Tổng quan nghiên cứu

Thu nhập lãi cận biên (NIM) là một chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại (NHTM). Trong giai đoạn 2009-2021, nền kinh tế Việt Nam trải qua nhiều biến động lớn, từ khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2008-2009 đến đại dịch Covid-19 bùng phát năm 2020, ảnh hưởng sâu sắc đến hoạt động tín dụng và lợi nhuận của các NHTM. Mức NIM bình quân của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn này đạt khoảng 3,246%, với biến động từ -0,888% đến 9,453%. Nghiên cứu tập trung phân tích các nhân tố tác động đến NIM nhằm nhận diện và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là sử dụng phương pháp phân tích Bayes với thuật toán lấy mẫu Hybrid Metropolis-Hastings để đánh giá ảnh hưởng của chín nhân tố vi mô và vĩ mô đến NIM của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2021. Các nhân tố bao gồm tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), tính thanh khoản (LIQ), tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (COST), tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), quy mô ngân hàng (SIZE), tăng trưởng GDP (GRO), tỷ lệ lạm phát (INF) và tác động của dịch bệnh Covid-19 (COV). Phạm vi nghiên cứu bao gồm 24 NHTM Việt Nam với dữ liệu bảng cân đối trong 13 năm, cung cấp bức tranh toàn diện về các yếu tố ảnh hưởng trong bối cảnh kinh tế biến động.

Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc hỗ trợ các nhà quản lý ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước xây dựng chính sách phù hợp nhằm duy trì và nâng cao NIM, góp phần tăng trưởng bền vững lợi nhuận ngân hàng trong điều kiện thị trường đầy thách thức.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên ba lý thuyết nền tảng để phân tích thu nhập lãi cận biên của các NHTM:

  1. Lý thuyết Hiệu quả X (X-efficiency theory): Lý thuyết này nhấn mạnh vai trò của quản trị hiệu quả trong việc giảm chi phí hoạt động, từ đó tăng lợi nhuận và NIM. Ngân hàng có chi phí hoạt động thấp hơn nhờ quản lý tốt sẽ có khả năng cung cấp lãi suất cạnh tranh, mở rộng thị phần và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

  2. Lý thuyết Lợi thế kinh tế nhờ quy mô (Economies of scale theory): Theo lý thuyết này, ngân hàng tăng quy mô tài sản đến mức tối ưu sẽ giảm chi phí trung bình, nâng cao hiệu quả hoạt động và lợi nhuận. Tuy nhiên, vượt quá quy mô tối ưu có thể làm giảm lợi ích kinh tế.

  3. Lý thuyết Sức mạnh thị trường tương đối (Relative market power): Ngân hàng chiếm lĩnh thị phần lớn và có sản phẩm khác biệt sẽ có sức mạnh định giá, cho phép tăng biên độ lãi suất (spread), từ đó nâng cao NIM.

Các khái niệm chính trong nghiên cứu bao gồm: NIM, NPL, LDR, LIQ, COST, ROA, SIZE, GRO, INF và COV. NIM được định nghĩa là tỷ lệ thu nhập lãi ròng trên tổng tài sản sinh lời, phản ánh hiệu quả sinh lời của ngân hàng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích Bayes với thuật toán lấy mẫu Hybrid Metropolis-Hastings (MH) trong khuôn khổ hồi quy tuyến tính Bayes. Phương pháp này kết hợp phân phối tiên nghiệm với dữ liệu quan sát để tạo ra phân phối hậu nghiệm, giúp ước lượng các hệ số mô hình một cách chính xác và tin cậy hơn so với phương pháp tần suất truyền thống, đặc biệt khi mẫu dữ liệu không lớn.

Nguồn dữ liệu là bộ dữ liệu bảng cân đối gồm 312 quan sát từ 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2021. Dữ liệu vi mô được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, trong khi dữ liệu vĩ mô lấy từ Ngân hàng Thế giới. Mẫu nghiên cứu loại bỏ các ngân hàng có dữ liệu không đầy đủ và các sự kiện sáp nhập để đảm bảo tính cân đối.

Quy trình nghiên cứu gồm các bước: thu thập dữ liệu, thống kê mô tả, lựa chọn mô hình Bayes phù hợp dựa trên tiêu chí thông tin Bayes và kiểm định hội tụ chuỗi MCMC, kiểm định tính phù hợp của mô hình, cuối cùng là phân tích và thảo luận kết quả mô phỏng.

Mô hình hồi quy Bayes được xây dựng với biến phụ thuộc là NIM và chín biến độc lập gồm NPL, LDR, LIQ, COST, ROA, SIZE, GRO, INF và COV. Các phân phối tiên nghiệm cho các hệ số được chọn là phân phối chuẩn với các siêu tham số khác nhau để kiểm định độ nhạy và lựa chọn mô hình tối ưu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Có tương quan cùng chiều mạnh với NIM. Giá trị trung bình NPL là 1,997%, với mức cao nhất 11,402%. Nợ xấu tăng trong giai đoạn 2009-2012 và giảm dần từ 2013 đến 2021. Kết quả cho thấy ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao thường phải trích lập dự phòng nhiều, ảnh hưởng đến chi phí và lợi nhuận, tuy nhiên trong một số trường hợp, chấp nhận rủi ro có thể đi kèm với NIM cao hơn.

  2. Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR): Tương quan cùng chiều với NIM, với giá trị trung bình 80,057%. LDR giảm trong giai đoạn 2011-2015 và tăng trở lại từ 2016-2021, phản ánh chính sách tín dụng thận trọng và hỗ trợ tăng trưởng tín dụng trong các năm gần đây.

  3. Tính thanh khoản (LIQ): Tương quan nghịch chiều với NIM. Giá trị trung bình LIQ là 0,192, cho thấy các ngân hàng duy trì mức thanh khoản hợp lý để cân bằng giữa chi phí cơ hội và khả năng thanh toán.

  4. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động (COST): Tương quan cùng chiều với NIM, trung bình 0,783%. Mặc dù các nghiên cứu trước đây thường cho rằng COST tăng làm giảm NIM, kết quả mô phỏng Bayes cho thấy chi phí hoạt động có thể đi kèm với thu nhập lãi cao hơn trong một số điều kiện.

  5. Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA): Tương quan cùng chiều với NIM, trung bình 0,967%. ROA giảm trong giai đoạn 2011-2016 và tăng mạnh từ 2016-2020, phản ánh hiệu quả hoạt động ngân hàng.

  6. Quy mô ngân hàng (SIZE): Tương quan yếu và không rõ ràng với NIM, cho thấy quy mô không phải là yếu tố quyết định chính trong bối cảnh nghiên cứu.

  7. Tăng trưởng GDP (GRO): Tương quan nghịch chiều với NIM, trung bình tăng trưởng GDP 5,693%. Điều này có thể do trong giai đoạn tăng trưởng cao, cạnh tranh tín dụng tăng lên làm giảm biên độ lãi suất.

  8. Tỷ lệ lạm phát (INF): Tương quan cùng chiều với NIM, trung bình 5,585%. Lạm phát cao làm tăng chi phí hoạt động và rủi ro tín dụng, buộc ngân hàng tăng lãi suất cho vay để duy trì lợi nhuận.

  9. Dịch bệnh Covid-19 (COV): Tương quan nghịch chiều với NIM. Đại dịch gây áp lực giảm lãi vay trong khi khó giảm lãi suất tiền gửi, làm giảm biên độ lãi suất và NIM.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng Bayes cho thấy các nhân tố vi mô như NPL, LDR, COST, ROA và INF có ảnh hưởng mạnh và cùng chiều với NIM, phù hợp với lý thuyết và nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Tính thanh khoản, quy mô ngân hàng, tăng trưởng GDP và dịch Covid-19 có tác động ngược chiều hoặc yếu, phản ánh sự phức tạp trong quản lý ngân hàng và ảnh hưởng của môi trường kinh tế vĩ mô.

So sánh với các nghiên cứu trước, phương pháp Bayes giúp khắc phục hạn chế của các phương pháp tần suất truyền thống, cung cấp ước lượng ổn định và tin cậy hơn, đặc biệt trong điều kiện mẫu dữ liệu không lớn và có biến động lớn do dịch bệnh. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ xu hướng NIM, nợ xấu, LDR và các biến khác theo năm để minh họa sự biến động và mối quan hệ với các sự kiện kinh tế.

Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nhận diện các nhân tố chủ chốt ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, từ đó hỗ trợ xây dựng chính sách và chiến lược quản trị phù hợp.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường quản lý chất lượng tín dụng: Giảm tỷ lệ nợ xấu bằng cách nâng cao năng lực đánh giá và thu hồi nợ, nhằm giảm chi phí dự phòng và tăng NIM. Thời gian thực hiện: 1-2 năm. Chủ thể: Ban điều hành và phòng quản lý rủi ro ngân hàng.

  2. Tối ưu hóa tỷ lệ cho vay trên tiền gửi: Duy trì LDR ở mức hợp lý để cân bằng giữa tăng trưởng tín dụng và an toàn thanh khoản, góp phần nâng cao thu nhập lãi. Thời gian: liên tục hàng năm. Chủ thể: Ban tín dụng và quản lý tài sản nợ.

  3. Kiểm soát chi phí hoạt động: Áp dụng các biện pháp tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu quả quản trị để giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập, từ đó tăng lợi nhuận và NIM. Thời gian: 1-3 năm. Chủ thể: Ban quản lý vận hành và tài chính.

  4. Ứng phó linh hoạt với biến động kinh tế vĩ mô: Theo dõi sát sao các chỉ số lạm phát, tăng trưởng GDP và tác động của dịch bệnh để điều chỉnh chính sách lãi suất phù hợp, bảo đảm biên độ lãi suất ổn định. Thời gian: liên tục. Chủ thể: Ban chiến lược và phòng phân tích kinh tế.

  5. Đẩy mạnh chuyển đổi số và nâng cao năng lực quản trị: Tăng cường ứng dụng công nghệ để nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng, góp phần tăng NIM bền vững. Thời gian: 2-5 năm. Chủ thể: Ban công nghệ thông tin và quản lý chiến lược.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà quản lý ngân hàng thương mại: Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng chiến lược quản lý rủi ro tín dụng, tối ưu hóa hoạt động tín dụng và chi phí nhằm nâng cao hiệu quả sinh lời.

  2. Cơ quan quản lý nhà nước và Ngân hàng Nhà nước: Thông tin về các nhân tố ảnh hưởng đến NIM giúp hoạch định chính sách tiền tệ, tín dụng và giám sát hoạt động ngân hàng phù hợp với bối cảnh kinh tế vĩ mô.

  3. Các nhà nghiên cứu và học viên chuyên ngành tài chính - ngân hàng: Phương pháp phân tích Bayes và kết quả thực nghiệm là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu tiếp theo về hiệu quả ngân hàng và kinh tế lượng.

  4. Nhà đầu tư và chuyên gia phân tích tài chính: Hiểu rõ các yếu tố tác động đến lợi nhuận ngân hàng giúp đánh giá tiềm năng đầu tư và rủi ro trong lĩnh vực ngân hàng thương mại.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phân tích Bayes khác gì so với phương pháp tần suất truyền thống?
    Phân tích Bayes kết hợp thông tin tiên nghiệm với dữ liệu quan sát để tạo ra phân phối hậu nghiệm, giúp ước lượng chính xác và ổn định hơn, đặc biệt khi mẫu nhỏ hoặc dữ liệu biến động. Ví dụ, trong nghiên cứu này, Bayes cho kết quả tin cậy hơn khi phân tích NIM trong giai đoạn biến động kinh tế.

  2. Tại sao dịch Covid-19 lại ảnh hưởng tiêu cực đến NIM?
    Dịch bệnh gây áp lực giảm lãi vay để hỗ trợ khách hàng, trong khi lãi suất tiền gửi khó giảm tương ứng, làm thu hẹp biên độ lãi suất và giảm NIM. Chính sách cơ cấu nợ cũng làm tăng nợ xấu tạm thời, ảnh hưởng lợi nhuận.

  3. Tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng thế nào đến thu nhập lãi cận biên?
    Nợ xấu cao làm tăng chi phí dự phòng rủi ro, giảm lợi nhuận và NIM. Tuy nhiên, một số ngân hàng chấp nhận rủi ro cao có thể đạt NIM cao hơn nếu quản lý hiệu quả.

  4. Làm thế nào để cân bằng giữa tính thanh khoản và hiệu quả sinh lời?
    Ngân hàng cần duy trì mức thanh khoản đủ để đảm bảo hoạt động thông suốt nhưng không quá cao để tránh chi phí cơ hội lớn. Tính thanh khoản cao thường làm giảm NIM do chi phí cơ hội tăng.

  5. Quy mô ngân hàng có phải là yếu tố quyết định NIM?
    Nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng có ảnh hưởng yếu và không rõ ràng đến NIM, do đó không phải yếu tố quyết định duy nhất. Hiệu quả quản trị và các yếu tố vi mô khác đóng vai trò quan trọng hơn.

Kết luận

  • Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích Bayes với thuật toán Hybrid Metropolis-Hastings để đánh giá ảnh hưởng của chín nhân tố đến thu nhập lãi cận biên của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2021.
  • Các nhân tố vi mô như tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, chi phí hoạt động, lợi nhuận trên tổng tài sản và lạm phát có ảnh hưởng mạnh và cùng chiều với NIM.
  • Tính thanh khoản, quy mô ngân hàng, tăng trưởng GDP và dịch Covid-19 có tác động ngược chiều hoặc yếu đến NIM.
  • Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở thực nghiệm vững chắc cho các chính sách nhằm tăng trưởng bền vững NIM của các NHTM Việt Nam.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai các giải pháp quản lý rủi ro tín dụng, tối ưu hóa hoạt động ngân hàng và theo dõi sát sao biến động kinh tế vĩ mô để điều chỉnh chính sách phù hợp.

Hành động ngay: Các nhà quản lý ngân hàng và cơ quan quản lý nên áp dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chiến lược nâng cao hiệu quả hoạt động, đồng thời tiếp tục nghiên cứu mở rộng để cập nhật các yếu tố mới ảnh hưởng đến NIM trong bối cảnh kinh tế thay đổi nhanh chóng.