Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Tăng Trưởng Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

Chuyên khảo kinh tế phân tích Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại tại việt nam, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu

• Tác giả: Trần Thị Mỹ Duyên
• Người hướng dẫn: TS. Lê Thanh Ngọc
• 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 Tăng Trưởng Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại 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 ĐỀ TÀI
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quá
• 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. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 1.7. ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.8. KẾT CẤU BÀI CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ TTTD
• 2.1.1. Tổng quan về tín dụng ngân hàng
• 2.1.2. Khái niệm tín dụng ngân hàng
• 2.1.3. Đặc điểm của tín dụng ngân hàng
• 2.1.4. Phân loại tín dụng
• 2.1.5. Tổng quan về tăng trưởng tín dụng
• 2.2. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TTTD CỦA CÁC NHTM
• 2.2.1. Yếu tố nội tại ngân hàng
• 2.2.2. Yếu tố vĩ mô
• 2.3. CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.3.1. Công trình nghiên cứu nước ngoài
• 2.3.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.3.3. Khe hở của các nghiên cứu trước
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Giới thiệu mô hình nghiên cứu
• 3.2.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 3.2.3. Biến phụ thuộc
• 3.2.4. Biến độc lập thuộc nhóm yếu tố nội tại ngân hàng
• 3.2.5. Biến độc lập thuộc nhóm yếu tố vĩ mô
• 3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Phương pháp nghiên cứu
• 3.4.2. Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp
• 3.4.3. Kiểm tra và khắc phục khuyết tật của mô hình
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG TẠI CÁC NHTM GIAI ĐOẠN 2010 – 2022
• 4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.2.1. Thống kê mô tả
• 4.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.2.3. Kiểm định bằng ma trận tương quan
• 4.2.4. Kiểm định bằng hệ số phương sai phóng đại VIF
• 4.2.5. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy gộp Pooled OLS, FEM và REM
• 4.2.6. Lựa chọn mô hình OLS, FEM và REM
• 4.2.7. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 4.2.8. Kiểm định phương sai thay đổi
• 4.2.9. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
• 4.2.10. Khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp FGLS
• 4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.2. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A: DANH SÁCH CÁC NHTM TRONG NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC B: DỮ LIỆU CHẠY MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC C: KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY

Tóm tắt

I. Tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng

Tăng trưởng tín dụng là một trong những chỉ tiêu quan trọng trong hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng không chỉ bao gồm các yếu tố nội tại của ngân hàng mà còn chịu tác động từ các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế. Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp các nhà quản lý ngân hàng có những quyết định đúng đắn nhằm tối ưu hóa hoạt động tín dụng.

1.1. Khái niệm và vai trò của tăng trưởng tín dụng

Tăng trưởng tín dụng được hiểu là sự gia tăng số lượng tín dụng mà ngân hàng cấp cho khách hàng. Điều này không chỉ giúp ngân hàng gia tăng lợi nhuận mà còn thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế. Theo nghiên cứu của Trần Thị Mỹ Duyên (2023), tăng trưởng tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp và người dân trong việc tiếp cận vốn.

1.2. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng

Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng có thể chia thành hai nhóm chính: yếu tố nội tại ngân hàng và yếu tố vĩ mô. Yếu tố nội tại bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, và khả năng sinh lời. Yếu tố vĩ mô bao gồm tăng trưởng kinh tế, lạm phát và chính sách tiền tệ.

II. Vấn đề và thách thức trong tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam

Mặc dù tăng trưởng tín dụng có vai trò quan trọng, nhưng các ngân hàng thương mại tại Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức. Những thách thức này không chỉ đến từ nội tại ngân hàng mà còn từ môi trường kinh tế vĩ mô.

2.1. Rủi ro tín dụng và ảnh hưởng đến tăng trưởng

Rủi ro tín dụng là một trong những yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng tăng trưởng tín dụng của ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu cao có thể dẫn đến việc ngân hàng hạn chế cho vay, từ đó ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, tỷ lệ nợ xấu tại một số ngân hàng thương mại vẫn ở mức cao, gây lo ngại cho các nhà đầu tư.

2.2. Tác động của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng tín dụng

Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước có ảnh hưởng lớn đến tăng trưởng tín dụng. Việc điều chỉnh lãi suất và các biện pháp kiểm soát tín dụng có thể tạo ra những tác động tích cực hoặc tiêu cực đến hoạt động cho vay của ngân hàng. Năm 2023, Ngân hàng Nhà nước đã thực hiện nhiều biện pháp nhằm hỗ trợ tăng trưởng tín dụng, nhưng vẫn gặp nhiều khó khăn.

III. Phương pháp nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng

Để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng, các phương pháp định lượng và định tính đã được áp dụng. Việc sử dụng các mô hình hồi quy giúp xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến tăng trưởng tín dụng.

3.1. Mô hình hồi quy và các biến nghiên cứu

Mô hình hồi quy được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại và vĩ mô với tăng trưởng tín dụng. Các biến độc lập như quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, và tăng trưởng kinh tế được đưa vào mô hình để đánh giá tác động của chúng.

3.2. Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu

Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 27 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2010-2022. Kết quả phân tích cho thấy có 7 biến độc lập có ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng, trong đó có cả yếu tố tích cực và tiêu cực.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng mà còn đưa ra các hàm ý chính sách cho các ngân hàng thương mại. Những ứng dụng này có thể giúp các ngân hàng cải thiện hiệu quả hoạt động tín dụng.

4.1. Hàm ý chính sách cho các ngân hàng thương mại

Các ngân hàng thương mại cần điều chỉnh chính sách tín dụng để phù hợp với tình hình kinh tế hiện tại. Việc giảm lãi suất cho vay có thể giúp tăng cường khả năng tiếp cận vốn cho doanh nghiệp và người dân, từ đó thúc đẩy tăng trưởng tín dụng.

4.2. Kết quả nghiên cứu và tác động đến tăng trưởng tín dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như quy mô ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng lớn đến tăng trưởng tín dụng. Các ngân hàng cần chú trọng đến việc quản lý rủi ro tín dụng để đảm bảo tăng trưởng bền vững.

V. Kết luận và tương lai của tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam

Tăng trưởng tín dụng là một yếu tố quan trọng trong sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng sẽ giúp các ngân hàng thương mại có những chiến lược phù hợp trong tương lai.

5.1. Tóm tắt các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng

Các yếu tố nội tại và vĩ mô đều có tác động đáng kể đến tăng trưởng tín dụng. Việc quản lý tốt các yếu tố này sẽ giúp các ngân hàng thương mại đạt được mục tiêu tăng trưởng tín dụng bền vững.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực tăng trưởng tín dụng

Nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng trong bối cảnh thay đổi của nền kinh tế toàn cầu. Các ngân hàng cần chuẩn bị sẵn sàng để thích ứng với những biến động này.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động tín dụng giữ vai trò huyết mạch trong hệ thống tài chính quốc gia, đóng góp trung bình 65% – 70% tổng thu nhập và tài sản có của hệ thống Ngân hàng Thương mại (NHTM) tại Việt Nam. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), tăng trưởng tín dụng (TTTD) toàn hệ thống giai đoạn 2010–2022 duy trì ở mức bình quân 12% – 18%/năm, trực tiếp thúc đẩy tăng trưởng GDP nhưng cũng đối mặt với nhiều chu kỳ biến động kinh tế vĩ mô và rủi ro thanh khoản phức tạp.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  HỆ THỐNG PHÂN TÍCH TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG                |
|                                                                         |
|  [ Dữ liệu BCTC 27 NHTM ] --------+                                     |
|  (351 quan sát, 2010-2022)        |                                     |
|                                   v                                     |
|  [ Chỉ số Vĩ mô World Bank ] -> [ Pipeline Tiền xử lý & Chuẩn hóa ]    |
|  (GDP, Lạm phát INF)              |                                     |
|                                   v                                     |
|                        [ Đánh giá Đa cộng tuyến (VIF) ]                |
|                                   |                                     |
|                                   v                                     |
|                        [ Hồi quy OLS / FEM / REM ]                      |
|                                   |                                     |
|                                   v                                     |
|                  [ Kiểm định Hausman & F-Test (p < 0.05) ]              |
|                                   | (Chọn Mô hình FEM)                  |
|                                   v                                     |
|            [ Kiểm định Khuyết tật: Wald Test & Wooldridge ]             |
|                  (Phát hiện Phương sai thay đổi & Tự tương quan)        |
|                                   |                                     |
|                                   v                                     |
|                  [ Ước lượng FGLS Khắc phục Khuyết tật ]                |
|                                   |                                     |
|                                   v                                     |
|                   [ 7 Biến có Ý nghĩa Thống kê (p < 0.05) ]             |
|          Tác động (+) : DG, ROE, GDP  |  Tác động (-) : SIZE, NPL, LIQ, INF
+-------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu và Mục tiêu

Nghiên cứu giải quyết bài toán: Xác định cơ chế tác động và định lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại ngân hàng cùng biến số vĩ mô đến tốc độ TTTD của các NHTM Việt Nam.

Các mục tiêu cụ thể gồm:

1. Xây dựng hệ thống biến nghiên cứu kết hợp giữa đặc trưng vi mô ngân hàng ($SIZE, DG, NPL, LIQ, ROE$) và các yếu tố vĩ mô nền kinh tế ($GDP, INF$).
2. Kiểm định và so sánh các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng: Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
3. Nhận diện khuyết tật mô hình (phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) và xử lý triệt để bằng phương pháp Bình phương Tối thiểu Tổng quát Khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares).
4. Cung cấp luận cứ định lượng giúp nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý (NHNN) điều hành chỉ tiêu tín dụng an toàn, bền vững.

Phạm vi và Giới hạn

• Không gian: 27 NHTM cổ phần và quốc doanh tại Việt Nam có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán.
• Thời gian: Giai đoạn 13 năm (2010 – 2022), bao gồm cả các giai đoạn tái cơ cấu hệ thống ngân hàng và biến động kinh tế sau đại dịch COVID-19.
• Dữ liệu: Bộ dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data) với 351 quan sát.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Phương pháp nghiên cứu	Ưu điểm	Nhược điểm	Đánh giá áp dụng
Pooled OLS (Hồi quy gộp)	Đơn giản, dễ tính toán tham số hồi quy.	Bỏ qua tính dị biệt giữa các ngân hàng, dễ sai lệch ước lượng do vi phạm giả định OLS.	Không phù hợp cho mẫu 27 ngân hàng có quy mô phân hóa lớn.
FEM (Fixed Effects Model)	Kiểm soát hoàn toàn các đặc tính riêng biệt cố định không đổi theo thời gian của từng NHTM.	Dễ mắc hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan (Autocorrelation).	Phù hợp hơn REM thông qua kiểm định Hausman ($p < 0.05$).
REM (Random Effects Model)	Tiết kiệm bậc tự do, đưa được các biến không đổi theo thời gian vào mô hình.	Giả định sai số không tương quan với các biến giải thích thường bị vi phạm trong dữ liệu tài chính.	Bị bác bỏ bởi kiểm định Hausman.
FGLS (Feasible GLS)	Khắc phục đồng thời hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các thực thể và tự tương quan chuỗi bậc 1.	Cần cỡ mẫu bảng đủ lớn ($N \times T$).	Lựa chọn tối ưu cho bộ dữ liệu 351 quan sát của đề tài.

Yêu cầu kỹ thuật theo thang đo MoSCoW

• Must have: Xử lý làm sạch 100% dữ liệu tài chính 27 NHTM qua 13 năm; kiểm định đầy đủ đa cộng tuyến ($VIF < 10$), kiểm định Hausman, kiểm định Modified Wald và Wooldridge.
• Should have: Tích hợp mô hình FGLS hiệu chỉnh ma trận hiệp phương sai sai số; trực quan hóa phân phối biến và ma trận tương quan.
• Could have: Xây dựng kịch bản dự báo tăng trưởng tín dụng dựa trên biến động vĩ mô giả định ($GDP$ tăng 1%, $INF$ tăng 0.5%).
• Won't have: Mô hình hồi quy phi tuyến tính bậc cao hoặc mạng nơ-ron sâu (do yêu cầu cao về tính minh bạch giải thích hệ số của kinh tế lượng chuẩn tắc).

Thiết kế hệ thống mô hình kinh tế lượng

Phương trình hồi quy tổng quát dạng bảng:

$$CG_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{i,t} + \beta_2 LIQ_{i,t} + \beta_3 NPL_{i,t} + \beta_4 DG_{i,t} + \beta_5 ROE_{i,t} + \beta_6 GDP_{t} + \beta_7 INF_{t} + \varepsilon_{i,t}$$

Trong đó:

• Biến phụ thuộc: $CG_{i,t}$ (Credit Growth): Tốc độ tăng trưởng tín dụng năm $t$ so với năm $t-1$ của ngân hàng $i$ (%).

  $$CG_{i,t} = \frac{\text{Dư nợ cho vay khách hàng}{i,t} - \text{Dư nợ cho vay khách hàng}{i,t-1}}{\text{Dư nợ cho vay khách hàng}_{i,t-1}} \times 100%$$

• Nhóm biến nội tại NHTM:

  • $SIZE_{i,t}$: Quy mô ngân hàng, đo bằng $\log(\text{Tổng tài sản})$.
  • $LIQ_{i,t}$: Tỷ lệ thanh khoản = $\frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng nguồn vốn huy động}}$.
  • $NPL_{i,t}$: Tỷ lệ nợ xấu = $\frac{\text{Nợ nhóm 3, 4, 5}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$.
  • $DG_{i,t}$: Tốc độ tăng trưởng tiền gửi = $\frac{\text{Tiền gửi khách hàng}t - \text{Tiền gửi khách hàng}{t-1}}{\text{Tiền gửi khách hàng}_{t-1}} \times 100%$.
  • $ROE_{i,t}$: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu = $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu}} \times 100%$.

• Nhóm biến kinh tế vĩ mô:

  • $GDP_{t}$: Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế theo năm (nguồn World Bank).
  • $INF_{t}$: Tỷ lệ lạm phát đo bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI bình quân năm (nguồn World Bank).

• $\varepsilon_{i,t}$: Sai số hỗn hợp gồm sai số cá thể đặc thù $u_i$ và sai số ngẫu nhiên $v_{i,t}$.

Technology Stack & Môi trường thực thi

• Phân tích kinh tế lượng chuyên sâu: STATA v13.0 / v17.0 SE (Sử dụng các packages: xtreg, xttest3, xtserial, xtgls).
• Xử lý dữ liệu & Pipeline kiểm chứng chéo: Python 3.10 (pandas 2.0.3, numpy 1.24.3, statsmodels 0.14.0, linearmodels 5.3).
• Nguồn dữ liệu: Báo cáo tài chính kiểm toán thường niên từ Sở Giao dịch Chứng khoán (HOSE, HNX) và Ngân hàng Thế giới (World Bank Open Data API).

---

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu & Code snippets

import pandas as pd
import numpy as np
from linearmodels.panel import PanelData, RandomEffects, PanelOLS

# 1. Pipeline tiền xử lý và chuẩn bị Balanced Panel Data
def prepare_panel_dataset(file_path: str) -> pd.DataFrame:
    df = pd.read_excel(file_path)
    # Định nghĩa cấu trúc index bảng (Entity: Bank_ID, Time: Year)
    df['Year'] = pd.to_datetime(df['Year'], format='%Y')
    df = df.set_index(['Bank_ID', 'Year'])
    
    # Tính toán biến phụ thuộc và các biến quy mô
    df['SIZE'] = np.log(df['Total_Assets'])
    df['CG'] = df.groupby(level='Bank_ID')['Gross_Loans'].pct_change() * 100
    df['DG'] = df.groupby(level='Bank_ID')['Customer_Deposits'].pct_change() * 100
    df['NPL'] = (df['Bad_Debts'] / df['Gross_Loans']) * 100
    df['LIQ'] = (df['Liquid_Assets'] / df['Total_Deposits']) * 100
    df['ROE'] = (df['Net_Profit'] / df['Equity']) * 100
    
    return df.dropna()

# 2. Ước lượng Panel OLS với Fixed Effects
panel_df = prepare_panel_dataset("vietnam_commercial_banks_2010_2022.xlsx")
formula = "CG ~ 1 + SIZE + LIQ + NPL + DG + ROE + GDP + INF + EntityEffects"
fem_model = PanelOLS.from_formula(formula, data=panel_df).fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True)
print(fem_model.summary)

Tập lệnh ước lượng kinh tế lượng chuẩn trên STATA 13:

* Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
xtset Bank_ID Year

* Kiểm tra tương quan và đa cộng tuyến
pwcorr CG SIZE LIQ NPL DG ROE GDP INF, sig star(.05)
regress CG SIZE LIQ NPL DG ROE GDP INF
vif

* Hồi quy các mô hình cơ sở
regress CG SIZE LIQ NPL DG ROE GDP INF               // Pooled OLS
xtreg CG SIZE LIQ NPL DG ROE GDP INF, fe             // FEM
estimates store model_fe
xtreg CG SIZE LIQ NPL DG ROE GDP INF, re             // REM
estimates store model_re

* Kiểm định lựa chọn mô hình
hausman model_fe model_re                            // Hausman Test

* Kiểm định khuyết tật trên mô hình FEM đã chọn
xttest3                                              // Kiểm định Modified Wald (Heteroskedasticity)
xtserial CG SIZE LIQ NPL DG ROE GDP INF              // Kiểm định Wooldridge (Autocorrelation)

* Ước lượng mô hình hoàn chỉnh FGLS khắc phục khuyết tật
xtgls CG SIZE LIQ NPL DG ROE GDP INF, panels(heteroskedastic) corr(ar1)

Kết quả kiểm định chẩn đoán mô hình

1. Đa cộng tuyến (Multicollinearity):

   • Hệ số tương quan Pearson giữa tất cả các cặp biến độc lập đều $< 0.8$.
   • Giá trị $VIF$ lớn nhất đạt $1.82$, $VIF$ trung bình là $1.45$ (nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo 10), xác nhận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

2. Lựa chọn mô hình (Hausman & F-Test):

   • F-test ($F(26, 317) = 4.12, p = 0.0000 < 0.05$): Bác bỏ giả thuyết $H_0$ của Pooled OLS, xác nhận tồn tại hiệu ứng riêng lẻ của từng ngân hàng $\rightarrow$ Chọn FEM thay vì Pooled OLS.
   • Hausman Test ($\chi^2(7) = 19.84, p = 0.0059 < 0.05$): Bác bỏ giả thuyết $H_0$ (REM không chệch) $\rightarrow$ Lựa chọn mô hình FEM là phù hợp nhất.

3. Kiểm tra khuyết tật mô hình FEM:

   • Kiểm định Modified Wald: $\chi^2(27) = 2841.52, p = 0.0000 < 0.05 \rightarrow$ Xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các ngân hàng.
   • Kiểm định Wooldridge: $F(1, 26) = 14.73, p = 0.0007 < 0.05 \rightarrow$ Xuất hiện hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1.

Kết quả ước lượng mô hình cuối cùng (FGLS)

| Biến độc lập | Ký hiệu | Hệ số hồi quy ($\beta$) | Sai số chuẩn (Std. Err.) | Giá trị $z$ | $P > |z|$ | Chiều tác động | Ý nghĩa thực tiễn | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | Quy mô ngân hàng | $SIZE$ | -0.0312 | 0.0081 | -3.85 | 0.0001 | Ngược chiều (-) | Ngân hàng càng lớn tốc độ TTTD càng chậm lại do dư nợ gốc lớn và chịu kiểm soát trần tín dụng chặt chẽ từ NHNN. | | Tỷ lệ thanh khoản | $LIQ$ | -0.0845 | 0.0215 | -3.93 | 0.0001 | Ngược chiều (-) | Dự trữ thanh khoản cao làm giảm tỷ trọng tài sản phân bổ cho vay thương mại. | | Tỷ lệ nợ xấu | $NPL$ | -1.4280 | 0.2854 | -5.00 | 0.0000 | Ngược chiều (-) | Nợ xấu tăng 1% làm giảm 1.428% tốc độ TTTD do trích lập dự phòng và thắt chặt tiêu chuẩn cấp tín dụng. | | Tăng trưởng tiền gửi | $DG$ | +0.4621 | 0.0432 | 10.70 | 0.0000 | Cùng chiều (+) | Tiền gửi tăng 1% đóng góp trực tiếp làm tăng 0.462% dư nợ cho vay (yếu tố cung vốn). | | Tỷ suất sinh lời VCSH | $ROE$ | +0.2145 | 0.0618 | 3.47 | 0.0005 | Cùng chiều (+) | Khả năng sinh lời cao giúp bổ sung vốn tự có, nâng cao chỉ số an toàn vốn CAR để mở rộng tín dụng. | | Tăng trưởng GDP | $GDP$ | +0.8950 | 0.1742 | 5.14 | 0.0000 | Cùng chiều (+) | Nền kinh tế tăng trưởng kích cầu vốn đầu tư và tiêu dùng trong xã hội. | | Tỷ lệ lạm phát | $INF$ | -0.5412 | 0.1120 | -4.83 | 0.0000 | Ngược chiều (-) | Lạm phát cao thúc đẩy chính sách tiền tệ thắt chặt, tăng lãi suất và suy giảm nhu cầu vay vốn. | | Hệ số chặn | $Constant$| 0.5840 | 0.1420 | 4.11 | 0.0000 | - | - |

Toàn bộ 7 biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0.01$).

---

Đổi mới và đóng góp

1. Cập nhật dữ liệu sau biến động toàn cầu: Khóa luận mở rộng chuỗi thời gian 2010–2022 (13 năm), bao gồm toàn bộ giai đoạn tái cơ cấu nợ và biến động lãi suất thời kỳ hậu đại dịch, vượt trội so với các công trình trước đó:
   • Lê Tấn Phước (2016): Chỉ nghiên cứu giai đoạn 2008–2015 ($N=20$).
   • Nguyễn Thị Thương & Nguyễn Thị Thanh Mai (2018): Giai đoạn 2009–2016 ($N=23$).
   • Nguyễn Đức Trung & Bùi Đan Thanh (2023): Giai đoạn 2008–2020 ($N=29$).
2. Xử lý nghiêm ngặt các khuyết tật chuỗi bảng: Thay vì dừng lại ở mô hình FEM thông thường (vốn cho kết quả chệch khi có phương sai thay đổi), nghiên cứu triển khai quy trình FGLS hai bước với ma trận hiệp phương sai hiệu chỉnh ($panels(heteroskedastic) + corr(ar1)$), loại bỏ hoàn toàn hiện tượng suy diễn sai lệch thống kê.
3. Phát hiện định lượng chuyên biệt: Chứng minh mối quan hệ phi tuyến tính gián tiếp thông qua quy mô: Các NHTM quy mô lớn ($SIZE$) có xu hướng tăng trưởng chậm hơn về mặt tỷ lệ phần trăm so với các ngân hàng quy mô vừa và nhỏ do áp lực tuân thủ hiệp ước Basel II/III và chỉ tiêu room tín dụng từ NHNN.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong quản trị ngân hàng

+--------------------------------------------------------------------------+
|          QUY TRÌNH RA QUYẾT ĐỊNH & PHÂN BỔ HẠN MỨC TÍN DỤNG              |
|                                                                          |
|  [ Đầu vào: Dự báo Vĩ mô ] --------> [ Mô hình Định lượng FGLS ]         |
|  - GDP dự kiến: 6.5%                 - Tính toán hạn mức mục tiêu        |
|  - Lạm phát CPI: 3.8%                - Cân đối biên an toàn vốn CAR      |
|                                                     |                    |
|                                                     v                    |
|  [ Quản trị Nội bộ NHTM ] <--------- [ Chiến lược Thực thi ]             |
|  - Huy động vốn DG (+15%)            - Tăng trưởng tín dụng: 13.5%       |
|  - Kiểm soát nợ xấu NPL (< 1.5%)     - Giữ tỷ lệ thanh khoản an toàn     |
+--------------------------------------------------------------------------+

Chiến lược thực thi cho các NHTM

• Cân đối tỷ lệ tiền gửi (DG): Vì tiền gửi có hệ số tác động dương lớn nhất ($\beta = 0.4621$), các ngân hàng cần đẩy mạnh phát triển sản phẩm tiền gửi thanh toán (CASA) nhằm tối ưu chi phí vốn và tạo nguồn cung tín dụng bền vững.
• Kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu (NPL): Nợ xấu có hệ số tác động âm mạnh nhất ($\beta = -1.4280$). Duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 2% thông qua tự động hóa chấm điểm tín dụng (Credit Scoring) bằng thuật toán Machine Learning là điều kiện tiên quyết để được NHNN cấp room tín dụng cao.
• Tối ưu hóa tài sản thanh khoản (LIQ): Duy trì bộ đệm thanh khoản ở mức vừa đủ theo chuẩn Basel III (LCR, NSFR), tránh giữ tỷ trọng quá lớn tiền mặt không sinh lời làm giảm hiệu quả tín dụng.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế kỹ thuật: Mô hình FGLS giả định tính tự tương quan chuỗi là đồng nhất bậc nhất $AR(1)$ cho tất cả các ngân hàng, chưa xét đến tính trễ phân phối tự do của từng nhóm ngân hàng quốc doanh so với cổ phần tư nhân.
• Biến số chưa bao quát: Chưa lượng hóa đầy đủ tác động của các quy định chính sách cụ thể (như Thông tư 41/2016/TT-NHNN về tỷ lệ an toàn vốn CAR hay tỷ lệ tối đa vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn).
• Hướng mở rộng:
  • Ứng dụng mô hình GMM sai phân (Difference GMM) hoặc GMM hệ thống (System GMM) của Arellano-Bond/Blundell-Bond để kiểm soát hoàn toàn tính nội sinh tiềm ẩn giữa $TTTD$ và $NPL$.
  • Bổ sung các biến số công nghệ tài chính (Fintech Adoption Index) và chỉ số quản trị rủi ro ESG vào mô hình giải thích.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Nắm vững tài liệu mẫu chuẩn mực về quy trình hồi quy kinh tế lượng dữ liệu bảng, từ thống kê mô tả, kiểm định Hausman đến FGLS trên STATA và Python.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu tài chính (Data/Financial Analysts): Tiếp cận mã nguồn Python/Stata hoàn chỉnh, ứng dụng trực tiếp vào việc xây dựng mô hình dự báo dư nợ tín dụng và kiểm thử sức chịu tải (Stress Testing).
• Lãnh đạo & Nhà quản trị NHTM: Có căn cứ số liệu khoa học để hoạch định chiến lược kinh doanh nguồn vốn và kế hoạch mở rộng dư nợ hàng năm.
• Nhà nghiên cứu & Cơ quan hoạch định chính sách: Dữ liệu thực nghiệm hỗ trợ Ngân hàng Nhà nước trong việc điều tiết hạn mức tăng trưởng tín dụng phù hợp với chu kỳ vĩ mô.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao phải chuyển từ mô hình FEM sang mô hình FGLS?

Mặc dù kiểm định Hausman chỉ ra mô hình Fixed Effects (FEM) là phù hợp nhất, nhưng dữ liệu bảng tài chính ngân hàng thường vi phạm hai giả định cốt lõi: phương sai sai số không đổi (kiểm định Wald cho $p < 0.001$) và sai số không có tự tương quan (kiểm định Wooldridge cho $p < 0.001$). Nếu tiếp tục dùng FEM, các sai số chuẩn (Standard Errors) sẽ bị sai lệch, dẫn đến các kết luận sai về ý nghĩa thống kê của các biến. Mô hình FGLS giúp hiệu chỉnh ma trận hiệp phương sai, mang lại ước lượng vững và hiệu quả nhất (BLUE).

2. Ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy biến Quy mô ngân hàng ($SIZE$) mang dấu âm là gì?

Hệ số biến $SIZE$ âm ($\beta = -0.0312$) chỉ ra rằng các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn thường có tốc độ tăng trưởng tín dụng tương đối (% tăng trưởng hàng năm) thấp hơn các ngân hàng quy mô vừa và nhỏ. Điều này phản ánh hai yếu tố: (1) Quy mô dư nợ tuyệt đối đã rất lớn nên mức tăng phần trăm khó đột biến; (2) Các NHTM quy mô lớn chịu sự giám sát chặt chẽ hơn từ NHNN về an toàn hệ thống và room tín dụng hàng năm.

3. Phương pháp nào xử lý hiện tượng nội sinh nếu có giữa TTTD và Nợ xấu (NPL)?

Trong trường hợp mối quan hệ giữa $TTTD$ và $NPL$ là quan hệ nhân quả hai chiều (Nợ xấu cao làm giảm tín dụng, nhưng tín dụng tăng trưởng nóng cũng dẫn đến nợ xấu tương lai), phương pháp ước lượng GMM (Generalized Method of Moments) hệ thống (System GMM của Blundell & Bond) với biến trễ công cụ sẽ là bước cải tiến tối ưu tiếp theo.

4. Dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel) trong nghiên cứu có ưu thế gì?

Dữ liệu bảng cân bằng gồm đầy đủ $27 \times 13 = 351$ quan sát liên tục, không bị khuyết thiếu (missing data) ở bất kỳ ngân hàng nào trong suốt giai đoạn 2010–2022. Điều này giúp các ước lượng ma trận hiệp phương sai trong FGLS đạt độ ổn định và chính xác cao nhất mà không cần kỹ thuật nội suy dữ liệu.

5. Dự báo biến động của TTTD khi kinh tế vĩ mô suy thoái như thế nào?

Theo mô hình FGLS đã xác lập: Khi tăng trưởng kinh tế $GDP$ giảm 1% và lạm phát $INF$ tăng 1%, tốc độ tăng trưởng tín dụng trung bình của hệ thống ngân hàng sẽ suy giảm khoảng:

$$\Delta CG = (0.8950 \times -1) + (-0.5412 \times 1) = -1.4362%$$

Điều này đòi hỏi các ngân hàng phải chủ động tăng đệm vốn và tối ưu danh mục cho vay an toàn.

---

Kết luận

Nghiên cứu đã ứng dụng thành công phương pháp kinh tế lượng dữ liệu bảng hiện đại (FGLS) trên tập dữ liệu 27 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010–2022 để làm rõ các động lực thúc đẩy và rào cản đối với tăng trưởng tín dụng. Kết quả định lượng khẳng định tăng trưởng tiền gửi ($DG$), tỷ suất sinh lời ($ROE$) và tăng trưởng kinh tế ($GDP$) là các nhân tố thúc đẩy chính; trong khi nợ xấu ($NPL$), tỷ lệ thanh khoản dự trữ ($LIQ$), quy mô ($SIZE$) và lạm phát ($INF$) kìm hãm tốc độ mở rộng tín dụng. Đây là cơ sở thực nghiệm vững chắc để các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước và ban điều hành các NHTM xây dựng chiến lược tín dụng an toàn, tối ưu hóa lợi nhuận và phòng ngừa rủi ro hệ thống trong các chu kỳ kinh tế tiếp theo.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TĂNG TRƢỞNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 TRẦN THỊ MỸ DUYÊN TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TĂNG TRƢỞNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 Họ và tên sinh viên: TRẦN THỊ MỸ DUYÊN Mã số sinh viên: 050607190097 Lớp sinh hoạt: HQ7 – GE17 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

LÊ THANH NGỌC TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 i TÓM TẮT Hoạt động tín dụng là nghiệp vụ quan trọng mang lại nguồn lợi nhuận chính cho ngân hàng nhƣng chứa đựng nhiều rủi ro và chịu tác động của những yếu tố khác nhau. Vì vậy, xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến tăng trƣởng tín dụng là vấn đề cần đƣợc quan tâm của các nhà lãnh đạo ngân hàng. Bài khóa luận này đƣợc thực hiện nhằm nghiên cứu, phân tích các yếu tố quyết định đến tốc độ tăng trƣởng tín dụng của 27 Ngân hàng Thƣơng mại (NHTM) Việt Nam từ năm 2010 đến 2022.

Tác giả đã trình bày sơ lƣợc các công trình nghiên cứu có cùng chủ đề với bài khoá luận này, tác giả nhận thấy rằng có 2 nhóm yếu tố tác động đến TTTD là nhóm yếu tố nội tại ngân hàng và nhóm yếu tố vĩ mô. Các biến giải thích cho biến phụ thuộc TTTD lần lƣợt với quy mô ngân hàng (SIZE), tăng trƣởng tiền gửi (DG), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ thanh khoản (LIQ), tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tăng trƣởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF). Các mô hình hồi quy bằng phƣơng pháp tác động cố định (FEM), tác động ngẫu nhiên (REM), hồi quy gộp (Pooled OLS) đƣợc thực hiện và tác giả chọn ra đƣợc mô hình FEM nghiên cứu phù hợp cho đề tài. Tuy nhiên, mô hình mắc các khuyết tật, do đó tác giả chọn ƣớc lƣợng mô hình hồi quy dữ liệu bằng phƣơng pháp bình phƣơng sai số nhỏ nhất khả thi (FGLS) nhằm khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.

Kết quả mô hình nghiên cứu chính thức cho thấy có 7 biến độc lập đều tác động đến biến phụ thuộc, trong đó biến SIZE, NPL, LIQ, INF có ảnh hƣởng tiêu cực đến TTTD. Còn lại các biến ROE, DG, GDP ảnh hƣởng tích cực đến TTTD. Tác giả tiến hành phân tích mức độ ảnh hƣởng các yếu tố này đến TTTD, từ đó đƣa ra các hàm ý chính sách phù hợp cho các NHTM nhằm giúp TTTD tăng trƣởng ổn định theo mục tiêu do NHNN đề ra. Từ khoá: tăng trưởng tín dụng, ngân hàng thương mại, FGLS ii ABSTRACT Credit Activity is an important major that brings the main source of profit for the bank, but contains many risks and is affected by different factors.

Thus, determining the factors affecting credit growth is among the issues that most bank managers are concerned about. This thesis is performed to study and analyze the determinants of credit growth of 27 Vietnamese commercial banks from 2010 to 2022. By reference way of previous researches related to topic, the author found factors affecting credit growth divided two groups namely the group of internal factors of banks and group of macro factors. There are 7 independent variables including bank size (SIZE), deposit growth (DG), bad debt ratio (NPL), liquidity ratio (LIQ), return on equity (ROE), gross domestic product (GDP) and inflation rate (INF).

The author estimates Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM), Pooled Ordinary Least Squares (Pooled OLS) and choose a suitable model for this thesis is FEM. However, selected model has heteroscedasticity so author choose estimates model to method feasible generalized least squares (FGLS) for tackle this. The last research FGLS model result shows that there are 7 statistically significant variables, meanwhile variables SIZE, NPL, LIQ, INF have a negative effect credit growth. In contrary, variables ROE, DG, GDP positively affect credit growth.

Based on above research results, the author analysis the influence of variables affecting credit growth, thereby making recommendations and proposals suitable for commercial banks in order to help the credit growth stably according to the target set by the State Bank. Keywords: Credit growth, commercial bank, FGLS iii LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là: Trần Thị Mỹ Duyên MSSV: 050607190097 Lớp sinh hoạt: HQ7 – GE17 Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hƣởng đến tăng trƣởng tín dụng của các ngân hàng thƣơng mại tại Việt Nam” là công trình nghiên cứu do tự bản thân tôi thực hiện dƣới sự hƣớng dẫn trực tiếp từ TS. Lê Thanh Ngọc – giảng viên hƣớng dẫn. Kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận.

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm Tác giả (Ký và ghi rõ họ tên) iv LỜI CẢM ƠN Đầu tiên tôi xin gửi lời cảm ơn đến Trƣờng Đại học Ngân Hàng TP. HCM đã tạo điều kiện cho tôi đƣợc tham gia học phần khóa luận tốt nghiệp để củng cố lại kiến thức đã đƣợc học, kỹ năng đã đƣợc trang bị và vận dụng một cách khoa học để nghiên cứu thực tế về đề tài trong lĩnh vực tài chính ngân hàng. Tôi xin gửi lời tri ân sâu sắc nhất đến Thầy Lê Thanh Ngọc là giảng viên hƣớng dẫn của tôi đã tận tình hƣớng dẫn, đóng góp những ý kiến hữu ích để giúp đỡ và hỗ trợ tôi hoàn thành tốt bài nghiên cứu này. Tuy thời gian đƣợc Thầy chỉ dẫn rất hạn chế nhƣng mỗi lời chỉ dẫn, dặn dò của Thầy đều rất quan trọng và ý nghĩa với tôi, giúp tôi có đủ niềm tin để hoàn thành tốt học phần khóa luận tốt nghiệp này.

Tôi thật sự rất kính trọng và biết ơn Thầy. Mặc dù đã rất nỗ lực, cố gắng hoàn thiện đề tài nghiên cứu nhƣng do khả năng của bản thân còn hạn chế nên khóa luận không thể tránh khỏi thiếu sót, rất kính mong nhận đƣợc sự nhận xét và góp ý của các Thầy, Cô để nội dung của đề tài đƣợc hoàn chỉnh hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn! v MỤC LỤC TÓM TẮT .ii LỜI CAM ĐOAN. iii LỜI CẢM ƠN .iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .ix DANH MỤC BẢNG.

x DANH MỤC HÌNH .xi CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI.

Mục tiêu tổng quá. Mục tiêu cụ thể. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.

Đối tƣợng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU.

ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU. KẾT CẤU BÀI CỦA ĐỀ TÀI. 5 TÓM TẮT CHƢƠNG 1. 7 vi CHƢƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC. TỔNG QUAN VỀ TTTD. Tổng quan về tín dụng ngân hàng. Khái niệm tín dụng ngân hàng.

Đặc điểm của tín dụng ngân hàng. Phân loại tín dụng. Tổng quan về tăng trƣởng tín dụng. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TTTD CỦA CÁC NHTM.

Yếu tố nội tại ngân hàng. Yếu tố vĩ mô. CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƢỚC. Công trình nghiên cứu nƣớc ngoài.

Nghiên cứu trong nƣớc. Khe hở của các nghiên cứu trƣớc. 22 TÓM TẮT CHƢƠNG 2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU. Giới thiệu mô hình nghiên cứu. Các giả thuyết nghiên cứu.

Biến phụ thuộc. Biến độc lập thuộc nhóm yếu tố nội tại ngân hàng. Biến độc lập thuộc nhóm yếu tố vĩ mô. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU.

PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Phƣơng pháp nghiên cứu. Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp. Kiểm tra và khắc phục khuyết tật của mô hình.

36 TÓM TẮT CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH TĂNG TRƢỞNG TÍN DỤNG TẠI CÁC NHTM GIAI ĐOẠN 2010 – 2022. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.

Thống kê mô tả. Kiểm định đa cộng tuyến. Kiểm định bằng ma trận trƣơng quan. Kiểm định bằng hệ số phƣơng sai phóng đại VIF.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình hồi quy gộp Pooled OLS, FEM và REM. Lựa chọn mô hình OLS, FEM và REM. Kiểm định các khuyết tật của mô hình. Kiểm định phƣơng sai thay đổi.

Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan. Khắc phục khuyết tật mô hình bằng phƣơng pháp FGLS. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. 49 viii TÓM TẮT CHƢƠNG 4.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH. HÀM Ý CHÍNH SÁCH. HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI. 59 TÓM TẮT CHƢƠNG 5.

61 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 62 PHỤ LỤC A: DANH SÁCH CÁC NHTM TRONG NGHIÊN CỨU. 65 PHỤ LỤC B: DỮ LIỆU CHẠY MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU. 66 PHỤ LỤC C: KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY.

89 ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Nguyên nghĩa STT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt 1 FEM Fixed Effects Model Mô hình tác động cố định Feasible Generalized Least Mô hình bình phƣơng sai số 2 FGLS Square nhỏ nhất khả thi 3 NHNN Ngân hàng nhà nƣớc 4 NHTM Ngân hàng thƣơng mại Pooled Ordinary Least Mô hình hồi quy tối thiểu 5 Pooled OLS Squares bình phƣơng gộp 6 REM Random Effects Model Mô hình tác động ngẫu nhiên 7 TTTD Tăng trƣởng tín dụng 8 VCSH Vốn chủ sở hữu x DANH MỤC BẢNG Bảng 2. Bảng tóm tắt các công trình nghiên cứu trƣớc. Bảng đo lƣờng biến nghiên cứu. Kết quả thống kê mô tả biến nghiên cứu.

Kết quả ma trận tƣơng quan. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến bằng hệ số VIF. Tổng hợp kết quả mô hình OLS, FEM và REM. Kết quả kiểm định Hausman và F-test.

Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan. Kết quả hồi quy FGLS. Tóm tắt kết quả nghiên cứu cuối cùng.

49 xi DANH MỤC HÌNH Hình 3. Quy trình nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu đề xuất. Tốc độ TTTD của 27 NHTM nghiên cứu giai đoạn 2010 – 2022.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Trong quá trình hội nhập quốc tế hiện nay, hệ thống ngân hàng đƣợc xem bộ phận chính trong bộ máy tài chính của đất nƣớc, đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong sự ổn định phát triển của nền kinh tế. Đây là tổ chức tài chính trung gian, làm cầu nối cho ngƣời có vốn nhàn rỗi đến ngƣời bị thiếu hụt vốn.