Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính của mỗi quốc gia, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò then chốt trong việc luân chuyển dòng vốn, điều tiết thanh khoản và duy trì sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô. Sự phát triển lành mạnh của hệ thống ngân hàng đóng vai trò đòn bẩy thúc đẩy quá trình sản xuất xã hội, tạo điều kiện phục hồi và tăng trưởng kinh tế (Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh, 2023). Tại Việt Nam, tín dụng ngân hàng luôn là kênh cung ứng vốn chủ lực cho các thành phần kinh tế, đồng thời là công cụ truyền dẫn quan trọng của chính sách tiền tệ. Sau thời kỳ tăng trưởng nóng bộc lộ nhiều rủi ro về nợ xấu và an toàn thanh khoản, từ năm 2012, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã chuyển hướng kiểm soát chặt chẽ chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng hàng năm (giao chỉ tiêu tăng trưởng cụ thể cho từng NHTM dựa trên năng lực tài chính và mức độ lành mạnh trong hoạt động).
Về phía các NHTM, dù cơ cấu nguồn thu trong những năm gần đây đã bắt đầu có sự dịch chuyển sang mảng dịch vụ và các hoạt động phi tín dụng, thu nhập lãi thuần từ hoạt động cho vay khách hàng vẫn chiếm tỷ trọng chi phối trong tổng thu nhập của các ngân hàng. Hoạt động tín dụng bản chất luôn gắn liền với rủi ro. Việc mở rộng quy mô tín dụng quá nhanh, cấp vốn thiếu thận trọng hoặc hạ chuẩn cho vay có thể dẫn đến sự gia tăng nợ xấu, làm suy giảm lợi nhuận và thậm chí đẩy ngân hàng vào nguy cơ mất khả năng thanh toán (Tamirisa và Igan, 2007; Peter S. Rose, 2002). Trên phương diện nghiên cứu thực nghiệm, mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và khả năng sinh lời của NHTM vẫn tồn tại hai luồng quan điểm trái chiều: một luồng nghiên cứu chỉ ra rằng mở rộng tín dụng nhanh chóng có thể làm suy giảm hiệu quả tài chính hoặc gia tăng tổn thất tín dụng có độ trễ trong dài hạn (Foos và cộng sự, 2010; Paul và cộng sự, 2016; Fahlenbrach và cộng sự, 2018; Đặng Văn Dân, 2020); luồng nghiên cứu khác lại chứng minh tăng trưởng tín dụng tạo động lực mở rộng quy mô thu nhập lãi cận biên và cải thiện hiệu quả sinh lời (Sugeng Haryanto, 2016; Rossi và cộng sự, 2019; Bhowmik và cộng sự, 2021; Lê Ngọc Thùy Trang, 2013; Đặng Sỹ Hòa, 2023). Tại Việt Nam, các nghiên cứu thực nghiệm bao quát giai đoạn biến động mạnh của nền kinh tế sau đại dịch Covid-19 vẫn còn khoảng trống. Xuất phát từ bối cảnh đó, khóa luận xác định thực hiện đề tài nhằm đánh giá định lượng tác động của tăng trưởng tín dụng đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể:
- Mục tiêu tổng quát: Phân tích sự tác động của tăng trưởng tín dụng và các yếu tố kiểm soát có liên quan đến khả năng sinh lời của các NHTM tại Việt Nam; từ đó đề xuất một số khuyến nghị trong quản lý tăng trưởng tín dụng nhằm góp phần nâng cao khả năng sinh lời cho các NHTM Việt Nam.
- Mục tiêu cụ thể:
- Nhận diện tác động của tăng trưởng tín dụng và các biến kiểm soát khác đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam.
- Xác định mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của tăng trưởng tín dụng và các biến kiểm soát khác đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam.
- Đề xuất một số hàm ý chính sách liên quan đến tăng trưởng tín dụng nhằm cải thiện khả năng sinh lời và nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng cho các NHTM Việt Nam.
Từ các mục tiêu trên, khóa luận đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu:
- Tăng trưởng tín dụng và các yếu tố kiểm soát khác có tác động đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu hay không?
- Chiều hướng và mức độ tác động của tăng trưởng tín dụng và các yếu tố kiểm soát đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam như thế nào?
- Những hàm ý chính sách nào về tăng trưởng tín dụng được đề xuất nhằm cải thiện khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Tác động của tăng trưởng tín dụng và các yếu tố kiểm soát liên quan đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam.
- Phạm vi không gian: 25 NHTM cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, duy trì hoạt động liên tục và có báo cáo tài chính kiểm toán công khai, đầy đủ trong suốt thời gian nghiên cứu (lựa chọn từ danh sách 31 NHTMCP của NHNN tính đến 31/03/2023).
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm từ năm 2013 đến năm 2023, phản ánh giai đoạn tái cơ cấu hệ thống ngân hàng theo các chỉ tiêu tín dụng chặt chẽ của NHNN sau khủng hoảng tài chính toàn cầu và bao quát cả giai đoạn chịu tác động của dịch Covid-19.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Về mặt lý luận, khóa luận dựa trên hệ thống các khái niệm và lý thuyết kinh tế tài chính:
- Khái niệm khả năng sinh lời của ngân hàng: Được định nghĩa là năng lực tạo ra lợi nhuận vượt trên các chi phí và rủi ro phát sinh trong kỳ hoạt động. Tác giả lựa chọn hai chỉ tiêu đại diện là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE = Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu), phù hợp với khuyến nghị của Mishkin và Eakins (2012) và khung chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF). Tác giả lý giải việc không chọn tỷ lệ thu nhập lãi thuần cận biên (NIM) do chỉ tiêu này bỏ qua thu nhập ngoài lãi, và không chọn chỉ số thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS) do chỉ số này dễ bị biến động bởi các khoản lợi nhuận đột biến từ chuyển nhượng tài sản hoặc biến động cơ cấu cổ phần. Nghiên cứu cũng tham chiếu tiêu chuẩn CAMEL (Rozzani và Rahman, 2013), theo đó ngân hàng được đánh giá đạt hiệu quả sinh lời cao nhất khi ROA > 1,5% và ROE > 22%.
- Khái niệm và đặc trưng tín dụng ngân hàng: Là quan hệ chuyển nhượng quyền sử dụng vốn tạm thời giữa ngân hàng và bên đi vay trên nguyên tắc hoàn trả đầy đủ cả gốc và lãi vô điều kiện theo thỏa thuận. Hoạt động tín dụng mang các đặc trưng cốt lõi: tài sản đa dạng, rủi ro là tất yếu không thể triệt tiêu hoàn toàn, và nguyên tắc hoàn trả vô điều kiện (Bùi Diệu Anh và cộng sự, 2011; Nguyễn Văn Tiến, 2013).
- Chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng: Được xác định bằng tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay khách hàng giữa hai thời điểm: $CG = (Dư\ nợ_t - Dư\ nợ_{t-1}) / Dư\ nợ_{t-1}$.
- Cơ sở lý thuyết giải thích mối quan hệ:
- Lý thuyết kỳ vọng hợp lý (Rational Expectations Theory): Ứng dụng giải thích hành vi nới lỏng chuẩn cấp tín dụng khi bất đối xứng thông tin suy giảm và cạnh tranh tăng cao (Dell’Ariccia và Marquez, 2006; Rajan, 1994).
- Giả thuyết về bộ nhớ thể chế (Institutional Memory Hypothesis - Berger và Udell, 2004): Giải thích xu hướng nhà quản trị nới lỏng điều kiện tín dụng trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng, dẫn đến suy giảm chất lượng danh mục cho vay và phát sinh nợ xấu có độ trễ trong tương lai.
- Lý thuyết lợi thế kinh tế theo quy mô (Economies of Scale) và Bất lợi kinh tế theo quy mô (Diseconomies of Scale): Luận giải tác động của quy mô tài sản ngân hàng đến chi phí huy động và hiệu quả vận hành.
- Lý thuyết lạm phát dự đoán được (Perry, 1992): Tác động của lạm phát đến việc chủ động điều chỉnh biên lãi suất và doanh thu của tổ chức tín dụng.
- Cơ sở pháp lý: Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của NHNN quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro (làm căn cứ xác định nợ xấu thuộc các nhóm 3, 4, 5).
Mô hình nghiên cứu kinh tế lượng được thiết lập gồm hai phương trình hồi quy dữ liệu bảng:
- Mô hình 1:
$$\text{ROA}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{CG}{it} + \beta_2 \text{SIZE}{it} + \beta_3 \text{ETA}{it} + \beta_4 \text{LLP}{it} + \beta_5 \text{NPL}{it} + \beta_6 \text{CIR}_{it} + \beta_7 \text{GDP}_t + \beta_8 \text{INF}t + \epsilon{it}$$
- Mô hình 2:
$$\text{ROE}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{CG}{it} + \beta_2 \text{SIZE}{it} + \beta_3 \text{ETA}{it} + \beta_4 \text{LLP}{it} + \beta_5 \text{NPL}{it} + \beta_6 \text{CIR}_{it} + \beta_7 \text{GDP}_t + \beta_8 \text{INF}t + \epsilon{it}$$
| Ký hiệu biến |
Tên biến |
Phương pháp đo lường |
Kỳ vọng dấu |
Nguồn tham khảo chính |
| ROA |
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản |
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản |
Biến phụ thuộc |
Sugeng Haryanto (2016), Bhowmik và cs (2021) |
| ROE |
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu |
Biến phụ thuộc |
Paul và cs (2016), Nguyễn Thị Kim Anh (2018) |
| CG |
Tăng trưởng tín dụng |
(Dư nợ năm t - Dư nợ năm t-1) / Dư nợ năm t-1 |
+ |
Rossi và cs (2019), Đặng Văn Dân (2019) |
| SIZE |
Quy mô ngân hàng |
Logarit tự nhiên của tổng tài sản: Ln(Tổng tài sản) |
+ |
Lê Ngọc Thùy Trang (2013), Đặng Sỹ Hòa (2023) |
| ETA |
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
+ |
Bhowmik và cs (2021), Đặng Văn Dân (2020) |
| LLP |
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng |
Dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ |
- |
Paul và cs (2016), Fahlenbrach và cs (2018) |
| NPL |
Tỷ lệ nợ xấu |
Nợ xấu (nhóm 3 đến nhóm 5) / Tổng dư nợ |
- |
Sugeng Haryanto (2016), Paul và cs (2016) |
| CIR |
Tỷ lệ chi phí trên thu nhập |
Tổng chi phí hoạt động / Tổng thu nhập hoạt động |
- |
Sugeng Haryanto (2016), Đặng Sỹ Hòa (2023) |
| GDP |
Tăng trưởng kinh tế |
(GDP năm t - GDP năm t-1) / GDP năm t-1 |
+ |
Isayas (2022), Huỳnh Thị Hương Thảo (2019) |
| INF |
Tỷ lệ lạm phát |
(CPI năm t - CPI năm t-1) / CPI năm t-1 |
+ |
Nguyễn Thị Kim Anh (2018), Isayas (2022) |
Về phương pháp và quy trình nghiên cứu:
- Phương pháp định tính: Sử dụng các thao tác tư duy khoa học gồm khái quát hóa, hệ thống hóa, phân tích, so sánh và quy nạp từ các công trình nghiên cứu đi trước nhằm thiết lập cơ sở lý thuyết, phát hiện khoảng trống nghiên cứu; sử dụng phương pháp nội suy và ngoại suy để xây dựng các khuyến nghị quản trị.
- Phương pháp định lượng: Thực hiện theo quy trình 7 bước (Hình 3.1 trong văn bản). Dữ liệu được tổ chức dưới dạng dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data) với 275 quan sát (25 ngân hàng x 11 năm). Tác giả tiến hành thống kê mô tả, ma trận tương quan ma trận và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Quá trình ước lượng hồi quy thực hiện tuần tự qua ba mô hình cơ bản: Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Kiểm định mô hình và khắc phục khuyết tật: Khóa luận sử dụng kiểm định F-test (lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM) và kiểm định Hausman (lựa chọn giữa FEM và REM). Tiếp đó, thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Cuối cùng, kiểm định nội sinh được thực hiện và phương pháp ước lượng mô-men tổng quát (GMM - Generalized Method of Moments) được triển khai trên phần mềm Stata 17.0 nhằm kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa các biến tài chính.
- Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vi mô cấp ngân hàng thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 25 NHTMCP thông qua hệ thống FiinPro (Công ty Cổ phần Tập đoàn FiinGroup). Dữ liệu vĩ mô (tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát CPI) thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam. Dữ liệu được tính toán ban đầu trên MS Excel và xử lý kinh tế lượng bằng Stata 17.0.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương mở đầu thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam, khi NHNN bắt đầu áp dụng cơ chế giao hạn mức tăng trưởng tín dụng từ năm 2012 và nền kinh tế trải qua giai đoạn biến động do dịch Covid-19. Tác giả công bố hệ thống 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, xác lập đối tượng nghiên cứu là mối quan hệ tác động giữa tăng trưởng tín dụng cùng các yếu tố kiểm soát đến khả năng sinh lời, và giới hạn phạm vi nghiên cứu trên mẫu 25 NHTMCP niêm yết trong giai đoạn 11 năm (2013–2023). Bên cạnh việc khái quát quy trình phương pháp định tính và định lượng, chương này phân định cấu trúc khóa luận thành 5 chương hoàn chỉnh.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Chương 2 tập trung xây dựng cơ sở lý luận toàn diện về khả năng sinh lời của NHTM (thông qua hai chỉ tiêu trung tâm là ROA và ROE, hệ thống chỉ số lành mạnh tài chính FSIs của IMF, chuẩn CAMEL) và các phương pháp đo lường tăng trưởng tín dụng (tăng trưởng doanh số và tăng trưởng số dư nợ tín dụng theo giá trị tuyệt đối và tương đối). Tác giả phân tích cơ chế tác động hai chiều giữa tăng trưởng tín dụng và lợi nhuận ngân hàng dựa trên Lý thuyết kỳ vọng hợp lý, Giả thuyết bộ nhớ thể chế và lý thuyết kinh tế quy mô. Phần tổng quan nghiên cứu lược khảo chi tiết 5 công trình quốc tế (Paul và cs, 2016; Sugeng Haryanto, 2016; Fahlenbrach và cs, 2018; Rossi và cs, 2019; Bhowmik và cs, 2021) và 5 công trình trong nước (Lê Ngọc Thùy Trang, 2013; Nguyễn Thị Kim Anh, 2018; Đặng Văn Dân, 2019; Đặng Văn Dân, 2020; Đặng Sỹ Hòa, 2023). Trên cơ sở thảo luận kết quả trái chiều giữa các tác giả, chương 2 chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về việc đánh giá dữ liệu cập nhật có bao hàm giai đoạn dịch Covid-19, đồng thời xây dựng một mô hình tích hợp đầy đủ cả biến vi mô nội tại ngân hàng và biến vĩ mô nền kinh tế.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu khoa học gồm 7 bước logic từ khâu cơ sở lý thuyết, thiết kế mô hình, thu thập dữ liệu bảng cân bằng (275 quan sát từ FiinPro và Tổng cục Thống kê) đến các bước kiểm định kinh tế lượng. Tác giả thiết lập hai phương trình hồi quy cho hai biến phụ thuộc ROA và ROE, định nghĩa cách tính toán cụ thể cho từng biến độc lập và biến kiểm soát (CG, SIZE, ETA, LLP, NPL, CIR, GDP, INF). Đồng thời, tác giả đưa ra 8 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H8 với kỳ vọng dấu rõ ràng: kỳ vọng dấu dương (+) cho tăng trưởng tín dụng (CG), quy mô (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (ETA), tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF); và kỳ vọng dấu âm (-) cho dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), nợ xấu (NPL), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR). Chương này cũng mô tả các bước kỹ thuật kiểm định mô hình gồm Pooled OLS, FEM, REM, F-test, Hausman test, kiểm định khuyết tật mô hình (phương sai thay đổi, tự tương quan), phương pháp FGLS và kỹ thuật hồi quy GMM xử lý nội sinh bằng phần mềm Stata 17.0.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 mở đầu bằng việc mô tả thực trạng tăng trưởng tín dụng và diễn biến khả năng sinh lời (ROA, ROE) của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013–2023 thông qua các đồ thị đường xu hướng trung bình. Tiếp đó, tác giả trình bày bảng kết quả thống kê mô tả các biến, phân tích ma trận tương quan giữa các biến và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (hệ số tương quan và VIF). Tiến trình phân tích định lượng được thực hiện qua các bảng so sánh kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM, REM; kết quả kiểm định F-test và Hausman test để chọn ra mô hình FEM; kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan cho thấy mô hình xuất hiện khuyết tật. Do đó, kết quả hồi quy FGLS và hồi quy GMM được trình bày chi tiết cho cả hai Mô hình 1 (biến phụ thuộc ROA) và Mô hình 2 (biến phụ thuộc ROE). Kết quả khẳng định biến tăng trưởng tín dụng (CG) có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến khả năng sinh lời. Tác giả thảo luận chi tiết các hệ số hồi quy của biến giải thích chính và các biến kiểm soát (SIZE, ETA, LLP, NPL, CIR, GDP, INF) thông qua việc đối chiếu, so sánh với các phát hiện thực nghiệm của các nghiên cứu trước.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Chương cuối cùng tổng kết các kết quả đạt được, trả lời trực tiếp ba câu hỏi nghiên cứu được đặt ra ban đầu. Dựa trên các phát hiện thực nghiệm từ mô hình hồi quy GMM và FGLS, tác giả xây dựng hệ thống các hàm ý chính sách và khuyến nghị dành cho các nhà quản trị NHTM nhằm nâng cao khả năng sinh lời thông qua điều hòa tốc độ tăng trưởng tín dụng, kiểm soát nợ xấu và chi phí vận hành. Phần cuối của chương chỉ ra các hạn chế cố hữu của đề tài về cỡ mẫu và phạm vi biến vĩ mô, từ đó gợi ý các định hướng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Về kết quả thực nghiệm:
- Tăng trưởng tín dụng (CG): Kết quả ước lượng hồi quy (đặc biệt là mô hình FGLS và GMM trên Stata 17.0) khẳng định tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến khả năng sinh lời của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013–2023 (ủng hộ giả thuyết H1 cho cả hai thước đo ROA và ROE). Kết quả này cho thấy việc mở rộng quy mô cấp tín dụng hợp lý vẫn là động lực đóng góp chủ yếu vào tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận ròng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Kết quả kiểm định các biến kiểm soát:
- Quy mô ngân hàng (SIZE) và Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA): Có tác động tích cực, cùng chiều đến khả năng sinh lời (ủng hộ giả thuyết H2 và H3), phản ánh lợi thế kinh tế theo quy mô và vai trò của bộ đệm vốn tự có trong việc hấp thụ rủi ro, hỗ trợ mở rộng kinh doanh.
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR): Có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời (ủng hộ giả thuyết H4, H5, H6). Việc trích lập dự phòng gia tăng, nợ nhóm 3–5 tăng cao và chi phí hoạt động thiếu tối ưu trực tiếp bào mòn hiệu quả tài chính của ngân hàng.
- Tăng trưởng kinh tế (GDP) và Lạm phát (INF): Cho thấy mối tương quan cùng chiều với khả năng sinh lời (ủng hộ giả thuyết H7 và H8), phản ánh bối cảnh môi trường vĩ mô thuận lợi thúc đẩy nhu cầu tín dụng và khả năng sinh lời của ngân hàng.
| Giả thuyết |
Nội dung giả thuyết |
Kỳ vọng |
Kết quả kiểm định |
Trạng thái giả thuyết |
| H1 |
Tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến KNSL |
+ |
Cùng chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
| H2 |
Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến KNSL |
+ |
Cùng chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
| H3 |
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản tác động cùng chiều đến KNSL |
+ |
Cùng chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
| H4 |
Tỷ lệ dự phòng RRTD tác động ngược chiều đến KNSL |
- |
Ngược chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
| H5 |
Tỷ lệ nợ xấu tác động ngược chiều đến KNSL |
- |
Ngược chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
| H6 |
Tỷ lệ chi phí trên thu nhập tác động ngược chiều đến KNSL |
- |
Ngược chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
| H7 |
Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều đến KNSL |
+ |
Cùng chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
| H8 |
Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều đến KNSL |
+ |
Cùng chiều, có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận |
Về khuyến nghị tác giả đề xuất:
- Quản trị hạn mức tăng trưởng tín dụng: Các NHTM cần xây dựng kế hoạch tăng trưởng tín dụng hài hòa với chỉ tiêu định hướng hàng năm của NHNN; không nới lỏng các tiêu chuẩn cấp tín dụng để chạy theo quy mô danh mục; tập trung phân bổ vốn vào các lĩnh vực sản xuất kinh doanh ưu tiên có hiệu quả cao.
- Nâng cao năng lực kiểm soát nợ xấu và trích lập dự phòng: Thực hiện nghiêm ngặt quy định phân loại nợ theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN; tăng cường thẩm định trước khi cấp tín dụng và giám sát mục đích sử dụng vốn sau cho vay nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ, từ đó giảm áp lực trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LLP).
- Tiết giảm chi phí hoạt động (tối ưu hóa tỷ lệ CIR): Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ, tự động hóa quy trình nghiệp vụ và quản trị vận hành để cắt giảm chi phí trung gian, nâng cao năng suất lao động trên mỗi đơn vị thu nhập.
- Củng cố nguồn vốn tự có (ETA): Tăng cường năng lực vốn chủ sở hữu thông qua tích tụ lợi nhuận giữ lại hoặc phát hành cổ phiếu tăng vốn điều lệ nhằm đáp ứng các quy định an toàn vốn, gia tăng khả năng chống chịu trước các cú sốc tài chính.
Về đóng góp học thuật và thực tiễn:
- Đóng góp học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật giai đoạn 11 năm (2013–2023) bao gồm cả chu kỳ dịch bệnh Covid-19 tại thị trường tài chính Việt Nam; củng cố các lý thuyết thực nghiệm ủng hộ tác động tích cực của tăng trưởng tín dụng đến KNSL; áp dụng kết hợp phương pháp FGLS và GMM để giải quyết triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh của dữ liệu bảng tài chính ngân hàng.
- Đóng góp thực tiễn: Cung cấp nguồn tài liệu định lượng cho ban điều hành các NHTM trong việc hoạch định chính sách tín dụng gắn liền với quản trị rủi ro; đồng thời hỗ trợ các nhà đầu tư và cơ quan quản lý nhà nước có thêm cơ sở đánh giá sức khỏe tài chính và chất lượng sinh lời của hệ thống ngân hàng.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi và thiết kế dữ liệu:
- Hạn chế về mẫu nghiên cứu: Mẫu dữ liệu mới dừng lại ở 25 NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (do điều kiện cần dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán công khai liên tục suốt 11 năm), chưa bao quát toàn bộ 31 NHTMCP hoặc khối NHTM Nhà nước chưa niêm yết đầy đủ, ngân hàng liên doanh và ngân hàng 100% vốn nước ngoài.
- Hạn chế về biến số kinh tế vĩ mô: Nghiên cứu mới đưa vào hai biến vĩ mô là tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF); chưa tích hợp các yếu tố chính sách tiền tệ khác như lãi suất tái cấp vốn, lãi suất điều hành, cung tiền M2 hay biến động tỷ giá.
- Hạn chế về độ trễ thời gian: Khóa luận tập trung kiểm định tác động của tăng trưởng tín dụng trong kỳ; chưa đi sâu phân tích cấu trúc độ trễ dài hạn (từ 2 đến 4 năm tiếp theo) để kiểm tra hiện tượng đảo chiều rủi ro nợ xấu như một số nghiên cứu quốc tế đã đề cập.
Các hướng nghiên cứu tiếp theo được đề xuất:
- Mở rộng phạm vi và quy mô mẫu: Thu thập thêm dữ liệu từ toàn bộ hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam (bao gồm các NHTM có vốn nhà nước chi phối và các tổ chức tín dụng phi ngân hàng) nhằm gia tăng tính đại diện tổng thể.
- Mở rộng hệ thống biến vĩ mô và biến trễ: Bổ sung các chỉ báo về điều hành chính sách tiền tệ (lãi suất chiết khấu, hạn mức tín dụng ngành) và mô hình hóa tác động trễ nhiều năm của tăng trưởng tín dụng để đánh giá toàn diện chu kỳ tích tụ nợ xấu và tổn thất tín dụng.
- Phân nhóm nghiên cứu: Phân chia mẫu ngân hàng theo quy mô tài sản (ngân hàng quy mô lớn so với ngân hàng quy mô vừa và nhỏ) hoặc theo cơ cấu sở hữu để kiểm định sự khác biệt về độ nhạy cảm của khả năng sinh lời trước tốc độ tăng trưởng tín dụng.
Giá trị tham khảo
Tài liệu khóa luận mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng:
- Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng, Kế toán - Kiểm toán: Có thể tham khảo phương pháp luận khoa học, cấu trúc trình bày chuẩn mực của một công trình nghiên cứu định lượng dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data), quy trình lập bảng tổng kết các nghiên cứu thực nghiệm và cách đặt giả thuyết nghiên cứu.
- Các nhà nghiên cứu và người thực hiện khóa luận/đề tài về ngân hàng: Tham khảo quy trình xử lý kinh tế lượng 7 bước hoàn chỉnh trên Stata 17.0, đặc biệt là kỹ thuật áp dụng mô hình FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, cùng mô hình hồi quy GMM để xử lý vấn đề nội sinh trong dữ liệu tài chính doanh nghiệp.
- Chuyên viên phân tích tài chính và nhà quản trị ngân hàng: Tham khảo hệ thống công thức đo lường chuẩn hóa các chỉ số tài chính từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán và các biến vĩ mô, cũng như các hàm ý về kiểm soát rủi ro tín dụng và chi phí hoạt động.
Câu hỏi thường gặp
-
Khóa luận sử dụng những chỉ tiêu nào để đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng và vì sao không dùng NIM hay EPS?
Khóa luận sử dụng hai chỉ tiêu là tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE = Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu), dựa trên khuyến nghị của Mishkin & Eakins (2012) và khung chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs) của IMF. Tác giả không dùng tỷ lệ thu nhập lãi thuần cận biên (NIM) vì NIM chỉ đo lường thu nhập từ lãi, bỏ qua các khoản thu ngoài lãi; đồng thời không dùng thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS) vì EPS dễ bị biến động bởi các khoản lợi nhuận đột biến bất thường (như bán tài sản) hoặc thay đổi trong cơ cấu cổ phần phát hành, không phản ánh toàn diện hiệu quả sử dụng tài sản và vốn của ngân hàng.
-
Mẫu nghiên cứu và nguồn dữ liệu của đề tài được xác định cụ thể như thế nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 25 NHTMCP tại Việt Nam được lựa chọn từ danh sách 31 NHTMCP của NHNN tính đến 31/03/2023, đáp ứng tiêu chuẩn niêm yết trên sàn chứng khoán, hoạt động liên tục và công bố đầy đủ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán trong giai đoạn 11 năm từ 2013 đến 2023 (tổng cộng 275 quan sát dạng dữ liệu bảng cân bằng). Dữ liệu vi mô của các ngân hàng được thu thập qua hệ thống dữ liệu FiinPro của Công ty Cổ phần Tập đoàn FiinGroup; dữ liệu vĩ mô (tăng trưởng GDP và lạm phát CPI) được thu thập từ Tổng cục Thống kê.
-
Tác giả đã sử dụng những mô hình và phương pháp kinh tế lượng nào để xử lý dữ liệu?
Tác giả sử dụng phần mềm Stata 17.0 để ước lượng dữ liệu bảng qua các mô hình: Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Sau khi thực hiện kiểm định F-test và Hausman test để chọn mô hình FEM, tác giả kiểm định các khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục triệt để các khuyết tật này, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS). Đồng thời, tác giả thực hiện kiểm định nội sinh và áp dụng phương pháp hồi quy mô-men tổng quát (GMM) nhằm xử lý hiện tượng nội sinh giữa các biến trong mô hình.
-
Tăng trưởng tín dụng tác động đến khả năng sinh lời của các NHTM Việt Nam theo chiều hướng nào?
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm giai đoạn 2013–2023 chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng (CG) có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến cả hai chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời là ROA và ROE của 25 NHTMCP Việt Nam. Kết quả này ủng hộ giả thuyết H1 được đề xuất, phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm của Sugeng Haryanto (2016), Rossi và cộng sự (2019), Bhowmik và cộng sự (2021), Lê Ngọc Thùy Trang (2013) và Đặng Sỹ Hòa (2023).
-
Nợ xấu trong mô hình nghiên cứu được xác định dựa trên văn bản pháp lý nào?
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được đo lường bằng tỷ lệ giữa tổng dư nợ xấu chia cho tổng dư nợ cho vay của ngân hàng. Trong đó, nợ xấu được xác định là các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) căn cứ theo đúng quy định tại Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, thu thập từ phần thuyết minh báo cáo tài chính đã kiểm toán hàng năm của từng ngân hàng.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Quỳnh Như đã giải quyết toàn diện vấn đề nghiên cứu về tác động của tăng trưởng tín dụng đến khả năng sinh lời của 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 11 năm (2013–2023). Bằng việc kết hợp hệ thống lý thuyết tài chính ngân hàng với các kỹ thuật kinh tế lượng dữ liệu bảng hiện đại gồm FGLS và GMM trên phần mềm Stata 17.0, công trình đã chứng minh thực nghiệm rằng tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến khả năng sinh lời (ROA và ROE). Các kết quả đạt được cùng hệ thống khuyến nghị về kiểm soát nợ xấu theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN, hạ thấp chi phí hoạt động CIR và củng cố tỷ lệ vốn chủ sở hữu cung cấp nguồn cứ liệu khoa học và thực tiễn hữu ích cho công tác quản trị tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
