Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng của tác giả Trịnh Trường Luật (Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, 2021, người hướng dẫn khoa học: TS. Hồ Thị Ngọc Tuyền) tập trung nghiên cứu đề tài "Các tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam".

Bối cảnh thực tiễn và lý do chọn đề tài

Trong xu thế hội nhập và toàn cầu hóa, hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam không còn thuần túy dựa vào nguồn thu từ tín dụng truyền thống mà đã mở rộng sang các dịch vụ phi truyền thống như môi giới, quản lý danh mục đầu tư, chuyển tiền, bảo lãnh phát hành và quản lý tài sản. Tuy nhiên, việc mở rộng sang các mảng đầu tư chứng khoán, bất động sản hoặc kinh doanh ngoại tệ tiềm ẩn rủi ro cao trong bối cảnh khung pháp lý quản lý tại Việt Nam chưa hoàn thiện và năng lực quản trị rủi ro của nhiều ngân hàng còn hạn chế. Các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế và trong nước về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh (đặc biệt khi xem xét khía cạnh điều chỉnh rủi ro) vẫn tồn tại nhiều kết luận trái chiều. Đây là cơ sở thực tiễn để tác giả thực hiện nghiên cứu này.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh thông qua chiến lược đa dạng hóa thu nhập.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Đánh giá sự ảnh hưởng của các dạng đa dạng hóa thu nhập đã và đang tác động đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam.
    2. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam từ kết quả đánh giá thực nghiệm.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    1. Đa dạng hóa thu nhập có tác động đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam không và nếu có thì tác động theo chiều hướng nào?
    2. Mức độ tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh ngân hàng ra sao?
    3. Những giải pháp nào có thể góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: 28 NHTM cổ phần tại Việt Nam (trong tổng số 31 NHTMCP tại thời điểm nghiên cứu).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm từ 2010 đến 2019 (không lấy dữ liệu năm 2020 nhằm loại trừ biến động bất thường do đại dịch COVID-19 làm ảnh hưởng đến mô hình).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

  • Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Markowitz; Sanya & Wolfe, 2011): Đa dạng hóa là sự kết hợp các tài sản/khoản đầu tư nhằm phân tán rủi ro mà không làm giảm lợi nhuận kỳ vọng.
  • Khái niệm đa dạng hóa thu nhập ngân hàng: Là quá trình chuyển dịch cơ cấu thu nhập bằng cách tăng tỷ trọng thu nhập ngoài lãi (thu từ dịch vụ, thanh toán, thẻ, kinh doanh ngoại hối, mua bán chứng khoán đầu tư/kinh doanh, hoa hồng đại lý...) và giảm dần sự phụ thuộc vào thu nhập lãi truyền thống (Elsas et al., 2010; Mercieca et al., 2007).
  • Cơ sở pháp lý xác định thu nhập ngân hàng: Nghị định số 93/2017/NĐ-CP và Thông tư số 16/2018/TT-BTC quy định cơ cấu thu nhập lãi thuần và thu nhập thuần ngoài lãi của tổ chức tín dụng.

Phương pháp đo lường các biến số chính

  1. Biến phụ thuộc - Hiệu quả kinh doanh (HQKD):
    • Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản: $\text{ROA} = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản}}$
    • Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu: $\text{ROE} = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu}}$
  2. Biến độc lập - Chỉ số đa dạng hóa thu nhập ($DIV$): Được xác định dựa trên chỉ số Herfindahl-Hirschman ($HHI$) theo phương pháp của Stiroh & Rumble (2006) và Chiorazzo et al. (2008): $$DIV = 1 - HHI = 1 - \left( INT^2 + NON^2 \right) = 1 - \left[ \left(\frac{NET}{NETOP}\right)^2 + \left(\frac{NOI}{NETOP}\right)^2 \right]$$ Trong đó:
    • $INT$: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng thu nhập thuần ($NET / NETOP$).
    • $NON$: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi thuần trên tổng thu nhập thuần ($NOI / NETOP$).
    • $DIV \in [0; 0.5]$: Giá trị $DIV = 0$ thể hiện tập trung hoàn toàn vào một nguồn thu (không đa dạng hóa); $DIV = 0.5$ thể hiện đa dạng hóa hoàn hảo (chia đều giữa thu nhập lãi và ngoài lãi). Trường hợp thu nhập thuần ngoài lãi bị âm được gán bằng 0 (theo Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành, 2015).
Tên biến Ký hiệu Cách tính toán / Định nghĩa Kỳ vọng
Tỷ suất sinh lời trên tài sản $\text{ROA}$ Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân Biến phụ thuộc
Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH $\text{ROE}$ Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân Biến phụ thuộc
Đa dạng hóa thu nhập $\text{DIV}$ $1 - (INT^2 + NON^2)$ $+$
Quy mô ngân hàng $\text{SIZE}$ Logarit tự nhiên của tổng tài sản $+$
Tốc độ tăng trưởng tài sản $\text{GROW}$ Tỷ lệ tăng trưởng tổng tài sản hàng năm $+$
Tỷ lệ an toàn vốn $\text{ETA}$ Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản $+$
Tỷ lệ cho vay khách hàng $\text{LOA}$ Dư nợ cho vay khách hàng / Tổng tài sản $+$
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng $\text{DEA}$ Tiền gửi của khách hàng / Tổng tài sản $+$ / $-$
Tỷ lệ nợ xấu $\text{NPL}$ Nợ xấu / Tổng dư nợ tín dụng $-$
Dự phòng rủi ro tín dụng $\text{LLP}$ Dự phòng rủi ro cho vay / Tổng tài sản $-$
Tăng trưởng kinh tế $\text{GDPG}$ Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm $+$
Tỷ lệ lạm phát $\text{INF}$ Tỷ lệ lạm phát hàng năm $-$

Dữ liệu và phương pháp kinh tế lượng

  • Dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 28 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2010–2019, tạo thành bộ dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data) gồm 278 quan sát (sau khi loại trừ các ngân hàng thiếu dữ liệu).
  • Quy trình xử lý và ước lượng:
    1. Thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan Pearson; kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai ($\text{VIF}$).
    2. Ước lượng mô hình hồi quy bình phương bé nhất dạng gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    3. Sử dụng Kiểm định F để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM; Kiểm định Breusch-Pagan LM để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM.
    4. Sử dụng kiểm định Modified Wald (kiểm tra phương sai thay đổi) và kiểm định Wooldridge (kiểm tra tự tương quan). Khi mô hình vi phạm giả định, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để khắc phục khuyết tật.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Trình bày tổng quan về đề tài: bối cảnh ngành ngân hàng Việt Nam trong quá trình hội nhập; sự dịch chuyển cơ cấu thu nhập từ hoạt động tín dụng sang hoạt động phi tín dụng; tính cấp thiết của việc đánh giá tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh; xác lập mục tiêu nghiên cứu tổng quát, mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh), phạm vi nghiên cứu (28 NHTMCP giai đoạn 2010–2019), phương pháp nghiên cứu và bố cục tổng thể gồm 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm về các tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam

  • Hệ thống hóa cơ sở lý luận về đa dạng hóa thu nhập ngân hàng: khái niệm, các hình thức đa dạng hóa (theo sản phẩm, dịch vụ, địa lý), phương pháp đo lường đa dạng hóa thu nhập ($NON$, chỉ số $HHI$, $DIV$, chỉ số $HHIRD$).
  • Tổng quan lý thuyết về hiệu quả kinh doanh ngân hàng: khái niệm hiệu quả tuyệt đối và tương đối; các phương pháp đo lường gồm phân tích chỉ số tài chính ($\text{ROA}$, $\text{ROE}$, $\text{NIM}$, $\text{NNIM}$, $\text{NBOM}$) và phân tích hiệu quả biên (phương pháp tham số SFA, TFA, DFA; phương pháp phi tham số DEA, FDH). Khóa luận chọn tiếp cận theo hệ thống chỉ số tài chính $\text{ROA}$ và $\text{ROE}$.
  • Lược khảo các công trình thực nghiệm quốc tế và trong nước:
    • Nhóm nghiên cứu ủng hộ tác động tích cực của đa dạng hóa: Elsas et al. (2010), Sanya & Wolfe (2011), Gurbuz et al. (2013), Kohler (2014), Moudud-Ul-Huq et al. (2018), Nguyễn Quang Khải (2016).
    • Nhóm nghiên cứu chỉ ra tác động tiêu cực hoặc gia tăng rủi ro: DeYoung & Roland (2001), Stiroh (2004a, 2004b), Stiroh & Rumble (2006), Mercieca et al. (2007), Lepetit et al. (2008), Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015), Batten & Võ Xuân Vinh (2016).

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

  • Xây dựng quy trình nghiên cứu 6 bước từ lược khảo lý thuyết, thiết kế biến, thu thập dữ liệu đến ước lượng và đề xuất kiến nghị.
  • Thiết lập 2 phương trình hồi quy dữ liệu bảng: $$\text{ROA}{it} = \beta_0 + \beta_1 DIV{it} + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 GROW_{it} + \beta_4 ETA_{it} + \beta_5 LOA_{it} + \beta_6 NPL_{it} + \beta_7 DEA_{it} + \beta_8 LLP_{it} + \beta_9 GDPG_{it} + \beta_{10} INF_{it} + \mu_{it}$$ $$\text{ROE}{it} = \beta_0 + \beta_1 DIV{it} + \beta_2 SIZE_{it} + \beta_3 GROW_{it} + \beta_4 ETA_{it} + \beta_5 LOA_{it} + \beta_6 NPL_{it} + \beta_7 DEA_{it} + \beta_8 LLP_{it} + \beta_9 GDPG_{it} + \beta_{10} INF_{it} + \mu_{it}$$
  • Định nghĩa chi tiết 10 biến độc lập và biến kiểm soát, kèm theo giả thuyết dấu kỳ vọng.
  • Mô tả nguồn dữ liệu 28 NHTMCP (278 quan sát giai đoạn 2010–2019) và tiêu chí lựa chọn các kiểm định kinh tế lượng (F-test, Hausman, Breusch-Pagan, VIF, Wooldridge, Modified Wald, FGLS).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

  • Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu (278 quan sát):
    • $\text{ROA}$ trung bình đạt 0.83% (thấp nhất: TPBank $-5.x%$, cao nhất: Saigonbank 5.54% năm 2010).
    • $\text{ROE}$ trung bình đạt 9.3% (thấp nhất: TPBank $-56.x%$, cao nhất: Vietcombank 29.39% năm 2019).
    • Chỉ số $DIV$ trung bình có xu hướng tăng trong giai đoạn 2015–2019; giá trị cao nhất đạt 49.99% (MSB năm 2014, 2017 - đa dạng hóa gần như hoàn hảo); một số ngân hàng có năm $DIV = 0$ (ABB 2011, ACB 2012, HDB 2011, KLB 2010, LPB 2012–2014). Độ lệch chuẩn $DIV = 0.1411$.
    • $SIZE$ trung bình: 7.95; $GROW$ trung bình: 19.4%; $ETA$ trung bình: 9.6%; $LOA$ trung bình: 54.6%; $NPL$ trung bình: 2.27% (BaoViet Bank thấp nhất 0.001% năm 2010, SeABank cao nhất 21.40% năm 2011); $DEA$ trung bình: 63.36%; $GDPG$ trung bình: 6.31% (thấp nhất 5.25% năm 2012, cao nhất 7.08% năm 2018).
  • Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số tương quan giữa các biến dao động từ $-0.5236$ đến $0.6154$. Hệ số $\text{VIF}$ trung bình là 1.73 (dao động từ 1.18 đến 2.55, $\text{DEA}$ có $\text{VIF} = 2.73 < 10$), kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Lựa chọn mô hình:
    • Mô hình $\text{ROA}$: Kiểm định F ($Prob > F = 0.0000$) chọn FEM; Kiểm định Hausman ($Prob > \chi^2 = 0.0020 < 0.05$) chọn FEM.
    • Mô hình $\text{ROE}$: Kiểm định F ($Prob > F = 0.0000$) chọn FEM; Kiểm định Hausman ($Prob > \chi^2 = 0.0587 > 0.05$) chọn REM; Kiểm định Breusch-Pagan ($Prob > \chi^2 = 0.0000$) chọn REM.
  • Thảo luận kết quả ước lượng: Phân tích chi tiết tác động của từng biến đến $\text{ROA}$ và $\text{ROE}$, so sánh đối chiếu với các nghiên cứu trước đây.

Chương 5: Kết luận và gợi ý chính sách

Tổng kết các kết quả đạt được từ phân tích thực nghiệm; đề xuất 5 nhóm khuyến nghị quản trị cho các NHTM và cơ quan điều hành; trình bày các hạn chế về quy mô mẫu, dữ liệu và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo.


Kết quả và đóng góp của nghiên cứu

Kết quả thực nghiệm chính

Tên biến Dấu kỳ vọng Tác động thực tế (ROA) Mức ý nghĩa (ROA) Tác động thực tế (ROE) Mức ý nghĩa (ROE)
DIV $+$ $+$ (Thuận chiều) 1% $+$ (Thuận chiều) 1%
SIZE $+$ $+$ (Thuận chiều) 1% $+$ (Thuận chiều) 1%
GROW $+$ $+$ (Thuận chiều) 1% $+$ (Thuận chiều) 1%
ETA $+$ $+$ (Thuận chiều) 1% $+$ (Thuận chiều) 1%
LOA $+$ $+$ (Thuận chiều) 1% $+$ (Thuận chiều) 1%
DEA $+$ / $-$ $-$ (Ngược chiều) 1% $-$ (Ngược chiều) 1%
LLP $-$ $-$ (Ngược chiều) 5% $-$ (Ngược chiều) 5%
INF $-$ $+$ (Thuận chiều) 1% $+$ (Thuận chiều) 1%
NPL $-$ $-$ (Ngược chiều) Không có ý nghĩa $-$ (Ngược chiều) Không có ý nghĩa
GDPG $+$ $+$ (Thuận chiều) Không có ý nghĩa $+$ (Thuận chiều) Không có ý nghĩa
  • Đa dạng hóa thu nhập ($DIV$): Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến cả $\text{ROA}$ và $\text{ROE}$. Việc mở rộng các nguồn thu ngoài lãi giúp ngân hàng tối ưu hóa doanh thu, phân tán rủi ro chu kỳ kinh doanh và gia tăng lợi nhuận tổng thể.
  • Các biến đặc trưng ngân hàng:
    • Quy mô ($SIZE$), Tốc độ tăng trưởng tài sản ($GROW$), Tỷ lệ an toàn vốn ($ETA$), Tỷ lệ cho vay ($LOA$) đều tác động dương có ý nghĩa 1% đến $\text{ROA}$ và $\text{ROE}$.
    • Tỷ lệ tiền gửi khách hàng ($DEA$) tác động âm có ý nghĩa 1%, do áp lực chi phí trả lãi tiền gửi gia tăng nếu ngân hàng không tối ưu hóa được việc luân chuyển nguồn vốn huy động.
    • Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLP$) tác động âm có ý nghĩa 5%, cho thấy chi phí trích lập dự phòng làm suy giảm trực tiếp lợi nhuận ròng.
  • Biến kinh tế vĩ mô:
    • Tỷ lệ lạm phát ($INF$) tác động dương có ý nghĩa 1%, phản ánh khả năng dự báo lạm phát và điều chỉnh lãi suất linh hoạt của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
    • Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và tăng trưởng kinh tế ($GDPG$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình lựa chọn (mặc dù $GDPG$ có ý nghĩa trong ước lượng FGLS).

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật: Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm khẳng định tác động tích cực của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả kinh doanh tại thị trường ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2010–2019, ủng hộ lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại và các nghiên cứu của Elsas et al. (2010), Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015).
  • Về mặt thực tiễn: Khẳng định đa dạng hóa thu nhập là xu hướng tất yếu giúp các NHTM giảm bớt sự phụ thuộc vào tín dụng truyền thống.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  1. Thực hiện chiến lược đa dạng hóa ở mức độ vừa phải và có kiểm soát: Không đa dạng hóa ồ ạt vượt quá năng lực quản trị rủi ro; mức độ đa dạng hóa quá cao có thể làm tăng chi phí quản lý và rủi ro vận hành.
  2. Ưu tiên phát triển mảng dịch vụ phi tín dụng thay vì mảng đầu tư tài chính: Đẩy mạnh dịch vụ thanh toán, thẻ, ngân hàng số và hoa hồng đại lý để tạo dòng thu ổn định, rủi ro thấp hơn so với kinh doanh chứng khoán và bất động sản.
  3. Kiến nghị đối với cơ quan quản lý (Ngân hàng Nhà nước): Xây dựng chính sách nới tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài (room ngoại) tại các NHTM nhằm thu hút nguồn vốn ngoại và tiếp nhận công nghệ quản trị hiện đại.
  4. Kiểm soát chất lượng tín dụng và xử lý nợ xấu: Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng để giảm thiểu tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro ($LLP$).
  5. Dự báo lạm phát và điều hành lãi suất: Chủ động dự báo biến động vĩ mô để điều chỉnh biểu lãi suất huy động và cho vay phù hợp, đảm bảo biên lợi nhuận.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế được tác giả chỉ ra

  • Quy mô mẫu: Cỡ mẫu thực tế gồm 278 quan sát từ 28 NHTMCP (thấp hơn quy mô dự kiến 310 quan sát) do một số ngân hàng không công bố đầy đủ báo cáo tài chính đã kiểm toán trong suốt 10 năm.
  • Phạm vi đối tượng: Nghiên cứu chỉ thực hiện trên nhóm NHTM cổ phần, chưa mở rộng ra toàn bộ hệ thống tổ chức tín dụng (chưa bao gồm ngân hàng chính sách, ngân hàng hợp tác xã, ngân hàng liên doanh và ngân hàng 100% vốn nước ngoài).
  • Biến số nghiên cứu: Do hạn chế về thu thập dữ liệu, một số biến số nội tại và vĩ mô khác chưa được đưa vào mô hình; chỉ số đa dạng hóa mới chỉ đo lường chung giữa thu nhập lãi và ngoài lãi mà chưa bóc tách từng cấu phần chi tiết.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng phạm vi nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam.
  • Sử dụng chỉ số Herfindahl-Hirschman điều chỉnh ($HHIRD$) để phân rã chi tiết mức độ đóng góp của từng nhóm thu nhập ngoài lãi (thu từ phí dịch vụ, kinh doanh ngoại hối, kinh doanh chứng khoán và thu nhập khác).
  • Cập nhật chuỗi dữ liệu sang các giai đoạn tiếp theo để đánh giá thêm tác động của biến động kinh tế và dịch bệnh.

Giá trị tham khảo

Tài liệu này hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM, FGLS), quy trình kiểm định kinh tế lượng (F-test, Hausman, Breusch-Pagan, VIF, Modified Wald, Wooldridge) và cách tính toán các chỉ số $HHI$, $DIV$.
  • Người làm nghiên cứu về hiệu quả hoạt động ngân hàng: Tham khảo khung lý thuyết, cách lựa chọn biến kiểm soát ($SIZE$, $GROW$, $ETA$, $LOA$, $DEA$, $LLP$, $INF$) và hệ thống trích dẫn tài liệu tham khảo trong nước và quốc tế.
  • Cán bộ quản trị và phân tích chiến lược tại các NHTM: Tham khảo cơ sở thực nghiệm về mối quan hệ giữa cơ cấu thu nhập phi tín dụng và khả năng sinh lời ($\text{ROA}$, $\text{ROE}$) để hoạch định chính sách phát triển dịch vụ.

Câu hỏi thường gặp

1. Chỉ số đa dạng hóa thu nhập (DIV) trong khóa luận được tính toán như thế nào và có ý nghĩa ra sao?

Chỉ số $DIV$ được tính qua công thức: $DIV = 1 - HHI = 1 - [(INT)^2 + (NON)^2]$, trong đó $INT$ là tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng thu nhập thuần, còn $NON$ là tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãi trên tổng thu nhập thuần. $DIV$ nhận giá trị từ $0$ đến $0.5$. Giá trị $DIV = 0$ nghĩa là ngân hàng tập trung hoàn toàn vào một nguồn thu (không đa dạng hóa); $DIV = 0.5$ thể hiện đa dạng hóa hoàn hảo (chia đều giữa thu nhập lãi và thu nhập ngoài lãi).

2. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ đâu và gồm bao nhiêu quan sát?

Khóa luận sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 28 NHTM cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 10 năm (2010–2019). Cỡ mẫu thực tế sau khi xử lý dữ liệu là 278 quan sát (dữ liệu bảng không cân bằng do một số ngân hàng thiếu báo cáo kiểm toán ở một vài năm).

3. Phương pháp hồi quy nào được lựa chọn cho mô hình ROA và ROE?

  • Đối với mô hình biến phụ thuộc $\text{ROA}$: Kiểm định F ($Prob > F = 0.0000$) và kiểm định Hausman ($Prob > \chi^2 = 0.0020 < 0.05$) xác định mô hình tác động cố định (FEM) là phù hợp nhất.
  • Đối với mô hình biến phụ thuộc $\text{ROE}$: Kiểm định F ($Prob > F = 0.0000$), kiểm định Hausman ($Prob > \chi^2 = 0.0587 > 0.05$) và kiểm định Breusch-Pagan ($Prob > \chi^2 = 0.0000$) xác định mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp nhất.

4. Kết quả hồi quy cho thấy đa dạng hóa thu nhập tác động như thế nào đến hiệu quả kinh doanh của các NHTM Việt Nam?

Chỉ số đa dạng hóa thu nhập ($DIV$) có tác động thuận chiều (dương) và đạt mức ý nghĩa thống kê 1% đối với cả hai chỉ tiêu hiệu quả kinh doanh là $\text{ROA}$ và $\text{ROE}$. Kết quả này chỉ ra rằng các NHTM Việt Nam gia tăng tỷ trọng thu nhập ngoài lãi sẽ cải thiện được hiệu quả kinh doanh tổng thể.

5. Tại sao tác giả không đưa dữ liệu năm 2020 vào mẫu nghiên cứu?

Tác giả quyết định giới hạn chuỗi dữ liệu trong giai đoạn 2010–2019 và không lấy dữ liệu năm 2020 do bối cảnh đại dịch COVID-19 phát sinh nhiều tác động bất thường, có thể gây nhiễu dữ liệu và làm sai lệch kết quả ước lượng của mô hình kinh tế lượng.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của Trịnh Trường Luật đã thực hiện phân tích định lượng thực nghiệm trên bộ dữ liệu bảng gồm 28 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010–2019. Kết quả nghiên cứu chứng minh đa dạng hóa thu nhập ($DIV$) có tác động tích cực, cùng chiều ở mức ý nghĩa 1% đến hiệu quả kinh doanh đo lường bằng cả $\text{ROA}$ và $\text{ROE}$. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất các giải pháp thực tiễn như đa dạng hóa trong tầm kiểm soát, ưu tiên phát triển mảng dịch vụ phi tín dụng và nâng cao năng lực quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại.