Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Lợi Nhuận Của Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam

Chuyên khảo kinh tế phân tích Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam 2023, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu

• Tác giả: Châu Kỳ Anh
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Thị Hà Thương
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Lợi Nhuận Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.7. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 1.8. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. LỢI NHUẬN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.2. YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.3. TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU
• 2.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.3. NGUỒN DỮ LIỆU VÀ MẪU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.5. TÓM TẮT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN NGHIÊN CỨU
• 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ
• 4.2. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN MÔ HÌNH
• 4.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY
• 4.4. KHẮC PHỤC CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH
• 4.5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.6. TÓM TẮT CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU
• 5.3. KHUYẾN NGHỊ CHO CÁC NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI
• 5.4. TÓM TẮT CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH SÁCH 25 NHTMCP VIỆT NAM
• KẾT QUẢ THỐNG KÊ BIẾN PHỤ THUỘC ROA
• KẾT QUẢ THỐNG KÊ BIẾN PHỤ THUỘC ROE
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Lợi Nhuận Ngân Hàng TMCP

Ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) đóng vai trò then chốt trong nền kinh tế Việt Nam. Lợi nhuận của các ngân hàng này không chỉ phản ánh sức khỏe của riêng từng tổ chức, mà còn là thước đo quan trọng cho sự ổn định và tăng trưởng của toàn bộ hệ thống tài chính. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của NHTMCP là vô cùng cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế Việt Nam liên tục biến động. Các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, và chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước đều có tác động trực tiếp đến hoạt động kinh doanh và khả năng sinh lời của ngân hàng. Bên cạnh đó, các yếu tố nội tại như quy mô vốn, hiệu quả quản lý chi phí, và chất lượng tín dụng cũng đóng vai trò quan trọng không kém. Do đó, việc phân tích và đánh giá toàn diện các yếu tố này là nền tảng để đưa ra các quyết định quản lý hiệu quả và tối ưu hóa lợi nhuận cho NHTMCP.

1.1. Tầm Quan Trọng của Lợi Nhuận trong Hệ Thống Ngân Hàng

Lợi nhuận là yếu tố sống còn đối với mọi doanh nghiệp, và NHTMCP cũng không ngoại lệ. Một ngân hàng có lợi nhuận tốt sẽ có khả năng tái đầu tư vào công nghệ, mở rộng quy mô hoạt động, và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường. Theo Menicucci và cộng sự (2016), lợi nhuận còn là yếu tố quan trọng trong sự phát triển và sinh tồn của bất kỳ tổ chức nào, bởi một ngân hàng sở hữu tốc độ tăng trưởng lợi nhuận tích cực sẽ phản vệ rủi ro tốt hơn và đóng góp vào sự trường tồn của một hệ thống tài chính. Lợi nhuận cũng là cơ sở để ngân hàng chi trả cổ tức cho cổ đông, tạo niềm tin và thu hút đầu tư. Ngược lại, một ngân hàng hoạt động thua lỗ sẽ đối mặt với nhiều khó khăn, thậm chí có thể dẫn đến phá sản.

1.2. Ảnh Hưởng của Môi Trường Vĩ Mô Đến Lợi Nhuận Ngân Hàng

Môi trường vĩ mô có ảnh hưởng sâu rộng đến hoạt động của NHTMCP. Tăng trưởng kinh tế tạo ra nhu cầu tín dụng, giúp ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay và tăng doanh thu. Lạm phát có thể làm tăng chi phí hoạt động của ngân hàng, nhưng cũng có thể làm tăng giá trị tài sản của ngân hàng. Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước, đặc biệt là lãi suất điều hành, có ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí huy động vốn và lãi suất cho vay của ngân hàng. Các yếu tố như tỷ giá hối đoái và biến động thị trường chứng khoán cũng có thể tác động đến lợi nhuận của ngân hàng thông qua hoạt động kinh doanh ngoại tệ và đầu tư chứng khoán.

II. Thách Thức Giảm Lợi Nhuận Ngân Hàng TMCP Việt Nam

Các NHTMCP Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc duy trì và gia tăng lợi nhuận. Áp lực cạnh tranh ngày càng gia tăng từ các ngân hàng trong và ngoài nước, cũng như từ các tổ chức tài chính phi ngân hàng. Nợ xấu vẫn là một vấn đề nhức nhối, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Chi phí hoạt động ngày càng tăng, đặc biệt là chi phí đầu tư vào công nghệ và nhân lực chất lượng cao. Bên cạnh đó, các quy định pháp luật ngày càng chặt chẽ cũng tạo thêm gánh nặng cho ngân hàng. Theo Thủ tướng Phạm Minh Chính (2022), Việt Nam vừa gánh chịu ảnh hưởng rất lớn từ đại dịch COVID-19 trong 02 năm trước đó, quy mô nền kinh tế thiếu thốn trong khi nền kinh tế rộng mở; sức chống chịu cú sốc bên ngoài còn hạn chế nên chỉ một diễn biến nhỏ từ bên ngoài cũng ảnh hưởng lớn đến tình trạng khó khăn trong nước.

2.1. Tác Động của Nợ Xấu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng

Nợ xấu là một trong những nguyên nhân chính làm giảm lợi nhuận của NHTMCP. Khi nợ xấu tăng cao, ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro, làm giảm lợi nhuận trước thuế. Nợ xấu cũng làm giảm khả năng thu hồi vốn của ngân hàng, ảnh hưởng đến dòng tiền và khả năng tái đầu tư. Ngoài ra, việc xử lý nợ xấu cũng tốn kém nhiều thời gian và chi phí. Vì vậy, việc kiểm soát và giảm thiểu nợ xấu là một trong những ưu tiên hàng đầu của các NHTMCP.

2.2. Cạnh Tranh Gay Gắt Trong Ngành Ngân Hàng Việt Nam

Thị trường ngân hàng Việt Nam ngày càng trở nên cạnh tranh hơn, với sự tham gia của nhiều ngân hàng trong và ngoài nước. Các ngân hàng phải cạnh tranh nhau về lãi suất, phí dịch vụ, chất lượng sản phẩm, và mạng lưới chi nhánh. Sự phát triển của công nghệ cũng tạo ra những đối thủ cạnh tranh mới, như các công ty fintech. Để tồn tại và phát triển trong môi trường cạnh tranh này, các NHTMCP phải không ngừng đổi mới, nâng cao hiệu quả hoạt động, và cung cấp các sản phẩm dịch vụ đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

III. Giải Pháp Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng để Tăng Lợi Nhuận NHTMCP

Quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là một trong những giải pháp quan trọng để tăng lợi nhuận cho NHTMCP. Việc thẩm định tín dụng chặt chẽ, giám sát và quản lý nợ vay hiệu quả, và đa dạng hóa danh mục tín dụng có thể giúp giảm thiểu nợ xấu và tăng khả năng thu hồi vốn. Bên cạnh đó, việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng và có các biện pháp xử lý kịp thời cũng là rất quan trọng. Theo nghiên cứu, nhiều nơi trên thế giới đã ra đời loạt nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTM và được thực hiện liên tục ở các giai đoạn khác nhau, có thể liệt kê như Athanasoglou, Brissimis và Delis (2008), Kassem & Sakr (2018), Farkasdi, Septiawan & Alghifari (2021) và Gazi, Nahiduzzaman, Harymawan, Masud & Dhar (2022).

3.1. Nâng Cao Chất Lượng Thẩm Định Tín Dụng

Thẩm định tín dụng là bước quan trọng nhất trong quy trình quản lý rủi ro tín dụng. Việc thẩm định kỹ lưỡng khả năng trả nợ của khách hàng, đánh giá tài sản đảm bảo, và phân tích rủi ro ngành nghề có thể giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác. Ngân hàng cần xây dựng đội ngũ chuyên viên thẩm định tín dụng có trình độ chuyên môn cao và kinh nghiệm thực tế.

3.2. Giám Sát và Quản Lý Nợ Vay Hiệu Quả

Sau khi cho vay, ngân hàng cần giám sát và quản lý nợ vay chặt chẽ. Việc theo dõi tình hình kinh doanh của khách hàng, kiểm tra việc sử dụng vốn vay, và đánh giá khả năng trả nợ định kỳ có thể giúp ngân hàng phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro và có các biện pháp xử lý kịp thời. Ngân hàng cần xây dựng hệ thống thông tin tín dụng và có quy trình thu hồi nợ hiệu quả.

IV. Hướng Dẫn Tối Ưu Chi Phí Hoạt Động Ngân Hàng TMCP

Tối ưu chi phí hoạt động là một giải pháp khác để tăng lợi nhuận cho NHTMCP. Việc rà soát và cắt giảm các chi phí không cần thiết, ứng dụng công nghệ để tự động hóa các quy trình, và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực có thể giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận. Bên cạnh đó, việc đào tạo và phát triển nguồn nhân lực cũng là rất quan trọng để nâng cao năng suất lao động và giảm chi phí nhân sự. Các tác giả đã sử dụng các mô hình tuyến tính để đào sâu về tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng ra sao, và thực hiện khảo nghiệm ở các quốc gia cụ thể. Tuy nhiên, một số nghiên cứu vẫn còn tập trung vào các yếu tố nội bộ, hay kết quả từ nghiên cứu khác nhau do mỗi quốc gia dị biệt, giai đoạn chênh lệch, nền kinh tế, xã hội phân biệt nên việc áp dụng kết quả nghiên cứu từ các đất nước đó đối với Việt Nam là chưa thực sự hiệu quả.

4.1. Ứng Dụng Công Nghệ Trong Hoạt Động Ngân Hàng

Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu chi phí hoạt động của ngân hàng. Việc ứng dụng công nghệ để tự động hóa các quy trình, cung cấp các dịch vụ trực tuyến, và quản lý dữ liệu hiệu quả có thể giúp ngân hàng giảm chi phí nhân sự, chi phí văn phòng, và chi phí giao dịch. Ngân hàng cần đầu tư vào các giải pháp công nghệ phù hợp với nhu cầu và quy mô hoạt động.

4.2. Nâng Cao Hiệu Quả Sử Dụng Nguồn Lực

Ngân hàng cần nâng cao hiệu quả sử dụng các nguồn lực, bao gồm vốn, tài sản, và nhân lực. Việc quản lý vốn hiệu quả, sử dụng tài sản hợp lý, và đào tạo nhân viên có thể giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận. Ngân hàng cần xây dựng các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động và có các biện pháp cải thiện hiệu quả sử dụng nguồn lực.

V. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu về Lợi Nhuận Ngân Hàng TMCP

Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của NHTMCP có thể được ứng dụng để đưa ra các quyết định quản lý hiệu quả và tối ưu hóa lợi nhuận. Nghiên cứu có thể giúp ngân hàng xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến lợi nhuận, đánh giá tác động của các yếu tố này, và đưa ra các giải pháp phù hợp để cải thiện hiệu quả hoạt động. Đối với Việt Nam, các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam cũng được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và bắt tay nghiên cứu. Một số tác giả như Đinh Thị Liên (2013), Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2018), Jonathan Batten & 3 Võ Xuân Vinh (2019) và Đào Thị Thanh Bình & Nguyễn Phương Dung (2020) áp dụng các mô hình nghiên cứu và phân tích các biến phụ thuộc như chỉ số ROA và chỉ số ROE để nghiên cứu về lợi nhuận của NHTM, nghiên cứu các yếu tố vi mô và vĩ mô, liên quan đến môi trường cạnh tranh. Tuy nhiên giai đoạn khác nhau và nền kinh tế, xã hội ở Việt Nam khác biệt so với các nước trên thế giới ở các thời kì nên cần nghiên cứu về sự ảnh hưởng của các yếu tối đối với lợi nhuận của các NHTM liên tục.

5.1. Xây Dựng Chiến Lược Kinh Doanh Dựa Trên Nghiên Cứu

Nghiên cứu có thể giúp ngân hàng xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp với điều kiện thị trường và năng lực nội tại. Việc xác định các phân khúc khách hàng tiềm năng, phát triển các sản phẩm dịch vụ đáp ứng nhu cầu của khách hàng, và xây dựng mạng lưới chi nhánh hiệu quả có thể giúp ngân hàng tăng doanh thu và lợi nhuận.

5.2. Đánh Giá Hiệu Quả Hoạt Động và Điều Chỉnh

Nghiên cứu có thể giúp ngân hàng đánh giá hiệu quả hoạt động và có các điều chỉnh phù hợp. Việc theo dõi các chỉ tiêu tài chính quan trọng, so sánh với các đối thủ cạnh tranh, và đánh giá tác động của các quyết định quản lý có thể giúp ngân hàng cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng lợi nhuận.

VI. Kết Luận Tương Lai Lợi Nhuận Ngân Hàng TMCP Việt Nam

Lợi nhuận của NHTMCP Việt Nam trong tương lai sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm tình hình kinh tế trong và ngoài nước, chính sách của Ngân hàng Nhà nước, và năng lực quản lý của từng ngân hàng. Để duy trì và gia tăng lợi nhuận, các NHTMCP cần chủ động thích ứng với sự thay đổi của môi trường kinh doanh, nâng cao năng lực cạnh tranh, và quản lý rủi ro hiệu quả. Trƣớc những thách thức, nguy cơ tiềm tàng mà các NHTMCP Việt Nam phải đối mặt, đồng thời hiểu đƣợc lợi nhuận có ảnh hƣởng quan trọng nhƣ thế nào đối với NHTMCP, đề tài “Các yếu tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thƣơng mại cổ phần Việt Nam” đƣợc thực hiện với mong muốn tìm hiểu và phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận của NHTMCP, đồng thời đóng góp các hàm ý quản trị, giúp các nhà quản trị ngân hàng đánh giá mức độ tăng trƣởng của lợi nhuận, tìm tòi hƣớng đi nhằm nâng cao lợi nhuận, tăng năng lực cạnh tranh trên thị trƣờng và đổi mới hoạt động ngân hàng.

6.1. Thách Thức và Cơ Hội

NHTMCP Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức, như cạnh tranh gay gắt, nợ xấu, và áp lực tăng vốn. Tuy nhiên, cũng có nhiều cơ hội để phát triển, như sự tăng trưởng của nền kinh tế, sự gia tăng của tầng lớp trung lưu, và sự phát triển của công nghệ.

6.2. Hướng Đi Để Phát Triển Bền Vững

Để phát triển bền vững, các NHTMCP cần tập trung vào việc nâng cao chất lượng tín dụng, tối ưu chi phí hoạt động, phát triển các sản phẩm dịch vụ mới, và xây dựng đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp. Ngân hàng cũng cần chủ động ứng dụng công nghệ để nâng cao hiệu quả hoạt động và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò là huyết mạch tài chính của nền kinh tế, đảm nhận chức năng phân bổ vốn, duy trì thanh khoản và thực thi các chính sách tiền tệ quốc gia. Trong giai đoạn 2012–2021, ngành ngân hàng Việt Nam trải qua nhiều biến động lớn: tái cơ cấu hệ thống theo Quyết định 254/QĐ-TTg, thực hiện chuẩn mực an toàn vốn Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN và đối mặt với cú sốc đại dịch COVID-19. Tỷ lệ nợ xấu từng có thời điểm vượt ngưỡng an toàn trong khi biên lãi ròng (NIM) chịu áp lực cạnh tranh gay gắt.

Vấn đề cốt lõi đặt ra cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan điều hành là: Làm thế nào để định lượng chính xác tác động của các yếu tố nội tại (quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu, thanh khoản, nợ xấu, dự phòng rủi ro, chi phí vận hành) và các biến số kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát) đến hiệu quả sinh lời?

Đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" do tác giả Châu Kỳ Anh thực hiện tập trung giải quyết bài toán trên thông qua mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (Panel Data) thực nghiệm trên 25 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) trong giai đoạn 10 năm (2012–2021).

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                             MỤC TIÊU DỰ ÁN                                    |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Đo lường thực trạng khả năng sinh lời qua ROA (Return on Assets) và ROE   |
|    (Return on Equity) của 25 NHTMCP giai đoạn 2012-2021.                     |
| 2. Nhận diện và kiểm định thực nghiệm chiều hướng, cường độ tác động của 8    |
|    biến giải thích (SIZE, CAP, LQD, NPL, LLR, CIR, GDP, INF).                 |
| 3. Xây dựng quy trình xử lý khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai thay|
|    đổi, tự tương quan) bằng ước lượng GLS/FGLS.                               |
| 4. Đề xuất hệ thống hàm ý chính sách và chiến lược quản trị rủi ro tối ưu     |
|    lợi nhuận cho hệ sinh thái ngân hàng Việt Nam.                             |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Phương pháp tiếp cận sử dụng mô hình hồi quy đa biến dữ liệu bảng, kết hợp kiểm định lựa chọn mô hình (Hausman test, Breusch-Pagan LM test) và khắc phục vi phạm giả định OLS cổ điển bằng phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares - GLS).

Phạm vi nghiên cứu bao gồm 25 NHTMCP có dữ liệu tài chính công khai, được kiểm toán độc lập liên tục trong 10 năm, tạo ra bộ dữ liệu cân bằng (Balanced Panel) với 250 quan sát ($N = 25$, $T = 10$).

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại thường sử dụng các phương pháp định lượng khác nhau. Bảng so sánh dưới đây phân tích ưu và nhược điểm của các cách tiếp cận:

Phương pháp tiếp cận	Ưu điểm kỹ thuật	Nhược điểm & Rủi ro	Mức độ phù hợp với đề tài
Hồi quy OLS gộp (Pooled OLS)	Đơn giản, dễ tính toán, tổng hợp nhanh dữ liệu chéo.	Bỏ qua đặc trưng riêng biệt không quan sát được của từng ngân hàng ($u_i$), dẫn đến ước lượng chệch.	Không tối ưu cho dữ liệu bảng 10 năm.
Mô hình tác động cố định (FEM)	Kiểm soát hoàn toàn các yếu tố bất biến theo thời gian của từng ngân hàng ($u_i$ tương quan với biến độc lập).	Không ước lượng được các biến không đổi theo thời gian; làm mất bậc tự do.	Phù hợp với biến phụ thuộc ROE.
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)	Tiết kiệm bậc tự do, hiệu quả khi $u_i$ độc lập với các biến giải thích.	Cho kết quả chệch nếu giả định $Cov(u_i, X_{it}) = 0$ bị vi phạm.	Phù hợp với biến phụ thuộc ROA.
Hồi quy GLS / FGLS (Đề xuất)	Khắc phục triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc 1 AR(1).	Yêu cầu cấu trúc dữ liệu đủ lớn ($N$ và $T$ phù hợp) để ma trận hiệp phương sai hội tụ.	Tối ưu nhất cho bộ dữ liệu 250 quan sát.

Hệ thống yêu cầu phân tích được cấu trúc theo khung MoSCoW:

• Must have: Ước lượng hệ số hồi quy cho 2 biến phụ thuộc ($ROA$, $ROE$) với 8 biến độc lập; kiểm định Hausman, Breusch-Pagan, White test, Wooldridge test.
• Should have: Xử lý triệt để khuyết tật mô hình bằng ước lượng sai số chuẩn vững hoặc GLS.
• Could have: Đánh giá tương quan ma trận Pearson và hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm phát hiện đa cộng tuyến.
• Won't have (lần này): Ước lượng mô hình động GMM hai bước (System-GMM) để kiểm soát nội sinh biến trễ.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc xử lý dữ liệu kinh tế lượng được thiết kế thành một luồng dữ liệu chuẩn hóa 5 tầng:

[Tầng 1: Thu thập dữ liệu thứ cấp] 
  -> Báo cáo tài chính kiểm toán 25 NHTMCP (2012-2021) & World Bank Database
[Tầng 2: Tiền xử lý & ETL]
  -> Trích xuất chỉ số tài chính, tính tỷ lệ logarit, làm sạch dữ liệu qua MS Excel / Stata
[Tầng 3: Thống kê mô tả & Ma trận tương quan]
  -> Mean, Std. Dev, Min, Max, Pearson Correlation Matrix, VIF Multicollinearity Test
[Tầng 4: Ước lượng mô hình & Kiểm định lựa chọn]
  -> Chạy song song Pooled OLS, FEM, REM -> Kiểm định Hausman & Breusch-Pagan LM
[Tầng 5: Chẩn đoán & Khắc phục khuyết tật]
  -> White's Test (Phương sai thay đổi) + Wooldridge Test (Tự tương quan) -> Ước lượng GLS

Technology Stack sử dụng trong nghiên cứu:

• Công cụ phân tích kinh tế lượng: Stata v14.0 SE / Stata v17.0 (chạy các lệnh xtreg, xttest0, hausman, xttest3, xtserial, xtgls).
• Xử lý bảng tính & chuẩn hóa dữ liệu: Microsoft Excel 365.
• Nguồn dữ liệu vĩ mô: World Bank Open Data API (GDP growth rate, Inflation CPI).

Đặc tả toán học của mô hình nghiên cứu:

$$\text{ROA}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{SIZE}{it} + \beta_2 \text{CAP}{it} + \beta_3 \text{LQD}{it} + \beta_4 \text{NPL}{it} + \beta_5 \text{LLR}{it} + \beta_6 \text{CIR}_{it} + \beta_7 \text{GDP}_t + \beta_8 \text{INF}t + \varepsilon{it}$$

$$\text{ROE}{it} = \alpha_0 + \alpha_1 \text{SIZE}{it} + \alpha_2 \text{CAP}{it} + \alpha_3 \text{LQD}{it} + \alpha_4 \text{NPL}{it} + \alpha_5 \text{LLR}{it} + \alpha_6 \text{CIR}_{it} + \alpha_7 \text{GDP}_t + \alpha_8 \text{INF}t + \mu{it}$$

Trong đó:

• $i \in [1, 25]$ đại diện cho ngân hàng thương mại cổ phần thứ $i$.
• $t \in [2012, 2021]$ đại diện cho năm tài chính thứ $t$.
• Các biến độc lập được định nghĩa như sau:
  1. $\text{SIZE} = \ln(\text{Tổng tài sản})$: Quy mô ngân hàng.
  2. $\text{CAP} = \frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$: Tỷ lệ an toàn vốn / đòn bẩy.
  3. $\text{LQD} = \frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng tài sản}}$: Khả năng thanh khoản.
  4. $\text{NPL} = \frac{\text{Nợ xấu (Nhóm 3, 4, 5)}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$: Tỷ lệ nợ xấu.
  5. $\text{LLR} = \frac{\text{Dự phòng rủi ro tín dụng}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$: Rủi ro tín dụng.
  6. $\text{CIR} = \frac{\text{Chi phí hoạt động}}{\text{Tổng tài sản}}$: Hiệu quả quản lý chi phí.
  7. $\text{GDP}$: Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm (%).
  8. $\text{INF}$: Tỷ lệ lạm phát đo lường theo chỉ số CPI hàng năm (%).

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng mô hình lặp theo chuẩn nghiên cứu thực nghiệm định lượng:

Tuần 1-3: Thu thập dữ liệu BCTC & World Bank -> Kiểm tra tính đầy đủ của 25 ngân hàng
Tuần 4-5: Mã hóa biến, chuẩn hóa thang đo, phân tích thống kê mô tả (Mean, SD, Min, Max)
Tuần 6-7: Kiểm tra đa cộng tuyến (VIF), chạy hồi quy Pooled OLS, FEM, REM
Tuần 8-9: Thực hiện kiểm định Hausman ($p < 0.05 \rightarrow \text{FEM}$, $p \ge 0.05 \rightarrow \text{REM}$)
Tuần 10-11: Chẩn đoán khuyết tật (White test, Wooldridge test) và hiệu chỉnh bằng Cross-sectional GLS
Tuần 12-14: Tổng hợp kết quả, so sánh đối chiếu thực nghiệm quốc tế và viết hàm ý quản trị

---

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích thực nghiệm được thực hiện thông qua tập lệnh (Stata Do-file) có tính tái lập cao. Dưới đây là đoạn mã thực thi quy trình từ thiết lập cấu trúc bảng đến kiểm định và ước lượng GLS:

*-------------------------------------------------------------------------------
* KHÓA LUẬN: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN NHTMCP VIỆT NAM (2012-2021)
* Tác giả: Châu Kỳ Anh | ĐH Ngân hàng TP.HCM
*-------------------------------------------------------------------------------

* 1. Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
clear all
import excel "Data_25_NHTMCP_2012_2021.xlsx", sheet("Data") firstrow
encode Bank_Name, gen(bank_id)
xtset bank_id Year

* 2. Thống kê mô tả và ma trận tương quan
summarize ROA ROE SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF
pwcorr SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF, sig star(0.05)

* 3. Kiểm tra đa cộng tuyến qua VIF trên mô hình OLS
regress ROA SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF
vif
regress ROE SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF
vif

* 4. Ước lượng mô hình cho biến phụ thuộc ROA
regress ROA SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF                     // Pooled OLS
estimates store ols_roa

xtreg ROA SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF, fe                   // Fixed Effects Model
estimates store fem_roa

xtreg ROA SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF, re                   // Random Effects Model
estimates store rem_roa

* Kiểm định lựa chọn mô hình cho ROA
hausman fem_roa rem_roa                                          // Hausman Test: Lựa chọn REM (p > 0.05)
xttest0                                                          // Breusch-Pagan LM Test: Chọn REM thay vì OLS

* 5. Ước lượng mô hình cho biến phụ thuộc ROE
xtreg ROE SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF, fe                   // FEM
estimates store fem_roe

xtreg ROE SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF, re                   // REM
estimates store rem_roe

* Kiểm định lựa chọn mô hình cho ROE
hausman fem_roe rem_roe                                          // Hausman Test: Lựa chọn FEM (p < 0.05)

* 6. Kiểm định khuyết tật mô hình (Phương sai thay đổi & Tự tương quan)
* Kiểm tra tự tương quan trên mô hình dữ liệu bảng
xtserial ROA SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF
xtserial ROE SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF

* 7. Khắc phục khuyết tật bằng mô hình Feasible Generalized Least Squares (FGLS)
xtgls ROA SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store gls_roa

xtgls ROE SIZE CAP LQD NPL LLR CIR GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store gls_roe

Testing và validation

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy tất cả các hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều nằm trong khoảng $1.15 \le \text{VIF} \le 3.42$ (trung bình $\text{Mean VIF} = 2.18$), thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo vi phạm ($\text{VIF} = 10$). Điều này khẳng định không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến.

Kiểm định lựa chọn mô hình và chẩn đoán khuyết tật:

• Biến phụ thuộc ROA: Kiểm định Hausman cho giá trị $\text{Prob} > \chi^2 = 0.1842 > 0.05$, chỉ ra mô hình Tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp nhất. Kiểm định Breusch-Pagan LM xác nhận REM vượt trội hơn Pooled OLS ($p < 0.001$).
• Biến phụ thuộc ROE: Kiểm định Hausman cho giá trị $\text{Prob} > \chi^2 = 0.0127 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác định mô hình Tác động cố định (FEM) là mô hình tương thích nhất.
• Chẩn đoán khuyết tật: Kiểm định White test và Wald test cho thấy hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($p < 0.01$). Kiểm định Wooldridge test (xtserial) xác nhận có hiện tượng tự tương quan bậc 1 ($p < 0.05$). Do đó, phương pháp hồi quy GLS (Generalized Least Squares) được áp dụng để đưa ra ước lượng vững và không chệch.

Kết quả đạt được

Bảng tổng hợp kết quả hồi quy GLS cuối cùng cho thấy chiều hướng tác động và mức độ ý nghĩa thống kê của các nhân tố:

Biến độc lập	Ký hiệu	Hệ số hồi quy ROA (GLS)	Mức ý nghĩa (ROA)	Hệ số hồi quy ROE (GLS)	Mức ý nghĩa (ROE)	Kết luận giả thuyết
Quy mô ngân hàng	$\text{SIZE}$	$-0.0018$	$p < 0.05$ (**)	$-0.0142$	$p < 0.01$ (***)	Chấp nhận $H_1$ (Nghịch chiều)
Vốn chủ sở hữu	$\text{CAP}$	$+0.0415$	$p < 0.01$ (***)	$+0.1824$	$p < 0.01$ (***)	Chấp nhận $H_2$ (Cùng chiều)
Tính thanh khoản	$\text{LQD}$	$+0.0082$	$p < 0.05$ (**)	$+0.0351$	$p < 0.1$ (*)	Chấp nhận $H_3$ (Cùng chiều)
Tỷ lệ nợ xấu	$\text{NPL}$	$-0.0624$	$p < 0.01$ (***)	$-0.3120$	$p < 0.01$ (***)	Chấp nhận $H_4$ (Nghịch chiều)
Rủi ro tín dụng	$\text{LLR}$	$-0.0481$	$p < 0.01$ (***)	$-0.2456$	$p < 0.01$ (***)	Chấp nhận $H_5$ (Nghịch chiều)
Chi phí hoạt động	$\text{CIR}$	$-0.0893$	$p < 0.01$ (***)	$-0.4512$	$p < 0.01$ (***)	Chấp nhận $H_6$ (Nghịch chiều)
Tăng trưởng kinh tế	$\text{GDP}$	$+0.0021$	$p < 0.05$ (**)	$+0.0108$	$p < 0.05$ (**)	Tác động cùng chiều thực tế
Lạm phát	$\text{INF}$	$+0.0014$	$p < 0.1$ (*)	$+0.0065$	$p > 0.1$ (Không có ý nghĩa)	Tác động cùng chiều yếu

Ghi chú: (), (), () lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%.

Phân tích chuyên sâu kết quả thực nghiệm:

1. Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP) có tác động tích cực mạnh nhất đến khả năng sinh lời ($\beta_{\text{ROA}} = +0.0415$, $\beta_{\text{ROE}} = +0.1824$). Ngân hàng có tỷ lệ đệm vốn cao giúp giảm chi phí huy động vốn rủi ro, gia tăng mức độ an toàn tài chính và củng cố niềm tin của thị trường.
2. Nợ xấu (NPL), Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và Chi phí hoạt động (CIR) là ba lực cản lớn nhất đối với lợi nhuận. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng thêm 1%, ROE của ngân hàng giảm trung bình 0.312%. Chi phí hoạt động ($\text{CIR}$) tác động tiêu cực mạnh nhất ($\beta_{\text{ROE}} = -0.4512$), phản ánh thực trạng năng suất lao động và chi phí vận hành mạng lưới vật lý tại một số NHTMCP còn kém tối ưu.
3. Quy mô tài sản (SIZE) mang dấu âm có ý nghĩa thống kê, phản ánh hiện tượng "phi kinh tế theo quy mô" (Diseconomies of Scale) tại thị trường Việt Nam giai đoạn này. Các ngân hàng tăng trưởng tài sản quá nóng nhưng năng lực quản trị rủi ro không theo kịp dẫn đến chi phí giám sát tăng cao, làm giảm tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp học thuật và thực tiễn rõ rệt khi đặt cạnh các công trình nghiên cứu trước đây:

Tiêu chí so sánh	Nghiên cứu của Lê Tú (2017)	J. Batten & Võ Xuân Vinh (2019)	Nghiên cứu của đề tài (Châu Kỳ Anh, 2023)
Khung thời gian	2005 – 2015 (11 năm)	2006 – 2014 (9 năm)	2012 – 2021 (10 năm trọn vẹn)
Mẫu nghiên cứu	Các NHTM chọn lọc	35 NHTM Việt Nam	25 NHTMCP chuẩn hóa dữ liệu kiểm toán
Bối cảnh đặc biệt	Khủng hoảng tài chính 2008 & WTO	Tái cơ cấu giai đoạn 1	Tái cơ cấu giai đoạn 2, Basel II & Cú sốc COVID-19
Kỹ thuật xử lý khuyết tật	Mô hình GMM	OLS / FEM / REM	Quy trình chuẩn: FEM/REM $\rightarrow$ Chẩn đoán vi phạm $\rightarrow$ GLS khắc phục hoàn toàn AR(1) & Heteroskedasticity
Độ chính xác tham số	Sai số chuẩn chưa phân tách AR(1)	Bị ảnh hưởng bởi phương sai thay đổi	Sai số chuẩn giảm 31.4% sau khi hiệu chỉnh GLS

Các điểm đổi mới nổi bật:

• Tích hợp hai chỉ số phụ thuộc đa chiều: Phân tách rõ ràng cơ chế tác động lên hiệu quả khai thác tài sản (ROA thông qua REM) và hiệu quả sinh lời trên vốn cổ đông (ROE thông qua FEM), tránh quy chụp một mô hình duy nhất cho cả hai góc nhìn lợi nhuận.
• Chứng minh thực nghiệm hiện tượng phi kinh tế theo quy mô: Cung cấp bằng chứng phản biện lại các quan điểm truyền thống cho rằng ngân hàng quy mô càng lớn thì lợi nhuận càng cao trong bối cảnh các ngân hàng Việt Nam cần ưu tiên tăng trưởng chất lượng hơn mở rộng số lượng.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kết quả định lượng từ mô hình cung cấp cơ sở khoa học để ban điều hành ngân hàng xây dựng các giải pháp tối ưu hóa lợi nhuận:

+------------------------------------------------------------------------------------+
|               KHUNG HÀNH ĐỘNG QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG DỰA TRÊN DỮ LIỆU                  |
+------------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Nâng cao năng lực đệm vốn (Capital Optimization):                               |
|    - Duy trì tỷ lệ an toàn vốn CAR > 10.5% (vượt chuẩn Basel II 8%).              |
|    - Đa dạng hóa hình thức tăng vốn cấp 1 và cấp 2 (phát hành trái phiếu thứ nợ).  |
|                                                                                    |
| 2. Kiểm soát rủi ro tín dụng & Xử lý nợ xấu (NPL & LLR Management):                |
|    - Áp dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tích hợp Machine Learning.         |
|    - Trích lập dự phòng đầy đủ theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN để tránh cú sốc nợ xấu.|
|                                                                                    |
| 3. Tinh gọn bộ máy & Số hóa giảm tỷ lệ CIR (Digital Transformation):               |
|    - Tự động hóa quy trình nghiệp vụ (RPA) và dịch vụ ngân hàng số (Omnichannel). |
|    - Mục tiêu cắt giảm CIR xuống dưới ngưỡng 35% trong giai đoạn trung hạn.        |
|                                                                                    |
| 4. Cơ cấu tài sản sinh lời (Asset-Liability Management - ALM):                     |
|    - Cân đối danh mục tài sản thanh khoản cao có sinh lời (trái phiếu chính phủ). |
|    - Đa dạng hóa nguồn thu phi tín dụng (dịch vụ thanh toán, bancassurance).       |
+------------------------------------------------------------------------------------+

Kế hoạch triển khai kiến nghị quản trị

Tháng 1-3: Rà soát danh mục tín dụng, tái phân loại nợ xấu theo tiêu chuẩn khắt khe
Tháng 4-6: Triển khai giải pháp số hóa quy trình, cắt giảm chi phí vận hành thủ công
Tháng 7-9: Tối ưu hóa cấu trúc vốn chủ sở hữu, lập kế hoạch phát hành cổ phần tăng vốn
Tháng 10-12: Đánh giá tác động định lượng lên ROA/ROE thông qua mô hình kinh tế lượng nội bộ

---

Hạn chế và hướng phát triển

Nghiên cứu thừa nhận một số hạn chế kỹ thuật và định hướng nâng cấp trong tương lai:

[Hạn chế 1: Tần số dữ liệu] -> Sử dụng dữ liệu năm (Annual) chưa phản ánh kịp thời biến động quý/tháng.
   => Hướng phát triển: Thu thập dữ liệu báo cáo tài chính quý (Quarterly Panel Data).

[Hạn chế 2: Vấn đề nội sinh] -> Mô hình tĩnh chưa kiểm soát triệt để tính nội sinh của biến trễ lợi nhuận ($ROA_{t-1}$).
   => Hướng phát triển: Ứng dụng mô hình GMM sai phân (Difference GMM) hoặc GMM hệ thống (System GMM).

[Hạn chế 3: Yếu tố phi tài chính] -> Chưa đưa vào các biến số về quản trị doanh nghiệp (ESG, quy mô HĐQT, tỷ lệ sở hữu nước ngoài).
   => Hướng phát triển: Mở rộng mô hình nghiên cứu tích hợp chỉ số ESG và chuyển đổi số (Digital Banking Index).

---

Đối tượng hưởng lợi

Nghiên cứu mang lại giá trị định lượng thiết thực cho nhiều nhóm đối tượng trong hệ sinh thái kinh tế:

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NHÓM ĐỐI TƯỢNG  | GIÁ TRỊ VÀ LỢI ÍCH ĐỊNH LƯỢNG                                       |
+=================+=====================================================================+
| Sinh viên &     | Tiếp cận mẫu hình nghiên cứu định lượng chuẩn mực từ bước lập mô    |
| Học viên        | hình, xử lý dữ liệu Stata, kiểm định Hausman đến khắc phục GLS.     |
+-----------------+---------------------------------------------------------------------+
| Chuyên viên     | Nhận được bộ mã lệnh Stata Do-file chuẩn hóa, có khả năng áp dụng   |
| Phân tích Dữ    | ngay vào phân tích dữ liệu tài chính doanh nghiệp và ngân hàng.     |
| liệu Tài chính  |                                                                     |
+-----------------+---------------------------------------------------------------------+
| Ban Quản trị &  | Nắm bắt bằng chứng thực nghiệm về tác động tiêu cực của CIR và NPL, |
| Điều hành Ngân  | từ đó thiết lập chiến lược kiểm soát chi phí và đệm vốn tối ưu.     |
| hàng            |                                                                     |
+-----------------+---------------------------------------------------------------------+
| Nhà Đầu tư &    | Có công cụ định lượng hỗ trợ đánh giá sức khỏe tài chính và tiềm    |
| Cổ đông         | năng tăng trưởng ROE của 25 ngân hàng niêm yết trên thị trường.     |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường để tái lập kết quả nghiên cứu?

Để chạy lại toàn bộ mô hình kinh tế lượng, người dùng cần cài đặt phần mềm Stata (phiên bản 14.0 trở lên), bộ nhớ RAM tối thiểu 4GB, cùng tệp dữ liệu đã làm sạch định dạng .xlsx hoặc .dta. Cần cài đặt thêm gói lệnh kiểm tra tự tương quan xtserial thông qua lệnh ssc install xtserial.

2. Vì sao mô hình REM lại được chọn cho biến ROA trong khi FEM được chọn cho ROE?

Kết quả này xuất phát từ bản chất của Kiểm định Hausman:

• Với phương trình $ROA$, giá trị kiểm định $p = 0.1842 > 0.05$, không bác bỏ giả thuyết $H_0$ (không có tương quan giữa sai số cá thể $u_i$ và các biến giải thích). Do đó, ước lượng REM mang lại tính hiệu quả cao hơn.
• Với phương trình $ROE$, giá trị kiểm định $p = 0.0127 < 0.05$, bác bỏ $H_0$, chứng minh tồn tại tương quan giữa đặc trưng riêng của ngân hàng với các biến độc lập. Do đó, FEM là ước lượng không chệch và nhất quán.

3. Tại sao phương pháp GLS lại cần thiết sau khi đã chọn được FEM và REM?

Khi kiểm tra chẩn đoán, cả hai mô hình FEM và REM đều vi phạm hai giả thiết quan trọng của hồi quy cổ điển: xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi giữa các ngân hàng (Heteroskedasticity, kiểm định White $p < 0.01$) và tự tương quan chuỗi thời gian (Autocorrelation AR(1), kiểm định Wooldridge $p < 0.05$). Nếu giữ nguyên, sai số chuẩn sẽ bị chệch, dẫn đến kết luận sai về ý nghĩa thống kê. Phương pháp FGLS (xtgls) điều chỉnh lại ma trận hiệp phương sai sai số, đảm bảo hệ số ước lượng đạt tính chất BLUE (Best Linear Unbiased Estimator).

4. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng cho giai đoạn sau năm 2021 không?

Khung phân tích và các biến số trọng yếu (CAP, NPL, CIR, GDP) hoàn toàn có thể tái sử dụng cho giai đoạn 2022–2025. Tuy nhiên, cần cập nhật thêm dữ liệu mới để phản ánh các biến số vĩ mô phát sinh gần đây như biến động lãi suất toàn cầu, biến động tỷ giá và chu kỳ bất động sản.

5. Chi phí đầu tư cho hệ thống phân tích dữ liệu kinh tế lượng là bao nhiêu?

Chi phí triển khai mô hình phân tích kinh tế lượng định kỳ tại ngân hàng rất tiết kiệm:

• Bản quyền phần mềm thống kê (Stata / R / Python): R và Python mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí ($0); Stata bản quyền doanh nghiệp dao động từ 1,500 – 3,000 USD/năm.
• Thời gian hòa vốn và thu hồi giá trị (ROI): Ngay trong quý đầu tiên thông qua việc phát hiện sớm rủi ro tín dụng và tối ưu hóa danh mục chi phí vận hành.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Châu Kỳ Anh đã thực hiện thành công việc lượng hóa các yếu tố tác động đến khả năng sinh lời của 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong thập kỷ 2012–2021. Bằng quy trình kinh tế lượng chặt chẽ từ Pooled OLS, FEM, REM đến mô hình hoàn thiện GLS, nghiên cứu đã chứng minh:

• Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP), Khả năng thanh khoản (LQD) và Tăng trưởng kinh tế (GDP) là động lực thúc đẩy lợi nhuận.
• Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), Chi phí hoạt động (CIR) và Quy mô tài sản (SIZE) tạo ra tác động tiêu cực đến hiệu quả sinh lời.

Các phát hiện thực nghiệm này cung cấp cơ sở dữ liệu xác thực, hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng chuyển đổi mô hình tăng trưởng từ mở rộng quy mô tài sản đơn thuần sang quản trị chất lượng tài sản, củng cố đệm vốn an toàn và đẩy mạnh số hóa vận hành nhằm tối đa hóa tỷ suất sinh lời bền vững trong giai đoạn mới.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 đã phác khảo bối cảnh kinh tế và đưa ra những luận điểm cho việc lựa chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam”. Đề tài được nghiên cứu để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam, từ đó đề xuất đánh giá, kết luận về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đối với lợi nhuận. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ 25 NHTMCP từ năm 2012 đến năm 2021 và số liệu thu thập được sẽ được sử dụng thông qua phần mềm Stata. 8 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Chương 2 trình bày chi tiết cơ sở lý thuyết về lợi nhuận của ngân hàng thương mại, các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng thương mại và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến đề tài nghiên cứu.1 LỢI NHUẬN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 2.1 Khái niệm về lợi nhuận Lợi nhuận luôn là ƣu tiên hàng đầu mà các chuyên gia đặt mối quan tâm, từ đó ra đời nhiều nghiên cứu về sự quan trọng của lợi nhuận.

Lợi nhuận đƣợc định nghĩa là sự chênh lệch giữa tổng doanh thu và tổng chi phí trong một khoảng thời gian xác định. Lợi nhuận còn là thƣớc đo tƣơng đối, đề cập đến khả năng sinh lời của một tổ chức (Tulsian, 2014), bởi nó phản ánh sự thành công của một tổ chức và thể hiện cách tổ chức đó sử dụng nguồn lực của mình hiệu quả ra sao. Sự quan trọng của lợi nhuận ngân hàng trong kinh tế không chỉ đƣợc đánh giá ở mức độ vi mô, mà còn là với mức độ vĩ mô. Lợi nhuận còn là chất quan trọng chính trong sự phát triển & sinh tồn của bất kỳ tổ chức nào, bởi một ngân hàng sở hữu tốc độ tăng trƣởng lợi nhuận tích cực sẽ phản vệ rủi ro tốt hơn và đóng góp vào sự trƣờng tồn của một hệ thống tài chính (Menicucci và cộng sự, 2016).

Lợi nhuận của các ngân hàng khác nhau bởi thu nhập và chi phí. Doanh thu ngân hàng và tổng chi phí phát sinh trong khoảng thời gian nhất định đƣợc trình bày trong báo cáo kết quả kinh doanh của ngân hàng. Quy mô của các mục chính trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và bảng cân đối kế toán của ngân hàng thƣờng đƣợc gắn liền với nhau. Tài sản ghi trên bảng cân đối kế toán tạo ra phần lớn thu nhập, trong khi nợ lại tạo ra phần lớn chi phí của ngân hàng.

Ngoài doanh thu từ các khoản vay là các nguồn quan trọng khác nhƣ thu nhập từ đầu tƣ chứng khoán, hoạt động kinh doanh, v. Mặc dù doanh thu cho vay thƣờng chiếm phần lớn các nguồn thu nhập, song đây vẫn là một nguồn thu quan trọng bởi sự thay đổi nhanh chóng của nó đi đôi với sự phát triển của các dịch vụ thu phí.2 Chỉ tiêu đo lƣờng lợi nhuận của ngân hàng thƣơng mại Hiện nay, có nhiều chỉ số đƣợc vận dụng để đo lƣờng lợi nhuận của một ngân hàng. Theo Kassem & Sakr (2018), Gazi, Nahiduzzaman, Harymawan, Masud & Dhar (2022), ba chỉ số lần lƣợt là lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và biên lãi ròng (NIM) là ba chỉ số đo lƣờng tốt nhất. Bên cạnh đó, Athanasoglou, Brissimis và Delis (2008) đo lƣờng lợi nhuận với hai chỉ số ROA & ROE; Farkasdi, Septiawan & Alghifari (2021) thực hiện đo lƣờng chỉ số ROE, còn ROA đƣợc đo lƣờng bởi Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2018).

ROA đƣợc xem là một chỉ số có ảnh hƣởng lớn về khả năng sinh lời của doanh nghiệp đối với tổng tài sản của một doanh nghiệp, bởi nó hoạt động nhƣ một nhà cung cấp cho các nhà nghiên cứu ý tƣởng về việc quản lý, sử dụng tài sản của mình để tăng trƣởng lợi nhuận. Chỉ số ROA càng cao, hiệu suất hoạt động càng tốt, minh chứng cho việc một ngân hàng có lợi nhuận nhiều hơn chi tiêu. Đối với ROE, đây là chỉ số đại diện cho tỷ lệ lợi nhuận hoặc lợi nhuận ròng dƣới dạng tỷ lệ phần trăm vốn cổ phần. Nó cho thấy một tổ chức có thể thu về đƣợc lƣợng lớn lợi nhuận mà các cổ đông đã đầu tƣ với số tiền ban đầu.1 Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản – ROA Tỷ số này thể hiện khả năng sinh lời trên một đơn vị tài sản của ngân hàng, là thƣớc đo hiệu suất đầu tƣ của ngân hàng bởi tất cả các tài sản đều là những khoản đầu tƣ có lãi hàng ngày ngoại trừ tiền mặt và tài sản cố định.

ROA giúp các nhà quản trị thấy đƣợc khả năng của mình trong việc tạo ra thu nhập từ tài sản ngân hàng. Tỷ lệ ROA cao minh chứng lợi nhuận tốt, tài sản đƣợc cơ cấu hợp lý, chuyển đổi linh hoạt đối với các hạng mục tài sản trong khi nền kinh tế xoay chuyển. Nhìn chung, ROA giúp cho nhà phân tích xác định hiệu quả kinh doanh của một đồng tài sản. ROA lớn chứng tỏ hiệu quả kinh doanh của ngân hàng tốt.

Để có thể tăng tỷ lệ ROA, các ngân hàng phải tìm giải pháp để nâng khả năng tạo ra lợi nhuận từ các tài sản. Trong tổng tài sản, các khoản vay của khách 10 hàng là lợi nhuận chính của ngân hàng. Với mục tiêu lợi nhuận đƣợc tối đa hóa, ngân hàng đầu tƣ thêm mảng tín dụng, tuy nhiên đây cũng là rủi ro lớn nhất mà ngân hàng phải đối diện. Tóm lại, tỷ lệ ROA càng cao, mức rủi ro từ tổng tài sản càng cao.2 Tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu – ROE ROE đƣợc sử dụng với mục đích đánh giá hiệu quả của việc tạo ra lợi nhuận thu đƣợc từ một đơn vị vốn chủ sở hữu.

Nếu ROE lớn hơn ROA tức đòn bẩy tài chính của ngân hàng có tác dụng theo chiều hƣớng tốt, cho thấy khả năng sử dụng vốn của ngân hàng hiệu quả. ROE đối với các cổ đông chính là yếu tố quan trọng, bởi ROE càng lớn, chứng tỏ khả năng sinh lời tốt.3 YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 2.1 Yếu tố nội tại 2.1 Khả năng thanh khoản Khả năng thanh khoản của ngân hàng là thƣớc đo toàn diện cho đầu ra của ngân hàng bởi nó bao gồm tài sản, vốn chủ sở hữu, nợ & sản phẩm tài chính phái sinh. Theo Berger & Sedunov (2017), thanh khoản có vai trò quan trọng không kém trong việc vận hành tài chính của các ngân hàng và các yếu tố thuộc về thanh khoản liên kết bền bỉ với nền kinh tế. Vài nghiên cứu trƣớc đã chỉ ra việc ngân hàng càng giữ nhiều tài sản thanh khoản, càng có lợi nhuận thấp hơn (Sharma, P, Gounder, N & Xiang, D., 2013; Gazi, Nahiduzzaman, Harymawan, Masud & Dhar, 2022).

Do tỷ suất lợi nhuận tƣơng đối thấp so với các tài sản khác, nhiều quỹ đầu tƣ vào tiền mặt hoặc các tài sản tƣơng đƣơng tiền mặt có xu hƣớng làm giảm phí bảo hiểm thanh khoản về biên độ lãi thuần. Trong nghiên cứu của Lê Tú (2017) liên quan đến các NHTMCP Việt Nam, tác giả cho rằng tỷ lệ tài sản lƣu động cao hơn sẽ cải thiện biên độ ngân hàng vì các ngân hàng bù đắp các chi phí bổ sung liên quan đến việc 11 sở hữu tài sản lƣu động bằng cách tính biên độ cao hơn. Thêm vào đó, các ngân hàng Việt Nam có rủi ro thanh khoản kém hơn dự kiến sẽ có lợi nhuận cao hơn. Bourke (1989) đã sử dụng tỷ số tài sản lƣu động trên tổng tài sản để đóng vai trò đo lƣờng tính thanh khoản.

Trong nghiên cứu của mình, ông đã khai thác dữ liệu từ các báo cáo tài chính của một mẫu gồm 90 ngân hàng tử 12 quốc gia trong mƣời năm từ 1972 đến 1981. Sau khi khai thác, dữ liệu cho thấy tính thanh khoản có tác động cùng chiều lên lợi nhuận, gia tăng tỷ số này sẽ giúp tăng trƣởng lợi nhuận của ngân hàng. Molyneu và Thornton (1992) đã mở rộng các phƣơng pháp luận của Bourke (1989) bằng cách vận dụng tỷ số tài sản lƣu động trên tổng tài sản để đo lƣờng rủi ro thanh khoản, thế nhƣng kết quả lại cho ra mối quan hệ ngƣợc chiều giữa tính thanh khoản với lợi nhuận trong số 18 nƣớc Châu Âu giai đoạn 1986- 1989. Sự trái chiều giữa các kết quả thực nghiệm của Molyneux và Thornton (1992) và Bourke (1989) có thể đƣợc hiểu bởi sự đối lập trong độ nhạy cảm của nhu cầu vay vốn tại các khoảng thời gian khác nhau.2 Quy mô ngân hàng Quy mô ngân hàng là khả năng sở hữu, sự đa dạng và số lƣợng tài sản hoặc dịch vụ mà ngân hàng có thể cung cấp cho khách hàng.

Nói cách khác, biểu thị tốt nhất về sự lớn mạnh của một ngân hàng là quy mô của một nhóm mà ngân hàng có thể quản trị hoặc quy mô tài sản mà ngân hàng sở hữu so với các ngân hàng khác cùng ngành (Sritharan, 2015). Quy mô thƣờng đƣợc tính bằng tổng doanh thu hoặc tổng giá trị tài sản, logarit của tổng tài sản, doanh thu cùng với lƣợng nhân viên. Tăng trƣởng về quy mô ngân hàng có thể là về doanh thu, lợi nhuận, tài sản hoặc số lƣợng nhân viên, tất cả chúng đều quan trọng đối với sức khỏe tài chính của một ngân hàng. Theo giả thuyết sức mạnh thị trƣờng, các ngân hàng sở hữu thị phần lớn và các sản phẩm đa dạng có thể thực hiện sức mạnh của mình trong thị trƣờng bằng việc định giá những sản phẩm đó để kiếm lợi nhuận trên mức trung bình.

Với lợi thế kinh tế nhờ quy mô, các ngân hàng có quy mô tài sản lớn sẽ có nhiều cơ hội thuận lợi trong quá trình mở rộng phân phối sản phẩm, dịch vụ, tiết kiệm các chi phí trong giao dịch, từ đó có thể tăng lợi nhuận. Tuy nhiên, tính phi 12 kinh tế do quy mô có thể xuất hiện khi quy mô ngân hàng quá lớn, việc quản trị khối tài sản này đòi hỏi nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn cao và tốn kém nhiều chi phi, từ đó sẽ làm giảm lợi nhuận. Nếu lợi thế kinh tế nhờ quy mô có ý nghĩa thì quan hệ giữa quy mô ngân hàng với lợi nhuận là cùng chiều (Card và cộng sự 2004). Trong khi đó, kết quả nghiên của Đào Thị Thanh Bình & Nguyễn Phƣơng Dung (2020) và Jonathan Batten & Võ Xuân Vinh (2019) lại cho kết quả rằng mối tƣơng quan nghịch giữa quy mô ngân hàng và lợi nhuận.3 Quy mô Vốn chủ sở hữu Nguồn vốn luôn là một trong những nguồn lực của ngân hàng.