Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống kinh tế quốc dân, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò là trung gian tài chính chủ chốt, đảm nhận chức năng điều phối các nguồn lực vốn từ nơi nhàn rỗi đến nơi có nhu cầu sản xuất kinh doanh. Tại Việt Nam – một quốc gia đang phát triển, vai trò cung ứng vốn của hệ thống NHTM càng trở nên then chốt trong bối cảnh quy mô thị trường trái phiếu doanh nghiệp chưa thực sự phát triển tương xứng với quy mô nền kinh tế. Nhóm cổ phiếu ngành ngân hàng trên thị trường chứng khoán (TTCK) luôn chiếm tỷ trọng vốn hóa lớn (chiếm 29,08% tổng vốn hóa TTCK và có giá trị vốn hóa lớn nhất tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh - HOSE), thu hút sự quan tâm lớn của các nhà đầu tư trong và ngoài nước.

Hiệu quả hoạt động kinh doanh và khả năng sinh lời (KNSL) của các NHTM không chỉ là nguồn tài chính tích lũy để mở rộng quy mô hoạt động, đảm bảo nghĩa vụ tài chính với Nhà nước mà còn quyết định sự ổn định, an toàn của toàn bộ hệ thống tài chính. Đặc biệt, qua các giai đoạn biến động kinh tế và khủng hoảng như đại dịch Covid-19, việc xác định rõ các nhân tố tác động đến KNSL của ngân hàng là cơ sở thực tiễn để các nhà quản trị điều hành hoạt động ngân hàng thích ứng an toàn, đồng thời giúp cơ quan quản lý ban hành các chính sách kiểm soát rủi ro phù hợp.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao khả năng sinh lời cho các ngân hàng này.
  • Nhiệm vụ nghiên cứu:
    1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về ngân hàng thương mại, khả năng sinh lời và các nhân tố tác động đến khả năng sinh lời của NHTM.
    2. Phân tích thực trạng hoạt động và khả năng sinh lời của 24 NHTM niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2016 – 2022.
    3. Xây dựng mô hình kinh tế lượng và thực hiện các kiểm định để lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố nội sinh và ngoại sinh đến KNSL của các NHTM.
    4. Đề xuất các khuyến nghị, giải pháp nâng cao KNSL cho các NHTM niêm yết.

Câu hỏi nghiên cứu:

  • Những nhân tố nào ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các NHTM được niêm yết trên TTCK Việt Nam? Chiều hướng và mức độ tác động của từng nhân tố ra sao trong giai đoạn 2016 – 2022?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết và các nhân tố tác động đến chỉ tiêu này.
  • Phạm vi không gian: 24 ngân hàng thương mại niêm yết trên 3 sàn giao dịch chứng khoán tại Việt Nam gồm HOSE, HNX và UPCOM (gồm 03 NHTM có vốn Nhà nước: BIDV, Vietinbank, Vietcombank và 21 NHTM Cổ phần).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 7 năm, từ năm 2016 đến năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kế thừa các nền tảng lý thuyết tài chính - ngân hàng và khung phân tích thực nghiệm từ các công trình nghiên cứu quốc tế và trong nước (Peter Rose, 2002; Halil Emre, 2012; Angela Roman, 2013; Tomola, 2013; Dietrich & Wanzenried, 2009; Vong & Chan, 2009; Alper & Anbar, 2011; Nguyễn Việt Hùng, 2008; Nguyễn Thị Thu Hiền, 2017; Hằng Nga, 2011).

Tác giả lựa chọn Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA - Return on Assets) làm biến phụ thuộc duy nhất đại diện cho KNSL của NHTM, được tính bằng Lợi nhuận sau thuế chia cho Tổng tài sản trung bình. ROA phản ánh chính xác hiệu quả quản lý doanh thu, chi phí và năng lực chuyển đổi tài sản thành lợi nhuận ròng mà không bị làm méo mó bởi mức độ đòn bẩy tài chính như Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Mô hình nghiên cứu bao gồm 10 biến độc lập, chia làm 2 nhóm:

  1. Nhóm nhân tố nội sinh (7 biến):
    • Quy mô tổng tài sản ($S$): Đo lường bằng Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{TTS})$).
    • Tỷ lệ vốn cổ đông trên tổng tài sản ($CA$): Đo bằng Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản ($\text{VCSH} / \text{TTS}$).
    • Rủi ro thanh khoản ($LDR$): Đo bằng Tỷ lệ dư nợ cho vay trên số dư tiền gửi huy động của khách hàng.
    • Biên thu nhập lãi ròng ($NIM$): Đo bằng Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản.
    • Thu nhập ngoài lãi thuần ($DIA$): Đo bằng Thu nhập ngoài lãi thuần / Tổng tài sản.
    • Dự phòng rủi ro cho vay ($LPCLR$): Đo bằng Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ.
    • Tỷ lệ chi phí hoạt động ($OEAR$): Đo bằng Chi phí hoạt động / Tổng tài sản.
  2. Nhóm nhân tố ngoại sinh vĩ mô (3 biến):
    • Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 ($MSG$): Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 hàng năm (nguồn World Bank / Tổng cục Thống kê).
    • Tốc độ tăng trưởng GDP ($GDP$ / $LnGDP$): Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm.
    • Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tỷ lệ lạm phát hàng năm tính theo chỉ số CPI.

Mô hình hồi quy tổng quát: $$ROA_{it} = \beta_0 + \beta_1 S_{it} + \beta_2 CA_{it} + \beta_3 LDR_{it} + \beta_4 NIM_{it} + \beta_5 DIA_{it} + \beta_6 LPCLR_{it} + \beta_7 OEAR_{it} + \beta_8 MSG_{it} + \beta_9 GDP_{it} + \beta_{10} INF_{it} + \varepsilon_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Nhóm biến
Khả năng sinh lời trên tổng tài sản $ROA$ $\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Trung bình tổng tài sản}$ Phụ thuộc
Quy mô tổng tài sản $S$ $\ln(\text{Tổng tài sản})$ Nội sinh
Tỷ lệ an toàn vốn $CA$ $\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$ Nội sinh
Rủi ro thanh khoản $LDR$ $\text{Dư nợ cho vay} / \text{Số dư huy động khách hàng}$ Nội sinh
Biên thu nhập lãi ròng $NIM$ $\text{Thu nhập lãi thuần} / \text{Tổng tài sản}$ Nội sinh
Thu nhập ngoài lãi $DIA$ $\text{Thu nhập ngoài lãi thuần} / \text{Tổng tài sản}$ Nội sinh
Dự phòng rủi ro cho vay $LPCLR$ $\text{Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng} / \text{Tổng dư nợ}$ Nội sinh
Tỷ lệ chi phí hoạt động $OEAR$ $\text{Chi phí hoạt động} / \text{Tổng tài sản}$ Nội sinh
Tăng trưởng cung tiền M2 $MSG$ / $M2$ Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 hàng năm Ngoại sinh
Tăng trưởng GDP $GDP$ / $LnGDP$ Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm Ngoại sinh
Tỷ lệ lạm phát $INF$ Tỷ lệ lạm phát hàng năm (CPI) Ngoại sinh

Phương pháp và quy trình xử lý dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data) với 168 quan sát (24 ngân hàng $\times$ 7 năm), thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán của 24 NHTM, TVSI và World Bank. Quy trình ước lượng được thực hiện trên phần mềm Stata 17 qua các bước:

  1. Thống kê mô tả dữ liệu và phân tích ma trận hệ số tương quan Pearson (Correlation).
  2. Ước lượng mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  3. Thực hiện kiểm định Likelihood (F-test) để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
  4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình được chọn: kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test), kiểm định tự tương quan (Wooldridge test) và kiểm định đa cộng tuyến (VIF / Ma trận tương quan).
  5. Áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục hiện tượng khuyết tật mô hình (nếu có).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận

Chương 1 hệ thống hóa các vấn đề lý luận về ngân hàng thương mại, vai trò của NHTM trong nền kinh tế thị trường, khái niệm khả năng sinh lời và các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng (ROA, ROE, NIM). Chương này phân tích chi tiết mối quan hệ giữa ROA, ROE và hệ số đòn bẩy tài chính, đồng thời tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu trong nước và quốc tế.

Về phía nghiên cứu nước ngoài, tác giả tổng hợp các phát hiện của Rose (2002), Short (1979), Bourke (1989), Guru và cộng sự (2002), Goddard và cộng sự (2004), Vong & Chan (2009), Dietrich (2011), Alper & Anbar (2011). Về phía nghiên cứu trong nước, tác giả phân tích kết quả của Nguyễn Việt Hùng (2008), Hằng Nga (2011), Nguyễn Thị Thu Hiền (2017). Qua đó, chương chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam thường có cỡ mẫu nhỏ (từ 6 đến 10 ngân hàng), chỉ tập trung vào nhóm nhân tố nội sinh hoặc sử dụng giai đoạn dữ liệu đã cũ; từ đó xác định sự cần thiết của việc bổ sung đồng thời các biến nội bộ chi tiết và biến vĩ mô cho 24 NHTM trong giai đoạn 2016–2022.

Chương 2: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày tổng quan về bối cảnh kinh tế Việt Nam và thực trạng hoạt động của hệ thống NHTM giai đoạn 2016–2022. Về kinh tế vĩ mô, tăng trưởng GDP Việt Nam duy trì 6–7% giai đoạn 2016–2019, giảm xuống 2,91% (năm 2020) và 2,86% do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, sau đó phục hồi mạnh mẽ lên 8,02% vào năm 2022.

Về thực trạng KNSL của 24 NHTM niêm yết: Chỉ số ROA toàn ngành có xu hướng tăng dần theo thời gian và đạt đỉnh vào năm 2022; năm 2020 dù chịu tác động của dịch bệnh, ROA trung bình vẫn duy trì mức 1,97%. Xét theo từng ngân hàng, Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank - TCB) đạt ROA trung bình giai đoạn 2016–2022 cao nhất trong toàn bộ 24 ngân hàng khảo sát, vượt qua các ngân hàng nhóm Big4; các vị trí tiếp theo lần lượt là VPBank (VPB), MBBank (MBB) và VIB. Các ngân hàng thương mại gốc Nhà nước thuộc nhóm Big4 không nằm trong Top 5 ngân hàng có ROA trung bình cao nhất.

Tiếp đó, chương thiết lập chi tiết quy trình nghiên cứu 3 bước, định nghĩa công thức tính toán và nguồn thu thập cho 11 biến trong mô hình kinh tế lượng dạng bảng.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày các kết quả phân tích định lượng trên phần mềm Stata 17 dựa trên 168 quan sát:

Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
ROA 168 0,0180 0,0173 $1,67 \times 10^{-7}$ 0,0892
S 168 32,9260 1,0957 30,5779 35,2905
CA 168 0,0852 0,0314 0,0406 0,1845
LDR 168 0,9267 0,1511 0,5528 1,4281
NIM 168 0,0284 0,0122 0,0062 0,0813
DIA 168 0,0035 0,0029 -0,00015 0,0146
LPCLR 168 -0,0121 0,0103 -0,5564 0,0017
OEAR 168 -0,0211 0,0021 -0,01387 -0,000151
M2 168 13,1300 3,6149 6,1500 18,3800
INF 168 1,8657 1,4995 0,0200 3,5400
LnGDP 168 15,6525 0,2529 15,3202 16,0719
  • Ma trận tương quan: Tất cả các cặp biến giải thích đều có hệ số tương quan tuyến tính $< 0,80$ ($< 80%$). Biến thu nhập ngoài lãi ($DIA$) có tương quan cùng chiều lớn nhất với $ROA$ ($r = 0,7303$ hay $73,03%$), quy mô tài sản $S$ có $r = 0,7705$. Biến tăng trưởng cung tiền $M2$ có tương quan nghịch lớn nhất với $ROA$ ($r = -0,5025$ hay $-50,25%$). Hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nằm trong ngưỡng an toàn, sơ bộ cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng khó xảy ra.
  • Kiểm định lựa chọn mô hình:
    • Kiểm định Likelihood (F-test): Thống kê kiểm định $F\text{-test} = 12,00$ với giá trị $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05 \implies$ Bác bỏ giả thuyết $H_0$ (mô hình Pooled OLS phù hợp), kết luận mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn Pooled OLS.
    • Kiểm định Hausman: Thống kê $\chi^2 = 71,00$ với giá trị $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05 \implies$ Bác bỏ giả thuyết $H_0$ (mô hình REM phù hợp hơn), kết luận mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn so với REM.
  • Kết quả mô hình FEM: Hệ số xác định nội bộ đạt $R^2\text{-within} = 0,51$ ($51%$), cho thấy 51% sự biến thiên của ROA bên trong các ngân hàng được giải thích bởi các biến trong mô hình.
  • Kiểm định khuyết tật và hiệu chỉnh: Tác giả tiến hành các kiểm định phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến đối với mô hình FEM, sau đó sử dụng ước lượng FGLS (Bảng 3.10) để đảm bảo các hệ số ước lượng vững và hiệu quả.

Chương 4: Kết luận và các khuyến nghị đề xuất

Chương 4 tổng hợp các phát hiện chính từ kết quả hồi quy và đề xuất các nhóm giải pháp nhằm nâng cao khả năng sinh lời cho các NHTM niêm yết:

  • Quản lý quy mô tài sản và cấu trúc vốn hợp lý, tận dụng lợi thế kinh tế nhờ quy mô nhưng tránh tình trạng phình to bộ máy quản lý gây lãng phí.
  • Tăng cường kiểm soát chi phí hoạt động ($OEAR$) và chi phí nhân sự nhằm hạn chế tác động tiêu cực đến lợi nhuận ròng.
  • Đẩy mạnh chiến lược đa dạng hóa thu nhập ngoài lãi ($DIA$), mở rộng các dịch vụ ngân quỹ, thanh toán không dùng tiền mặt, môi giới, bảo lãnh và dịch vụ tài chính ngoại bảng để giảm thiểu sự phụ thuộc vào tín dụng truyền thống.
  • Kiểm soát chất lượng tín dụng, giảm thiểu chi phí trích lập dự phòng rủi ro ($LPCLR$) thông qua việc nâng cao quy trình thẩm định tín dụng.
  • Nâng cao năng lực dự báo các biến số kinh tế vĩ mô (lạm phát, cung tiền M2, chu kỳ tăng trưởng GDP) để điều chỉnh kịp thời lãi suất huy động và cho vay.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính từ số liệu văn bản

  1. Giá trị $ROA$ trung bình của 24 NHTM niêm yết giai đoạn 2016–2022 đạt $0,018$ ($1,8%$), dao động từ mức thấp nhất xấp xỉ $0%$ ($1,67 \times 10^{-7}$) đến cao nhất là $0,0892$ ($8,92%$).
  2. Techcombank (TCB) là ngân hàng duy trì tỷ suất $ROA$ trung bình cao nhất hệ thống trong suốt 7 năm khảo sát, xếp trên VPBank, MBBank, VIB. Nhóm 4 ngân hàng thương mại Nhà nước (Big4) không nằm trong Top 5 về ROA trung bình.
  3. Tỷ lệ an toàn vốn ($CA$) đạt trung bình $8,52%$ (từ $4,06%$ đến $18,45%$). Tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi ($LDR$) đạt trung bình $92,67%$ (từ $55,28%$ đến $142,81%$). Biên thu nhập lãi ròng ($NIM$) trung bình đạt $2,84%$.
  4. Kiểm định Likelihood ($F = 12,00; p = 0,0000$) và kiểm định Hausman ($\chi^2 = 71,00; p = 0,0000$) khẳng định mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình tối ưu so với Pooled OLS và REM. Mô hình FEM đạt hệ số giải thích $R^2\text{-within} = 0,51$.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật và phương pháp: Khóa luận mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu lên 24 NHTM niêm yết trên cả 3 sàn giao dịch (HOSE, HNX, UPCOM) với dữ liệu bảng cân bằng 168 quan sát, khắc phục nhược điểm mẫu nhỏ của các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam.
  • Về nội dung và biến số: Bổ sung đồng thời 7 biến nội sinh đặc thù của ngân hàng kết hợp với 3 biến vĩ mô ngoại sinh ($M2$, $GDP$, $INF$), cung cấp bức tranh toàn diện về các yếu tố tác động đến KNSL của ngân hàng trong bối cảnh nền kinh tế có nhiều biến động và trải qua đại dịch Covid-19.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế: Mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn ở 24 NHTM đang niêm yết trên thị trường chứng khoán trong phạm vi thời gian 7 năm (2016–2022). Khả năng sinh lời của ngân hàng biến đổi liên tục theo thời gian dưới tác động đan xen của các cú sốc vi mô và vĩ mô, do đó kết quả hồi quy có thể chưa phản ánh trọn vẹn toàn bộ các tổ chức tín dụng chưa niêm yết trên thị trường.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi khảo sát cho toàn bộ hệ thống các NHTM tại Việt Nam (bao gồm cả các NHTM chưa niêm yết và ngân hàng liên doanh/nước ngoài), kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu sau năm 2022 và đưa thêm các biến số kiểm soát khác như quản trị rủi ro thanh khoản theo chuẩn Basel II/Basel III hoặc các chỉ số cơ cấu sở hữu chi tiết.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng sử dụng: Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính, Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng; các nhà nghiên cứu thực hiện đề tài về hiệu quả hoạt động kinh doanh và khả năng sinh lời của các định chế tài chính.
  • Nội dung giá trị: Khóa luận cung cấp quy trình kinh tế lượng bảng thực hành bài bản trên Stata 17 (từ thống kê mô tả, kiểm định ma trận tương quan, kiểm định lựa chọn mô hình Likelihood/Hausman đến kiểm định và xử lý khuyết tật bằng FGLS); đồng thời cung cấp bộ số liệu thực tế về các chỉ tiêu tài chính ($ROA, CA, LDR, NIM, DIA, LPCLR, OEAR$) của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2016–2022.

Câu hỏi thường gặp

1. Tác giả lựa chọn chỉ tiêu nào làm biến phụ thuộc đại diện cho khả năng sinh lời của NHTM và vì sao?
Tác giả chọn Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$) làm biến phụ thuộc duy nhất. Lý do là $ROA$ phản ánh trực tiếp năng lực của ban quản trị trong việc quản lý doanh thu, kiểm soát chi phí và chuyển đổi tài sản thành lợi nhuận ròng, đồng thời không bị bóp méo bởi tác động của đòn bẩy tài chính như chỉ tiêu $ROE$.

2. Mẫu nghiên cứu của đề tài gồm bao nhiêu ngân hàng và được thu thập trong giai đoạn nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 24 ngân hàng thương mại được niêm yết trên cả 3 sàn HOSE, HNX và UPCOM (gồm 3 NHTM có vốn Nhà nước là BIDV, Vietinbank, Vietcombank và 21 NHTM Cổ phần) trong giai đoạn 7 năm từ 2016 đến 2022, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng với tổng cộng 168 quan sát.

3. Ngân hàng nào có tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$) trung bình cao nhất giai đoạn 2016–2022?
Theo kết quả thống kê và đồ thị trong khóa luận, Techcombank (TCB) là ngân hàng đạt $ROA$ trung bình 7 năm cao nhất trong 24 ngân hàng khảo sát, vượt qua các ngân hàng trong nhóm Big4. Xếp sau Techcombank lần lượt là VPBank, MBBank và VIB.

4. Kết quả kiểm định kinh tế lượng lựa chọn mô hình nào là phù hợp nhất giữa Pooled OLS, FEM và REM?
Kiểm định Likelihood cho kết quả $F\text{-test} = 12,00$ ($p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$), bác bỏ OLS để chọn FEM. Kiểm định Hausman cho kết quả $\chi^2 = 71,00$ ($p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$), bác bỏ REM để chọn FEM. Do đó, mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình phù hợp nhất, đạt hệ số xác định $R^2\text{-within} = 0,51$.

5. Trong ma trận tương quan, những biến nào có hệ số tương quan cao nhất với ROA?
Biến có hệ số tương quan cùng chiều cao nhất với $ROA$ là Quy mô tài sản $S$ ($r = 0,7705$) và Thu nhập ngoài lãi thuần $DIA$ ($r = 0,7303$ hay $73,03%$). Biến có hệ số tương quan nghịch cao nhất với $ROA$ là Tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 ($r = -0,5025$ hay $-50,25%$).

Kết luận

Khóa luận của tác giả Hà Quỳnh Nga đã lượng hóa các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của 24 NHTM niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2016–2022 thông qua phương pháp hồi quy dữ liệu bảng trên Stata 17. Kết quả kiểm định khẳng định mô hình tác động cố định (FEM) và phương pháp ước lượng FGLS là phù hợp nhất để giải thích biến động của chỉ số ROA. Nghiên cứu chỉ ra vai trò quan trọng của quy mô tài sản, nguồn thu ngoài lãi, kiểm soát chi phí hoạt động và trích lập dự phòng tín dụng đối với hiệu quả kinh doanh của hệ thống ngân hàng. Các phát hiện này cung cấp cơ sở thực chứng để các nhà quản trị NHTM xây dựng chiến lược kinh doanh an toàn và tối ưu hóa lợi nhuận.