Giới thiệu dự án

Nghiên cứu "Các nhân tố tác động đến lợi nhuận của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) Việt Nam" do tác giả Trịnh Đức Trọng thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Thị Như Quỳnh (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh - HUB) tập trung giải quyết bài toán cốt lõi về hiệu quả hoạt động và năng lực sinh lời của hệ thống ngân hàng thương mại trong bối cảnh tái cấu trúc tài chính sâu rộng.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               BỐI CẢNH BIẾN ĐỘNG TỶ SUẤT SINH LỜI (ROA) 2007 - 2020               |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  2009 - 2015: Khủng hoảng tài chính & nợ xấu      --> ROA giảm: 1.27% -> 0.38%   |
|  2016 - 2019: Tái cơ cấu & xử lý nợ VAMC          --> ROA phục hồi: 0.38% -> 0.91%|
|  2020       : Cú sốc đại dịch COVID-19            --> ROA chịu áp lực trích lập  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Bối cảnh ngành và Vấn đề nghiên cứu

Hệ thống NHTMCP đóng vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế Việt Nam. Theo thống kê từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN), tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các NHTM chịu sự biến động rất mạnh: sụt giảm nghiêm trọng từ mức 1.27% (năm 2009) xuống chỉ còn 0.38% (năm 2015) do hậu quả nợ xấu sau khủng hoảng kinh tế 2008. Giai đoạn 2016–2019 ghi nhận sự phục hồi lên 0.91%, nhưng bước sang năm 2020, áp lực giảm lãi suất hỗ trợ doanh nghiệp và trích lập dự phòng rủi ro trước đại dịch COVID-19 tiếp tục đè nặng lên lợi nhuận biên của các nhà băng.

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement): Làm thế nào để định lượng chính xác mức độ tác động của các nhân tố vi mô nội tại (quy mô, vốn tự có, thanh khoản, rủi ro tín dụng, chi phí hoạt động) và nhân tố vĩ mô (tăng trưởng GDP) lên tỷ suất sinh lời ROA trong điều kiện dữ liệu bảng không cân bằng tồn tại các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan?

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Xác định các nhân tố trọng yếu bên trong và bên ngoài ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời ROA của các NHTMCP Việt Nam.
  2. Đo lường mức độ và chiều hướng tác động của từng biến số thông qua các phương pháp ước lượng kinh tế lượng chuẩn mực.
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp và hàm ý chính sách mang tính thực thi cao cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý Nhà nước (NHNN).

Phạm vi và Giới hạn nghiên cứu

  • Không gian: 30 NHTMCP tại Việt Nam (bao gồm các NHTM Nhà nước cổ phần hóa và NHTMCP tư nhân). Loại trừ các ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân hàng nước ngoài do tính bất đối xứng về số liệu báo cáo tài chính riêng lẻ.
  • Thời gian: 14 năm (2007 – 2020) với tổng cộng 369 quan sát (Unbalanced Panel Data).
  • Phạm vi dữ liệu: Báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên của 30 ngân hàng và dữ liệu vĩ mô từ World Bank, IMF, Tổng cục Thống kê.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các nghiên cứu định lượng trước đây tại Việt Nam thường áp dụng các mô hình hồi quy truyền thống nhưng bộc lộ nhiều điểm hạn chế trong xử lý khuyết tật dữ liệu bảng:

Phương pháp hồi quy Ưu điểm Nhược điểm / Rủi ro kỹ thuật Đánh giá phù hợp
Pooled OLS Đơn giản, dễ ước lượng tham số Bỏ qua tính không đồng nhất (heterogeneity) giữa các ngân hàng; dẫn đến ước lượng chệch khi có biến tiềm ẩn Không đạt yêu cầu
Fixed Effects Model (FEM) Kiểm soát đặc tính riêng biệt không đổi theo thời gian của từng ngân hàng Mất bậc tự do khi số lượng thực thể lớn; không ước lượng được các biến cố định Cần kiểm định đối chứng
Random Effects Model (REM) Tiết kiệm bậc tự do, tính đến sai số ngẫu nhiên giữa các ngân hàng Yêu cầu giả định nghiêm ngặt: sai số không tương quan với các biến giải thích Phù hợp trên lý thuyết (Hausman test)
FGLS (Feasible Generalized Least Squares) Khắc phục triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc 1 AR(1) Đòi hỏi cấu trúc ma trận hiệp phương sai phức tạp và mẫu quan sát đủ lớn Giải pháp tối ưu lựa chọn 
                              MA TRẬN ƯU TIÊN YÊU CẦU MÔ HÌNH (MoSCoW)
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  MUST-HAVE (Bắt buộc)   | Xử lý triệt để Tự tương quan + Phương sai thay đổi; Kiểm định VIF < 10   |
|  SHOULD-HAVE (Nên có)   | Đo lường tác động đa chiều: Quy mô, Đòn bẩy vốn, Thanh khoản, Dự phòng  |
|  COULD-HAVE (Có thể có) | Kiểm soát chu kỳ vĩ mô (Tăng trưởng GDP thực tế hàng năm)               |
|  WON'T-HAVE (Loại trừ)  | Các ngân hàng liên doanh / 100% vốn ngoại thiếu minh bạch dữ liệu riêng lẻ|
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+

Thiết kế hệ thống mô hình định lượng

Mô hình hồi quy đa biến tổng quát được thiết lập dưới dạng hàm tuyến tính:

$$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CAPITAL_{it} + \beta_3 LIQUIDITY_{it} + \beta_4 LOAN_{it} + \beta_5 CREDIT_{it} + \beta_6 TETA_{it} + \beta_7 GDP_{it} + \epsilon_{it}$$

Trong đó:

  • $i$: Đại diện cho ngân hàng thương mại thứ $i$ ($i = 1, 2, ..., 30$).
  • $t$: Đại diện cho năm quan sát ($t = 2007, 2008, ..., 2020$).
  • $\beta_0$: Tung độ gốc; $\beta_1 \to \beta_7$: Các hệ số hồi quy riêng phần; $\epsilon_{it}$: Sai số ngẫu nhiên.
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                              HỆ THỐNG BIẾN SỐ VÀ CƠ SỞ ĐO LƯỜNG                                   |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Biến số    | Ký hiệu   | Công thức đo lường                      | Kỳ vọng | Cơ sở lý thuyết      |
+------------+-----------+-----------------------------------------+---------+----------------------+
| Phụ thuộc  | ROA       | Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản       | N/A     | Sufian (2011)        |
| Độc lập 1  | SIZE      | Logarit tự nhiên của Tổng tài sản       | (+)     | Adem & Deger (2011)  |
| Độc lập 2  | CAPITAL   | Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản           | (+)     | Berger (1995)        |
| Độc lập 3  | LIQUIDITY | (Tiền mặt + Tương đương tiền) / Tổng TS | (-)     | Yuqi (2007)          |
| Độc lập 4  | LOAN      | Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản       | (-)     | Abreu & Mendes (2001)|
| Độc lập 5  | CREDIT    | Dự phòng rủi ro cho vay / Tổng dư nợ    | (-)     | Chirwa (2003)        |
| Độc lập 6  | TETA      | Tổng chi phí hoạt động / Tổng tài sản   | (-)     | Obamuyi (2013)       |
| Độc lập 7  | GDP       | Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm | (+)     | World Bank / IMF     |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+

Phương pháp nghiên cứu và Công cụ thực thi

  • Môi trường phân tích: Phần mềm kinh tế lượng Stata 13.0 kết hợp xử lý dữ liệu thô trên Microsoft Excel.
  • Quy trình 5 bước chuẩn mực:
    1. Thống kê mô tả: Phân tích mean, median, min, max, standard deviation của 369 quan sát.
    2. Phân tích ma trận tương quan và VIF: Đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity).
    3. Hồi quy sơ bộ: Thực thi song song 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM.
    4. Kiểm định lựa chọn và chẩn đoán lỗi:
      • Kiểm định $F$-test để chọn giữa Pooled OLS và FEM.
      • Kiểm định Hausman Test để chọn giữa FEM và REM.
      • Kiểm định Wooldridge Test phát hiện tự tương quan chuỗi (Autocorrelation).
      • Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (LM) / Modified Wald Test phát hiện phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity).
    5. Ước lượng vững FGLS: Khắc phục toàn diện các khuyết tật để đưa ra kết luận thống kê đáng tin cậy ở mức ý nghĩa $\alpha = 1%, 5%$.

Implementation và kết quả

Development Process & Stata Code Structure

Toàn bộ quá trình thực thi trên Stata 13.0 được lập trình hóa thông qua chuỗi lệnh bản quyền sau:

* ==============================================================================
* BƯỚC 1: KHAI BÁO DỮ LIỆU BẢNG VÀ KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN
* ==============================================================================
clear all
use "D:\Dataset_NHTMCP_2007_2020.dta", clear
xtset bank_id year

* Kiểm tra đa cộng tuyến qua chỉ số phóng đại phương sai (VIF)
reg ROA SIZE CAPITAL LIQUIDITY LOAN CREDIT TETA GDP
estat vif

* ==============================================================================
* BƯỚC 2: HỒI QUY POOLED OLS, FEM, REM VÀ KIỂM ĐỊNH HAUSMAN
* ==============================================================================
* 1. Hồi quy Pooled OLS
reg ROA SIZE CAPITAL LIQUIDITY LOAN CREDIT TETA GDP
estimates store pooled_ols

* 2. Hồi quy Mô hình Tác động Cố định (FEM)
xtreg ROA SIZE CAPITAL LIQUIDITY LOAN CREDIT TETA GDP, fe
estimates store fem_model

* 3. Hồi quy Mô hình Tác động Ngẫu nhiên (REM)
xtreg ROA SIZE CAPITAL LIQUIDITY LOAN CREDIT TETA GDP, re
estimates store rem_model

* Kiểm định Hausman (Lựa chọn FEM hay REM)
hausman fem_model rem_model

* ==============================================================================
* BƯỚC 3: KIỂM ĐỊNH KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH
* ==============================================================================
* Kiểm định tự tương quan Wooldridge
xtserial ROA SIZE CAPITAL LIQUIDITY LOAN CREDIT TETA GDP

* Kiểm định Breusch-Pagan LM phát hiện phương sai sai số thay đổi
xttest0

* ==============================================================================
* BƯỚC 4: ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH FGLS KHẮC PHỤC KHUYẾT TẬT TOÀN DIỆN
* ==============================================================================
xtgls ROA SIZE CAPITAL LIQUIDITY LOAN CREDIT TETA GDP, panels(heteroskedastic) corr(ar1)

                                  SƠ ĐỒ LUỒNG QUY TRÌNH HỒI QUY DỮ LIỆU BẢNG
+---------------------+     +--------------------+     +--------------------+
|  369 Quan sát thô   | --> | Thống kê mô tả/VIF | --> | Ước lượng OLS/FEM  |
|  (30 NHTMCP VN)     |     | (VIF < 2.0: OK)    |     | vs REM (Stata 13)  |
+---------------------+     +--------------------+     +--------------------+
                                                                  |
                                                                  v
+---------------------+     +--------------------+     +--------------------+
| Kết quả FGLS Vững   | <-- | B-P LM & Wooldridge| <-- | Hausman Test       |
| (p < 0.01 ở 4 biến) |     | (Phát hiện 2 lỗi)  |     | (Chọn mô hình REM) |
+---------------------+     +--------------------+     +--------------------+

Testing và Validation Metrics

  1. Kiểm tra đa cộng tuyến: Kết quả kiểm tra nhân tử phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến giải thích đều dao động từ 1.12 đến 2.14 (nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo 10), xác nhận mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  2. Kiểm định Hausman: Giá trị $p$-value > 0.05 chỉ ra rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng ngẫu nhiên và các biến độc lập $\rightarrow$ Mô hình REM được lựa chọn ưu tiên hơn FEM.
  3. Chẩn đoán khuyết tật:
    • Kiểm định Wooldridge: Cho giá trị $F$-stat có $p$-value < 0.05 $\rightarrow$ Tồn tại hiện tượng tự tương quan chuỗi.
    • Kiểm định Breusch-Pagan LM: Giá trị $\chi^2$ có $p$-value < 0.01 $\rightarrow$ Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
    • Kết luận xử lý: Mô hình REM bị chệch sai số chuẩn. Việc chuyển đổi sang mô hình FGLS (panels heteroskedastic, corr AR1) là hoàn toàn chuẩn xác về mặt toán kinh tế.

Kết quả đạt được từ Mô hình Hồi quy FGLS

Biến giải thích Hệ số hồi quy ($\beta$) Sai số chuẩn (Std. Err.) Giá trị $z$-statistic Mức ý nghĩa ($p$-value) Chiều hướng tác động thực nghiệm
SIZE +0.00281 0.00072 3.90 0.000* Cùng chiều (Ý nghĩa 1%)
CAPITAL +0.05614 0.01185 4.74 0.000* Cùng chiều (Ý nghĩa 1%)
LIQUIDITY +0.02195 0.00641 3.42 0.001* Cùng chiều (Ý nghĩa 1%)
CREDIT +0.12430 0.03810 3.26 0.001* Cùng chiều (Ý nghĩa 1%)
LOAN -0.00845 0.00391 -2.16 0.031** Ngược chiều (Ý nghĩa 5%)
TETA -0.01420 0.01560 -0.91 0.363 Không có ý nghĩa thống kê
GDP +0.00012 0.00018 0.67 0.505 Không có ý nghĩa thống kê
_cons -0.03450 0.01120 -3.08 0.002 Ý nghĩa 1%

(Ghi chú: * có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%)

Đổi mới và đóng góp

  1. Minh chứng ngược lại quan niệm thông thường về Tỷ lệ cho vay (LOAN): Nghiên cứu chỉ ra biến LOAN tác động ngược chiều đến ROA ($\beta = -0.00845, p < 0.05$). Điều này phản ánh thực trạng tại Việt Nam: việc ồ ạt tăng trưởng tín dụng nóng mà thiếu kiểm soát thẩm định không giúp tăng tỷ suất sinh lời, trái lại làm phát sinh nợ xấu tiềm ẩn và chi phí trích lập trong tương lai.
  2. Vai trò tích cực của Tỷ lệ dự phòng rủi ro (CREDIT): Biến CREDIT tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 1% ($\beta = +0.12430$). Khám phá này đồng thuận với Chirwa (2003), chỉ ra rằng việc các ngân hàng chủ động tăng tỷ lệ trích lập dự phòng phản ánh chính sách quản trị rủi ro thận trọng, nâng cao uy tín định chế và tạo bước đệm hoàn nhập dự phòng làm gia tăng lợi nhuận sau đó.
  3. Hiệu ứng quy mô và Đệm an toàn vốn vững chắc:
    • SIZE ($\beta = +0.00281, p < 0.01$): Quy mô tổng tài sản lớn mang lại lợi thế tính kinh tế theo quy mô (economies of scale), tiếp cận nguồn vốn giá rẻ.
    • CAPITAL ($\beta = +0.05614, p < 0.01$): Hệ số vốn tự có cao giúp giảm chi phí huy động vốn bên ngoài và tăng sức chống chịu trước cú sốc vĩ mô.
    • LIQUIDITY ($\beta = +0.02195, p < 0.01$): Tính thanh khoản cao tạo niềm tin vững chắc cho thị trường liên ngân hàng và người gửi tiền.

Ứng dụng thực tế và triển khai

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI NÂNG CAO LỢI NHUẬN THEO QUÝ (ROADMAP)           |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Quý 1: Rà soát danh mục tín dụng & phân loại nợ xấu theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN |
|  Quý 2: Tái cơ cấu tỷ trọng LOAN/Total Assets; tăng cường kiểm soát rủi ro nội bộ |
|  Quý 3: Tăng cường đệm vốn tự có (CAPITAL) đạt chuẩn mực Basel II / Basel III     |
|  Quý 4: Tối ưu hóa dự trữ thanh khoản & stress-testing thanh khoản định kỳ       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Hàm ý chiến lược dành cho các NHTMCP

  • Kiểm soát quy mô tăng trưởng tín dụng: Thay vì cạnh tranh chỉ tiêu dư nợ thuần túy, các ngân hàng cần chuyển dịch cơ cấu sang phát triển các sản phẩm dịch vụ phi tín dụng (bancassurance, thanh toán số, quản lý tài sản) nhằm đa dạng hóa nguồn thu.
  • Tăng cường năng lực vốn tự có: Tiếp tục gia tăng vốn điều lệ thông qua phát hành cổ phiếu, giữ lại lợi nhuận chưa phân phối nhằm đáp ứng các chỉ tiêu an toàn vốn theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN (Basel II) và hướng tới Basel III.
  • Duy trì bộ đệm thanh khoản chất lượng cao (LCR, NSFR): Cân đối giữa tài sản sinh lời và tài sản có tính thanh khoản nhanh để giảm chi phí huy động vốn khẩn cấp trên thị trường liên ngân hàng.

Khuyến nghị đối với Cơ quan Quản lý Nhà nước (NHNN)

  • Tiếp tục duy trì công cụ điều hành hạn mức tín dụng (room tín dụng) linh hoạt gắn liền với xếp hạng quản trị rủi ro CAMELS của từng tổ chức tín dụng.
  • Thúc đẩy thị trường mua bán nợ minh bạch và hoàn thiện khuôn khổ pháp lý xử lý tài sản bảo đảm (nghiên cứu luật hóa Nghị quyết 42/2017/QH14).

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Đặc điểm dữ liệu bảng không cân bằng: Một số ngân hàng tái cơ cấu hoặc sáp nhập trong giai đoạn 2011–2015 thiếu hụt báo cáo tài chính chi tiết từng năm.
  • Biến số vĩ mô: Biến GDP chưa phản ánh rõ nét tác động trễ (lagged effects) và mô hình chưa tích hợp biến lạm phát (CPI) hay chênh lệch lãi suất huy động - cho vay thực tế.

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Ứng dụng phương pháp Mômen Động (System GMM - Blundell & Bond) để kiểm soát hiện tượng nội sinh (endogeneity) tiềm ẩn giữa lợi nhuận quá khứ ($ROA_{t-1}$) và các quyết định phân bổ tín dụng hiện tại.
  • Mở rộng giai đoạn dữ liệu hậu COVID-19 (2021 – 2025) và bổ sung các chỉ số chuyển đổi số ngân hàng (Digital Banking Intensity Index).

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        GIÁ TRỊ ỨNG DỤNG CHO CÁC NHÓM ĐỐI TƯỢNG                    |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Sinh viên & Giảng viên]  | Mẫu nghiên cứu thực nghiệm chuẩn mực với Stata 13    |
|  [Nhà nghiên cứu / Phân tích]| Khung đo lường định lượng và script xử lý FGLS sạch |
|  [Lãnh đạo NHTMCP]         | Căn cứ khoa học tối ưu hóa tỷ lệ CAPITAL và LOAN    |
|  [Cơ quan Thanh tra NHNN]  | Bằng chứng thực nghiệm giám sát an toàn vĩ mô       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  • Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh từ tổng quan lý thuyết, quy trình kiểm định Hausman/Wooldridge đến thực thi ước lượng FGLS.
  • Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Tài chính: Cung cấp bộ mã lệnh (Stata script) có thể tái lập (reproducible research) trên các tập dữ liệu tài chính doanh nghiệp khác.
  • Ban điều hành Ngân hàng: Cung cấp cơ sở khoa học để thiết lập hạn mức khẩu vị rủi ro và tỷ lệ đòn bẩy vốn trong kế hoạch kinh doanh trung hạn.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lựa chọn biến phụ thuộc là ROA thay vì ROE hay NIM?

ROA phản ánh năng lực cốt lõi trong việc sử dụng toàn bộ tài sản để tạo ra lợi nhuận ròng mà không bị bóp méo bởi đòn bẩy tài chính cao như ROE. Trong khi đó, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) chỉ đo lường hoạt động tín dụng truyền thống mà bỏ qua mảng thu nhập ngoài lãi ngày càng quan trọng của các NHTM hiện đại.

2. Vì sao mô hình FGLS được ưu tiên áp dụng thay vì REM thông thường?

Khi kiểm định chẩn đoán mô hình REM, kết quả kiểm định Wooldridge ($p < 0.05$) và Breusch-Pagan LM ($p < 0.01$) xác nhận sự xuất hiện đồng thời của hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Khi đó, các ước lượng sai số chuẩn của REM không còn hiệu quả (mất tính BLUE), buộc phải áp dụng FGLS để thu được ước lượng vững và không chệch.

3. Biến quy mô tín dụng (LOAN) tác động âm đến ROA phản ánh điều gì?

Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản quá cao trong điều kiện năng lực thẩm định tín dụng chưa hoàn thiện sẽ dẫn đến rủi ro nợ xấu gia tăng, chi phí trích lập dự phòng ăn mòn lợi nhuận và giảm hiệu quả kỹ thuật trong sử dụng vốn.

4. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để tái lập nghiên cứu này là gì?

Máy tính cá nhân trang bị phần mềm Stata phiên bản 13.0 trở lên, bộ nhớ RAM tối thiểu 4GB, tệp dữ liệu bảng chứa 369 dòng quan sát với đầy đủ mã định danh ngân hàng (bank_id) và chỉ số thời gian (year).

5. Tại sao biến tăng trưởng GDP trong nghiên cứu này không có ý nghĩa thống kê?

Giai đoạn 2007–2020 chứng kiến nhiều giai đoạn tái cơ cấu đặc thù nội bộ của ngành ngân hàng Việt Nam (sáp nhập, giải quyết nợ xấu qua VAMC). Do đó, sự biến động lợi nhuận trong ngắn hạn bị chi phối mạnh mẽ bởi các chính sách điều hành nội tại hơn là tốc độ tăng trưởng kinh tế tổng thể.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trịnh Đức Trọng đã xây dựng thành công mô hình định lượng vững chắc đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của 30 NHTMCP Việt Nam trong suốt 14 năm biến động (2007 – 2020). Kết quả nghiên cứu khẳng định lợi nhuận ngân hàng chủ yếu chịu sự chi phối quyết định từ các nhân tố nội tại: Quy mô tài sản (SIZE), Vốn chủ sở hữu (CAPITAL), Tính thanh khoản (LIQUIDITY) và Dự phòng rủi ro tín dụng (CREDIT) có tác động tích cực cùng chiều, trong khi Tỷ lệ cho vay (LOAN) có xu hướng kìm hãm hiệu quả sinh lời nếu thiếu cơ chế kiểm soát chất lượng danh mục.

Nghiên cứu là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà hoạch định chiến lược ngân hàng trong việc cân đối giữa tăng trưởng quy mô và an toàn vốn bền vững theo các chuẩn mực quốc tế Basel II/III.