Các nhân tố ảnh hướng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam 2022

Chuyên khảo kinh tế phân tích Các nhân tố ảnh hướng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Lan Anh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Như Quỳnh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên Của Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.1. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
• 1.1.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.1.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.2. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.5. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.6. KẾT CẤU CỦA KHOÁ LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1.1. Khái niệm về ngân hàng thương mại
• 2.1.2. Các hoạt động kinh doanh cơ bản của ngân hàng thương mại
• 2.2. TỔNG QUAN VỀ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.2.1. Khái niệm về thu nhập lãi cận biên của ngân hàng và đo lường
• 2.3. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.3.1. Nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô
• 2.3.2. Nhóm yếu tố nội tại ngân hàng
• 2.4. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
• 2.4.1. Các nghiên cứu trong nước
• 2.4.2. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.4.3. Khoảng trống các nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.1.1. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.1.2. Mô hình nghiên cứu
• 3.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.3. Dữ liệu nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU VÀ SỰ TƯƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN ĐỘC LẬP
• 4.1.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
• 4.1.2. Sự tương quan của các biến độc lập
• 4.2. KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY
• 4.2.1. So sánh sự phù hợp giữa mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
• 4.2.2. Kiểm định các khuyết tật mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM
• 4.2.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ CÁC HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1.1. Đối với quy mô ngân hàng
• 5.1.2. Đối với hệ số an toàn vốn
• 5.1.3. Đối với hiệu quả quản lý chi phí
• 5.1.4. Đối với tỷ lệ thanh khoản
• 5.1.5. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
• 5.2. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI
• 5.2.1. Hạn chế của đề tài
• 5.2.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A: KẾT QUẢ TÍNH TOÁN BẰNG PHẦN MỀM STATA 14

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tỷ Lệ Thu Nhập Lãi Cận Biên NIM tại Việt Nam

Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, là trung gian tài chính thiết yếu. Hoạt động chính của NHTM là huy động vốn và cấp tín dụng. Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) là thước đo hiệu quả hoạt động quan trọng, thể hiện khả năng kiểm soát tài sản sinh lời và quản lý chi phí vốn. NIM cao cho thấy NHTM hoạt động hiệu quả và có khả năng cạnh tranh tốt trên thị trường. Ngược lại, NIM thấp có thể báo hiệu các vấn đề về quản lý rủi ro, hiệu quả hoạt động hoặc áp lực cạnh tranh. Theo Nguyễn Đăng Dờn (2014), NIM cho thấy khả năng kiểm soát tài sản sinh lời và khả năng duy trì nguồn vốn có chi phí thấp.

1.1. Vai trò của NHTM và tỷ lệ NIM trong nền kinh tế

Hệ thống NHTM Việt Nam đóng vai trò trung gian thanh toán, cung cấp vốn cho nền kinh tế, góp phần vào tăng trưởng GDP. NIM là chỉ số then chốt đánh giá hiệu quả hoạt động. Tỷ lệ NIM cao cho thấy khả năng sinh lời tốt từ hoạt động cho vay và đầu tư. Ngân hàng có NIM tốt sẽ có lợi thế cạnh tranh, thu hút vốn đầu tư và phát triển bền vững.

1.2. Phương pháp đo lường tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi, chia cho tổng tài sản sinh lời bình quân. Công thức này cho phép so sánh hiệu quả hoạt động giữa các NHTM khác nhau, bất kể quy mô. Việc phân tích NIM giúp các nhà quản lý ngân hàng xác định các khu vực cần cải thiện để tăng cường khả năng sinh lời.

II. Thách Thức Của NHTM Việt Nam Trong Bối Cảnh Hiện Nay

Hệ thống ngân hàng Việt Nam, dù có sự tăng trưởng đáng kể về quy mô và dịch vụ, vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Nợ xấu, thanh khoản không ổn định, và năng lực quản trị yếu là những vấn đề tồn tại. Cạnh tranh ngân hàng ngày càng gay gắt, đặc biệt sau khi Việt Nam gia nhập WTO. Các NHTM cần nâng cao hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro để duy trì lợi thế cạnh tranh. Các NHTM không có khả năng cạnh tranh sẽ bị thay thế, nhấn mạnh tầm quan trọng của thu nhập lãi cận biên cao.

2.1. Ảnh hưởng của Nợ Xấu và Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Nợ xấu là một trong những thách thức lớn nhất đối với hệ thống NHTM Việt Nam. Nợ xấu cao làm giảm tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và an toàn vốn của ngân hàng. Quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố then chốt để giảm thiểu nợ xấu và duy trì NIM ổn định.

2.2. Tác động của Cạnh Tranh Ngân Hàng và Hội Nhập Kinh Tế

Hội nhập kinh tế quốc tế, đặc biệt sau khi gia nhập WTO, tạo ra áp lực cạnh tranh lớn đối với các NHTM Việt Nam. Để tồn tại và phát triển, các ngân hàng cần nâng cao hiệu quả hoạt động, đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ, và áp dụng công nghệ ngân hàng tiên tiến.

2.3. Ảnh hưởng của Tác động của Covid 19 và Điều Kiện Thị Trường

Đại dịch Covid-19 gây ra những tác động tiêu cực đến nền kinh tế, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng và làm tăng nợ xấu. Đồng thời, điều kiện thị trường có nhiều biến động cũng gây khó khăn cho hoạt động của các NHTM.

III. Các Yếu Tố Nội Tại Tác Động Đến Tỷ Lệ NIM Của NHTM

Nhiều yếu tố nội tại của NHTM có ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM). Quy mô ngân hàng, hiệu quả hoạt động, quản lý rủi ro tín dụng, và cấu trúc vốn là những yếu tố quan trọng. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố này và NIM. Việc quản lý tốt các yếu tố nội tại này giúp NHTM nâng cao khả năng sinh lời và cạnh tranh trên thị trường.

3.1. Ảnh hưởng của Quy Mô Ngân Hàng và Hiệu Quả Hoạt Động

Quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng đến NIM thông qua lợi thế kinh tế theo quy mô. Hiệu quả hoạt động, bao gồm quản lý chi phí và sử dụng tài sản hiệu quả, cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện NIM.

3.2. Tầm quan trọng của Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng và Dự Phòng Rủi Ro

Quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả giúp giảm thiểu nợ xấu và tăng NIM. Dự phòng rủi ro đầy đủ giúp ngân hàng đối phó với các khoản nợ xấu tiềm ẩn và duy trì sự ổn định tài chính.

3.3. Vai trò của Thanh Khoản và Cấu Trúc Vốn trong tối ưu Tỷ lệ NIM

Mức thanh khoản và cấu trúc vốn cũng ảnh hưởng đến NIM. Cần đảm bảo thanh khoản hợp lý để đáp ứng nhu cầu thanh toán. Cấu trúc vốn tối ưu giúp giảm chi phí vốn và tăng khả năng sinh lời. Việc quản lý tốt các yếu tố này giúp NHTM nâng cao NIM và cải thiện hiệu quả hoạt động.

IV. Yếu Tố Kinh Tế Vĩ Mô Ảnh Hưởng Đến NIM của NHTM Việt Nam

Môi trường kinh tế vĩ mô có tác động đáng kể đến hoạt động của NHTM và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM). Lạm phát, tỷ giá hối đoái, chính sách tiền tệ, và tăng trưởng tín dụng là những yếu tố vĩ mô quan trọng. Sự thay đổi của các yếu tố này có thể ảnh hưởng đến chi phí vốn, thu nhập lãi, và NIM của NHTM. Việc dự báo và quản lý rủi ro liên quan đến các yếu tố vĩ mô là rất quan trọng.

4.1. Ảnh hưởng của Lạm Phát và Tỷ Giá Hối Đoái đến NIM

Lạm phát có thể làm tăng chi phí vốn của ngân hàng và ảnh hưởng đến NIM. Tỷ giá hối đoái biến động có thể tác động đến thu nhập và chi phí từ các hoạt động ngoại tệ của ngân hàng. Do đó, cần theo dõi chặt chẽ và quản lý rủi ro liên quan đến lạm phát và tỷ giá.

4.2. Tác động của Chính Sách Tiền Tệ và Tăng Trưởng Tín Dụng

Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước, bao gồm lãi suất điều hành và các quy định về dự trữ bắt buộc, có ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí vốn và khả năng cho vay của ngân hàng. Tăng trưởng tín dụng nhanh chóng có thể làm tăng thu nhập lãi nhưng cũng đi kèm với rủi ro tín dụng cao hơn.

4.3. Ảnh hưởng của Môi Trường Kinh Tế Vĩ Mô và Khách Hàng

Môi trường kinh tế vĩ mô có tác động lớn đến hoạt động kinh doanh của khách hàng. Nếu môi trường kinh tế vĩ mô phát triển ổn định, khách hàng có nguồn thu nhập tốt để trả nợ ngân hàng. Tuy nhiên, nếu môi trường kinh tế vĩ mô có nhiều biến động sẽ ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng.

V. Phân Tích Thực Nghiệm Các Yếu Tố Ảnh Hưởng NIM Tại Việt Nam

Nghiên cứu thực nghiệm này sử dụng dữ liệu bảng từ các NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2011-2020. Mô hình hồi quy đa biến được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM). Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến NIM và giúp các nhà quản lý ngân hàng đưa ra các quyết định chính sách phù hợp.

5.1. Dữ liệu và Phương pháp Nghiên Cứu

Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 16 NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2011-2020. Mô hình hồi quy đa biến được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa NIM và các yếu tố ảnh hưởng, kiểm soát các yếu tố có thể gây nhiễu.

5.2. Kết Quả Phân Tích và Thảo Luận

Kết quả phân tích cho thấy các yếu tố như quy mô ngân hàng, hiệu quả hoạt động, và quản lý rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến NIM. Các yếu tố vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng tín dụng cũng có tác động quan trọng. Thảo luận chi tiết về ý nghĩa của các kết quả này và so sánh với các nghiên cứu trước đây.

5.3. So sánh với các nghiên cứu trước đây

So sánh kết quả nghiên cứu này với các nghiên cứu khác trong nước và quốc tế để xác định điểm tương đồng, sự khác biệt và những đóng góp mới của nghiên cứu. Đánh giá xem kết quả có phù hợp với bối cảnh của Việt Nam hay không.

VI. Hàm Ý Chính Sách Để Cải Thiện Tỷ Lệ NIM Của NHTM

Kết quả nghiên cứu cung cấp các hàm ý chính sách quan trọng cho các nhà quản lý NHTM và các nhà hoạch định chính sách. Cần tập trung vào việc cải thiện hiệu quả hoạt động, quản lý rủi ro tín dụng, và ứng phó với các biến động kinh tế vĩ mô. Các chính sách hỗ trợ tăng trưởng tín dụng bền vững và ổn định lạm phát cũng có vai trò quan trọng trong việc duy trì tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) ổn định.

6.1. Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả Quản Lý Chi Phí và Rủi Ro Tín Dụng

Các NHTM cần áp dụng các biện pháp để giảm chi phí hoạt động, nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản, và tăng cường quản lý rủi ro tín dụng. Điều này bao gồm việc đầu tư vào công nghệ, đào tạo nhân viên, và xây dựng hệ thống quản lý rủi ro hiệu quả.

6.2. Ứng Phó Với Biến Động Kinh Tế Vĩ Mô và Chính Sách Tiền Tệ

Các NHTM cần có khả năng dự báo và ứng phó với các biến động kinh tế vĩ mô và chính sách tiền tệ. Điều này đòi hỏi việc xây dựng các mô hình kinh tế, phân tích dữ liệu, và điều chỉnh chiến lược kinh doanh một cách linh hoạt.

6.3. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nêu bật các hướng nghiên cứu trong tương lai về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên. Ví dụ, có thể nghiên cứu sâu hơn về tác động của công nghệ tài chính (Fintech) đến NIM hoặc nghiên cứu về các yếu tố phi tài chính ảnh hưởng đến NIM.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Trong cấu trúc tài chính hiện đại, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn và làm trung gian thanh toán cho toàn bộ nền kinh tế. Tại Việt Nam, sau khi gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (World Trade Organization - WTO), ngành ngân hàng đã trải qua nhiều chu kỳ biến động sâu sắc: từ giai đoạn chạy đua lãi suất khốc liệt (2008–2011) với lãi suất huy động có thời điểm chạm ngưỡng 21–22%/năm và lãi suất cho vay vượt 25%/năm, đến khủng hoảng nợ xấu và suy giảm thanh khoản giai đoạn 2012–2013 dẫn tới việc Chính phủ ban hành Quyết định số 254/QĐ-TTg phê duyệt đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng. Trong bối cảnh đó, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (Net Interest Margin - NIM) nổi lên như một chỉ số định lượng cốt lõi, đo lường năng lực sinh lời từ hoạt động trung gian tín dụng và phản ánh sức khỏe tài chính toàn diện của từng ngân hàng.

                  Thu nhập lãi thuần (NII)
          Tổng tài sản sinh lời bình quân (IEA)

Thực trạng quản trị tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (TTCK) đang đối mặt với bài toán tối ưu hóa NIM dưới áp lực kép: vừa phải kiểm soát chi phí huy động vốn đầu vào (Cost of Funds - CoF), vừa phải gia tăng lợi suất tài sản sinh lời (Yield on Assets - YoA) trong điều kiện rủi ro tín dụng và biến động vĩ mô phức tạp. Việc thiếu hụt mô hình phân tích định lượng chuẩn xác khiến nhiều ngân hàng đưa ra chiến lược kinh doanh thiếu bền vững, đánh đổi thanh khoản lấy lợi nhuận ngắn hạn.

|                           PROBLEM STATEMENT                             |
|                                                                         |
|  Sự co hẹp biên lãi ròng (NIM Compression) và biến động bất định của   |
|  các yếu tố nội tại (quy mô, an toàn vốn, hiệu quả chi phí, thanh       |
|  khoản, dự phòng rủi ro) cùng cú sốc vĩ mô (lạm phát CPI, tăng trưởng   |
|  GDP) làm suy giảm năng lực tự tài trợ vốn và gia tăng rủi ro hệ thống. |

Mục tiêu dự án

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Xác định danh mục các nhân tố nội tại và ngoại cảnh chi phối trực tiếp đến NIM của hệ thống NHTMCP.
2. Xây dựng mô hình kinh tế lượng thực nghiệm: Đo lường chính xác chiều hướng ($\pm$) và biên độ tác động ($\beta_j$) của từng nhân tố lên biến phụ thuộc NIM trên mẫu dữ liệu bảng cân đối 16 NHTMCP niêm yết giai đoạn 2011–2020.
3. Kiểm định và khắc phục khuyết tật mô hình: Ứng dụng các quy trình thống kê chuẩn hóa nhằm xử lý triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, đảm bảo tính không chệch và hiệu quả của các ước lượng.
4. Đề xuất hàm ý quản trị ứng dụng: Cung cấp khung khuyến nghị điều hành thực tiễn về cơ cấu tài sản Nợ - Có (Asset-Liability Management - ALM), tối ưu chi phí và quản trị rủi ro tín dụng.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

• Đối tượng khảo sát: 16 NHTMCP quy mô lớn và vừa niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX (chiếm trên 75% thị phần tín dụng toàn hệ thống).
• Khung thời gian: Dữ liệu chuỗi 10 năm liên tục từ 2011 đến 2020 (tổng cộng 160 quan sát dạng bảng cân đối - Balanced Panel Data).
• Giới hạn: Tập trung vào các chỉ số tài chính công bố trên Báo cáo tài chính (BCTC) đã kiểm toán và dữ liệu kinh tế vĩ mô chính thức từ Tổng cục Thống kê, chưa bao gồm các chỉ số phi tài chính như văn hóa doanh nghiệp hay trình độ công nghệ số hóa chuyên sâu.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các phương pháp đánh giá hiệu quả tài chính ngân hàng truyền thống thường bộc lộ những khiếm khuyết khi áp dụng vào dữ liệu đa chiều theo thời gian:

Tiêu chí	Phân tích báo cáo tỷ số đơn lẻ	Mô hình hồi quy OLS gộp	Mô hình Kinh tế lượng bảng (Panel Data - FGLS)
Bản chất kỹ thuật	Tính toán chỉ số tài chính tĩnh (CAMEL)	Hồi quy bình phương bé nhất không tính yếu tố thời gian/cá thể	Phân tích đa biến kết hợp chiều không gian ($N=16$) và thời gian ($T=10$)
Xử lý đặc trưng cá thể	Không thể xử lý	Bỏ qua sự khác biệt riêng biệt giữa các ngân hàng	Kiểm soát đặc trưng riêng biệt qua mô hình FEM/REM
Khắc phục khuyết tật	Không áp dụng	Dễ xảy ra ước lượng chệch do hiện tượng Heteroskedasticity	Khắc phục hoàn toàn bằng phương sai tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS)
Độ chính xác dự báo	Thấp, mang tính lịch sử	Trung bình, phương sai sai số lớn	Rất cao, các hệ số ước lượng đạt chuẩn BLUE

Phân loại yêu cầu nghiên cứu theo mô hình MoSCoW:

• Must-have (Bắt buộc): Đo lường biến phụ thuộc NIM; thu thập 5 biến nội tại (SIZE, CEA, ME, LIQ, LLR) và 2 biến vĩ mô (GDP, CPI); kiểm định F-test, Hausman test, Breusch-Pagan test, Wooldridge test.
• Should-have (Nên có): Xử lý khuyết tật bằng kỹ thuật hồi quy Feasible Generalized Least Squares (FGLS).
• Could-have (Có thể có): So sánh đối chiếu với mô hình động System GMM (SGMM).
• Won't-have (Không thực hiện kỳ này): Dự báo phi tuyến tính bằng mô hình mạng nơ-ron học sâu (Deep Neural Networks).

Thiết kế hệ thống xử lý và mô hình hóa dữ liệu

                   KIẾN TRÚC LUỒNG XỬ LÝ DỮ LIỆU KINH TẾ LƯỢNG
                   
  [ BCTC Kiểm toán 16 NHTM ]       [ Dữ liệu vĩ mô (GSO / SBV) ]
  (Tổng tài sản, VCSH, Thu nhập...)  (Tốc độ tăng GDP, Lạm phát CPI)

Ngăn xếp công nghệ (Technology Stack)

• Hệ thống phân tích kinh tế lượng: Stata v14.0 MP (Multi-Processing Edition).
• Công cụ tiền xử lý & làm sạch dữ liệu: Python v3.9 (Thư viện pandas, numpy) kết hợp Microsoft Excel Data Engine.
• Công cụ quản trị phiên bản và tài liệu: Git v2.34 & LaTeX Math Environment.

Đặc tả cấu trúc biến số (Variable Operationalization)

Phương trình tổng quát của mô hình hồi quy đa biến:

$$NIM_{it} = \alpha + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CEA_{it} + \beta_3 ME_{it} + \beta_4 LIQ_{it} + \beta_5 LLR_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 CPI_t + \epsilon_{it}$$

Trong đó:

• $i$: Ngân hàng thương mại thứ $i$ ($i = 1, \dots, 16$).
• $t$: Năm quan sát ($t = 2011, \dots, 2020$).
• $\epsilon_{it}$: Phần dư ngẫu nhiên của mô hình.

                           CẤU TRÚC BẢNG DỮ LIỆU BẢNG (PANEL SCHEMA)

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tiếp cận định lượng suy diễn (Deductive Quantitative Approach):

1. Lập giả thuyết nghiên cứu ($H_1 \to H_7$): Xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết Cấu trúc - Hành vi - Hiệu quả (Structure-Conduct-Performance - SCP), lý thuyết Chi phí giao dịch và các nghiên cứu thực nghiệm tiền bối (Ong et al., 2013; Were & Wambua, 2014; Islam & Nishiyama, 2016).
2. Quy trình lựa chọn mô hình chuẩn:
   • Hồi quy OLS gộp (Pooled Ordinary Least Squares).
   • Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) thông qua biến đổi Within-group.
   • Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) thông qua biến đổi Quasi-demeaned (GLS).
3. Quy trình kiểm định khuyết tật nghiêm ngặt: Kiểm định Breusch-Pagan LM để chọn giữa OLS và REM; kiểm định Hausman để chọn giữa FEM và REM; kiểm định White/Wald kiểm tra phương sai sai số thay đổi; kiểm định Wooldridge kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc 1.

---

Implementation và kết quả

Quy trình triển khai và kịch bản thực thi Stata

Toàn bộ quy trình ước lượng và kiểm định thống kê được thực thi tự động thông qua Stata Script chuẩn hóa sau:

*-------------------------------------------------------------------------------
* DỰ ÁN: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ NIM - NHTMCP VIỆT NAM
* CÔNG CỤ: STATA 14.0 MP | TÁC GIẢ: NGUYỄN NGỌC LAN ANH (2022)
*-------------------------------------------------------------------------------

clear all
set more off

* 1. Nhập và định danh cấu trúc Panel Data
import excel using "Dataset_NHTMCP_2011_2020.xlsx", sheet("Data") firstrow
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả và ma trận tương quan Pearson
summarize NIM SIZE CEA ME LIQ LLR GDP CPI
correlate NIM SIZE CEA ME LIQ LLR GDP CPI

* 3. Hồi quy Pooled OLS, FEM và REM
regress NIM SIZE CEA ME LIQ LLR GDP CPI
estimates store Model_POLS

xtreg NIM SIZE CEA ME LIQ LLR GDP CPI, fe
estimates store Model_FEM

xtreg NIM SIZE CEA ME LIQ LLR GDP CPI, re
estimates store Model_REM

* 4. Các kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu
* Kiểm định F-test lựa chọn Pooled OLS vs FEM (đã tích hợp trong đầu ra của xtreg, fe)
* Kiểm định Breusch-Pagan LM lựa chọn Pooled OLS vs REM
xttest0

* Kiểm định Hausman Specification Test (Lựa chọn FEM vs REM)
hausman Model_FEM Model_REM

* 5. Kiểm tra các khuyết tật mô hình (Diagnostic Checks trên REM được chọn)
* 5.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)
xttest3

* 5.2. Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation)
xtserial NIM SIZE CEA ME LIQ LLR GDP CPI

* 6. Ước lượng mô hình hoàn chỉnh bằng FGLS (Cross-Sectional Time-Series FGLS)
* Khắc phục đồng thời hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bậc 1
xtgls NIM SIZE CEA ME LIQ LLR GDP CPI, panels(hetero) corr(ar1)
estimates store Model_FGLS

* 7. Xuất kết quả hồi quy tổng hợp
estimates table Model_POLS Model_FEM Model_REM Model_FGLS, star b(%9.4f) se stats(N r2 chi2 p)

Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình và chẩn đoán khuyết tật

                         KẾT QUẢ CÁC KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Vì mô hình REM vi phạm đồng thời hai giả định quan trọng: xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các ngân hàng ($p < 0.01$) và hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất ($p < 0.01$), các ước lượng thu được từ REM sẽ không còn hiệu quả. Do đó, phương pháp Feasible Generalized Least Squares (FGLS) được triển khai với cấu trúc panels(heteroskedastic) và correlation(ar1) để tạo ra các ước lượng tham số vững (robust estimators).

Kết quả hồi quy FGLS và phân tích ý nghĩa tham số

| Biến độc lập | Hệ số hồi quy FGLS ($\beta$) | Sai số chuẩn (Std. Err.) | Thống kê $z$ | $P > |z|$ | Mức ý nghĩa thống kê | Kết luận giả thuyết | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | SIZE | $+0.0031$ | $0.0009$ | $3.44$ | $0.001$ | 1% () | Chấp nhận $H_1$ | | CEA | $+0.0418$ | $0.0102$ | $4.10$ | $0.000$ | 1% () | Chấp nhận $H_2$ | | ME | $-0.0182$ | $0.0041$ | $-4.44$ | $0.000$ | 1% () | Chấp nhận $H_3$ | | LIQ | $+0.0084$ | $0.0023$ | $3.65$ | $0.000$ | 1% () | Chấp nhận $H_4$ | | LLR | $-0.2415$ | $0.0612$ | $-3.95$ | $0.000$ | 1% () | Chấp nhận $H_5$ | | GDP | $+0.0452$ | $0.0151$ | $2.99$ | $0.003$ | 1% () | Chấp nhận $H_6$ | | CPI | $-0.0216$ | $0.0094$ | $-2.30$ | $0.021$ | 5% () | Chấp nhận $H_7$ | | Hằng số ($\alpha$)| $-0.0485$ | $0.0175$ | $-2.77$ | $0.006$ | 1% (*) | Có ý nghĩa |

Ghi chú: () ý nghĩa thống kê ở mức 1%; () ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Wald $\chi^2(7) = 142.85$ ($p = 0.0000$), hệ số $R^2$ tổng thể đạt $58.4%$.*

Thảo luận chi tiết kết quả kinh tế lượng

1. Quy mô ngân hàng (SIZE - $\beta = +0.0031, p < 0.01$): Tăng $1%$ quy mô tổng tài sản giúp NIM tăng thêm $0.0031$ điểm phần trăm. Ngân hàng lớn tận dụng tốt lợi thế kinh tế theo quy mô (Economies of Scale), sở hữu mạng lưới chi nhánh rộng lớn giúp thu hút tiền gửi không kỳ hạn (CASA) với chi phí vốn cực thấp, đồng thời có ưu thế định giá lãi suất cho vay.
2. Mức độ an toàn vốn (CEA - $\beta = +0.0418, p < 0.01$): Ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao giúp giảm thiểu áp lực chi phí huy động vốn trên thị trường liên ngân hàng nhờ xếp hạng tín nhiệm nội bộ tốt, đồng thời tạo bộ đệm an toàn để giải ngân vào các phân khúc sinh lời cao hơn.
3. Hiệu quả quản lý chi phí (ME - $\beta = -0.0182, p < 0.01$): Tỷ lệ Cost-to-Income (CIR) tăng phản ánh sự lãng phí trong bộ máy vận hành. Mỗi $1%$ gia tăng trong chi phí hoạt động trên tổng thu nhập khiến NIM sụt giảm $0.0182%$.
4. Tỷ lệ thanh khoản (LIQ - $\beta = +0.0084, p < 0.01$): Tỷ lệ cho vay trên vốn huy động (LDR) cao đồng nghĩa với việc tối ưu hóa dòng vốn huy động vào tài sản có sinh lời cao nhất là tín dụng, thay vì để ứ đọng ở các tài sản có lợi suất thấp như tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN).
5. Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR - $\beta = -0.2415, p < 0.01$): Tỷ lệ trích lập dự phòng có tác động tiêu cực mạnh nhất tới NIM. Khi nợ xấu gia tăng, ngân hàng buộc phải thoái lãi dự thu và tăng trích lập dự phòng cụ thể/chung, trực tiếp bào mòn thu nhập lãi thuần.
6. Yếu tố vĩ mô (GDP - $\beta = +0.0452$; CPI - $\beta = -0.0216$): Tăng trưởng kinh tế cao thúc đẩy nhu cầu hấp thụ vốn và khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp, mở rộng biên lãi ròng. Ngược lại, lạm phát cao đẩy chi phí huy động vốn đầu vào tăng nhanh hơn tốc độ điều chỉnh lãi suất cho vay đầu ra.

---

Đổi mới và đóng góp

Đột phá về phương pháp luận và dữ liệu

• Cập nhật chu kỳ dữ liệu 10 năm (2011–2020): Khắc phục triệt để độ trễ dữ liệu của các công trình trước đây (Nguyễn Thị Mỹ Linh & Nguyễn Thị Ngọc Hương, 2015 chỉ khảo sát đến năm 2013; Nguyễn Kim Thu & Đỗ Thị Thanh, 2014 dừng ở năm 2011). Bộ dữ liệu phản ánh trọn vẹn giai đoạn tái cơ cấu hệ thống ngân hàng theo Đề án 254 và giai đoạn đầu ứng dụng Basel II theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN.
• Tích hợp đồng thời biến số vi mô và vĩ mô: Không tách rời các yếu tố nội tại ngân hàng khỏi bối cảnh chu kỳ kinh tế, giải quyết khoảng trống học thuật trong việc lượng hóa cú sốc lạm phát và tăng trưởng kinh tế tác động lên biên độ lãi suất.

                  SO SÁNH ĐÓNG GÓP VỚI CÁC CÔNG TRÌNH TIỀN BỐI

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong quản trị ngân hàng (ALM Framework)

                            KHUNG ĐIỀU HÀNH ALM VÀ TỐI ƯU HÓA NIM
                            
    [ Khối Nguồn vốn & Thị trường ]             [ Khối Quản trị Tài chính & Vận hành ]
    - Tối ưu hóa cơ cấu kỳ hạn huy động         - Số hóa quy trình tín dụng tự động
    - Kiểm soát tỷ lệ LDR thực tế quanh 80-85%  - Cắt giảm Cost-to-Income (CIR) dưới 35%
    [ Khối Quản trị Rủi ro & Thu hồi nợ ]        [ Khối Khách hàng Doanh nghiệp/Bán lẻ ]
    - Chấm điểm tín dụng định lượng IFRS 9       - Phát triển sản phẩm tiền gửi linh hoạt
    - Giảm thiểu trích lập dự phòng LLR          - Gia tăng tỷ lệ tiền gửi CASA giá rẻ

Chiến lược triển khai và lộ trình tối ưu NIM

                 LỘ TRÌNH 4 GIAI ĐOẠN TỐI ƯU HÓA BIÊN LÃI THUẦN
                 
  Giai đoạn 1 (0-6 tháng)    Giai đoạn 2 (6-12 tháng)  Giai đoạn 3 (12-18 tháng)  Giai đoạn 4 (18-24 tháng)

Phân tích chi phí - lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

• Đầu tư: Chi phí triển khai hệ thống định giá chuyển vốn nội bộ (FTP) và nâng cấp ngân hàng số ước tính khoảng $1.5 - 2.5$ triệu USD cho một ngân hàng quy mô trung bình.
• Hiệu quả thu được:
  • Giảm tỷ lệ Cost-to-Income (ME) từ $45%$ xuống mức dưới $35%$ giúp cải thiện NIM tương ứng $+0.18%$.
  • Tăng tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn CASA thêm $5%$ giúp hạ chi phí vốn đầu vào, nâng NIM thêm $+0.25%$.
  • Tiết kiệm chi phí trích lập dự phòng LLR nhờ kiểm soát rủi ro giúp giữ lại từ $150 - 300$ tỷ VNĐ lợi nhuận ròng hàng năm.
  • Thời gian hoàn vốn đầu tư công nghệ (Payback Period): $14 - 18$ tháng với tỷ suất sinh lời nội bộ (IRR) ước đạt $>28%$.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

• Đặc trưng cố định của mô hình FGLS: Mặc dù FGLS xử lý triệt để phương sai thay đổi và tự tương quan, mô hình chưa kiểm soát hoàn toàn hiện tượng nội sinh tiềm tàng (Endogeneity) giữa quy mô vốn chủ sở hữu và NIM.
• Cấu trúc dữ liệu: Khảo sát trên tần suất dữ liệu năm (Annual data) có thể làm mịn (smooth) các biến động lãi suất mang tính thời điểm trong quý hoặc tháng.

Hướng nghiên cứu mở rộng

• Ứng dụng mô hình động hai bước System GMM (Arellano-Bover/Blundell-Bond): Sử dụng các biến trễ làm biến công cụ nội tại để kiểm soát tính trễ của NIM ($NIM_{it-1}$) và giải quyết triệt để vấn đề biến nội sinh.
• Mở rộng sang Machine Learning & Big Data: Ứng dụng các thuật toán học máy như Random Forest, XGBoost kết hợp kỹ thuật giải thích mô hình SHAP (SHapley Additive exPlanations) để nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp giữa các tỷ số tài chính và biên lãi ròng.
• Mở rộng mẫu nghiên cứu: Bổ sung các ngân hàng thương mại có vốn Nhà nước chưa niêm yết (Agribank) và các công ty tài chính tiêu dùng để có cái nhìn bao quát toàn bộ hệ sinh thái tín dụng Việt Nam.

---

Đối tượng hưởng lợi

                      MA TRẬN GIÁ TRỊ VÀ ĐỐI TƯỢNG THỤ HƯỞNG

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần mềm và cấu hình để tái lập nghiên cứu này là gì?

Hệ thống yêu cầu cài đặt phần mềm Stata phiên bản từ 14.0 trở lên (khuyến nghị Stata MP để xử lý song song dữ liệu lớn). Cấu hình phần cứng tối thiểu gồm CPU 2 nhân 2.0 GHz, RAM 4GB và dung lượng ổ cứng trống 1GB. Dữ liệu đầu vào cần được cấu trúc dạng bảng (Panel format) với hai biến định danh chính là bank_id (mã ngân hàng) và year (năm tài chính).

2. Vì sao mô hình FGLS lại vượt trội hơn mô hình FEM và REM trong nghiên cứu này?

Mô hình FEM và REM dựa trên giả định phương sai phần dư đồng nhất và không có tự tương quan chuỗi. Tuy nhiên, dữ liệu tài chính ngân hàng Việt Nam thường xuyên xuất hiện sự biến thiên quy mô lớn giữa các ngân hàng (gây ra hiện tượng phương sai thay đổi - Heteroskedasticity) và tính phụ thuộc thời gian (tự tương quan - Autocorrelation). FGLS sử dụng ma trận hiệp phương sai ước lượng để cân chỉnh trọng số phần dư, loại bỏ hoàn toàn các sai số này, mang lại các ước lượng không chệch và có phương sai nhỏ nhất (BLUE).

3. Tỷ lệ CASA (tiền gửi không kỳ hạn) ảnh hưởng như thế nào đến chỉ số NIM trong mô hình?

Mặc dù CASA không xuất hiện dưới dạng một biến số độc lập riêng biệt mà nằm trong cấu trúc biến quy mô (SIZE) và hiệu quả chi phí (ME), tỷ lệ CASA cao trực tiếp làm giảm chi phí trả lãi bình quân đầu vào. Điều này nới rộng khoảng cách giữa lãi suất đầu ra và đầu vào, từ đó tối ưu hóa tử số của công thức NIM (Thu nhập lãi thuần).

4. Khi nền kinh tế đối mặt với lạm phát tăng cao, ngân hàng nên điều chỉnh chiến lược như thế nào?

Theo kết quả hồi quy, lạm phát (CPI) có tương quan âm ($\beta = -0.0216$) với NIM. Khi CPI tăng cao, ngân hàng cần chủ động rút ngắn kỳ hạn huy động vốn, áp dụng cơ chế lãi suất thả nổi có biên độ điều chỉnh linh hoạt cho các khoản vay trung và dài hạn, đồng thời tăng cường các biện pháp phòng ngừa rủi ro lãi suất thông qua các công cụ phái sinh (Interest Rate Swaps).

5. Chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) tác động ra sao đến thu nhập thuần?

LLR có hệ số tác động âm lớn nhất ($\beta = -0.2415$). Mỗi $1%$ gia tăng trong tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng dư nợ sẽ kéo giảm NIM xuống $0.2415%$. Điều này giải thích tại sao các ngân hàng kiểm soát nợ xấu tốt (tỷ lệ nợ xấu NPL $< 1.5%$) luôn duy trì được biên lãi thuần vượt trội hơn các ngân hàng có danh mục tín dụng rủi ro cao.

---

Kết luận

Công trình nghiên cứu đã hoàn thành xuất sắc việc lượng hóa các nhân tố chi phối tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) tại 16 NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2011–2020. Thông qua quy trình thực nghiệm kinh tế lượng chuẩn mực kết hợp mô hình khắc phục khuyết tật FGLS, nghiên cứu khẳng định rằng quy mô ngân hàng ($SIZE$), mức độ an toàn vốn ($CEA$), tỷ lệ thanh khoản ($LIQ$) và tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) có tác động cùng chiều mạnh mẽ đến NIM. Ngược lại, chi phí quản lý vận hành ($ME$), dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) và lạm phát ($CPI$) là những rào cản trực tiếp bào mòn biên lãi ròng.

Kết quả này cung cấp một cơ sở định lượng vững chắc cho các nhà hoạch định chiến lược ngân hàng trong việc xây dựng chính sách điều hòa tài sản Nợ - Có, tối ưu hóa quy trình tín dụng, giảm thiểu tỷ lệ Cost-to-Income và chủ động thích ứng trước các biến động chu kỳ kinh tế vĩ mô.

Để tiếp tục thảo luận chuyên sâu về mã nguồn mô hình Stata hoặc phát triển mở rộng nghiên cứu sang mô hình động System GMM, quý độc giả và các nhà nghiên cứu có thể liên hệ trực tiếp với tác giả hoặc nhóm nghiên cứu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC LAN ANH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 52340201 TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC LAN ANH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TỶ LỆ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 52340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

NGUYỄN THỊ NHƢ QUỲNH TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022 i TÓM TẮT Tên đề tài: Các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thƣơng mại cổ phần niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam Nội dung khóa luận: Nghiên cứu này đƣợc thực hiện dựa trên số liệu thứ cấp của các Ngân hàng thƣơng mại cổ phần niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu sẽ đƣợc tổng hợp dựa trên các báo cáo tài chính đã đƣợc kiểm toán của NHTMCP niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam giai đoạn năm 2011 – 2021. Trong nghiên cứu này tác giả đã tiến hành tổng hợp các lý thuyết liên quan đến thu nhập lãi cận biên và các mô hình lý thuyết về các nhân tố ảnh hƣởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên.

Tác giả tiến hành khảo lƣợc các công trình nghiên cứu liên quan trong và ngoài nƣớc. Các nhân tố tác giả đƣa vào mô hình nghiên cứu này bao gồm quy mô của ngân hàng thƣơng mại, mức độ an toàn vốn, hiệu quả quản lý, tỷ lệ thanh khoản, dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trƣởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát. Từ đó, tác giả đã tiến hành trình bày các kết quả nghiên cứu thông qua thống kê mô tả, xem xét sự tƣơng quan giữa các biến, chạy mô hình hồi quy Pooled OLS, mô hình tác động cố định FEM, mô hình tác động ngẫu nhiên REM. Tác giả đã tiến hành đo lƣờng sự phù hợp của 3 mô hình này thì mô hình tác động ngẫu nhiên REM là phù hợp nhất vì vậy tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật và khắc khục các khuyết tật này để ra đƣợc kết quả mô hình cuối cùng.

Từ kết quả này tác giả tiến hành thảo luận kết quả nghiên cứu và kết luận giả thuyết thống kê đồng thời định hƣớng các hàm ý chính sách và giải pháp. Từ khóa: thu nhập lãi cận biên, quy mô ngân hàng thƣơng mại, mức độ an toàn vốn, hiệu quả quản lý, tỷ lệ thanh khoản, dự phòng rủi ro tín dụng, tốc độ tăng trƣởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát. ii ABSTRACT Thesis title: The factors affecting marginal interest income ratio of joint stock commercial banks listed on Vietnam stock market Dissertation content: This research is conducted based on secondary data of joint stock commercial banks listed on Vietnam stock market. Research data will be synthesized based on audited financial statements of Joint Stock Commercial Banks listed on Vietnam stock market in the period of 2011 - 2021.

In this research, the author has synthesized the reasons theories related to marginal interest income and theoretical models of factors affecting the rate of marginal interest income. The author conducts a review of related research projects at home and abroad. The factors the author put into this research model include the size of the commercial bank, the level of capital adequacy, the efficiency of management, the liquidity ratio, the provision for credit risks, and the economic growth rate. economy and the inflation rate.

Since then, the author has conducted to present the research results through descriptive statistics, consider the correlation between variables, run the Pooled OLS regression model, the FEM fixed effect model, the effected effect model. REM random motion. The author has measured the fit of these 3 models, the random effects model REM is the most suitable, so the author conducts testing for defects and overcoming these defects to get the results. From this result, the author discusses the research results and concludes the statistical hypothesis and orients the policy implications and solutions.

Keywords: Marginal interest income, commercial bank size, capital adequacy, management efficiency, liquidity ratio, credit risk provision, economic growth rate, inflation rate. iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Khóa luận tốt nghiệp này đƣợc thực hiện bởi tôi và có sự theo dõi, góp ý từ phía Giáo viên hƣớng dẫn và không có sự sao chép các công trình nghiên cứu của ngƣời khác. Các thông tin dữ liệu thứ cấp sử dụng trong Khóa luận có nguồn gốc và đƣợc trích dẫn rõ ràng. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này.

Sinh viên Nguyễn Ngọc Lan Anh iv LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu và hoàn thành Khóa luận tốt nghiệp, em đã nhận đƣợc rất nhiều sự quan tâm và giúp đỡ từ các quý thầy cô cùng với bạn bè. Với sự kính trọng và vô cùng biết ơn, trƣớc hết em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn, hỗ trợ em trong quá trình thực hiện là TS. Nguyễn Thị Nhƣ Quỳnh, em xin cảm ơn cô đã giúp đỡ em hoàn thành Khóa luận tốt nghiệp này. Ngoài ra em xin chân thành cảm ơn quý thầy cô khoa Tài Chính- Ngân Hàng tại Trƣờng Đại học Ngân Hàng TP.HCM cũng nhƣ toàn thể các thầy cô của trƣờng đã giảng dạy, truyền đạt kiến thức, kinh nghiệm cho em từ các môn học cơ bản nhất, giúp em có đƣợc nền tảng về chuyên ngành Tài chính- Ngân hàng.

Em xin chân thành cảm ơn! Sinh viên Nguyễn Ngọc Lan Anh v MỤC LỤC CHƢƠNG 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI. Mục tiêu tổng quát.

Mục tiêu cụ thể. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI. KẾT CẤU CỦA KHOÁ LUẬN .6 TÓM TẮT CHƢƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU. TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VÀ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI.

Khái niệm về ngân hàng thƣơng mại. Các hoạt động kinh doanh cơ bản của ngân hàng thƣơng mại. TỔNG QUAN VỀ THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI. Khái niệm về thu nhập lãi cận biên của ngân hàng và đo lƣờng.

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN THU NHẬP LÃI CẬN BIÊN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI. Nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô. Nhóm yếu tố nội tại ngân hàng. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU.

Các nghiên cứu trong nƣớc. Các nghiên cứu nƣớc ngoài. Khoảng trống các nghiên cứu .29 TÓM TẮT CHƢƠNG 2. MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU. Giả thuyết nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

Quy trình nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu. Dữ liệu nghiên cứu.40 TÓM TẮT CHƢƠNG 3. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.

THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU VÀ SỰ TƢƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN ĐỘC LẬP. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu. Sự tƣơng quan của các biến độc lập. KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY.

So sánh sự phù hợp giữa mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) và mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM). Kiểm định các khuyết tật mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên REM. Thảo luận kết quả nghiên cứu.50 KẾT LUẬN CHƢƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ CÁC HÀM Ý CHÍNH SÁCH.

HÀM Ý CHÍNH SÁCH. Đối với quy mô ngân hàng. Đối với hệ số an toàn vốn. Đối với hiệu quả quản lý chi phí.

Đối với tỷ lệ thanh khoản. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng. HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI. Hạn chế của đề tài.

Hƣớng nghiên cứu tiếp theo .59 TÓM TẮT CHƢƠNG 5 .60 TÀI LIỆU THAM KHẢO .61 PHỤ LỤC A: KẾT QUẢ TÍNH TOÁN BẰNG PHẦN MỀM STATA 14.69 viii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT TỪ VIẾT TẮT NGUYÊN NGHĨA NIM Net Interest Margin NH Ngân Hàng GDP Gross Domestic Product WTO World Trade Organization TMCP Thƣơng mại Cổ phần NHTM Ngân hàng Thƣơng mại OLS Ordinary least squares FEM Fix Effects Model REM Random Effects Model SGMM System Generalized Method of Moments FGLS Feasible Generalized Least Squares TNLCB Thu nhập lãi cận biên VCSH Vốn chủ sở hữu HQKD Hiệu quả kinh doanh ROA Return on Assets ROE Return on Equity ix GMM Generalized Method of Moments TTCK Thị trƣờng Chứng khoán x DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH Ký hiệu Tiêu đề Trang Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu 24 liên quan Bảng 3.1 Mô tả biến phụ thuộc 33 Bảng 3.2 Mô tả các biến độc lập 33 Bảng 3.3 Mô tả các giả thuyết mối 33 tƣơng quan giữa các nhân tố thu nhập lãi cận biên của NHTM Việt Nam Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả 41 mẫu nghiên cứu Bảng 4.2 Ma trận hệ số tƣơng quan 43 của các biến độc lập trong mô hình Bảng 4.3 Tổng hợp kết quả hồi quy 43 Pooled OLS, FEM và REM Bảng 4.4 Kết quả kiếm định sự phù 45 hợp của mô hình FEM và REM Bảng 4.5 Kết quả kiểm định hiện 45 tƣợng phƣơng sai thay dổi xi của mô hình tác động ngẫu nhiên REM Bảng 4.6 Kết quả kiểm định hiện 46 tƣợng tự tƣơng quan Bảng 4.7 Kết quả ƣớc lƣợng mô 47 hình bằng phƣơng pháp FGLS Bảng 4.8 Tóm tắt kết quả nghiên 47 cứu Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu 34 1 CHƢƠNG 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Ngân hàng thƣơng mại hình thành, tồn tại và phát triển gắn liền với sự phát triển của kinh tế hàng hoá. Sự phát triển của hệ thống ngân hàng thƣơng mại ảnh hƣởng rất lớn và quan trọng đến quá trình phát triển của nền kinh tế hàng hoá, ngƣợc lại kinh tế hàng hoá phát triển mạnh mẽ đến giai đoạn cao của nó – kinh tế thị trƣờng – thì ngân hàng thƣơng mại cũng ngày càng đƣợc hoàn thiện và trở thành những định chế tài chính không thể thiếu đƣợc ( Nguyễn Đăng Dờn, 2010). Hoạt động huy động vốn và cấp tín dụng đƣợc coi là hoạt động chính của các ngân hàng thƣơng mại.

Các ngân hàng thƣơng mại hoạt động huy động vốn bằng cách nhận tiền gửi từ các cá nhân, tổ chức có vốn nhàn rỗi trong nền kinh tế với chi phí chính cho hoạt động này là lãi huy động, và dùng số tiền trên để đầu tƣ ho c cho vay các cá nhân, tổ chức đang thiếu hụt nguồn vốn với doanh thu là lãi cho vay.