Tác Động Của Đa Dạng Hóa Thu Nhập Đến Lợi Nhuận Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Khám phá tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại trong năm 2021, phân tích xu hướng và chiến lược hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Hồng Phúc
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Thị Hà Thương
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Tác Động Của Đa Dạng Hóa Thu Nhập Đến Lợi Nhuận Của Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Tính cấp thiết đề tài
• 1.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu tiêu 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. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 1.7. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1.1. Thu nhập của ngân hàng thương mại
• 2.1.2. Đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng thương mại
• 2.1.3. Đo lường đa dạng hóa thu nhập
• 2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ LỢI NHUẬN CỦA NGÂN HÀNG
• 2.2.1. Khái niệm lợi nhuận của ngân hàng thương mại
• 2.2.2. Chỉ tiêu đo lường lợi nhuận của ngân hàng
• 2.3. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN
• 2.3.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.3.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.3.3. Thảo luận các nghiên cứu trước liên quan
• 2.4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.4.1. Khái quát mô hình nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. MẪU NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
• 4.1.1. Biến đo lường lợi nhuận
• 4.1.2. Biến đa dạng hóa thu nhập
• 4.2. Phân tích hệ số tương quan
• 4.3. Kiểm định hồi quy tổng thể OLS, FEM và REM
• 4.4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình và kết quả hồi quy
• 4.5. Phân tích hồi quy theo phương pháp SGMM
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1.1. Gợi ý về quy mô ngân hàng
• 5.1.2. Gợi ý về tỷ lệ an toàn vốn
• 5.1.3. Gợi ý về tỷ lệ vay vốn khách hàng
• 5.1.4. Gợi ý về tỷ lệ tiền gửi khách hàng
• 5.1.5. Gợi ý về rủi ro tín dụng
• 5.1.6. Gợi ý về tỷ lệ lạm phát
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 5.2.1. Hạn chế của đề tài
• 5.2.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động Đa Dạng Hóa Thu Nhập Ngân Hàng

Ngành ngân hàng đóng vai trò huyết mạch trong nền kinh tế Việt Nam. Ngân hàng không chỉ kiểm soát lạm phát, duy trì ổn định giá trị đồng tiền mà còn thúc đẩy hoạt động kinh tế thông qua trung gian thanh toán và tài chính. Trong bối cảnh hội nhập, các ngân hàng thương mại Việt Nam (NHTM) đối mặt với cạnh tranh gay gắt. Trước đây, tín dụng ngân hàng là nguồn thu chính, nhưng khủng hoảng tài chính đã làm tăng nợ xấu và giảm thu nhập. Đa dạng hóa thu nhập ngân hàng trở thành xu hướng để phân tán rủi ro và tăng lợi nhuận. Nghiên cứu này tập trung vào tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng thương mại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh môi trường kinh tế vĩ mô biến động. Theo Nguyễn Hồng Phúc (2021), đa dạng hóa thu nhập là yếu tố then chốt để tăng cường năng lực cạnh tranh ngân hàng.

1.1. Tầm Quan Trọng của Lợi Nhuận Ngân Hàng Thương Mại

Kinh doanh có hiệu quả là ưu tiên hàng đầu của các nhà quản trị ngân hàng. Lợi nhuận ngân hàng quyết định sự sống còn, khả năng cạnh tranh và uy tín. Tăng trưởng thu nhập ngân hàng bảo đảm sự phát triển ổn định và nâng cao uy tín với khách hàng, đối tác. Theo nghiên cứu của Nguyễn Hồng Phúc, việc tăng trưởng lợi nhuận ngân hàng bền vững có thể giúp thị trường tài chính ổn định và thúc đẩy nền kinh tế. Tuy nhiên, tình trạng nợ quá hạn cao ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng do không thu được vốn và phải trích lập dự phòng rủi ro.

1.2. Sự Cần Thiết của Đa Dạng Hóa Thu Nhập Ngân Hàng

Trước áp lực cạnh tranh gia tăng, một số NHTM Việt Nam đã tiến hành đa dạng hóa thu nhập và phát triển dịch vụ ngân hàng để tạo lợi thế cạnh tranh. Đa dạng hóa thu nhập giúp các ngân hàng tăng thu nhập phi lãi và giảm sự phụ thuộc vào hoạt động tín dụng truyền thống. Thu nhập từ phí dịch vụ trở thành nguồn thu ổn định, an toàn và bền vững. Nghiên cứu này đặt ra câu hỏi liệu đa dạng hóa thu nhập có thực sự đem lại lợi nhuận ngân hàng cho các NHTM Việt Nam và cách các ngân hàng có thể đạt được hiệu quả tài chính ngân hàng tối ưu.

II. Thách Thức Rủi Ro Khi Thiếu Đa Dạng Hóa Thu Nhập

Việc quá phụ thuộc vào một nguồn thu duy nhất, đặc biệt là từ hoạt động tín dụng, khiến các ngân hàng dễ bị tổn thương khi khủng hoảng kinh tế xảy ra. Sự biến động của môi trường kinh tế vĩ mô, như chính sách tiền tệ thay đổi hoặc sự suy giảm trong tăng trưởng thu nhập ngân hàng, có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Quản trị rủi ro trở thành yếu tố then chốt để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững. Các ngân hàng cần tìm kiếm các nguồn thu khác, như thu nhập từ phí dịch vụ và hoạt động đầu tư ngân hàng, để giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận ngân hàng thương mại.

2.1. Ảnh Hưởng Của Khủng Hoảng Kinh Tế Đến Ngân Hàng

Khủng hoảng kinh tế có thể dẫn đến tình trạng nợ xấu gia tăng, giảm tín dụng ngân hàng và làm suy giảm lợi nhuận ngân hàng. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu đã tăng đáng kể trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu. Điều này cho thấy sự cần thiết phải đa dạng hóa thu nhập để giảm thiểu rủi ro và duy trì hiệu quả hoạt động ngân hàng.

2.2. Tác Động Của Môi Trường Kinh Tế Vĩ Mô

Môi trường kinh tế vĩ mô, bao gồm tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng GDP và chính sách tiền tệ, có ảnh hưởng lớn đến hoạt động ngân hàng. Sự thay đổi trong lãi suất hoặc tỷ giá hối đoái có thể tác động đến lợi nhuận ngân hàng và rủi ro ngân hàng. Vì vậy, việc đa dạng hóa thu nhập giúp các ngân hàng linh hoạt hơn trong việc đối phó với các biến động của môi trường kinh tế vĩ mô.

III. Bí Quyết Phương Pháp Đo Lường Đa Dạng Hóa Thu Nhập Ngân Hàng

Để đánh giá tác động của đa dạng hóa đến lợi nhuận ngân hàng, việc đo lường mức độ đa dạng hóa là rất quan trọng. Một trong những phương pháp phổ biến là sử dụng chỉ số Herfindahl-Hirschman Index (HHI). Chỉ số này đo lường mức độ tập trung của thu nhập ngân hàng. HHI càng thấp, mức độ đa dạng hóa càng cao. Nghiên cứu của Nguyễn Hồng Phúc (2021) cũng sử dụng HHI để đo lường đa dạng hóa thu nhập của các NHTM Việt Nam. Bên cạnh HHI, các phương pháp khác như entropy index và số lượng các nguồn thu cũng được sử dụng.

3.1. Sử Dụng Chỉ Số Herfindahl Hirschman Index HHI

Chỉ số HHI được tính bằng tổng bình phương tỷ lệ phần trăm của từng nguồn thu trong tổng thu nhập của ngân hàng. HHI càng gần 0, mức độ đa dạng hóa thu nhập càng cao. Ví dụ, nếu một ngân hàng có hai nguồn thu chính là thu nhập từ phí dịch vụ và thu nhập từ hoạt động đầu tư ngân hàng với tỷ lệ tương đương, HHI sẽ thấp hơn so với một ngân hàng chủ yếu dựa vào tín dụng ngân hàng.

3.2. Các Phương Pháp Đo Lường Đa Dạng Hóa Khác

Ngoài HHI, entropy index cũng là một phương pháp đo lường đa dạng hóa thu nhập. Entropy index đo lường mức độ không chắc chắn hoặc ngẫu nhiên trong phân phối thu nhập. Số lượng các nguồn thu cũng là một chỉ báo đơn giản về mức độ đa dạng hóa thu nhập. Tuy nhiên, HHI vẫn là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trong các nghiên cứu về tác động của đa dạng hóa đến lợi nhuận ngân hàng.

IV. Hướng Dẫn Xây Dựng Mô Hình Nghiên Cứu Tác Động Đa Dạng Hóa

Để phân tích tác động của đa dạng hóa đến lợi nhuận ngân hàng, cần xây dựng một mô hình nghiên cứu phù hợp. Mô hình này thường bao gồm biến phụ thuộc là lợi nhuận ngân hàng (ví dụ: ROA, ROE) và biến độc lập chính là đa dạng hóa thu nhập (ví dụ: HHI). Ngoài ra, mô hình cần kiểm soát các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng, như quy mô ngân hàng, chất lượng tài sản, rủi ro ngân hàng và môi trường kinh tế vĩ mô. Theo nghiên cứu của Nguyễn Hồng Phúc, phương pháp ước lượng GMM (Generalized Method of Moments) thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng nội sinh.

4.1. Các Biến Số Trong Mô Hình Nghiên Cứu

Biến phụ thuộc thường là các chỉ số hiệu quả tài chính ngân hàng như ROA (lợi nhuận trên tài sản) và ROE (lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu). Biến độc lập chính là chỉ số đa dạng hóa thu nhập (ví dụ: HHI). Các biến kiểm soát có thể bao gồm quy mô ngân hàng (tổng tài sản), chất lượng tài sản (tỷ lệ nợ xấu), rủi ro ngân hàng (tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng) và các yếu tố môi trường kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát).

4.2. Phương Pháp Ước Lượng GMM Để Khắc Phục Nội Sinh

Hiện tượng nội sinh có thể xảy ra khi có mối quan hệ hai chiều giữa đa dạng hóa thu nhập và lợi nhuận ngân hàng. Để khắc phục vấn đề này, phương pháp ước lượng GMM (Generalized Method of Moments) thường được sử dụng. GMM sử dụng các biến công cụ để ước lượng các hệ số một cách chính xác hơn. Nguyễn Hồng Phúc đã sử dụng phương pháp GMM để nghiên cứu tác động của đa dạng hóa đến lợi nhuận ngân hàng tại Việt Nam.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Kết Quả Nghiên Cứu tại Ngân Hàng Việt Nam

Nghiên cứu của Nguyễn Hồng Phúc (2021) về tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2019 cho thấy rằng đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến lợi nhuận ngân hàng. Tuy nhiên, mức độ tác động có thể khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố khác như quy mô ngân hàng, rủi ro ngân hàng và môi trường kinh tế vĩ mô. Kết quả nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm quan trọng cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc đưa ra quyết định về mô hình kinh doanh ngân hàng và quản trị rủi ro.

5.1. Đa Dạng Hóa Thu Nhập và Lợi Nhuận

Kết quả nghiên cứu của Nguyễn Hồng Phúc (2021) cho thấy đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến lợi nhuận ngân hàng. Điều này có nghĩa là các ngân hàng đa dạng hóa thu nhập thường có hiệu quả hoạt động ngân hàng tốt hơn so với các ngân hàng ít đa dạng hóa thu nhập.

5.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Tác Động

Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận ngân hàng có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau như quy mô ngân hàng, rủi ro ngân hàng và môi trường kinh tế vĩ mô. Ví dụ, các ngân hàng lớn có thể hưởng lợi nhiều hơn từ đa dạng hóa thu nhập so với các ngân hàng nhỏ. Hoặc rủi ro ngân hàng cao có thể làm giảm tác động tích cực của đa dạng hóa thu nhập.

VI. Kết Luận Tương Lai Của Đa Dạng Hóa Thu Nhập Ngân Hàng

Đa dạng hóa thu nhập là một chiến lược quan trọng để nâng cao lợi nhuận ngân hàng và giảm thiểu rủi ro ngân hàng trong bối cảnh cạnh tranh và biến động của môi trường kinh tế vĩ mô. Các NHTM Việt Nam cần tiếp tục đa dạng hóa thu nhập bằng cách phát triển các dịch vụ ngân hàng mới, mở rộng hoạt động đầu tư ngân hàng và tăng cường thu nhập từ phí dịch vụ. Tuy nhiên, việc đa dạng hóa thu nhập cần được thực hiện một cách cẩn trọng và có kế hoạch để đảm bảo hiệu quả hoạt động ngân hàng.

6.1. Lời Khuyên Về Đa Dạng Hóa Thu Nhập

Các NHTM Việt Nam nên tập trung vào việc phát triển các dịch vụ ngân hàng mới, như ngân hàng số và thanh toán điện tử, để tăng thu nhập từ phí dịch vụ. Đồng thời, các ngân hàng cũng nên mở rộng hoạt động đầu tư ngân hàng vào các lĩnh vực tiềm năng, như bất động sản và chứng khoán.

6.2. Lưu Ý Khi Thực Hiện Đa Dạng Hóa Thu Nhập

Việc đa dạng hóa thu nhập cần được thực hiện một cách cẩn trọng và có kế hoạch. Các ngân hàng cần đánh giá kỹ lưỡng các rủi ro tiềm ẩn và có các biện pháp quản trị rủi ro hiệu quả. Đồng thời, các ngân hàng cũng cần đầu tư vào công nghệ và nhân lực để hỗ trợ các hoạt động đa dạng hóa thu nhập.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Trong cấu trúc kinh tế hiện đại, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch trong việc dẫn vốn, điều tiết thanh khoản và thực thi chính sách tiền tệ. Tại Việt Nam, giai đoạn 2009–2019 ghi nhận sự tái cơ cấu mạnh mẽ của ngành ngân hàng sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. Thống kê ngành cho thấy thu nhập từ hoạt động tín dụng truyền thống đóng góp tới 70% – 85% tổng thu nhập hoạt động (TOI), khiến biên lãi thuần (NIM) dễ bị tổn thương trước biến động lãi suất, rủi ro nợ xấu và chu kỳ kinh tế vĩ mô.

Áp lực chuyển dịch mô hình kinh doanh từ thuần tín dụng sang cung ứng đa dạng hóa dịch vụ tài chính phi tín dụng (non-interest income) trở thành yêu cầu sống còn. Đề tài nghiên cứu "Tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại" do học viên Nguyễn Hồng Phúc thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Đỗ Thị Hà Thương (Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, 2021) cung cấp mô hình lượng kinh lượng lượng hóa toàn diện cơ chế tác động này.

Problem Statement và Pain Points

• Sự phụ thuộc quá mức vào thu nhập lãi (Net Interest Income - NII): Khi tín dụng gặp tắc nghẽn hoặc nợ xấu gia tăng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và trên vốn chủ sở hữu (ROE) sụt giảm nghiêm trọng.
• Hiện tượng nội sinh (Endogeneity) và độ trễ lợi nhuận: Đa dạng hóa thu nhập và tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ đồng thời hai chiều với lợi nhuận. Các mô hình hồi quy truyền thống như OLS hay Static FEM/REM dẫn đến ước lượng chệch (biased) và không nhất quán (inconsistent).
• Thiếu hụt khung phân tích định lượng chuẩn hóa: Các tổ chức tài chính tại Việt Nam thiếu mô hình lượng hóa ngưỡng đa dạng hóa tối ưu nhằm cân bằng giữa gia tăng lợi nhuận và kiểm soát rủi ro danh mục.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

1. Lượng hóa mức độ đa dạng hóa thu nhập: Thiết lập chỉ số đo lường đa dạng hóa thu nhập $DIV = 1 - HHI$ dựa trên cấu trúc thu nhập thuần từ lãi và thu nhập thuần ngoài lãi cho 27 NHTM Việt Nam.
2. Kiểm định thực nghiệm tác động đa biến: Đo lường tác động của chỉ số $DIV$ cùng các biến kiểm soát vi mô ($SIZE$, $GROW$, $ETA$, $LOA$, $NPL$, $DEA$, $LLP$, $LIA$) và vĩ mô ($GDPG$, $INF$) đến lợi nhuận ($ROA$, $ROE$).
3. Xây dựng hàm ý chính sách và chiến lược thực thi: Cung cấp khuyến nghị quản trị danh mục sản phẩm phi tín dụng cho ban điều hành các NHTM và cơ quan giám sát tiền tệ (NHNN).

Phạm vi và Giới hạn nghiên cứu

• Phạm vi không gian: 27 NHTM cổ phần tại Việt Nam hoạt động liên tục (loại trừ các ngân hàng thuộc diện kiểm soát đặc biệt hoặc thiếu minh bạch BCTC như DongA Bank, BacA Bank, PVcomBank, Vietbank).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm (2009–2019) với 296 quan sát bảng không cân bằng (Unbalanced Panel Data).
• Giới hạn kỹ thuật: Dữ liệu thứ cấp trích xuất từ BCTC kiểm toán theo chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS), chưa bao gồm giai đoạn biến động sau đại dịch COVID-19.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu so sánh các phương pháp lượng kinh tế lượng phổ biến trong phân tích tài chính ngân hàng nhằm xác định giải pháp ước lượng tối ưu:

Phương pháp ước lượng	Ưu điểm	Nhược điểm cốt lõi	Mức độ phù hợp với Panel Data ngân hàng
Pooled OLS	Đơn giản, dễ tính toán tham số.	Bỏ qua đặc trưng riêng lẻ từng ngân hàng và yếu tố thời gian; sai số thiên lệch nặng.	Không khuyến nghị
Static FEM / REM	Kiểm soát được tính không đồng nhất bất biến theo thời gian ($\mu_i$).	Vi phạm giả định ngoại sinh; không xử lý được biến phụ thuộc trễ $Y_{i,t-1}$ và hiện tượng nội sinh.	Trung bình
FGLS (Feasible GLS)	Khắc phục triệt để phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.	Không triệt tiêu được biến nội sinh tiềm ẩn giữa đa dạng hóa và khả năng sinh lời.	Khá
Two-Step SGMM	Xử lý hoàn hảo nội sinh, phương sai thay đổi, tự tương quan và tính động lực học của lợi nhuận.	Yêu cầu số lượng đơn vị $N$ đủ lớn, cần kiểm định chặt chẽ tính hợp lệ của biến công cụ (Instruments).	Tối ưu nhất (Được lựa chọn)

Phân tích khoảng cách (Gap Analysis)

• Khoảng cách lý thuyết: Các nghiên cứu quốc tế (Stiroh & Rumble, 2006; Lepetit et al., 2008) cho thấy đa dạng hóa có thể làm tăng chi phí quản trị và giảm lợi nhuận điều chỉnh rủi ro, trong khi các nghiên cứu sơ khai tại Việt Nam thường giả định mối quan hệ tuyến tính giản đơn.
• Khoảng cách kỹ thuật: Đa số các đề tài trước chỉ sử dụng hồi quy FEM/REM tĩnh hoặc OLS gộp, bỏ qua độ trễ bậc 1 ($ROA_{t-1}, ROE_{t-1}$), dẫn đến hiện tượng bỏ sót biến động lực học.

Thiết kế hệ thống mô hình kinh tế lượng

           +-------------------------------------------------------------+
           |                 DỮ LIỆU ĐẦU VÀO (2009 - 2019)               |
           |   27 NHTM Việt Nam (BCTC kiểm toán) + World Bank Data      |
           +------------------------------+------------------------------+
                                          |
                                          v
           +-------------------------------------------------------------+
           |                MODULE XỬ LÝ BIẾN ĐẶC TRƯNG                  |
           | - Biến phụ thuộc: ROA, ROE                                  |
           | - Biến độc lập chính: DIV = 1 - (INT^2 + NON^2)             |
           | - Biến kiểm soát vi mô: SIZE, GROW, ETA, LOA, NPL, DEA, LLP |
           | - Biến kiểm soát vĩ mô: GDPG, INF                           |
           +------------------------------+------------------------------+
                                          |
                                          v
           +-------------------------------------------------------------+
           |              PIPELINE KIỂM ĐỊNH & HỒI QUY                   |
           | 1. Kiểm định F-test (Pooled OLS vs FEM)                     |
           | 2. Kiểm định Hausman (FEM vs REM)                           |
           | 3. Kiểm định Modified Wald (Heteroskedasticity)             |
           | 4. Kiểm định Wooldridge (Autocorrelation)                   |
           | 5. Ước lượng hồi quy hệ thống SGMM (Arellano-Bover/Bond)    |
           +------------------------------+------------------------------+
                                          |
                                          v
           +-------------------------------------------------------------+
           |             VALIDATION & KIỂM ĐỊNH TÍNH VỮNG                |
           | - Hansen J-test: Kiểm định tính xác định quá mức (p > 0.10) |
           | - AR(1) & AR(2) test: Tự tương quan sai số bậc 2 (p > 0.10) |
           +-------------------------------------------------------------+

Technology Stack và Tooling

• Statistical & Econometric Engine: Stata Version 14.0 (x64), Stata 11.0.
• Data Processing & Tabulation: Microsoft Excel 2019, Python 3.8 (pandas, numpy, statsmodels).
• Econometric Modules: xtabond2 (Roodman, 2009) phục vụ ước lượng Two-Step System GMM với hiệu chỉnh sai số chuẩn Windmeijer.
• Nguồn dữ liệu tích hợp: Báo cáo thường niên & BCTC kiểm toán 27 NHTM; Chỉ số WDI (World Development Indicators - World Bank).

Cấu trúc dữ liệu và lược đồ biến số (Data Schema)

Ký hiệu biến	Tên biến	Công thức tính toán cụ thể	Kỳ vọng dấu
$ROA_{i,t}$	Tỷ suất sinh lời trên tài sản	$\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản bình quân}$	Biến phụ thuộc
$ROE_{i,t}$	Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH	$\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng vốn chủ sở hữu bình quân}$	Biến phụ thuộc
$DIV_{i,t}$	Chỉ số đa dạng hóa thu nhập	$1 - [(NET/NETOP)^2 + (NII/NETOP)^2]$	$(+)$
$SIZE_{i,t}$	Quy mô ngân hàng	$\ln(\text{Tổng tài sản bình quân})$	$(+)$
$GROW_{i,t}$	Tốc độ tăng trưởng tài sản	$(\text{Tổng tài sản}t - \text{Tổng tài sản}{t-1}) / \text{Tổng tài sản}_{t-1}$	$(+)$
$ETA_{i,t}$	Tỷ lệ an toàn vốn	$\text{Vốn tự có} / \text{Tổng tài sản có rủi ro}$	$(+)$
$LOA_{i,t}$	Tỷ lệ cho vay khách hàng	$\text{Dư nợ cho vay khách hàng} / \text{Tổng tài sản}$	$(+)$
$NPL_{i,t}$	Tỷ lệ nợ xấu	$\text{Nợ xấu (Nhóm 3, 4, 5)} / \text{Tổng dư nợ tín dụng}$	$(-)$
$DEA_{i,t}$	Tỷ lệ tiền gửi khách hàng	$\text{Tiền gửi của khách hàng} / \text{Tổng tài sản}$	$(+)$
$LLP_{i,t}$	Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng	$\text{Dự phòng rủi ro cho vay} / \text{Tổng tài sản}$	$(-)$
$LIA_{i,t}$	Chất lượng tài sản thanh khoản	$\text{Tài sản có tính thanh khoản cao} / \text{Tổng tài sản}$	$(+)$
$GDPG_{t}$	Tốc độ tăng trưởng GDP	Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm (World Bank)	$(+)$
$INF_{t}$	Tỷ lệ lạm phát	Tỷ lệ lạm phát hàng năm tính theo CPI	$(-)$

---

Implementation và kết quả

Chi tiết thuật toán và cú pháp mô hình kinh tế lượng

Phương trình hồi quy tổng quát dạng động (Dynamic Panel Model):

$$Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 Y_{i,t-1} + \beta_2 DIV_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 GROW_{it} + \beta_5 ETA_{it} + \beta_6 LOA_{it} + \beta_7 NPL_{it} + \beta_8 DEA_{it} + \beta_9 LLP_{it} + \beta_{10} LIA_{it} + \beta_{11} GDPG_{it} + \beta_{12} INF_{it} + \mu_{it}$$

Trong đó, chỉ số đa dạng hóa thu nhập Herfindahl-Hirschman Index điều chỉnh:

$$HHI = \left(\frac{NET}{NETOP}\right)^2 + \left(\frac{NII}{NETOP}\right)^2 \implies DIV = 1 - HHI$$

• $NET$: Thu nhập lãi thuần = Thu nhập lãi - Chi phí lãi.
• $NII$: Thu nhập thuần ngoài lãi = Thu từ dịch vụ + Kinh doanh ngoại hối + Chứng khoán kinh doanh/đầu tư + Hoạt động khác + Cổ tức/góp vốn.
• $NETOP$: Tổng thu nhập hoạt động thuần = $NET + NII$.

Đoạn mã khai báo thực thi mô hình Two-step System GMM trên phần mềm Stata:

* Thiết lập không gian dữ liệu bảng
xtset id year

* Kiểm định đa cộng tuyến (Multicollinearity Test)
regress ROA DIV SIZE GROW ETA LOA NPL DEA LLP LIA GDPG INF
vif

* Ước lượng Two-Step System GMM cho Mô hình 1 (ROA)
xtabond2 ROA L.ROA DIV SIZE GROW ETA LOA NPL DEA LLP LIA GDPG INF, ///
    gmmstyle(L.ROA DIV NPL, laglimits(2 4) collapse) ///
    ivstyle(SIZE GROW ETA LOA DEA LLP LIA GDPG INF, equation(level)) ///
    twostep robust small

* Ước lượng Two-Step System GMM cho Mô hình 2 (ROE)
xtabond2 ROE L.ROE DIV SIZE GROW ETA LOA NPL DEA LLP LIA GDPG INF, ///
    gmmstyle(L.ROE DIV NPL, laglimits(2 4) collapse) ///
    ivstyle(SIZE GROW ETA LOA DEA LLP LIA GDPG INF, equation(level)) ///
    twostep robust small

Thống kê mô tả và chuẩn đoán dữ liệu (Empirical Diagnostics)

Phân tích thống kê trên 296 quan sát từ 27 NHTM Việt Nam (2009–2019):

Biến số	Số quan sát ($N$)	Giá trị trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (Std. Dev.)	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)
ROA	296	0.0091034	0.0083264	-0.0599291	0.0554257
ROE	296	0.0885497	0.0831901	-0.8200214	0.2682345
DIV	296	0.2999303	0.1273046	-0.4429361	0.4999019
SIZE	296	7.9115960	0.5306392	6.5236390	9.1465920
GROW	296	0.0354977	0.0141081	0.0006546	0.1037994
ETA	296	0.0977288	0.0461306	0.0293141	0.3323917
LOA	296	0.5413616	0.1304160	0.1472547	0.8186418
NPL	296	0.0207254	0.0180173	0.0000000	0.2020313
DEA	296	0.6232631	0.1262734	0.2508404	0.8937174
LLP	296	0.0073114	0.0032230	0.0012102	0.0218033
LIA	296	0.1665220	0.0920096	0.0158184	0.6064193
GDPG	296	0.0622832	0.0062605	0.0524737	0.0707579
INF	296	0.0609666	0.0470106	0.0063120	0.1867773

Biến động chỉ số ROA trung bình toàn ngành (2009 - 2019):
ROA (%)
 1.2% |          *---*
 1.0% |   *--*        \       *---*
 0.8% |       \        *--*--*     \
 0.6% |        *                    *
 0.4% +---------------------------------
       '09 '11  '13   '15   '17   '19  (Năm)

Kết quả ước lượng mô hình SGMM và kiểm định giả thuyết

1. Tác động của đa dạng hóa thu nhập ($DIV$): Hệ số hồi quy của $DIV$ mang dấu dương $(+)$ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với cả ROA và ROE. Khi ngân hàng dịch chuyển chỉ số $DIV$ tiến gần tới ngưỡng 0.5 (đa dạng hóa hoàn hảo giữa lãi và phi lãi), biên độ sinh lời tăng trưởng vượt bậc nhờ tính kinh tế theo phạm vi (Economies of Scope).
2. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê ($p < 0.01$). Các ngân hàng quy mô lớn tận dụng ưu thế mạng lưới, công nghệ và chi phí cố định để mở rộng bán chéo sản phẩm.
3. Rủi ro tín dụng và nợ xấu ($NPL$, $LLP$): Tác động ngược chiều $(-)$ mạnh mẽ đến khả năng sinh lời. Tỷ lệ trích lập dự phòng gia tăng trực tiếp bào mòn lợi nhuận ròng.
4. Tỷ lệ an toàn vốn ($ETA$): Không có ý nghĩa thống kê rõ rệt trong việc làm tăng tỷ suất sinh lời, phản ánh chi phí cơ hội của việc duy trì bộ đệm vốn cao trong điều kiện thị trường cận biên.
5. Kiểm định tính vững của mô hình:
   • Kiểm định Hansen (Over-identifying restrictions): Giá trị $p\text{-value} > 0.10$, chứng minh tập hợp các biến công cụ (Instruments) là hoàn toàn ngoại sinh và hợp lệ.
   • Kiểm định Arellano-Bond AR(2): Giá trị $p\text{-value} > 0.10$, khẳng định sai số của mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2.

---

Đổi mới và đóng góp

Điểm cải tiến học thuật và thực nghiệm

• Kiểm soát tính động lực học và nội sinh: Khắc phục khiếm khuyết của các công trình trước đây tại Việt Nam vốn chủ yếu dừng lại ở các mô hình tĩnh. Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật Two-step System GMM kết hợp ma trận công cụ thu gọn (collapsed instruments matrix), giảm thiểu hiện tượng quá thừa biến công cụ (Instrument Proliferation).
• Phát hiện mới về tỷ lệ an toàn vốn ($ETA$): Trái ngược với giả định truyền thống rằng vốn chủ sở hữu cao luôn tương quan thuận với hiệu quả hoạt động, nghiên cứu chỉ ra $ETA$ không tạo ra tác động biên đáng kể đến lợi nhuận ròng trong giai đoạn tái cơ cấu 2009–2019.

So sánh định lượng với các nghiên cứu tiền nhiệm

Tiêu chí so sánh	Đề tài (Nguyễn Hồng Phúc, 2021)	Võ Xuân Vinh & Trần Thị Phương Mai (2015)	Hồ Thị Hồng Minh & Nguyễn Thị Cành (2015)
Giai đoạn quan sát	2009 – 2019 (11 năm)	2006 – 2013 (8 năm)	2007 – 2013 (7 năm)
Cỡ mẫu	27 NHTM (296 quan sát)	37 NHTM	22 NHTM
Chỉ số đa dạng hóa	$DIV = 1 - HHI$ chuẩn hóa	$HHI$	$HHIRD$ (4 phân nhóm)
Kỹ thuật xử lý khuyết tật	Two-Step SGMM + Hansen + AR(2)	Pooled OLS, FEM, REM, GMM	One-Step SGMM
Kết quả tác động $DIV$	Tác động dương (+) mạnh đến ROA, ROE	Tăng lợi nhuận thô, giảm Sharpe	Tác động thuận chiều (+)
Phát hiện về $SIZE$ & $ETA$	$SIZE (+)$, $ETA$ không ý nghĩa	$SIZE (+)$, $ETA (+)$	$SIZE$ không ý nghĩa, $ETA (-)$

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong quản trị ngân hàng (Use Cases)

1. Tái cấu trúc tỷ trọng thu nhập ngoài lãi (Non-Interest Income Optimization):
   • Các NHTM cần định hướng chỉ số $DIV$ vượt mức trung bình ngành ($0.2999$), tiệm cận khoảng $0.38 - 0.45$.
   • Tăng cường phát triển ngân hàng số (Digital Banking), hệ sinh thái thanh toán số và dịch vụ bảo hiểm liên kết ngân hàng (Bancassurance) nhằm gia tăng thu nhập phí thuần ổn định.
2. Quản trị chi phí vốn thông qua tiền gửi không kỳ hạn (CASA):
   • Khai thác biến $DEA$ (tỷ lệ tiền gửi khách hàng) kết hợp với các dịch vụ thanh toán để gia tăng tỷ lệ CASA, hạ thấp chi phí huy động vốn (COF), qua đó duy trì biên lợi nhuận cao mà không cần gia tăng đòn bẩy tín dụng rủi ro.
3. Phân bổ vốn linh hoạt theo Basel II/III:
   • Do biến $ETA$ không tác động trực tiếp làm tăng lợi nhuận, ngân hàng không nên tích lũy vốn nhàn rỗi quá mức quy định mà cần phân bổ vốn tự có vào các mảng dịch vụ đầu tư tạo giá trị gia tăng cao.

Lộ trình triển khai khuyến nghị quản trị (Implementation Roadmap)

Giai đoạn	Thời gian	Trọng tâm thực thi	KPI đo lường
Giai đoạn 1	Quý 1 – Quý 2	Tối ưu hóa hệ thống thu phí dịch vụ thanh toán, thẻ và ngân hàng điện tử.	Tỷ trọng phí dịch vụ / TOI đạt tối thiểu 15%.
Giai đoạn 2	Quý 3 – Quý 4	Tích hợp giải pháp phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) để đẩy mạnh bán chéo bảo hiểm, chứng khoán.	Chỉ số $DIV$ tăng trưởng $\ge 12%$, tỷ lệ nợ xấu $NPL < 1.8%$.
Giai đoạn 3	Năm thứ 2	Tái cấu trúc danh mục tài sản thanh khoản ($LIA$), tự động hóa vận hành tín dụng.	ROA tăng thêm 0.20%, ROE duy trì trên mức 12.5%.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

• Mẫu nghiên cứu chưa bao phủ 100% ngành: Do tiêu chí minh bạch thông tin BCTC, 4 NHTMCP chưa thể đưa vào mẫu nghiên cứu (DongA Bank, BacA Bank, PVcomBank, Vietbank).
• Độ mịn của dữ liệu phân rã thu nhập: BCTC chỉ phân tách thu nhập ngoài lãi thành 6 nhóm cơ bản, chưa bóc tách sâu chi phí hoạt động trực tiếp cho từng mảng kinh doanh cụ thể.

Hướng nghiên cứu mở rộng

• Tích hợp Machine Learning Econometrics: Ứng dụng mô hình Random Forest hoặc Panel Lasso để lựa chọn biến phi tuyến tính ảnh hưởng đến khả năng sinh lời.
• Mở rộng chuỗi thời gian hậu COVID-19: Thu thập dữ liệu giai đoạn 2020–2025 nhằm đánh giá khả năng chống chịu của chiến lược đa dạng hóa thu nhập trước các cú sốc thanh khoản vĩ mô và chu kỳ tăng lãi suất toàn cầu.

---

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                           ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI & GIÁ TRỊ                      |
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                               |
|  [HỌC VIÊN & SINH VIÊN]                                                       |
|  * Khung tham chiếu chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng dữ liệu bảng.|
|  * Script mẫu Stata thực thi kiểm định SGMM, Hansen test, AR(2) test.          |
|                                                                               |
|  [BAN ĐIỀU HÀNH & RISK MANAGERS NGÂN HÀNG]                                     |
|  * Bộ chỉ số định lượng ($DIV$) làm căn cứ tái phân bổ cơ cấu doanh thu.      |
|  * Giải pháp giảm thiểu rủi ro tập trung tín dụng, nâng cao hệ số ROA/ROE.     |
|                                                                               |
|  [CƠ QUAN QUẢN LÝ NHÀ NƯỚC (NHNN)]                                            |
|  * Cơ sở dữ liệu thực chứng để hoạch định chính sách khuyến khích phát triển  |
|    thanh toán không dùng tiền mặt và dịch vụ ngân hàng hiện đại.             |
|                                                                               |
+-------------------------------------------------------------------------------+

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần mềm để tái lập mô hình nghiên cứu này là gì?

Cần cài đặt Stata phiên bản từ 11.0 trở lên (khuyến nghị Stata 14.0 hoặc 17.0 MP) và cài đặt package mở rộng xtabond2 bằng lệnh ssc install xtabond2. Cấu hình máy tính tối thiểu: CPU Dual-Core, 4GB RAM.

2. Vì sao chỉ số DIV = 1 - HHI lại có giá trị cực đại bằng 0.5?

Chỉ số HHI tính trên 2 thành phần tỷ trọng thu nhập: $INT$ và $NON$ (với $INT + NON = 1$). Theo bất đẳng thức Cauchy-Schwarz, tổng $INT^2 + NON^2$ đạt giá trị nhỏ nhất bằng $0.5$ khi $INT = NON = 0.5$. Do đó, $DIV = 1 - (INT^2 + NON^2)$ sẽ đạt giá trị lớn nhất bằng $1 - 0.5 = 0.5$, biểu thị mức độ đa dạng hóa cân bằng hoàn hảo giữa thu nhập lãi và ngoài lãi.

3. Làm thế nào để giải quyết vấn đề quá nhiều biến công cụ (Instrument Proliferation) trong SGMM?

Nghiên cứu áp dụng tùy chọn collapse trong câu lệnh xtabond2 của Stata kết hợp giới hạn bậc trễ laglimits(2 4) để giới hạn số lượng công cụ, đảm bảo số biến công cụ luôn nhỏ hơn số lượng thực thể nghiên cứu ($N = 27$).

4. Tại sao tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) lại không có ý nghĩa thống kê đến lợi nhuận?

Tại thị trường Việt Nam giai đoạn 2009–2019, các NHTM hoạt động dựa trên đòn bẩy tài chính cao. Nguồn vốn chủ sở hữu chủ yếu phục vụ đáp ứng quy định an toàn vốn tối thiểu (CAR) theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN thay vì trực tiếp tạo ra lợi nhuận biên vượt trội so với nguồn vốn huy động giá rẻ từ tiền gửi dân cư ($DEA$).

5. Chi phí triển khai chiến lược đa dạng hóa thu nhập tại ngân hàng được ước tính ra sao?

Chi phí đầu tư ban đầu tập trung vào hạ tầng công nghệ (Core Banking, Open API, Mobile App) và đào tạo nhân sự. Tuy nhiên, thời gian hoàn vốn (ROI) thường ngắn (từ 18–24 tháng) do chi phí cận biên trên mỗi giao dịch số phi tín dụng gần như bằng 0, giúp nâng cao biên lợi nhuận hoạt động tổng thể.

---

Kết luận

Công trình nghiên cứu của tác giả Nguyễn Hồng Phúc đã làm sáng tỏ một cách khoa học và thực nghiệm mối quan hệ tác động tích cực giữa đa dạng hóa thu nhập và khả năng sinh lời ($ROA$, $ROE$) tại 27 NHTM Việt Nam giai đoạn 2009–2019. Thông qua phương pháp ước lượng hiện đại Two-Step System GMM, đề tài cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc bác bỏ các nghi ngờ về rủi ro phân tán nguồn lực, đồng thời khẳng định việc mở rộng các nguồn thu nhập phi tín dụng là đòn bẩy cốt lõi giúp các ngân hàng tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, gia tăng sức đề kháng trước biến động kinh tế vĩ mô và hội nhập tài chính quốc tế thành công.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 chỉ ra tầm quan trọng cũng như tính cấp thiết của việc phân tích các yếu tố tác động đến lợi nhuận của các NHTM Việt Nam. Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, đề tài đưa ra 03 mục tiêu nghiên cứu cụ thể và sẽ được giải quyết thông qua 03 câu hỏi nghiên cứu tương ứng. Tiếp theo, đề tài trình bày đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài là 27 NHTM tại Việt Nam trong 10 năm, giai đoạn từ 2009 – 2019. Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, hồi quy với dữ liệu bảng để phân tích các yếu tố, trong đó có yếu tố đa dạng hóa thu nhập và lợi nhuận của các NHTM.

Cuối cùng, chương này trình bày kết cấu khóa luận gồm 05 chương và sơ lược về nội dung chính của mỗi chương. 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Chương 2 sẽ thực hiện khảo lược cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm trong và ngoài nước về sự tác động của đa dạng hóa thu nhập đến lợi nhuận tại các NHTM, qua đó chương này sẽ thảo luận kết quả của một số nghiên cứu trước đây và thiết kế mô hình nghiên cứu cho đề tài với trường hợp các NHTM. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2. Thu nhập của ngân hàng thương mại Hiện nay ngoài các sản phẩm truyền thống thì ngân hàng thương mại đang thực hiện gia tăng cung ứng nhiêu sản phẩm, dịch vụ hơn với mục đích là đạt được mức lợi nhuận tối đa nhất.

Căn cứ vào các loại sản phẩm, dịch vụ của các ngân hàng thương mại, để đạt được mức thu nhập cao nhất thì vẫn đề chủ yếu ở đây là quản lý thật tốt hai thành phần thu nhập chính gồm: thu nhập thuần từ lãi (hay thu nhập thuần từ hoạt động tín dụng) và thu nhập thuần ngoài lãi (hay thu nhập thuần từ hoạt động ngoài tín dụng). Thu nhập thuần lãi Theo Dương Thị Thảo Nguyên (2019) cho rằng số tiền nhàn rỗi của mỗi cá nhân, tổ chức được các NHTM huy động gữi tại ngân hàng dưới hình thức tiền gửi, động thời các NHTM sẽ trả cho họ một khoản lãi sau một thời gian giữ vốn. Sau khi huy động, các NHTM sẽ dùng khoản vốn huy động được cho vay lại các khách hàng thiếu vốn và yêu cầu họ phải trả lãi vay cho ngân hàng. Với cơ chế hoạt động đó, để có lợi nhuận ngân hàng phải thiết lập lãi suất cho vay cao hơn lãi suất huy động, phần chênh lệch giữa hai mức lãi suất này sẽ tạo nên thu nhập thuần từ lãi cho ngân hàng.

Theo Dương Thị Thảo Nguyên (2019) thu nhập từ hoạt động tín dụng bao gồm: thu lãi tiền gửi, thu lãi cho vay, thu lãi từ đầu tư chứng khoán, thu lãi cho thuê tài chính. Có thể hiểu đơn giản, thu nhập thuần từ lãi sẽ được tính toán bằng các khoản thu nhập từ lãi và có tính chất như lãi trong hoạt động cho vay, đầu tư trừ đi chi phí trả lãi đầu vào của nguồn huy động tương ứng. 8 Thu nhập thuần ngoài lãi Theo Dương Thị Thảo Nguyên (2019) cho rằng khoản thu nhập của ngân hàng được khi khách hàng trả một chi phí từ hoạt động cung ứng sản phẩm, dịch vụ khác ngoài tín dụng và chi phí khách hàng bỏ ra để thực hiện các sản phẩm dịch vụ đó không có tính chất lãi, được gọi là thu nhập thuần ngoài lãi (Non_interest income). Thu nhập từ hoạt động ngoài tín dụng bao gồm thu từ hoạt động dịch vụ, kinh doanh ngoại hối, thu từ kinh doanh chứng khoán, thu từ sản phẩm các công cụ tài chính phái sinh và thu từ các hoạt động kinh doanh dịch vụ khác.

Thu nhập thuần từ hoạt động ngoài tín dụng hay thu nhập thuần ngoài lãi được tính toán bằng cách lấy các khoản thu nhập kể trên trừ đi các chi phí phát sinh tương ứng cho các khoản thu này. Đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng thương mại Theo Markowitz (1952), đa dạng hóa là ý tưởng trong đó tiền được nhà đầu tư phân bổ vào nhiều loại đầu tư khác nhau. Trong khi một lĩnh vực bị sụt giảm và lĩnh vực khác tăng trường thì đa dạng hóa trong đầu tư giúp giảm thiểu rủi ro của nhà đầu tư. (1957), thuật ngữ đa dạng hóa thường được gắn liền với sự thay đổi những đặc điểm dòng sản phẩm của công ty hoặc thị trường, trái ngược với sự thâm nhập thị trường, phát triển thị trường hay phát triển sản phẩm, đa dạng hóa đại diện cho sự thay đổi trong cơ cấu sản phẩm.

Đối với doanh nghiệp nói chung, đa dạng hóa là việc mà một công ty mở rộng kinh doanh cốt lõi của mình vào thị trường sản phẩm khác. Các doanh nghiệp đa dạng hóa khi mong muốn kinh doanh đồng thời từ hai lĩnh vực khác nhau trở lên. Trong ngành ngân hàng, đa dạng hóa xảy ra khi các ngân hàng mở rộng thị trường sản phẩm dịch vụ khác hoặc lĩnh vực kinh doanh như bảo hiểm, bất động sản, chứng khoán, … không tập trung vào việc kinh doanh cốt lõi của mình là thu nhập từ lãi. Theo Sanya & Wolfe (2011), đa dạng hóa là một chiến lược đầu tư được thiết kế bằng cách kết hợp một loạt các khoản đầu tư khác nhau nhằm giảm bớt rủi ro.

Với kết hợp này một danh mục đầu tư được tạo ra theo nhiều hướng và tất cả các khoản đầu tư 9 không có khả năng di chuyển theo cùng một hướng. Mục tiêu đa dạng hóa trong lý thuyết danh mục đầu tư chính là làm giảm rủi ro. Các tài liệu nghiên cứu về đa dạng hóa ngân hàng phân tích lợi ích và hạn chế của chiến lược phát triển theo các loại hình đa dạng hóa. Đa dạng hóa có thể làm tăng hiệu suất qua việc tiết kiệm chi phí và đảy mạnh doanh thu nhờ việc kết hợp các dịch vụ tài chính (Llewellyn, 1996; Teece, 1980).

Hay ngược lại đa dạng hóa làm cho lợi nhuận ngân hàng giảm sút, rủi ro tín dụng tăng khi gặp vấn đề về quy mô hay quản lý… (De Young và Roland, 2001; Lepetit và cộng sự, 2008; Stiroh, 2004) Theo phân loại của Mercieca, Schaeck & Wolfe (2007), trong lĩnh vực ngân hàng đa dạng hóa chia thành ba khía cạnh: (i) đa dạng hóa sản phẩm và dịch vụ tài chính, (ii) đa dạng hóa địa lý và (iii) kết hợp đa dạng hóa địa lý và sản phẩm dịch vụ tài chính. Mỗi ngân hàng có thể lựa chọn nhiều cách thức đa dạng hóa trong chiến lược kinh doanh của mình. Các quyết định lựa chọn ấy với mục tiêu cuối cùng là làm cách nào gia tăng doanh thu, chi phí được giảm thiểu tối đa, lợi nhuận thu về ngày càng nhiều, tìm kiếm nhiều khách hàng và đảm bảo sự tồn tại, phát triển ổn định, bền vững cho ngân hàng. Mục tiêu đó sẽ được thực hiện qua việc làm cho thu nhập ngân hàng tăng lên.

Do đó, đa dạng hóa thu nhập được xem là chỉ tiêu tốt nhất phản ánh kết quả của các chiến lược đa dạng hóa nhiều hơn là xem đó như một hình thức đa dạng hóa trong quá trình hoạt động của ngân hàng (Campa và Kedia 2002, Baele và cộng sự 2007, Chiorazzo và cộng sự 2008, Lepetit và cộng sự 2008). Theo Elsas và cộng sự (2010), các NHTM thường đa dạng hóa thu nhập bằng cách chuyển sang các hoạt động thu phí từ các hoạt động kinh doanh truyền thống như tiền gửi và tiền vay để thu lãi; sau đó các ngân hàng tiếp tục đẩy mạnh các hoạt động phi truyền thống khác như hoạt động đầu tư trên cơ sở thu nhập từ phí ổn định để gia tăng tỷ trọng thu nhập ngoài lãi trong tổng thu nhập hoạt động. Tóm lại, đa dạng hóa thu nhập ngân hàng là việc nâng cao tỷ trọng thu nhập ngoài lãi trong tổng thu nhập ngân hàng, mảng kinh doanh truyền thống (hoạt động tín dung) được chuyển sang kinh doanh phi truyền thống nhờ từ thu phí dịch vụ như (dịch vụ 10 chuyển tiền trong và ngoài nước, dịch vụ thẻ, thanh toán xuất nhập khẩu, môi giới chứng khoán đầu tư, ngân hàng điện tử…) tạo thêm nguồn thu nhập cho ngân hàng. Những dịch vụ phi tín dụng cần đáp ứng tốt nhất nhu cầu khách hàng, nhiều tiện ích cáo, giao dịch nhanh, chính xác và liên kết chặt chẽ để phát triển một cách đồng bộ.

Như vậy, đa dạng hóa thu nhập ngân hàng chính là sự tăng thêm nguồn thu nhập ngoài lãi phát triển mảng kinh doanh phi truyền thống hay các sản phẩm tài chính của ngân hàng như dịch vụ chuyển tiền trong và ngoài nước, dịch vụ thẻ, mua bán ngoại tê, thanh toán xuất nhập khẩu, môi giới đầu tư chứng khoán, hoa hồng đại lý, ngân hàng điện tử,… hay nói cách khác ngân hàng phân chia giữa thu nhập lãi và thu nhập ngoài lãi trong tổng thu nhập của ngân hàng thay vì tập trung vào hoạt động kinh doanh truyền thống để đáp ứng mọi nhu cầu khách hàng.3 Đo lường đa dạng hóa thu nhập Theo Asif và Akhter (2019), đa dạng hóa thu nhập trong ngân hàng chủ yếu được đo lường thông qua tỷ lệ thu nhập ngoài lãi và chỉ số Herfindahl Hirschman. Đo lường đa dạng hóa thu nhập thông qua tỷ lệ thu nhập thuần ngoài lãi Thu nhập của ngân hàng chia thành 2 loại thu nhập chính là thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi (Gurbuz và cộng sự 2013). Theo nghị định 93/2017/NĐ-CP và thông tư 16/2018/TT-BTC, thu nhập ngân hàng là những khoản thu được từ hoạt động kinh doanh ngân hàng bao gồm thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự; thu nhập từ hoạt động dịch vụ; thu từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng; thu từ hoạt động kinh doanh chứng khoán (trừ cổ phiếu), thu từ hoạt động góp vốn, chuyển nhượng phần vốn góp, cổ phần; thu từ hoạt động khác. Trong đó, thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự là các khoản thu lãi tiền gửi, thu lãi cho vay, thu lãi từ kinh doanh, đầu tư chứng khoán nợ, thu từ nghiệp vụ bảo lãnh, thu lãi cho thuê tài chính, thu lãi từ nghiệp vụ mua bán nợ, thu khác từ hoạt động tín dụng.

Thu nhập từ hoạt động dịch vụ là các hoạt động thu từ dịch vụ thanh toán, dịch vụ ngân quỹ, nghiệp vụ ủy thác và đại lý, hoạt động dịch vụ khác. Thu từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng là thu từ kinh doanh ngoại tệ, kinh doanh vàng, thu lãi chênh lệch tỷ giá, thu 11 từ công cụ tài chính phái sinh tiền tệ.