Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong quá trình hội nhập và phát triển kinh tế sâu rộng của Việt Nam, hệ thống tài chính – tiền tệ đóng vai trò huyết mạch thúc đẩy nền kinh tế phát triển, trong đó chủ thể trung tâm là hệ thống các ngân hàng thương mại. Ngân hàng thương mại thực hiện chức năng trung gian tài chính, điều hòa quan hệ cung cầu vốn giữa các chủ thể trong nền kinh tế. Khi hệ thống ngân hàng hoạt động an toàn, ổn định và hiệu quả, nền kinh tế sẽ có nền tảng vững chắc để tăng trưởng. Một trong những thước đo then chốt phản ánh sức khỏe tài chính và năng lực hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) chính là khả năng sinh lời.

Cùng với tiến trình mở rộng hợp tác kinh tế và thương mại quốc tế, ngành ngân hàng Việt Nam đứng trước áp lực cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng nội địa cũng như giữa các ngân hàng trong nước với các định chế tài chính nước ngoài. Thực tiễn này đòi hỏi các nhà quản trị ngân hàng phải xây dựng các định hướng chính sách phù hợp, đặc biệt là nhận diện vai trò của chiến lược đa dạng hóa nguồn thu nhập nhằm giảm bớt sự phụ thuộc vào tín dụng truyền thống và gia tăng năng lực cạnh tranh. Trên cơ sở đó, đề tài "Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam: Vai trò điều tiết của đa dạng hóa thu nhập" được tác giả Võ Thanh Chí Bảo thực hiện tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh nhằm cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động trực tiếp và tác động tương tác của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến khả năng sinh lời.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Mục tiêu tổng quát: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam khi có sự tương tác của đa dạng hóa thu nhập; từ đó đề xuất một số giải pháp và khuyến nghị nhằm cải thiện và nâng cao khả năng sinh lời của hệ thống ngân hàng.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022.
    • Phân tích và đánh giá mức độ, chiều hướng ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam dưới sự tương tác của đa dạng hóa thu nhập trong giai đoạn 2011 – 2022.
    • Đặt ra các đề xuất giải pháp và định hướng cải thiện khả năng sinh lời cho các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn tiếp theo.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Các nhân tố nào ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022?
  2. Mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam khi xem xét dưới sự tương tác của đa dạng hóa thu nhập trong giai đoạn 2011 – 2022 diễn ra như thế nào?
  3. Các đề xuất, giải pháp và định hướng nào cho các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong thời gian tới nhằm góp phần nâng cao khả năng sinh lời từ việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam và vai trò điều tiết của đa dạng hóa thu nhập.
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 25 NHTMCP đang hoạt động tại Việt Nam, sử dụng số liệu từ báo cáo tài chính đã kiểm toán được niêm yết trên thị trường chứng khoán (thu thập qua CafeF, Vietstock) kết hợp với dữ liệu kinh tế vĩ mô do Ngân hàng Thế giới (World Bank) công bố.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp được tổng hợp trong khoảng thời gian 12 năm liên tục, từ năm 2011 đến năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý luận và các khái niệm nền tảng

Khóa luận tiếp cận khả năng sinh lời từ góc độ quản trị tài chính doanh nghiệp và định chế tài chính trung gian. Khả năng sinh lời phản ánh năng lực tạo ra doanh thu vượt quá chi phí trên cơ sở nguồn vốn và tài sản hiện có (Lartey và ctg, 2013; Rose, 2010), đồng thời là bằng chứng về hiệu quả quản trị, năng lực thích ứng với môi trường kinh doanh và quản lý rủi ro của ban điều hành (García-Herrero và ctg, 2009; Al-Abedallat, 2017). Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản) làm biến phụ thuộc duy nhất đo lường khả năng sinh lời.

Các nhân tố tác động được chia thành hai nhóm chính:

  • Nhóm nhân tố bên trong ngân hàng: Vốn ngân hàng (CAP = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản), Tăng trưởng tổng tài sản (GROWTH = $[Tài\ sản_t - Tài\ sản_{t-1}] / Tài\ sản_{t-1}$), Quy mô ngân hàng (SIZE = Ln(Tổng tài sản)), Chi phí hoạt động (COST = Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập), Cho vay khách hàng (LAR = Cho vay khách hàng / Tổng tài sản), Tiền gửi khách hàng (DEP = Tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản), Rủi ro tín dụng (LLR = Dự phòng rủi ro cho vay khách hàng / Tổng tài sản), và Đa dạng hóa thu nhập (DIV).
  • Nhóm nhân tố bên ngoài: Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và Tỷ lệ lạm phát (INF).

Chỉ số đa dạng hóa thu nhập (DIV) được tính toán theo chỉ số phân tán Herfindahl-Hirschman (HHI) dựa trên nghiên cứu của Mercieca và ctg (2007), Stiroh (2004), Chiorazzo và ctg (2008): $$DIV = 1 - (INT^2 + NON^2)$$ Trong đó:

  • $INT = \frac{NET}{NOI}$: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng thu nhập hoạt động.
  • $NON = \frac{NON}{NOI}$: Tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãi trên tổng thu nhập hoạt động (bao gồm lãi thuần từ dịch vụ, kinh doanh ngoại hối, vàng, chứng khoán kinh doanh, chứng khoán đầu tư, thu nhập góp vốn mua cổ phần và hoạt động khác).

Mô hình kinh tế lượng

Tác giả thiết lập hai phương trình hồi quy dữ liệu bảng:

Mô hình tác động trực tiếp: $$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 CAP_{it} + \beta_2 GROWTH_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 COST_{it} + \beta_5 LAR_{it} + \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 LLR_{it} + \beta_8 DIV_{it} + \beta_9 GDP_t + \beta_{10} INF_t + \varepsilon_{it}$$

Mô hình có biến tương tác điều tiết (theo Santosa, 2020; Abdi và ctg, 2022): $$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 CAP_{it} + \beta_2 GROWTH_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 COST_{it} + \beta_5 LAR_{it} + \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 LLR_{it} + \beta_8 DIV_{it} + \beta_9 GDP_t + \beta_{10} INF_t + \beta_{11} (DIV \times CAP){it} + \beta{12} (DIV \times GROWTH){it} + \beta{13} (DIV \times SIZE){it} + \beta{14} (DIV \times COST){it} + \beta{15} (DIV \times LAR){it} + \beta{16} (DIV \times DEP){it} + \beta{17} (DIV \times LLR){it} + \varepsilon{it}$$

Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Kỳ vọng tác động Nguồn tham khảo chính
Tỷ suất sinh lời trên TTS ROA Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản Biến phụ thuộc Ramadan và ctg (2011), Petria và ctg (2015)
Vốn ngân hàng CAP Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản Dương (+) Pasiouras & Kosmidou (2007), Javaid và ctg (2011)
Tăng trưởng tổng tài sản GROWTH (Tài sản$t$ - Tài sản${t-1}$) / Tài sản$_{t-1}$ Âm (-) Sanya & Wolfe (2010)
Quy mô ngân hàng SIZE Logarit tự nhiên của Tổng tài sản Dương (+) Saeed (2014), Anbar & Alper (2011)
Chi phí hoạt động COST Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động Âm (-) Petria và ctg (2015)
Cho vay khách hàng LAR Cho vay khách hàng / Tổng tài sản Dương (+) Roman & Danuletiu (2013), Shanko và ctg (2019)
Tiền gửi khách hàng DEP Tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản Âm (-) Hashem (2016), Anbar & Alper (2011)
Rủi ro tín dụng LLR Dự phòng cho vay khách hàng / Tổng tài sản Âm (-) Kosmidou và ctg (2005), Lohano & Kashif (2019)
Đa dạng hóa thu nhập DIV $1 - (INT^2 + NON^2)$ Dương (+) Ismail và ctg (2015), Brahmana và ctg (2018)
Tăng trưởng GDP GDP Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm Dương (+) Flamini và ctg (2009), Petria và ctg (2015)
Tỷ lệ lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát hàng năm Dương (+) Vong & Chan (2009), Molyneux & Thornton (1992)

Phương pháp phân tích và xử lý khuyết tật

Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 15.0 xử lý bộ dữ liệu bảng cân bằng mạnh (300 quan sát) qua quy trình:

  1. Thống kê mô tả dữ liệu và phân tích ma trận tương quan giữa các biến.
  2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF).
  3. Ước lượng các mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển: Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  4. Lựa chọn mô hình thích hợp thông qua kiểm định F-test (chọn FEM hoặc Pooled OLS), Breusch-Pagan Lagrange Multiplier test (chọn REM hoặc Pooled OLS), và Hausman test (chọn FEM hoặc REM).
  5. Kiểm định khuyết tật mô hình: Kiểm định Modified Wald để phát hiện phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldridge để phát hiện tự tương quan.
  6. Khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS).
  7. Kiểm tra hiện tượng nội sinh đối với từng biến độc lập và xử lý triệt để nội sinh bằng phương pháp tổng quát khoảnh khắc hệ thống (SGMM), sử dụng các biến trễ làm biến công cụ.
  8. Ước lượng mô hình SGMM mở rộng có chứa các biến tương tác tích số để đánh giá vai trò điều tiết của DIV.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương 1 thiết lập khung tổng thể của khóa luận, làm rõ tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hệ thống NHTMCP Việt Nam phải thích ứng với cạnh tranh và hội nhập quốc tế. Tác giả xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát cùng 3 mục tiêu cụ thể, đặt ra 3 câu hỏi nghiên cứu định hướng phân tích thực nghiệm. Chương này giới định rõ đối tượng nghiên cứu là các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời trong mối liên hệ điều tiết với đa dạng hóa thu nhập, phạm vi mẫu gồm 25 NHTMCP giai đoạn 2011 – 2022. Bên cạnh đó, tác giả phác thảo phương pháp nghiên cứu định lượng, nêu rõ đóng góp khoa học, giá trị thực tiễn và kết cấu 5 chương của khóa luận.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về ngân hàng thương mại, bản chất khả năng sinh lời và các thước đo tài chính (ROA, ROE). Nội dung chương đi sâu luận giải cơ chế tác động của 8 nhân tố bên trong (CAP, GROWTH, SIZE, COST, LAR, DEP, LLR, DIV) và 2 nhân tố bên ngoài (GDP, INF). Đồng thời, tác giả tổng hợp toàn diện các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Ramadan và ctg, 2011; Petria và ctg, 2015; Brahmana và ctg, 2018; Ismail và ctg, 2015; San & Heng, 2013; Dawood, 2014; Olweny & Shipho, 2011; Abate & Mesfin, 2019; Kosmidou và ctg, 2005; Hassan và ctg, 2003; Staikouras & Wood, 2004; Jara-Bertin và ctg, 2014) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Nguyễn Phạm Nhã Trúc & Nguyễn Phạm Thiên Thanh, 2016; Lê Đồng Duy Trung, 2020; Nguyễn Thị Thu Hiền, 2017; Nguyễn Minh Sáng, 2019). Từ bảng tổng hợp các công trình trước, chương 2 chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam hầu như chỉ dừng lại ở việc xem xét tác động trực tiếp của các biến độc lập mà chưa kiểm tra vai trò điều tiết của đa dạng hóa thu nhập đối với mối quan hệ giữa các nhân tố nội tại và khả năng sinh lời.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 trình bày chi tiết về nguồn gốc dữ liệu thu thập từ BCTC đã kiểm toán của 25 NHTMCP và dữ liệu vĩ mô từ Ngân hàng Thế giới trong giai đoạn 2011 – 2022. Tác giả chuẩn hóa quy trình nghiên cứu qua 9 bước thực hiện trên phần mềm Stata 15.0; định nghĩa công thức tính toán và đơn vị đo lường cho từng biến số; xây dựng 2 phương trình hồi quy (mô hình trực tiếp và mô hình tương tác điều tiết). Hệ thống 10 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H10 được thiết lập kèm theo cơ sở trích dẫn và dấu kỳ vọng lý thuyết, làm căn cứ đối chiếu với kết quả hồi quy thực nghiệm.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 4 tập trung vào việc trình bày các kết quả thực nghiệm định lượng:

  • Thống kê mô tả: Khẳng định mẫu là dữ liệu bảng cân bằng mạnh gồm 300 quan sát (25 ngân hàng $\times$ 12 năm). Biến phụ thuộc ROA có giá trị trung bình là 0.0088205 (đạt đỉnh 0.0323799 tại Techcombank năm 2021 và chạm đáy -0.0551175 tại TPBank năm 2011). Biến đa dạng hóa thu nhập (DIV) có giá trị trung bình 0.28282, cực đại đạt 0.4999909 tại MSB năm 2014.
  • Phân tích tương quan và đa cộng tuyến: Ma trận tương quan cho thấy các hệ số giữa các biến độc lập đều nằm dưới ngưỡng cảnh báo 0.8; hệ số VIF trung bình đạt 1.60 với biến SIZE có VIF lớn nhất là 2.975259 (< 3), chứng minh mô hình không tồn tại đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F-test có Prob > F = 0.0000 (< 0.05) chứng minh mô hình FEM vượt trội so với Pooled OLS; kiểm định Breusch-Pagan LM cho thấy giá trị chibar2(01) = 185.0002 với Prob > chi2 = 0.0000 (< 0.05) ủng hộ việc chọn mô hình REM thay vì Pooled OLS; kiểm định Hausman xác nhận mô hình FEM là mô hình tối ưu nhất trong bộ ba OLS/FEM/REM.
  • Kiểm định khuyết tật và xử lý nội sinh: Kiểm định Modified Wald và Wooldridge xác nhận mô hình FEM mắc phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Sau khi hiệu chỉnh sơ bộ bằng FGLS, tác giả tiến hành kiểm tra nội sinh cho từng biến độc lập (từ Phụ lục 14 đến 23) và áp dụng phương pháp SGMM để giải quyết triệt để vấn đề nội sinh.
  • Kết quả mô hình tương tác và thảo luận: Hồi quy SGMM với các biến tích số cho thấy biến DIV thể hiện rõ vai trò điều tiết mức độ ảnh hưởng của các biến CAP, GROWTH, SIZE, LAR và LLR lên ROA theo các chiều hướng khác nhau, trong khi biến vĩ mô GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương cuối cùng tổng kết các phát hiện chính từ mô hình thực nghiệm SGMM, từ đó đề xuất hệ thống khuyến nghị và hàm ý chính sách cho các nhà quản trị ngân hàng thương mại: nâng cao năng lực an toàn vốn, kiểm soát tốc độ tăng trưởng tài sản gắn liền với chất lượng tín dụng, tối ưu hóa quy mô hoạt động, kiểm soát chặt chẽ chi phí hoạt động, chủ động trích lập dự phòng rủi ro và tăng tốc chiến lược đa dạng hóa cơ cấu thu nhập phi tín dụng. Chương này cũng trình bày các giới hạn tồn tại của đề tài về quy mô mẫu và các biến số chưa đưa vào nghiên cứu.

Kết quả và đóng góp của đề tài

Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu (N = 300)

Dưới đây là các thông số thống kê mô tả được trích xuất từ dữ liệu 25 NHTMCP giai đoạn 2011 – 2022:

Biến Tên chỉ tiêu Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Ghi chú đơn vị / Đơn vị quan sát
ROA Tỷ suất sinh lời trên TTS 0.0088205 0.00762 -0.0551175 0.0323799 Min: TPBank (2011); Max: Techcombank (2021)
CAP Tỷ lệ VCSH / TTS 0.0926499 0.03155 0.0406177 0.2383814 Min: BIDV (2017); Max: Saigonbank (2013)
GROWTH Tăng trưởng tổng tài sản 0.1613176 0.16520 -0.3923964 1.0000000 Min: TPBank (2012); Max: TPBank
SIZE Quy mô ngân hàng 32.50059 1.15780 30.31783 35.00000 Min: Saigonbank (2013); Max: BIDV
COST Chi phí HĐ / Tổng thu nhập 0.79991 4.98100 0.2270615 86.30244 Min: SHB (2022); Max: TPBank (2011)
LAR Cho vay KH / TTS 0.580439 0.11920 0.1472547 0.8006246 Min: TPBank (2011); Max: BIDV (2020)
DEP Tiền gửi KH / TTS 0.6567824 0.11540 0.2508404 0.8937174 Min: TPBank (2011); Max: Sacombank (2015)
LLR Dự phòng rủi ro tín dụng / TTS 0.0077079 0.00390 0.0020872 0.0216726 Min: LienVietPostBank (2011); Max: VPBank (2022)
DIV Chỉ số đa dạng hóa thu nhập 0.28282 0.12450 0.0000000 0.4999909 Max: MSB (2014)
GDP Tăng trưởng GDP 0.0606516 0.01630 0.0256156 0.1867773 Min: Năm 2021
INF Tỷ lệ lạm phát 0.0498475 0.04890 0.0063120 0.1867773 Min: Năm 2015

Kết quả kiểm định các mô hình hồi quy

  • Lựa chọn mô hình:
    • Kiểm định F-test: Prob > F = 0.0000 (< 0.05), bác bỏ H0, khẳng định mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
    • Kiểm định Breusch-Pagan: chibar2(01) = 185.0002, Prob > chi2 = 0.0000 (< 0.05), bác bỏ H0, khẳng định mô hình REM phù hợp hơn Pooled OLS.
    • Kiểm định Hausman: Prob > chi2 < 0.05, bác bỏ H0, khẳng định mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất trong phân tích dữ liệu bảng truyền thống.
  • Khắc phục khuyết tật và nội sinh: Kiểm định Modified Wald và Wooldridge chỉ ra mô hình FEM tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Mô hình FGLS được sử dụng để điều chỉnh, và cuối cùng phương pháp hồi quy SGMM được áp dụng để khắc phục hoàn toàn hiện tượng nội sinh giữa các biến.
  • Tác động trực tiếp: Hồi quy SGMM xác nhận các nhân tố có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê đến khả năng sinh lời (ROA) bao gồm: Vốn ngân hàng (CAP), Tăng trưởng tổng tài sản (GROWTH), Quy mô ngân hàng (SIZE), Chi phí hoạt động (COST), Cho vay khách hàng (LAR), Tiền gửi khách hàng (DEP), Rủi ro tín dụng (LLR), Đa dạng hóa thu nhập (DIV) và Tỷ lệ lạm phát (INF). Riêng biến Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) không mang lại ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.
  • Vai trò điều tiết của Đa dạng hóa thu nhập (DIV): Mô hình SGMM với biến tương tác chứng minh sự hiện diện của hiệu ứng điều tiết: DIV làm thay đổi mức độ và chiều hướng tác động của 5 nhân tố nội tại (CAP, GROWTH, SIZE, LAR, LLR) đến khả năng sinh lời ROA của các NHTMCP Việt Nam.

Đóng góp của đề tài

  1. Về mặt khoa học: Khóa luận bổ sung bằng chứng thực nghiệm vào hệ thống tài liệu nghiên cứu ngân hàng tại Việt Nam giai đoạn 2011 – 2022; giải quyết khoảng trống nghiên cứu khi tích hợp biến điều tiết đa dạng hóa thu nhập (DIV) vào cấu trúc mô hình giải thích khả năng sinh lời; xử lý trọn vẹn các khuyết tật chuỗi thời gian - không gian và hiện tượng nội sinh bằng kỹ thuật SGMM.
  2. Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở khoa học định lượng giúp các nhà quản trị ngân hàng nhận định rõ vai trò của cơ cấu thu nhập ngoài lãi, từ đó xây dựng chính sách phân bổ vốn, quản trị danh mục cho vay và kiểm soát rủi ro chi phí nhằm nâng cao hiệu quả tài chính bền vững.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Dựa trên phạm vi và nội dung được tác giả công bố trong văn bản khóa luận:

  • Hạn chế về cỡ mẫu và đối tượng: Nghiên cứu chỉ tập trung vào mẫu dữ liệu gồm 25 NHTMCP tại Việt Nam có báo cáo tài chính kiểm toán liên tục trong giai đoạn 2011 – 2022. Mẫu nghiên cứu chưa bao hàm đầy đủ toàn bộ các ngân hàng thương mại nhà nước, ngân hàng liên doanh hoặc các chi nhánh ngân hàng nước ngoài đang hoạt động tại Việt Nam.
  • Hạn chế về chỉ tiêu đo lường: Nghiên cứu chỉ sử dụng một thước đo khả năng sinh lời duy nhất là Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) làm biến phụ thuộc, chưa thực hiện ước lượng song song với chỉ tiêu Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) hoặc Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM).
  • Hạn chế về biến số giải thích: Một số biến số về quản trị doanh nghiệp đặc thù (như cơ cấu sở hữu, quy mô hội đồng quản trị) và các cú sốc vĩ mô phi tài chính chưa được tích hợp đầy đủ do tính sẵn có của số liệu.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng chuỗi dữ liệu thời gian sau năm 2022, gia tăng số lượng tổ chức tín dụng trong mẫu, đưa thêm các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động bổ trợ (ROE, NIM) và phân rã chi tiết các cấu phần thu nhập ngoài lãi để đánh giá sâu hơn tác động điều tiết.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học, Kế toán – Kiểm toán thực hiện các công trình nghiên cứu về hiệu quả kinh doanh, an toàn vốn và cấu trúc thu nhập của hệ thống ngân hàng.
    • Các nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng cần tài liệu tham khảo quy trình phân tích dữ liệu bảng động và kỹ thuật ước lượng mô hình tương tác điều tiết.
    • Cán bộ quản lý rủi ro và chuyên viên phân tích kế hoạch tài chính tại các ngân hàng thương mại cổ phần.
  • Các phần đáng tham khảo nhất:
    • Quy trình kinh tế lượng tuần tự 9 bước trên phần mềm Stata 15.0: thực hiện đầy đủ từ OLS, FEM, REM, kiểm định F-test, Breusch-Pagan, Hausman, kiểm định khuyết tật Modified Wald, Wooldridge, ước lượng FGLS và kỹ thuật SGMM xử lý nội sinh.
    • Cách tính toán chỉ số đa dạng hóa thu nhập DIV theo công thức Herfindahl-Hirschman chuẩn hóa và cách xây dựng các biến tích số tương tác điều tiết ($DIV \times X$).
    • Bảng tổng hợp chi tiết các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời ngân hàng tại Chương 2.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào?

Mẫu nghiên cứu là bộ dữ liệu bảng cân bằng mạnh bao gồm 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, được thu thập liên tục trong khoảng thời gian 12 năm từ năm 2011 đến năm 2022, tạo ra tổng cộng 300 quan sát. Dữ liệu tài chính được trích xuất từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán thông qua CafeF, Vietstock và dữ liệu vĩ mô từ Ngân hàng Thế giới (World Bank).

2. Chỉ số Đa dạng hóa thu nhập (DIV) được tác giả tính toán theo công thức nào và gồm những cấu phần gì?

Chỉ số đa dạng hóa thu nhập (DIV) được xác định thông qua chỉ số phân tán Herfindahl-Hirschman: $DIV = 1 - (INT^2 + NON^2)$, trong đó $INT$ là tỷ lệ thu