Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính của nền kinh tế thị trường, ngân hàng thương mại đóng vai trò là tổ chức tài chính trung gian quan trọng, cung ứng danh mục dịch vụ đa dạng từ tín dụng, thanh toán, huy động tiền gửi đến tạo tiền (Peter Rose, 2004). Hoạt động của hệ thống ngân hàng trực tiếp tài trợ nguồn vốn cho các doanh nghiệp, đồng thời là công cụ truyền dẫn chính sách tiền tệ hỗ trợ Nhà nước kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên, do đặc thù thực hiện chức năng trung gian tài chính và chuyển đổi kỳ hạn vốn, các ngân hàng thương mại thường xuyên phải đối mặt với các rủi ro hệ thống và đặc thù như rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản.
Khả năng sinh lời là chỉ tiêu trung tâm phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh, đồng thời là năng lực dự báo các cuộc khủng hoảng tài chính (Demirgüç-Kunt và Huizinga, 2000). Giai đoạn 2010–2020 chứng kiến nhiều biến động của nền kinh tế Việt Nam: quá trình tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng nhằm xử lý nợ xấu, sự trỗi dậy của công nghệ số trong thời kỳ Cách mạng công nghiệp 4.0, và đặc biệt là cuộc khủng hoảng y tế - kinh tế do đại dịch Covid-19 bùng phát từ cuối năm 2019 đến năm 2020. Trong bối cảnh đó, việc xác định các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán là vấn đề có tính cấp thiết cả về mặt lý luận lẫn thực tiễn quản trị ngân hàng.
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của khóa luận là nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010–2020. Tác giả thiết lập ba mục tiêu cụ thể và bốn câu hỏi nghiên cứu tương ứng:
- Mục tiêu cụ thể:
- Đánh giá thực trạng khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010–2020.
- Sử dụng mô hình định lượng để kiểm định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố (quy mô ngân hàng, chi phí trên thu nhập, đòn bẩy tài chính, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát) đến khả năng sinh lời (đo bằng ROA và ROE).
- Đưa ra các giải pháp làm tăng khả năng sinh lời, nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh nhưng vẫn đảm bảo tỷ lệ an toàn trong quá trình ứng dụng công nghệ số.
- Câu hỏi nghiên cứu:
- Câu hỏi 1: Các yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2020?
- Câu hỏi 2: Khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại biến động qua các năm như thế nào?
- Câu hỏi 3: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng sinh lời tới hoạt động kinh doanh của ngân hàng ra sao?
- Câu hỏi 4: Những định hướng nào sẽ phù hợp để có thể tăng khả năng sinh lời và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn rõ ràng:
- Đối tượng nghiên cứu: Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam cùng các nhân tố tác động.
- Phạm vi không gian: 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2010 đến năm 2020.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận tiếp cận khả năng sinh lời (Profitability) dựa trên định nghĩa về tiềm lực sinh lời của các khoản đầu tư và khả năng tạo thu nhập từ nguồn lực sẵn có (Heibati et al., 2009; Harward và Upto). Để phản ánh toàn diện khả năng sinh lời của ngân hàng, tác giả phân tích ba chỉ tiêu tài chính cơ bản:
- Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA = \frac{\text{Lợi nhuận ròng}}{\text{Tổng tài sản}}$) theo Golin (2001), Kosmidou (2008).
- Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE = \frac{\text{Lợi nhuận ròng}}{\text{Vốn chủ sở hữu}}$) theo Dietrich và Wanzenried (2011), Kalluru (2010).
- Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên ($NIM = \frac{\text{Thu nhập lãi ròng}}{\text{Tổng tài sản}}$).
Dựa trên khung lý thuyết kinh tế lượng của Bourke (1989), Demirgüç-Kunt và Huizinga (1999, 2000), cùng các nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Nguyễn Thị Thu Hiền, 2016; Nguyễn Thị Thùy Trang, 2017; Nguyễn Xuân Hoàng, 2018; Dương Thị An, 2018), tác giả phân chia các yếu tố ảnh hưởng thành hai nhóm: yếu tố đặc thù nội tại ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô. Phương trình hồi quy tổng quát được xác định dưới dạng tuyến tính:
$$\text{ROA}{it} = \alpha + \beta_1 \text{SIZE}{it} + \beta_2 \text{DFL}{it} + \beta_3 \text{LQR}{it} + \beta_4 \text{CR}{it} + \beta_5 \text{CIR}{it} + \beta_6 \text{GDP}{it} + \beta_7 \text{INF}{it} + \varepsilon_{it}$$
$$\text{ROE}{it} = \alpha + \beta_1 \text{SIZE}{it} + \beta_2 \text{DFL}{it} + \beta_3 \text{LQR}{it} + \beta_4 \text{CR}{it} + \beta_5 \text{CIR}{it} + \beta_6 \text{GDP}{it} + \beta_7 \text{INF}{it} + \varepsilon_{it}$$
| Tên biến |
Ký hiệu |
Cách đo lường cụ thể |
Dấu kỳ vọng (ROA/ROE) |
Cơ sở nghiên cứu kế thừa |
| Biến phụ thuộc |
|
|
|
|
| Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản |
ROA |
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản |
Biến phụ thuộc |
Kosmidou (2008), Pasiouras (2005) |
| Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
ROE |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu |
Biến phụ thuộc |
Dietrich & Wanzenried (2011) |
| Biến độc lập nội tại |
|
|
|
|
| Quy mô ngân hàng |
SIZE |
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Tổng tài sản})$) |
$+$ / $+$ |
Demirgüç-Kunt & Huizinga (1998), Halil Emre (2012) |
| Đòn bẩy tài chính |
DFL |
Tổng nợ phải trả / Vốn chủ sở hữu |
$-$ / $-$ |
Dadson Awunyo-Victor & Jamil Badu (2012), Mohamad (2012) |
| Rủi ro thanh khoản |
LQR |
Tài sản lưu động / Tổng nợ phải trả |
$+$ / $+$ |
Sam Hakim & Neamie (2001), Doliente (2005) |
| Rủi ro tín dụng |
CR |
Dự phòng rủi ro cho vay / Tổng tài sản |
$-$ / $-$ |
Tanna Sailesh & Pasiouras (2005), Verhoeven (2005) |
| Tỷ lệ chi phí trên thu nhập |
CIR |
Tổng chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động |
$-$ / $-$ |
Kosmidou (2008), Dietrich & Wanzenried (2011) |
| Biến độc lập vĩ mô |
|
|
|
|
| Tốc độ tăng trưởng kinh tế |
GDP |
$(GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$ |
$+$ / $+$ |
Demirgüç-Kunt & Huizinga (1999), Bikker & Hu (2002) |
| Tỷ lệ lạm phát |
INF |
Tỷ lệ lạm phát thực tế hằng năm (CPI) |
$+$ / $+$ |
Bourke (1989), Hassan & Bashir (2003), Kosmidou (2006) |
Dữ liệu nghiên cứu dạng dữ liệu bảng (panel data) gồm 25 ngân hàng thương mại trong 11 năm, tạo thành 275 quan sát cân bằng. Nguồn dữ liệu vi mô được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của các ngân hàng; số liệu vĩ mô (GDP, CPI) lấy từ Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước và Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Quy trình xử lý dữ liệu thực nghiệm được thực hiện trên phần mềm Stata 14 qua các bước:
- Thống kê mô tả giá trị các biến và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng ma trận hệ số tương quan Pearson kết hợp hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
- Ước lượng các mô hình hồi quy dữ liệu bảng: Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Sử dụng kiểm định F và kiểm định Hausman để lựa chọn giữa Pooled OLS, FEM và REM.
- Kiểm tra các khuyết tật của mô hình: kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Wald biến đổi (Modified Wald test for group heteroskedasticity) và kiểm định tự tương quan phần dư bằng kiểm định Wooldridge.
- Áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) để khắc phục triệt để hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương mở đầu thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các ngân hàng thương mại Việt Nam đang đẩy mạnh ứng dụng công nghệ 4.0 và ứng phó với tác động của đại dịch Covid-19. Tác giả xác định rõ vai trò trung gian tài chính của hệ thống ngân hàng đối với nền kinh tế, đồng thời đặt ra 3 mục tiêu cụ thể, 4 câu hỏi nghiên cứu, giới hạn phạm vi khảo sát gồm 25 ngân hàng TMCP niêm yết trong giai đoạn 2010–2020. Chương này cũng phác thảo phương pháp nghiên cứu định lượng trên dữ liệu bảng và cấu trúc tổng thể 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Tổng quan nghiên cứu
Chương này hệ thống hóa cơ sở lý luận về khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại, chi tiết hóa 3 thước đo: ROA, ROE và NIM. Tác giả phân tích cơ chế tác động của 5 nhân tố nội tại (quy mô tài sản, tỷ lệ an toàn vốn CAR, huy động tiền gửi, tính thanh khoản, thu nhập lãi) và 3 nhân tố kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái). Phần tổng quan lược khảo các công trình thực nghiệm quốc tế (Bourke, 1989; Berger, 1995; Demirgüç-Kunt và Huizinga, 1999; Dietrich và Wanzenried, 2009; Alper và Anbar, 2011; Abate và Mesfin, 2019) và các công trình tại Việt Nam (Nguyễn Thị Thu Hiền, 2016; Nguyễn Thị Thùy Trang, 2017; Nguyễn Xuân Hoàng, 2018; Dương Thị An, 2018). Từ việc chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về sự thiếu vắng đồng thời của các biến đòn bẩy tài chính và rủi ro tín dụng trong các mô hình trước, tác giả định hình hướng tiếp cận cho đề tài.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 xây dựng khung phương pháp luận định lượng, mô tả chi tiết 9 biến số trong mô hình hồi quy và thiết lập 7 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H7. Tác giả trình bày chi tiết công thức toán học của 3 dạng mô hình dữ liệu bảng: Pooled OLS, FEM và REM; đồng thời thiết lập các tiêu chuẩn thống kê cho các kiểm định lựa chọn mô hình (Hausman test, Breusch-Pagan LM test) và các kiểm định khuyết tật (VIF cho đa cộng tuyến, kiểm định Modified Wald cho phương sai thay đổi, kiểm định Wooldridge cho tự tương quan). Chương này chốt lại quy trình phân tích gồm 5 bước logic từ thống kê mô tả đến khắc phục khuyết tật bằng FGLS.
Chương 4: Dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Chương này trình bày toàn bộ kết quả phân tích thực nghiệm. Tác giả mở đầu bằng bức tranh tổng quan kinh tế Việt Nam 2010–2020: GDP tăng từ 115,697 tỷ USD (2010) lên 193,710 tỷ USD (2015), tăng thêm 68,133 tỷ USD trong giai đoạn 2015–2019 và đạt mức tăng trưởng dương trong năm 2020 dù chịu ảnh hưởng từ đại dịch Covid-19; lạm phát đạt đỉnh 18,68% vào năm 2011, chạm đáy 0,63% vào năm 2015 và được kiểm soát ở mức 3,22% vào năm 2020.
Phân tích hiệu quả kinh doanh ghi nhận sự phân hóa lợi nhuận trước thuế rõ rệt: Vietcombank duy trì tốc độ tăng trưởng lợi nhuận bình quân 37%/năm trong 5 năm gần nhất, vượt trội so với 2%/năm của VietinBank và 8%/năm của BIDV. Ở nhóm ngân hàng tư nhân, Techcombank, VPBank, MBBank, ACB duy trì lợi nhuận trên nghìn tỷ đồng, trong khi một số ngân hàng suy giảm mạnh như NVB, SGB, NAB, KLB.
| Biến số |
Số quan sát (Obs) |
Giá trị trung bình (Mean) |
Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) |
Giá trị nhỏ nhất (Min) |
Giá trị lớn nhất (Max) |
| ROA |
275 |
0,0091 |
0,0066 |
0,0001 |
0,0325 |
| ROE |
275 |
0,0948 |
0,0733 |
0,0003 |
0,2957 |
| SIZE |
275 |
14,0318 |
0,5512 |
12,9152 |
15,1809 |
| DFL |
275 |
11,2816 |
4,1205 |
2,8998 |
23,6198 |
| LQR |
275 |
1,0119 |
0,1184 |
0,7869 |
1,2836 |
| CR |
275 |
0,0072 |
0,0035 |
0,0021 |
0,0184 |
| CIR |
275 |
0,5262 |
0,1315 |
0,2251 |
0,9274 |
| GDP |
275 |
0,0638 |
0,0117 |
0,0291 |
0,0708 |
| INF |
275 |
0,0582 |
0,0482 |
0,0063 |
0,1868 |
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cho thấy tất cả các hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,80 và hệ số phóng đại phương sai VIF cao nhất chỉ là biến Size với 2,80 (nhỏ hơn ngưỡng loại trừ 10). Do đó, mô hình hoàn toàn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả các kiểm định lựa chọn mô hình và kiểm định khuyết tật:
- Kiểm định F: $F(24, 243) = 5,11$ ($p < 0,001$), bác bỏ mô hình Pooled OLS, chấp nhận mô hình FEM.
- Kiểm định Breusch-Pagan LM: $\chi_1^2 = 78,77$ ($p < 0,001$) đối với mô hình ROA và $\chi_1^2 = 71,04$ ($p < 0,001$), cho thấy mô hình tác động ngẫu nhiên REM tốt hơn Pooled OLS.
- Kiểm định Hausman: $\chi_7^2 = 22,37$ ($p < 0,01$), khẳng định mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn REM đối với biến phụ thuộc ROA; trong khi đối với ROE, mô hình REM được ưu tiên.
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test): $\chi_{24}^2 = 2323,63$ ($p < 0,001$), kết luận mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi nghiêm trọng giữa các thực thể.
- Kiểm định tự tương quan (Wooldridge test): $F(1, 24) = 101,316$ ($p < 0,001$), xác nhận phần dư có hiện tượng tự tương quan bậc một.
- Để giải quyết đồng thời hai khuyết tật trên, tác giả áp dụng phương pháp ước lượng FGLS.
Phương trình hồi quy ước lượng bằng phương pháp FGLS cho chỉ tiêu ROA đạt được như sau:
$$\text{ROA}{it} = \alpha + 0,00305 \times \text{SIZE}{it} - 0,000428 \times \text{DFL}{it} + \beta_3 \text{LQR}{it} + \beta_4 \text{CR}{it} + \beta_5 \text{CIR}{it} + \beta_6 \text{GDP}{it} - 0,211 \times \text{INF}{it} + \varepsilon_{it}$$
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Chương cuối cùng tổng kết các phát hiện định lượng và đề xuất các nhóm giải pháp chính sách thực tiễn. Về phía các ngân hàng thương mại, tác giả đề xuất các nhóm giải pháp: khai thác lợi thế quy mô tài sản gắn liền với chuyển đổi số; tái cấu trúc đòn bẩy tài chính ở mức an toàn; tăng cường quản trị rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng thông qua trích lập dự phòng nghiêm ngặt; kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ CIR bằng cách tối ưu hóa chi phí vận hành. Về phía cơ quan quản lý (Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước), nghiên cứu đề xuất tiếp tục điều hành chính sách tiền tệ chủ động nhằm ổn định vĩ mô, kiểm soát lạm phát mục tiêu dưới 4%, hoàn thiện khung pháp lý giám sát an toàn vi mô đối với các tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng niêm yết.
Kết quả và đóng góp
Nghiên cứu mang lại các kết quả định lượng cụ thể về chiều hướng và mức độ tác động của 7 nhân tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam:
| Tên biến độc lập |
Ký hiệu |
Hệ số hồi quy FGLS (đối với ROA) |
Chiều hướng tác động |
Mức ý nghĩa thống kê |
Mức độ phù hợp với giả thuyết ban đầu |
| Quy mô ngân hàng |
SIZE |
$+0,00305$ |
Cùng chiều ($+$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Phù hợp với giả thuyết H1 |
| Đòn bẩy tài chính |
DFL |
$-0,000428$ |
Ngược chiều ($-$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Phù hợp với giả thuyết H2 |
| Rủi ro thanh khoản |
LQR |
Mang dấu dương |
Cùng chiều ($+$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Phù hợp với giả thuyết H3 |
| Rủi ro tín dụng |
CR |
Mang dấu âm |
Ngược chiều ($-$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Phù hợp với giả thuyết H4 |
| Chi phí trên thu nhập |
CIR |
Mang dấu âm |
Ngược chiều ($-$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Phù hợp với giả thuyết H5 |
| Tăng trưởng kinh tế |
GDP |
Mang dấu dương |
Cùng chiều ($+$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Phù hợp với giả thuyết H6 |
| Lạm phát |
INF |
$-0,211$ |
Ngược chiều ($-$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Trái với giả thuyết H7 |
- Quy mô ngân hàng (SIZE): Tác động cùng chiều với hệ số $+0,00305$, chứng minh các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn hơn khai thác tốt hơn tính kinh tế theo quy mô (economies of scale), đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ và tối ưu hóa chi phí huy động vốn.
- Đòn bẩy tài chính (DFL): Tác động ngược chiều với hệ số $-0,000428$. Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu gia tăng làm gia tăng chi phí trả nợ và rủi ro tài chính, làm suy giảm tỷ suất sinh lời trên tài sản.
- Rủi ro tín dụng (CR) và Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR): Đều tác động tiêu cực rõ rệt đến khả năng sinh lời. Gia tăng nợ xấu buộc ngân hàng phải trích lập dự phòng lớn, làm xói mòn lợi nhuận ròng; tỷ lệ CIR cao phản ánh bộ máy quản lý kém hiệu quả.
- Rủi ro thanh khoản (LQR) và Tăng trưởng kinh tế (GDP): Tác động cùng chiều đến khả năng sinh lời. Tỷ lệ tài sản thanh khoản cao giúp bảo vệ ngân hàng trước các cú sốc rút tiền; GDP tăng trưởng thúc đẩy nhu cầu tín dụng và giảm thiểu rủi ro vỡ nợ của khách hàng vay.
- Lạm phát (INF): Tác động tiêu cực với hệ số $-0,211$. Mức độ biến động lạm phát cao (đặc biệt là giai đoạn 2011 với 18,68%) khiến tốc độ gia tăng chi phí huy động vốn vượt quá khả năng điều chỉnh lãi suất cho vay của các ngân hàng.
Đóng góp thực tiễn và học thuật:
- Về mặt học thuật: Khóa luận lấp đầy khoảng trống dữ liệu thực nghiệm tại Việt Nam trong giai đoạn 2010–2020 bằng cách đưa đồng thời cả hai chỉ tiêu rủi ro tín dụng (CR) và đòn bẩy tài chính (DFL) vào cùng một mô hình ước lượng FGLS xử lý triệt để khuyết tật dữ liệu bảng.
- Về mặt ứng dụng quản trị: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm chính xác để các nhà quản trị ngân hàng cân đối quy mô mở rộng tài sản song hành với việc kiểm soát đòn bẩy tài chính và tiết giảm chi phí vận hành CIR thông qua chuyển đổi số.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Dựa trên phạm vi và nội dung trình bày trong văn bản, nghiên cứu tồn tại một số hạn chế nhất định:
- Mẫu nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở 25 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng (chưa bao gồm các ngân hàng thương mại 100% vốn nhà nước chưa niêm yết, các ngân hàng liên doanh hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài).
- Khung thời gian nghiên cứu kết thúc ở năm 2020, do đó chưa ghi nhận được đầy đủ các tác động dây chuyền kéo dài của đại dịch Covid-19 trong các năm 2021–2022 cũng như sự biến động lãi suất toàn cầu sau đại dịch.
- Về phương pháp lượng kinh tế, nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, nhưng chưa sử dụng các mô hình động (Dynamic Panel Data) như phương pháp mômen tổng quát hệ thống (System GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa các biến tài chính.
- Mô hình vĩ mô mới chỉ đưa vào hai biến kiểm soát là GDP và lạm phát, chưa lượng hóa được ảnh hưởng từ biến động tỷ giá hối đoái thực tế và cấu trúc kỳ hạn của lãi suất dù các yếu tố này đã được phân tích trong phần cơ sở lý luận.
Giá trị tham khảo
Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng sau:
- Sinh viên và học viên cao học các ngành Tài chính - Ngân hàng, Tài chính doanh nghiệp, Kinh tế học: Khóa luận là tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về quy trình thực hiện một nghiên cứu định lượng thực nghiệm sử dụng dữ liệu bảng trên phần mềm Stata 14, từ bước thống kê mô tả, kiểm định ma trận tương quan, kiểm tra đa cộng tuyến VIF, đến quy trình lựa chọn mô hình Pooled OLS / FEM / REM.
- Người nghiên cứu các đề tài về hiệu quả hoạt động và quản trị rủi ro ngân hàng: Đáng tham khảo nhất là Chương 3 và Chương 4 ở phương pháp xử lý khuyết tật mô hình (khắc phục đồng thời hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bằng ước lượng FGLS), cũng như hệ thống số liệu tài chính chi tiết của 25 ngân hàng niêm yết trải dài suốt một chu kỳ kinh tế 11 năm (2010–2020).
- Các chuyên viên phân tích tài chính và nhà quản trị ngân hàng thương mại: Bảng số liệu thống kê mô tả và các hệ số hồi quy thực nghiệm cung cấp cơ sở định lượng để đánh giá tương quan giữa đòn bẩy, chi phí hoạt động (CIR) và lợi nhuận ròng.
Câu hỏi thường gặp
1. Tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2010–2020 biến động như thế nào theo số liệu thu thập trong khóa luận?
Theo số liệu tổng hợp từ Tổng cục Thống kê trong khóa luận, GDP Việt Nam tăng đều qua các năm: giai đoạn 2010–2015 tăng từ 115,697 tỷ USD lên 193,710 tỷ USD (tăng 77,013 tỷ USD); giai đoạn 2015–2019 tiếp tục tăng thêm 68,133 tỷ USD; năm 2020 vẫn duy trì tăng trưởng dương dù gặp đại dịch Covid-19. Về lạm phát, năm 2011 ghi nhận tỷ lệ cao nhất với 18,68% (tăng 9,64% so với năm 2010 và vượt mục tiêu 7% của Quốc hội). Đến năm 2015, lạm phát chạm đáy 0,63% (thấp nhất trong 15 năm). Giai đoạn 2015–2020, lạm phát tăng trở lại và đạt 3,22% vào năm 2020, nằm trong mục tiêu kiểm soát dưới 4% của Chính phủ.
2. Quy mô mẫu và nguồn gốc dữ liệu được sử dụng để chạy mô hình kinh tế lượng gồm những gì?
Mẫu nghiên cứu bao gồm 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán trong khoảng thời gian 11 năm (từ 2010 đến 2020), tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 275 quan sát. Dữ liệu tài chính nội tại của các ngân hàng được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán hàng năm. Dữ liệu kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP và lạm phát CPI) được trích xuất từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank), Ngân hàng Nhà nước và Tổng cục Thống kê Việt Nam.
3. Vì sao tác giả phải chuyển từ mô hình FEM/REM sang phương pháp ước lượng FGLS?
Sau khi kiểm định Hausman xác định mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp với ROA ($\chi_7^2 = 22,37, p < 0,01$) và REM phù hợp với ROE, tác giả tiến hành các kiểm định chẩn đoán mô hình. Kết quả kiểm định Modified Wald cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các thực thể ($\chi_{24}^2 = 2323,63, p < 0,001$) và kiểm định Wooldridge xác nhận tồn tại hiện tượng tự tương quan ở phần dư ($F(1, 24) = 101,316, p < 0,001$). Do hai khuyết tật này làm cho các ước lượng OLS/FEM không còn là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (BLUE), tác giả bắt buộc phải sử dụng phương pháp hồi quy FGLS với hệ số tự tương quan bậc 1 để đảm bảo các hệ số hồi quy thu được có độ tin cậy và hiệu quả thống kê.
4. Mức độ tác động cụ thể của quy mô ngân hàng (SIZE) và đòn bẩy tài chính (DFL) đến chỉ số sinh lời ROA là bao nhiêu?
Kết quả hồi quy FGLS cho thấy:
- Hệ số hồi quy của quy mô ngân hàng ($\text{SIZE}$) là $+0,00305$ (có ý nghĩa thống kê): khi quy mô ngân hàng tăng lên 1 đơn vị logarit thì tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) tăng thêm 0,00305 đơn vị.
- Hệ số hồi quy của đòn bẩy tài chính ($\text{DFL}$) là $-0,000428$ (có ý nghĩa thống kê): khi đòn bẩy tài chính tăng lên 1 đơn vị thì tỷ suất sinh lời ROA giảm đi 0,000428 đơn vị.
5. Khóa luận ghi nhận sự phân hóa lợi nhuận trước thuế giữa các ngân hàng thương mại trong thập niên 2010–2020 ra sao?
Trong giai đoạn 2010–2020, Vietcombank giữ vị thế dẫn đầu ở điểm đầu và điểm cuối thập niên, với tốc độ tăng trưởng lợi nhuận bình quân 5 năm gần nhất đạt 37%/năm (vượt trội so với 2%/năm của VietinBank và 8%/năm của BIDV). Năm 2011, VietinBank từng vươn lên vị trí số một với lợi nhuận trước thuế gần 8.400 tỷ đồng (tăng 83% so với 2010) và duy trì thế dẫn đầu đến năm 2015. Ở khối ngân hàng tư nhân, các ngân hàng duy trì được mức lợi nhuận nghìn tỷ ổn định qua 10 năm gồm Techcombank, ACB, MBBank và sau đó có thêm VPBank (nhờ động lực từ FE Credit giai đoạn 2017–2018). Ngược lại, một số ngân hàng ghi nhận xu hướng tụt dốc lợi nhuận rõ rệt sau 10 năm như NVB, SGB, NAB, KLB.
Kết luận
Khóa luận của tác giả Nguyễn Ngọc Hoàng Anh đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm chặt chẽ về các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của 25 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010–2020. Thông qua quy trình kinh tế lượng xử lý dữ liệu bảng với phương pháp FGLS, nghiên cứu khẳng định quy mô ngân hàng, rủi ro thanh khoản và tăng trưởng GDP có mối tương quan thuận chiều, trong khi đòn bẩy tài chính, rủi ro tín dụng, tỷ lệ chi phí trên thu nhập và lạm phát tác động nghịch chiều đến tỷ suất sinh lời ROA. Các phát hiện thực nghiệm này cung cấp cơ sở dữ liệu xác thực cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc cân đối quy mô, tối ưu hóa chi phí vận hành và thiết lập chính sách quản trị rủi ro an toàn, hiệu quả.
