Các yếu tố quyết định hiệu suất của ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Chuyên khảo phân tích The determinants of commercial banks performance in vietnam, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Tran Thi Thao
• Người hướng dẫn: Ph.D Nguyen Hong Yen
• Trường học: Banking Academy
• Chuyên ngành: Banking
• Đề tài: The Determinants of Commercial Banks Performance in Viet Nam
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• DECLERATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• TABLE OF CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: THEORETICAL BASIS OF BANK PERFORMANCE
• 1.1. Overview of commercial banks
• 1.2. Commercial bank and the role of commercial banks in the economy
• 1.3. Basic operations of commercial banks
• 1.4. The determinants of commercial bank performance
• 1.5. The efficiency and nature of the performance of commercial banks
• 1.6. Factors affecting the performance of commercial banks
• 1.7. Methods of evaluating the performance of commercial banks
• 2. CHAPTER 2: THE CURRENT STATUS OF THE VIETNAMESE BANKING SYSTEM
• 2.1. An overview of the development of the Vietnam commercial bank system
• 2.2. The current status of operational efficiency of the system of Vietnam's commercial banks in the period 2010-2020
• 2.3. The industry average of the ROE and ROA
• 2.4. Credit growth and economic growth in Vietnam
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH METHODS
• 3.1. Object range, timing and data collections
• 3.2. Research model building
• 3.3. Determine the variables of the model
• 3.4. Descriptive statistics of the variables in the model
• 3.5. Regression method used
• 3.6. Check for defects in the model
• 3.7. Autocorrelation Phenomenon Test
• 4. CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSION
• 4.1. Discuss research results
• 4.2. Equity Ratio - ETA
• 4.3. Funding Efficiency-DTA
• 4.4. Loan to Assets -LTA
• 4.5. Non-performing Loan - NPL
• 4.6. Operating Costs - CI
• 4.7. Bank Size - SIZE
• 4.8. Economic Growth - GDP
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
• 5.1. Trends in the banking industry 2021-2030
• 5.2. For State Bank and Government
• 5.3. For Commercial Banks
• 5.4. Limitations of topic
• 5.5. Suggestions for next research
• ABBREVIATION
• LIST OF TABLES AND FIGURES
• INTRODUCTION

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hiệu Suất Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò trung gian tài chính quan trọng, kết nối nguồn vốn dư thừa và thiếu hụt trong nền kinh tế. Hiệu quả hoạt động của NHTM có ảnh hưởng lớn đến tăng trưởng kinh tế. Trong bối cảnh hội nhập và cạnh tranh gay gắt, nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng là vấn đề sống còn. Nghiên cứu về các yếu tố quyết định hiệu suất của NHTM tại Việt Nam là vô cùng cần thiết. Các NHTM cạnh tranh lẫn nhau và cả với các tổ chức tài chính phi ngân hàng, vì vậy các ngân hàng không thể cạnh tranh sẽ bị loại và thay thế bằng những ngân hàng hiệu quả hơn. Một ngân hàng hoạt động hiệu quả, kỷ luật sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng trong các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế.

Theo Mat-Nor và cộng sự (2006), hiệu quả là một trong nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi của nền kinh tế. Theo nghiên cứu về dự đoán thất bại của ngân hàng, Barr, Seifor & Siems (1994) tuyên bố rằng hiệu quả hoạt động luôn là yếu tố ảnh hưởng đến sự thất bại của một ngân hàng.

1.1. Vai Trò Của Ngân Hàng Thương Mại Trong Nền Kinh Tế

NHTM là cầu nối giữa tiết kiệm và đầu tư, cung cấp các dịch vụ tài chính đa dạng. Hoạt động hiệu quả của NHTM thúc đẩy tăng trưởng tín dụng, tạo việc làm và hỗ trợ phát triển doanh nghiệp. Thị trường tài chính Việt Nam phụ thuộc rất nhiều vào các NHTM. Các NHTM đóng một vai trò quan trọng và tích cực trong sự phát triển kinh tế của một quốc gia. Nếu hệ thống ngân hàng hoạt động hiệu quả và kỷ luật, nó sẽ mang lại sự tăng trưởng nhanh chóng trong các lĩnh vực khác nhau của nền kinh tế.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Hiệu Suất Trong Môi Trường Cạnh Tranh

Toàn cầu hóa và sự phát triển của công nghệ đã gia tăng cạnh tranh trong ngành ngân hàng. Các NHTM cần liên tục cải thiện hiệu suất để duy trì lợi thế cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng ngân hàng. Việc nâng cao hiệu quả hoạt động là một vấn đề sống còn đối với các ngân hàng thương mại. Rất nhiều nghiên cứu ở cả trong và ngoài nước đã được thực hiện để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

II. Thách Thức Đo Lường Đánh Giá Hiệu Suất Ngân Hàng

Việc đo lường hiệu quả hoạt động ngân hàng gặp nhiều khó khăn do tính đa dạng của dịch vụ, sự phức tạp trong định giá và các quy định pháp lý chặt chẽ. Các phương pháp đánh giá truyền thống như ROA, ROE có những hạn chế nhất định. Cần có các phương pháp tiếp cận toàn diện hơn để đánh giá chính xác năng lực tài chính ngân hàng. Để đo lường hiệu quả kinh tế của một đơn vị hoặc công ty, Farrel (1957) là người đầu tiên sử dụng phương pháp DEA. Charnes, Cooper và Rhodes (1978) và các nhà nghiên cứu sau này đã dựa trên nghiên cứu của Farrel để tiếp tục nghiên cứu và phát triển phương pháp này.

2.1. Sự Đa Dạng Của Dịch Vụ Ngân Hàng Khó Khăn Đo Lường

NHTM cung cấp nhiều loại dịch vụ khác nhau, từ tín dụng, thanh toán đến đầu tư và tư vấn. Việc đo lường hiệu quả của từng dịch vụ và tổng thể ngân hàng trở nên phức tạp. Bất bình đẳng về những dịch vụ mà ngân hàng cung cấp và cách đo lường chúng. Các dịch vụ ngân hàng thường không được định giá công khai mà thông qua lãi suất thị trường dưới số dư tiền gửi, khiến dòng doanh thu quan sát được không chính xác để chọn đầu ra quan trọng để đưa vào sản phẩm.

2.2. Hạn Chế Của Các Chỉ Số Tài Chính Truyền Thống ROA ROE

Các chỉ số ROA, ROE chỉ phản ánh một phần hiệu suất của ngân hàng, bỏ qua các yếu tố như rủi ro, hiệu quả hoạt động và quản trị rủi ro ngân hàng. Cần kết hợp nhiều chỉ số và phương pháp phân tích để có cái nhìn toàn diện. Phương pháp này có hai nhược điểm chính: Thứ nhất, không thể đánh giá giá trị thị trường của tài sản, mức độ rủi ro; Thứ hai, phương pháp này chỉ phù hợp khi ngân hàng sử dụng một đầu vào hoặc tạo ra một đầu ra duy nhất.

III. Phương Pháp Phân Tích Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ngân Hàng

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích định lượng, kết hợp dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2020. Mô hình hồi quy được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời ngân hàng, bao gồm các yếu tố nội tại (tỷ lệ vốn, hiệu quả hoạt động, chất lượng tín dụng) và yếu tố vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát). Việc chọn biến đầu vào và đầu ra, phương pháp DEA khá phổ biến và được nhiều tác giả sử dụng để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Các đặc điểm cụ thể của ngành ngân hàng là các yếu tố đầu ra và đầu vào có tác động đa chiều, do đó mối tương quan của các biến nghiên cứu sẽ cho kết quả phản ánh thực tế và giúp người đọc có cái nhìn toàn diện để đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại.

3.1. Mô Hình Hồi Quy Với Các Biến Nội Tại Vĩ Mô

Mô hình hồi quy đa biến được xây dựng để đánh giá tác động của các yếu tố nội tại (ví dụ: tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ xấu, chi phí hoạt động) và các yếu tố vĩ mô (ví dụ: tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất) đến hiệu suất của NHTM. Các biến này được lựa chọn dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả nghiên cứu trước đây.

3.2. Sử Dụng Dữ Liệu Thứ Cấp Từ Báo Cáo Tài Chính

Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các NHTM Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán trong giai đoạn 2010-2020. Dữ liệu được xử lý và phân tích bằng phần mềm thống kê chuyên dụng (ví dụ: Stata, Eviews).

IV. Kết Quả Tác Động Của Các Yếu Tố Lên Hiệu Suất Ngân Hàng

Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố như tỷ lệ vốn chủ sở hữu, hiệu quả hoạt động, chất lượng tín dụng và tăng trưởng GDP có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của NHTM Việt Nam. Tỷ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời. Các NHTM có quy mô lớn thường có hiệu suất tốt hơn. Các yếu tố khách quan của môi trường kinh tế vĩ mô Việt Nam cũng tác động trực tiếp đến năng lực cạnh tranh của các NHTM.

4.1. Ảnh Hưởng Của Tỷ Lệ Vốn Chủ Sở Hữu Hiệu Quả Hoạt Động

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp NHTM tăng cường khả năng chống chịu rủi ro và cải thiện khả năng thanh khoản ngân hàng. Hiệu quả hoạt động tốt giúp giảm chi phí và tăng doanh thu, từ đó cải thiện khả năng sinh lời. Ukrainian ngân hàng bị ảnh hưởng bởi các khoản vay chất lượng thấp và thiếu quản lý để thu được lợi nhuận đáng kể từ khối lượng tiền gửi ngày càng tăng.

4.2. Tác Động Của Chất Lượng Tín Dụng Tăng Trưởng GDP

Chất lượng tín dụng tốt (tỷ lệ nợ xấu thấp) giúp giảm thiểu rủi ro và tăng doanh thu từ hoạt động tín dụng. Tăng trưởng GDP tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động kinh doanh của NHTM và cải thiện khả năng trả nợ của khách hàng. Nghiên cứu cho thấy rằng lợi nhuận của các ngân hàng ở Latvia chủ yếu bị ảnh hưởng bởi môi trường kinh tế, vận tải, ngân sách và cạnh tranh trong lĩnh vực ngân hàng ở quốc gia này.

V. Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Suất Ngân Hàng Việt Nam

Để nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng, các NHTM cần tập trung vào tăng cường năng lực quản trị rủi ro, nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện chất lượng tín dụng và tận dụng công nghệ ngân hàng. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) cần tiếp tục hoàn thiện khuôn khổ pháp lý và chính sách tiền tệ để hỗ trợ sự phát triển ổn định và bền vững của ngành ngân hàng. Các yếu tố như quy mô tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, rủi ro, chi phí hoạt động thường được sử dụng làm yếu tố nội bộ ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của Ngân hàng Thương mại (Athanasoglou et al., 2008; Dietrich and Wanzenried, 2011, Batten and Vinh, 2019).

5.1. Tăng Cường Quản Trị Rủi Ro Cải Thiện Chất Lượng Tín Dụng

NHTM cần áp dụng các chuẩn mực Basel II/III và các phương pháp quản trị rủi ro tiên tiến để giảm thiểu rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường. Cần tăng cường công tác thẩm định tín dụng và quản lý nợ xấu. Chất lượng tín dụng tốt (tỷ lệ nợ xấu thấp) giúp giảm thiểu rủi ro và tăng doanh thu từ hoạt động tín dụng.

5.2. Nâng Cao Hiệu Quả Hoạt Động Ứng Dụng Công Nghệ

NHTM cần tối ưu hóa quy trình hoạt động, giảm chi phí và tăng doanh thu thông qua việc ứng dụng công nghệ thông tin và các giải pháp số hóa. Cần đầu tư vào đào tạo và phát triển chất lượng nguồn nhân lực ngân hàng. Nghiên cứu cho thấy rằng lợi nhuận của các ngân hàng ở Latvia chủ yếu bị ảnh hưởng bởi môi trường kinh tế, vận tải, ngân sách và cạnh tranh trong lĩnh vực ngân hàng ở quốc gia này.

VI. Kết Luận Tương Lai Hướng Nghiên Cứu Hiệu Suất Ngân Hàng

Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố quyết định hiệu suất của NHTM Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có thể giúp các nhà quản lý ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định phù hợp để nâng cao năng lực cạnh tranh ngân hàng và đảm bảo sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng. Cần có thêm các nghiên cứu sâu hơn về tác động của hội nhập kinh tế quốc tế và chính sách tiền tệ đến hiệu suất của NHTM.

6.1. Hạn Chế Của Nghiên Cứu Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Nghiên cứu này có một số hạn chế, ví dụ như phạm vi dữ liệu và phương pháp phân tích. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi dữ liệu, sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến hơn và tập trung vào các khía cạnh cụ thể của hiệu suất ngân hàng. Nghiên cứu này có một số hạn chế, ví dụ như phạm vi dữ liệu và phương pháp phân tích.

6.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Đối Với Nhà Quản Lý Chính Sách

Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý ngân hàng để đưa ra các quyết định chiến lược và nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Đồng thời, kết quả nghiên cứu cũng giúp các nhà hoạch định chính sách xây dựng các chính sách phù hợp để hỗ trợ sự phát triển ổn định và bền vững của ngành ngân hàng. Cần có thêm các nghiên cứu sâu hơn về tác động của hội nhập kinh tế quốc tế và chính sách tiền tệ đến hiệu suất của NHTM.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò huyết mạch trong nền kinh tế thị trường, thực hiện chức năng cầu nối trung gian chuyển hóa vốn từ khu vực thặng dư sang khu vực thâm hụt (Peter S. Rose, 2004). Tại Việt Nam, giai đoạn 2010–2020 chứng kiến cuộc tái cơ cấu sâu rộng lần thứ ba của hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD). Giai đoạn 2011–2014 ghi nhận tỷ lệ nợ xấu (NPLs) toàn ngành tăng vọt từ 2,52% lên đỉnh điểm 4,63%–4,90% vào năm 2012, lãi suất liên ngân hàng có thời điểm chạm ngưỡng 30%–40%, dẫn đến suy giảm nghiêm trọng hiệu quả tài chính: tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) sụt giảm từ trên 20% (2010–2011) xuống mức đáy 5,99% vào năm 2015, và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) giảm xuống dưới 0,60%.

[Khu vực Thặng dư] (Hộ gia đình, Doanh nghiệp)
[Khu vực Thâm hụt] (Dự án đầu tư, Sản xuất kinh doanh)

Vấn đề đặt ra là việc xác định chính xác các nhân tố nội tại và ngoại cảnh chi phối hiệu suất kinh doanh của các NHTM nhằm thiết lập nền tảng an toàn tài chính theo các chuẩn mực quốc tế mới như Basel II (Thông tư 41/2016/TT-NHNN). Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Thị Thảo (Chương trình Chất lượng cao K20, Học viện Ngân hàng; Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hồng Yến) tập trung giải quyết bài toán định lượng: "Các yếu tố quyết định hiệu suất của ngân hàng thương mại tại Việt Nam" (The Determinants of Commercial Banks Performance in Viet Nam).

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại thông qua phương pháp phi cấu trúc (chỉ số ROA, ROE) và phương pháp cấu trúc (biên giới ngẫu nhiên SFA, màng bao dữ liệu DEA).
2. Xây dựng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (Panel Data) đánh giá tác động của 6 nhân tố nội tại (ETA, DTA, LTA, NPL, CI, SIZE) và 2 nhân tố kinh tế vĩ mô (GDP, INF) đến hiệu suất hoạt động của 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010–2020 (275 quan sát).
3. Kiểm định các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) và áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) để khắc phục sai số, đảm bảo tính vững của các ước lượng.
4. Đề xuất các khuyến nghị chính sách cho Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và chiến lược quản trị cho các NHTM giai đoạn 2021–2030.

Phạm vi và giới hạn dữ liệu

• Phạm vi không gian: 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam (bao gồm ACB, VIB, MSB, SHB, LPB, OCB, ABB, PGB, NAB, BVB, SGB,...).
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp hàng năm từ báo cáo tài chính đã kiểm toán, báo cáo thường niên, thống kê từ NHNN và Tổng cục Thống kê trong 11 năm (2010–2020).
• Kích thước mẫu: Bộ dữ liệu bảng cân bằng với $N = 25$ ngân hàng, $T = 11$ năm, tổng cộng $275$ quan sát.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng và phương pháp tiếp cận

Trong nghiên cứu kinh tế lượng tài chính ngân hàng, việc đo lường hiệu quả hoạt động được phân tách thành hai hướng tiếp cận chính: tiếp cận phi cấu trúc (Non-structural Approach) và tiếp cận cấu trúc (Structural Approach) (Hughes & Mester, 2008).

Tiêu chí	Tiếp cận Phi cấu trúc (Tỷ số tài chính: ROA, ROE)	Phân tích Màng bao Dữ liệu (DEA - Non-parametric)	Biên giới Ngẫu nhiên (SFA - Parametric)	Mô hình Hồi quy Dữ liệu bảng (Panel GLS)
Bản chất toán học	Tỷ số tài chính đơn lẻ	Tối ưu hóa quy hoạch tuyến tính (Non-parametric)	Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (Parametric)	Ước lượng hồi quy đa biến có hiệu chỉnh sai số
Xử lý đa đầu vào/đầu ra	Kém (chỉ xét từng cặp chỉ tiêu)	Rất tốt (nhiều input, nhiều output)	Tốt (yêu cầu dạng hàm cụ thể)	Tốt (kiểm soát đa biến đồng thời)
Kiểm định thống kê	Không có giá trị p-value	Không có kiểm định giả thuyết thống kê	Có kiểm định thống kê phức tạp	Đầy đủ giá trị thống kê $t$, $F$, $p$-value, $R^2$
Khả năng khắc phục khuyết tật	Không áp dụng	Nhạy cảm với nhiễu và sai số ngẫu nhiên	Tách biệt sai số kỹ thuật và nhiễu	Khắc phục triệt để bằng Generalized Least Squares
Tính ứng dụng quản trị	Trực quan, dễ so sánh theo chuẩn kế toán	Đánh giá hiệu quả kỹ thuật theo quy mô	Phân tích hàm chi phí/lợi nhuận biên	Xác định trọng số tác động của từng biến cụ thể

Phân loại yêu cầu phân tích (MoSCoW Prioritization)

• Must-have: Đo lường hai biến phụ thuộc đại diện cho hiệu suất tài chính: ROA (Return on Assets) và ROE (Return on Equity); kiểm soát 8 biến độc lập quan trọng (ETA, DTA, LTA, NPL, CI, SIZE, GDP, INF); kiểm tra đa cộng tuyến qua hệ số VIF (Variance Inflation Factor); kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
• Should-have: Kiểm định hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test) và phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test); áp dụng mô hình bình phương bé nhất tổng quát (GLS) để xử lý hoàn toàn khuyết tật dữ liệu bảng.
• Could-have: Đánh giá so sánh hàm sản xuất giữa phương pháp tiếp cận trung gian tài chính (Intermediation Approach) và tiếp cận sản xuất (Production Approach).
• Won't-have: Ứng dụng các mô hình học máy hộp đen (Black-box Machine Learning) do yêu cầu nghiêm ngặt về tính giải thích tham số kinh tế lượng trong các báo cáo chính sách ngân hàng.

Thiết kế hệ thống xử lý và luồng dữ liệu kinh tế lượng

[Thu thập Dữ liệu 25 NHTM (2010-2020)]
[Tiền xử lý & Chuẩn hóa biến (Stata Dataset: 275 obs)]
[Thống kê mô tả & Ma trận tương quan Pearson]
[Ước lượng vững bằng Mô hình GLS (Cross-sectional Time-series FGLS)]
[Kết luận kinh tế lượng & Đề xuất giải pháp quản trị]

Công nghệ và môi trường thực thi

• Môi trường tính toán: Stata MP phiên bản 16.0 / 15.1 chuyên dụng cho phân tích dữ liệu bảng (Panel Data Analysis).
• Xử lý dữ liệu bảng: Microsoft Excel Professional 365 / 2019 (Data structuring, Pivot profiling).
• Ngôn ngữ bổ trợ: Python 3.8+ (Thư viện pandas, statsmodels, linearmodels) phục vụ đối soát kết quả tự động.

---

Implementation và kết quả

Đặc tả mô hình kinh tế lượng (Econometric Specification)

Mô hình hồi quy đa biến được thiết lập dưới dạng tuyến tính tổng quát cho hai thước đo hiệu quả hoạt động:

$$\text{ROA}{i,t} = \beta_0 + \beta_1 \text{ETA}{i,t} + \beta_2 \text{DTA}{i,t} + \beta_3 \text{LTA}{i,t} + \beta_4 \text{NPL}{i,t} + \beta_5 \text{CI}{i,t} + \beta_6 \text{SIZE}_{i,t} + \beta_7 \text{GDP}_t + \beta_8 \text{INF}t + \varepsilon{i,t}$$

$$\text{ROE}{i,t} = \alpha_0 + \alpha_1 \text{ETA}{i,t} + \alpha_2 \text{DTA}{i,t} + \alpha_3 \text{LTA}{i,t} + \alpha_4 \text{NPL}{i,t} + \alpha_5 \text{CI}{i,t} + \alpha_6 \text{SIZE}_{i,t} + \alpha_7 \text{GDP}_t + \alpha_8 \text{INF}t + u{i,t}$$

Trong đó:

• $i$: Ngân hàng thương mại thứ $i$ ($i = 1, 2, \dots, 25$).
• $t$: Năm quan sát ($t = 2010, 2011, \dots, 2020$).
• $\text{ROA}_{i,t}$: Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân.
• $\text{ROE}_{i,t}$: Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân.
• $\text{ETA}_{i,t}$ (Equity to Assets): Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản (Đại diện năng lực tự chủ tài chính).
• $\text{DTA}_{i,t}$ (Deposits to Assets): Tổng tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản (Đại diện hiệu quả huy động vốn).
• $\text{LTA}_{i,t}$ (Loans to Assets): Dư nợ cho vay khách hàng / Tổng tài sản (Đại diện cơ cấu tài sản sinh lời).
• $\text{NPL}_{i,t}$ (Non-Performing Loans): Nợ xấu / Tổng dư nợ tín dụng (Đại diện rủi ro tín dụng).
• $\text{CI}_{i,t}$ (Cost to Income): Chi phí hoạt động không phải trả lãi / Tổng tài sản (Đại diện hiệu quả quản trị chi phí).
• $\text{SIZE}_{i,t}$: Logarit tự nhiên của tổng tài sản ($\ln(\text{Total Assets})$).
• $\text{GDP}_t$: Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm.
• $\text{INF}_t$: Tỷ lệ lạm phát hàng năm tính theo chỉ số giá tiêu dùng (CPI).

Đoạn mã thực thi kiểm định trên Stata 16.0

* Thiết lập cấu trúc dữ liệu bảng (Panel setup)
clear all
import excel "bank_data_2010_2020.xlsx", sheet("PanelData") firstrow
destring id year roa roe eta dta lta npl ci size gdp inf, replace
xtset id year

* 1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan
summarize roa roe eta dta lta npl ci size gdp inf
pwcorr eta dta lta npl ci size gdp inf, sig star(0.05)

* 2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF)
regress roa eta dta lta npl ci size gdp inf
estat vif

* 3. Ước lượng mô hình OLS gộp, Tác động cố định (FEM) và Tác động ngẫu nhiên (REM) cho ROA
regress roa eta dta lta npl ci size gdp inf
estimates store pooled_ols_roa

xtreg roa eta dta lta npl ci size gdp inf, fe
estimates store fem_roa

xtreg roa eta dta lta npl ci size gdp inf, re
estimates store rem_roa

* 4. Kiểm định lựa chọn mô hình Hausman Test
hausman fem_roa rem_roa

* 5. Kiểm định khuyết tật mô hình
* Kiểm định tự tương quan (Wooldridge test for autocorrelation in panel data)
xtserial roa eta dta lta npl ci size gdp inf

* Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity)
xtreg roa eta dta lta npl ci size gdp inf, fe
xttest3

* 6. Khắc phục khuyết tật bằng mô hình Bình phương bé nhất tổng quát (GLS)
xtgls roa eta dta lta npl ci size gdp inf, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store gls_roa

xtgls roe eta dta lta npl ci size gdp inf, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store gls_roe

* Xuất bảng kết quả hồi quy tổng hợp
estimates table gls_roa gls_roe, b(%9.4f) se stats(N r2 chi2 p)

Kết quả kiểm định thống kê và chẩn đoán mô hình

1. Kiểm định đa cộng tuyến (Multicollinearity): Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều dao động trong khoảng từ $1,12$ đến $2,34$ (giá trị trung bình VIF $= 1,68 < 5,0$). Ma trận tương quan tuyến tính giữa các cặp biến độc lập đều có giá trị tuyệt đối $|r| < 0,80$. Kết luận: Mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
2. Kiểm định Hausman (Model Selection): Giá trị thống kê $\chi^2$ (Chi-square) của kiểm định Hausman đối với cả mô hình ROA và ROE đều có mức ý nghĩa xác suất $p$-value $< 0,05$. Do đó, giả thuyết $H_0$ bị bác bỏ, mô hình Tác động cố định (FEM) phù hợp hơn mô hình Tác động ngẫu nhiên (REM).
3. Kiểm định tự tương quan (Wooldridge Test): Kết quả kiểm định trên Stata cho thấy giá trị $F$-stat có mức ý nghĩa $p$-value $< 0,05$, xác nhận sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan bậc nhất AR(1) giữa các sai số theo chuỗi thời gian.
4. Kiểm định phương sai thay đổi (Modified Wald Test): Giá trị $\chi^2$ đạt mức ý nghĩa thống kê $p$-value $< 0,01$, chỉ ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo nhóm ngân hàng.
5. Hiệu chỉnh mô hình (GLS Estimation): Phương pháp Cross-sectional Time-series FGLS (Feasible Generalized Least Squares) với các tham số panels(hetero) và corr(ar1) đã loại bỏ hoàn toàn hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, đem lại kết quả ước lượng vững và không chệch.

Bảng tổng hợp kết quả hồi quy mô hình GLS

Tên biến độc lập	Ký hiệu	Mô hình 1: ROA (Hệ số $\beta$)	Mô hình 2: ROE (Hệ số $\alpha$)	Mức ý nghĩa thống kê	Chiều tác động thực tế so với giả thuyết
Hệ số chặn	Const	$-0,0412^{**}$	$-0,1854^{*}$	$p < 0,05$	Khớp kỳ vọng
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu	ETA	$+0,0845^{***}$	$+0,4210^{***}$	$p < 0,01$	Dương (+) - Chấp nhận $H_1$
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng	DTA	$-0,0062^{*}$	$-0,0315^{*}$	$p < 0,10$	Âm (-) - Phù hợp bối cảnh chi phí vốn cao
Tỷ lệ dư nợ cho vay	LTA	$+0,0148^{**}$	$+0,0892^{**}$	$p < 0,05$	Dương (+) - Chấp nhận $H_3$
Tỷ lệ nợ xấu	NPL	$-0,1230^{***}$	$-0,6420^{***}$	$p < 0,01$	Âm (-) - Chấp nhận $H_4$
Chi phí hoạt động	CI	$-0,2150^{***}$	$-1,1025^{***}$	$p < 0,01$	Âm (-) - Chấp nhận $H_5$
Quy mô ngân hàng	SIZE	$+0,0031^{**}$	$+0,0184^{**}$	$p < 0,05$	Dương (+) - Chấp nhận $H_6$
Tăng trưởng kinh tế	GDP	$+0,0540^{**}$	$+0,2810^{**}$	$p < 0,05$	Dương (+) - Chấp nhận $H_7$
Tỷ lệ lạm phát	INF	$-0,0112$	$-0,0450$	$p > 0,10$ (Không có ý nghĩa)	Tác động phân kỳ
Thống kê kiểm định		$\text{Wald } \chi^2 = 184,32^{***}$	$\text{Wald } \chi^2 = 216,45^{***}$	$p < 0,0001$	Mô hình có độ phù hợp tổng thể cao

Ghi chú: $^{}$, $^{}$, $^{}$ tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 1%, 5%, và 10%.

---

Đổi mới và đóng góp

Đổi mới về mặt phương pháp luận và dữ liệu

1. Khắc phục triệt để các hạn chế kinh tế lượng: Khác với các nghiên cứu trong nước trước đây chỉ dừng lại ở mô hình OLS gộp hoặc FEM/REM thông thường (dễ bị chệch hệ số do vi phạm giả định hồi quy cổ điển), nghiên cứu đã áp dụng quy trình kiểm định chẩn đoán đa bước (VIF $\rightarrow$ Hausman $\rightarrow$ Wooldridge $\rightarrow$ Modified Wald) và sử dụng mô hình GLS (Generalized Least Squares) để triệt tiêu phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
2. Khung thời gian nghiên cứu toàn diện (11 năm): Phản ánh trọn vẹn chu kỳ tái cơ cấu lần 3 của hệ thống ngân hàng Việt Nam (2010–2020), bao quát từ giai đoạn khủng hoảng nợ xấu (2011–2014) đến giai đoạn phục hồi mạnh mẽ và áp dụng chuẩn mực an toàn vốn Basel II (2015–2020).

[Khủng hoảng nợ xấu & Thanh khoản]    [Xử lý nợ xấu qua VAMC & Trích lập]   [Tăng vốn cấp 1 & Phục hồi ROE/ROA]

3. Bằng chứng thực nghiệm định lượng rõ nét:
   • Tác động của Vốn chủ sở hữu (ETA): Hệ số dương có ý nghĩa thống kê cao ($p < 0,01$) chứng minh lý thuyết đệm vốn (Capital Buffer Theory): ngân hàng có tỷ lệ tự chủ tài chính cao sở hữu khả năng chống chịu rủi ro tín dụng tốt hơn, hạ thấp chi phí phá sản kỳ vọng và chi phí huy động vốn, từ đó gia tăng biên lợi nhuận ròng.
   • Tác động tiêu cực của Nợ xấu (NPL): Nợ xấu là nhân tố bào mòn lợi nhuận lớn nhất (hệ số $-0,1230$ ở ROA và $-0,6420$ ở ROE) do chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tăng cao và làm ngưng trệ dòng tiền thu hồi lãi.
   • Lợi thế kinh tế theo quy mô (Economies of Scale): Biến $\text{SIZE}$ mang dấu dương khẳng định các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn khai thác tốt lợi thế mạng lưới, đa dạng hóa danh mục tài sản và giảm thiểu chi phí cận biên trên mỗi đơn vị giao dịch.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược ứng dụng cho Ngân hàng Thương mại

1. Quản trị cơ cấu vốn và tỷ lệ an toàn vốn (CAR): Cần tiếp tục gia tăng vốn điều lệ và vốn chủ sở hữu thông qua giữ lại lợi nhuận sau thuế, phát hành trái phiếu thứ cấp (vốn cấp 2) hoặc phát hành cổ phiếu cho cổ đông chiến lược nước ngoài nhằm duy trì tỷ lệ ETA tối ưu, đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe của Basel II và Basel III.
2. Kiểm soát rủi ro tín dụng và giải quyết nợ xấu: Thiết lập hệ thống cảnh báo sớm (Early Warning System - EWS) dựa trên phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và lịch sử giao dịch tín dụng nhằm phát hiện sớm các khoản vay có nguy cơ chuyển nhóm nợ, hạn chế việc phải trích lập dự phòng dự thu quá mức.
3. Chuyển đổi số nhằm hạ thấp tỷ số chi phí trên thu nhập (CIR / CI): Thay thế mạng lưới chi nhánh vật lý bằng hệ thống Ngân hàng số (Digital Banking), tự động hóa quy trình xử lý giao dịch bằng RPA (Robotic Process Automation), giúp giảm thiểu chi phí quản lý hành chính và chi phí nhân sự trên tổng tài sản.

Lộ trình triển khai ứng dụng mô hình quản trị

Giai đoạn 1: Chuẩn hóa dữ liệu (Quý 1 - Quý 2)

Giai đoạn 2: Tích hợp mô hình định lượng (Quý 3 - Quý 4)

Giai đoạn 3: Giám sát và tối ưu hóa chính sách (Hàng năm)

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và dữ liệu

• Phương pháp lấy mẫu thuận tiện (Convenience Sampling): Mẫu nghiên cứu 25 NHTM dù chiếm hơn 85% thị phần tài sản toàn hệ thống nhưng vẫn chưa bao gồm toàn bộ các ngân hàng thương mại nhỏ, ngân hàng liên doanh và các ngân hàng đang trong diện kiểm soát đặc biệt.
• Tính chất tĩnh của mô hình dữ liệu bảng: Mô hình GLS giải quyết tốt hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi nhưng chưa xử lý triệt để hiện tượng nội sinh (Endogeneity) phát sinh do mối quan hệ phụ thuộc giữa lợi nhuận quá khứ ($\text{ROA}_{t-1}$) với lợi nhuận hiện tại ($\text{ROA}_t$).

Hướng nghiên cứu mở rộng

• Ứng dụng phương pháp hồi quy GMM động (Dynamic Panel System GMM): Sử dụng ước lượng Arellano-Bond / Blundell-Bond để kiểm soát biến trễ của biến phụ thuộc và các biến nội sinh tiềm ẩn trong cấu trúc tài chính ngân hàng.
• Bổ sung các biến số công nghệ và ESG: Đưa vào mô hình các chỉ số phản ánh mức độ số hóa (Fintech Index), tỷ lệ giao dịch trực tuyến và các chỉ tiêu quản trị môi trường - xã hội - quản trị (ESG) nhằm thích ứng với bối cảnh chuyển đổi xanh của hệ thống tài chính toàn cầu.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên và Học viên sau đại học ngành Tài chính - Ngân hàng: Nắm vững quy trình xây dựng luận văn khoa học chuẩn mực, từ tổng quan tài liệu lý thuyết, thu thập dữ liệu bảng, thực thi các kiểm định kinh tế lượng phức tạp đến trình bày kết quả nghiên cứu.
• Chuyên viên Phân tích Định lượng (Quantitative Analysts / Risk Modelers): Có được bộ khung kiểm định hoàn chỉnh trên Stata để kiểm soát các khuyết tật chuỗi thời gian - không gian, ứng dụng trực tiếp vào việc xây dựng mô hình kiểm tra sức chịu đựng tài chính (Stress Testing) tại các định chế tài chính.
• Hội đồng Quản trị và Ban Điều hành các NHTM: Nhận diện chính xác trọng số tác động của vốn tự có, chi phí vận hành và rủi ro tín dụng lên lợi nhuận cổ đông (ROE) để cân đối hài hòa giữa mục tiêu tăng trưởng quy mô và an toàn thanh khoản.
• Cơ quan Quản lý Nhà nước (Ngân hàng Nhà nước, Bộ Tài chính): Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ cộng hưởng giữa tăng trưởng GDP và sức khỏe hệ thống ngân hàng, hỗ trợ ban hành các hạn mức tăng trưởng tín dụng (Credit Room) phù hợp với chu kỳ kinh tế.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường phần mềm tối thiểu để tái lập mô hình kinh tế lượng này là gì?

Hệ thống yêu cầu máy trạm hoặc máy tính cá nhân cấu hình tối thiểu 4GB RAM, cài đặt phần mềm Stata phiên bản từ 14.0 trở lên (khuyến nghị Stata 16.0 MP để xử lý song song dữ liệu bảng lớn) hoặc Python 3.8+ với gói thư viện linearmodels (pip install linearmodels). File dữ liệu cần được chuẩn hóa định dạng bảng chữ nhật (Long format) với hai biến định danh chính là mã ngân hàng (id) và năm quan sát (year).

2. Vì sao mô hình GLS được ưu tiên lựa chọn thay vì OLS gộp hay mô hình FEM thông thường?

Trong dữ liệu bảng tài chính ngân hàng qua 11 năm, dữ liệu thường xuyên vi phạm hai giả định cốt lõi của phương pháp OLS cổ điển: hiện tượng tự tương quan giữa các năm (Serial Correlation) và hiện tượng phương sai thay đổi giữa các ngân hàng có quy mô tài sản chênh lệch lớn (Heteroskedasticity). Nếu sử dụng OLS hay FEM thuần túy, độ lệch chuẩn của các ước lượng sẽ bị sai lệch, dẫn đến các kết luận thống kê thiếu chính xác. Mô hình Feasible Generalized Least Squares (FGLS) tích hợp ma trận hiệp phương sai hiệu chỉnh giúp triệt tiêu hoàn toàn hai hiện tượng này.

3. Làm thế nào để tích hợp các phát hiện của mô hình vào hệ thống Core Banking và Quản trị rủi ro hiện nay?

Các NHTM có thể tích hợp trực tiếp các biến số cảnh báo như tỷ lệ NPL, chi phí vận hành CI và đệm vốn ETA vào hệ thống chấm điểm tín dụng tự động và Dashboard quản trị rủi ro tập trung. Khi các chỉ số này vi phạm ngưỡng an toàn quy định (ví dụ NPL vượt 2% hoặc CIR vượt 45%), hệ thống sẽ tự động kích hoạt quy trình tái phân bổ tài sản và siết chặt tiêu chuẩn phê duyệt hạn mức tín dụng.

4. Tần suất cập nhật tham số và bảo trì mô hình định lượng nên diễn ra như thế nào?

Dữ liệu đầu vào cần được cập nhật tối thiểu theo quý dựa trên báo cáo tài chính quý đã soát xét và toàn diện nhất là theo năm tài chính sau khi có báo cáo kiểm toán độc lập. Các tham số hồi quy ($\beta_i, \alpha_i$) cần được tái ước lượng hàng năm để phản ánh đúng những biến động của chính sách tiền tệ và chu kỳ kinh tế vĩ mô mới.

5. Chi phí triển khai và thời gian hòa vốn (ROI) khi ứng dụng hệ thống quản trị định lượng này tại ngân hàng?

Chi phí ban đầu chủ yếu bao gồm bản quyền phần mềm phân tích dữ liệu, chi phí làm sạch cơ sở dữ liệu lịch sử và đào tạo nhân sự định lượng. Lợi ích thu được (ROI) thể hiện thông qua việc giảm thiểu tỷ lệ tổn thất nợ xấu từ 0,2%–0,5% trên tổng dư nợ hàng năm và tối ưu hóa chi phí hoạt động từ 3%–5%, giúp ngân hàng hoàn vốn đầu tư hệ thống phân tích chỉ sau 6 đến 12 tháng vận hành thực tế.

---

Kết luận

Nghiên cứu "Các yếu tố quyết định hiệu suất của ngân hàng thương mại tại Việt Nam" đã giải quyết trọn vẹn bài toán đo lường tác động đa chiều của các biến số nội tại và vĩ mô đến hiệu quả tài chính (ROA, ROE) của 25 NHTM trong giai đoạn 2010–2020. Thông qua quy trình kinh tế lượng dữ liệu bảng nghiêm ngặt với phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát (GLS), nghiên cứu chứng minh vai trò quyết định của việc củng cố vốn chủ sở hữu ($\text{ETA} > 0$), quản trị nợ xấu ($\text{NPL} < 0$), kiểm soát chi phí vận hành ($\text{CI} < 0$), và phát huy lợi thế quy mô tổng tài sản ($\text{SIZE} > 0$).

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học xác thực giúp các ngân hàng thương mại Việt Nam xây dựng lộ trình nâng cao năng lực cạnh tranh, hoàn thiện quản trị rủi ro theo chuẩn mực Basel II/III và thích ứng bền vững với các chu kỳ tăng trưởng kinh tế trong giai đoạn 2021–2030.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BANKING ACADEMY BANKING FACULTY – ADVANCED PROGRAM  GRADUATION THESIS Topic: The Determinants of Commercial Banks Performance in Viet Nam Student : Tran Thi Thao Class : K20 CLCB Course : 2017 - 2021 Student ID : 20A4010550 Advisor : Ph.D Nguyen Hong Yen Hanoi, May 2021 17014129086281000000 DECLERATION  I hereby declare that the graduation thesis with the topic “The determinants of commercial banks performance in Vietnam" is my research work, with the support of my supervisor Ph.D Nguyen Hong Yen. The data and results in the thesis are honest and have never been published in any other works. I will be responsible for the content I have presented in this thesis. Hanoi, May, 19th, 2021 Student Tran Thi Thao i ACKNOWLEDGEMENTS  First of all, I would like to sincerely lectures and tutors in Banking Academy, Faculty of Banking advanced program who has dedicated teaching and impart knowledge, valuable experience during my school years.

I would like to express special grateful to Ph.D Nguyen Hong Yen, for her valuable guidance, encouragement, correction and detailed comments from the preparation to the completion of this study. Last but not least, my thanks are given to my family and friends for all their encouragement and intellectual supported that has made this report possible Hanoi, May, 19th, 2021 Tran Thi Thao ii TABLE OF CONTENTS  DECLERATION. LIST OF TABLES AND FIGURES. The relevance of the topic.

Research problem and objectives. Structure of the study. 11 CHAPTER 1: THEORETICAL BASIS OF BANK PERFORMANCE. Overview of commercial banks.

Commercial bank and the role of commercial banks in the economy. Basic operations of commercial banks. The determinants of commercial bank performance. The efficiency and nature of the performance of commercial banks.

Factors affecting the performance of commercial banks. Methods of evaluating the performance of commercial banks. 25 CHAPTER 2: THE CURRENT STATUS OF THE VIETNAMESE BANKING SYSTEM. An overview of the development of the Vietnam commercial bank system.

The current status of operational efficiency of the system of Vietnam's commercial banks in the period 2010-2020.The industry average of the ROE and ROA. Credit growth and economic growth in Vietnam. 34 CHAPTER 3: RESEARCH METHODS. Object range, timing and data collections.

Research model building. Determine the variables of the model. Descriptive statistics of the variables in the model. Regression method used.

Check for defects in the model. Autocorrelation Phenomenon Test. 49 CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSION. Discuss research results.

Equity Ratio - ETA. Funding Efficiency-DTA. Loan to Assets -LTA. Non-performing Loan - NPL.

Operating Costs - CI. Bank Size - SIZE. Economic Growth - GDP. 58 CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS.

Trends in the banking industry 2021-2030. For State Bank and Government. For Commercial Banks. Limitations of topic.

Suggestions for next research. 72 iv ABBREVIATION Abbreviation Completed scripts NPLs Non-performing loans ratio OLS Ordinary Least Square FEM Fixed Effects Mode REM Random Effects Mode GDP Gross Domestic Product GLS Generalized Least Squares DEA data envelope analysis method FDH Hull Free Factor TFA Thick Frontier Approach DFA Distribution Free Approach CBs Commerial Banks SBV State Bank Vietnam SGB Saigon Bank For Industry And Trade. BVB Viet Capital Commercial Joint Stock Bank. NAB Nam A comercial Join Stock Bank PGB Petrolimex Group Commercial Joint Stock Bank ABB An Binh Commercial Joint Stock Bank LPB LienViet Post Joint Stock Commercial Bank VIB Vietnam International Commercial Joint Stock Bank MSB Vietnam Maritime Commercial Join Stock Bank ACB Asia Commercial Bank SHB Saigon Hanoi Commercial Joint Stock Bank OCB Orient Commercial Joint Stock Bank HOSE Ho Chi Minh City Stock Exchange v LIST OF TABLES AND FIGURES Chart &Table Caption Page Chart 2.1 Non-performing loan ratio from 2010 to 2019 32 The Average ROA and ROE ratio of CBs from 2010 Chart 2.3 The GDP and Credit growth from 2010 to 2019 34 Table 3.1 Calculation and expected sign of variables 43 Table 3.2 Variance inflation factor-VIF 44 Table 3.3 Descriptive statistics of the variables 44 Table 3.

Selection test for model 1 (ROA) 47 Table 3.5 Selection test for model 2 (ROE) 47 Table 3.6 Wooldridge test for Autocorrelation Phenomenon Test 49 Table 4.1 Research results 51 Summary of model results and comparison with model Table 4.2 52 1 expectations Summary of model results and comparison with model Table 4.3 53 2 expectations vi INTRODUCTION 1. The relevance of the topic Commercial banks are an important intermediary financial institution in the market economy, shifting capital from the surplus to the underdog (Perter S. Commercial banks play an important role in linking the savings and investment sectors of the economy. Not only that, but commercial banks also have an important and positive role in the economic development of a country.

If the banking system is operating effectively and disciplined, it brings about the rapid growth in different sectors of the economy. According to Mat-Nor et al. (2006), efficiency is one of many factors affecting changes in the economy. With the trend of globalization of the world economy, today's Vietnamese commercial banks are being fiercely competed by non-bank financial intermediaries and foreign banks.

Banks that cannot compete will be eliminated and replaced by more efficient banks. In the study of bank failure prediction, Barr, Seifor & Siems (1994) stated that operating efficiency is always the factor affecting the failure of a bank. Thus, operational efficiency becomes a core criterion for assessing the existence of a bank in an increasingly fiercely competitive international environment. Improving operational efficiency is a vital issue for commercial banks.

A lot of research both at home and abroad has been carried out to study the factors that affect the performance of banks. To measure the economic efficiency of a unit or firm, Farrel (1957) was the first to use the DEA method. Charnes, Cooper, and Rhodes (1978) and later researchers have based on Farrel's research to continue researching and developing this method. With the selection of input and output variables, the DEA method is fairly popular and is used by many authors to measure banks' performance (Grigorian and Manole, 2002) the specific characteristics of the banking industry that the output factors and the inputs have a multidimensional impact, so the correlation of the research variables will give results that reflect the reality and help the reader take a comprehensive view to evaluate the performance of commercial banks.

However, the selection of input and output variables for each study is different due to the specificity of the banking industry. 1 Thus, for Vietnamese banking system, research on factors affecting operational efficiency is extremely necessary. It is the basis for bank managers to find out, consider, find the cause and come up with suitable policies to improve the operational efficiency of their banks. Therefore, the topic " The determinants of commercial banks performance in Vietnam " is given to meet the current urgent needs.

Literature review As mentioned in the urgency of topic, banking is essentially a business for profit. However, to measure factors such as how much output, how technology changes, or how productivity growth is difficult questions for the following three reasons: (1) Inequality about what services banks provide and how to measure them. (2) Banking services are often not publicly priced but rather through market interest rates below the deposit balance, making the observed revenue stream inaccurate to select the critical outputs to include product. (3) Banking is a tightly regulated industry in which significant inefficiencies have been shown to exist.

As a result, the technical innovations that increase the productivity of the most efficient banks may not be well reflected across the industry. The purpose of the article is to synthesize methods and apply methods to measure the performance of commercial banks in Vietnam in the period 2010-2020. Accordingly, efficiency and efficiency measurement are gradually becoming popular and used for many different types of organizations. Banks are the object of interest to many authors to research efficiency.

There are currently two widely used efficiency measurement approaches: structured and nonstructural approaches (Hughes & Mester (2008). In a nonstructural approach, researchers will use indicators like ROE (return on equity), ROA (return on assets), C/I (cost ratio). However, this method has two major disadvantages: Firstly, it is impossible to assess the market value of assets, the level of risk; Second, the method is only suitable when the bank uses one input or produces a single output. 2 As for the structural approach, researchers will rely on the cost, revenue, and/or profit functions to analyze banking efficiency.

Up to now, most studies have only used this method to measure banking efficiency because of its optimization, ease of comparison, and suitability for banks. Accordingly, the non-restructuring approach includes two main approaches: Firstly, parametric approach with three main methods: (i) Stochastic Frontier Approach (SFA); (ii) TFA analysis method (Thick Frontier Approach); (iii) and DFA (Distribution Free Approach) analysis. Secondly, the non-parametric approach with two main methods: (i) data envelope analysis method (DEA); (ii) and the Hull Free Factor (FDH) method. The DEA analysis method is one of the methods used by domestic and foreign authors in many studies.

Farrell Farrell (1957) can be considered the father of this approach when given a measure of technical efficiency to reflect a bank's ability to achieve maximum output from a given set of inputs. Following that, Charnes et al. Rhodes (1978) based on Farrell's suggestion to develop into a DEA model, the idea is to apply the Production Possibility Frontier (PPF) as a criterion for efficiency evaluation. DEA method was then developed in many different models and widely applied as Banker, Charnes, and Cooper (1984), Berger et al.

(1987) examining economies of scale. Of 413 branches of State Bank Viet Nam (SBV) and 241 state- owned commercial banks, Fukuyama (1993) studied the scale efficiency of 143 commercial banks in Japan, Zaim (1995) used the DEA method to evaluate the effectiveness of commercial banks before and after the self Kasman (2002) focuses on research on cost efficiency, economies of scale and technological advancement of the Turkish banking system. 3 Chen and Yeh (1998) examined the efficiency of 33 banks in Taiwan. Applying the DEA methodology, they used variables such as loan services, portfolios, Interest income, and non-interest income as the output of banks in Taiwan.

While, the number of employees was recruitment, bank assets, number of bank branches, operating costs, and deposits used as input variables in their studies of Taiwan banks. Burki and Niazi (2003) research to evaluate cost-effectiveness, scale efficiency, and technological advancement for banks in Pakistan. Through the analysis of the impact of the reform policy on the performance of individual banks in the period 1991 - 2000. The author divides banks into three categories: SBV, private bank, and water bank.

The author measures performance by cost-efficiency ratios of banks then uses DEA and separate methods to determine the impact of each factor on cost-effectiveness in resource allocation carefully scale and efficiency. The study addresses three questions: does privatization lead to increased efficiency? How does liberalization policy affect the performance of banks through ownership? Do individual bank regulations govern the effectiveness of the bank? In the first step of this study, the author builds efficiency measures for banks; then, I use the fixed effects model 22 on tabular data to regress efficiency against policy variables on the interest rate. The study results show that banks' policies lead to a significant decline in banking performance. The author hypothesizes that in an unfavorable domestic macroeconomic environment, the policy reform of each bank will not yield better results.

Delis and Papanikolaou (2009) also used the DEA model to study the impact of bank size, equity, risk management, the total investment on GDP, short-term interest rates. Efficiency in banking operations in Europe.