Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống kinh tế thị trường, ngành tài chính ngân hàng giữ vai trò trung gian tài chính huyết mạch, điều tiết và chu chuyển các dòng vốn phục vụ sản xuất kinh doanh. Khả năng sinh lợi của các ngân hàng thương mại (NHTM) không chỉ phản ánh năng lực quản trị, hiệu quả sử dụng nguồn lực mà còn là nền tảng cốt lõi giúp hệ thống tài chính gia tăng khả năng chống chịu trước các cú sốc kinh tế vĩ mô. Trước xu thế tự do hóa tài chính, mở cửa thị trường theo các cam kết gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) và sức ép cạnh tranh ngày càng gay gắt từ cả thị trường trong nước lẫn quốc tế, việc nghiên cứu các nhân tố chi phối khả năng sinh lời trở thành yêu cầu cấp thiết đối với các nhà quản trị ngân hàng và các cơ quan quản lý nhà nước.
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới cho thấy hiệu quả sinh lời của NHTM chịu sự tác động đồng thời của các biến số vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, cung tiền) và các nhân tố nội tại bên trong ngân hàng (quy mô tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, chi phí hoạt động, quản trị thanh khoản, chất lượng tín dụng). Tuy nhiên, tại Việt Nam, phần lớn các công trình nghiên cứu định lượng giai đoạn trước tập trung chủ yếu vào khối doanh nghiệp phi tài chính hoặc doanh nghiệp nhỏ và vừa. Các công trình phân tích chuyên sâu về hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) còn tương đối khiêm tốn về số lượng và tồn tại những khoảng trống nghiên cứu nhất định, đặc biệt là việc cập nhật dữ liệu tài chính trong giai đoạn tái cơ cấu gần đây. Xuất phát từ thực tế đó, tác giả Phạm Thành Trung đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp: "Các nhân tố bên trong ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" dưới sự hướng dẫn của TS. Vũ Thị Kim Oanh tại Học viện Ngân hàng.
Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:
- Hệ thống hóa cái nhìn khái quát về khả năng sinh lợi của các NHTM và cơ sở lý luận về các yếu tố bên trong ảnh hưởng đến khả năng tạo ra lợi nhuận của ngân hàng.
- Phân tích thực tế khả năng sinh lời tại các NHTMCP Việt Nam thông qua hệ thống báo cáo tài chính đã kiểm toán.
- Xác định rõ chiều hướng và mức độ tác động của từng biến số nội sinh đối với khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam bằng mô hình định lượng.
- Đề xuất các khuyến nghị và giải pháp quản trị thực tiễn nhằm cải thiện, nâng cao khả năng sinh lời cho hệ thống NHTMCP Việt Nam.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố bên trong tác động đến khả năng sinh lợi tại các NHTMCP Việt Nam.
- Phạm vi không gian (mẫu nghiên cứu): 19 NHTMCP hàng đầu về quy mô tài sản tại Việt Nam.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 3 năm, từ năm 2016 đến năm 2018.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận vận dụng hệ thống lý luận tài chính ngân hàng căn bản kết hợp với các nghiên cứu kinh tế lượng thực nghiệm quốc tế và trong nước:
- Khái niệm và thước đo khả năng sinh lợi: Tác giả trích dẫn định nghĩa của Harward và Upton (1961), Amico và cộng sự, Don Hofstrand (2009), đồng thời căn cứ vào quy định tại Luật các Tổ chức Tín dụng ban hành ngày 16/06/2010 về mục tiêu hoạt động lợi nhuận của NHTM. Khả năng sinh lợi phản ánh việc sử dụng tài sản vật chất và tài sản tài chính để tối ưu hóa thu nhập, bù đắp chi phí và dự phòng rủi ro. Khóa luận tập trung vào hai thước đo căn bản:
- Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản ($ROA = \text{Lợi nhuận ròng} / \text{Tổng tài sản}$): Thước đo phản ánh hiệu quả sử dụng toàn bộ tài sản có để tạo ra lợi nhuận.
- Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ($ROE = \text{Lợi nhuận ròng} / \text{Tổng vốn chủ sở hữu}$): Thước đo phản ánh mức sinh lời trên mỗi đồng vốn bỏ ra và tích lũy của cổ đông thường.
- Cơ sở thực nghiệm kế thừa: Công trình tổng hợp kết quả nghiên cứu của Muhammad Bilal và cộng sự (2013), Nesrine Ayadi và Younès Boujelbene (2012), Fadzlan Sufian và Royfaizal Razali Chong (2008), Sehrish Gul, Faiza Irshad và Khalid Zaman (2011), Panayiotis Athanasoglou và cộng sự (2005), Samy Ben Naceur (2003), cùng các nghiên cứu tại Việt Nam của Ngô Phương Khanh (2013) và Cao Ngọc Thủy (2013).
- Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng hồi quy tuyến tính đa biến (Multivariate Linear Regression) để ước lượng các hệ số tác động. Quy trình xử lý số liệu bao gồm thống kê mô tả, phân tích hồi quy, kiểm định tính thích hợp của mô hình thông qua phân tích phương sai ANOVA ($F$-test), kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin-Watson ($d$), và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
- Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp được tác giả trích xuất từ Báo cáo tài chính hợp nhất và Báo cáo thường niên đã được kiểm toán độc lập tại thời điểm cuối năm của 19 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2016 – 2018. Tập dữ liệu là dữ liệu mảng không cân đối (unbalanced panel data) do một số ngân hàng chưa công bố đầy đủ thông tin xuyên suốt giai đoạn này.
Bảng tổng hợp định nghĩa các biến số và kỳ vọng lý thuyết trong mô hình nghiên cứu:
| Ký hiệu biến |
Tên biến |
Cách đo lường / Công thức xác định |
Chiều hướng kỳ vọng (ROA/ROE) |
Căn cứ nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu |
| ROA |
Lợi nhuận trên tổng tài sản |
Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản bình quân |
Biến phụ thuộc |
Gul và cs (2011), Ayadi và Boujelbene (2012), Bilal và cs (2013) |
| ROE |
Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu |
Lợi nhuận ròng / Tổng vốn chủ sở hữu |
Biến phụ thuộc |
Athanasoglou và cs (2005), Gul và cs (2011), Bilal và cs (2013) |
| SIZE |
Quy mô ngân hàng |
Logarit cơ số 10 của tổng tài sản ($\log_{10}(TA)$) |
+/- |
Sufian và Chong (2008), Gul và cs (2011), Bilal và cs (2013) |
| CA |
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
+ |
Ben Naceur (2003), Kosmidou và cs (2007), Bilal và cs (2013) |
| DP |
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng |
Tổng tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản |
+ (kỳ vọng ban đầu) |
Dietrich và Wanzenried (2009), Gul và cs (2011), Bilal và cs (2013) |
| LOAN |
Tỷ lệ cho vay khách hàng |
Dư nợ cho vay khách hàng / Tổng tài sản |
+/- |
Ben Naceur (2003), Gul và cs (2011), Ayadi và Boujelbene (2012) |
| LQD |
Tính thanh khoản |
Tài sản lưu động / Tổng tài sản ($NWC / TA$) |
+ |
Bourke (1989), Qin và Pastory (2012), Ayadi và Boujelbene (2012) |
| NPL |
Tỷ lệ nợ xấu |
Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ tín dụng |
- |
Vong và Hoi (2009), Qin và Pastory (2012), Bilal và cs (2013) |
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi tại các ngân hàng thương mại
Chương 1 tập trung xây dựng cơ sở lý luận chuyên ngành về hoạt động ngân hàng và khả năng sinh lợi. Tác giả phân tích bản chất kinh tế của lợi nhuận NHTM, chỉ ra mối quan hệ đánh đổi trực tiếp giữa khả năng sinh lời và mức độ chấp nhận rủi ro tài chính: một ngân hàng có tỷ suất lợi nhuận cao có thể do đang nắm giữ danh mục tài sản chịu rủi ro lớn. Ở cấp độ vĩ mô, khả năng sinh lợi của ngân hàng tạo động lực chu chuyển vốn, lành mạnh hóa hệ thống tiền tệ và kiềm chế lạm phát.
Chương này trình bày chi tiết bản chất và tác động lý thuyết của 6 nhân tố nội sinh:
- Quy mô ngân hàng (SIZE): Nắm bắt tính kinh tế và phi kinh tế theo quy mô. Quy mô lớn giúp tiết kiệm chi phí giao dịch, đa dạng hóa phân phối, song quy mô quá mức có thể làm gia tăng chi phí giám sát, quản lý cồng kềnh.
- Vốn chủ sở hữu (CA): Đóng vai trò là màng chắn chống lại rủi ro mất khả năng thanh toán và phá sản, bảo vệ quyền lợi người gửi tiền và gia tăng niềm tin thị trường.
- Tiền gửi khách hàng (DP): Là nguồn huy động vốn kinh doanh chủ chốt, cung cấp thanh khoản cho hoạt động cấp tín dụng và mở rộng tài sản sinh lời.
- Cho vay (LOAN): Là khoản mục tài sản sinh lời trực tiếp lớn nhất mang lại thu nhập lãi thuần, đồng thời cũng chứa đựng rủi ro tổn thất tín dụng cao nhất.
- Tính thanh khoản (LQD): Khả năng đáp ứng nghĩa vụ chi trả tức thì; sự thiếu hụt thanh khoản buộc ngân hàng phải huy động vốn khẩn cấp với chi phí cao, làm suy giảm lợi nhuận.
- Nợ xấu (NPL): Các khoản nợ tiềm ẩn nguy cơ không thu hồi được gốc và lãi, phát sinh chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng và trực tiếp xói mòn lợi nhuận ròng.
Bên cạnh đó, chương 1 lược khảo chi tiết các mô hình nghiên cứu đã áp dụng phổ biến trên thế giới (hồi quy tuyến tính OLS, Pooled OLS, mô hình tác động cố định Fixed Effects - FE, mô hình tác động ngẫu nhiên Random Effects - RE), làm cơ sở xây dựng bảng tổng hợp đối sánh hướng tác động của từng biến độc lập từ các nghiên cứu trước đây.
Chương 2: Mô hình đánh giá tác động bên trong đến khả năng sinh lời
Chương 2 trình bày quy trình xây dựng mô hình, định nghĩa biến số và kết quả phân tích dữ liệu thực nghiệm thu thập từ 19 NHTMCP giai đoạn 2016 – 2018. Tác giả thiết lập hai phương trình hồi quy tuyến tính đa biến:
$$\text{Mô hình 1: } ROA_{it} = \beta_1 + \beta_2 (SIZE){it} + \beta_3 (CA){it} + \beta_4 (DP){it} + \beta_5 (LOAN){it} + \beta_6 (LQD){it} + \beta_7 (NPL){it} + e_{it}$$
$$\text{Mô hình 2: } ROE_{it} = \beta_1 + \beta_2 (SIZE){it} + \beta_3 (CA){it} + \beta_4 (DP){it} + \beta_5 (LOAN){it} + \beta_6 (LQD){it} + \beta_7 (NPL){it} + e_{it}$$
Trong đó, $\beta_1$ là hằng số hồi quy; $\beta_2, \dots, \beta_7$ là hệ số góc của các biến độc lập; $e_{it}$ là sai số ngẫu nhiên; $i$ biểu thị ngân hàng và $t$ biểu thị năm quan sát.
Kết quả ước lượng và kiểm định thống kê của chương 2 phản ánh các phát hiện cụ thể:
- Ước lượng Mô hình 1 (phụ thuộc ROA):
- Hệ số xác định $R^2 = 29{,}1%$ (hệ số $R^2$ điều chỉnh đạt khoảng $20{,}x%$), cho thấy 6 biến độc lập nội tại giải thích được $29{,}1%$ sự biến thiên của ROA.
- Ba biến số $SIZE$, $CA$ và $LOAN$ đều có hệ số hồi quy dương (+) với mức ý nghĩa thống kê $p < 0{,}05$ (độ tin cậy $95%$).
- Biến thanh khoản ($LQD$) có hệ số dương (+) nhưng không có ý nghĩa thống kê ($p = 0{,}562 > 0{,}05$).
- Biến nợ xấu ($NPL$) mang hệ số âm ($-0{,}111$) nhưng hệ số kiểm định $p > 0{,}1$, tức không đạt ý nghĩa thống kê đối với ROA.
- Biến tiền gửi khách hàng ($DP$) mang hệ số âm (-) với mức ý nghĩa $p < 0{,}1$ (đạt độ tin cậy $90%$). Kết quả này nghịch chiều so với kỳ vọng lý thuyết ban đầu nhưng được tác giả lý giải bằng thực tế: chi phí lãi vay huy động tiền gửi tại Việt Nam giai đoạn này tăng cao, cộng hưởng với rủi ro chênh lệch kỳ hạn giữa tiền gửi ngắn hạn và cho vay trung-dài hạn, khiến chi phí vốn phình to và bào mòn tỷ suất sinh lời trên tài sản.
- Ước lượng Mô hình 2 (phụ thuộc ROE):
- Hệ số xác định $R^2 = 47{,}5%$ (hệ số $R^2$ điều chỉnh đạt $41{,}2%$; trong một phần tổng kết khác tác giả ghi nhận mức $17{,}4%$), phản ánh mức độ giải thích của các biến nội sinh đối với biến động tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
- Các biến số $SIZE$, $CA$, $LOAN$ và $LQD$ đều có hệ số hồi quy dương (+) và đạt ý nghĩa thống kê ở mức $p < 0{,}05$ (độ tin cậy $95%$).
- Biến tiền gửi khách hàng ($DP$) mang hệ số âm (-) và đạt ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$).
- Biến nợ xấu ($NPL$) mang hệ số âm ($-0{,}176$) nhưng giá trị kiểm định $p = 0{,}24 > 0{,}05$, do đó mối liên hệ nghịch chiều giữa nợ xấu và ROE trong mẫu khảo sát này không có ý nghĩa thống kê.
- Kiểm định khuyết tật mô hình:
- Kiểm định ANOVA cho giá trị $Sig. = 0{,}000 < 0{,}05$, bác bỏ giả thuyết $H_0: R^2 = 0$, khẳng định cả hai mô hình hồi quy đều tương thích và phù hợp với tập dữ liệu.
- Kiểm định tự tương quan qua hệ số Durbin-Watson ($d$) cho kết quả nằm trong khoảng từ 1 đến 3 (cụ thể hệ số ghi nhận đạt giá trị kết thúc đuôi là $,763$), xác nhận mô hình không vi phạm hiện tượng tự tương quan bậc nhất.
- Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy tất cả các biến độc lập đều có hệ số phóng đại phương sai $\text{VIF} < 10$, chứng minh không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Chương 3: Kết luận và khuyến nghị nâng cao khả năng sinh lợi tại các NHTMCP Việt Nam
Trên cơ sở kết quả hồi quy, tác giả tổng kết rằng các nhân tố bên trong chỉ giải thích được gần $30%$ biến thiên của ROA và gần $50%$ đối với ROE; phần còn lại chịu sự chi phối của môi trường kinh tế vĩ mô và các yếu tố bên ngoài. Trong bối cảnh hướng tới năm 2025 với sự mở rộng tự do hóa thương mại, yêu cầu chuyển đổi số và tác động suy thoái từ đại dịch Covid-19, tác giả đề xuất 6 nhóm giải pháp thực tiễn dành cho ban quản trị các NHTMCP:
- Gia tăng quy mô tài sản hợp lý: Quản lý chặt chẽ danh mục tài sản sinh lời và tài sản không sinh lời, mở rộng mạng lưới chi nhánh và đẩy mạnh đầu tư công nghệ ngân hàng hiện đại nhằm khai thác tối đa lợi thế kinh tế theo quy mô.
- Thực hiện chiến lược khác biệt hóa sản phẩm: Tập trung cải tiến dịch vụ, phát triển các sản phẩm tài chính mang tính cá nhân hóa và đổi mới sáng tạo nhằm xóa bỏ tình trạng trùng lặp sản phẩm giữa các ngân hàng.
- Gia tăng quy mô và chất lượng vốn chủ sở hữu: Phát hành thêm cổ phiếu phổ thông, phát hành trái phiếu chuyển đổi, chủ động tìm kiếm các nhà đầu tư chiến lược trong và ngoài nước để nâng cao năng lực tài chính và tiếp nhận công nghệ quản trị; đồng thời cân đối tỷ lệ chi trả cổ tức bằng tiền mặt để giữ lại nguồn lợi nhuận tái đầu tư chi phí thấp.
- Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và quản trị điều hành: Kiện toàn năng lực lãnh đạo cấp cao; chuẩn hóa quy trình đào tạo chuyên môn nghiệp vụ, đạo đức nghề nghiệp và kỹ năng bán hàng cho đội ngũ cán bộ nhân viên.
- Quản trị rủi ro tín dụng và xử lý nợ xấu: Tuân thủ nghiêm ngặt các hạn mức cấp tín dụng; đa dạng hóa đối tượng, ngành nghề và kỳ hạn cho vay; yêu cầu mua bảo hiểm rủi ro đối với các khoản vay lãi suất cao; thắt chặt quy trình thẩm định phương án kinh doanh; chủ động cơ cấu lại thời hạn trả nợ cho khách hàng gặp khó khăn tạm thời.
- Tăng cường năng lực quản trị thanh khoản: Dự báo chính xác lưu chuyển dòng tiền vào - ra hàng ngày; duy trì tỷ trọng dự trữ tiền mặt tại quỹ, tiền gửi thanh toán tại Ngân hàng Nhà nước và các chứng khoán khả mại ở mức tối ưu; ký kết hạn mức cấp tín dụng dự phòng với các tổ chức tín dụng khác nhằm ứng phó biến động thanh khoản đột xuất.
Kết quả và đóng góp
Khóa luận đã tổng hợp kết quả chạy hồi quy định lượng về tác động của các nhân tố nội sinh đến ROA và ROE, được tóm tắt tại bảng đối sánh sau:
| Biến độc lập |
Tác động thực nghiệm tới ROA |
Tác động thực nghiệm tới ROE |
Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value) |
| Quy mô ngân hàng (SIZE) |
Dương (+) |
Dương (+) |
Đạt ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$) ở cả 2 mô hình |
| Vốn chủ sở hữu (CA) |
Dương (+) |
Dương (+) |
Đạt ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$) ở cả 2 mô hình |
| Tiền gửi khách hàng (DP) |
Âm (-) |
Âm (-) |
Đạt ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}1$ ở ROA; $p < 0{,}05$ ở ROE) |
| Cho vay khách hàng (LOAN) |
Dương (+) |
Dương (+) |
Đạt ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$) ở cả 2 mô hình |
| Tính thanh khoản (LQD) |
Dương (+) |
Dương (+) |
Không có ý nghĩa ở ROA ($p = 0{,}562$); Có ý nghĩa ở ROE ($p < 0{,}05$) |
| Nợ xấu (NPL) |
Âm ($-0{,}111$) |
Âm ($-0{,}176$) |
Không đạt ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}1$ ở ROA; $p = 0{,}24$ ở ROE) |
Đóng góp của khóa luận:
- Cung cấp bằng chứng thực nghiệm: Khẳng định vai trò tích cực của quy mô tài sản ($SIZE$), nền tảng vốn chủ sở hữu ($CA$) và hoạt động cấp tín dụng ($LOAN$) trong việc nâng cao cả hai chỉ tiêu sinh lời ROA và ROE của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2016 – 2018.
- Phát hiện thực tế về chi phí huy động: Chỉ ra tác động ngược chiều của tỷ lệ tiền gửi khách hàng ($DP$) đối với khả năng sinh lợi, phản ánh thực trạng cạnh tranh lãi suất huy động và áp lực chi phí trả lãi tiền gửi lớn tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Giá trị thực tiễn cho các chủ thể: Cung cấp cơ sở khoa học để cổ đông và nhà đầu tư đánh giá sức khỏe tài chính ngân hàng trước khi ra quyết định đầu tư cổ phiếu; đồng thời đóng góp căn cứ thực tiễn để Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ tham khảo khi xây dựng các chính sách điều hành vĩ mô nhằm duy trì sự ổn định của hệ thống ngân hàng.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận được tác giả thẳng thắn chỉ ra các giới hạn nhất định trong phần kết luận:
- Hạn chế về nguồn dữ liệu: Số liệu phân tích được thu thập hoàn toàn từ các Báo cáo thường niên và Báo cáo tài chính công bố công khai của 19 NHTMCP. Do chưa có điều kiện khảo sát thực địa chuyên sâu, tính minh bạch và mức độ chuẩn hóa trong việc trình bày báo cáo của một số ngân hàng có thể làm ảnh hưởng nhất định đến độ phản ánh hiện trạng thực tế.
- Hạn chế về cỡ mẫu và thời gian: Mẫu nghiên cứu chỉ gồm 19 ngân hàng trong chuỗi dữ liệu 3 năm (2016 – 2018), tạo thành bộ dữ liệu mảng không cân đối.
- Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả kiến nghị các công trình tương lai nên mở rộng cỡ mẫu quan sát ra toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian phân tích qua nhiều chu kỳ kinh tế, nhằm đánh giá toàn diện, chính xác hơn các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời trong dài hạn.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích cho:
- Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học: Tham khảo cách thức vận dụng các mô hình kinh tế lượng cơ bản (hồi quy đa biến OLS, kiểm định ANOVA, Durbin-Watson, VIF) trên phần mềm phân tích dữ liệu để giải quyết một bài toán tài chính doanh nghiệp/ngân hàng.
- Người nghiên cứu về quản trị ngân hàng thương mại: Đáng tham khảo ở hệ thống tổng hợp tài liệu lý thuyết trong Chương 1, đặc biệt là phần tóm lược các công trình quốc tế về mối quan hệ giữa các chỉ tiêu CAMEL nội sinh với ROA, ROE, NIM.
- Bộ phận phân tích tài chính tại các định chế đầu tư: Tham khảo các công thức xác định biến số tài chính ngân hàng chuẩn tắc và khung phân tích rủi ro chi phí huy động vốn tại Việt Nam.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng biến số nào để đo lường khả năng sinh lợi của ngân hàng?
Tác giả sử dụng hai chỉ tiêu tài chính làm biến phụ thuộc trong mô hình định lượng: Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản ($ROA = \text{Lợi nhuận ròng} / \text{Tổng tài sản}$) và Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ($ROE = \text{Lợi nhuận ròng} / \text{Tổng vốn chủ sở hữu}$).
2. Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ đâu, bao gồm bao nhiêu ngân hàng và trong thời gian nào?
Dữ liệu là tập dữ liệu mảng không cân đối, được thu thập từ Báo cáo tài chính hợp nhất và Báo cáo thường niên đã kiểm toán của 19 NHTMCP hàng đầu về quy mô tại Việt Nam trong giai đoạn 3 năm, từ năm 2016 đến năm 2018.
3. Tại sao tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DP) lại có mối tương quan nghịch với khả năng sinh lợi trong mô hình của tác giả?
Dù lý thuyết kỳ vọng tiền gửi tăng sẽ giúp ngân hàng có thêm nguồn vốn cho vay sinh lời, nhưng kết quả thực nghiệm giai đoạn 2016 – 2018 cho thấy hệ số của $DP$ mang dấu âm. Tác giả giải thích điều này do chi phí lãi vay trả cho người gửi tiền quá lớn, cùng với việc các ngân hàng đối mặt với rủi ro chênh lệch kỳ hạn (dùng vốn ngắn hạn cho vay trung-dài hạn), khiến chi phí huy động tăng nhanh hơn doanh thu sinh lời, làm giảm hiệu quả lợi nhuận.
4. Biến nợ xấu (NPL) có tác động như thế nào đến ROA và ROE trong kết quả kiểm định của khóa luận?
Hệ số hồi quy của biến $NPL$ mang dấu âm ở cả hai mô hình ($-0{,}111$ với ROA và $-0{,}176$ với ROE), phản ánh đúng bản chất lý thuyết là nợ xấu làm giảm lợi nhuận. Tuy nhiên, các giá trị kiểm định thống kê đều không đạt mức ý nghĩa cần thiết ($p > 0{,}1$ ở mô hình ROA và $p = 0{,}24$ ở mô hình ROE), do đó tác động tiêu cực của nợ xấu chưa có ý nghĩa thống kê trong mẫu khảo sát này.
5. Mô hình nghiên cứu có gặp phải các vi phạm như tự tương quan hay đa cộng tuyến không?
Không. Kiểm định Durbin-Watson cho hệ số nằm trong khoảng an toàn từ 1 đến 3, kết luận mô hình không có tự tương quan bậc nhất. Kiểm định phóng đại phương sai cho thấy hệ số VIF của toàn bộ 6 biến độc lập đều nhỏ hơn 10, kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết luận
Khóa luận của tác giả Phạm Thành Trung đã xây dựng hoàn chỉnh mô hình hồi quy OLS đánh giá tác động của 6 nhân tố nội sinh đến khả năng sinh lời tại 19 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2016 – 2018. Kết quả nghiên cứu xác nhận quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu và dư nợ cho vay là các yếu tố thúc đẩy tích cực đến ROA và ROE, trong khi tiền gửi khách hàng tạo áp lực chi phí vốn làm suy giảm tỷ suất sinh lời. Các phát hiện thực nghiệm này cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng giúp các ngân hàng định hình chiến lược tái cơ cấu tài sản, kiểm soát chi phí huy động và quản trị rủi ro thanh khoản đến năm 2025.
