Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính hiện đại, khu vực ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch của nền kinh tế thông qua chức năng huy động vốn nhàn rỗi và phân bổ tín dụng hiệu quả tới các ngành sản xuất, thương mại và dịch vụ (Mishkin, 2007; Fama, 1980). Để duy trì khả năng sinh lời và bảo đảm an toàn hoạt động—đặc biệt trong các giai đoạn biến động kinh tế và khủng hoảng tài chính—công tác Quản lý Tài sản - Nợ (Asset-Liability Management - ALM) trở thành nhiệm vụ trọng tâm hàng đầu của các tổ chức tín dụng (Tektas và cộng sự; Lileikienė, 2008). ALM đòi hỏi sự phối hợp chiến lược nhằm cân đối chi phí từ cấu phần nợ phải trả (chủ yếu là tiền gửi của khách hàng và vay liên ngân hàng) với nguồn thu nhập tạo ra từ cấu phần tài sản (chủ yếu là cho vay và chứng khoán đầu tư), qua đó tối ưu hóa thu nhập lãi thuần (NII), biên lãi thuần (NIM) và bảo toàn vốn chủ sở hữu.

Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng thương mại đang trong quá trình chuyển đổi mạnh mẽ nhằm đáp ứng các chuẩn mực an toàn vốn quốc tế như Basel II, hướng tới Basel III, đồng thời tuân thủ các quy định quản trị rủi ro nghiêm ngặt của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV) theo Thông tư 13/2018/TT-NHNN. Các ngân hàng phải thiết lập hệ thống hạn mức rủi ro lãi suất trên sổ ngân hàng, đánh giá giá trị kinh tế của vốn chủ sở hữu và ứng dụng công cụ phái sinh để giảm thiểu rủi ro biến động thị trường. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm chuyên sâu về tác động trực tiếp của thực tiễn ALM đến khả năng sinh lời tại các thị trường mới nổi khu vực Đông Nam Á, cụ thể là Việt Nam, vẫn còn hạn chế so với các thị trường phát triển.

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Ngọc Bình tập trung giải quyết các nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu cụ thể sau:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Phân tích khung lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về tác động của quản lý tài sản - nợ đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại.
  2. Đo lường và đánh giá thực nghiệm: Xác định chiều hướng, mức độ và cơ chế tác động của các cấu phần ALM (tài sản và nợ phải trả) kết hợp các yếu tố đặc thù ngân hàng và biến số kinh tế vĩ mô đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam.
  3. Đề xuất khuyến nghị: Xây dựng hệ thống giải pháp quản trị nội bộ cho các ngân hàng thương mại và kiến nghị chính sách đối với Ngân hàng Nhà nước nhằm nâng cao hiệu quả ALM và tối ưu hóa lợi nhuận.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Tác động của quản lý tài sản - nợ đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 18 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm từ năm 2013 đến năm 2023, sử dụng dữ liệu bảng thứ cấp thường niên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Khóa luận vận dụng nền tảng của Mô hình Hạch toán Chi phí Thống kê (Statistical Cost Accounting - SCA model) được phát triển ban đầu bởi Hester & Zoellner (1966) và được kế thừa trong nhiều nghiên cứu ngân hàng quốc tế (Nasif & Shubiri, 2010; Belete, 2013; Tee, 2017; Gessesow & Venkateswarlu, 2023). Mô hình SCA cho phép ước lượng tỷ suất sinh lời và chi phí gán cho từng cấu phần cụ thể trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng. Theo khung lý thuyết này, các tài sản sinh lời (cho vay, đầu tư chứng khoán) được kỳ vọng đem lại lợi nhuận biên dương (+), trong khi các khoản nợ phải trả (tiền gửi khách hàng, vay nợ TCTD khác) tạo ra gánh nặng chi phí lãi và chi phí quản lý nên có mối quan hệ nghịch chiều (-) với lợi nhuận.

Phương trình hồi quy tổng quát của khóa luận được thiết lập như sau:

$$\text{Profitability}{it} = \alpha{it} + \beta \cdot \text{Bank-specific}{i,t} + \gamma \cdot \text{Macro-level}{i,t} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó:

  • Biến phụ thuộc: Khả năng sinh lời đại diện bởi Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($\text{ROA}_{it}$, tính bằng đơn vị %).
  • Nhóm biến đặc thù ngân hàng (Bank-specific):
    • $L_{it}$: Tỷ lệ dư nợ cho vay và cho thuê tài chính khách hàng bình quân 2 năm trên Tổng tài sản (%).
    • $IS_{it}$: Tỷ lệ chứng khoán đầu tư bình quân 2 năm trên Tổng tài sản (%).
    • $DC_{it}$: Tỷ lệ tiền gửi và vay từ các tổ chức tín dụng khác bình quân 2 năm trên Tổng tài sản (%).
    • $D_{it}$: Tỷ lệ tiền gửi của khách hàng bình quân 2 năm trên Tổng tài sản (%).
    • $TAg_{it}$: Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản hàng năm (%, biến kiểm soát).
  • Biến kinh tế vĩ mô (Macro-level):
    • $GDPg_{t}$: Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội thực tế hàng năm của Việt Nam (%).
  • $\alpha_{it}$ là hệ số chặn và $\varepsilon_{it}$ là sai số ngẫu nhiên.
Nhóm biến Ký hiệu Định nghĩa & Đo lường Kỳ vọng dấu Nguồn tham chiếu
Biến phụ thuộc $\text{ROA}$ Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản (%) - Najimi và cs (2022), Gessesow & Venkateswarlu (2023)
Quản lý Tài sản $L$ Cho vay & cho thuê tài chính bình quân 2 năm / Tổng tài sản (%) $+$ Najimi và cs (2022), Tee (2017), Belete (2013)
Quản lý Tài sản $IS$ Chứng khoán đầu tư bình quân 2 năm / Tổng tài sản (%) $+$ Najimi và cs (2022), Gessesow & Venkateswarlu (2023)
Quản lý Nợ $DC$ Tiền gửi & vay TCTD khác bình quân 2 năm / Tổng tài sản (%) $-$ Gessesow & Venkateswarlu (2023), Belete (2013)
Quản lý Nợ $D$ Tiền gửi khách hàng bình quân 2 năm / Tổng tài sản (%) $-$ Najimi và cs (2022), Tee (2017), Belete (2013)
Kiểm soát quy mô $TAg$ Tốc độ tăng trưởng Tổng tài sản qua từng năm (%) $+$ Shrestha (2016), Dao & Nguyen (2020)
Kinh tế vĩ mô $GDPg$ Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%) $+$ Nasif & Shubiri (2010), Belete (2013)

Nguồn dữ liệu và quy trình phân tích

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vi mô cấp ngân hàng được trích xuất từ báo cáo tài chính kiểm toán thường niên của 18 ngân hàng niêm yết trên HOSE qua cơ sở dữ liệu Vietstock. Dữ liệu kinh tế vĩ mô về tăng trưởng GDP Việt Nam được thu thập từ World Bank Open Data. Bộ dữ liệu dạng bảng không cân bằng (unbalanced panel data) với tổng số 198 quan sát qua 11 năm.
  • Quy trình xử lý định lượng trên phần mềm Stata 17.0:
    1. Thống kê mô tả và phân tích tương quan: Tính toán các chỉ số thống kê mô tả (Mean, SD, Min, Max), kiểm định tương quan Pearson và kiểm định hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) để phát hiện đa cộng tuyến.
    2. Ước lượng các mô hình dữ liệu bảng: Thực hiện ước lượng mô hình Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), và Mô hình tác động cố định (FEM).
    3. Kiểm định lựa chọn mô hình: Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (LM test) để so sánh REM với OLS; sử dụng kiểm định Hausman test để lựa chọn giữa FEM và REM.
    4. Kiểm định chẩn đoán khuyết tật: Thực hiện kiểm định Modified Wald test để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo nhóm (Groupwise Heteroskedasticity) và kiểm định Wooldridge test để kiểm tra hiện tượng tự tương quan bậc nhất (First-order Autocorrelation) trong mô hình FEM.
    5. Ước lượng hồi quy vững: Áp dụng phương pháp Ước lượng Bình phương Tối thiểu Tổng quát Khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS / GLS) để xử lý triệt để các khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, đảm bảo các ước lượng thu được không thiên lệch và hiệu quả.

Nội dung chính theo từng chương

CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW AND RESEARCH GAP

Chương 1 tổng thuật các công trình nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về ALM và khả năng sinh lời của hệ thống ngân hàng trên thế giới và tại Việt Nam:

  • Lý thuyết về ALM: Tổng kết hai trường phái tiếp cận ALM cơ bản gồm chiến lược phòng thủ (defensive ALM—tập trung bảo vệ biên lãi thuần, kiểm soát rủi ro thanh khoản và biến động lãi suất) và chiến lược chủ động/tấn công (aggressive ALM—tích cực cơ cấu lại tài sản nợ để tối đa hóa lợi nhuận ròng từ lãi) theo phân loại của Nasif & Shubiri (2010), Belete (2013). Đồng thời làm rõ những thách thức trong thu thập dữ liệu và thích ứng với biến động chính sách điều hành theo Njogo & Ohiaeri Nomisakin (2014).
  • Các nghiên cứu quốc tế: Trình bày các bằng chứng thực nghiệm từ Jordan (Nasif & Shubiri, 2010), Nepal (Shrestha, 2016), Afghanistan (Najimi và cs, 2022), Ethiopia (Belete, 2013; Gessesow & Venkateswarlu, 2023), Nigeria (Njogo & Ohiaeri Nomisakin, 2014; Onaolapo & Adegoke, 2020) và Ghana (Tee, 2017). Đa số các nghiên cứu khẳng định cấu phần tài sản sinh lời có hệ số tác động dương và cấu phần nợ chịu chi phí có hệ số tác động âm lên ROA/ROE.
  • Các nghiên cứu tại Việt Nam: Phân tích các công trình của Le (2017), Nguyen và cộng sự (2018), Ngoc Nguyen (2019), Dao & Nguyen (2020) về quy mô ngân hàng, đa dạng hóa thu nhập, rủi ro tín dụng, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và rủi ro thanh khoản tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng.
  • Khoảng trống nghiên cứu (Research Gap):
    • Về đối tượng và phạm vi: Thiếu vắng các nghiên cứu thực nghiệm dài hạn (2013–2023) bao quát toàn diện các NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn tái cơ cấu hệ thống và thực thi Thông tư 13/2018/TT-NHNN và Basel II/III.
    • Về phương pháp luận: Phần lớn nghiên cứu trước dừng lại ở Pooled OLS, FEM hoặc REM mà chưa áp dụng mô hình hiệu chỉnh Generalized Least Squares (GLS/FGLS) để khắc phục đồng thời hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trong dữ liệu bảng.

CHAPTER 2: RESEARCH METHOD AND PROCESS

Chương 2 mô tả chi tiết quy trình nghiên cứu 6 bước từ lựa chọn đề tài, thu thập dữ liệu, xây dựng giả thuyết đến phân tích định lượng. Chương này xác định rõ danh sách 18 ngân hàng thương mại trong mẫu nghiên cứu:

STT Tên ngân hàng Mã cổ phiếu (HOSE)
1 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB
2 Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID
3 Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam CTG
4 Ngân hàng TMCP Xuất Nhập khẩu Việt Nam EIB
5 Ngân hàng TMCP Phát triển TP. Hồ Chí Minh HDB
6 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt LPB
7 Ngân hàng TMCP Quân đội MBB
8 Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam MSB
9 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB
10 Ngân hàng TMCP Phương Đông OCB
11 Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội SHB
12 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á SSB
13 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín STB
14 Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam TCB
15 Ngân hàng TMCP Tiên Phong TPB
16 Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam VCB
17 Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam VIB
18 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB

Chương 2 cũng thiết lập các giả thuyết nghiên cứu dựa trên mô hình SCA, lập luận chi tiết về vai trò tạo doanh thu của dư nợ cho vay ($L$) và chứng khoán đầu tư ($IS$), chi phí của nguồn vốn huy động tiền gửi ($D$) và vay liên ngân hàng ($DC$), cũng như tác động của tăng trưởng kinh tế ($GDPg$) và tăng trưởng tổng tài sản ($TAg$).

CHAPTER 3: RESULTS AND DISCUSSION

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm đạt được từ mẫu 198 quan sát:

  • Thống kê mô tả các biến nghiên cứu (Table 3):

    • Chỉ tiêu tỷ suất sinh lời trên tài sản ($\text{ROA}$) có giá trị trung bình là 1,17%, với biên độ dao động từ mức thấp nhất 0,03% đến cao nhất 3,58%, phản ánh sự phân hóa về khả năng sinh lời giữa các ngân hàng.
    • Tỷ lệ cho vay và cho thuê tài chính ($L$) chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng tài sản, trung bình đạt 55,25% (độ lệch chuẩn 10,34%, giá trị nhỏ nhất 23,78%, lớn nhất 75,74%), khẳng định tín dụng là hoạt động cốt lõi.
    • Tỷ lệ chứng khoán đầu tư ($IS$) trung bình đạt 16,5% (độ lệch chuẩn 7,03%).
    • Tỷ lệ tiền gửi của khách hàng ($D$) chiếm tỷ trọng áp đảo trong cơ cấu nguồn vốn với mức tối đa lên tới 85,14% tổng tài sản. Trong khi đó, tỷ lệ tiền gửi và vay từ các tổ chức tín dụng khác ($DC$) chiếm trung bình 14,42%.
    • Biến vĩ mô tăng trưởng GDP ($GDPg$) trong giai đoạn nghiên cứu đạt trung bình 2,86% (độ lệch chuẩn 1,78%). Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản ($TAg$) trung bình đạt 15,48% (giá trị cao nhất đạt 60,43%).

  • Kiểm định tương quan và Đa cộng tuyến:

    • Ma trận tương quan Pearson (Table 4) chỉ ra mối liên hệ có ý nghĩa thống kê ($p < 0,05$) giữa ROA với phần lớn các biến giải thích.
    • Kiểm định VIF (Table 5) cho thấy hệ số VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10 (biến có VIF cao nhất là $DC$ với 5,xx; hệ số VIF trung bình của mô hình đạt 3,33), xác nhận mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

  • Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình và chẩn đoán khuyết tật:

    • Kiểm định Breusch-Pagan LM (Table 7): Giá trị $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác nhận mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn hồi quy gộp Pooled OLS.
    • Kiểm định Hausman (Table 8): Thống kê $\chi^2(6) = 129,xx$ với $p\text{-value} = 0,0000 < 0,05$, chấp nhận giả thuyết $H_a$, khẳng định mô hình tác động cố định (FEM) tối ưu và phù hợp hơn REM.
    • Kiểm định Modified Wald test (Table 9): Kết quả $\text{Prob} > \chi^2 = 0,0000 < 0,05$, phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo nhóm trong mô hình FEM.
    • Kiểm định Wooldridge test (Table 10): Thống kê $F(1, 17) = 20,xx$ với $\text{Prob} > F = 0,0003 < 0,05$, bác bỏ giả thuyết không có tự tương quan, chứng minh mô hình FEM tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc nhất.

  • Kết quả ước lượng FGLS / GLS (Table 11 & Table 12):

    • Mô hình GLS giải quyết hoàn toàn hai khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan, cung cấp kết quả ước lượng chính xác cuối cùng.
    • Biến quản lý tài sản ($L$) có mối tương quan dương có ý nghĩa thống kê với khả năng sinh lời ($\text{ROA}$), khẳng định việc mở rộng danh mục cho vay chất lượng cao đóng góp trực tiếp vào tăng trưởng lợi nhuận.
    • Biến quản lý nợ ($DC$ và $D$) có hệ số âm có ý nghĩa thống kê với $\text{ROA}$, thể hiện chi phí trả lãi huy động tiền gửi và vay nợ liên ngân hàng là yếu tố làm giảm tỷ suất lợi nhuận biên nếu không được quản trị chi phí vốn hiệu quả.

CHAPTER 4: RECOMMENDATION

Chương 4 đưa ra các nhóm giải pháp xuất phát trực tiếp từ kết quả định lượng của mô hình FGLS:

  • Khuyến nghị đối với các NHTM Việt Nam:
    • Tối ưu hóa quản lý danh mục tài sản sinh lời: Nâng cao hiệu quả phân bổ tín dụng, kiểm soát chặt chẽ chất lượng nợ vay để hạn chế nợ xấu phát sinh, đa dạng hóa danh mục đầu tư chứng khoán có thanh khoản cao và lợi suất ổn định.
    • Kiểm soát chi phí nợ phải trả: Cơ cấu lại nguồn vốn huy động, tối ưu hóa tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn (CASA) nhằm giảm chi phí vốn bình quân, quản trị kỳ hạn nguồn vốn liên ngân hàng hợp lý để phòng ngừa rủi ro tái tài trợ.
    • Tăng cường năng lực quản trị rủi ro thanh khoản và lãi suất: Kiện toàn hoạt động của Ủy ban Quản lý Tài sản - Nợ (ALCO), ứng dụng các công cụ đo lường độ nhạy lãi suất, khe hở kỳ hạn (maturity gap) và sử dụng hợp đồng phái sinh lãi suất/tiền tệ theo chuẩn mực Basel II, Basel III và Thông tư 13/2018/TT-NHNN.
  • Khuyến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (SBV):
    • Tiếp tục hoàn thiện hành lang pháp lý về an toàn hoạt động ngân hàng, theo dõi việc tuân thủ các tỷ lệ an toàn thanh khoản và tỷ lệ vốn khả dụng.
    • Thúc đẩy và tạo điều kiện phát triển thị trường công cụ tài chính phái sinh, hỗ trợ các ngân hàng thương mại chủ động phòng ngừa rủi ro biến động lãi suất và tỷ giá thị trường.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chính

  1. Thực trạng cấu trúc tài sản - nợ: Dư nợ cho vay khách hàng ($L$) là tài sản sinh lời lớn nhất chiếm bình quân 55,25% tổng tài sản, trong khi tiền gửi khách hàng ($D$) là nguồn tài trợ chủ đạo (chiếm tới 85,14% tại một số thời điểm). Tỷ suất sinh lời ROA trung bình của các NHTM niêm yết đạt 1,17%.
  2. Chiều hướng tác động của ALM:
    • Hoạt động quản lý tài sản (đặc biệt là cho vay $L$) thể hiện tác động cùng chiều (+) rõ rệt đến tỷ suất sinh lời ROA.
    • Hoạt động quản lý nợ phải trả (tiền gửi $D$ và vay TCTD $DC$) thể hiện tác động ngược chiều (-) đến ROA do gánh nặng chi phí lãi vay và chi phí hoạt động huy động vốn.
  3. Hiệu chỉnh mô hình: Các kiểm định Modified Wald ($p = 0,0000$) và Wooldridge ($p = 0,0003$) chứng minh sự hiện diện của phương sai thay đổi và tự tương quan trong mô hình FEM; phương pháp hồi quy FGLS đã xử lý thành công các khuyết tật này để mang lại ước lượng vững.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về việc ứng dụng Mô hình Hạch toán Chi phí Thống kê (SCA) tại một thị trường ngân hàng mới nổi ở Đông Nam Á là Việt Nam.
  • Về mặt phương pháp: Áp dụng quy trình kiểm định kinh tế lượng bài bản từ Pooled OLS, REM, FEM kết hợp kiểm định Hausman, kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi, sau đó dùng mô hình FGLS để nâng cao độ tin cậy của kết quả.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng cho các nhà quản trị ngân hàng (ALCO) trong việc cân đối danh mục tài sản sinh lời và tối ưu hóa chi phí nợ phải trả, đồng thời cung cấp thông tin tham khảo cho cơ quan quản lý (SBV) trong việc giám sát hệ thống ngân hàng theo Basel II/III và Thông tư 13/2018/TT-NHNN.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về mẫu nghiên cứu: Khóa luận chỉ tập trung vào 18 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên sàn HOSE, chưa bao quát các ngân hàng thương mại chưa niêm yết, ngân hàng liên doanh hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam.
  • Hạn chế về cấu trúc dữ liệu: Sử dụng bộ dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel) do tính sẵn có và mức độ công bố thông tin khác nhau giữa các ngân hàng qua các năm.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng quy mô mẫu sang toàn bộ hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam; phân tách chi tiết hơn các cấu phần nợ (tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có kỳ hạn) và các tài sản ngoài bảng cân đối kế toán; áp dụng các mô hình động (Dynamic Panel GMM) để kiểm soát nội sinh tiềm ẩn giữa các biến quản trị và khả năng sinh lời.

Giá trị tham khảo

  • Đối với sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chi tiết về cách xây dựng mô hình thực nghiệm ALM dựa trên khung lý thuyết SCA, cách thu thập và làm sạch dữ liệu báo cáo tài chính ngân hàng.
  • Đối với người nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Cung cấp quy trình từng bước xử lý dữ liệu bảng trên Stata 17.0 từ thống kê mô tả, kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định Breusch-Pagan, kiểm định Hausman, kiểm định Modified Wald, Wooldridge test cho đến hồi quy FGLS/GLS.
  • Đối với bộ phận quản trị rủi ro và ALCO tại các ngân hàng: Tham khảo các phân tích thực nghiệm về mối quan hệ giữa cấu trúc bảng cân đối kế toán và hiệu quả sinh lời ROA để xây dựng chính sách định giá huy động và phân bổ vốn phù hợp.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng biến số nào để đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng?

Khóa luận sử dụng Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return on Assets - $\text{ROA}$, tính bằng %) làm biến phụ thuộc chính trong mô hình kinh tế lượng để đo lường hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản của ngân hàng.

2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào?

Mẫu nghiên cứu bao gồm 18 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) với dữ liệu thường niên trong giai đoạn 11 năm từ 2013 đến 2023, tạo thành bộ dữ liệu bảng 198 quan sát.

3. Mô hình lý thuyết nền tảng nào được tác giả sử dụng để phát triển giả thuyết?

Tác giả sử dụng Mô hình Hạch toán Chi phí Thống kê (Statistical Cost Accounting - SCA model) của Hester & Zoellner (1966) nhằm ước lượng tỷ suất sinh lời của các tài sản có sinh lợi và chi phí của các nghĩa vụ nợ phải trả trên bảng cân đối kế toán.

4. Tại sao tác giả phải chuyển từ mô hình FEM sang mô hình FGLS/GLS?

Mặc dù kiểm định Hausman ($p = 0,0000$) chỉ ra mô hình Tác động cố định (FEM) phù hợp hơn REM, nhưng các kiểm định sau hồi quy cho thấy mô hình FEM vi phạm giả định kinh tế lượng: Modified Wald test ($p = 0,0000$) chỉ ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo nhóm và Wooldridge test ($p = 0,0003$) phát hiện hiện tượng tự tương quan bậc nhất. Do đó, mô hình Hồi quy Bình phương Tối thiểu Tổng quát Khả thi (FGLS/GLS) được sử dụng để khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này, bảo đảm ước lượng thu được là không thiên lệch và hiệu quả.

5. Kết quả thực nghiệm chính về tác động của quản lý tài sản và nợ là gì?

Kết quả thực nghiệm khẳng định quản lý tài sản (đặc biệt là cho vay và cho thuê tài chính khách hàng $L$) có mối tương quan dương với khả năng sinh lời (ROA), trong khi quản lý nợ phải trả (tiền gửi khách hàng $D$, tiền gửi và vay từ các TCTD khác $DC$) có mối tương quan âm với ROA do phát sinh chi phí vốn huy động và chi phí quản lý nợ.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Ngọc Bình đã nghiên cứu thực nghiệm toàn diện về tác động của Quản lý Tài sản - Nợ (ALM) đến khả năng sinh lời (ROA) của 18 ngân hàng thương mại niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2013–2023. Thông qua việc áp dụng Mô hình Hạch toán Chi phí Thống kê (SCA) kết hợp phương pháp ước lượng FGLS trên Stata 17.0, nghiên cứu đã chứng minh rõ vai trò đóng góp tích cực của tài sản cho vay và tác động chi phí của nguồn vốn huy động nợ đối với tỷ suất sinh lời của ngân hàng. Các kết quả định lượng thu được cung cấp cơ sở thực tiễn quan trọng cho việc hoàn thiện chính sách quản trị ALCO nội bộ theo định hướng Basel II, Basel III và Thông tư 13/2018/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.