CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của ngân hàng thương mại Việt Nam. Phân tích chuyên sâu, hỗ trợ nhà quản lý và ngân hàng.

• Tác giả: Lưu Tính Dương
• Người hướng dẫn: TS. Trần Thị Vân Trà
• Trường học: Trường Đại học Ngân hàng thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các Ngân hàng thương mại Việt Nam
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp đại học
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. TÍNH CẦN THIẾT CỦA 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
• 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN
• 2.1.1. Khái niệm
• 2.1.2. Cách thức đo lường tỷ lệ thu nhập lãi cận biên
• 2.1.3. Ý nghĩa của thu nhập lãi cận biên
• 2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN
• 2.2.1. Các yếu tố vi mô
• 2.2.2. Các yếu tố vĩ mô
• 2.3. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.3.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.3.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.3.3. Khoảng trống nghiên cứu và hướng nghiên cứu của KLTN
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.4. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Cơ sở đề xuất nghiên cứu
• 3.4.2. Thiết kế mô hình nghiên cứu
• 3.5. GIẢI THÍCH CÁC BIẾN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 3.5.1. Biến phụ thuộc
• 3.5.2. Biến độc lập
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ
• 4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.2.1. Ma trận tương quan
• 4.2.2. Kết quả hồi quy
• 4.2.3. Kết quả kiểm định hệ số hồi quy
• 4.2.4. Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình
• 4.2.5. Đánh giá và khắc phục các khiếm khuyết
• 4.3. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 4.4. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
• 5.1. ĐỀ XUẤT VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1.1. Đề xuất đối với các Ngân hàng thương mại
• 5.1.2. Kiến nghị đối với các cơ quan quản lý Nhà nước
• 5.2. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA NGHIÊN CỨU
• 5.2.1. Hạn chế của đề tài
• 5.2.2. Hướng phát triển nghiên cứu trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT
• TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên NIM Là Gì

Nền kinh tế Việt Nam đã có sự chuyển dịch mạnh mẽ từ kinh tế tập trung sang kinh tế thị trường. Việt Nam được đánh giá là một trong những nước có tốc độ tăng trưởng kinh tế nhanh nhất khu vực Đông Nam Á. Sự phát triển này kéo theo sự lớn mạnh của hệ thống ngân hàng. Theo Tarus và cộng sự (2012), ngân hàng đóng vai trò là huyết mạch của nền kinh tế, gắn kết các tổ chức và cá nhân. Hoạt động của ngân hàng ảnh hưởng lớn đến sự phát triển kinh tế. Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) là một thước đo quan trọng phản ánh hiệu quả và khả năng sinh lời của ngân hàng. Đại dịch COVID-19 đã tác động nặng nề đến nền kinh tế, bao gồm cả ngành ngân hàng. Tuy nhiên, ngân hàng đã vượt qua khó khăn và đóng góp vào sự phục hồi kinh tế. Do đó, hiệu quả hoạt động và kinh doanh của các ngân hàng đang là chủ đề được quan tâm. NIM là một trong những yếu tố quan trọng cần được chú trọng.

1.1. Định Nghĩa Chi Tiết Về Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên NIM

Theo Golin (2001), NIM là chỉ số quan trọng đo lường hiệu quả quản lý thu nhập và chi phí lãi của ngân hàng. Nó được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập từ lãi (lãi từ cho vay) và chi phí lãi (lãi trả cho người gửi) chia cho tổng tài sản sinh lời. NIM thường được tính theo quý hoặc năm và biểu thị dưới dạng phần trăm. Tarus và cộng sự (2012) định nghĩa NIM là chênh lệch giữa tỷ lệ lợi nhuận từ cho vay và tỷ lệ lợi nhuận trả cho tiền gửi, thể hiện khả năng sinh lời của ngân hàng thông qua hoạt động kinh doanh cốt lõi.

1.2. Ý Nghĩa Của NIM Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên Trong Ngân Hàng

NIM là chỉ số quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của ngân hàng, đặc biệt là khả năng sinh lời từ lãi suất, theo Phan Thị Thu Hà (2013). NIM cao cho thấy ngân hàng có khả năng tạo ra nhiều lợi nhuận từ cho vay và đầu tư. Ngược lại, NIM thấp làm giảm lợi nhuận, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và sự ổn định tài chính của ngân hàng. Do đó, NIM là một chỉ số quan trọng giúp duy trì sự ổn định tài chính, cho phép ngân hàng ứng phó với biến động thị trường.

II. Thách Thức Các Yếu Tố Tác Động NIM Của Ngân Hàng Hiện Nay

Các ngân hàng thương mại Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc duy trì và cải thiện tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM). Các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát và chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đáng kể đến chi phí vốn và lãi suất cho vay. Bên cạnh đó, các yếu tố vi mô như hiệu quả hoạt động, quản lý rủi ro tín dụng, và cơ cấu tài sản cũng đóng vai trò quan trọng. Sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng và sự thay đổi trong hành vi khách hàng cũng tạo ra áp lực lên NIM. Việc hiểu rõ và quản lý hiệu quả các yếu tố này là rất quan trọng để ngân hàng có thể đạt được lợi nhuận mong muốn.

2.1. Ảnh Hưởng Của Yếu Tố Vĩ Mô Lên NIM Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên

Nghiên cứu cho thấy NIM chịu sự tác động của hai nhóm yếu tố: vĩ mô và vi mô. Các yếu tố vĩ mô như lạm phát, chính sách tiền tệ, và tăng trưởng kinh tế có thể ảnh hưởng đến NIM thông qua tác động đến chi phí vốn và lãi suất cho vay. Khi lạm phát tăng, ngân hàng có thể phải tăng lãi suất huy động để thu hút tiền gửi, làm tăng chi phí vốn và giảm NIM.

2.2. Tác Động Của Yếu Tố Vi Mô Đến Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên

Các yếu tố vi mô bao gồm quy mô ngân hàng, hiệu quả hoạt động, quản lý rủi ro tín dụng, cơ cấu tài sản, và cơ cấu nguồn vốn. Quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn và chi phí vốn. Hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến chi phí hoạt động và chi phí dự phòng rủi ro, từ đó tác động đến NIM.

III. Cách Quản Lý Hiệu Quả Chi Phí Vốn Để Tối Ưu NIM Ngân Hàng

Một trong những yếu tố then chốt ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) là chi phí vốn. Các ngân hàng cần tập trung vào việc quản lý chi phí vốn một cách hiệu quả bằng cách đa dạng hóa nguồn vốn, tối ưu hóa cơ cấu nguồn vốn, và giảm thiểu chi phí huy động vốn. Ngoài ra, việc áp dụng các công nghệ ngân hàng (Fintech) và chuyển đổi số có thể giúp giảm chi phí hoạt động và nâng cao hiệu quả quản lý vốn. Việc đàm phán lãi suất với khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng để cải thiện NIM.

3.1. Đa Dạng Hóa Nguồn Vốn Để Giảm Chi Phí Vốn Ảnh Hưởng NIM

Việc đa dạng hóa nguồn vốn giúp ngân hàng giảm sự phụ thuộc vào một nguồn vốn duy nhất, từ đó giảm rủi ro và chi phí huy động vốn. Các ngân hàng có thể huy động vốn từ nhiều kênh khác nhau như tiền gửi tiết kiệm, phát hành trái phiếu, vay từ các tổ chức tài chính khác, và huy động vốn từ thị trường chứng khoán.

3.2. Áp Dụng Fintech Và Chuyển Đổi Số Để Tối Ưu Chi Phí Vốn

Việc ứng dụng công nghệ ngân hàng (Fintech) và chuyển đổi số có thể giúp ngân hàng tự động hóa các quy trình, giảm chi phí hoạt động, và nâng cao hiệu quả quản lý vốn. Ví dụ, các hệ thống quản lý vốn tự động có thể giúp ngân hàng tối ưu hóa cơ cấu nguồn vốn và giảm thiểu chi phí huy động vốn.

IV. Hướng Dẫn Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Để Cải Thiện NIM Ngân Hàng

Quản lý rủi ro tín dụng là một yếu tố quan trọng để đảm bảo tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) ổn định. Nợ xấu có thể làm giảm thu nhập từ lãi và tăng chi phí dự phòng rủi ro, ảnh hưởng tiêu cực đến NIM. Các ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả, bao gồm việc đánh giá khách hàng, quản lý danh mục cho vay, và xử lý nợ xấu. Tuân thủ các quy định về an toàn vốn (Basel II/III) cũng là một yếu tố quan trọng.

4.1. Xây Dựng Hệ Thống Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Hiệu Quả Cho NIM

Hệ thống quản lý rủi ro tín dụng cần bao gồm các quy trình đánh giá khách hàng, quản lý danh mục cho vay, và xử lý nợ xấu. Việc đánh giá khách hàng cần dựa trên các tiêu chí khách quan và toàn diện để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Quản lý danh mục cho vay cần đảm bảo sự đa dạng và phân tán rủi ro.

4.2. Tuân Thủ Basel II III Để Nâng Cao An Toàn Vốn Và NIM

Việc tuân thủ các quy định về an toàn vốn (Basel II/III) giúp ngân hàng đảm bảo có đủ vốn để đối phó với các rủi ro, từ đó giảm thiểu tác động của rủi ro tín dụng đến NIM. Các quy định về an toàn vốn yêu cầu ngân hàng phải duy trì tỷ lệ vốn tối thiểu so với tài sản có rủi ro.

V. Phân Tích Tác Động Chính Sách Tiền Tệ Đến Tỷ Lệ NIM Hiện Nay

Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các ngân hàng thương mại. Các quyết định về lãi suất và tỷ giá hối đoái có thể tác động trực tiếp đến chi phí vốn và thu nhập từ lãi của ngân hàng. Việc theo dõi và dự báo chính xác các thay đổi trong chính sách tiền tệ là rất quan trọng để ngân hàng có thể điều chỉnh hoạt động kinh doanh một cách phù hợp. Lạm phát cũng là một yếu tố quan trọng cần được xem xét.

5.1. Ảnh Hưởng Của Lãi Suất Điều Hành Đến NIM Của Ngân Hàng

NHNN sử dụng lãi suất điều hành như một công cụ để kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô. Khi NHNN tăng lãi suất điều hành, chi phí vốn của ngân hàng có thể tăng lên, làm giảm NIM. Ngược lại, khi NHNN giảm lãi suất điều hành, chi phí vốn của ngân hàng có thể giảm xuống, làm tăng NIM.

5.2. Tác Động Của Tỷ Giá Hối Đoái Đến Thu Nhập Lãi Cận Biên NIM

Tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến thu nhập từ các hoạt động ngoại tệ của ngân hàng, từ đó tác động đến NIM. Khi tỷ giá hối đoái biến động, ngân hàng có thể phải đối mặt với rủi ro tỷ giá, ảnh hưởng đến lợi nhuận từ các giao dịch ngoại tệ.

VI. Tương Lai NIM Ứng Dụng Nghiên Cứu Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả

Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp các ngân hàng thương mại Việt Nam nâng cao hiệu quả hoạt động và đạt được lợi nhuận mong muốn. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các chính sách và chiến lược kinh doanh phù hợp. Bên cạnh đó, việc tiếp tục nghiên cứu và phân tích các yếu tố mới có thể giúp ngân hàng thích ứng với sự thay đổi của môi trường kinh doanh.

6.1. Đề Xuất Giải Pháp Cải Thiện NIM Dựa Trên Kết Quả Nghiên Cứu

Dựa trên các kết quả nghiên cứu, có thể đề xuất các giải pháp như: Tăng cường quản lý rủi ro tín dụng, tối ưu hóa cơ cấu nguồn vốn, giảm thiểu chi phí hoạt động, và đa dạng hóa nguồn thu nhập. Các ngân hàng cần xây dựng các chính sách và chiến lược kinh doanh phù hợp với đặc điểm và điều kiện của mình.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Các Yếu Tố Tác Động NIM

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phân tích tác động của các yếu tố mới như công nghệ ngân hàng (Fintech), chuyển đổi số, và hành vi khách hàng đến NIM. Ngoài ra, cần có thêm các nghiên cứu so sánh NIM giữa các ngân hàng và phân tích tác động của các chính sách của NHNN đến NIM.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (Net Interest Margin - NIM) là thước đo then chốt phản ánh năng lực sinh lời cốt lõi, hiệu quả quản trị khe hở lãi suất và độ an toàn tài chính của các Ngân hàng Thương mại (NHTM). Trong giai đoạn 1986–2022, nền kinh tế Việt Nam đạt quy mô GDP xấp xỉ 450 tỷ USD (tăng trưởng gần 50 lần), vươn lên vị trí thứ tư trong khu vực ASEAN. Đi kèm với sự phát triển này là quá trình chuyển đổi của hệ thống ngân hàng từ mô hình tín dụng truyền thống sang quản trị rủi ro đa tầng sau khủng hoảng tài chính 2008 và biến động đại dịch COVID-19 (2020–2021).

Đề tài nghiên cứu ứng dụng "Các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam" giải quyết bài toán tối ưu hóa cấu trúc tài chính ngân hàng thông qua phân tích kinh tế lượng chuyên sâu trên tập dữ liệu bảng (Panel Data) giai đoạn 2010–2022.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                             VẤN ĐỀ CỐT LÕI (PAIN POINTS)                     |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Biến động biên lãi thuần (NIM) trước áp lực chi phí huy động vốn (COF).   |
| 2. Rủi ro kỳ hạn và thanh khoản khi tỷ trọng tín dụng trung - dài hạn tăng. |
| 3. Hiện tượng bất đối xứng truyền dẫn lãi suất chính sách sang lãi suất vay.|
| 4. Xung đột giữa mở rộng quy mô tài sản và kiểm soát chi phí vận hành (CIR).|
+-----------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu

1. Mục tiêu 1: Xác định và định lượng hóa các yếu tố nội tại vi mô (SIZE, DEP, EQUITY, LOAN, COST) và ngoại cảnh vĩ mô (GDP, INF, INR) tác động đến NIM của các NHTM Việt Nam.
2. Mục tiêu 2: Xây dựng quy trình kiểm định kinh tế lượng đa tầng (Pooled OLS, FEM, REM), chẩn đoán các khuyết tật mô hình (phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) và xử lý triệt để bằng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares).
3. Mục tiêu 3: Đề xuất hệ thống giải pháp định lượng thực thi cho các NHTM và khuyến nghị chính sách tiền tệ cho Ngân hàng Nhà nước (NHNN).

Phạm vi và Giới hạn nghiên cứu

• Không gian: 27 Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) đại diện cho hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
• Thời gian: Chuỗi dữ liệu 13 năm (2010–2022) gồm 348 quan sát bảng cân đối (Balanced/Unbalanced Panel Data).
• Nguồn dữ liệu: Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, báo cáo thường niên từ Vietstock/CafeF và chỉ số kinh tế vĩ mô từ World Bank Open Data.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu NIM trong hệ thống ngân hàng thương mại đối mặt với tính phức tạp của dữ liệu vi mô lặp lại theo thời gian. Bảng đối chiếu các phương pháp tiếp cận ước lượng kinh tế lượng:

Phương pháp ước lượng	Ưu điểm	Nhược điểm	Đánh giá tính phù hợp
Pooled OLS	Đơn giản, dễ tính toán tham số cơ sở.	Bỏ qua sai số đặc thù của từng ngân hàng ($\alpha_i$), gây chệch hệ số.	Bị bác bỏ bởi kiểm định F-test ($p < 0.0001$).
Fixed Effects (FEM)	Kiểm soát đặc tính riêng biệt bất biến theo thời gian của từng ngân hàng.	Mất bậc tự do khi số lượng ngân hàng ($N$) lớn; không khử được tự tương quan.	Bị bác bỏ bởi kiểm định Hausman ($p = 0.9085$).
Random Effects (REM)	Hiệu quả khi sai số ngẫu nhiên không tương quan với các biến độc lập.	Không giải quyết được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi.	Được chọn ban đầu nhưng tồn tại khuyết tật sai số.
FGLS (Lựa chọn)	Khắc phục đồng thời phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc 1 AR(1).	Yêu cầu số quan sát $T$ và $N$ đủ lớn để ma trận hiệp phương sai khả thi.	Tối ưu nhất cho mẫu 348 quan sát (2010–2022).

Ma trận ưu tiên yêu cầu nghiên cứu (MoSCoW)

• Must-have (Bắt buộc): Đo lường NIM chuẩn hóa theo Golin (2001); kiểm tra đa cộng tuyến qua hệ số VIF; kiểm định F-test, Breusch-Pagan Lagrangian, Hausman test và Wooldridge autocorrelation test.
• Should-have (Cần có): Xử lý triệt để khuyết tật bằng hồi quy FGLS đa biến; bóc tách tương quan vi mô và vĩ mô.
• Could-have (Có thể có): Mở rộng so sánh với các ngân hàng thuộc khối ASEAN-4.
• Won't-have (Không thực hiện): Không đi sâu vào mô hình định giá phái sinh lãi suất phi tuyến tính.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|              SƠ ĐỒ KHUNG PHÂN TÍCH KINH TẾ LƯỢNG (PIPELINE)                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| [BCTC 27 NHTMCP (2010-2022)] + [Dữ liệu World Bank (GDP, INF, INR)]        |
|               [Tiền xử lý & Chuẩn hóa biến số (Stata 17)]                   |
|               [Ước lượng cơ sở: Pooled OLS, FEM, REM]                       |
|       [Chẩn đoán khuyết tật sai số: Breusch-Pagan & Wooldridge Test]        |
|              [Ước lượng hiệu chỉnh FGLS (Feasible GLS)]                     |
|             [Đánh giá giả thuyết & Hàm ý chính sách NHTM/NHNN]              |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Thiết kế hệ thống mô hình kinh tế lượng

Mô hình thực nghiệm tổng quát được thiết lập dựa trên khung lý thuyết cận biên lãi suất của Ho & Saunders (1981) và Golin (2001):

$$NIM_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 DEP_{it} + \beta_3 EQUITY_{it} + \beta_4 LOAN_{it} + \beta_5 COST_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + \beta_8 INR_t + e_{it}$$

Từ điển dữ liệu biến số (Data Dictionary)

Ký hiệu biến	Tên biến	Công thức định lượng	Kỳ vọng	Cơ sở lý thuyết
NIM	Thu nhập lãi cận biên	$(\text{Thu nhập lãi} - \text{Chi phí lãi}) / \text{Tổng tài sản sinh lời}$	Biến PT	Golin (2001)
SIZE	Quy mô ngân hàng	$\ln(\text{Tổng tài sản})$	$(+)$	Sharma & Gounder (2011)
DEP	Tỷ lệ tiền gửi	$\text{Tiền gửi khách hàng} / \text{Tổng tài sản}$	$(+)$	Awdeh & Hamadi (2012)
EQUITY	Tỷ lệ vốn chủ sở hữu	$\text{Tổng vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$	$(+)$	Islam & Nishiyama (2016)
LOAN	Tỷ lệ dư nợ cho vay	$\text{Tổng dư nợ cho vay} / \text{Tổng tài sản}$	$(+)$	Endri & Marlina (2020)
COST	Tỷ lệ chi phí hoạt động	$\text{Tổng chi phí hoạt động} / \text{Tổng thu nhập}$	$(+)$	Maudos & Guevara (2004)
GDP	Tăng trưởng kinh tế	$(GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$	$(+)$	Hoàng Vũ Chính (2017)
INF	Tỷ lệ lạm phát	Chỉ số giá tiêu dùng CPI hàng năm	$(-)$	Abate & Mesfin (2019)
INR	Lãi suất thực	$\text{Lãi suất danh nghĩa} - \text{Lạm phát}$	$(+)$	Endri & Marlina (2020)

---

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích trên Stata 17

Toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu bảng, chẩn đoán thống kê và ước lượng mô hình được tự động hóa thông qua hệ thống script kinh tế lượng trên Stata 17:

* Thiết lập cấu trúc Panel Data (27 ngân hàng, 13 năm)
clear all
import excel "vietnam_banks_panel_2010_2022.xlsx", sheet("Data") firstrow
xtset bank_id year

* Kiểm tra đa cộng tuyến (VIF test qua Pooled OLS)
regress NIM SIZE DEP EQUITY LOAN COST GDP INF INR
vif

* Ước lượng các mô hình cơ sở
regress NIM SIZE DEP EQUITY LOAN COST GDP INF INR               // Pooled OLS
estimates store pooled_ols

xtreg NIM SIZE DEP EQUITY LOAN COST GDP INF INR, fe             // Fixed Effects Model
estimates store fem

xtreg NIM SIZE DEP EQUITY LOAN COST GDP INF INR, re             // Random Effects Model
estimates store rem

* Kiểm định lựa chọn mô hình
hausman fem rem                                                  // Hausman Test

* Kiểm tra khuyết tật mô hình trên REM
xttest0                                                          // Breusch-Pagan LM Test
xtserial NIM SIZE DEP EQUITY LOAN COST GDP INF INR              // Wooldridge Autocorrelation Test

* Khắc phục hoàn toàn phương sai thay đổi & tự tương quan bằng FGLS
xtgls NIM SIZE DEP EQUITY LOAN COST GDP INF INR, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store fgls_model

Kiểm định và chẩn đoán mô hình

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                   KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH KINH TẾ LƯỢNG ĐA TẦNG                   |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Kiểm định Đa cộng tuyến (VIF):                                            |
|    - Mean VIF = 1.61 (Max: DEP = 2.03; Min: GDP = 1.02)                     |
|    - Kết luận: Không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (VIF << 10).   |
|                                                                             |
| 2. Kiểm định Lựa chọn Mô hình:                                              |
|    - F-Test (FEM vs Pooled OLS): F(26, 313) = 17.08 | Prob > F = 0.0000     |
|      -> Bác bỏ Pooled OLS, chấp nhận FEM.                                   |
|    - Breusch-Pagan LM (REM vs Pooled OLS): Chibar2(01) = 573.00 | p = 0.0000|
|      -> Bác bỏ Pooled OLS, chấp nhận REM.                                   |
|    - Hausman Test (FEM vs REM): Chi2(8) = 3.38 | Prob > Chi2 = 0.9085       |
|      -> Chấp nhận H0, chọn mô hình Random Effects Model (REM).              |
|                                                                             |
| 3. Chẩn đoán Khuyết tật trên REM:                                            |
|    - Kiểm định Phương sai thay đổi (BP): Chibar2(01) = 573.00 (p = 0.0000)  |
|      -> Mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.              |
|    - Kiểm định Tự tương quan (Wooldridge): F(1, 26) = 40.074 (p = 0.0000)   |
|      -> Mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1 AR(1).         |
|                                                                             |
| 4. Xử lý triệt để:                                                          |
|    -> Áp dụng ước lượng FGLS panels(heteroskedastic) corr(ar1).              |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Kết quả ước lượng FGLS thực nghiệm

Mô hình hồi quy FGLS cho giá trị $Prob > \chi^2 = 0.0000$, khẳng định mức độ tin cậy vượt trội của toàn bộ hàm hồi quy:

Tên biến	Hệ số hồi quy ($\beta$)	Sai số chuẩn	Giá trị $z$	Mức ý nghĩa ($P > |z|$)	Đánh giá giả thuyết
SIZE	+0.00253	0.00057	4.44	0.000***	Chấp nhận $H_1$ (Tác động dương)
DEP	-0.02000	0.00391	-5.12	0.000***	Bác bỏ $H_2$ (Đảo chiều âm)
EQUITY	+0.12100	0.01280	9.45	0.000***	Chấp nhận $H_3$ (Tác động dương mạnh)
LOAN	+0.02820	0.00388	7.27	0.000***	Chấp nhận $H_4$ (Tác động dương)
COST	-0.00021	0.00007	-3.07	0.002***	Bác bỏ $H_5$ (Tác động âm)
GDP	+0.00246	0.01420	0.17	0.863	Không có ý nghĩa thống kê
INF	+0.04610	0.00762	6.05	0.000***	Bác bỏ $H_7$ (Tác động dương)
INR	+0.00633	0.00483	1.31	0.190	Không có ý nghĩa thống kê
_cons	-0.03270	0.01370	-2.39	0.017**	Có ý nghĩa thống kê

$$\text{Mức ý nghĩa: } *** p < 0.01; \quad ** p < 0.05; \quad * p < 0.1$$

Phương trình hồi quy chuẩn hóa cuối cùng: $$NIM_{it} = -0.0327 + 0.00253 \cdot SIZE_{it} - 0.0200 \cdot DEP_{it} + 0.121 \cdot EQUITY_{it} + 0.0282 \cdot LOAN_{it} - 0.000209 \cdot COST_{it} + 0.0461 \cdot INF_t$$

---

Đổi mới và đóng góp

1. Khắc phục độ chệch ước lượng dữ liệu bảng: So với các nghiên cứu tiền nhiệm chỉ dừng lại ở Pooled OLS hoặc REM thuần túy (Hoàng Trung Khánh & Vũ Thị Đan Trà, 2015), nghiên cứu này thiết lập chu trình chẩn đoán kiểm định FGLS, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng suy diễn sai lệch do phương sai thay đổi ($p = 0.0000$) và tự tương quan ($p = 0.0000$).
2. Phát hiện thực nghiệm về biến Tiền gửi (DEP): Trái ngược với kỳ vọng truyền thống của Awdeh & Hamadi (2012), tại Việt Nam hệ số DEP mang giá trị âm ($\beta = -0.0200, p < 0.001$). Điều này chỉ ra rằng việc gia tăng tiền gửi giá đắt (tiền gửi có kỳ hạn lãi suất cao) mà không tối ưu hóa tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn (CASA) sẽ trực tiếp bào mòn biên lãi thuần của ngân hàng.
3. Định lượng sức mạnh đệm vốn (EQUITY): Hệ số $\beta = +0.121$ ($p = 0.000$) khẳng định mức độ tự chủ vốn là nhân tố tác động tích cực lớn nhất đến NIM. Ngân hàng có tỷ lệ đệm vốn cao giúp giảm thiểu chi phí huy động rủi ro tín dụng và tăng biên lợi nhuận ròng.
4. Cơ chế truyền dẫn lạm phát (INF): Biến INF tác động cùng chiều ($\beta = +0.0461, p < 0.001$), chứng minh các NHTM Việt Nam có khả năng định giá chuyển giao lãi suất (Pass-through Pricing Power) nhanh chóng sang khách hàng vay trong các thời kỳ lạm phát gia tăng.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                  KHUYẾN NGHỊ THỰC THI CHO HỆ THỐNG NHTM                     |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Tối ưu hóa cơ cấu CASA (Quản trị biến DEP):                              |
|    - Đẩy mạnh số hóa dịch vụ thanh toán để gia tăng tiền gửi không kỳ hạn. |
|    - Mục tiêu: Hạ tỷ chi phí huy động vốn (COF) từ 0.35% - 0.75%/năm.       |
|                                                                             |
| 2. Quản trị khe hở nhạy cảm lãi suất (Asset-Liability Management - ALM):    |
|    - Tái cấu trúc danh mục tín dụng theo hướng sinh lời cao (Bán lẻ, SME).  |
|    - Tận dụng quy mô (SIZE, beta = 0.00253) nhằm khai thác tính kinh tế quy mô.|
|                                                                             |
| 3. Tăng cường năng lực vốn tự có (EQUITY, beta = 0.121):                    |
|    - Tăng vốn cấp 1, củng cố tỷ lệ an toàn vốn CAR theo Basel II/III.       |
|                                                                             |
| 4. Tinh giản chi phí vận hành (COST, beta = -0.000209):                     |
|    - Tự động hóa quy trình tín dụng (LOS/LMS) để kéo giảm tỷ lệ CIR < 35%.  |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Lộ trình triển khai chiến lược (Implementation Roadmap)

Năm 1: Chuẩn hóa dữ liệu ALM & Tái cơ cấu danh mục huy động vốn CASA
Năm 2: Nâng tỷ lệ an toàn vốn CAR > 10.5% & Tự động hóa thẩm định tín dụng
Năm 3: Tối ưu hóa biên lãi thuần NIM đạt mục tiêu kỳ vọng 3.8% - 4.5%

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế mẫu nghiên cứu: Dữ liệu nghiên cứu dừng lại ở 27 NHTMCP với 348 quan sát; chưa tích hợp toàn diện dữ liệu các chi nhánh ngân hàng nước ngoài và ngân hàng 100% vốn nhà nước (Agribank).
• Cấu trúc độ trễ động: Nghiên cứu chưa xem xét tác động trễ của NIM ($NIM_{t-1}$) thông qua các phương pháp ước lượng mô hình động như GMM hệ thống (System GMM - Blundell & Bond).
• Hướng phát triển: Mở rộng nghiên cứu với mô hình Dynamic Panel System GMM kết hợp phân tích các yếu tố phi tài chính (tín dụng xanh ESG, mức độ số hóa Digital Banking Score) giai đoạn 2023–2028.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Ban điều hành NHTM & Khối ALM: Nhận diện trọng số tác động thực nghiệm ($\beta$) để hoạch định chính sách lãi suất huy động - cho vay và phân bổ hạn mức tín dụng.
• Ngân hàng Nhà nước (NHNN): Cơ sở tham chiếu thực tế để điều tiết room tín dụng, tỷ lệ LDR (Loan-to-Deposit Ratio) và chính sách lãi suất tái chiết khấu.
• Chuyên viên phân tích tài chính & Nhà đầu tư: Khung tham chiếu lượng hóa để định giá cổ phiếu ngân hàng dựa trên sức khỏe biên lãi thuần NIM.
• Sinh viên & Nghiên cứu viên kinh tế: Tài liệu học thuật chuẩn mực về quy trình hồi quy dữ liệu bảng và xử lý khuyết tật bằng FGLS trên Stata.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lựa chọn mô hình FGLS thay vì Pooled OLS, FEM hay REM?

Pooled OLS bị loại bỏ do kiểm định $F(26, 313) = 17.08$ ($p = 0.0000$) và Breusch-Pagan ($p = 0.0000$). Giữa FEM và REM, kiểm định Hausman xác nhận REM phù hợp ($p = 0.9085$). Tuy nhiên, REM vi phạm giả định phương sai đồng nhất ($p = 0.0000$) và độc lập chuỗi ($p = 0.0000$). Phương pháp FGLS là công cụ bắt buộc để thu được ước lượng không chệch, hiệu quả và có phương sai nhỏ nhất (BLUE).

2. Vì sao tỷ lệ tiền gửi (DEP) lại có mối tương quan âm với NIM tại Việt Nam?

Trong giai đoạn 2010–2022, nhiều NHTM chạy đua lãi suất huy động nhằm đảm bảo thanh khoản, làm tăng mạnh tỷ trọng tiền gửi có kỳ hạn chi phí cao. Khi tốc độ tăng chi phí lãi vượt quá tốc độ sinh lời của tài sản cho vay, tỷ lệ DEP tăng sẽ làm suy giảm NIM ($\beta = -0.0200$).

3. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQUITY) đóng vai trò gì đối với NIM?

Hệ số hồi quy $\beta = +0.121$ ($p = 0.0000$) cho thấy đệm vốn tự có đóng vai trò bảo hiểm rủi ro, giảm chi phí phá sản kỳ vọng, giúp ngân hàng tiếp cận nguồn vốn liên ngân hàng với lãi suất ưu đãi và mở rộng danh mục tài sản sinh lời an toàn.

4. Quy mô ngân hàng (SIZE) lớn có luôn mang lại NIM cao hơn?

Đúng theo kết quả thực nghiệm ($\beta = +0.00253, p = 0.0000$). Các ngân hàng quy mô lớn tại Việt Nam sở hữu lợi thế mạng lưới chi nhánh, hạ tầng công nghệ số và mức độ nhận diện thương hiệu, cho phép huy động vốn với chi phí thấp hơn và đa dạng hóa danh mục tín dụng.

5. Yêu cầu công nghệ và dữ liệu để tái lập nghiên cứu này là gì?

Cần cài đặt phần mềm Stata phiên bản 15 trở lên (khuyến nghị Stata 17 SE/MP), Microsoft Excel xử lý dữ liệu thô, cùng bộ dữ liệu BCTC hợp nhất kiểm toán của các ngân hàng thương mại được chuẩn hóa theo chuẩn mực kế toán VAS.

---

Kết luận

Nghiên cứu đã chứng minh một cách tường minh và có hệ thống các nhân tố quyết định tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của 27 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010–2022. Bằng việc ứng dụng phương pháp ước lượng FGLS giải quyết triệt để các khuyết tật dữ liệu bảng, công trình chỉ ra rằng: Quy mô (SIZE), Vốn chủ sở hữu (EQUITY), Dư nợ cho vay (LOAN) và Lạm phát (INF) có tác động tích cực; trong khi Tỷ lệ tiền gửi (DEP) và Chi phí hoạt động (COST) tạo áp lực tiêu cực lên NIM. Kết quả này cung cấp luận cứ khoa học vững chắc cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc cân bằng cấu trúc vốn, tối ưu hóa CASA và nâng cao hiệu quả sinh lời bền vững trong kỷ nguyên tài chính số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 đã thực hiện tóm tắt nội dung của đề tài “ Các yếu tố tác động đến tỷ lệ Thu nhập lãi cận biên của các NHTM Việt Nam”. Xác định các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu. Đồng thời, chỉ ra các đối tượng cũng như phạm vi nghiên cứu, mô tả về phương pháp nghiên cứu cũng như đóng góp của đề tài và đưa ra bố cục của khóa luận. 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.

TỔNG QUAN VỀ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN 2. Khái niệm Theo Golin (2001) Thu nhập lãi cận biên (Net – Interest Margin – NIM) là một chỉ số quan trọng với NHTM và các tổ chức kinh tế tài chính, bởi vì nó cung cấp một cái nhìn hiệu quả trong việc quản lý nguồn thu nhập lãi cũng như chi phí lãi. NIM đo lường bằng cách lấy chênh lệch giữa thu nhập từ lãi (lãi thu từ khoản vay) và chi phí lãi (lãi phải trả cho người gửi tiền và các nguồn vốn khác) chi cho tổng tài sản sinh lời của ngân hàng. NIM thường được tính trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một quý hoặc một năm và được biểu thị dưới dạng phần trăm.

Lãi suất cận biên (NIM) trong ngành ngân hàng là sự chênh lệch giữa thu nhập lãi (tiền lãi thu được từ các khoản cho vay và đầu tư) và chi phí lãi (lãi phải trả cho người gửi tiền và các nguồn vốn khác) chia cho tổng tài sản sinh lời bình quân. Nó là một chỉ số đóng vai trò then chốt trong việc đo lường hiệu quả của NHTM trong việc quản lý lãi suất và tài sản. Tarus và cộng sự (2012). Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) là sự chênh lệch giữa tỷ lệ lợi nhuận thu được từ việc cho vay và tỷ lệ lợi nhuận phải trả đối với tiền gửi và các nguồn vốn khác của ngân hàng.

NIM thể hiện khả năng sinh lời của NHTM thông qua việc duy trì các hoạt động kinh doanh cốt lõi. Cách thức đo lường tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NIM được tính bằng công thức sau: 𝑵𝑰𝑴 = (𝑻𝒉𝒖 𝒏𝒉ậ𝒑 𝒍ã𝒊 − 𝑪𝒉𝒊 𝒑𝒉í 𝒍ã𝒊)/(𝑻ổ𝒏𝒈 𝒕à𝒊 𝒔ả𝒏 𝒔𝒊𝒏𝒉 𝒍ờ𝒊) (2.1) Nguồn: Golin (2001) Trong đó: Thu nhập lãi là tổng số tiền mà NHTM thu được từ việc cho vay tiền, đầu tư vào chứng khoán, tiền gửi ngân hàng, và các hoạt động tài chính khác sau khi đã trừ đi chi phí và các khoản lãi phải trả. 9 Chi phí lãi là tổng số tiền mà ngân hàng phải chi trả để chi trả lãi suất cho khoản vay từ nguồn vốn khác, chẳng hạn như tiền gửi của khách hàng hoặc các nguồn vốn vay từ thị trường tài chính. Tổng tài sản sinh lời giúp nhà quản lý và nhà đầu tư đánh giá sức khỏe tài chính và khả năng sinh lời của NHTM thông qua hoạt động tạo ra doanh thu từ tài sản cố định và lưu động.

Đây là một chỉ số quan trọng trong việc đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng từ các hoạt động tài chính cốt lõi. Nó thường bao gồm tiền gửi tại NHNN, tiền gửi và cho vay các tổ chức tín dụng khác, cũng như tổng cộng các khoản cho khách hàng và mua nợ, và bao gồm các khoản đầu tư vào chứng khoán. Các số liệu này thường được nằm trong Bảng cân đối kế toán của từng NHTM. Ngoài ra, để tính NIM, tổng tài sản sinh lời thường được tính trung bình qua các năm.

Phan Thị Thu Hà (2013) 2. Ý nghĩa của thu nhập lãi cận biên NIM (Net Interest Margin) là một chỉ số quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của ngân hàng, đặc biệt là khả năng sinh lời từ lãi suất. NIM càng cao cho thấy ngân hàng có khả năng làm tăng thêm lợi nhuận từ hoạt động cho vay và đầu tư. Ngược lại, NIM thấp gây giảm lợi nhuận, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và làm suy yếu sức khỏe tài chính của ngân hàng.

Do đó, NIM là một chỉ số quan trọng giúp duy trì ổn định tài chính, giúp ngân hàng ứng phó tốt hơn với biến động của thị trường. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN Dựa vào các lý thuyết về TNLCB, nghiên cứu cho thấy NIM chịu sự tác động của hai nhóm yếu tố gồm vĩ mô và vi mô. Các yếu tố vi mô Có 5 yếu tố nội tại tác động đến NIM. Dưới đây là các yếu tố cơ bản: Quy mô ngân hàng (SIZE): Các NHTM có quy mô lớn thường mang lại ưu thế khi thu hút tiền gửi từ khách hàng.

Do đó, có thể huy động tiền gửi với lãi suất thấp và cho vay với lãi suất thị trường. Tuy nhiên, quy mô lớn cũng đem lại nhiều rủi ro trong việc vận hành các hoạt động tài 10 chính. Ngược lại, NHTM có quy mô nhỏ thường sẽ khó khăn hơn trong việc cạnh tranh lãi suất so với các NHTM lớn. NHTM nhỏ phải chi trả các chi phí cao hơn và không có nhiều lựa chọn trong việc vận hành nguồn vốn và tài sản.

Trong hầu hết các bài nghiên cứu trong và ngoài nước, đề quy mô tổng tài sản của các NHTM không có sự chênh lệch, chỉ số quy mô của ngân hàng thường được tính bằng hàm Logarithm của tổng tài sản ngân hàng. Trong các bài nghiên cứu trong nước và thế giới, có nhiều công trình nghiên cứu giữa NIM và SIZE. Theo Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015) cho rằng quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến NIM vì ngân hàng có quy mô lớn sẽ có lợi thế trong việc cấp vốn, cập nhật công nghệ nhanh chóng và mở rộng mạng lưới hoạt động. Ngược lại, các ngân hàng có quy mô nhỏ sẽ có những bất lợi hơn vì năng lực tài chính yếu hơn, cũng như thách thức trong việc thúc đẩy phát triển và mở rộng mạng lưới kinh doanh dẫn đến tốc độ tăng trưởng chậm.

Mặt khác, cũng có những nghiên cứu không đồng nhất được đưa ra từ các nghiên cứu trước. Theo Awdeh & Hamadi (2012) và Islam & Nishiyama (2016) lại cho rằng SIZE quá lớn của một ngân hàng sẽ dẫn đến chi phí hoạt động và quản lý tăng cao, làm tăng nguy cơ rủi ro tín dụng của của ngân hàng dẫn đến sự sụt giảm của NIM. Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEP): DEP đóng vai trò quan trọng cấu trúc và hệ thống của ngành ngân hàng. Theo Awdeh & Hamadi (2012) và Endri & Marlina (2020) cho rằng khi DEP tăng, NHTM có nhiều nguồn tài chính mạnh hơn để cho vay, vì lãi suất cho vay cao hơn lãi suất tiết kiệm.

Bên cạnh đó, nếu NHTM tăng DEP mà không vận hành hiệu quả các rủi ro cho vay sẽ làm suy giảm TNLCB. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQUITY) EQUITY đóng vai trò không thể phủ nhận trong hệ thống và cơ cấu hoạt động của tổ chức này. VCSH đại diện cho nguồn vốn mà các chủ sở hữu ban đầu đầu tư và có thể bổ sung trong quá trình hoạt động kinh doanh của ngân hàng. 11 Quy mô vốn chủ sở hữu được đo lường bằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là thước đo mức độ ngại rủi ro do ảnh hưởng của vốn chủ sở hữu tối thiểu Maudos & Guevara (2004).

Tỷ lệ EQUITY cao có nghĩa với việc NHTM đang phát triển ổn định, giúp NHTM tạo sự uy tín từ khách hàng. Qua đó có thể nhận được nhiều tiền gửi của khách hàng và làm tăng tỷ lệ TNLCB. Tuy nhiên, một EQUITY quá cao phản ánh NHTM không vận hành hiệu quả nguồn vốn của mình, dẫn đến không tối ưu hóa các dịch vụ đầu tư. Đồng thời, việc tăng EQUITY là yếu tố giúp giảm rủi ro tài chính của ngân hàng, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của NHTM.

Theo Nguyễn Thị Mỹ Linh và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2015) cho rằng việc có một lượng vốn đáng kể giúp ngân hàng giảm thiểu tác động của những tổn thất không lường trước được, giúp ngân hàng tận dụng được các lợi thế tài chính của mình và không phải vay thêm, giảm chi phí đi vay và có nguồn lực để tạo ra lợi nhuận qua đó giúp việc gia tăng tỷ lệ TNLCB. Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (LOAN): LOAN được đo lường tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng. Tỷ lệ này phản ánh mức độ tập trung vào việc cho vay của ngân hàng trong các hoạt động truyền thống của họ. Theo Awdeh & Hamadi (2012), khi LOAN tăng có nghĩa là các NHTM đang tập chung vào hoạt động cho vay, điều này làm tăng tỷ lệ TNLCB vì lãi suất cho vay lớn hơn lãi suất huy động.

Tuy nhiên, theo Endri & Marlina (2020) tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản quá cao cũng có thể dẫn đến tình trạng rủi ro tín dụng, chi phí dự phòng rủi ro tăng cao, từ đó làm giảm lợi nhuận ròng và suy giảm NIM. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (COST): Theo Maudos & Guevara (2004) chi phí hoạt động được đo lường bằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập của NHTM. Khi tỷ lệ này cao, chứng tỏ NH đã bỏ ra một phần doanh thu cho các chi phí hoạt động như chi phí quản trị, chi phí nhân lực và chi phí khác liên quan đến vận hành. Phần lớn doanh thu tạo ra để bù vào những chi phí này thay vì tạo ra thu nhập, việc gia tăng COST nhìn chung sẽ làm giảm NIM.

Mặt khác, khi NH tập trung vào nâng cao trình độ nhân viên hoặc nâng cấp công nghệ nhằm mục đích hoạt động lâu dài. Mặc dù COST tăng lên, việc đầu tư vào các cải tiến này có 12 thể dẫn đến việc nâng cao tỷ lệ TNLCB. Chi phí hoạt động sẽ tác động chủ yếu tới tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, đặc biệt là các ngân hàng có nguồn thu chủ yếu từ lãi. Các yếu tố vĩ mô Có 3 yếu tố vĩ mô tác động đến NIM.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): GDP hay còn được gọi là tổng sản phẩm nội địa hay tổng sản phẩm quốc nội. Đây là một chỉ tiêu kinh tế vĩ mô để đo lường tổng thể các hoạt động kinh tế của quốc gia. Theo Rahman và các cộng sự (2015). Khi nền kinh tế phát triển vượt bậc, doanh nghiệp và các hộ kinh doanh sẽ có xu hướng vay nhiều hơn.

Điều này làm tăng tỷ lệ TNLCB của NH vì họ kiếm được nhiều lợi nhuận hơn.