Giới thiệu dự án

Trong cấu trúc kinh tế nông thôn Việt Nam, hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò mạch máu dẫn vốn, kết nối nguồn tích lũy nhàn rỗi trong dân cư với nhu cầu đầu tư mở rộng sản xuất kinh doanh nông - lâm - ngư nghiệp. Tại huyện Quảng Điền, tỉnh Thừa Thiên Huế – một địa bàn thuần nông với hơn 85.000 dân trải rộng trên 10 xã và 1 thị trấn – nhu cầu vốn để chuyển đổi cơ cấu cây trồng, nuôi trồng thủy hải sản vùng đầm phá Tam Giang và phát triển làng nghề truyền thống ngày càng tăng cao. Tuy nhiên, các chi nhánh ngân hàng nông thôn thường đối mặt với bài toán tối ưu hóa cấu trúc vốn: tỷ trọng huy động vốn ngắn hạn chiếm ưu thế nhưng nhu cầu vay vốn trung hạn phục vụ chu kỳ sản xuất lại chiếm tỷ trọng lớn, gây áp lực lên thanh khoản, biên độ lãi thuần (NIM) và rủi ro kỳ hạn.

Đề tài khóa luận "Phân tích hiệu quả sử dụng vốn tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank) - Chi nhánh huyện Quảng Điền" giải quyết bài toán cốt lõi: Đánh giá thực trạng phân bổ nguồn vốn huy động vào hoạt động tín dụng, phân tích mối tương quan giữa quy mô vốn - chi phí sử dụng vốn - chất lượng tài sản sinh lời giai đoạn 2016–2018, từ đó xây dựng mô hình giải pháp định lượng nhằm nâng cao hiệu suất sinh lời trên tài sản (ROA) và kiểm soát rủi ro tín dụng theo quy chuẩn của Ngân hàng Nhà nước (NHNN).

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                             MÔ HÌNH DẪN VỐN TẠI CHI NHÁNH                     |
|                                                                               |
|  [Vốn huy động dân cư & KBNN] (91.67% - 93.83%)                               |
|  [Phân bổ tín dụng: Ngắn hạn (35.12%) | Trung hạn (64.88%)]                  |
|  [Hiệu quả sinh lời (ROA, ROE) & Kiểm soát Nợ xấu (NPL < 3% theo TT 19)]      |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể của đề tài bao gồm:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị vốn, phân tích cấu trúc nguồn vốn và hệ thống chỉ số đo lường hiệu quả sử dụng vốn tại ngân hàng thương mại cổ phần quốc doanh theo chuẩn mực Basel II và quy định NHNN.
  2. Đánh giá chi tiết biến động nguồn vốn, doanh số cho vay (DSCV), doanh số thu nợ, quy mô dư nợ và nợ xấu tại Agribank Chi nhánh Quảng Điền giai đoạn 2016–2018.
  3. Ứng dụng các phương pháp phân tích tài chính định lượng (thay thế liên hoàn, số chênh lệch, phân tích tỷ số tài chính) để lượng hóa tác động của các nhân tố đến vòng quay vốn tín dụng và ROA.
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp đa chiều: hiện đại hóa hạ tầng công nghệ ngân hàng, tái cấu trúc kỳ hạn huy động, số hóa quy trình thẩm định tín dụng vi mô và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào toàn bộ báo cáo tài chính kiểm toán, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh và dữ liệu phân loại nợ nội bảng tại Agribank Chi nhánh Huyện Quảng Điền từ ngày 01/01/2016 đến 31/12/2018.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại địa bàn cấp huyện, Agribank Quảng Điền giữ vai trò độc tôn về mạng lưới định chế tài chính chính thức nhưng đối mặt với sự cạnh tranh gián tiếp từ các Quỹ Tín dụng Nhân dân, Ngân hàng Chính sách Xã hội (NHCSXH) và các ứng dụng cho vay phi chính thức.

Tiêu chí phân tích Agribank Chi nhánh Quảng Điền Ngân hàng CSXH Quảng Điền Quỹ Tín dụng Nhân dân cơ sở
Mục tiêu hoạt động Tối đa hóa lợi nhuận gắn liền với phát triển kinh tế nông nghiệp nông thôn Thực hiện chính sách an sinh xã hội, giảm nghèo bền vững Tương trợ thành viên liên kết tại địa phương
Nguồn vốn chủ lực Vốn huy động dân cư (Tiền gửi tiết kiệm chiếm 88%–89%) Ngân sách Nhà nước cấp & vốn ủy thác từ các tổ chức Tiền gửi đóng góp của các xã viên
Chi phí vốn (CoF) 6.5% - 7.5%/năm (Phụ thuộc lãi suất thị trường) Ưu đãi thấp (2.0% - 4.5%/năm) 6.0% - 7.0%/năm
Thủ tục thế chấp Yêu cầu tài sản bảo đảm chuẩn mực (GCNQSDĐ, GTCG) Ủy thác qua các hội đoàn thể (Hội Phụ nữ, Nông dân) Thế chấp linh hoạt hoặc tín chấp theo định mức nhỏ
Hạn chế kỹ thuật Tỷ lệ số hóa giao dịch điểm xã còn thấp Hạn chế danh mục sản phẩm dịch vụ phụ trợ Vốn nhỏ, rủi ro tập trung cục bộ cao

Yêu cầu quản lý nguồn vốn và tín dụng được phân loại theo mô hình MoSCoW:

  • Must-have (Bắt buộc): Đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu riêng lẻ $\text{CAR} \ge 9%$ theo Thông tư 36/2014/TT-NHNN; khống chế tỷ lệ nợ xấu $\text{NPL} \le 3%$ theo Thông tư 19/2017/TT-NHNN; hạch toán trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN.
  • Should-have (Cần có): Tối ưu hóa hệ số chuyển hóa vốn (Loan-to-Deposit Ratio - LDR) trong ngưỡng $75% - 85%$; tự động hóa kiểm soát luồng giải ngân và thu hồi nợ qua hệ thống Core Banking IPCAS II.
  • Could-have (Có thể có): Mở rộng hệ thống phát hành thẻ ATM, POS tại các xã bãi ngang; tích hợp hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ tự động đối với hộ sản xuất nông nghiệp.
  • Won't-have (Chưa triển khai): Cung cấp các sản phẩm phái sinh tài chính phức tạp, phái sinh tiền tệ đối với khách hàng cá nhân vùng nông thôn trong giai đoạn này.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc quản trị và phân tích hiệu quả vốn được mô hình hóa qua luồng dữ liệu liên tục:

[Hệ thống IPCAS II / Giao dịch Quầy] 
[Data Processing & ETL Module (Python / SQL)]
[Module Nguồn vốn] [Module Tín dụng] [Module Hiệu quả]
 (Cơ cấu, CoF)      (Dư nợ, NPL)     (ROA, LDR, NIM)
          [Ban Giám đốc & Phòng Kinh doanh] 
          (Ra quyết định điều hành lãi suất & Hạn mức tín dụng)

Cấu trúc dữ liệu phân tích tín dụng và nguồn vốn được chuẩn hóa dưới dạng cơ sở dữ liệu quan hệ:

CREATE TABLE NguonVonChiNhanh (
    MaKyHanchung VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
    NamTaiChinh INT NOT NULL,
    TienGuiKBNN DECIMAL(15, 2),
    TienGuiTCTD DECIMAL(15, 2),
    TienGuiTietKiem DECIMAL(15, 2),
    VonDieuChuyen DECIMAL(15, 2),
    TongNguonVon DECIMAL(15, 2)
);

CREATE TABLE HopDongTinDung (
    MaHopDong VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    MaKhachHang VARCHAR(20) NOT NULL,
    LoaiHinhVay VARCHAR(20), -- 'NganHan', 'TrungHan'
    ThanhPhanKinhTe VARCHAR(50), -- 'HoSanXuat', 'DoanhNghiep'
    SoTienGiaiNgan DECIMAL(15, 2),
    NgayGiaiNgan DATE,
    HanMucTinDung DECIMAL(15, 2),
    LaiSuatChoVay DECIMAL(5, 2),
    TrangThaiNo INT -- 1: Đủ tiêu chuẩn, 2: Chú ý, 3: Dưới tiêu chuẩn, 4: Nghi ngờ, 5: Mất vốn
);

Methodology

Nghiên cứu áp dụng phối hợp phương pháp phân tích tài chính doanh nghiệp và thống kê toán:

  1. Phương pháp so sánh (Comparative Analysis): Đánh giá số tuyệt đối ($\Delta Y = Y_1 - Y_0$) và số tương đối ($% \Delta Y = \frac{Y_1 - Y_0}{Y_0} \times 100$) để xác định xu hướng tăng trưởng của doanh số cho vay và nguồn vốn.
  2. Phương pháp thay thế liên hoàn (Chain Substitution Method): Sử dụng để cô lập và định lượng mức độ ảnh hưởng của quy mô dư nợ bình quân và hệ số sinh lời đến tổng thu nhập lãi ròng của chi nhánh.

$$\Delta \text{Thu Lãi} = f(\text{Dư nợ bình quân}, \text{Lãi suất bình quân})$$

  1. Phương pháp số chênh lệch: Xác định ảnh hưởng của cơ cấu tiền gửi (không kỳ hạn vs có kỳ hạn) tới chi phí trả lãi của ngân hàng.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ các báo cáo tài chính của Agribank Chi nhánh Quảng Điền được thực hiện thông qua module xử lý thuật toán phân tích tài chính tự động viết bằng Python 3.10:

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_capital_efficiency(data: dict) -> dict:
    """
    Tính toán các chỉ số hiệu quả sử dụng vốn ngân hàng thương mại
    """
    von_huy_dong = data['von_huy_dong']
    tong_du_no = data['tong_du_no']
    doanh_so_thu_no = data['doanh_so_thu_no']
    doanh_so_cho_vay = data['doanh_so_cho_vay']
    du_no_binh_quan = data['du_no_binh_quan']
    loi_nhuan_sau_thue = data['loi_nhuan_sau_thue']
    tong_tai_san_bq = data['tong_tai_san_bq']
    du_no_xau = data['du_no_xau']
    
    # 1. Tỷ lệ LDR (Loan-to-Deposit Ratio)
    ldr = (tong_du_no / von_huy_dong) * 100
    
    # 2. Hệ số thu nợ
    he_so_thu_no = doanh_so_thu_no / doanh_so_cho_vay
    
    # 3. Vòng quay vốn tín dụng (Credit Turnover)
    vong_quay_tin_dung = doanh_so_thu_no / du_no_binh_quan
    
    # 4. Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA)
    roa = (loi_nhuan_sau_thue / tong_tai_san_bq) * 100
    
    # 5. Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
    npl = (du_no_xau / tong_du_no) * 100
    
    return {
        "LDR (%)": round(ldr, 2),
        "HeSoThuNo": round(he_so_thu_no, 4),
        "VongQuayTinDung (Vong)": round(vong_quay_tin_dung, 2),
        "ROA (%)": round(roa, 2),
        "NPL (%)": round(npl, 2)
    }

# Dữ liệu thực nghiệm năm 2018 tại Agribank Quảng Điền (Đơn vị: Triệu đồng)
metrics_2018 = {
    'von_huy_dong': 702745.0,
    'tong_du_no': 528247.0,
    'doanh_so_thu_no': 485120.0,
    'doanh_so_cho_vay': 528247.0,
    'du_no_binh_quan': 495680.0,
    'loi_nhuan_sau_thue': 17729.0,
    'tong_tai_san_bq': 693835.5,
    'du_no_xau': 4750.0
}

result_2018 = calculate_capital_efficiency(metrics_2018)
print("Kết quả tính toán chỉ số tài chính 2018:", result_2018)

Testing và validation

Quy trình kiểm định tính toàn vẹn dữ liệu được thực hiện đối chiếu chéo (Cross-reconciliation) giữa Bảng cân đối kế toán và Báo cáo hoạt động kinh doanh. Số dư nguồn vốn phải cân đối chính xác tuyệt đối với tổng tài sản có nội bảng.

  1. Kiểm tra giới hạn an toàn thanh khoản: $$\text{Tỷ lệ nợ xấu (NPL)} = \frac{4.750}{528.247} \times 100 = 0.90% \le 3.0% \quad (\text{Đạt chuẩn quy định Thông tư 19/2017/TT-NHNN})$$
  2. Kiểm tra hệ số đòn bẩy và an toàn vốn: Tỷ lệ vốn tự có / Tổng tài sản rủi ro đạt mức trung bình $> 9.2%$, thỏa mãn Thông tư 36/2014/TT-NHNN.

Kết quả đạt được

Giai đoạn 2016–2018 ghi nhận sự tăng trưởng vượt bậc về quy mô vốn và hiệu quả sinh lời tại Agribank Chi nhánh Huyện Quảng Điền:

Chỉ tiêu tài chính Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tăng trưởng 2017/2016 (%) Tăng trưởng 2018/2017 (%)
Tổng nguồn vốn (Triệu VNĐ) 515.087 638.704 748.967 +24,00% +17,26%
Vốn huy động (Triệu VNĐ) 472.162 592.397 702.745 +25,46% +18,63%
(Tỷ trọng Vốn huy động / Tổng vốn) 91,67% 92,75% 93,83% +1,08% +1,08%
Vốn điều chuyển nội bộ (Triệu VNĐ) 18.537 16.216 9.744 -12,52% -39,73%
Doanh số cho vay (DSCV) (Triệu VNĐ) 410.264 437.878 528.247 +6,73% +22,89%
- DSCV Ngắn hạn (Triệu VNĐ) 151.696 176.268 189.056 +16,20% +7,25%
- DSCV Trung hạn (Triệu VNĐ) 258.668 261.710 349.191 +1,18% +33,43%
Tổng thu nhập (Triệu VNĐ) 43.260 53.456 65.020 +23,57% +21,97%
- Thu nhập từ lãi cho vay 37.116 46.983 58.253 +22,82% +23,99%
Tổng chi phí (Triệu VNĐ) 30.994 38.716 47.291 +24,91% +22,62%
Lợi nhuận trước thuế (Triệu VNĐ) 12.266 14.740 17.729 +20,17% +20,28%
Tỷ suất sinh lời ROA (%) 2,38% 2,31% 2,55% -0,07% +0,24%

Đánh giá định lượng kết quả:

  • Sự phụ thuộc vào vốn điều chuyển cấp trên giảm mạnh từ 18.537 triệu đồng (2016) xuống còn 9.744 triệu đồng (2018), tương đương mức giảm 47,43%, phản ánh năng lực tự chủ vốn huy động tại chỗ của chi nhánh tăng mạnh.
  • Doanh số cho vay trung hạn tăng đột phá 33,43% trong năm 2018 (đạt 349.191 triệu đồng), phù hợp với định hướng đầu tư chu kỳ dài cho nuôi trồng thủy hải sản đầm phá và hiện đại hóa cơ sở sản xuất tại địa phương.
  • Chỉ số ROA đạt mức 2,55% năm 2018, vượt ngưỡng xếp loại xuất sắc (> 2.0%) theo khung tham chiếu Quản trị Ngân hàng Thương mại.

Đổi mới và đóng góp

  1. Phương pháp tiếp cận mô hình hạn mức tín dụng linh hoạt cho kinh tế hộ: Đề tài làm rõ cơ chế giải ngân theo hạn mức tối đa 36 tháng (định mức 200 triệu đồng/cá nhân) giúp tiết giảm chi phí thẩm định định kỳ $35%$ so với phương thức cho vay từng lần truyền thống.
  2. Lượng hóa rủi ro mất cân đối kỳ hạn (Maturity Mismatching): Phát hiện tỷ lệ vốn huy động ngắn hạn chiếm trên $70%$ trong tổng tiền gửi nhưng tỷ trọng cho vay trung hạn chiếm tới $64,88%$ năm 2018, từ đó cung cấp bằng chứng thực nghiệm để chi nhánh tái lập cấu trúc biểu lãi suất tiền gửi bậc thang.
  3. Mô hình hóa chu chuyển dòng tiền tín dụng nông thôn: So sánh hiệu quả quản trị giữa phương pháp phân tích chỉ số tĩnh và phương pháp phân tích nhân tố (thay thế liên hoàn), chứng minh sự đóng góp của vòng quay vốn tín dụng đến tăng trưởng $20,28%$ lợi nhuận thuần.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế

  • Trường hợp 1 (Tài trợ chuỗi liên kết nuôi tôm đầm phá Tam Giang): Áp dụng mô hình cấp hạn mức tín dụng trung hạn có tài sản bảo đảm kết hợp thế chấp dòng tiền thu hoạch, giải ngân theo tiến độ vụ mùa.
  • Trường hợp 2 (Chuyển đổi số thu hộ tiền điện, nước, dịch vụ công): Tăng cường số dư tiền gửi không kỳ hạn (CASA) thông qua việc mở tài khoản chi trả lương qua ATM cho giáo viên và cán bộ hành chính trên địa bàn huyện, giảm chi phí trả lãi đầu vào.
|                  LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI GIẢI PHÁP 4 GIAI ĐOẠN                    |
|                                                                               |

Phân tích Chi phí - Lợi ích (ROI)

  • Chi phí đầu tư hạ tầng & tiếp thị số: Dự toán 450 triệu đồng (bảo trì hệ thống IPCAS, lắp đặt POS, đào tạo cán bộ tín dụng).
  • Lợi ích kinh tế ước tính: Tăng tỷ trọng CASA thêm $3.5%$, giúp giảm chi phí lãi tiền gửi tương đương 1.200 triệu đồng/năm. Tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR) ước đạt $38%$, thời gian hoàn vốn (Payback Period) dưới 1.5 năm.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu giới hạn trong giai đoạn 2016–2018, chưa phản ánh các biến động kinh tế vĩ mô phức tạp trong giai đoạn đại dịch và quá trình chuyển đổi số toàn diện theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN (Basel II nâng cao).
  • Hạn chế về công cụ: Việc phân tích chủ yếu dựa trên số liệu kế toán tĩnh định kỳ, chưa khai thác dữ liệu phi cấu trúc (hành vi chi tiêu của người dân qua mobile banking).
  • Hướng phát triển đề tài:
    • Ứng dụng thuật toán Machine Learning (Random Forest, XGBoost) trong dự báo khả năng trả nợ và cảnh báo sớm nợ xấu nông nghiệp dựa trên biến động thời tiết và giá nông sản.
    • Xây dựng mô hình tối ưu hóa danh mục cho vay (Portfolio Optimization) theo lý thuyết Markowitz thích ứng với rủi ro thiên tai vùng duyên hải miền Trung.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp luận phân tích tài chính ngân hàng thương mại cấp chi nhánh, kỹ thuật lập bảng biểu và code tính toán chỉ số.
  • Cán bộ tín dụng và Quản lý Chi nhánh Ngân hàng: Cung cấp bức tranh thực tế về cấu trúc vốn, giải pháp tái cơ cấu kỳ hạn cho vay và chiến lược nâng cao chỉ số thu nợ tại địa bàn cấp huyện.
  • Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) & Hộ sản xuất nông nghiệp: Hiểu rõ các điều kiện thẩm định tín dụng, hạn mức vay vốn theo quy chuẩn ngân hàng để chủ động xây dựng phương án sản xuất kinh doanh khả thi.
  • Nhà nghiên cứu kinh tế nông nghiệp: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động của tín dụng ngân hàng đối với quá trình chuyển dịch cơ cấu kinh tế nông thôn tại Thừa Thiên Huế.

Câu hỏi thường gặp

1. Chi nhánh ngân hàng cấp 2 như Agribank Quảng Điền huy động vốn tự có từ những nguồn nào?

Vốn tự có tại chi nhánh cấp 2 không bao gồm vốn pháp định trực tiếp do Nhà nước cấp mà được cấu thành từ: Lợi nhuận chưa phân phối được trích giữ lại, các quỹ dự trữ khen thưởng phúc lợi, quỹ phát triển nghiệp vụ ngân hàng được trích theo tỷ lệ quy định, và nguồn vốn điều chuyển nội bộ từ hội sở/chi nhánh cấp 1 tỉnh Thừa Thiên Huế.

2. Tỷ lệ LDR (Dư nợ / Vốn huy động) cao hay thấp thì tối ưu cho ngân hàng nông thôn?

Tỷ lệ LDR lý tưởng tại các chi nhánh nông nghiệp dao động từ $75% - 85%$. Nếu LDR quá thấp ($< 70%$), chi nhánh chịu áp lực chi phí trả lãi lớn do ứ đọng vốn. Nếu LDR quá cao ($> 90%$), ngân hàng đối mặt với rủi ro thanh khoản nghiêm trọng khi xảy ra tình trạng rút tiền hàng loạt vào các thời điểm giáp hạt hoặc lễ tết.

3. Tại sao tỷ trọng cho vay trung hạn tại Agribank Quảng Điền lại vượt trội so với ngắn hạn?

Do đặc thù ngành nghề tại Quảng Điền: đầu tư nuôi trồng thủy sản vùng đầm phá Tam Giang, đóng mới cải hoán tàu thuyền đánh bắt xa bờ và cải tạo vườn trang trại đòi hỏi chu kỳ thu hồi vốn từ 2 đến 3 năm. Do đó, hình thức cấp hạn mức tín dụng trung hạn (tối đa 36 tháng) được người dân ưu tiên lựa chọn.

4. Ngân hàng giải quyết bài toán lệch kỳ hạn giữa huy động ngắn hạn và cho vay trung hạn như thế nào?

Chi nhánh sử dụng công cụ điều tiết lãi suất bậc thang cho tiền gửi tiết kiệm dài hạn (12–24 tháng), trích lập dự phòng rủi ro thanh khoản đầy đủ và tận dụng hạn mức vốn điều chuyển linh hoạt từ Chi nhánh Agribank Thừa Thiên Huế theo biên độ lãi suất nội bộ không quá 0.3%.

5. Tiêu chuẩn phân loại nợ theo Thông tư 19/2017/TT-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN gồm những nhóm nào?

Bao gồm 5 nhóm nợ chuẩn hóa: Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn - quá hạn dưới 10 ngày); Nhóm 2 (Nợ cần chú ý - quá hạn từ 10 đến 90 ngày); Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn - quá hạn từ 91 đến 180 ngày); Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ - quá hạn từ 181 đến 360 ngày); Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn - quá hạn trên 360 ngày). Nợ xấu được tính từ Nhóm 3 đến Nhóm 5.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành xuất sắc việc phân tích toàn diện hiệu quả sử dụng vốn tại Agribank Chi nhánh Huyện Quảng Điền giai đoạn 2016–2018. Thông qua hệ thống dữ liệu thực nghiệm, đề tài chứng minh tốc độ tăng trưởng vốn huy động bình quân đạt trên $20%$/năm, chất lượng tài sản có được kiểm soát tốt với tỷ lệ nợ xấu duy trì dưới $1.0%$, và tỷ suất sinh lời ROA đạt $2.55%$ năm 2018. Kết quả nghiên cứu không chỉ mang giá trị học thuật cao trong việc hệ thống hóa phương pháp phân tích tài chính ngân hàng mà còn cung cấp bộ giải pháp thực tiễn có tính ứng dụng cao giúp các chi nhánh ngân hàng thương mại nông thôn tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn, đẩy mạnh chuyển đổi số và phục vụ đắc lực cho công cuộc phát triển kinh tế địa phương.