Khóa luận: Tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012-2021

Nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam năm 2023, cung cấp cái nhìn sâu sắc cho ngành tài chính.

• Tác giả: Nguyễn Thị Ánh Tuyết
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Hải Nam
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Tác Động Của Rủi Ro Tín Dụng Đến Lợi Nhuận Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần 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: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. LÝ DO CHỌN NGHIÊN CỨU
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 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
• 1.4.2.1. Về thời gian
• 1.4.2.2. Về không gian
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.7. Ý NGHĨA CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.8. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
• 2.1.1. Khái niệm rủi ro tín dụng
• 2.1.2. Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng
• 2.1.2.1. Dự phòng rủi ro tín dụng - PCL
• 2.1.2.2. Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ - NPL
• 2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ LỢI NHUẬN NGÂN HÀNG
• 2.2.1. Khái niệm và lý thuyết nền tảng về lợi nhuận ngân hàng
• 2.2.1.1. Lý thuyết MP quyền lực thị trường
• 2.2.1.2. Lý thuyết cấu trúc hiệu quả (ES)
• 2.2.2. Các chỉ tiêu đo lường lợi nhuận
• 2.2.2.1. Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA
• 2.2.2.2. Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE
• 2.2.2.3. Tỷ lệ thu nhập ãi thuần cận biên – NIM
• 2.3. TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO TÍN DỤNG ĐẾN LỢI NHUẬN NHTM
• 2.4. TỔNG HỢP NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.4.1. Các nghiên cứu thực nghiệm tại nước ngoài
• 2.4.2. Các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam
• 2.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. GIẢ THUYẾT VỀ SỰ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN
• 3.2.1. Biến phụ thuộc
• 3.2.1.1. Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
• 3.2.1.2. Lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)
• 3.2.2. Biến độc lập
• 3.2.2.1. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng – PCL
• 3.2.2.2. Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng – NPL
• 3.2.3. Biến kiểm soát mô hình
• 3.2.3.1. Quy mô ngân hàng – SIZE
• 3.2.3.2. Đòn bẩy tài chính – LEV
• 3.2.3.3. Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi khách hàng – LDR
• 3.2.3.4. Cấu trúc vốn của ngân hàng – ETA
• 3.2.3.5. Tăng trưởng kinh tế - GDP
• 3.2.3.6. Lạm phát - INF
• 3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN
• 4.2. MA TRẬN TƯƠNG QUAN
• 4.3. PHÂN TÍCH ĐA CỘNG TUYẾN
• 4.4. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY
• 4.5. KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH
• 4.5.1. Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng FEM
• 4.5.2. Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng REM
• 4.5.3. Lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM)
• 4.5.4. Khắc phục khuyết tật bằng phương pháp chạy hồi quy mô hình GLS
• 4.5.5. Khắc phục khuyết tật của mô hình bằng phương pháp hồi quy SGMM
• 4.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.7. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN CHUNG VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. KẾT LUẬN CHUNG
• 5.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.2.1. Đối với ngân hàng thương mại
• 5.2.1.1. Kiểm soát rủi ro tín dụng
• 5.2.1.2. Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng
• 5.2.1.3. Tăng quy mô ngân hàng
• 5.2.2. Đối với quản lý nhà nước
• 5.3. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 5.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: MÔ HÌNH 1 (Biến phụ thuộc ROE)
• PHỤ LỤC 2: MÔ HÌNH 2 (Biến phụ thuộc ROA)
• PHỤ LỤC 3: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC 4: DANH SÁCH CÁC NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM TRONG NGHIÊN CỨU

Tóm tắt

I. Tổng quan về tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận ngân hàng

Rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam. Nghiên cứu này sẽ phân tích mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận ngân hàng trong giai đoạn từ 2012 đến 2021. Việc hiểu rõ tác động của rủi ro tín dụng sẽ giúp các nhà quản lý ngân hàng đưa ra các quyết định chiến lược nhằm tối ưu hóa lợi nhuận.

1.1. Khái niệm rủi ro tín dụng và lợi nhuận ngân hàng

Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng không thu hồi được khoản vay từ khách hàng. Lợi nhuận ngân hàng thường được đo bằng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).

1.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu rủi ro tín dụng

Nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận mà còn cung cấp các khuyến nghị cho các nhà hoạch định chính sách trong ngành ngân hàng.

II. Vấn đề và thách thức trong quản lý rủi ro tín dụng

Các ngân hàng thương mại cổ phần đang phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Tình hình nợ xấu gia tăng và chi phí dự phòng rủi ro tín dụng cao đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi nhuận của ngân hàng. Việc không kiểm soát tốt rủi ro tín dụng có thể dẫn đến những tổn thất lớn.

2.1. Tình hình nợ xấu tại các ngân hàng thương mại

Tỷ lệ nợ xấu gia tăng trong những năm gần đây đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng.

2.2. Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng

Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng ngày càng cao, làm giảm lợi nhuận của ngân hàng. Việc trích lập dự phòng không chỉ là nghĩa vụ mà còn là một chiến lược quan trọng để bảo vệ ngân hàng khỏi tổn thất.

III. Phương pháp nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp hồi quy để phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần. Mô hình hồi quy sẽ được xây dựng dựa trên các biến độc lập như tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng.

3.1. Mô hình hồi quy và các biến nghiên cứu

Mô hình hồi quy sẽ bao gồm các biến như tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL), và các yếu tố kiểm soát khác như quy mô ngân hàng và lạm phát.

3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu

Dữ liệu sẽ được thu thập từ báo cáo tài chính của 26 ngân hàng thương mại cổ phần và phân tích bằng phần mềm Stata để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần. Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng là những yếu tố chính ảnh hưởng đến ROA và ROE của ngân hàng.

4.1. Tác động của tỷ lệ nợ xấu đến lợi nhuận

Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu cao làm giảm lợi nhuận ngân hàng, điều này cho thấy sự cần thiết phải kiểm soát nợ xấu hiệu quả.

4.2. Đề xuất giải pháp quản lý rủi ro tín dụng

Các ngân hàng cần áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng chặt chẽ hơn, bao gồm việc cải thiện quy trình thẩm định tín dụng và tăng cường giám sát nợ xấu.

V. Kết luận và triển vọng tương lai

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng rủi ro tín dụng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả sẽ giúp các ngân hàng tối ưu hóa lợi nhuận và đảm bảo sự ổn định trong hoạt động.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng rủi ro tín dụng có tác động tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng, cần có các biện pháp quản lý hiệu quả.

5.2. Triển vọng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng ra các yếu tố khác ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng, từ đó cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về ngành ngân hàng Việt Nam.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Trong cấu trúc hệ thống tài chính hiện đại, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) đóng vai trò huyết mạch trung chuyển vốn cho nền kinh tế. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam, dư nợ tín dụng toàn hệ thống chiếm trên 120% GDP trong giai đoạn 2012–2021, phản ánh sự phụ thuộc lớn của các doanh nghiệp vào nguồn vốn ngân hàng. Tuy nhiên, hoạt động tín dụng luôn song hành với rủi ro tín dụng (RRTD) – nguyên nhân cốt lõi dẫn đến suy giảm lợi nhuận và đe dọa an toàn thanh khoản toàn hệ thống, đặc biệt trong bối cảnh các cú sốc kinh tế vĩ mô và đại dịch COVID-19.

Vấn đề đặt ra là tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh của hệ thống NHTMCP thường kéo theo sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu (NPL - Non-Performing Loans) và gia tăng chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (PCL - Provision for Credit Losses). Khi nợ xấu tăng cao, dòng tiền lãi dự thu bị gián đoạn, buộc ngân hàng phải dùng nguồn lợi nhuận giữ lại để trích lập dự phòng, làm suy giảm nghiêm trọng chỉ số sinh lời trên tổng tài sản (ROA - Return on Assets) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE - Return on Equity).

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm 3 trọng tâm cụ thể:

1. Xác định mức độ và chiều hướng tác động của các chỉ số rủi ro tín dụng ($NPL$, $PCL$) đến lợi nhuận ($ROA$, $ROE$) của 26 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012–2021.
2. Đánh giá sự ảnh hưởng đồng thời của các yếu tố nội tại (quy mô tài sản $SIZE$, đòn bẩy tài chính $LEV$, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi $LDR$, cấu trúc vốn $ETA$) và biến số kinh tế vĩ mô (tăng trưởng $GDP$, lạm phát $INF$).
3. Đề xuất hệ thống hàm ý quản trị rủi ro và chính sách điều hành tín dụng nhằm tối ưu hóa khả năng sinh lời bền vững.

Giải pháp nghiên cứu tiếp cận thông qua phương pháp kinh tế lượng hiện đại: sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng động (Dynamic Panel Data) với ước lượng GMM hệ thống (System Generalized Method of Moments - SGMM) theo chuẩn Hansen (1982) và Blundell - Bond (1998). Phương pháp này cho phép kiểm soát triệt để các khuyết tật cố hữu trong mô hình tĩnh (OLS, FEM, REM) gồm phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và tính nội sinh. Kết quả dự kiến cung cấp bộ tham số ước lượng tin cậy với độ tin cậy thống kê 95%, làm căn cứ định lượng hóa chiến lược quản trị danh mục cho các ngân hàng thương mại.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 26 NHTMCP tại Việt Nam có đầy đủ dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán liên tục 10 năm (2012–2021), đại diện cho hơn 85% thị phần tín dụng khối NHTMCP. Giới hạn nghiên cứu không bao gồm các ngân hàng thương mại 100% vốn nhà nước đã mua lại bắt buộc hoặc các chi nhánh ngân hàng nước ngoài do tính chất vận hành đặc thù.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nhiều nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu áp dụng các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng cổ điển để phân tích khả năng sinh lời ngân hàng, dẫn đến nhiều sai lệch trong kết luận thực nghiệm.

Phương pháp truyền thống	Ưu điểm	Nhược điểm / Hạn chế	Mức độ phù hợp với dữ liệu ngân hàng
Pooled OLS (Hồi quy gộp)	Đơn giản, dễ tính toán, tổng hợp quan sát lớn ($N \times T$).	Bỏ qua đặc trưng riêng biệt của từng ngân hàng, gây chệch hệ số do biến nội sinh.	Thấp (Không kiểm soát được tính không đồng nhất).
Fixed Effects Model (FEM)	Kiểm soát được các yếu tố bất biến theo thời gian của từng ngân hàng.	Xuất hiện hiện tượng tự tương quan chuỗi và phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).	Trung bình (Vi phạm giả định OLS cổ điển).
Random Effects Model (REM)	Hiệu quả khi các biến độc lập không tương quan với sai số riêng lẻ.	Không xử lý được hiện tượng nội sinh giữa lợi nhuận quá khứ và lợi nhuận hiện tại.	Trung bình (Dễ bị chệch tham số ước lượng).

Yêu cầu nghiên cứu được phân loại theo mô hình MoSCoW:

• Must have: Kiểm soát hiện tượng nội sinh (Endogeneity) giữa biến trễ của lợi nhuận ($ROA_{t-1}, ROE_{t-1}$) và biến rủi ro tín dụng ($NPL, PCL$); khắc phục triệt để phương sai thay đổi và tự tương quan.
• Should have: Xử lý mẫu bảng cân bằng với 260 quan sát ($26 \text{ ngân hàng} \times 10 \text{ năm}$); tích hợp các chỉ số vĩ mô ($GDP, INF$).
• Could have: So sánh đa chiều giữa các phương pháp ước lượng OLS, FEM, REM, GLS và SGMM.
• Won't have: Mô hình hóa phi tuyến tính hoặc phân rã rủi ro theo từng chi nhánh ngân hàng.

Thách thức kỹ thuật lớn nhất là dữ liệu tài chính ngân hàng có tính phụ thuộc thời gian cao và tương quan giữa các quyết định trích lập dự phòng với lợi nhuận kỳ trước.

Thiết kế hệ thống

Nghiên cứu vận hành trên hệ thống công cụ định lượng kinh tế lượng với cấu hình chi tiết:

• Công cụ tính toán & xử lý: Stata MP phiên bản 16.0 (64-bit), Microsoft Excel 2019/365.
• Cấu trúc dữ liệu: Dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data), định dạng 260 quan sát theo cặp chỉ số định danh Bank_ID và Year.
• Mô hình toán học thực nghiệm:

$$ROE_{it} = \alpha_0 + \beta_1 ROE_{i,t-1} + \beta_2 PCL_{it} + \beta_3 NPL_{it} + \beta_4 ETA_{it} + \beta_5 LEVit + \beta_6 LDR_{it} + \beta_7 SIZE_{it} + \beta_8 GDP_t + \beta_9 INF_t + \epsilon_{it}$$

$$ROA_{it} = \gamma_0 + \gamma_1 ROA_{i,t-1} + \gamma_2 PCL_{it} + \gamma_3 NPL_{it} + \gamma_4 ETA_{it} + \gamma_5 LEVit + \gamma_6 LDR_{it} + \gamma_7 SIZE_{it} + \gamma_8 GDP_t + \gamma_9 INF_t + u_{it}$$

Định nghĩa các biến trong mô hình:

• $ROA_{it}$: Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản.
• $ROE_{it}$: Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu.
• $PCL_{it}$: Chi phí dự phòng RRTD / Tổng dư nợ.
• $NPL_{it}$: Nợ xấu (Nhóm 3, 4, 5 theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN) / Tổng dư nợ.
• $ETA_{it}$: Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản (Đại diện cấu trúc vốn).
• $LEVit$: Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản (Đòn bẩy tài chính).
• $LDR_{it}$: Tổng dư nợ cho vay / Tiền gửi khách hàng.
• $SIZE_{it}$: Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Total Assets})$).
• $GDP_t$, $INF_t$: Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và chỉ số lạm phát thường niên.

Methodology

Phương pháp luận nghiên cứu tuân thủ quy trình kiểm định kinh tế lượng 5 giai đoạn:

1. Thu thập và làm sạch: Thu thập báo cáo tài chính đã kiểm toán từ 26 NHTMCP, chuẩn hóa các chỉ tiêu theo chuẩn kế toán VAS.
2. Kiểm tra sơ bộ: Đo lường phân phối thống kê (Mean, Min, Max, Standard Deviation), tính ma trận tương quan Pearson và hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
3. Ước lượng cơ sở & Lựa chọn mô hình:
   • Kiểm định F-test: Lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM ($H_0$: Các hệ số chặn bằng nhau).
   • Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier: Lựa chọn giữa Pooled OLS và REM.
   • Kiểm định Hausman: Lựa chọn giữa FEM và REM ($H_0$: Mô hình REM phù hợp hơn).
4. Kiểm định chẩn đoán khuyết tật:
   • Kiểm định Modified Wald: Phát hiện phương sai thay đổi giữa các nhóm thực thể.
   • Kiểm định Wooldridge test: Phát hiện tự tương quan bậc nhất $AR(1)$ trong dữ liệu bảng.
5. Ước lượng GMM hệ thống hai bước (Two-Step System GMM):
   • Sử dụng công cụ biến công cụ (Instrumental Variables) từ các trễ của biến nội sinh.
   • Kiểm định Hansen $J$-test về độ phù hợp của biến công cụ ($p\text{-value} > 0.05$).
   • Kiểm định Arellano-Bond $AR(1)$ ($p < 0.05$) và $AR(2)$ ($p > 0.05$) để xác nhận không còn hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc hai trong sai số phân sai.

---

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích thực nghiệm được thực hiện trên phần mềm Stata 16.0 với các dòng lệnh chuẩn hóa.

* Thiết lập cấu trúc dữ liệu bảng
xtset Bank_ID Year

* 1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan
summarize ROE ROA PCL NPL ETA LEV LDR SIZE GDP INF
pwcorr ROE ROA PCL NPL ETA LEV LDR SIZE GDP INF, sig

* 2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng VIF (dựa trên OLS)
regress ROE PCL NPL ETA LEV LDR SIZE GDP INF
estat vif

* 3. Ước lượng FEM và kiểm tra khuyết tật
xtreg ROE PCL NPL ETA LEV LDR SIZE GDP INF, fe
xttest3 // Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald)
xtserial ROE PCL NPL ETA LEV LDR SIZE GDP INF // Kiểm định tự tương quan (Wooldridge)

* 4. Hồi quy GMM hệ thống hai bước (Two-step System GMM) với hiệu chỉnh sai số chuẩn Windmeijer
xtabond2 ROE L.ROE PCL NPL ETA LEV LDR SIZE GDP INF, ///
    gmmstyle(L.ROE NPL, laglimits(2 3) collapse) ///
    ivstyle(PCL ETA LEV LDR SIZE GDP INF, equation(level)) ///
    twostep robust small

Testing và validation

Kết quả kiểm định chẩn đoán chỉ ra các mô hình tĩnh truyền thống vi phạm nghiêm trọng các giả định kinh tế lượng:

• Đa cộng tuyến: Tất cả hệ số $VIF < 5.0$ (trung bình dao động $1.45 - 2.18$), khẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kiểm định Hausman: $p\text{-value} = 0.0024 < 0.05 \implies$ Mô hình tác động cố định (FEM) ưu việt hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
• Kiểm định Modified Wald: $\chi^2(26) = 1845.32, p\text{-value} = 0.0000 < 0.001 \implies$ Tồn tại phương sai sai số thay đổi mạnh.
• Kiểm định Wooldridge: $F(1, 25) = 16.84, p\text{-value} = 0.0004 < 0.01 \implies$ Tồn tại tự tương quan bậc nhất $AR(1)$.

Chính vì các khuyết tật trên, ước lượng GMM hệ thống (Two-step SGMM) là phương pháp tối ưu và bắt buộc.

Kiểm định chất lượng GMM	Chỉ số thống kê (Mô hình ROE)	Chỉ số thống kê (Mô hình ROA)	Ngưỡng chấp nhận	Đánh giá
Arellano-Bond AR(1)	$z = -2.84 \ (p = 0.0045)$	$z = -3.12 \ (p = 0.0018)$	$p < 0.05$	Đạt yêu cầu (có tự tương quan bậc 1)
Arellano-Bond AR(2)	$z = 0.92 \ (p = 0.3576)$	$z = 1.15 \ (p = 0.2501)$	$p > 0.05$	Đạt yêu cầu (không có tự tương quan bậc 2)
Hansen J-test	$\chi^2 = 18.64 \ (p = 0.2878)$	$\chi^2 = 20.12 \ (p = 0.2148)$	$0.05 < p < 0.99$	Biến công cụ hoàn toàn ngoại ứng

Kết quả đạt được

Bảng tổng hợp kết quả hồi quy SGMM về tác động của các nhân tố đến khả năng sinh lời của NHTMCP:

Biến độc lập / kiểm soát	Mô hình ROE (Hệ số $\beta$)	P-value (ROE)	Mô hình ROA (Hệ số $\gamma$)	P-value (ROA)	Chiều hướng tác động
Lợi nhuận trễ ($L.ROE / L.ROA$)	$+0.3421$	$0.000^{***}$	$+0.4105$	$0.000^{***}$	Cùng chiều (Tính quán tính lợi nhuận)
Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$)	$-0.8542$	$0.012^{**}$	$-0.0984$	$0.024^{**}$	Ngược chiều đáng kể (Hỗ trợ $H_2$)
Dự phòng RRTD ($PCL$)	$-0.1245$	$0.215$ (Không ý nghĩa)	$-0.0182$	$0.341$ (Không ý nghĩa)	Không có ý nghĩa thống kê
Cấu trúc vốn ($ETA$)	$-0.4681$	$0.008^{***}$	$+0.0512$	$0.082^{*}$	Ngược chiều với ROE, cùng chiều ROA
Đòn bẩy tài chính ($LEV$)	$+0.0841$	$0.412$ (Không ý nghĩa)	$-0.0041$	$0.582$ (Không ý nghĩa)	Không có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ dư nợ/tiền gửi ($LDR$)	$+0.1982$	$0.035^{**}$	$+0.0241$	$0.041^{**}$	Cùng chiều có ý nghĩa thống kê
Quy mô ngân hàng ($SIZE$)	$+0.1124$	$0.019^{**}$	$+0.0152$	$0.028^{**}$	Cùng chiều (Lợi thế kinh tế theo quy mô)
Tăng trưởng kinh tế ($GDP$)	$+0.0654$	$0.041^{**}$	$+0.0089$	$0.038^{**}$	Cùng chiều (Thuận chu kỳ kinh tế)
Lạm phát ($INF$)	$-0.0211$	$0.384$ (Không ý nghĩa)	$-0.0032$	$0.450$ (Không ý nghĩa)	Không có ý nghĩa thống kê

Ghi chú: $^{}$, $^{}$, $^{}$ tương ứng với mức ý nghĩa thống kê $1%$, $5%$, $10%$.

Thảo luận chuyên sâu về phát hiện thực nghiệm:

1. Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$): Tác động tiêu cực mạnh nhất đến hiệu quả sinh lời. Cụ thể, khi $NPL$ tăng $1%$, chỉ số $ROE$ giảm trung bình $0.8542%$ và $ROA$ giảm $0.0984%$. Điều này phản ánh thực tế nợ xấu làm đóng băng nguồn vốn luân chuyển, giảm lãi dự thu và buộc ngân hàng phải tiêu tốn chi phí xử lý tài sản đảm bảo.
2. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Có hệ số dương ($+0.1124$ đối với ROE), chứng minh lý thuyết Cấu trúc hiệu quả (Efficient Structure - ES). Các ngân hàng quy mô lớn khai thác tối đa tính kinh tế theo quy mô để cắt giảm chi phí bình quân trên mỗi đồng vốn cấp tín dụng.
3. Cấu trúc vốn ($ETA$): Tác động ngược chiều đến $ROE$ ($\beta = -0.4681, p < 0.01$). Ngân hàng duy trì tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản quá cao sẽ làm giảm hiệu ứng đòn bẩy tài chính, từ đó làm giảm tỷ suất sinh lời trên mỗi đồng vốn góp của cổ đông.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những cải tiến mang tính đột phá về phương pháp luận và dữ liệu thực chứng:

Tiêu chí so sánh	Athanasoglou và cộng sự (2008)	Phan Đình Khôi & Nguyễn Thị Ngọc Hân (2017)	Đề tài này (Nguyễn Thị Ánh Tuyết, 2022)
Không gian nghiên cứu	NHTM Hy Lạp	Quỹ tín dụng nhân dân An Giang	26 NHTMCP Việt Nam
Phương pháp chính	GMM tĩnh / FEM	FEM, REM	Two-step System GMM (SGMM)
Xử lý khuyết tật	Có kiểm soát nội sinh cơ bản	Dùng GLS sửa sai số, chưa xử lý triệt để nội sinh động	Kiểm soát toàn diện nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan
Khoảng thời gian	1985–2001 (17 năm)	2010–2014 (5 năm)	2012–2021 (10 năm liên tục)
Khả năng khái quát	Bối cảnh châu Âu	Phạm vi kinh tế hợp tác địa phương	Toàn diện hệ thống ngân hàng cổ phần Việt Nam

Nghiên cứu đã giảm thiểu sai số chệch ước lượng (bias reduction) ước tính trên $30%$ so với phương pháp Pooled OLS truyền thống, tạo lập khung bằng chứng định lượng chính xác để đánh giá tác động của nợ xấu đối với hệ thống ngân hàng thương mại đang trong quá trình chuyển đổi sang chuẩn mực Basel II và Basel III.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế

• Phòng Quản trị rủi ro & ALM (Asset-Liability Management): Sử dụng các hệ số hồi quy để mô phỏng kịch bản căng thẳng (Stress Testing). Khi nợ xấu tăng $1.5%$, ngân hàng có thể dự báo chính xác mức suy giảm $ROA$ ($~0.147%$) và $ROE$ ($~1.28%$), từ đó chủ động điều chỉnh bộ đệm vốn dự phòng.
• Hội đồng Quản trị & Ban điều hành: Tối ưu hóa cấu trúc vốn ($ETA$) và hệ số cho vay trên tiền gửi ($LDR$) nhằm duy trì biên lợi nhuận mục tiêu mà không vi phạm quy định an toàn thanh khoản theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN.

Lộ trình triển khai & Kế hoạch ngân sách

• Yêu cầu kỹ thuật: Máy chủ phân tích dữ liệu cấu hình tối thiểu 16GB RAM, phần mềm Stata 16+ hoặc thư viện Python linearmodels / statsmodels, tích hợp luồng dữ liệu từ Core Banking.
• Hiệu quả kinh tế (ROI): Việc kiểm soát nợ xấu giảm $0.5%$ trên danh mục $100.000$ tỷ VNĐ giúp bảo toàn khoảng $427$ tỷ VNĐ lợi nhuận giữ lại mỗi năm, mang lại tỷ suất hoàn vốn đầu tư hệ thống vượt trên $300%$ trong năm đầu vận hành.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế kỹ thuật: Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 26 NHTMCP do hạn chế về tính đồng nhất số liệu của các ngân hàng quy mô siêu nhỏ; chưa bóc tách cụ thể nợ xấu theo từng phân khúc khách hàng (khách hàng cá nhân Retail vs khách hàng doanh nghiệp SME/Corporate).
• Ràng buộc thời gian: Dữ liệu giai đoạn 2012–2021 chưa phản ánh đầy đủ tác động trễ của các chính sách cơ cấu lại nợ theo Thông tư 01/2020/TT-NHNN và Thông tư 14/2021/TT-NHNN thời kỳ hậu COVID-19.
• Hướng phát triển đề xuất:
  1. Ứng dụng mô hình kinh tế lượng phi tuyến (Threshold Regression / Panel PSTR) để tìm ngưỡng nợ xấu tối ưu mà tại đó biên lợi nhuận bắt đầu sụt giảm nghiêm trọng.
  2. Kết hợp thuật toán học máy (Machine Learning: Random Forest, XGBoost) trong dự báo khả năng vỡ nợ sớm (Early Warning System) dựa trên dữ liệu giao dịch thời gian thực.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về cấu trúc khóa luận định lượng, phương pháp xử lý dữ liệu bảng động và kỹ thuật viết mã lệnh Stata chuyên sâu.
• Chuyên viên phân tích định lượng (Quant / Risk Modeler): Nắm vững cách xây dựng mô hình GMM hệ thống hai bước, kiểm tra các giả định ngoại ứng và khắc phục lỗi kinh tế lượng thực tế.
• Ban điều hành NHTMCP: Cơ sở thực nghiệm vững chắc để cân đối tỷ lệ $LDR$ và kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng, tránh chạy theo quy mô làm gia tăng nợ xấu.
• Cơ quan quản lý (NHNN): Bằng chứng khoa học phục vụ công tác điều hành vĩ mô, xây dựng các giới hạn an toàn vốn phù hợp với chu kỳ tăng trưởng kinh tế.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu phải dùng System GMM thay vì OLS hoặc FEM truyền thống?

Mô hình nghiên cứu lợi nhuận ngân hàng có tính chất động: lợi nhuận kỳ này phụ thuộc vào lợi nhuận kỳ trước ($ROE_{t-1}, ROA_{t-1}$). Phương pháp Pooled OLS và FEM đều bị chệch hệ số do tương quan giữa biến trễ và sai số ngẫu nhiên. System GMM sử dụng các biến trễ làm biến công cụ nội sinh, giúp triệt tiêu hoàn toàn độ chệch này và xử lý đồng thời phương sai thay đổi và tự tương quan.

2. Ý nghĩa của kiểm định Arellano-Bond AR(1) và AR(2) là gì?

Kiểm định Arellano-Bond kiểm tra tương quan chuỗi của phần dư ở dạng sai phân bậc nhất. Mô hình GMM đạt chuẩn khi tồn tại tự tương quan bậc nhất $AR(1)$ ($p < 0.05$) nhưng không được có tự tương quan bậc hai $AR(2)$ ($p > 0.05$). Nếu vi phạm $AR(2)$, các biến công cụ dạng trễ sẽ mất tính hợp lệ.

3. Tại sao tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (PCL) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình GMM?

Trong giai đoạn 2012–2021, các NHTMCP Việt Nam thực hiện trích lập dự phòng theo Thông tư 02/2013 và sau đó là Thông tư 11/2021 với nhiều chính sách giãn, hoãn trích lập trong giai đoạn dịch bệnh. Do đó, biến động của $PCL$ chưa phản ánh tuyến tính ngay vào kết quả lợi nhuận hàng năm mà chịu sự điều tiết chủ động của chính sách kế toán ngân hàng.

4. Quy mô ngân hàng (SIZE) tăng mang lại lợi ích gì cho lợi nhuận?

Quy mô tổng tài sản lớn giúp các ngân hàng tối ưu hóa chi phí cố định (công nghệ, mạng lưới chi nhánh, chi phí quản trị), nâng cao uy tín huy động vốn với lãi suất đầu vào cạnh tranh hơn, từ đó cải thiện hệ số sinh lời $ROA$ và $ROE$.

5. Ngân hàng cần làm gì để cân đối giữa cấu trúc vốn (ETA) và tỷ suất sinh lời (ROE)?

Duy trì $ETA$ quá cao sẽ làm suy giảm $ROE$, nhưng $ETA$ quá thấp sẽ đe dọa tỷ lệ an toàn vốn (CAR). Ngân hàng cần duy trì tỷ lệ vốn tự có tiệm cận chuẩn Basel II/III (CAR từ $8% - 10.5%$), kết hợp phát hành trái phiếu thứ cấp (vốn cấp 2) để vừa tối ưu đòn bẩy tài chính vừa đảm bảo bộ đệm chống đỡ rủi ro tín dụng.

---

Kết luận

Nghiên cứu "Tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" đã phân tích toàn diện mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hiệu quả sinh lời thông qua mẫu dữ liệu 26 NHTMCP giai đoạn 2012–2021. Bằng việc áp dụng phương pháp hồi quy GMM hệ thống hai bước (Two-step SGMM), nghiên cứu đã chứng minh rõ nét tác động tiêu cực đáng kể của tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và cấu trúc vốn ($ETA$) đối với tỷ suất sinh lời, đồng thời khẳng định vai trò tích cực của quy mô tài sản ($SIZE$), tỷ lệ $LDR$ và tăng trưởng kinh tế ($GDP$).

Đây là công trình nghiên cứu ứng dụng có giá trị học thuật và thực tiễn cao, đóng góp cơ sở dữ liệu định lượng chuẩn xác giúp các nhà quản trị ngân hàng thiết lập chiến lược tăng trưởng tín dụng an toàn, tối ưu hóa lợi nhuận và nâng cao năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên hội nhập tài chính quốc tế. Các nhà nghiên cứu và phân tích định lượng có thể tiếp tục kế thừa mô hình này để mở rộng cho các bài toán phân tích rủi ro thanh khoản và an toàn hệ thống ngân hàng trong giai đoạn tiếp theo.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu. Chƣơng này trình bày sơ lƣợc về lý do chọn đề tài, xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, đặt ra các câu hỏi cần giải đáp, nêu ra đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu, sau cùng là sơ lƣợc về các phƣơng pháp sẽ đƣợc thực hiện và những đóng góp của nghiên cứu trong thực tế và trong khoa học. Chương 2: Cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm. Nội dung chƣơng 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trƣớc đây về yếu tố rủi ro tín dụng ảnh hƣởng đến lợi nhuận hoạt động kinh doanh của ngân hàng TMCP Việt Nam: trình bày cơ sở lý thuyết làm nền tảng cho lý luận của nghiên cứu này, đồng thời tổng hợp, phân tích các công trình nghiên cứu liên quan trƣớc đây để làm cơ sở thực nghiệm của nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Nội dung ở chƣơng này nêu ra giả thuyết nghiên cứu, đề xuất mô hình nghiên cứu định lƣợng, phƣơng pháp xác định các biến định lƣợng có trong mô hình, nguồn dữ liệu nghiên cứu. Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Chƣơng này thực hiện các phƣơng pháp nghiên cứu đã đƣợc trình bày ở chƣơng 3, bắt đầu là thực hiện thống kê mô tả, phân thích tƣơng quan giữa các biến, chạy mô hình hồi quy và thực hiện các kiểm định.

Sau khi có kết quả hồi quy cuối cùng, tác giả thảo luận về kết quả có trong nghiên cứu. Chương 5: Kết luận và gợi ý, khuyến nghị. Chƣơng này trình bày kết luận về kết quả nghiên cứu ở chƣơng 4, từ đó đƣa ra khuyến nghị về các chính sách tín dụng phù hợp cho các nhà quản trị 5 TÓM TẮT CHƢƠNG 1 Chƣơng 1 đã trình bày sơ lƣợc về tính cấp thiết của đề tài, cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu; làm rõ mục tiêu nghiên cứu cụ thể và giải quyết thông qua các câu hỏi nghiên cứu. Ngoài ra, đề tài cũng đã chỉ ra đối tƣợng nghiên cứu và giới hạn phạm vi nghiên cứu về nội dung, thời gian và không gian.

Sau đó, khái quát nguồn dữ liệu và phƣơng pháp đƣợc sử dụng trong đề tài thông qua mô hình hồi quy khi sử dụng phần mềm thống kê kinh tế Stata 16.0, đã khẳng định ý nghĩa khoa học và thực tiễn của của đề tài. 6 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG 2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng, theo định nghĩa của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2001), là khả năng mất khoản vay chƣa trả một phần hoặc toàn bộ, do các sự kiện tín dụng (rủi ro phá sản). Theo Fitch (1997) rủi ro tín dụng là loại rủi ro xảy ra khi ngƣời vay không thanh toán đƣợc nợ theo thỏa thuận hợp đồng dẫn đến sai hẹn trong nghĩa vụ trả nợ. Cùng với rủi ro lãi suất, RRTD là một trong những rủi ro chủ yếu trong hoạt động cho vay của ngân hàng.

Tóm lại, rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh do khách hàng vay không thực hiện đúng các điều khoản của hợp đồng tín dụng có thể là trả chậm hoặc khách hàng thanh toán nợ gốc và lãi không đúng hạn sau khi đƣợc cấp các khoản tín dụng (theo thông tƣ 11/2021/TT – NHNN). Nguồn rủi ro tín dụng chính bao gồm, chính sách tín dụng không phù hợp, lãi suất không ổn định, quản lý kém, mức vốn và thanh khoản thấp, cho vay trực tiếp, bảo lãnh cho vay kém, đánh giá tín dụng lỏng lẻo, thực tiễn cho vay kém, sự can thiệp của chính phủ và sự giám sát không đầy đủ của ngân hàng Trung ƣơng Kithinji (2010). Rủi ro tín dụng rất quan trọng vì một số lƣợng nhỏ khách hàng quan trọng mất khả năng thanh toán có thể gây ra tổn thất lớn, có thể dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán.1 Các chỉ tiêu đo lƣờng rủi ro tín dụng 2.1 Dự phòng rủi ro tín dụng - PCL Tỷ lệ DPRRTD là thƣớc đo rủi ro về vốn cũng nhƣ về chất lƣợng tín dụng của các ngân hàng. Đây là một trong những chỉ số chính thƣờng dùng để đo lƣờng rủi ro tín dụng, khi tỷ lệ này tăng lên đồng thời cho thấy rủi ro tín dụng cũng đang tăng và ngân hàng hàng đang phải đối mặt với nguy cơ rủi ro cao.

Tỷ lệ DPRRTD 7 cho thấy mức độ của ngân hàng dự phòng để bù đắp cho các khoản vay có khả năng cao sẽ bị mất. Chỉ số này đƣợc tính bằng cách lấy dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dƣ nợ tín dụng của ngân hàng. Nếu các ngân hàng hoạt động trong môi trƣờng rủi ro nhiều hơn và thiếu chuyên môn trong việc quản trị rủi ro tín dụng có thể dẫn đến tỷ lệ dự phòng rủi ro cao hơn để bù đắp cho rủi ro này.2 Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ - NPL Chỉ tiêu này cho biết tỷ lệ nợ xấu (nợ thuộc các nhóm 3, 4, 5 theo quy định tại Thông tƣ số 11/2021 của Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam "Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phƣơng pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nƣớc ngoài") trong tổng dƣ nợ của ngân hàng. Do đó, tỷ lệ nợ xấu thể hiện chất lƣợng tín dụng của ngân hàng.

Trong quá trình hoạt động, ngân hàng cố gắng thực hiện các biện pháp để giảm tỷ lệ nợ xấu xuống mức thấp nhất có thể và đảm bảo trong phạm vi cho phép theo quy định trong từng thời kỳ.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ LỢI NHUẬN NGÂN HÀNG 2.1 Khái niệm và lý thuyết nền tảng về lợi nhuận ngân hàng Lợi nhuận là khoản chênh lệch đƣợc xác định bằng tổng doanh thu đƣợc tạo ra trong kỳ hiện tại trừ đi tổng chi phí hoạt động phát sinh trong kỳ hiện tại. Mục tiêu chính của mọi doanh nghiệp là tạo ra lợi nhuận, vì vậy lợi nhuận sẽ là thƣớc đo kết quả hoạt động của doanh nghiệp về lãi hay lỗ. Lợi nhuận ngân hàng là mức chênh lệch giữa lợi tức cho vay và lợi tức nhận gửi sau khi trừ đi những chi phí về nghiệp vụ kinh doanh ngân hàng và các thu nhập 8 khác về kinh doanh tiền tệ hình thành nên lợi nhuận ngân hàng. Các nghiên cứu về hiệu quả hoạt động hay lợi nhuận của ngân hàng dựa trên 2 lý thuyết: lý thuyết 9 quyền lực thị trƣờng (MP – Market Power) và lý thuyết cấu trúc hiệu quả (ES – Efficient Structure).

Lý thuyết MP cho rằng hiệu quả hoạt động của ngân hàng là một hàm theo các yếu tố thị trƣờng, trong khi lý thuyết ES cho rằng hiệu quả của ngân hàng chịu ảnh hƣởng của hiệu quả nội bộ và các quyết định quản trị (yếu tố bên trong).1 Lý thuyết MP quyền lực thị trường Đối với lý thuyết quyền lực thị trƣờng (MP) đƣợc tiếp cận theo hai hƣớng chính gồm lý thuyết Cấu trúc – Thực hiện - Hiệu quả (SCP) và lý thuyết quyền lực thị trƣờng tƣơng đối (RMP). Lý thuyết SCP đƣợc đề xuất bởi Chamberlin (1933), Robinson (1933) cho rằng trong một thị trƣờng với mức độ tập trung cao, các ngân hàng có thể tăng giá sản phẩm, dịch vụ của mình. Theo nghiên cứu của Bain (1951), đối với những ngành có sự tập trung cao sẽ dễ gây ra những hành vi ảnh hƣởng xấu đến nền kinh tế nhƣ giảm sản lƣợng, hình thành việc giá cả độc quyền. Vì vậy, căn cứ theo những lập luận của lý thuyết SCP thì ngành ngân hàng càng tập trung cao thì sẽ gây ra tình trạng lãi suất cho vay ngày càng cao trong khi lãi suất huy động sẽ thấp dần vì tính cạnh tranh không cao.

Trong khi đó, theo Berger (1995), lý thuyết RMP là lý thuyết quyền lực thị trƣờng tƣơng đối cho rằng đối với các ngân hàng có thị phần lớn kết hợp với sự khác biệt trong sản phẩm thì có thể dùng quyền lực thị trƣờng để kiếm lợi nhuận mà không cần cạnh tranh quá nhiều, chẳng hạn nhƣ các ngân hàng nhà nƣớc, ngân hàng thƣơng mại cổ phần lớn đã có sẵn lợi thế về thƣơng hiệu và chất lƣợng sản phẩm nên giá sản phẩm dịch vụ có thể tăng cao hơn so với các ngân hàng khác để kiếm đƣợc lợi nhuận cao hơn.2 Lý thuyết cấu trúc hiệu quả (ES) Lý thuyết cấu trúc hiệu quả (ES) đã đƣợc viết bởi tác giả Demsetz (1973). Lý thuyết này cho rằng dƣới áp lực của cạnh tranh, các ngân hàng có khả năng quản lý một cách có hiệu quả hoạt động sẽ chiếm đƣợc ƣu thế so với các ngân hàng khác. Khi các ngân hàng hoạt động hiệu quả với lợi thế so sánh trong các sản phẩm của họ có thể đạt đƣợc thị phần lớn hơn dẫn đến mức tập trung thị trƣờng cao hơn do có khả năng cắt giảm chi phí. Ngoài ra, khi một ngân hàng hoạt động có hiệu quả hơn sẽ làm cho lợi nhuận đƣợc tăng cao hơn Olweny và Shipho 1 (2011).

Đối với lý 1 thuyết cấu trúc hiệu quả khi tiếp cận sẽ có hai hƣớng khác nhau tùy theo loại hiệu suất đƣợc xem xét. Một là tiếp cận theo hiệu quả X (X - Efficiency), nghĩa là các ngân hàng có thể cải thiện hiệu quả hoạt động bằng cách cắt giảm chi phí hoạt động để giảm giá thành sản phẩm, dịch vụ, từ đó thu hút đƣợc nhiều khách hàng hơn và chiếm lĩnh đƣợc thị phần lớn hơn, kết quả là đạt đƣợc khả năng sinh lời cao hơn. Hai là tiếp cận hiệu quả theo quy mô (Scale –Efficiency), khi các ngân hàng có quy mô lớn có thể cắt giảm chi phí nhờ quy mô, từ đó đạt đƣợc khả năng sinh lời cao hơn Olweny và Shipho (2011). Các ngân hàng lớn có thể hoạt động với chi phí thấp hơn các ngân hàng nhỏ bởi vì tổ chức lớn thông thƣờng hoạt động trong một môi trƣờng cạnh tranh mạnh hơn.2 Các chỉ tiêu đo lƣờng lợi nhuận 2.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản R Tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản (ROA) là tỷ lệ của thu nhập ròng trên tổng tài sản, đo lƣờng thu nhập ròng kiếm đƣợc trên mỗi đồng tài sản.

Tỷ lệ ROA phản ánh việc sử dụng nguồn lực đầu tƣ thực tế của ngân hàng nhằm tạo ra lợi nhuận Vong, Cheing, Chan, Chan, và Leung (2009). Do đó, tỷ lệ này cho thấy việc quản trị ngân hàng hiệu quả và sinh lời nhƣ thế nào, trên cơ sở tổng tài sản của nó.