Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò là tổ chức trung gian tài chính quan trọng trong nền kinh tế quốc dân với các hoạt động cốt lõi gồm huy động vốn, cấp tín dụng và cung ứng dịch vụ thanh toán. Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng, hoạt động của hệ thống ngân hàng chịu tác động trực tiếp từ các biến động kinh tế và địa chính trị toàn cầu như xung đột quân sự giữa Nga và Ukraine (2022) hay đại dịch COVID-19. Tại Việt Nam, giai đoạn 2019–2021 ghi nhận chính sách điều chỉnh giảm dần mặt bằng lãi suất của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) nhằm hỗ trợ nền kinh tế phục hồi; tuy nhiên, sức hấp thụ vốn của doanh nghiệp suy giảm khiến tốc độ tăng trưởng tín dụng chậm lại, gây ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả kinh doanh và hiệu quả hoạt động của các tổ chức tín dụng.

Biên lãi ròng (Net Interest Margin - NIM) là một trong những chỉ số trọng yếu phản ánh khả năng sinh lời từ hoạt động trung gian tín dụng cốt lõi của ngân hàng, đo lường mức chênh lệch giữa thu nhập lãi thuần và tổng tài sản có sinh lời. Việc kiểm soát nguồn thu từ lãi và tối ưu hóa chi phí vốn nhằm gia tăng chỉ số NIM là yêu cầu cấp thiết đối với các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP). Xuất phát từ thực tiễn trên, đề tài "Giải pháp gia tăng chỉ số biên lãi ròng của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam" được thực hiện nhằm cung cấp cơ sở khoa học và thực nghiệm phục vụ việc hoạch định chính sách quản trị tài chính ngân hàng.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu nghiên cứu:
    1. Mục tiêu tổng quát: Phân tích sự tác động của các yếu tố nội tại đến biên lãi ròng (NIM) của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2014–2022, từ đó kiến nghị các giải pháp phù hợp nhằm gia tăng chỉ số NIM.
    2. Mục tiêu cụ thể: (1) Đo lường mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố nội tại trong các NHTMCP đến chỉ số biên lãi ròng; (2) Đề xuất các nhóm giải pháp và chính sách tài chính giúp cải thiện và gia tăng chỉ số biên lãi ròng cho hệ thống NHTM tại Việt Nam.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    1. Các yếu tố nội tại nào tác động đến chỉ số biên lãi ròng và chiều hướng tác động của từng yếu tố diễn ra như thế nào?
    2. Những chính sách và giải pháp quản trị nào là phù hợp để gia tăng chỉ số biên lãi ròng của các NHTM tại Việt Nam?
  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
    • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố nội tại tác động đến chỉ số NIM, bao gồm: Quy mô ngân hàng (SIZE), Nợ xấu (NPL), Mức độ an toàn vốn (MRV), Chất lượng quản lý (MQU), Rủi ro tín dụng (CR) và Tăng trưởng tín dụng (GROWTH).
    • Phạm vi nội dung: Khảo sát và đo lường sự tác động của các nhân tố thuộc đặc điểm nội tại của ngân hàng đến chỉ số NIM.
    • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 24 NHTM tại Việt Nam (bao gồm các ngân hàng thương mại niêm yết và có công bố báo cáo tài chính kiểm toán).
    • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 9 năm từ năm 2014 đến năm 2022, sử dụng dữ liệu bảng (panel data) dạng không cân bằng với tổng cộng 212 quan sát.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài vận dụng hệ thống cơ sở lý luận kinh tế học tiền tệ - ngân hàng cùng các mô hình quản trị biên lãi ròng thực nghiệm:

  • Cơ sở pháp lý và khái niệm:
    • Khái niệm NHTM căn cứ theo Khoản 3 Điều 4 Luật Các tổ chức tín dụng năm 2010 và Quy định về Ngân hàng của Hội đồng Nhà nước ngày 23/05/1990, xác định NHTM là định chế tài chính trung gian kinh doanh tiền tệ, nhận tiền gửi để cho vay, chiết khấu và làm phương tiện thanh toán vì mục tiêu lợi nhuận.
    • Chỉ số biên lãi ròng (NIM) được định nghĩa theo Ho & Saunders (1981), Angbazo (1997) và Golin (2001) là tỷ lệ phần trăm giữa thu nhập lãi thuần trên tổng tài sản có sinh lời: $$\text{NIM} = \frac{\text{Thu nhập lãi thuần}}{\text{Tổng tài sản có sinh lời}} = \frac{\text{Thu nhập lãi} - \text{Chi phí lãi}}{\text{Tổng tài sản có sinh lời}}$$
    • Hệ thống chỉ tiêu hiệu quả hoạt động bổ trợ: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($\text{ROA} = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản}$) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($\text{ROE} = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu}$).
  • Các lý thuyết nền tảng:
    • Lý thuyết lãi suất tư bản cho vay của J. M. Keynes: Lãi suất là phần bù cho việc không sử dụng tiền mặt trong một khoảng thời gian nhất định; nhu cầu nắm giữ tiền tệ xuất phát từ ba động cơ: giao dịch, dự phòng và đầu cơ.
    • Lý thuyết cổ điển về tăng trưởng kinh tế: Nền tảng từ Adam Smith, David Ricardo và Karl Marx nhấn mạnh vai trò của quá trình tích lũy vốn, tiết kiệm và tái đầu tư đối với tăng trưởng kinh tế và lưu thông tiền tệ.
  • Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm:
    • Nghiên cứu quốc tế: Saad & El-Moussawi (2012) tại Liban; Husain (2014) tại Pakistan; Moussa & Majouj (2016) tại Tunisia.
    • Nghiên cứu tại Việt Nam: Nguyễn Kim Thu & Đỗ Thị Thanh Huyền (2014); Phạm Hoàng Ân & Nguyễn Thị Ngọc Hương (2013); Nguyễn Anh Tú & Phạm Trí Nghĩa (2018); Nguyễn Đình An & Tô Thị Hồng Gấm (2020).
  • Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:
    • Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu bảng. Quy trình xử lý dữ liệu bao gồm: thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
    • Thực hiện các kiểm định chẩn đoán khuyết tật mô hình: Kiểm định White kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi; kiểm định Breusch-Godfrey kiểm tra hiện tượng tự tương quan của sai số.
    • Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F-Limer so sánh mô hình hồi quy gộp (POOLED OLS) và mô hình tác động cố định (FEM); kiểm định Hausman so sánh giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    • Khắc phục hiện tượng khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan bằng kỹ thuật ước lượng sai số chuẩn điều chỉnh Cross-section SUR (PCSE) trên mô hình FEM.
Ký hiệu biến Tên biến Đo lường / Công thức Kỳ vọng dấu
NIM Biên lãi ròng (Thu nhập lãi - Chi phí lãi) / Tổng tài sản có sinh lời Biến phụ thuộc
GROWTH Tăng trưởng tín dụng (Tổng dư nợ cho vay năm $t$ - Tổng dư nợ năm $t-1$) / Tổng dư nợ năm $t-1$ $(-)$
NPL Nợ xấu Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay $(-)$
MQU Chất lượng quản lý Chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động (CIR) $(-)$
MRV Mức độ an toàn vốn Tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản $(+)$
CR Rủi ro tín dụng Dự phòng rủi ro cho vay / Tổng dư nợ cho vay khách hàng $(+)$
SIZE Quy mô ngân hàng Logarit tự nhiên của Tổng tài sản: $\ln(\text{Tổng tài sản})$ $(+)$

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận

Chương 1 hệ thống hóa các vấn đề lý luận về hệ thống NHTM, hiệu quả hoạt động và chỉ số biên lãi ròng (NIM):

  • Khái quát cơ cấu tổ chức hệ thống NHTM tại Việt Nam tính đến ngày 30/06/2023, bao gồm 4 khối loại hình: 4 NHTM Nhà nước, 31 NHTM Cổ phần, 9 Ngân hàng 100% vốn nước ngoài và 2 Ngân hàng liên doanh; đồng thời phân tích 3 chức năng cốt lõi: trung gian tín dụng, trung gian thanh toán và cung cấp dịch vụ tài chính.
  • Làm rõ bản chất kinh tế của chỉ số NIM trong việc đánh giá hiệu quả quản trị chênh lệch lãi suất huy động và lãi suất cho vay, phân tích mối quan hệ giữa NIM với các chỉ số khả năng sinh lời truyền thống như ROA và ROE.
  • Trình bày hai khung lý thuyết kinh tế nền tảng: Lý thuyết lãi suất của J. M. Keynes và Lý thuyết cổ điển về tăng trưởng kinh tế của Adam Smith.
  • Tổng hợp và so sánh 7 công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, chỉ ra các biến số nội tại và vĩ mô thường xuyên tác động đến NIM, làm cơ sở xây dựng khung phân tích thực nghiệm cho đề tài.

Chương 2: Thực trạng biên lãi ròng của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2014 - 2022

Chương 2 tập trung phân tích thực trạng biến động chỉ số NIM và tiến hành kiểm định mô hình định lượng:

  • Thực trạng biến động NIM và nợ xấu: Trong giai đoạn 2014–2022, tỷ lệ NIM trung bình của 24 NHTM đạt 3.01%. Tỷ lệ nợ xấu bình quân duy trì ở mức 1.93%, bảo đảm dưới ngưỡng trần 3% theo quy định tại Thông tư 22/2019/TT-NHNN và các đề án tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng (Quyết định 254/QĐ-TTg, Quyết định 339/QĐ-TTg, Nghị quyết 02/NQ-CP).
    • Giai đoạn 2014–2015: Năm 2014, NIM đạt 2.72% trong khi nợ xấu giảm so với năm 2013 (xuống mức 2.94%). Đến năm 2015, xử lý nợ xấu ghi nhận kết quả khả quan, giúp nợ xấu bình quân giảm xuống 1.8% và NIM tăng lên 2.85%.
    • Giai đoạn 2016–2019: Tỷ lệ nợ xấu duy trì dưới 3%, chỉ số NIM tăng trưởng ổn định nhưng tốc độ cải thiện còn chậm do chênh lệch lãi suất đầu vào - đầu ra thu hẹp và chi phí dự phòng rủi ro tăng.
    • Giai đoạn 2020–2022: Năm 2020, NIM suy giảm do tín dụng bán lẻ bị kiểm soát chặt, lãi suất huy động biến động và hoạt động thu hồi nợ gặp khó khăn dưới tác động của các đợt giãn cách xã hội vì đại dịch COVID-19. Năm 2021, NIM phục hồi nhờ đẩy mạnh tín dụng bán lẻ và giảm chi phí huy động vốn. Năm 2022, chỉ số NIM cải thiện mạnh nhờ các biện pháp tối ưu hóa chi phí sử dụng vốn và tỷ trọng danh mục cho vay mua nhà giúp bù đắp chi phí vốn gia tăng do lạm phát.
  • Đặc điểm mẫu và kiểm định thống kê: Mẫu nghiên cứu gồm 212 quan sát từ 24 NHTM. Thống kê mô tả cho thấy: tăng trưởng tín dụng (GRO) bình quân đạt 18% (cao nhất 53%); tỷ lệ chi phí trên thu nhập (MQU) trung bình 51.6% (14% - 95%); mức độ an toàn vốn (MRV) bình quân 7% (2% - 22%); rủi ro tín dụng (CR) trung bình 1.3%; quy mô tài sản (SIZE) trung bình 327,200 tỷ đồng (dao động từ 15,823 tỷ đồng đến 2,120,609 tỷ đồng).
  • Kết quả kiểm định mô hình: Hệ số VIF cao nhất đạt 2.84, hệ số tương quan cặp lớn nhất là 41.35% (giữa CR và SIZE), loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng. Kiểm định White (ObsR-squared = 69.00, p-value = 0.0000) và Breusch-Godfrey (ObsR-squared = 134.00, p-value = 0.0000) xác nhận mô hình vi phạm giả định phương sai không đổi và không có tự tương quan. Kiểm định F-Limer (p-value = 0.0000) và kiểm định Hausman (p-value = 0.0001) khẳng định mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình lựa chọn tối ưu.

Chương 3: Kiến nghị giải pháp gia tăng chỉ số biên lãi ròng của các NHTM tại Việt Nam

Căn cứ vào kết quả ước lượng thực nghiệm, tác giả đề xuất 4 nhóm giải pháp quản trị:

  • Kiểm soát và giảm tỷ lệ nợ xấu: Thực hiện đồng thời việc xử lý nợ xấu tuyệt đối và tăng quy mô tổng dư nợ an toàn (ưu tiên nợ nhóm 1 và nhóm 2); hiện đại hóa quy trình thẩm định tín dụng thông qua phân tích, mô phỏng dòng tiền từ thu nhập và chi phí của khách hàng vay vốn.
  • Nâng cao chất lượng quản lý chi phí: Tối ưu hóa chi phí hoạt động và vận hành thông qua chuyển đổi số; gia tăng tỷ trọng thu nhập phi tín dụng (phí dịch vụ, phí tư vấn); điều chỉnh chính sách tiền lương và quỹ thưởng gắn chặt với hiệu quả kinh doanh thực tế.
  • Duy trì và nâng cao mức độ an toàn vốn: Tăng vốn chủ sở hữu thông qua chia cổ tức bằng cổ phiếu, phát hành trái phiếu dài hạn; thiết lập hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng theo dõi các chỉ báo real-time như số ngày quá hạn và biến động dòng tiền của khách hàng.
  • Mở rộng quy mô ngân hàng hợp lý: Mở rộng mạng lưới chi nhánh, phòng giao dịch và hệ thống ATM tại các địa bàn tiềm năng; đẩy nhanh tiến trình cổ phần hóa, thu hút cổ đông chiến lược và nghiên cứu thực hiện sáp nhập (M&A) các tổ chức tín dụng yếu kém để mở rộng quy mô thị phần.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đã lượng hóa thành công tác động của các yếu tố nội tại đến chỉ số biên lãi ròng (NIM) tại 24 NHTM Việt Nam thông qua mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) có điều chỉnh sai số chuẩn Cross-section SUR (PCSE). Phương trình hồi quy thực nghiệm thu được có hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2 = 88.75%$, thống kê $F = 55.03$ có ý nghĩa ở mức 1% ($p\text{-value} = 0.0000$).

Biến độc lập Giả thuyết Hệ số hồi quy ($\beta$) Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value) Kết luận kiểm định
GROWTH (Tăng trưởng tín dụng) $H_1: (-)$ Không có ý nghĩa $p > 0.10$ Không có tác động
NPL (Nợ xấu) $H_2: (-)$ Âm $(-)$ $p < 0.05$ (5%) Chấp nhận $H_2$
MQU (Chất lượng quản lý) $H_3: (-)$ Âm $(-)$ $p < 0.01$ (1%) Chấp nhận $H_3$
MRV (Mức độ an toàn vốn) $H_4: (+)$ Dương $(+)$ $p < 0.01$ (1%) Chấp nhận $H_4$
CR (Rủi ro tín dụng) $H_5: (+)$ Âm $(-)$ $p < 0.10$ (10%) Bác bỏ $H_5$ (Tác động ngược chiều)
SIZE (Quy mô ngân hàng) $H_6: (+)$ Dương $(+)$ $p < 0.05$ (5%) Chấp nhận $H_6$
  • Kết quả hồi quy chi tiết:
    • Nợ xấu (NPL): Tác động ngược chiều đến NIM ở mức ý nghĩa 5%. Nợ xấu tăng làm gia tăng chi phí trích lập dự phòng và suy giảm nguồn thu lãi thuần.
    • Chất lượng quản lý (MQU - đo bằng CIR): Tác động ngược chiều đến NIM ở mức ý nghĩa 1%. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập cao phản ánh sự kém hiệu quả trong quản trị chi phí, trực tiếp làm giảm biên lãi ròng.
    • Mức độ an toàn vốn (MRV): Tác động cùng chiều đến NIM ở mức ý nghĩa 1%. Vốn chủ sở hữu lớn giúp ngân hàng giảm áp lực chi phí huy động vốn và tăng cường năng lực đầu tư tài sản sinh lời.
    • Rủi ro tín dụng (CR): Tác động ngược chiều đến NIM ở mức ý nghĩa 10%. Kết quả này trái với kỳ vọng lý thuyết ban đầu ($H_5$) nhưng tương đồng với phát hiện của Hardiyaanti & Febriatmoko (2016), phản ánh việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cao làm xói mòn thu nhập lãi thuần.
    • Quy mô ngân hàng (SIZE): Tác động cùng chiều đến NIM ở mức ý nghĩa 5%. Ngân hàng có tổng tài sản lớn khai thác được lợi thế kinh tế theo quy mô để hạ thấp chi phí vốn và mở rộng danh mục sinh lời.
    • Tăng trưởng tín dụng (GROWTH): Không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
  • Đóng góp của đề tài:
    • Đóng góp học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của 6 yếu tố nội tại đến NIM trong giai đoạn 2014–2022, bổ sung minh chứng thực tế về mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí quản lý (MQU), rủi ro tín dụng (CR) và biên lãi ròng tại các thị trường tài chính mới nổi.
    • Đóng góp thực tiễn: Cung cấp căn cứ định lượng phục vụ các nhà quản trị ngân hàng trong việc cân đối giữa tăng trưởng quy mô tài sản, quản trị rủi ro nợ xấu và kiểm soát chi phí vận hành nhằm nâng cao chỉ số NIM.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của đề tài:
    • Mẫu dữ liệu mới dừng lại ở 24 NHTM với 212 quan sát và là dữ liệu bảng không cân đối do một số ngân hàng chưa công bố hoặc công bố không đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán năm 2022.
    • Đối tượng nghiên cứu chỉ bao gồm các NHTM trong nước (NHTM Nhà nước và NHTM Cổ phần), chưa khảo sát nhóm ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam.
    • Mô hình thực nghiệm chưa đưa vào các biến số kinh tế vĩ mô ngoại sinh (như tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP, chính sách lãi suất điều hành) để kiểm soát toàn diện tác động của môi trường kinh tế.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng quy mô mẫu khảo sát và cập nhật chuỗi thời gian dài hơn để tạo lập bộ dữ liệu bảng cân đối, hạn chế sai lệch ước lượng.
    • Mở rộng phạm vi đối tượng sang nhóm ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài tại Việt Nam nhằm so sánh cấu trúc tác động của các nhân tố đến NIM giữa khối ngân hàng nội địa và ngoại nhập.
    • Bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô vào phương trình hồi quy để đánh giá độ nhạy của chỉ số NIM trước các cú sốc chính sách tiền tệ.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng hưởng lợi: Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán sử dụng làm tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu về hiệu quả tài chính và quản trị ngân hàng thương mại; chuyên viên phân tích tài chính và nhà quản trị rủi ro tại các tổ chức tín dụng.
  • Phần nội dung đáng tham khảo:
    • Quy trình xử lý khuyết tật mô hình dữ liệu bảng (thực hiện kiểm định White, Breusch-Godfrey, F-Limer, Hausman và ước lượng Cross-section SUR/PCSE).
    • Bảng số liệu tổng hợp về chỉ số NIM và tỷ lệ nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam qua các giai đoạn tái cơ cấu 2014–2022.

Câu hỏi thường gặp

1. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và được thu thập trong khoảng thời gian nào? Mẫu nghiên cứu gồm 24 ngân hàng thương mại tại Việt Nam (bao gồm các NHTM Nhà nước và NHTMCP như BIDV, Vietcombank, VietinBank, ACB, MBB, Techcombank, VPBank...) trong giai đoạn 9 năm từ 2014 đến 2022, thu thập được tổng cộng 212 quan sát dưới dạng dữ liệu bảng không cân bằng.

2. Mô hình định lượng nào được lựa chọn làm mô hình hồi quy chính trong đề tài? Tác giả sử dụng mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM), được lựa chọn dựa trên kết quả kiểm định F-Limer ($p\text{-value} = 0.0000 < 0.05$) để loại bỏ mô hình POOLED OLS và kiểm định Hausman ($p\text{-value} = 0.0001 < 0.05$) để loại bỏ mô hình REM, kết hợp hiệu chỉnh sai số chuẩn Cross-section SUR (PCSE) để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan.

3. Tại sao biến Rủi ro tín dụng (CR) lại có tác động ngược chiều với NIM trong kết quả hồi quy? Biến CR được đo bằng tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng dư nợ. Mặc dù lý thuyết kỳ vọng dấu dương (ngân hàng tính lãi suất cao hơn để bù rủi ro), kết quả thực nghiệm cho hệ số âm có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, phản ánh thực tế tại Việt Nam khi rủi ro tín dụng tăng, các ngân hàng phải tăng trích lập dự phòng và chịu tổn thất thu nhập lãi thuần, từ đó làm giảm chỉ số NIM.

4. Yếu tố nào trong mô hình hồi quy không có ý nghĩa thống kê tác động đến NIM? Biến Tăng trưởng tín dụng (GROWTH / GRO) không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% trong mô hình hồi quy FEM, cho thấy tốc độ mở rộng dư nợ đơn thuần chưa phải là yếu tố quyết định trực tiếp đến biên lãi ròng của các NHTM trong giai đoạn nghiên cứu.

5. Chỉ số NIM trung bình và tỷ lệ nợ xấu bình quân của các NHTM trong giai đoạn 2014–2022 đạt mức bao nhiêu? Trong giai đoạn 2014–2022, chỉ số NIM trung bình của mẫu 24 NHTM đạt 3.01% (dao động từ 0% đến 0.9% theo độ lệch chuẩn và mức biến thiên giữa các ngân hàng), và tỷ lệ nợ xấu (NPL) bình quân đạt 1.93%, bảo đảm dưới ngưỡng 3% theo quy định an toàn của Ngân hàng Nhà nước.


Kết luận

Khóa luận đã phân tích thực trạng biên lãi ròng của 24 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2014–2022 và xác định các nhân tố ảnh hưởng thông qua mô hình hồi quy FEM hiệu chỉnh khuyết tật. Kết quả nghiên cứu khẳng định quy mô ngân hàng và mức độ an toàn vốn tác động cùng chiều, trong khi nợ xấu, chất lượng quản lý (chi phí hoạt động) và rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến chỉ số NIM. Trên cơ sở đó, tác giả đã đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp thực tiễn gồm kiểm soát nợ xấu, tối ưu hóa chi phí vận hành qua chuyển đổi số, duy trì an toàn vốn và mở rộng quy mô mạng lưới nhằm giúp các NHTM gia tăng biên lãi ròng bền vững.