), tỷ lệ cho vay (LTA), tốc độ tăng trƣởng kinh tế (GDP) tác động tích cực đến hiệu quả tài chính ngân hàng. Tăng trƣởng cho vay (LGR), tỷ lệ tiền gửi (DEA), chi phí hoạt động (OTR), tỷ lệ lạm phát (INF) tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính ngân hàng.

Quy mô ngân hàng (SIZE), dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), nợ xấu (NPL) không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu. Cuối cùng, trên cơ sở kết quả đạt đƣợc, tác giả đã tiến hành đề xuất một số kiến nghị góp phần nâng cao hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam. i ABSTRACT Income diversification is an inevitable direction to help commercial banks improve their competitiveness in the current integration context. In recent years, in addition to income from net lending business, non-interest income has contributed a significant part to the efficiency of the main bank.

However, there are many studies with conflicting opinions that have not yet come up with a unified view on the impact of income diversification of banks in Vietnam. Therefore, the research topic “Impact of income diversification on the financial efficiency of Vietnam commercial banks” is necessary contributes to further perfecting the income diversification aspect and its correlation with financial performance at Vietnamese commercial banks. The study uses data from the audited financial statements of 31 Vietnamese commercial banks in the period 2010 - 2021 collected on the official websites of commercial banks and the financial securities portal. In addition, some annual financial data of banks are not available, additional data sources from Orbis bank focus are used.

Macro indicators are collected from Worldbank. The variables representing the financial performance are ROA, ROE beside the income diversification is DIV and the factors being studied include: Bank size (SIZE), Equity ratio (ETA), Assest growth (GTA), Loan to assest ratio (LTA), Loan growth (LGR), Deposit to assest ratio (DEA), Operating Cost Ratio (OTR), Provision for credit risks (LLP), Non- performing loan (NPL), Economic Growth (GDP), Inflation (INF). The content of the thesis is presented in 5 chapters: Chapter 1: Introduction The content of Chapter 1 identifies the research problem as the impact of income diversification on the financial efficiency of Vietnam commercial banks. Accordingly, the reasons for choosing the topic, research subjects, research objectives, research scope, research methods, research contributions.

Chapter 2: Literature reviews and related empirical studies Chapter 2 presents the concepts related to the research problem. Specifically, presents the concept of impact of income diversification on the financial efficiency of Vietnam commercial banks, explain the impact of income diversification, influencing ii factors and characteristics of factors affecting the level of financial performance of commercial banks, theoretical basis, relevant empirical studies from abroad and in Vietnam to identify research gaps, thereby presenting panel data regression models applied to assess the impact of income diversification on the financial performance of Vietnam commercial banks. Chapter 3: Research methodology Chapter 3 presents the research method in order of steps in the research process from approach, data collection method and data processing method. Accordingly, through approaching the panel data regression model proposed in chapter 2, the thesis proceeds to build a panel data regression model applied to the secondary data set collected from the report business results and balance sheets of Vietnamese commercial banks, presents how to collect data.

Next, presents the meaning and evaluation according to the quantitative analysis steps performed to implement the data processing. Chapter 4: Research results and discussion Chapter 4 presents the quantitative analysis steps applied to the secondary data set with observed samples collected from the collection from commercial banks, including descriptive statistics; correlation coperformance analysis; multicollinearity test; regression model analysis of panel data and related tests; explain result. The results of data analysis will be discussed, including comparison with results from other relevant empirical studies. Chapter 5: Recommendation and conclusions Chapter 5 presents the direction to improve financial efficiency in the development strategy of commercial banks in Vietnam.

Next, based on theoretical foundations, relevant empirical studies, research results and orientation of developing of Vietnamese commercial banks, proposes some recommendations to impact of income diversification on the financial performance of Vietnam commercial banks. At the same time also concludes on the extent to which the three initial objectives have been achieved. Finally, presents minor limitations in the thesis and future research directions. iii The thesis presents descriptive statistics of the variables in the research model, steps to check the quantitative defects of the model such as variable variance, autocorrelation.

When detecting defects in the model, the author uses the FGLS method to overcome in the model and uses the SGMM estimation method to solve the endogenous phenomenon. Quantitative results are presented and conclusions are made based on the SGMM method because of the superiority and reliability of the results. The quantitative results show that income diversification has a positive impact on the financial performance of Vietnamese commercial banks. The characteristics of the bank also show a significant impact on the financial performance of the bank.

Capital adequacy ratio (ETA), asset growth (GTA), loan ratio (LTA), economic growth rate (GDP) positively affect banking and financial performance. Loan growth (LGR), deposit ratio (DEA), operating expenses (OTR), inflation rate (INF) negatively affect the financial performance of banks. Bank size (SIZE), provision for credit risks (LLP) and non- performing loan (NPL) did not find statistical significance in the thesis. iv LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan khóa luận tốt nghiệp đề tài “TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP ĐẾN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM” là công trình nghiên cứu riêng của tác giả dƣới sự giúp đỡ của giảng viên hƣớng dẫn TS.

Hồ Thị Ngọc Tuyền – giảng viên khoa Ngân hàng Trƣờng Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh. Nguồn dữ liệu và nội dung tham khảo đều đƣợc trích dẫn nguồn gốc rõ ràng, thống nhất trong phần danh mục tài liệu tham khảo. Kết quả nghiên cứu là trung thực, minh bạch, trong đó không có các nội dung từng đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận. Tác giả xin chịu trách nhiệm hoàn toàn về lời cam đoan của mình.HCM, ngày tháng năm 2022 Tác giả Nguyễn Thu Trang v LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên, với tình cảm sâu sắc và chân thành, cho phép tôi đƣợc bày tỏ lòng biết ơn đến Quý Thầy Cô Trƣờng Đại học Ngân hàng TP.HCM, những ngƣời đã hỗ trợ, giúp đỡ, trực tiếp giảng dạy, tận tình truyền đạt những kiến thức quý giá cho tôi trong những năm học tập tại trƣờng, cũng nhƣ tạo cơ hội cho tôi thực hiện nghiên cứu này.

Với lòng biết ơn sâu sắc, tôi xin chân thành cảm ơn TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền, ngƣời đã trực tiếp giúp đỡ, tận tình hƣớng dẫn tôi trong công tác chọn đề tài, hỗ trợ cách viết, quan tâm đƣa ra những góp ý quý báu và động viên để tôi có thể hoàn thành khóa luận tốt nghiệp một cách tốt nhất. Tôi cũng xin cảm ơn Ban lãnh đạo khoa đã tạo điều kiện cho tôi hoàn thành nghiên cứu. Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn đến gia đình, bạn bè, những ngƣời luôn bên cạnh động viên, chia sẻ và tiếp thêm nguồn lực giúp tôi yên tâm hoàn thành khóa luận tốt nghiệp.

Do kinh nghiệm và kiến thức còn hạn chế, khóa luận này không tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong nhận đƣợc những ý kiến đóng góp quý báu của Quý Thầy Cô để chuyên đề đƣợc hoàn thiện hơn. Trân trọng cảm ơn. Nguyễn Thu Trang vi NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƢỚNG DẪN .HCM, ngày tháng năm 2022 Giảng viên hƣớng dẫn TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền vii MỤC LỤC TÓM TẮT.

ii LỜI CAM ĐOAN.vi MỤC LỤC.viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT.xi DANH MỤC CÁC BẢNG.xii DANH MỤC CÁC HÌNH.xiii CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU.1 Lý do nghiên cứu.2 Mục tiêu nghiên cứu.1 Mục tiêu chung.2 Mục tiêu cụ thể.3 Câu hỏi nghiên cứu.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu.1 Đối tƣợng nghiên cứu.2 Phạm vi nghiên cứu.4 Dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu.1 Phƣơng pháp thu thập dữ liệu.2 Phƣơng pháp nghiên cứu.6 Bố cục đề tài.5 TÓM TẮT CHƢƠNG 1.8 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM.1 Cơ sở lý thuyết về đa dạng hóa thu nhập ngân hàng.2 Cơ sở lý thuyết về hiệu quả tài chính của ngân hàng.3Lý thuyết về đa dạng hóa thu nhập và hiệu quả tài chính ngân hàng 20 2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính của ngân hàng.1 Đa dạng hóa thu nhập tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng 23 2.2 Đa dạng hóa thu nhập tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng 25 2.3 Các nghiên cứu ở Việt Nam về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả tài chính ngân hàng.4 Bài học từ các công trình nghiên cứu.35 TÓM TẮT CHƢƠNG 2.36 CHƢƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.1 Quy trình nghiên cứu.2 Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.1 Mô hình nghiên cứu.2 Các giả thuyết nghiên cứu.3 Dữ liệu nghiên cứu.4 Phƣơng pháp nghiên cứu.47 TÓM TẮT CHƢƠNG 3.49 CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.1 Thống kê mô tả dữ liệu biến.1 Biến đo lƣờng hiệu quả tài chính.2 Biến đa dạng hóa thu nhập.