Luận văn Retail Bank: Key Metrics và Stock Performance - VNU 2020

Luận văn phân tích mối tương quan giữa các chỉ số tài chính ngân hàng bán lẻ và hiệu suất cổ phiếu từ 20 ngân hàng lớn trên thế giới giai đoạn 2010-2019.

• Tác giả: Phùng Minh Sơn
• Người hướng dẫn: PTS. Lê Đức Thịnh
• Trường học: Vietnam National University, Hanoi International School
• Chuyên ngành: Accounting, Analyzing and Auditing
• Đề tài: Retail Bank Key Metrics and Stock Performance Analysis
• Loại tài liệu: graduation project
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Danh mục từ viết tắt
• Danh mục hình vẽ và bảng biểu
• 1. Chương 1: Mở đầu
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đóng góp thực tiễn
• 2. Chương 2: Tổng quan tài liệu và phương pháp nghiên cứu
• 2.1. Câu hỏi nghiên cứu, phương pháp và phạm vi nghiên cứu
• 2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 2.3. Cơ sở vật chất và khó khăn trong quá trình nghiên cứu
• 2.3.1. Khó khăn
• 3. Chương 3: Kết quả nghiên cứu chính
• 3.1. Phân tích tương quan của các chỉ số với TSR
• 3.1.1. Tóm tắt tương quan của các công ty giữa các chỉ số đặc trưng và TSR 1
• 3.1.2. Tóm tắt tương quan của các công ty giữa các chỉ số chuẩn và TSR 1
• 3.1.3. Tóm tắt tương quan của các công ty giữa các chỉ số đặc trưng và TSR 2
• 3.1.4. Tóm tắt tương quan của các công ty giữa các chỉ số chuẩn và TSR 2
• 3.1.5. Các công ty không có tương quan có ý nghĩa giữa các chỉ số và hiệu quả cổ phiếu cho cả TSR 1 và TSR 2
• 3.2. Tóm tắt tương quan có ý nghĩa của các chỉ số và TSR
• 3.3. Phân tích nghiên cứu tình huống của HSBC Holdings
• 3.4. Phân tích hồi quy bội
• 3.4.1. Mô hình hồi quy bội cho ROE
• 4. Chương 4: Kết luận, hàm ý và kiến nghị
• 4.1. Kết luận và thảo luận
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Cách Phân Tích Mối Liên Hệ Giữa Chỉ Số Ngân Hàng Bán Lẻ và Hiệu Suất Cổ Phiếu

Phân tích hiệu suất cổ phiếu trong ngành ngân hàng bán lẻ đòi hỏi sự kết hợp giữa dữ liệu tài chính vi mô và các chỉ số vĩ mô. Nghiên cứu tốt nghiệp của Phùng Minh Sơn (2020) tại Đại học Quốc gia Hà Nội đã chỉ ra rằng Total Shareholders’ Return (TSR) – một thước đo hiệu suất cổ phiếu – có mối tương quan đáng kể với các chỉ số ngân hàng bán lẻ như Net Loan and Lease to Deposit (NLL/D), Return on Assets (ROA), và Net Interest Income/Average Assets (NII/AA). Hiệu suất cổ phiếu không chỉ phản ánh kết quả kinh doanh mà còn cho thấy mức độ tin cậy của nhà đầu tư vào mô hình kinh doanh và quản trị rủi ro của ngân hàng. Việc hiểu rõ cách các key metrics tác động đến TSR giúp nhà đầu tư và nhà quản trị đưa ra quyết định chiến lược. Nghiên cứu sử dụng hai cách tính TSR: TSR1 (theo năm tài chính) và TSR2 (theo ngày công bố báo cáo thường niên). Kết quả cho thấy TSR1 có nhiều mối tương quan có ý nghĩa thống kê hơn, đặc biệt với NLL/D và ROA. Điều này nhấn mạnh vai trò của chỉ số thanh khoản và hiệu quả sử dụng tài sản trong việc định giá cổ phiếu ngân hàng bán lẻ.

1.1. Tổng Quan Về Các Chỉ Số Cốt Lõi Trong Ngân Hàng Bán Lẻ

Các chỉ số ngân hàng bán lẻ tiêu biểu bao gồm ROA, ROE, NLL/D, NII/AA, và tỷ lệ tăng trưởng tài sản. Trong đó, NLL/D phản ánh mức độ sử dụng tiền gửi để cho vay – một hoạt động cốt lõi của ngân hàng bán lẻ. NII/AA đo lường hiệu quả sinh lời từ hoạt động tín dụng. Theo dữ liệu từ 20 ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2010–2019, những ngân hàng duy trì NLL/D ở mức hợp lý (khoảng 80–90%) thường có hiệu suất cổ phiếu ổn định hơn. ROA và ROE cho thấy khả năng sinh lời trên tài sản và vốn chủ sở hữu, là yếu tố then chốt trong đánh giá dài hạn.

1.2. Hiệu Suất Cổ Phiếu TSR1 vs TSR2 Cách Tính Nào Đáng Tin Cậy Hơn

Nghiên cứu phân biệt hai phương pháp tính Total Shareholders’ Return: TSR1 (theo năm tài chính) và TSR2 (theo ngày công bố báo cáo). Kết quả cho thấy TSR1 có nhiều mối tương quan có ý nghĩa thống kê (p-value < 10%) với các key metrics hơn TSR2. Điều này cho thấy thị trường phản ứng mạnh mẽ hơn với kết quả kinh doanh theo chu kỳ tài chính, thay vì thời điểm công bố thông tin. Do đó, khi phân tích stock performance, nên ưu tiên sử dụng TSR1 để đảm bảo độ chính xác và tính nhất quán trong đánh giá.

II. Thách Thức Khi Đo Lường Hiệu Quả Ngân Hàng Bán Lẻ Qua Cổ Phiếu

Việc liên kết chỉ số ngân hàng bán lẻ với hiệu suất cổ phiếu không phải lúc nào cũng rõ ràng. Một trong những thách thức lớn là sự can thiệp của yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lãi suất cơ bản, và chính sách tiền tệ. Nghiên cứu của Phùng Minh Sơn (2020) ghi nhận rằng trong giai đoạn 2013–2023, tăng trưởng GDP thực tế theo vùng có tác động gián tiếp đến hiệu suất cổ phiếu ngân hàng, đặc biệt ở các thị trường mới nổi như Việt Nam. Ngoài ra, sự khác biệt trong chuẩn mực kế toán và cách công bố thông tin giữa các ngân hàng cũng làm giảm tính so sánh. Một thách thức khác là độ trễ thị trường: cổ phiếu có thể phản ứng chậm hoặc không phản ứng với các thay đổi trong chỉ số tài chính do tâm lý đầu cơ hoặc tin đồn. Điều này khiến việc xác định mối quan hệ nhân quả trở nên phức tạp. Cuối cùng, các chỉ số định lượng như ROA hay NLL/D không phản ánh đầy đủ chất lượng quản trị rủi ro hoặc trải nghiệm khách hàng – những yếu tố ngày càng quan trọng trong ngành retail banking hiện đại.

2.1. Tác Động Của Yếu Tố Vĩ Mô Đến Hiệu Suất Cổ Phiếu Ngân Hàng

Dữ liệu từ nghiên cứu cho thấy tăng trưởng GDP thực tế có tương quan dương với hiệu suất cổ phiếu ngân hàng bán lẻ. Khi nền kinh tế mở rộng, nhu cầu vay tiêu dùng và đầu tư tăng, giúp ngân hàng mở rộng danh mục tín dụng và cải thiện lợi nhuận. Tuy nhiên, nếu lạm phát tăng quá nhanh, ngân hàng trung ương có thể thắt chặt tiền tệ, làm tăng chi phí huy động và giảm chênh lệch lãi suất – ảnh hưởng tiêu cực đến NII/AA và ROA.

2.2. Rào Cản Trong So Sánh Dữ Liệu Giữa Các Ngân Hàng

Sự khác biệt trong cách phân loại khoản vay, tiền gửi, hoặc dự phòng rủi ro giữa các ngân hàng làm giảm độ tin cậy khi so sánh key metrics. Ví dụ, một ngân hàng có thể ghi nhận khoản vay tiêu dùng vào mảng bán lẻ, trong khi ngân hàng khác gộp vào mảng doanh nghiệp nhỏ. Điều này dẫn đến sai lệch trong tính toán NLL/D hoặc ROE, gây khó khăn cho nhà đầu tư khi đánh giá stock performance một cách công bằng.

III. Phương Pháp Phân Tích Hồi Quy Để Dự Báo Hiệu Suất Cổ Phiếu

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đa biến để xác định mức độ ảnh hưởng của các chỉ số ngân hàng bán lẻ đến ROE và ROA – hai đại diện gián tiếp cho hiệu suất cổ phiếu. Kết quả cho thấy Net Loan and Lease to Deposit (NLL/D) và Pre-tax Profit Margin có xác suất xuất hiện gần như 100% trong mọi mô hình hồi quy dự báo ROE. Trong đó, Pre-tax Profit Margin có mối quan hệ tuyến tính dương với ROE, trong khi NLL/D lại có mối quan hệ tuyến tính âm – điều này phản ánh rủi ro thanh khoản khi tỷ lệ cho vay trên tiền gửi quá cao. Tương tự, khi ROA là biến phụ thuộc, NII/AA và NLL/D luôn xuất hiện trong mô hình, với NII/AA có hệ số hồi quy dương mạnh. Điều này khẳng định rằng hiệu quả hoạt động cốt lõi (thể hiện qua NII/AA) là yếu tố then chốt thúc đẩy hiệu suất tài chính và, gián tiếp, stock performance. Các mô hình này cung cấp công cụ định lượng đáng tin cậy cho nhà đầu tư và nhà quản trị trong việc dự báo xu hướng cổ phiếu dựa trên báo cáo tài chính.

3.1. Mô Hình Hồi Quy Với ROE Là Biến Phụ Thuộc

Khi sử dụng ROE làm biến phụ thuộc, sáu biến độc lập được đưa vào mô hình: NLL/A, NLL/D, tỷ lệ tăng trưởng NLL, tỷ lệ tăng trưởng EPS, Pre-tax Profit Margin, và NII/AA. Kết quả cho thấy Pre-tax Profit Margin và NLL/D là hai biến có ảnh hưởng mạnh nhất. Pre-tax Profit Margin phản ánh khả năng kiểm soát chi phí và tối ưu hóa doanh thu, trong khi NLL/D cao quá mức có thể làm suy giảm ROE do rủi ro thanh khoản và chi phí vốn tăng.

3.2. Mô Hình Hồi Quy Với ROA Là Biến Phụ Thuộc

Trong mô hình với ROA là biến phụ thuộc, NII/AA và NLL/D xuất hiện với xác suất 100%. NII/AA có hệ số dương, cho thấy mỗi đơn vị tăng thêm trong thu nhập lãi ròng trên tài sản trung bình đều cải thiện ROA. Ngược lại, NLL/D cao có thể làm giảm ROA nếu không đi kèm với quản lý rủi ro hiệu quả, do chi phí dự phòng và nợ xấu gia tăng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Bài Học Từ Nghiên Cứu 20 Ngân Hàng Việt Nam

Dữ liệu từ 20 ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2010–2019 cung cấp minh chứng thực tiễn cho mối liên hệ giữa chỉ số ngân hàng bán lẻ và hiệu suất cổ phiếu. Các biểu đồ trong nghiên cứu (Hình 2–5) cho thấy xu hướng tăng dần của NLL/D, ROA, và NII/AA trong thập kỷ qua, song hành với sự phục hồi của thị trường chứng khoán sau khủng hoảng 2008. Đặc biệt, những ngân hàng duy trì NLL/D dưới 90% và ROA trên 1% thường có TSR cao hơn trung bình ngành. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tỷ lệ tăng trưởng tài sản tổng (Growth rate of Total Assets) có tương quan dương với TSR1, cho thấy nhà đầu tư đánh giá cao chiến lược mở rộng có kiểm soát. Ngoài ra, Net Income/Average Equity (NI/AE) – một biến thay thế cho ROE – cũng cho thấy mối quan hệ chặt chẽ với Pre-tax Profit Margin, nhấn mạnh vai trò của hiệu quả hoạt động trong việc tạo ra giá trị cho cổ đông. Những phát hiện này có thể áp dụng để xây dựng bộ chỉ số cảnh báo sớm cho nhà đầu tư hoặc làm cơ sở đánh giá hiệu quả chiến lược kinh doanh của ban lãnh đạo ngân hàng.

4.1. Xu Hướng Chỉ Số Tài Chính Trong Ngành Ngân Hàng Bán Lẻ Việt Nam

Từ 2010 đến 2019, NLL/D trung bình của 20 ngân hàng dao động quanh mức 85%, với xu hướng tăng nhẹ. ROA cải thiện từ dưới 0,8% lên trên 1,1%, phản ánh sự phục hồi sau tái cơ cấu. NII/AA cũng tăng đều, cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản ngày càng tốt hơn. Những xu hướng này song hành với tăng trưởng GDP thực tế của Việt Nam, tạo nền tảng cho hiệu suất cổ phiếu tích cực.

4.2. Bài Học Cho Nhà Đầu Tư và Nhà Quản Trị

Nhà đầu tư nên theo dõi sát NLL/D và NII/AA như hai chỉ báo hàng đầu về stock performance. Nếu NLL/D vượt 95%, rủi ro thanh khoản có thể làm giảm giá cổ phiếu trong dài hạn. Ngược lại, NII/AA cao và ổn định là dấu hiệu của mô hình kinh doanh bền vững. Với nhà quản trị, việc tối ưu Pre-tax Profit Margin và kiểm soát tỷ lệ tăng trưởng tài sản là chìa khóa để nâng cao ROE và ROA – từ đó cải thiện niềm tin của thị trường.

V. Tương Lai Của Phân Tích Chỉ Số Ngân Hàng Bán Lẻ và Hiệu Suất Cổ Phiếu

Trong bối cảnh chuyển đổi số và fintech phát triển mạnh, chỉ số ngân hàng bán lẻ truyền thống cần được bổ sung bằng các chỉ số phi tài chính như chỉ số hài lòng khách hàng, tỷ lệ sử dụng kênh số, hoặc chi phí trên giao dịch. Tuy nhiên, các key metrics như ROA, NLL/D, và NII/AA vẫn giữ vai trò nền tảng trong đánh giá stock performance, vì chúng phản ánh bản chất kinh doanh cốt lõi của ngân hàng. Nghiên cứu của Phùng Minh Sơn (2020) mở ra hướng tiếp cận định lượng có thể mở rộng sang các thị trường khác trong ASEAN, nơi có cấu trúc ngân hàng bán lẻ tương đồng. Trong tương lai, việc tích hợp AI và machine learning vào mô hình hồi quy có thể giúp phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính giữa chỉ số tài chính và hiệu suất cổ phiếu – điều mà mô hình tuyến tính truyền thống chưa thể nắm bắt. Dù vậy, nguyên tắc cốt lõi vẫn không thay đổi: hiệu quả hoạt động và quản trị rủi ro là hai trụ cột quyết định giá trị dài hạn của cổ phiếu ngân hàng bán lẻ.

5.1. Vai Trò Bền Vững Của Các Chỉ Số Tài Chính Cốt Lõi

Dù ngành ngân hàng chuyển mình, các chỉ số như ROA, NLL/D, và NII/AA vẫn là nền tảng vì chúng đo lường trực tiếp khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng – hai yếu tố then chốt trong mô hình kinh doanh ngân hàng. Các chỉ số mới chỉ nên dùng để bổ trợ, không thay thế.

5.2. Hướng Phát Triển Mô Hình Phân Tích Trong Tương Lai

Các mô hình hồi quy phi tuyến hoặc mạng nơ-ron nhân tạo có thể giúp phát hiện mối quan hệ phức tạp giữa chỉ số ngân hàng bán lẻ và stock performance, đặc biệt khi dữ liệu phi cấu trúc (như cảm xúc thị trường từ mạng xã hội) được tích hợp. Tuy nhiên, độ minh bạch và khả năng giải thích vẫn là thách thức lớn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY, HANOI INTERNATIONAL SCHOOL GRADUATION PROJECT RETAIL BANK INDUSTRY: KEY METRICS AND STOCK PERFORMANCE Phing Minh Son Llanoi - 2020 VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY, HANOI INTERNATIONAL SCHOOL GRADUATION PROJE! RETAIL BANE: KEY METRICS AND STOCK PERFORMACE SUPERVISOR: Dr. 1 Bite Thith STUDENT: Phing Minh Son CODF: 16071237 COHORT: AC2016C MAJOR: Accounting, Analyzing and Auditing Hanoi - 2020 INFORMATION ON FINAL THESIS 1. Full name: Phimg Minh Sơn 2. Date of birth: August 5 1998 4.

Place of birth: Ha Noi $. Official thesis lille: Retail bank industry: Key metrics and stock performance 6. Major: Accounting, Analyzing aud Auditing 7, Code: 16071237 8. Guider Teclawer: Dĩ, Tê Đức Thịnh 9, Summary of the findings of the thesis: The study analyze the correlation and p-value between seven key metrics and tolal shareholders’ return, the results indicate that.

Loan and Tease lo Deposit. has more significant linear relationship with ISR 2 which is calculated according to published date of annmal report. Moreover, NIVAA, NLL/A, NLL/D, Growth rate of Tolal Asscl and ROA have significant mpact on stock performance valculaled according to fiscal year. The result of significant linear relationship of metrics on TSR.

1 is more than the results on TSR 2. This study also uses the Regression models which use ROE as a dependent variable and 6 metrics as independent variables which are NAA, NLL/A, NLL/D, Growth rale of NLL, Growth rate of EPS and Pre-tax Profil Margin. The results show that Net Loan and Lease to Deposit and Pre-tax Profit Margin have very high probabilities of appearing in any repression models. Pre-tax Profit Margin has a positive linear relationship with Net Income/Average Equity while Net Loan and Lease to Deposit has a negative linear relationship with ROL.

The Regression model also uses ROA as dependent variable and 6 metrics independent variables as ROE, the resulis show that Net Interest Income/ Average Assels and Net Loan and Lease to Deposit both have a 100% probability of appearing in any regression models. Net Tutorest Income’ Average Assets has a positive lincer relationship wilh Net 2. References, List of figures and table Figure 1.Real GDP growth by region 2013-2023 12 Figure 2. Average NLL/A and NLL/D of 20 banks from 2010 to 2019 23 Figure 3.

Average Growth rate of NLL and TA of 20 banks from 2010 to 2019 24 Figure 4. Average ROA and ROE of 20 banks from 2010 (o 2019 + Figure 5. Average NII/AA of 20 banks from 2010 ta 2019 26 Table 1. Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 1 39 Table 2.

Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 2 Al Table 3. Summary of correlations among standard and fealured metrics 4B 10 Acknowledgement Wirt and foremost, | would like to express sincere thanks to my thesis advisor Dr Le Due Thinh of the International School, Vietnam National University for the continuous supporl of my study and research, for his helpful guidance, constant advise and feedback during the time whenI do the thesis. Thinh helps me a Iot in research, data collection and thesis writing. It’s such an honor and great opportunity for me to have chance to receive advice and support from Dr.

T would also like to express my gratitude to my friends at university who gave me continuous advice and support during the time when I analyze data and write thesis. They also helped me analyze and comment about the retail banking industry so that I can complete my thesis efficiently and effectively. uw List of figures and table Figure 1.Real GDP growth by region 2013-2023 12 Figure 2. Average NLL/A and NLL/D of 20 banks from 2010 to 2019 23 Figure 3.

Average Growth rate of NLL and TA of 20 banks from 2010 to 2019 24 Figure 4. Average ROA and ROE of 20 banks from 2010 (o 2019 + Figure 5. Average NII/AA of 20 banks from 2010 ta 2019 26 Table 1. Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 1 39 Table 2.

Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 2 Al Table 3. Summary of correlations among standard and fealured metrics 4B 10 Income/Average Asset while Net Loan and Lease to Deposit has a negative linear relationship with ROA 10. Practical applicabilily, i any: Kirst of all, the study provides basic understanding and part of financial analysis of retail banks from different region all over the world, These banks are ont top largest banks in their countries, which represent closcly the financial performance and stock price of their regions. The study is an acaden : research which anarlyzes ond provides summary of understanding about the impacts of featured and standard metrics on the effectiveness and efficiency of retail banks operating results which reflects on stock price of these banks in different regions ‘This study also includes the research about financial analysis which based on correlation of metrics and total shareholders’ retum so that the investor and financial analyst can have the overview about the important metrics in analyzing the relail banks stock performance and make the decision of investment.

Date: 27/05/2020 Signature Full name: Phimg Minh Son Income/Average Asset while Net Loan and Lease to Deposit has a negative linear relationship with ROA 10. Practical applicabilily, i any: Kirst of all, the study provides basic understanding and part of financial analysis of retail banks from different region all over the world, These banks are ont top largest banks in their countries, which represent closcly the financial performance and stock price of their regions. The study is an acaden : research which anarlyzes ond provides summary of understanding about the impacts of featured and standard metrics on the effectiveness and efficiency of retail banks operating results which reflects on stock price of these banks in different regions ‘This study also includes the research about financial analysis which based on correlation of metrics and total shareholders’ retum so that the investor and financial analyst can have the overview about the important metrics in analyzing the relail banks stock performance and make the decision of investment. Date: 27/05/2020 Signature Full name: Phimg Minh Son Table of contents Chapter 1; Introduction.

The necessity of topic: 2. The goal of topi 3. Practical contribution: Chapter 2: Literature review and Research methodology. Research questions, methadology and scape.

Scope of research. Facilities and the difficulty of the researching process 3. Difficulty: Chapter 3: Main resull 1. Analyzing the corrdation of metrics with TSR.

Summary of Correlation of Companies between featured metrics and TSR 1 2. Summary of Correlation of Companies between standard metrics and TSR 1. Sinnmary of Correlation af Companies between featured metrics and TSR 2 2.4, Summary of Correlation af Companies between standard metrics and TSR 2. Companies with na stgnificant correlation hetween metrics and stack performance for both TSR 1 and TSR 2 2.

Summary of signitcant correlation of metrics and TSR. Case study analysis of HSBC Holdings. Analyzing the multiple regression 4.1, Multiple regression models for ROK. Chapter 4: Conclusion, Implication and Recommendation 1, Conclusion and discussion.

Acknowledgement Wirt and foremost, | would like to express sincere thanks to my thesis advisor Dr Le Due Thinh of the International School, Vietnam National University for the continuous supporl of my study and research, for his helpful guidance, constant advise and feedback during the time whenI do the thesis. Thinh helps me a Iot in research, data collection and thesis writing. It’s such an honor and great opportunity for me to have chance to receive advice and support from Dr. T would also like to express my gratitude to my friends at university who gave me continuous advice and support during the time when I analyze data and write thesis.

They also helped me analyze and comment about the retail banking industry so that I can complete my thesis efficiently and effectively. uw List of abbreviation Average Assets Deposit Harning per share Net Interes! Income Net Loan and Leases Retum on Average Uquity Return on Average Asscis ‘Yotal Assets Total Equi TSR Total slock return List of figures and table Figure 1.Real GDP growth by region 2013-2023 12 Figure 2. Average NLL/A and NLL/D of 20 banks from 2010 to 2019 23 Figure 3. Average Growth rate of NLL and TA of 20 banks from 2010 to 2019 24 Figure 4.

Average ROA and ROE of 20 banks from 2010 (o 2019 + Figure 5. Average NII/AA of 20 banks from 2010 ta 2019 26 Table 1. Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 1 39 Table 2. Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 2 Al Table 3.

Summary of correlations among standard and fealured metrics 4B 10 List of figures and table Figure 1.Real GDP growth by region 2013-2023 12 Figure 2. Average NLL/A and NLL/D of 20 banks from 2010 to 2019 23 Figure 3. Average Growth rate of NLL and TA of 20 banks from 2010 to 2019 24 Figure 4. Average ROA and ROE of 20 banks from 2010 (o 2019 + Figure 5.

Average NII/AA of 20 banks from 2010 ta 2019 26 Table 1. Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 1 39 Table 2. Summary significant correlations with p-value < 10% of TSR 2 Al Table 3. Summary of correlations among standard and fealured metrics 4B 10 Acknowledgement Wirt and foremost, | would like to express sincere thanks to my thesis advisor Dr Le Due Thinh of the International School, Vietnam National University for the continuous supporl of my study and research, for his helpful guidance, constant advise and feedback during the time whenI do the thesis.

Thinh helps me a Iot in research, data collection and thesis writing. It’s such an honor and great opportunity for me to have chance to receive advice and support from Dr. T would also like to express my gratitude to my friends at university who gave me continuous advice and support during the time when I analyze data and write thesis. They also helped me analyze and comment about the retail banking industry so that I can complete my thesis efficiently and effectively.

uw Income/Average Asset while Net Loan and Lease to Deposit has a negative linear relationship with ROA 10. Practical applicabilily, i any: Kirst of all, the study provides basic understanding and part of financial analysis of retail banks from different region all over the world, These banks are ont top largest banks in their countries, which represent closcly the financial performance and stock price of their regions. The study is an acaden : research which anarlyzes ond provides summary of understanding about the impacts of featured and standard metrics on the effectiveness and efficiency of retail banks operating results which reflects on stock price of these banks in different regions ‘This study also includes the research about financial analysis which based on correlation of metrics and total shareholders’ retum so that the investor and financial analyst can have the overview about the important metrics in analyzing the relail banks stock performance and make the decision of investment. Date: 27/05/2020 Signature Full name: Phimg Minh Son Letter of Declaration i hereby declare that the Graduation Project Retail Bank industry: Key metrics and stock performance is the thesis of my own research, analysis and has never been published before.

During the process of this project, Thave seriously taken research ethics; all results of this project are my own research and data collection: all references in this project are clearly cited according to regulalions. T bear full responsibility for the fidelity of the mumber and dala and other contents of my graduation project. ddanoi, May 25" 2020 Phùng Minh Sơn Table of contents Chapter 1; Introduction. The necessity of topic: 2.

The goal of topi 3. Practical contribution: Chapter 2: Literature review and Research methodology. Research questions, methadology and scape. Scope of research.

Facilities and the difficulty of the researching process 3. Difficulty: Chapter 3: Main resull 1.