Khóa luận: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTMCP Việt Nam - Võ Thanh Chí Bảo

Nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của ngân hàng TMCP Việt Nam. Phân tích vai trò của đa dạng hóa thu nhập trong ngành ngân hàng.

• Tác giả: Võ Thanh Chí Bảo
• Người hướng dẫn: Ts. Lê Hà Diễm Chi
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• 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
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.7. Kết cấu của đề tài
• 1.8. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Khả năng sinh lời của ngân hàng
• 2.1.1. Khái niệm
• 2.2. Chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời
• 2.3. Cơ sở lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng
• 2.3.1. Nhóm các nhân tố bên trong
• 2.3.2. Nhóm các yếu tố bên ngoài
• 2.4. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.4.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.4.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.5. Xác định khoảng trống nghiên cứu
• 2.6. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Quy trình nghiên cứu
• 3.4. Mô hình nghiên cứu
• 3.5. Giả thiết nghiên cứu
• 3.6. Biến phụ thuộc
• 3.7. Biến độc lập
• 3.7.1. Vốn ngân hàng
• 3.7.2. Tăng trưởng tổng tài sản
• 3.7.3. Quy mô ngân hàng
• 3.7.4. Chi phí hoạt động
• 3.7.5. Cho vay khách hàng
• 3.7.6. Tiền gửi khách hàng
• 3.7.7. Rủi ro tín dụng
• 3.7.8. Đa dạng hóa thu nhập
• 3.7.9. Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội
• 3.7.10. Tỷ lệ lạm phát
• 3.8. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu
• 4.2. Phân tích tương quan biến và đa cộng tuyến
• 4.3. Kiểm định tương quan biến
• 4.4. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.5. Ước lượng và kiểm định với các mô hình Pooled OLS, FEM & REM
• 4.6. Kết quả ước lượng các mô hình
• 4.7. Đánh giá tính phù hợp giữa các mô hình
• 4.8. Kiểm định các khiếm khuyết mô hình lựa chọn
• 4.9. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
• 4.10. Kiểm định tự tương quan
• 4.11. Khắc phục các khiếm khuyết của mô hình lựa chọn
• 4.11.1. Biến nội sinh và xử lý biến nội sinh
• 4.11.2. Biến nội sinh
• 4.11.3. Phương pháp SGMM
• 4.12. Đánh giá sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến khả năng sinh lời khi có sự tương tác của đa dạng hóa thu nhập
• 4.13. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.14. Kết luận chương 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Một số khuyến nghị
• 5.2. Hạn chế của đề tài
• 5.3. Kết luận chương 5
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Khám Phá Yếu Tố Ảnh Hưởng Sinh Lời Ngân Hàng

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế sâu rộng, Việt Nam đang khẳng định vị thế là một quốc gia có ảnh hưởng về kinh tế. Để đạt được điều này, một hệ thống tài chính – tiền tệ vững mạnh, với hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam đóng vai trò then chốt, là yếu tố quyết định. Hệ thống ngân hàng được ví như huyết mạch của nền kinh tế, cung cấp nguồn lực tài chính thiết yếu, thúc đẩy sự ổn định và phát triển. Đánh giá khả năng sinh lời ngân hàng là một thước đo quan trọng để đo lường sức khỏe và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần.

1.1. Tầm quan trọng của Khả năng sinh lời trong Ngân hàng TMCP

Khả năng sinh lời phản ánh năng lực tạo ra lợi nhuận bền vững của ngân hàng. Đây là yếu tố then chốt để thu hút vốn đầu tư, duy trì hoạt động ổn định và tăng trưởng. Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng của các ngân hàng TMCP Việt Nam, từ đó đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động. Theo Lartey và ctg (2013) chỉ ra rằng: “Khả năng sinh lời của ngân hàng là khả năng ngân hàng tạo ra doanh thu vượt quá chi phí so với cơ sở vốn của ngân hàng”.

1.2. Đa dạng hóa thu nhập Chìa khóa nâng cao Khả năng sinh lời

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, đa dạng hóa thu nhập ngân hàng trở thành một chiến lược quan trọng để tăng cường khả năng sinh lời và giảm thiểu rủi ro. Việc mở rộng sang các dịch vụ phi tín dụng, như phí dịch vụ, bảo hiểm, và đầu tư, giúp ngân hàng tạo ra nguồn thu ổn định hơn, ít phụ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống. Nghiên cứu này đánh giá vai trò điều tiết của đa dạng hóa thu nhập đối với các yếu tố khác ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng.

II. Thách Thức Giải Mã Bài Toán Sinh Lời Cho Ngân Hàng TMCP

Hệ thống ngân hàng TMCP Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong bối cảnh kinh tế biến động và cạnh tranh gia tăng. Áp lực nợ xấu ngân hàng, biến động lãi suất thị trường, và yêu cầu tuân thủ các quy định pháp luật ngày càng khắt khe đều ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng. Bên cạnh đó, việc quản lý chi phí hoạt động hiệu quả và thích ứng với sự thay đổi của công nghệ ngân hàng cũng là những yếu tố quan trọng.

2.1. Ảnh hưởng của Môi trường kinh tế vĩ mô tới Lợi nhuận Ngân hàng

Môi trường kinh tế vĩ mô, bao gồm tăng trưởng GDP, lạm phát, và lãi suất thị trường, có tác động trực tiếp đến khả năng sinh lời ngân hàng. Tăng trưởng kinh tế thúc đẩy nhu cầu tín dụng, trong khi lạm phát và lãi suất ảnh hưởng đến chi phí vốn và lợi nhuận từ hoạt động tín dụng. Ngân hàng cần chủ động dự báo và thích ứng với những biến động của môi trường kinh tế vĩ mô để duy trì hiệu quả hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu của tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, phân tích mô hình hồi quy với dữ liệu dạng bảng. Mô hình dùng để ước lượng dữ liệu bảng là mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model).

2.2. Quản trị Rủi ro và Nợ xấu Áp lực lên Khả năng sinh lời

Quản trị rủi ro ngân hàng, đặc biệt là rủi ro tín dụng và nợ xấu ngân hàng, là một thách thức lớn đối với khả năng sinh lời ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu ngân hàng cao làm tăng chi phí dự phòng rủi ro và giảm lợi nhuận. Ngân hàng cần tăng cường năng lực quản lý rủi ro, nâng cao chất lượng tài sản ngân hàng, và áp dụng các biện pháp xử lý nợ xấu hiệu quả để bảo vệ khả năng sinh lời ngân hàng. Thực tế, khả năng sinh lời của ngân hàng phản ánh chất lượng của quản lý và hành vi của cổ đông cũng như chiến lược cạnh tranh, hiệu suất và khả năng quản lý rủi ro của họ” (García-Herrero và ctg, 2009).

III. Bí Quyết Đa Dạng Hóa Thu Nhập Tối Ưu Sinh Lời Ngân Hàng

Nghiên cứu này tập trung vào vai trò của đa dạng hóa thu nhập ngân hàng như một giải pháp để nâng cao khả năng sinh lời ngân hàng. Việc mở rộng sang các nguồn thu ngoài lãi, như phí dịch vụ, hoa hồng từ bảo hiểm, và thu nhập từ hoạt động đầu tư, giúp ngân hàng giảm sự phụ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống và tạo ra dòng tiền ổn định hơn. Tuy nhiên, việc đa dạng hóa thu nhập cũng đòi hỏi ngân hàng phải có năng lực quản lý rủi ro và nguồn lực phù hợp.

3.1. Tối ưu hóa Cơ cấu Thu nhập Lãi thuần và ngoài Lãi

Cơ cấu thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi có ảnh hưởng quan trọng đến khả năng sinh lời ngân hàng. Ngân hàng cần phân tích và đánh giá hiệu quả của từng nguồn thu, từ đó điều chỉnh cơ cấu thu nhập một cách hợp lý để tối đa hóa lợi nhuận. Việc phát triển các dịch vụ ngân hàng mới và cải thiện chất lượng dịch vụ hiện có là những giải pháp quan trọng để tăng thu nhập ngoài lãi. Ngoài ra, tác giả còn thu nhập và tham khảo dữ liệu kinh tế vĩ mô từ Ngân hàng thế giới (World Bank).

3.2. Phát triển Dịch vụ Ngân hàng Số Tiềm năng tăng Lợi nhuận

Sự phát triển của công nghệ ngân hàng và đổi mới sáng tạo ngân hàng mang lại nhiều cơ hội để tăng khả năng sinh lời ngân hàng. Việc áp dụng các giải pháp ngân hàng số, như internet banking, mobile banking, và thanh toán điện tử, giúp ngân hàng giảm chi phí hoạt động, nâng cao hiệu quả phục vụ khách hàng, và mở rộng thị trường. Ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ ngân hàng và phát triển các sản phẩm dịch vụ số phù hợp với nhu cầu của thị trường. Bên cạnh đó, theo Al-Abedallat (2017) cũng có quan điểm tương tự rằng: “Khả năng sinh lời là bằng chứng về hiệu quả quản lý của ngân hàng về khả năng thu hút tiền và vốn đầu tư từ các khía cạnh đầu từ khác nhau”.

IV. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu và Khuyến Nghị Sinh Lợi Ngân Hàng

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của 25 ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011-2022 để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng quy mô ngân hàng, cấu trúc vốn ngân hàng, quản trị rủi ro ngân hàng, và đa dạng hóa thu nhập ngân hàng đều có tác động đáng kể đến lợi nhuận. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị để giúp các ngân hàng nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng và khả năng sinh lời ngân hàng.

4.1. Tối ưu hóa Quy mô và Cấu trúc vốn Nâng cao Hiệu quả

Quy mô ngân hàng và cấu trúc vốn ngân hàng có ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng. Ngân hàng cần xác định quy mô hoạt động tối ưu và cơ cấu vốn phù hợp để giảm chi phí vốn và tăng lợi nhuận. Việc quản lý hiệu quả vốn chủ sở hữu và nợ vay là rất quan trọng. Đồng thời, tác giả còn tìm thấy quan hệ điều tiết của đa dạng hóa thu nhập lên mối quan hệ giữa các biến độc lập gồm có vốn ngân hàng, tăng trưởng tổng tài sản, quy mô ngân hàng, cho vay khách hàng và rủi ro tín dụng với các chiều hướng khác nhau đối với biến phụ thuộc.

4.2. Tăng cường Quản trị Rủi ro Bảo vệ Nguồn Lợi nhuận

Quản trị rủi ro ngân hàng hiệu quả là yếu tố then chốt để bảo vệ khả năng sinh lời ngân hàng. Ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản lý rủi ro toàn diện, bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, rủi ro hoạt động, và rủi ro thị trường. Việc kiểm soát nợ xấu ngân hàng và nâng cao chất lượng tài sản ngân hàng là những nhiệm vụ quan trọng. Nghiên cứu còn giúp các nhà quản trị trong lĩnh vực ngân hàng hướng đến đẩy mạnh hiệu suất hoạt động và định hướng nhằm tăng cường nhằm đạt được mục tiêu kinh doanh.

V. Kết Luận Triển Vọng Nâng Cao Khả Năng Sinh Lời Ngân Hàng

Nghiên cứu này đã làm sáng tỏ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng của các ngân hàng TMCP Việt Nam, đặc biệt là vai trò của đa dạng hóa thu nhập ngân hàng. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà quản lý ngân hàng, các nhà hoạch định chính sách, và các nhà đầu tư. Trong tương lai, các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc đánh giá tác động của các yếu tố mới, như công nghệ ngân hàng và đổi mới sáng tạo ngân hàng, đến khả năng sinh lời ngân hàng.

5.1. Hạn chế của Nghiên cứu và Hướng Nghiên cứu Tiếp theo

Mặc dù đã đạt được những kết quả quan trọng, nghiên cứu này vẫn còn một số hạn chế. Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu chỉ giới hạn trong giai đoạn 2011-2022 và không bao gồm tất cả các ngân hàng TMCP Việt Nam. Trong tương lai, các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi nghiên cứu và sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau để có được cái nhìn toàn diện hơn. Do kiến thức và kinh nghiệm vẫn còn hạn chế nên bài khóa luận còn nhiều thiếu sót, em rất mong nhận được những lời góp ý, nhận xét của Thầy cô để hoàn thiện hơn về bài nghiên cứu của mình.

5.2. Nâng cao năng lực cạnh tranh của Ngân hàng TMCP

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng, các ngân hàng TMCP Việt Nam cần không ngừng nâng cao năng lực quản lý, hiệu quả hoạt động, và khả năng sinh lời để cạnh tranh với các ngân hàng trong khu vực và trên thế giới. Việc áp dụng các thông lệ quốc tế tốt nhất và chủ động thích ứng với những thay đổi của thị trường là rất quan trọng. Đầu tư vào công nghệ ngân hàng, đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ, và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao là những yếu tố then chốt. Với những nội dung đã được trình bày ở chương 1: lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, đóng góp của đề tài nghiên cứu và kết cấu của đề tài.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh hệ thống tài chính - ngân hàng đóng vai trò huyết mạch của nền kinh tế Việt Nam với mức tăng trưởng tín dụng bình quân 12–15%/năm, khả năng sinh lời (Profitability) của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) là thước đo then chốt phản ánh sức khỏe tài chính, năng lực quản trị rủi ro và sức cạnh tranh toàn diện. Tuy nhiên, sự phụ thuộc quá lớn vào thu nhập lãi thuần truyền thống (chiếm trên 70–80% tổng thu nhập hoạt động) đặt các NHTMCP trước rủi ro biến động biên lãi ròng (NIM - Net Interest Margin), áp lực nợ xấu chu kỳ và các rào cản trần tín dụng từ Ngân hàng Nhà nước.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        MÔ HÌNH HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ KNSL VÀ ĐDHTN                   |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [DỮ LIỆU ĐẦU VÀO (N=25, T=12, Obs=300)]                                         |
|  - Biến vi mô: CAP, GROWTH, SIZE, COST, LAR, DEP, LLR, DIV (Herfindahl-Hirschman) |
|  - Biến vĩ mô: GDP, INF (World Bank Data API)                                     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [KHUNG XỬ LÝ KINH TẾ LƯỢNG (Stata 15.0 Pipeline)]                               |
|  - Kiểm định đa cộng tuyến (VIF Mean = 1.60) & Ma trận tương quan                 |
|  - Khắc phục biến nội sinh & trễ động: Two-Step System GMM (SGMM)                |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [ĐẦU RA: TỐI ƯU HÓA QUẢN TRỊ VÀ RA QUYẾT ĐỊNH]                                  |
|  - Đo lường tác động biên của tương tác: DIV*CAP, DIV*GROWTH, DIV*SIZE, DIV*LLR   |
|  - Khuyến nghị chiến lược: Tái cơ cấu tỷ trọng thu nhập ngoài lãi (NON-INTEREST)  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu thực tiễn

Mặc dù xu hướng dịch chuyển sang thu nhập ngoài lãi (Non-Interest Income - NON) đã được định hình, các ngân hàng đối mặt với các nút thắt kỹ thuật:

• Rủi ro nội sinh (Endogeneity): Tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa quy mô vốn, rủi ro tín dụng và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA - Return on Assets).
• Hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan: Dữ liệu bảng tài chính ngân hàng thường vi phạm các giả định cổ điển của mô hình hồi quy tuyến tính OLS (Ordinary Least Squares).
• Thiếu hụt mô hình điều tiết tương tác: Các nghiên cứu truyền thống thường chỉ đánh giá tác động đơn tuyến của đa dạng hóa thu nhập mà chưa lượng hóa vai trò điều tiết (Moderating effect) của biến này lên các nhân tố nội tại như quy mô tài sản, trích lập dự phòng và an toàn vốn.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

1. Xác định mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố đặc thù ngân hàng (CAP, GROWTH, SIZE, COST, LAR, DEP, LLR) và kinh tế vĩ mô (GDP, INF) đến ROA của 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011–2022.
2. Thiết lập và kiểm định mô hình hồi quy bảng động System GMM (SGMM - System Generalized Method of Moments) nhằm xử lý triệt để hiện tượng nội sinh và độ trễ lợi nhuận.
3. Lượng hóa vai trò điều tiết của hệ số đa dạng hóa thu nhập DIV thông qua các biến tương tác bậc một, cung cấp hàm ý quản trị danh mục kinh doanh ngân hàng.

Giải pháp và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp kinh tế lượng định lượng trên bộ dữ liệu bảng cân bằng mạnh (strongly balanced panel) gồm 300 quan sát từ 25 NHTMCP niêm yết và đại chúng. Phạm vi dữ liệu bao quát chu kỳ 12 năm (2011–2022), phản ánh trọn vẹn các giai đoạn tái cơ cấu hệ thống ngân hàng, áp dụng chuẩn mực Basel II và biến động kinh tế vĩ mô hậu đại dịch.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các nghiên cứu trước đây tại thị trường mới nổi thường sử dụng phương pháp ước lượng tĩnh Pooled OLS hoặc mô hình tác động cố định (FEM - Fixed Effects Model) và tác động ngẫu nhiên (REM - Random Effects Model). Tuy nhiên, các cách tiếp cận này bộc lộ nhiều hạn chế về mặt kiểm soát lỗi thống kê:

Tiêu chí phân tích	Phương pháp OLS / FEM truyền thống	Mô hình FGLS hiệu chỉnh	Giải pháp đề xuất: Two-Step System GMM
Kiểm soát biến nội sinh	Không thể xử lý hiện tượng nội sinh ($Cov(X, \varepsilon) \neq 0$)	Hạn chế, chỉ khắc phục sai số phi chuẩn	Khắc phục triệt để bằng biến công cụ nội sinh dạng trễ ($Lag \ge 2$)
Hiện tượng phương sai thay đổi	Vi phạm giả định, ước lượng chệch	Xử lý tốt phương sai sai số thay đổi theo cụm ngân hàng	Tích hợp ma trận trọng số tối ưu và hiệu chỉnh sai số chuẩn Windmeijer
Tự tương quan chuỗi thời gian	Sai số bị lệch bậc 1 ($AR(1)$)	Khắc phục được tự tương quan bậc nhất	Kiểm định chặt chẽ thông qua Arellano-Bond $AR(1)$ và $AR(2)$
Kiểm soát tính trễ của lợi nhuận	Bỏ qua biến phụ thuộc trễ ($ROA_{t-1}$)	Không ước lượng được mô hình động	Đưa $ROA_{t-1}$ vào phương trình hồi quy tuyến tính động

Thiết kế hệ thống mô hình và chỉ tiêu kỹ thuật

Chỉ số đa dạng hóa thu nhập DIV được xây dựng dựa trên biến thể của chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI):

$$DIV = 1 - (INT^2 + NON^2)$$

Trong đó:

• $INT = \frac{NET}{NOI}$: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần trên tổng thu nhập hoạt động thuần.
• $NON = \frac{NON}{NOI}$: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (dịch vụ, ngoại hối, chứng khoán kinh doanh/đầu tư) trên tổng thu nhập hoạt động thuần.
• Giá trị $DIV$ dao động từ $0$ (thuần túy một nguồn thu) đến $0.5$ (đa dạng hóa tối ưu tuyệt đối giữa hai nhóm nguồn thu).

Mô hình hồi quy tổng quát tích hợp tương tác điều tiết được chuẩn hóa như sau:

$$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 ROA_{i,t-1} + \sum_{k=1}^{8} \alpha_k X_{k,it} + \sum_{k=1}^{7} \gamma_k (DIV_{it} \times X_{k,it}) + \theta_1 GDP_t + \theta_2 INF_t + \eta_i + \varepsilon_{it}$$

                   DANH MỤC BIẾN HỆ THỐNG VÀ THÔNG SỐ ĐO LƯỜNG

Methodology

Quy trình thực thi nghiên cứu định lượng tuân thủ nghiêm ngặt 5 giai đoạn:

1. Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu: Trích xuất từ Báo cáo tài chính kiểm toán của 25 ngân hàng, chuẩn hóa các khoản mục ngoại bảng và thu nhập bất thường.
2. Kiểm tra đa cộng tuyến: Sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson và chỉ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor).
3. Ước lượng cơ sở và chọn lọc mô hình: Chạy song song Pooled OLS, FEM, REM; kiểm định mô hình qua F-test ($F = 11.23, p < 0.001$), Breusch-Pagan Lagrange Multiplier ($\chi^2 = 185.34, p < 0.001$) và Hausman Test ($\chi^2 = 45.12, p < 0.001$).
4. Kiểm định chẩn đoán sai số: Thực thi Modified Wald Test kiểm tra phương sai thay đổi và Wooldridge Test kiểm tra tự tương quan chuỗi.
5. Ước lượng nâng cao SGMM: Ứng dụng thuật toán Arellano-Bover/Blundell-Bond với ma trận biến công cụ trễ, kiểm định Hansen J-test về tính hợp lệ của biến ngoại sinh và Arellano-Bond $AR(2)$ xác nhận không có tự tương quan bậc hai.

---

Implementation và kết quả

Development Process và Kịch bản Stata Script

Toàn bộ thuật toán kiểm định và ước lượng kinh tế lượng được tự động hóa thông qua hệ thống Do-file Stata 15.0:

*====================================================================*
* DỰ ÁN KINH TẾ LƯỢNG: ĐÁNH GIÁ KNSL VÀ VAI TRÒ ĐIỀU TIẾT CỦA DIV     *
* ENVIRONMENT: STATA 15.0 / MODULE: XTABOND2, XTOVERID, XTSERIAL     *
*====================================================================*

* 1. Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng (Panel Data Setup)
clear all
set more off
use "bank_profitability_vietnam_2011_2022.dta", clear
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
summarize ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF
correlate ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF
regress ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF
estat vif

* 3. Ước lượng mô hình tĩnh và kiểm định lựa chọn
xtreg ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF, fe
estimates store MODEL_FEM
xtreg ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF, re
estimates store MODEL_REM
hausman MODEL_FEM MODEL_REM

* 4. Kiểm định chẩn đoán khiếm khuyết mô hình
xttest3          // Modified Wald test cho Groupwise Heteroskedasticity
xtserial ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF // Wooldridge test

* 5. Khắc phục khuyết tật bằng Feasible Generalized Least Squares
xtgls ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)

* 6. Hồi quy động Two-Step System GMM xử lý biến nội sinh
xtabond2 ROA L.ROA CAP GROWTH SIZE COST LAR DEP LLR DIV GDP INF ///
    c.DIV#(c.CAP c.GROWTH c.SIZE c.COST c.LAR c.DEP c.LLR), ///
    gmmstyle(L.ROA CAP LLR LAR, laglimits(2 4) collapse) ///
    ivstyle(GROWTH SIZE COST DEP DIV GDP INF, equation(level)) ///
    twostep robust small

Testing và Validation Metrics

Kết quả thống kê mô tả trên 300 mẫu quan sát định hình biên độ biến thiên của các chỉ số tài chính:

• ROA: Giá trị trung bình đạt $0.0088$ ($0.88%$), dao động từ cực tiểu $-0.0551$ ($-5.51%$ tại TPBank năm 2011) đến cực đại $0.0324$ ($3.24%$ tại Techcombank năm 2021), độ lệch chuẩn $0.0076$.
• Hệ số an toàn vốn (CAP): Trung bình đạt $0.0926$ ($9.26%$), cực tiểu $0.0406$ ($4.06%$ tại BIDV năm 2017) và cực đại $0.2384$ ($23.84%$ tại Saigonbank năm 2013).
• Đa dạng hóa thu nhập (DIV): Trung bình đạt $0.2828$, cực đại đạt $0.4999$ (tiệm cận mức đa dạng hóa tuyệt đối tại MSB năm 2014).
• Hệ số VIF: Giá trị VIF trung bình đạt $1.60$, giá trị VIF cao nhất thuộc về biến quy mô SIZE ($2.97 < 3.0$), loại trừ hoàn toàn nguy cơ sai lệch ước lượng do đa cộng tuyến.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        BẢNG KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUY                     |
+-------------------+--------------------+--------------------+---------------------+
| Biến số           | Pooled OLS         | FEM (Fixed Effects)| Two-Step SGMM       |
+-------------------+--------------------+--------------------+---------------------+
| L.ROA             | -                  | -                  |  0.2845*** (0.0512) |
| CAP               |  0.0512*** (0.012) |  0.0684*** (0.018) |  0.0792*** (0.014) |
| GROWTH            | -0.0089**  (0.004) | -0.0112**  (0.005) | -0.0135*** (0.003) |
| SIZE              |  0.0018*** (0.000) |  0.0031*** (0.001) |  0.0024**  (0.001) |
| COST (CIR)        | -0.0014*** (0.000) | -0.0021*** (0.000) | -0.0019*** (0.000) |
| LAR               |  0.0142*** (0.003) |  0.0185*** (0.005) |  0.0163*** (0.004) |
| DEP               | -0.0078**  (0.003) | -0.0094**  (0.004) | -0.0082**  (0.003) |
| LLR               | -0.3120*** (0.065) | -0.4250*** (0.082) | -0.3890*** (0.071) |
| DIV               |  0.0115*** (0.003) |  0.0142*** (0.004) |  0.0158*** (0.003) |
| GDP               |  0.0410**  (0.018) |  0.0215    (0.024) |  0.0182    (0.019) |
| INF               |  0.0245*   (0.014) |  0.0312**  (0.015) |  0.0289**  (0.012) |
+-------------------+--------------------+--------------------+---------------------+
| Arellano-Bond AR1 | -                  | -                  | p = 0.002           |
| Arellano-Bond AR2 | -                  | -                  | p = 0.428 (Chuẩn)   |
| Hansen J-test     | -                  | -                  | p = 0.285 (Chuẩn)   |
+-------------------+--------------------+--------------------+---------------------+
Ghi chú: *, **, *** lần lượt đại diện cho mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.

Kết quả đạt được và phân tích hệ số điều tiết

1. Tác động trực tiếp:
   • Vốn tự có (CAP, $\beta = 0.0792, p < 0.01$), Quy mô tài sản (SIZE, $\beta = 0.0024, p < 0.05$), Tỷ lệ cho vay (LAR, $\beta = 0.0163, p < 0.01$) và Đa dạng hóa thu nhập (DIV, $\beta = 0.0158, p < 0.01$) có tác động tích cực đáng kể đến ROA.
   • Chi phí hoạt động (COST, $\beta = -0.0019, p < 0.01$), Tăng trưởng tài sản quá nóng (GROWTH, $\beta = -0.0135, p < 0.01$) và Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR, $\beta = -0.3890, p < 0.01$) kéo giảm nghiêm trọng tỷ suất sinh lời.
2. Hiệu ứng điều tiết của đa dạng hóa thu nhập:
   • Biến tương tác $DIV \times CAP$ mang hệ số dương có ý nghĩa thống kê, chứng minh rằng khi ngân hàng có nền tảng đa dạng hóa thu nhập tốt, năng lực sinh lời từ vốn tự có tăng thêm $18.4%$.
   • Biến tương tác $DIV \times LLR$ mang hệ số dương, cho thấy việc mở rộng nguồn thu ngoài lãi giúp giảm thiểu $24.7%$ tác động tiêu cực của các cú sốc trích lập dự phòng nợ xấu lên lợi nhuận ròng.

---

Đổi mới và đóng góp

Điểm mới trong kỹ thuật kinh tế lượng

• Giải quyết trọn vẹn tam giác lỗi nội sinh: Khác với các công trình của Ramadan et al. (2011) hay Petria et al. (2015) vốn dừng lại ở FEM/REM, nghiên cứu này triển khai thành công Two-Step System GMM với kỹ thuật collapse biến công cụ, ngăn chặn hiện tượng quá tải công cụ (Instrument Proliferation).
• Lượng hóa ma trận hiệu ứng biên tương tác: Nghiên cứu xác lập cơ sở toán học chứng minh đa dạng hóa thu nhập không chỉ là một kênh tạo doanh thu độc lập mà đóng vai trò như một "bộ giảm xóc" (Shock Absorber) điều tiết toàn bộ cấu trúc chi phí và rủi ro tín dụng.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               SO SÁNH ĐÓNG GÓP HỌC THUẬT VỚI CÁC CÔNG TRÌNH TIÊU BIỂU            |
+--------------------------+-----------------------+--------------------------------+
| Nghiên cứu & Phạm vi     | Phương pháp chính     | Khoảng trống được giải quyết   |
+--------------------------+-----------------------+--------------------------------+
| Petria et al. (2015)     | OLS, Fixed Effects    | Chưa kiểm soát tính nội sinh   |
| (27 Ngân hàng EU)        | Dữ liệu bảng tĩnh     | của biến vốn và rủi ro nợ xấu  |
+--------------------------+-----------------------+--------------------------------+
| Lê Đồng Duy Trung (2020) | Dynamic Panel Model   | Chưa kiểm định vai trò điều    |
| (NHTM Việt Nam)          | Đánh giá đơn tuyến    | tiết của biến tương tác DIV    |
+--------------------------+-----------------------+--------------------------------+
| Đề tài (Võ T. C. Bảo)    | Two-Step System GMM   | Tích hợp ma trận biến tương    |
| (25 NHTMCP 2011–2022)    | & FGLS Robust Matrix  | tác điều tiết toàn diện        |
+--------------------------+-----------------------+--------------------------------+

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược ứng dụng trong quản trị ngân hàng

1. Tối ưu hóa cơ cấu thu nhập hoạt động: Các NHTMCP cần đặt mục tiêu chiến lược nâng tỷ trọng thu nhập ngoài lãi (NON) đạt ngưỡng $30–35%$ tổng doanh thu hoạt động thuần thông qua việc số hóa ngân hàng bán lẻ, phân phối bảo hiểm (Bancassurance), dịch vụ quản lý tài sản (Wealth Management) và thanh toán quốc tế.
2. Kiểm soát tốc độ tăng trưởng quy mô nóng: Tốc độ tăng trưởng tài sản (GROWTH) mang hệ số âm ($\beta = -0.0135$) là cảnh báo kỹ thuật cho ban điều hành: việc mở rộng quy mô tín dụng ồ ạt mà không kiểm soát chất lượng thẩm định sẽ làm gia tăng chi phí trích lập dự phòng LLR, làm suy giảm ROA ròng.
3. Quản trị chi phí thông qua tự động hóa: Giảm tỷ lệ Cost-to-Income (COST/CIR) từ mức trung bình toàn ngành $45–50%$ xuống dưới $35%$ thông qua việc tự động hóa quy trình nghiệp vụ (RPA - Robotic Process Automation) và hệ thống chấm điểm tín dụng tự động.

                           LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI 4 GIAI ĐOẠN
  Quý 1 - Quý 2                Quý 3 - Quý 4                Năm thứ 2                    Năm thứ 3

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

• Mẫu dữ liệu: Nghiên cứu tập trung vào 25 NHTMCP đang hoạt động và công bố BCTC đầy đủ; chưa bao quát toàn bộ các ngân hàng mua bắt buộc hoặc ngân hàng liên doanh, chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam.
• Phân rã chi tiết nguồn thu ngoài lãi: Do tính đồng nhất của thuyết minh BCTC qua các thời kỳ, nghiên cứu gom chung các cấu phần thu nhập phi tín dụng thành một biến gộp $NON$, chưa bóc tách riêng rẽ tác động cận biên của thu phí dịch vụ thuần và lợi nhuận kinh doanh chứng khoán biến động cao.

Định hướng mở rộng nghiên cứu

• Ứng dụng các mô hình học máy phi tuyến tính (Machine Learning Regression, XGBoost, Random Forest) để phát hiện các ngưỡng đa dạng hóa tối ưu (Non-linear Threshold Effect).
• Mở rộng giai đoạn nghiên cứu sau năm 2023 nhằm đánh giá sâu tác động của Thông tư 02/2023/TT-NHNN và Luật Các tổ chức tín dụng 2024.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Nhà quản trị ngân hàng: Sở hữu khung mô hình định lượng cụ thể để cân đối danh mục tài sản sinh lời và hoạch định tỷ trọng thu nhập ngoài lãi tối ưu.
• Chuyên viên phân tích tài chính & đầu tư: Ứng dụng các phát hiện về hệ số tương tác $DIV \times CAP$ và $DIV \times LLR$ để định giá cổ phiếu ngân hàng và dự báo khả năng sinh lời trong các chu kỳ thắt chặt tiền tệ.
• Cơ quan quản lý (Ngân hàng Nhà nước): Bổ sung bằng chứng thực nghiệm phục vụ việc xây dựng chính sách điều hành room tín dụng gắn liền với chỉ số an toàn vốn và mức độ phân tán rủi ro thu nhập.
• Sinh viên và nhà nghiên cứu kinh tế lượng: Nắm vững quy trình xử lý dữ liệu bảng nâng cao, thực thi mã lệnh Stata chuyên sâu cho mô hình System GMM.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Technical requirements để deploy mô hình kinh tế lượng này là gì?

Yêu cầu môi trường tối thiểu gồm phần mềm Stata phiên bản 15.0 trở lên (khuyến nghị Stata 16 MP / 17 SE để xử lý ma trận đa biến), RAM tối thiểu 8GB, cài đặt sẵn các package kinh tế lượng mở rộng từ SSC: xtabond2, xttest3, xtserial, estout. Dữ liệu bảng cần được tổ chức ở dạng long format với khóa chính (bank_id, year).

2. Giới hạn khả năng mở rộng (Scalability limits) của mô hình và giải pháp?

Khi mở rộng bộ dữ liệu sang quy mô khu vực (ví dụ: ASEAN-6 với hàng trăm ngân hàng và thời gian kéo dài), số lượng biến công cụ trong System GMM sẽ bùng nổ theo cấp số nhân ($T \times (T-1)/2$). Giải pháp là áp dụng tùy chọn collapse trong câu lệnh xtabond2 và giới hạn độ trễ laglimits(2 3) nhằm duy trì tính vững của kiểm định Hansen.

3. Phương pháp này tích hợp như thế nào với hệ thống Data Warehouse hiện có của ngân hàng?

Mô hình có thể được tích hợp trực tiếp vào hệ thống Business Intelligence (Power BI, Tableau) hoặc module phân tích rủi ro thông qua script Python/R kết nối tự động với cơ sở dữ liệu SQL của ngân hàng qua giao thức ODBC, tự động tính toán chỉ số HHI DIV theo quý để đưa ra cảnh báo sớm về hiệu suất.

4. Yêu cầu bảo trì và cập nhật dữ liệu định kỳ ra sao?

Cần thực hiện tái chuẩn hóa mô hình (Re-calibration) sau mỗi kỳ công bố Báo cáo tài chính soát xét bán niên và kiểm toán năm. Khi có sự thay đổi về chính sách kế toán (ví dụ: chuyển đổi từ VAS sang IFRS 9), các biến số về dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và thu nhập ngoài lãi (NON) phải được hiệu chỉnh đồng nhất trước khi đưa vào hồi quy.

5. Chi phí triển khai và thời gian hoàn vốn đầu tư (ROI) ước tính?

Chi phí triển khai giải pháp phân tích dữ liệu chuyên sâu chủ yếu bao gồm bản quyền phần mềm và đào tạo nhân sự định lượng nội bộ (ước tính $10,000–$25,000 cho một tổ chức tài chính quy mô trung bình). Nhờ việc tối ưu hóa chi phí CIR giảm $1–2%$ và cải thiện cơ cấu thu ngoài lãi, tổ chức có thể đạt điểm hòa vốn và tạo lợi nhuận vượt trội trong vòng 6–9 tháng áp dụng.

---

Kết luận

Đồ án khóa luận tốt nghiệp của tác giả Võ Thanh Chí Bảo đã giải quyết xuất sắc bài toán đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011–2022. Bằng việc ứng dụng phương pháp kinh tế lượng tiên tiến Two-Step System GMM và xử lý thành công biến điều tiết tương tác đa dạng hóa thu nhập DIV, công trình không chỉ có giá trị học thuật cao mà còn cung cấp cẩm nang hành động thực tiễn cho ban điều hành các ngân hàng trong kỷ nguyên chuyển đổi số và tái cấu trúc tài chính toàn diện.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1: lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, đóng góp của đề tài nghiên cứu và kết cấu của đề tài. Tác giả đã khái quát được phần nào nội dung mà đề tài nghiên cứu đang hướng đến. Đây là cơ sở, nền móng cho những chương được trình bày tiếp theo về các nhân tố ảnh hưởng đến KNSL của các NHTMCP Việt Nam khi xem xét đến vai trò điều tiết của đa dạng hóa thu nhập. 6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.

Khả năng sinh lời của ngân hàng 2. Khái niệm Ở khía cạnh doanh nghiệp, Menicucci & Paolucci (2016) định nghĩa thuật ngữ “khả năng sinh lời” đề cập đến khả năng doanh nghiệp duy trì được lợi nhuận hàng năm. Ngoài ra, lợi nhuận này là phần doanh thu còn lại khi đã loại bỏ các chi phí liên quan đến hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. Ngân hàng thương mại cũng là một loại hình doanh nghiệp, kinh doanh trên lĩnh vực tiền tệ.

Theo Lartey và ctg (2013) chỉ ra rằng: “Khả năng sinh lời của ngân hàng là khả năng ngân hàng tạo ra doanh thu vượt quá chi phí so với cơ sở vốn của ngân hàng”. Hơn nữa, theo Rose (2010) định nghĩa rằng: “Khả năng sinh lời của ngân hàng là lợi nhuận sau thuế hay thu nhập ròng của ngân hàng”. Theo García-Herrero và ctg (2009) phát biểu rằng: “Khả năng sinh lời là một phản ánh về cách ngân hàng được quản lý dựa trên môi trường mà ngân hàng hoạt động. Thực tế, khả năng sinh lời của ngân hàng phản ánh chất lượng của quản lý và hành vi của cổ đông cũng như chiến lược cạnh tranh, hiệu suất và khả năng quản lý rủi ro của họ”.

Bên cạnh đó, theo Al-Abedallat (2017) cũng có quan điểm tương tự rằng: “Khả năng sinh lời là bằng chứng về hiệu quả quản lý của ngân hàng về khả năng thu hút tiền và vốn đầu tư từ các khía cạnh đầu từ khác nhau”. Vì vậy, khả năng sinh lời còn phụ thuộc vào những chính sách quản lý, chiến lược phát triển mà ban quản trị ngân hàng đề ra. Khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại thường được đo lường thông qua lợi nhuận trên các nguồn lực tài chính tạo ra lợi nhuận như tổng tài sản, vốn chủ sở hữu,…gọi là các chỉ tiêu tài chính. Chỉ tiêu tài chính thường được dùng để đo lường khả năng sinh lời gồm có tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản - ROA (Return on assets) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu - ROE (Return on Equity).

7 Từ những khái niệm khác nhau về KNSL, có thể đúc kết được về định nghĩa KNSL là thước đo hiệu quả tài chính từ tình hình quản lý tài sản và nguồn vốn ngân hàng để tối đa hóa lợi nhuận. Trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ sử dụng chỉ tiêu tỷ suất sinh lời trên TTS – ROA để đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng. Chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời Có nhiều phương pháp dùng để đo lường KNSL của các NHTMCP. Theo Petria và ctg (2015) thì hai chỉ tiêu thường được sử dụng để đo lường KNSL của NHTMCP là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Hàng loạt các nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trước như Ramadan và ctg (2011), Nwaolisa và ctg (2014), Al-Abedallat (2017), Heffernan & Fu (2008). • Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) Theo Ramadan và ctg (2011), tỷ suất sinh lời trên TTS (ROA) được định nghĩa là lợi nhuận sau thuế của ngân hàng trên tổng tài sản, ROA đo lường khả năng tạo ra lợi nhuận từ tài sản của ngân hàng. Ngoài ra, ROA còn cho thấy hiệu quả của việc sử dụng các nguồn lực của tổ chức. ROA cao thường được coi là một chỉ số tích cực và phản ánh sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.

Theo Wen (2010), cho rằng ROA cao hơn cho thấy ngân hàng tận dụng các nguồn lực hiệu quả hơn. Và ngược lại ROA thấp cho thấy việc ngân hàng sử dụng tài sản chưa hợp lý hoặc các khoản chi phí vận hành lớn. 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế ROA = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 • Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) được định nghĩa là lợi nhuận sau thuế của ngân hàng trên vốn chủ sở hữu, chỉ tiêu ROE phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận từ vốn góp của chủ sở hữu của ngân hàng. Chỉ tiêu ROE thường được các nhà đầu tư quan tâm vì nó cho thấy rằng có thể tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận của ngân hàng dựa trên 1 đồng vốn góp của chủ sở hữu và các cổ đông của ngân hàng.

ROE 8 cao thể hiện được hiệu quả quản lý và sử dụng nguồn vốn và tạo ra doanh thu cho cổ đông. Cơ sở lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng Có nhiều nghiên cứu chia các nhân tố ảnh hưởng đến KNSL thành hai nhóm chính: các nhân tố bên trong và các nhân tố bên ngoài (Petria và ctg, 2015), (Gul và ctg, 2011). Các nhân tố bên trong là những nhân tố chủ yếu bị ảnh hưởng bởi quyết định quản lý và mục tiêu chính sách của một ngân hàng. Những nhân tố này có tầm quan trọng trong việc hình thành lợi nhuận của một ngân hàng như tính thanh khoản, dự phòng rủi ro, chi phí hoạt động và quy mô của ngân hàng,.

Mặt khác, các nhân tố bên ngoài không nằm trong phạm vi kiểm soát của ngân hàng và thường là các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tăng trưởng GDP,…Đối với bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng 2 nhóm nhân tố bên trong và bên ngoài để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến KNSL của các ngân hàng thương mại cổ phần. Nhóm các nhân tố bên trong Vốn ngân hàng (CAP): là một chỉ tiêu quan trọng, được đo lường bằng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng. Vốn chủ sở hữu là nguồn vốn tự có của ngân hàng, hình thành từ quá trình huy động vốn từ các cổ đông và lợi nhuận giữ lại từ hoạt động kinh doanh, bảo vệ ngân hàng khỏi rủi ro và đảm bảo tính ổn định của ngân hàng. Ảnh hưởng của vốn ngân hàng đến KNSL được phát hiện trong nhiều bài nghiên cứu trước đây theo nhiều chiều hướng khác nhau.

Theo Pasiouras & Kosmidou (2007) cho rằng: “Các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản cao hơn thường sẽ có nhu cầu tài trợ bên ngoài thấp hơn và do đó khả năng sinh lời cao hơn”. Tuy nhiên, theo Goddard và ctg (2004) lập luận rằng vốn cao dẫn đến lợi nhuận thấp vì các ngân hàng có vốn hóa cao không thích rủi ro, họ bỏ qua các cơ hội đầu tư tiềm ẩn rủi ro và cũng như kết quả là, các nhà đầu tư yêu cầu lợi nhuận trên vốn của họ thấp hơn để đổi lấy rủi ro thấp hơn. 9 Tăng trưởng quy mô tổng tài sản (GROWTH): là biến một biến quan trọng đại diện cho tốc độ tăng trưởng của quy mô tài sản của ngân hàng. Theo Stiroh (2004), các nhà quản trị ngân hàng thường thể hiện ưa thích rủi ro thông qua mức độ tăng trưởng nhanh của quy mô tài sản.

Trên thực tế, các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng quy mô cao thường tự tin hơn trong việc thực hiện các chiến lược đầu tư, mở rộng quy mô, đa dạng các sản phẩm tài chính. Đồng thời, việc mức độ tăng trưởng cao dẫn đến khả năng chịu đựng và tạo nên hành vi chấp nhận rủi ro có thể cao hơn, từ đó có thể mang lại lợi nhuận cao hơn đối với ngân hàng. Bên cạnh đó, theo Sanya & Wolfe (2010) cho rằng các ngân hàng theo đuổi chiến lược tăng trưởng nhanh có nhiều khả năng thực hiện các chiến lược đa dạng hóa không cần thiết hoặc đưa ra các quyết định đầu tư thiển cận, gây bất lợi cho sự phát triển lâu dài và hoạt động hiệu quả của ngân hàng. Quy mô của ngân hàng (SIZE): là nhân tố thường được sử dụng phổ biến để phản ánh mức độ ảnh hưởng đến KNSL.

Một số nghiên cứu nhận định rằng quy mô ngân hàng có quan hệ cùng chiều với KNSL. Những có doanh nghiệp quy mô nhỏ hơn luôn có xu hướng thể hiện tỷ suất lợi nhuận thấp hơn so với những doanh nghiệp có quy mô lớn hơn (Gupta, 1969). Do đó, những ngân hàng có quy mô tài sản lớn sẽ có mức độ cung ứng các khoản vay, mở rộng quy mô hay thực hiện các chính sách đa dạng các sản phẩm tài chính cao hơn những ngân hàng có quy mô nhỏ. Theo García-Herrero và ctg (2009) cho rằng việc quy mô lớn cũng có thể hàm ý rằng ngân hàng khó quản lý hơn hoặc có thể là hệ quả của chiến lược tăng trưởng mạnh mẽ của ngân hàng.

Hàm ý rằng việc ngân hàng nắm giữ quá nhiều tài sản nhờ vào các chính sách huy động hiệu quả tuy nhiên điều đó cũng làm cho hoạt động quản lý, đầu tư trở nên kém hiệu quả, đòi hỏi nhà quản trị ngân hàng phải phân bổ tài sản hợp lý, từ đó ảnh hưởng xấu đến KNSL. Chi phí hoạt động (COST): là chỉ tiêu được đo lường bằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập của ngân hàng. Chi phí hoạt động là các loại chi phí mà ngân hàng phải chi trả để duy trì và thực hiện các hoạt động kinh doanh của ngân hàng như chi phí nhân sự, chi phí vốn, chi phí quản lý,…Có thể nhận thấy rằng, có mối quan 10 hệ nghịch biến giữa chi phí hoạt động và lợi nhuận, chi phí hoạt động càng cao thì lợi nhuận của ngân hàng sẽ càng giảm và ngược lại. Việc quản lý tốt và hiệu quả các chi phí giúp ngân hàng sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn, cắt giảm các chi phí không cần thiết và do đó làm tăng lợi nhuận (Athanasoglou và ctg, 2006).

Cho vay khách hàng (LAR): được đo lường bằng tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản ngân hàng. Đối với NHTMCP, hoạt động cho vay đóng góp chủ yếu vào nguồn doanh thu. Một cách trực quan, việc phát triển mạnh mẽ hoạt động cho vay khách hàng càng cao cho thấy được hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng tốt.