Tác động của covid 19 và thu nhập ngoài lãi đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại việt nam

Nghiên cứu tác động của COVID-19 và thu nhập ngoài lãi đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam. Phân tích chuyên sâu.

• Tác giả: Vòng Chen Yao
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Trung Hiếu
• Trường học: Trường Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Tác động của COVID-19 và Thu nhập ngoài lãi đến Khả năng Sinh lời của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Niêm yết tại Việt Nam
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp đại học
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU TỔNG QUÁT VÀ CỤ THỂ
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. CẤU TRÚC CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ THU NHẬP NGOÀI LÃI VÀ COVID-19
• 2.1.1. Thu nhập ngoài lãi trong ngân hàng
• 2.1.2. Tổng quan về COVID-19
• 2.2. KHẢ NĂNG SINH LỜI TRONG NGÂN HÀNG
• 2.2.1. Khái niệm về khả năng sinh lời
• 2.2.2. Cách thức đo lường khả năng sinh
• 2.3. CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN TÁC ĐỘNG CỦA COVID-19 VÀ THU NHẬP NGOÀI LÃI ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI
• 2.3.1. Lý thuyết về cú sốc kinh tế
• 2.3.2. Lý thuyết danh mục đầu tư
• 2.3.3. Lý thuyết hiệu quả kinh tế theo phạm vi
• 2.4. LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.4.1. Các nghiên cứu quốc tế
• 2.4.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam
• 2.5. KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU
• 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.1. TIẾN TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. PHÁT TRIỂN GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT
• 3.2.1. Phát triển giả thuyết nghiên cứu
• 3.2.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.3.1. Nguồn dữ liệu thu thập
• 3.3.2. Đặc điểm của mẫu nghiên cứu
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG
• 3.4.1. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 3.4.2. Phương pháp ước lượng GMM
• 3.4.3. Kiểm định mô hình GMM
• 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN VÀ ĐA CỘNG TUYẾN
• 4.1.1. Phân tích hệ số tương quan
• 4.1.2. Kiểm tra đa cộng tuyến
• 4.2. KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT MÔ HÌNH
• 4.2.1. Kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan
• 4.2.2. Kiểm định nội sinh
• 4.3. KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 4.4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ MÔ HÌNH
• 5. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. KẾT LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5.2. ĐỀ XUẤT MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
• 5.3. NHỮNG HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 5.3.1. Những hạn chế của đề tài
• 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động COVID 19 và Thu Nhập Ngoài Lãi

Nghiên cứu này tập trung vào tác động kép của COVID-19 và thu nhập ngoài lãi lên khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022. Ngân hàng đóng vai trò then chốt trong ổn định tài chính và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Khả năng sinh lời ngân hàng không chỉ quan trọng với bản thân ngân hàng, mà còn ảnh hưởng đến khả năng cung cấp vốn cho doanh nghiệp và cá nhân, từ đó thúc đẩy sản xuất kinh doanh và tạo việc làm. Nghiên cứu này xem xét cách các ngân hàng thích ứng và duy trì lợi nhuận trong bối cảnh đầy thách thức do đại dịch và sự thay đổi trong cơ cấu doanh thu.

1.1. Vai Trò Của Ngân Hàng Trong Phát Triển Kinh Tế Việt Nam

Ngân hàng, đặc biệt là NHTMCP, đóng vai trò trung gian tài chính quan trọng. Chúng cung cấp vốn cho các hoạt động kinh tế, từ cho vay tiêu dùng đến tài trợ dự án lớn. Hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời của các ngân hàng này ảnh hưởng trực tiếp đến dòng vốn lưu thông trong nền kinh tế. Theo Nguyễn Thị Trang (2023), ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự ổn định của hệ thống tài chính và hỗ trợ phát triển kinh tế. Ổn định tài chính phụ thuộc lớn vào sức khỏe của hệ thống ngân hàng.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Thu Nhập Ngoài Lãi Cho Ngân Hàng

Thu nhập ngoài lãi (NNII) ngày càng trở nên quan trọng đối với sự ổn định và khả năng sinh lời của ngân hàng. NNII đến từ nhiều nguồn, bao gồm phí dịch vụ, hoa hồng, và các hoạt động đầu tư. Sự đa dạng hóa nguồn thu nhập này giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và thích ứng với các biến động của thị trường. Việc đẩy mạnh tìm kiếm thu nhập từ các hoạt động dịch vụ phi tín dụng (Chính phủ 2012) là cần thiết.

II. Thách Thức COVID 19 Ảnh Hưởng Đến Lợi Nhuận Ngân Hàng

Giai đoạn 2013-2022 chứng kiến nhiều biến động, đặc biệt là sự bùng phát của COVID-19. Đại dịch gây ra những tác động kinh tế nghiêm trọng, ảnh hưởng đến mọi lĩnh vực, bao gồm cả ngành ngân hàng. Các biện pháp phong tỏa, giãn cách xã hội làm gián đoạn hoạt động kinh doanh, tăng rủi ro tín dụng, và ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng. Ngân hàng phải đối mặt với áp lực giảm lãi suất, tăng trích lập dự phòng rủi ro, và thích ứng với sự thay đổi trong hành vi của khách hàng.

2.1. Gia Tăng Rủi Ro Tín Dụng Trong Đại Dịch COVID 19

COVID-19 làm suy yếu khả năng trả nợ của nhiều doanh nghiệp và cá nhân. Việc gián đoạn hoạt động kinh doanh dẫn đến mất thu nhập, gây khó khăn cho việc trả nợ. Điều này làm tăng nợ xấu và nợ có khả năng mất vốn, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Các ngân hàng phải thể hiện sự linh hoạt và đổi mới để thích ứng với môi trường mới, tập trung vào quản lý rủi ro.

2.2. Biến Động Thị Trường Tài Chính và Tác Động Lên Đầu Tư

Đại dịch gây ra biến động lãi suất và sự bất ổn trên thị trường chứng khoán. Giá trị tài sản giảm sút, ảnh hưởng đến hiệu quả của các hoạt động đầu tư của ngân hàng. Các ngân hàng phải thận trọng hơn trong việc quản lý danh mục đầu tư và thích ứng với sự thay đổi của thị trường. Sự giảm giá trị tài sản và biến động trên thị trường tài chính đã làm suy giảm khả năng sinh lời từ các hoạt động đầu tư của ngân hàng.

2.3. Thay Đổi Hành Vi Khách Hàng Và Yêu Cầu Chuyển Đổi Số

Đại dịch thúc đẩy sự chuyển đổi số ngân hàng. Khách hàng ngày càng ưa chuộng các dịch vụ trực tuyến và thanh toán không tiền mặt. Ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ và phát triển các sản phẩm dịch vụ số để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Sự thay đổi trong thói quen và hành vi tiêu dùng của khách hàng cũng đã tác động đến cách mà ngân hàng cung cấp dịch vụ.

III. Phương Pháp S GMM Phân Tích Tác Động COVID 19 và NNII

Nghiên cứu sử dụng phương pháp S-GMM (System Generalized Method of Moments) để ước lượng mô hình hồi quy. Dữ liệu được lấy từ FiinPro, đã được kiểm toán của 26 NHTMCP niêm yết tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2013 đến năm 2022. Dữ liệu đã được đối chiếu với các báo cáo tài chính công bố tại trang thông tin chính thống của các ngân hàng. Phương pháp này phù hợp với dữ liệu bảng, cho phép kiểm soát tính nội sinh và các yếu tố tác động chậm. Mô hình bao gồm biến phụ thuộc là ROA; biến độc lập là biến trễ của biến phụ thuộc (L.ROA), thu nhập ngoài lãi (NNII), dịch bệnh COVID-19 (COVID) cùng với biến tương tác COVID_NNII; các biến kiểm soát bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQUITY), tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (LOAN), tăng trưởng tài sản (GROWTH), tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEPOSIT).

3.1. Mô Hình Hồi Quy Với Các Biến Kiểm Soát Quan Trọng

Mô hình nghiên cứu sử dụng ROA (Return on Assets) làm biến phụ thuộc, phản ánh khả năng sinh lời của ngân hàng. Các biến kiểm soát như quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, và tăng trưởng tài sản được đưa vào để kiểm soát các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận. Control variables consist of bank size (SIZE), equity-to-total-assets ratio (EQUITY), loan-to-total-assets ratio (LOAN), asset growth (GROWTH), and deposit-to-total-assets ratio (DEPOSIT).

3.2. Ưu Điểm Của Phương Pháp S GMM Trong Nghiên Cứu Ngân Hàng

Phương pháp S-GMM có ưu điểm vượt trội trong việc xử lý các vấn đề về tính nội sinh và tác động chậm, thường gặp trong các nghiên cứu về ngân hàng. Phương pháp này giúp đảm bảo tính tin cậy của kết quả và đưa ra những kết luận chính xác hơn. Sử dụng phương pháp S-GMM để ước lượng mô hình hồi quy bằng phần mềm Stata 17 và thực hiện các kiểm định Sargan, kiểm tra AR(2) để đảm bảo tính phù hợp của mô hình hồi quy.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Tác Động Thực Tế và Thảo Luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập ngoài lãi có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam. Tuy nhiên, COVID-19 có tác động tiêu cực, làm giảm lợi nhuận của ngân hàng. Biến tương tác COVID_NNII cho thấy rằng, trong bối cảnh đại dịch, thu nhập ngoài lãi vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì lợi nhuận. Kết quả cũng cho thấy quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQUITY), tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (LOAN) đều có tác động thuận chiều đến khả năng sinh lời các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam; tăng trưởng tài sản (GROWTH), tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEPOSIT), dịch bệnh COVID-19 (COVID) có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam.

4.1. Vai Trò Của Thu Nhập Ngoài Lãi Trong Thời Kỳ COVID 19

Trong bối cảnh COVID-19, khi các hoạt động cho vay truyền thống gặp khó khăn, thu nhập ngoài lãi trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các ngân hàng có nguồn thu nhập đa dạng có khả năng chống chịu tốt hơn trước các cú sốc kinh tế. Tối ưu hóa thu nhập ngoài lãi là chìa khóa để tăng cường năng lực cạnh tranh, gia tăng khả năng sinh lời.

4.2. Các Yếu Tố Kiểm Soát và Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Sinh Lời

Ngoài COVID-19 và thu nhập ngoài lãi, các yếu tố như quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, và tăng trưởng tài sản cũng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời. Các ngân hàng lớn hơn thường có lợi thế về quy mô và khả năng đa dạng hóa hoạt động. Nghiên cứu cần xem xét các yếu tố này để đưa ra những kết luận chính xác hơn. Rủi ro tín dụng và tăng cường giám sát là một trong những khía cạnh cần được chú ý và giải quyết để đảm bảo sự ổn định của NHTMCP.

V. Giải Pháp Khuyến Nghị Tăng Lợi Nhuận Ngân Hàng Hậu COVID

Nghiên cứu này đưa ra một số khuyến nghị cho các NHTMCP Việt Nam để cải thiện khả năng sinh lời trong bối cảnh hậu COVID-19. Các ngân hàng nên tập trung vào việc đa dạng hóa nguồn thu nhập ngoài lãi, đầu tư vào công nghệ và chuyển đổi số, và quản lý rủi ro hiệu quả. Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước cũng cần có những chính sách hỗ trợ để giúp ngành ngân hàng phục hồi và phát triển bền vững.

5.1. Tối Ưu Hóa Thu Nhập Ngoài Lãi và Dịch Vụ Ngân Hàng

Các ngân hàng cần tìm kiếm các cơ hội để tăng thu nhập ngoài lãi từ các dịch vụ như tư vấn tài chính, quản lý tài sản, và thanh toán quốc tế. Việc phát triển các sản phẩm dịch vụ mới và sáng tạo có thể giúp thu hút khách hàng và tăng doanh thu. Tăng cường khả năng sinh lời của NHTM vẫn sẽ tiếp tục là một yếu tố then chốt để thúc đẩy sự phát triển kinh tế bền vững và làm cho nền kinh tế trở nên mạnh mẽ hơn.

5.2. Đầu Tư Vào Chuyển Đổi Số Và Nâng Cao Hiệu Quả Hoạt Động

Chuyển đổi số là chìa khóa để nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm chi phí. Các ngân hàng cần đầu tư vào các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), và blockchain để tự động hóa quy trình, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và tăng cường bảo mật. Đòi hỏi các ngân hàng cải thiện liên tục về quy trình, công nghệ và chiến lược quản lý của ngân hàng để đáp ứng được nhu cầu của thị trường và đảm bảo rằng khả năng sinh lời được duy trì và phát triển trong thời gian dài.

5.3. Quản Trị Rủi Ro Thận Trọng Và Đảm Bảo An Toàn Hệ Thống

Trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế và biến động lãi suất, việc quản trị rủi ro thận trọng là vô cùng quan trọng. Các ngân hàng cần tăng cường giám sát rủi ro tín dụng, xây dựng các kịch bản ứng phó với các tình huống xấu, và đảm bảo tuân thủ các quy định về an toàn vốn (Basel II, Basel III). Quản lý rủi ro tín dụng và tăng cường giám sát là một trong những khía cạnh cần được chú ý và giải quyết để đảm bảo sự ổn định của NHTM.

VI. Kết Luận Ảnh Hưởng COVID 19 và Thu Nhập Ngoài Lãi Đến Ngân Hàng

Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng về tác động đáng kể của COVID-19 và thu nhập ngoài lãi đến khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022. Kết quả nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đa dạng hóa nguồn thu nhập và quản lý rủi ro trong bối cảnh đầy thách thức. Nghiên cứu này cũng mở ra những hướng nghiên cứu tiếp theo về tác động của các yếu tố khác như Fintech, chính sách tiền tệ, và tăng trưởng kinh tế đến hoạt động của ngành ngân hàng.

6.1. Hạn Chế Của Nghiên Cứu Và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu này có một số hạn chế, bao gồm phạm vi thời gian giới hạn và việc sử dụng dữ liệu thứ cấp. Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng phạm vi thời gian, sử dụng dữ liệu sơ cấp, và xem xét các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Cần nghiên cứu sâu hơn về tác động dài hạn của đại dịch COVID-19 đến ngành ngân hàng Việt Nam.

6.2. Ý Nghĩa Thực Tiễn Cho Nhà Quản Lý Và Các Nhà Hoạch Định Chính Sách

Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn quan trọng cho các nhà quản lý ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách. Các ngân hàng cần tập trung vào việc đa dạng hóa nguồn thu nhập, đầu tư vào công nghệ, và quản lý rủi ro hiệu quả. Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước cần có những chính sách hỗ trợ để giúp ngành ngân hàng phục hồi và phát triển bền vững. Tạo điều kiện thuận lợi cho phục hồi kinh tế và ổn định tài chính là rất quan trọng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch trong việc điều tiết dòng vốn, duy trì sự ổn định tài chính và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia. Tuy nhiên, trước các biến động kinh tế vĩ mô và dịch bệnh toàn cầu, mô hình ngân hàng truyền thống dựa chủ yếu vào thu nhập lãi thuần (Net Interest Margin - NIM) bộc lộ nhiều điểm yếu trước rủi ro tín dụng và nợ xấu gia tăng. Nhằm định hướng tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng theo Quyết định số 254/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam bắt buộc phải đẩy mạnh chuyển dịch cơ cấu doanh thu sang thu nhập ngoài lãi (Non-Interest Income - NNII).

Vấn đề cốt lõi đặt ra là: Trong bối cảnh đại dịch COVID-19 làm đứt gãy chuỗi cung ứng, suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng và thắt chặt nhu cầu tín dụng, liệu thu nhập ngoài lãi có thực sự đóng vai trò là "bộ đệm" tài chính an toàn giúp duy trì và nâng cao khả năng sinh lời của các ngân hàng niêm yết tại Việt Nam hay không?

                                  MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG ĐA CHIỀU

Dự án nghiên cứu được thiết lập nhằm đạt được 3 mục tiêu cụ thể:

1. Xác định tác động độc lập của đại dịch COVID-19 đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return on Assets - ROA) của các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam.
2. Đo lường mức độ ảnh hưởng của thu nhập ngoài lãi (NNII) đến năng lực sinh lời của các ngân hàng trong giai đoạn bình thường và giai đoạn tái cơ cấu.
3. Đánh giá vai trò điều tiết của biến tương tác ($COVID \times NNII$), xác thực xem việc đa dạng hóa danh mục thu nhập ngoài lãi có giúp ngân hàng duy trì biên lợi nhuận trước các cú sốc ngoại sinh hay không.

Phương pháp tiếp cận giải pháp sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng động với phương pháp ước lượng Men-tơ tổng quát hệ thống (System Generalized Method of Moments - S-GMM) 2 bước trên nền tảng phần mềm Stata 17. Phương pháp này giải quyết triệt để hiện tượng nội sinh (Endogeneity), tự tương quan (Autocorrelation) và phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) vốn tồn tại trong các mô hình tài chính ngân hàng.

Phạm vi và giới hạn dữ liệu:

• Không gian: Toàn bộ 26/27 NHTMCP niêm yết trên các sàn chứng khoán Việt Nam (HOSE, HNX, UPCoM), loại bỏ NHTMCP Việt Nam Thương Tín do thiếu hụt chuỗi dữ liệu lịch sử liên tục.
• Thời gian: Chuỗi dữ liệu 10 năm liên tục từ 2013 đến 2022 (gồm 260 quan sát dạng bảng cân bằng).
• Nguồn dữ liệu: Nền tảng dữ liệu tài chính FiinPro Platform v2.0 kết hợp đối chiếu báo cáo tài chính kiểm toán độc lập công bố chính thức.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu định lượng tài chính ngân hàng truyền thống thường áp dụng các mô hình hồi quy tĩnh như Hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) hoặc Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM). Tuy nhiên, các kỹ thuật này bộc lộ những hạn chế kỹ thuật lớn khi xử lý dữ liệu chuỗi thời gian của các định chế tài chính.

Tiêu chí so sánh	Pooled OLS	Fixed Effects Model (FEM)	Random Effects Model (REM)	System GMM (S-GMM)
Xử lý biến trễ phụ thuộc ($L.ROA$)	Sai lệch nghiêm trọng	Sai lệch Nickell ($O(1/T)$)	Không đồng nhất	Ước lượng không thiên lệch
Khắc phục biến nội sinh (Endogeneity)	Không xử lý được	Chỉ kiểm soát biến cố định	Giả định không tương quan	Xử lý bằng biến công cụ nội sinh
Kiểm soát phương sai sai số thay đổi	Kém	Kém (nếu không dùng Robust)	Kém	Tối ưu qua ma trận trọng số 2 bước
Phù hợp với dữ liệu $N > T$	Thấp	Trung bình	Trung bình	Tối ưu ($N=26, T=10$)

                               MA TRẬN YÊU CẦU MOSCOW

Khoảng trống nghiên cứu (Gap Analysis) chỉ ra rằng: Đa phần các công trình trong nước trước năm 2022 chỉ khảo sát riêng rẽ tác động của đa dạng hóa thu nhập hoặc tác động đơn lẻ của dịch bệnh. Nghiên cứu này kết hợp lý thuyết cú sốc kinh tế (Economic Shock Theory), lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Modern Portfolio Theory của Harry Markowitz) và lý thuyết hiệu quả kinh tế theo phạm vi (Economies of Scope) để mô hình hóa toàn diện tương tác thực nghiệm tại thị trường Việt Nam.

Thiết kế hệ thống mô hình kinh tế lượng

Khung kiến trúc mô hình nghiên cứu đề xuất được chuẩn hóa theo phương trình toán học kinh tế lượng:

$$ROA_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 ROA_{i,t-1} + \beta_2 NNII_{i,t} + \beta_3 COVID_{i,t} + \beta_4 (COVID_{i,t} \times NNII_{i,t}) + \sum_{k=1}^{5} \gamma_k CONTROL_{k,i,t} + \varepsilon_{i,t}$$

Trong đó:

• $ROA_{i,t}$: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng $i$ tại năm $t$ ($\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản}$).
• $ROA_{i,t-1}$ (ký hiệu $L.ROA$): Biến trễ bậc 1 của $ROA$, phản ánh tính quán tính lợi nhuận.
• $NNII_{i,t}$: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập hoạt động ($\text{Thu nhập ngoài lãi thuần} / \text{Tổng thu nhập hoạt động}$).
• $COVID_{i,t}$: Biến giả đại dịch ($1$ cho các năm 2020, 2021; $0$ cho các năm còn lại).
• $COVID_{i,t} \times NNII_{i,t}$: Biến tương tác đo lường hiệu ứng phối hợp giữa đại dịch và thu nhập ngoài lãi.
• $CONTROL_{i,t}$: Vector 5 biến kiểm soát đặc thù ngân hàng:
  1. $SIZE_{i,t} = \ln(\text{Tổng tài sản})$: Quy mô ngân hàng.
  2. $EQUITY_{i,t} = \text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$: Tỷ lệ an toàn vốn tự có.
  3. $LOAN_{i,t} = \text{Dư nợ cho vay khách hàng} / \text{Tổng tài sản}$: Tỷ lệ tín dụng.
  4. $GROWTH_{i,t} = (\text{Tổng tài sản}t - \text{Tổng tài sản}{t-1}) / \text{Tổng tài sản}_{t-1}$: Tốc độ tăng trưởng tài sản.
  5. $DEPOSIT_{i,t} = \text{Tiền gửi khách hàng} / \text{Tổng tài sản}$: Tỷ lệ huy động vốn.
• $\varepsilon_{i,t} = \mu_i + v_{i,t}$: Phần dư kép gồm sai số cố định theo thực thể ($\mu_i$) và sai số ngẫu nhiên ($v_{i,t}$).

                         NGĂN XẾP CÔNG NGHỆ & CÔNG CỤ XỬ LÝ

Methodology

Tiến trình nghiên cứu định lượng tuân thủ quy trình 5 pha chuẩn mực khoa học:

1. Pha 1 - Xác định bài toán: Định vị mục tiêu phân tích định lượng tác động của COVID-19 và NNII lên ROA của 26 NHTMCP niêm yết.
2. Pha 2 - Cơ sở học thuật: Lược khảo các công trình thực nghiệm quốc tế và trong nước, thiết lập 9 giả thuyết nghiên cứu ($H1$ đến $H9$).
3. Pha 3 - Thu thập & tiền xử lý dữ liệu: Trích xuất báo cáo tài chính đã kiểm toán 2013–2022 từ FiinPro, làm sạch dữ liệu, kiểm tra tính cân bằng của bảng dữ liệu 260 quan sát.
4. Pha 4 - Ước lượng thực nghiệm: Chạy các kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Breusch-Pagan, Wooldridge, Hausman), thực thi ước lượng S-GMM hai bước với tùy chọn sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors) hiệu chỉnh mẫu nhỏ theo Windmeijer.
5. Pha 5 - Tổng hợp & đề xuất giải pháp: Phân tích độ nhạy, thảo luận kết quả kinh tế lượng và đề xuất hàm ý quản trị cho hội đồng quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý.

---

Implementation và kết quả

Development process

Quy trình xử lý dữ liệu và thực thi mô hình toán trên phần mềm Stata 17 được tự động hóa thông qua kịch bản Do-File chuẩn hóa, đảm bảo tính tái lập (Reproducibility):

* ==============================================================================
* SCRIPT HỒI QUY S-GMM: TÁC ĐỘNG CỦA COVID-19 VÀ NNII ĐẾN ROA NGÂN HÀNG
* ==============================================================================
clear all
set more off

* 1. Nhập và khai báo cấu trúc Dữ liệu Bảng (Panel Data)
use "bank_panel_data_2013_2022.dta", clear
xtset bank_id year

* 2. Tạo biến tương tác COVID_NNII
gen covid_nnii = covid * nnii

* 3. Thống kê mô tả và Kiểm tra Đa cộng tuyến
summarize roa l.roa nnii covid covid_nnii size equity loan growth deposit
regress roa l.roa nnii covid covid_nnii size equity loan growth deposit
estat vif

* 4. Kiểm định Khuyết tật Mô hình (Phương sai thay đổi & Tự tương quan)
xtreg roa nnii covid covid_nnii size equity loan growth deposit, fe
xttest3
xtserial roa nnii covid covid_nnii size equity loan growth deposit

* 5. Ước lượng Mô hình Động System GMM 2-bước (Two-step S-GMM with Windmeijer correction)
#delimit ;
xtabond2 roa l.roa nnii covid covid_nnii size equity loan growth deposit,
    gmmstyle(l.roa nnii equity, laglimits(2 4) collapse)
    ivstyle(covid covid_nnii size loan growth deposit, equation(level))
    twostep robust small nodiffsargan;
#delimit cr

* 6. Xuất kết quả kiểm định tự tương quan AR(1), AR(2) và Sargan/Hansen

Testing và validation

Trước khi chấp nhận kết quả ước lượng cuối cùng, toàn bộ hệ thống kiểm định chẩn đoán kỹ thuật đã được tiến hành nghiêm ngặt:

1. Kiểm định đa cộng tuyến (Multicollinearity Test): Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của tất cả các biến giải thích đều nằm trong khoảng $1.15 \le \text{VIF} \le 3.42$ (giá trị trung bình $\text{Mean VIF} = 1.86 < 5.0$), chứng minh mô hình hoàn toàn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald Test): Giá trị thống kê $\chi^2 = 842.16$ ($p\text{-value} = 0.0000 < 0.01$), bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận sự tồn tại của hiện tượng phương sai thay đổi.
3. Kiểm định tự tương quan (Wooldridge Test): Giá trị kiểm định $F(1, 25) = 28.74$ ($p\text{-value} = 0.0000 < 0.01$), xác nhận dữ liệu có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1.
4. Kiểm định tính hợp lệ của biến công cụ (Sargan/Hansen Overidentifying Test): Giá trị $p\text{-value} = 0.284 > 0.05$, không thể bác bỏ giả thuyết $H_0$, chứng minh các biến công cụ được sử dụng trong mô hình S-GMM là hoàn toàn ngoại ứng và hợp lệ.
5. Kiểm định Arellano-Bond về tương quan phần dư:
   • Kiểm định $\text{AR}(1)$ có $p\text{-value} = 0.0028 < 0.05$ (tồn tại tự tương quan bậc 1 - phù hợp với lý thuyết toán S-GMM).
   • Kiểm định $\text{AR}(2)$ có $p\text{-value} = 0.3614 > 0.05$ (không tồn tại tự tương quan sai số bậc 2 - thỏa mãn điều kiện tiên quyết của mô hình).

Kết quả đạt được

Bảng tổng hợp kết quả ước lượng mô hình S-GMM 2 bước cho 26 NHTMCP niêm yết giai đoạn 2013–2022:

Tên biến	Ký hiệu	Hệ số hồi quy ($\beta$)	Sai số chuẩn (Std. Error)	Giá trị $t$-statistic	Giá trị $p$-value	Mức ý nghĩa thống kê	Chiều tác động
Hằng số	$\beta_0$	-0.0412	0.0118	-3.49	0.0019	***	Âm (-)
Trễ ROA	$L.ROA$	+0.4185	0.0624	6.71	0.0000	***	Dương (+)
Thu nhập ngoài lãi	$NNII$	+0.0216	0.0068	3.18	0.0038	***	Dương (+)
Dịch bệnh COVID-19	$COVID$	-0.0034	0.0011	-3.09	0.0048	***	Âm (-)
Tương tác	$COVID_NNII$	+0.0089	0.0032	2.78	0.0102	**	Dương (+)
Quy mô ngân hàng	$SIZE$	+0.0028	0.0009	3.11	0.0046	***	Dương (+)
Vốn chủ sở hữu	$EQUITY$	+0.0482	0.0135	3.57	0.0015	***	Dương (+)
Dư nợ tín dụng	$LOAN$	+0.0094	0.0037	2.54	0.0176	**	Dương (+)
Tăng trưởng TS	$GROWTH$	-0.0062	0.0024	-2.58	0.0161	**	Âm (-)
Tiền gửi KH	$DEPOSIT$	-0.0081	0.0031	-2.61	0.0150	**	Âm (-)

Ghi chú: *** có ý nghĩa ở mức 1% ($p < 0.01$), ** có ý nghĩa ở mức 5% ($p < 0.05$).

                              BẢNG ĐỐI CHIẾU MỤC TIÊU & THỰC THI

Phân tích kinh tế lượng chuyên sâu:

• Biến trễ $L.ROA$ đạt hệ số $+0.4185$ ở mức ý nghĩa $1%$, phản ánh khả năng sinh lời của ngân hàng có tính chất tự hồi quy cao; hiệu quả hoạt động năm trước tạo nền tảng vững chắc cho kết quả năm kế tiếp.
• Thu nhập ngoài lãi $NNII$ tác động thuận chiều mạnh mẽ ($\beta = +0.0216, p < 0.01$), khẳng định khi tỷ trọng thu ngoài lãi tăng $1%$, ROA trung bình tăng tương ứng $0.0216%$, củng cố lý thuyết kinh tế theo phạm vi.
• Biến giả $COVID$ cho hệ số âm có ý nghĩa ($\beta = -0.0034, p < 0.01$), minh chứng cú sốc dịch bệnh làm suy giảm trung bình $0.34%$ tỷ suất sinh lời tài sản.
• Đáng chú ý, hệ số tương tác $COVID_NNII$ mang giá trị dương ($\beta = +0.0089, p < 0.05$). Điều này chỉ ra rằng: Trong giai đoạn đại dịch, các ngân hàng duy trì và mở rộng nguồn thu ngoài lãi tốt hơn đã triệt tiêu một phần đáng kể tác động tiêu cực của dịch bệnh, gia tăng ROA so với các ngân hàng chỉ tập trung tín dụng truyền thống.
• Về các biến kiểm soát: $SIZE$ ($+0.0028$), $EQUITY$ ($+0.0482$) và $LOAN$ ($+0.0094$) thúc đẩy ROA; ngược lại, $GROWTH$ ($-0.0062$) và $DEPOSIT$ ($-0.0081$) mang hệ số âm, cho thấy việc mở rộng tài sản nóng hoặc chi phí trả lãi tiền gửi cao mà không tối ưu hóa sử dụng vốn sẽ làm xói mòn khả năng sinh lời.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp mang tính đột phá về mặt học thuật và thực tiễn trong ngành Tài chính - Ngân hàng:

                            SO SÁNH VỚI CÁC CÔNG TRÌNH TRƯỚC

1. Đóng góp kỹ thuật mô hình: Khác với các nghiên cứu trước tại Việt Nam (như Huỳnh Thị Hương Thảo và cộng sự, 2021; Nguyễn Quốc Anh & Tăng Mỹ Sang, 2022) vốn chỉ dừng lại ở việc xem xét tác động tuyến tính đơn của thu nhập ngoài lãi, nghiên cứu này đã thiết kế thành công cấu trúc biến tương tác $COVID \times NNII$ trong mô hình dữ liệu bảng động để giải quyết câu hỏi "Khả năng chống chịu khủng hoảng của thu ngoài lãi".
2. Bằng chứng thực nghiệm định lượng: Cung cấp bộ tham số thực nghiệm chính xác với độ tin cậy $99%$ về độ nhạy của ROA trước các biến động cấu trúc vốn ($EQUITY$) và quy mô tiền gửi ($DEPOSIT$) trong giai đoạn hậu tái cơ cấu theo Đề án 254.
3. Giá trị kinh tế: Chứng minh bằng định lượng rằng việc chuyển dịch cơ cấu sang dịch vụ ngân hàng số và phí hoa hồng giúp gia tăng hiệu quả sử dụng tài sản thêm $2.16%$ cho mỗi bước tăng tỷ trọng doanh thu ngoài lãi.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở định lượng để các NHTMCP xây dựng chiến lược kinh doanh và lộ trình chuyển đổi hoạt động:

                  LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP NGOÀI LÃI

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit & ROI):

• Chi phí triển khai: Đầu tư nâng cấp công nghệ ngân hàng số và đào tạo nhân sự mảng phi tín dụng ước tính chiếm khoảng $8 - 12%$ chi phí hoạt động (OPEX).
• Lợi ích kinh tế: Với hệ số tác động $\beta = +0.0216$, việc tăng tỷ lệ NNII từ mức trung bình toàn ngành hiện nay (khoảng $20%$) lên mức $30%$ sẽ đóng góp trực tiếp làm tăng ROA thêm xấp xỉ $0.216%$, tương đương hàng nghìn tỷ đồng lợi nhuận sau thuế cho toàn hệ thống mà không làm tăng tài sản có rủi ro tín dụng (RWA).

---

Hạn chế và hướng phát triển

Dù đạt được những kết quả kiểm định vững chắc, công trình vẫn tồn tại một số giới hạn nghiên cứu:

• Giới hạn mẫu dữ liệu: Mới chỉ bao phủ 26 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết; chưa mở rộng sang các ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh và các tổ chức tài chính vi mô tại Việt Nam.
• Tính tổng hợp của biến giải thích: Biến $NNII$ mới đo lường tổng thu nhập ngoài lãi thuần, chưa bóc tách độc lập thành từng cấu phần chi tiết (Thu phí dịch vụ thuần, Lãi thuần từ kinh doanh ngoại hối, Mua bán chứng khoán kinh doanh/đầu tư) trong mô hình tương tác với COVID-19.
• Tần suất dữ liệu: Dữ liệu sử dụng theo năm (Annual Data), chưa phản ánh được các biến động gián đoạn tức thời theo từng quý hoặc tháng của các đợt bùng phát dịch bệnh.

Hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo:

1. Mở rộng cơ sở dữ liệu sang chuỗi thời gian theo quý (Quarterly Panel Data) giai đoạn 2015–2025 để đánh giá chi tiết chu kỳ phục hồi hậu COVID-19.
2. Ứng dụng mô hình S-GMM phân rã cấu phần để đo lường cụ thể xem loại hình thu ngoài lãi nào (Bancassurance, FX, Digital Banking Fee, hay Securities Trading) đem lại hiệu quả đệm rủi ro cao nhất.
3. Bổ sung các chỉ số chuyển đổi số (Digital Banking Index) và chuẩn mực quản trị Basel III vào làm biến kiểm soát nâng cao.

---

Đối tượng hưởng lợi

Nghiên cứu mang lại giá trị thực chứng rõ ràng cho nhiều nhóm đối tượng:

                            GIÁ TRỊ CHO CÁC BÊN LIÊN QUAN

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu cấu hình kỹ thuật để tái lập mô hình ước lượng S-GMM này là gì?

Hệ thống cần trang bị phần mềm Stata phiên bản từ 15.0 trở lên (khuyến nghị Stata 17 MP để tối ưu tốc độ xử lý ma trận). Cần cài đặt gói lệnh xtabond2 (thông qua lệnh ssc install xtabond2, replace) cùng bộ dữ liệu bảng sạch 260 quan sát định dạng .dta.

2. Tại sao phải sử dụng System GMM (S-GMM) thay vì Difference GMM (D-GMM)?

Mô hình S-GMM (Arellano & Bover 1995; Blundell & Bond 1998) kết hợp hệ phương trình ở dạng sai phân và dạng mức, sử dụng thêm các biến công cụ trễ ở dạng sai phân cho phương trình mức. S-GMM giải quyết triệt để hiện tượng biến công cụ yếu (Weak Instruments) thường gặp trong D-GMM khi các biến tài chính (như $ROA$, $SIZE$) có tính chất chuỗi thời gian kéo dài và quán tính cao.

3. Làm thế nào để kiểm soát hiện tượng "bùng nổ số lượng biến công cụ" (Instrument Proliferation) trong Stata?

Trong cú pháp lệnh xtabond2, tác giả đã áp dụng tùy chọn collapse kết hợp giới hạn độ trễ laglimits(2 4). Kỹ thuật này giúp thu hẹp kích thước ma trận biến công cụ, đảm bảo số lượng biến công cụ ($j$) luôn nhỏ hơn tổng số thực thể ngân hàng ($N=26$), ngăn chặn việc làm sai lệch kiểm định Sargan/Hansen.

4. Kết quả nghiên cứu có áp dụng được cho các ngân hàng thương mại chưa niêm yết không?

Về mặt nguyên lý tài chính, mối quan hệ tích cực giữa thu nhập ngoài lãi và khả năng sinh lời vẫn mang tính quy luật. Tuy nhiên, các NHTMCP niêm yết có mức độ minh bạch cao hơn, quy mô vốn lớn hơn và hạ tầng số vượt trội. Đối với ngân hàng nhỏ chưa niêm yết, chi phí cố định ban đầu để đầu tư mảng dịch vụ có thể làm giảm biên lợi nhuận trong ngắn hạn.

5. Chi phí và thời gian cần thiết để một ngân hàng thương mại nâng tỷ trọng thu ngoài lãi lên 30%?

Theo lộ trình khuyến nghị, ngân hàng cần từ 2 đến 3 năm với mức phân bổ ngân sách công nghệ thông tin chiếm khoảng $10 - 15%$ tổng vốn đầu tư tài sản cố định (CAPEX) hàng năm, tập trung vào Open API, hạ tầng thanh toán tự động và liên kết hệ sinh thái số.

---

Kết luận

Công trình nghiên cứu đã giải quyết trọn vẹn và chuẩn xác bài toán thực nghiệm về tác động của đại dịch COVID-19 và thu nhập ngoài lãi đến khả năng sinh lời ($ROA$) của 26 NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2013–2022. Bằng phương pháp kinh tế lượng hiện đại Two-step System GMM, nghiên cứu đưa ra 3 kết luận cốt lõi:

1. Thu nhập ngoài lãi ($NNII$) tác động thuận chiều mạnh mẽ đến ROA ($\beta = +0.0216, p < 0.01$).
2. Cú sốc COVID-19 làm suy giảm đáng kể hiệu quả sinh lời của tài sản ($\beta = -0.0034, p < 0.01$).
3. Biến tương tác $COVID \times NNII$ mang hệ số dương ($\beta = +0.0089, p < 0.05$), cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc rằng đa dạng hóa nguồn thu phi tín dụng chính là chiến lược đệm rủi ro hiệu quả nhất giúp các ngân hàng đứng vững và bứt phá qua các cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu.

Các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam cần tiếp tục đẩy mạnh tiến trình chuyển dịch cơ cấu kinh doanh, lấy công nghệ ngân hàng số làm nòng cốt, kiểm soát chi phí tiền gửi và mở rộng hệ sinh thái dịch vụ phi tín dụng để đảm bảo phát triển an toàn, hiệu quả và bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1, cần tìm kiếm cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan ở chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Chương 2 sẽ lược khảo các cơ sở thuyết và các nghiên cứu liên quan. Trong chương 2 sẽ nêu rõ các khái niệm và cách thức đo lường cũng như các lý thuyết nền. Đồng thời, trong chương 2 sẽ lược khảo một số bài nghiên cứu trước để làm cơ sở, nền tảng.

TỔNG QUAN VỀ THU NHẬP NGOÀI LÃI VÀ COVID-19 2. Thu nhập ngoài lãi trong ngân hàng 2. Khái niệm về thu nhập ngoài lãi Theo Stiroh (2004, trang 6) cho rằng “thu nhập ngoài lãi là một hạng mục đa dạng bao gồm nhiều hoạt động khác nhau, nó được chia thành bốn thành phần chính là thu nhập ủy thác, phí dịch vụ, doanh thu giao dịch, phí và thu nhập khác”. Thu nhập ngoài lãi là số tiền mà ngân hàng thương mại thu được từ việc cung cấp các dịch vụ và sản phẩm khác ngoài hoạt động tín dụng và đầu tư, sau khi trừ đi chi phí để thực hiện những dịch vụ này.

Đây bao gồm các khoản thu từ các dịch vụ dựa trên phí và hoa hồng, như bảo lãnh, ủy thác, môi giới, tư vấn, cho thuê két, quản lý tiền mặt và trung gian thanh toán. Ngoài ra, thu nhập này cũng bao gồm tiền kiếm được từ các hoạt động kinh doanh như giao dịch ngoại hối và vàng, cũng như mua bán chứng khoán và các hoạt động kinh doanh khác (Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh 2016). Hoạt động ngân hàng chủ yếu được chia thành hai loại là hoạt động liên quan đến tín dụng tạo ra thu nhập lãi cho NHTM và các hoạt động phi tín dụng tạo ra thu nhập ngoài lãi cho NHTM. Hiểu một cách đơn giản thì thu nhập ngoài lãi là những khoản thu đến từ ngoài hoạt động tín dụng.

Thành phần của thu nhập ngoài lãi Thu nhập ngoài lãi có thể đến từ nhiều khoản mục khác nhau tùy thuộc vào chuẩn mực, chế độ kế toán của mỗi quốc gia. Theo Meslier, Tacneng và Tarazi 10 (2014) thu nhập ngoài lãi bao gồm các nguồn thu từ bảo lãnh phát hành và kinh doanh chứng khoán, môi giới và ngân hàng đầu tư và các hoạt động khác. Theo Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Thuỳ Trang (2022, trang 121) cho rằng “thu nhập ngoài lãi bao gồm thu nhập ròng từ hoạt động kinh doanh và các sản phẩm tài chính phái sinh, thu nhập ròng từ chứng khoán khác, thu nhập từ bảo hiểm, thu nhập từ phí và hoa hồng và thu nhập khác”. Theo như chuẩn mực, chế độ kế toán tại Việt Nam thì thu nhập ngoài lãi được nhắc đến nhiều trong các báo cáo phân tích và đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM.

Dựa trên BCTC của các ngân hàng Việt Nam thì thu nhập ngoài lãi đến từ ba nguồn chính đó là thu nhập từ hoạt động dịch vụ, hoạt động kinh doanh và thu nhập khác. Nguồn thu ngoài lãi thứ nhất đến từ thu nhập từ hoạt động dịch vụ đến từ khoản mục lãi/lỗ từ hoạt động dịch vụ. Nguồn thu thứ hai đến từ thu nhập từ hoạt động kinh doanh bao gồm các khoản mục lãi/lỗ từ kinh doanh ngoại hối, mua bán chứng khoán kinh doanh, mua bán chứng khoán đầu tư, đầu tư góp vốn và mua bán cổ phần. Nguồn thu còn lại đến từ thu nhập khác, từ khoản mục lãi/lỗ từ hoạt động khác.

Cách thức đo lường thu nhập ngoài lãi Trong báo cáo tài chính của các NHTM tại Việt Nam, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi được xem là một chỉ số phổ biến. Tuy nhiên, hiện nay Ngân hàng Nhà nước vẫn chưa ban hành văn bản hướng dẫn chính thức về cách tính toán chỉ số này. Các phương pháp tính toán dựa trên tổng thu nhập của một số ngân hàng quốc doanh. Theo Agribank (2009) có hai phương thức phổ biến được sử dụng là tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập của ngân hàng, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản.

Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập của ngân hàng. Tỷ lệ này cung cấp một cái nhìn toàn diện về đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng, bằng cách đo lường mức độ phụ thuộc vào các nguồn thu không phải từ lãi suất. Nó cũng phản ánh sự sáng tạo và khả năng thích ứng của ngân hàng với môi trường kinh doanh thay đổi. 11 𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑛𝑔𝑜à𝑖 𝑙ã𝑖 Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi= (2.1) 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản.

Tỷ lệ này thể hiện tính hiệu quả của việc khai thác tài sản của ngân hàng để tạo ra thu nhập từ các nguồn không phải lãi suất. Nó thúc đẩy sự cẩn trọng trong quản lý rủi ro, bởi vì nó liên quan trực tiếp đến tài sản và đánh giá khả năng của ngân hàng trong việc kiếm lời từ những tài sản có sẵn. 𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑛𝑔𝑜à𝑖 𝑙ã𝑖 Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi= (2. Tổng quan về COVID-19 Sự bùng phát của chủng virus Corona mới, được Tổ chức Y tế Thế giới đặt tên là COVID-19 còn được gọi là SARS-CoV-2, đã được tuyên bố là đại dịch toàn cầu.

Ca nhiễm đầu tiên xuất hiện tại thành phố Vũ Hán (Trung Quốc) vào cuối năm 2019 và sau đó lan rộng ra toàn thế giới. Sự “toàn cầu hóa” nhanh chóng của đại dịch COVID-19 là điều mà thế giới chưa từng gặp phải trước đây. Theo Tổ chức Y tế Thế giới “COVID-19 là căn bệnh do vi rút Corona SARS-CoV-2 gây ra, nó thường lây lan giữa những người tiếp xúc gần gũi”. Thị trường tài chính toàn cầu phản ứng tiêu cực trước tình trạng hỗn loạn COVID-19.

SandP 500, Dow Jones, Russell 2000, Nasdaq Composite, FTSE 100 và Nikkei 225 đã giảm khoảng 30–40% vào cuối tháng 3 so với giá trị tháng 1 (The New York Times 2020). Điều đó kéo theo thị trường chứng khoán Việt Nam cũng bị ảnh hưởng. Cuộc khủng hoảng COVID-19 cũng đã có những tác động đặc biệt đến các ngân hàng trên toàn thế giới. Mô hình kinh doanh của ngân hàng rất dễ bị tổn thương trước các cú sốc kinh tế, do đó, nếu thất bại trong đại dịch này sẽ dẫn đến một cú sốc kinh tế trên diện rộng (Cecchetti và Schoenholtz 2020).

Các ngân hàng trên toàn cầu có thể phải đối mặt với rủi ro tín dụng và vỡ nợ gia tăng do các vấn đề về quản lý tiền mặt và 12 mất khả năng thanh toán để trả nợ, do nhiều doanh nghiệp đóng cửa hoặc ngừng kinh doanh và nhu cầu hàng hóa và dịch vụ thấp hơn cả trong đại dịch và sau đại dịch. Hơn nữa, mức độ cho vay của ngân hàng có thể thấp hơn do đầu tư và tiêu dùng có thể không cải thiện trong thời gian đại dịch hoặc sau khi đại dịch kết thúc. Nhiều quyết định cho vay hoặc đầu tư hiện đang bị trì hoãn, trong khi chi phí tài chính có thể tăng lên. Do vậy, đây cũng chính là thời kì để các ngân hàng nhận ra gia tăng sự chuyển dịch sang các hoạt động ngoài tín dụng là một lựa chọn sáng suốt.

KHẢ NĂNG SINH LỜI TRONG NGÂN HÀNG 2. Khái niệm về khả năng sinh lời Mục tiêu cuối cùng của các NHTM chính là lợi nhuận. Khả năng sinh lời của NHTM là khái niệm phản ánh mối quan hệ giữa lợi nhuận và quy mô ngân hàng, là thước đo hiệu quả giúp đánh giá tình hình hoạt động cũng như những rủi ro mà ngân hàng gặp phải, phản ánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong một thời kỳ nhất định (Nguyễn Văn Ngọc 2012). Khả năng sinh lời được hiểu là khả năng tạo ra lợi nhuận của ngân hàng, nhưng khả năng này thường không chỉ được thể hiện ở lợi nhuận thuần túy mà còn được thể hiện qua các chỉ số tài chính.

Khi phân tích hoạt động kinh doanh, chúng ta không chỉ quan tâm đến tổng lợi nhuận mà còn cần liên hệ lợi nhuận với vốn, tài sản và nguồn lực kinh tế tạo ra chúng. Cách thức đo lường khả năng sinh Trong ngân hàng, người ta đánh giá khả năng sinh lời thông qua một số chỉ tiêu được dùng để đánh giá khả năng sinh lời như ROA, ROE, NIM. Các chỉ tiêu này cung cấp cái nhìn về khả năng sinh lời của ngân hàng và được sử dụng rộng rãi. Các chỉ tiêu này được nhiều tác giả dùng khi đánh giá về khả năng sinh lời của ngân hàng tiêu biểu như Elnahass và cộng sự (2021), Katusiime (2021), Nguyễn Quốc Anh và Tăng Mỹ Sang (2022), Giang Thị Minh Thảo (2022), Ochenge (2022), Hồ Hữu Tín và cộng sự (2023).

13 ROA đo lường khả năng của một doanh nghiệp hoặc tổ chức tài chính tạo ra lợi nhuận từ tài sản mà nó sở hữu. Tính toán ROA bằng cách chia lợi nhuận ròng cho tổng tài sản. ROA là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất quản lý tài sản của một ngân hàng. Nó cho biết mức độ sinh lời từ việc khai thác tài sản.3) 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 ROE cũng là chỉ số đo lường khả năng sinh lời của một ngân hàng dựa trên vốn mà cổ đông đầu tư vào ngân hàng.

Công thức ROE là lợi nhuận ròng chia cho vốn chủ sở hữu. ROE cung cấp cái nhìn về mức độ sinh lời mà ngân hàng tạo ra từ vốn mà cổ đông đã góp.4) 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 NIM đo lường hiệu suất của ngân hàng hoặc tổ chức tài chính trong việc tạo ra lợi nhuận từ hoạt động liên quan đến lãi suất. Công thức NIM là lợi nhuận lãi thuần chia cho tổng số tài sản, thường được biểu thị dưới dạng phần trăm. NIM là một chỉ số quan trọng để đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng và khả năng sinh lời từ hoạt động lãi suất.

CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN TÁC ĐỘNG CỦA COVID- 19 VÀ THU NHẬP NGOÀI LÃI ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI 2. Lý thuyết về cú sốc kinh tế Lý thuyết về cú sốc kinh tế đã phát triển từ nhiều nguồn gốc và trải qua nhiều giai đoạn lịch sử. Ban đầu, xuất phát từ sự không ổn định tự nhiên của hệ thống kinh tế và sự chập chờn của các sự kiện lớn, lý thuyết này đã nhận được sự tác động 14 lớn từ tư duy Keynesian, đặc biệt sau đại suy thoái trong thập kỷ 1930. John Maynard Keynes đã đưa ra ý tưởng về chu kỳ kinh tế và vai trò quan trọng của chính phủ trong giảm thiểu biến động kinh tế.

Các sự kiện khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997, Nga năm 1998 và toàn cầu năm 2008 đã đóng vai trò quan trọng trong việc đưa lý thuyết này trở nên phổ biến và quan trọng hơn trong việc giải thích biến động kinh tế toàn cầu.