Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Khả Năng Sinh Lời Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Tăng trưởng tín dụng ảnh hưởng như thế nào đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại Việt Nam? Khám phá những yếu tố quan trọng trong bài viết.

• Tác giả: Nguyễn Quỳnh Như
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Đán
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Khả Năng Sinh Lời Của Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục 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
• 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu định tính
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.7. BỐ CỤC CỦA KHÓA LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1.1. Khái niệm về khả năng sinh lời của ngân hàng
• 2.1.2. Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng
• 2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.2.1. Tín dụng ngân hàng
• 2.2.2. Đặc trưng của tín dụng ngân hàng
• 2.2.3. Tăng trưởng tín dụng ngân hàng
• 2.2.4. Các chỉ tiêu đo lường tăng trưởng tín dụng
• 2.3. MỐI QUAN HỆ GIỮA TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.4. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.4.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 2.4.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.4.3. Thảo luận các nghiên cứu trước và khoảng trống nghiên cứu
• 2.4.3.1. Thảo luận các nghiên cứu trước
• 2.4.3.2. Khoảng trống nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2.2. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.3. NGUỒN DỮ LIỆU VÀ MẪU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Phương pháp định tính
• 3.4.2. Phương pháp định lượng
• 3.5. Phân tích thống kê mô tả
• 3.6. Phân tích ma trận tương quan
• 3.7. Phân tích hồi quy và kiểm định
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. THỰC TRẠNG TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2013 – 2023
• 4.1.1. Thực trạng tăng trưởng tín dụng của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam
• 4.1.2. Thực trạng khả năng sinh lợi của các ngân hàng thương mại Việt Nam
• 4.2. THỐNG KÊ MÔ TẢ
• 4.3. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
• 4.4. KIỂM TRA ĐA CỘNG TUYẾN
• 4.5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.5.1. Kết quả phân tích hồi quy với mô hình 1 với biến phụ thuộc ROA
• 4.5.2. Kết quả phân tích hồi quy với mô hình 2 với biến phụ thuộc ROE
• 4.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. ĐỀ XUẤT MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
• 5.3. ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng Đến Khả Năng Sinh Lời

Tăng trưởng tín dụng là một yếu tố quan trọng trong hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Nó không chỉ ảnh hưởng đến khả năng sinh lời mà còn tác động đến sự ổn định của hệ thống tài chính. Nghiên cứu này sẽ phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ 2013 đến 2023.

1.1. Khái Niệm Tăng Trưởng Tín Dụng Và Khả Năng Sinh Lời

Tăng trưởng tín dụng được hiểu là sự gia tăng số lượng cho vay của ngân hàng. Khả năng sinh lời là chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua lợi nhuận. Hai yếu tố này có mối liên hệ chặt chẽ với nhau trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và khả năng sinh lời mà còn cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý ngân hàng trong việc xây dựng chiến lược phát triển bền vững.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Tăng Trưởng Tín Dụng

Mặc dù tăng trưởng tín dụng mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Các ngân hàng thương mại phải đối mặt với rủi ro tín dụng, quản lý nợ xấu và áp lực từ chính sách tiền tệ. Những vấn đề này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời.

2.1. Rủi Ro Tín Dụng Trong Hoạt Động Ngân Hàng

Rủi ro tín dụng là một trong những thách thức lớn nhất mà các ngân hàng phải đối mặt. Việc cho vay không đúng nguyên tắc có thể dẫn đến nợ xấu, ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng.

2.2. Áp Lực Từ Chính Sách Tiền Tệ

Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng. Việc kiểm soát tín dụng quá chặt có thể làm giảm khả năng cho vay của ngân hàng, từ đó ảnh hưởng đến khả năng sinh lời.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính và định lượng để phân tích tác động của tăng trưởng tín dụng đến khả năng sinh lời. Các mô hình hồi quy như Pooled OLS, FEM, và GMM sẽ được áp dụng để ước lượng các biến.

3.1. Phương Pháp Định Tính

Phương pháp định tính sẽ giúp xây dựng cơ sở lý thuyết về mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và khả năng sinh lời. Các nghiên cứu trước đây sẽ được tổng hợp và phân tích.

3.2. Phương Pháp Định Lượng

Phương pháp định lượng sẽ sử dụng dữ liệu từ 25 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2013-2023. Các mô hình hồi quy sẽ được áp dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Tác Động Của Tăng Trưởng Tín Dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy tăng trưởng tín dụng có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Các mô hình hồi quy đã chỉ ra rằng sự gia tăng tín dụng thường đi kèm với sự gia tăng lợi nhuận.

4.1. Phân Tích Hồi Quy Với Mô Hình ROA

Mô hình ROA cho thấy rằng tăng trưởng tín dụng có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Điều này cho thấy rằng ngân hàng có thể gia tăng lợi nhuận thông qua việc mở rộng cho vay.

4.2. Phân Tích Hồi Quy Với Mô Hình ROE

Mô hình ROE cũng cho thấy kết quả tương tự, với tăng trưởng tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng.

V. Kết Luận Và Khuyến Nghị Về Tăng Trưởng Tín Dụng

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tuy nhiên, cần có các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả để đảm bảo sự phát triển bền vững.

5.1. Khuyến Nghị Chính Sách Tín Dụng

Các ngân hàng cần xây dựng chính sách tín dụng hợp lý, đảm bảo rằng việc cho vay được thực hiện một cách thận trọng và có kiểm soát.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Cần có thêm các nghiên cứu sâu hơn về tác động của tăng trưởng tín dụng trong bối cảnh kinh tế biến động, đặc biệt là sau đại dịch Covid-19.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động ngân hàng đóng vai trò huyết mạch trong việc điều tiết vốn và duy trì sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô. Tại Việt Nam, sau giai đoạn tăng trưởng nóng bộc lộ nhiều rủi ro trước năm 2012, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã thiết lập cơ chế kiểm soát tăng trưởng tín dụng (TTTD) thông qua hạn mức (room tín dụng) hằng năm. Tín dụng luôn chiếm tỷ trọng từ 60% đến 80% trong tổng tài sản và là nguồn tạo ra phần lớn thu nhập lãi thuần cho các ngân hàng thương mại (NHTM). Tuy nhiên, mở rộng tín dụng nhanh chóng tiềm ẩn rủi ro nợ xấu gia tăng, ăn mòn lợi nhuận và đe dọa an toàn hệ thống.

Vấn đề đặt ra là: Liệu tăng trưởng tín dụng có thực sự thúc đẩy khả năng sinh lời (KNSL) của hệ thống NHTM Việt Nam trong dài hạn hay làm gia tăng áp lực trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, đặc biệt trong bối cảnh các cú sốc kinh tế như đại dịch COVID-19 và biến động chu kỳ tài chính giai đoạn 2013 – 2023?

Khóa luận tốt nghiệp được xây dựng nhằm giải quyết bài toán trên với 3 mục tiêu cụ thể:

1. Nhận diện tác động của TTTD cùng các biến kiểm soát nội tại (quy mô, vốn chủ sở hữu, nợ xấu, dự phòng rủi ro, chi phí hoạt động) và vĩ mô (GDP, lạm phát) đến KNSL của các NHTM Việt Nam.
2. Đo lường chính xác mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của TTTD đến hai chỉ tiêu KNSL cốt lõi là ROA (Return on Assets) và ROE (Return on Equity) bằng các mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng hiện đại nhằm xử lý triệt để các khuyết tật mô hình.
3. Đề xuất hệ thống hàm ý chính sách và giải pháp thực tiễn cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý tiền tệ trong việc cân đối giữa quy mô tăng trưởng và kiểm soát chất lượng tín dụng.

Giải pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính (tổng quan cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm quốc tế/trong nước) và phân tích định lượng chuyên sâu thông qua quy trình xử lý dữ liệu bảng (Panel Data) cân bằng với 275 quan sát từ 25 NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 11 năm (2013 – 2023). Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp hồi quy từ cơ bản (Pooled OLS, FEM, REM) đến nâng cao (FGLS, GMM) trên phần mềm chuyên dụng Stata 17.0 nhằm xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và tính nội sinh.

Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở 25 NHTM cổ phần có đầy đủ Báo cáo tài chính (BCTC) kiểm toán minh bạch trong chuỗi thời gian 2013 – 2023; không bao gồm các ngân hàng đang trong diện kiểm soát đặc biệt hoặc bị mua lại bắt buộc.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tổng quan các công trình tiền nhiệm cho thấy sự phân hóa rõ rệt trong kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa TTTD và hiệu quả tài chính của ngân hàng:

Nhóm nghiên cứu	Đại diện tiêu biểu	Phương pháp	Kết quả chính	Ưu điểm & Hạn chế
Tác động ngược chiều (Tiêu cực)	Paul và cộng sự (2016); Fahlenbrach và cộng sự (2018); Đặng Văn Dân (2020)	SPSS OLS, FEM, Dynamic Panel	TTTD nhanh dẫn đến nới lỏng chuẩn cho vay, gia tăng nợ xấu và giảm KNSL sau 2–3 năm (độ trễ).	Làm rõ rủi ro suy giảm chất lượng tín dụng dài hạn; tuy nhiên một số nghiên cứu chưa xử lý triệt để biến nội sinh.
Tác động cùng chiều (Tích cực)	Sugeng Haryanto (2016); Rossi và cộng sự (2019); Bhowmik và cộng sự (2021); Đặng Sỹ Hòa (2023)	GMM, FEM/REM, FGLS	Mở rộng danh mục cho vay tối ưu hóa quy mô, tăng thu nhập lãi biên (NIM), cải thiện ROA và ROE.	Khắc phục được các khuyết tật thống kê; tuy nhiên dữ liệu giai đoạn dịch bệnh COVID-19 (2020–2023) còn hạn chế.

Yêu cầu nghiên cứu được phân bổ theo phương pháp MoSCoW:

• Must have: Xây dựng bộ chỉ số đo lường chuẩn hóa (ROA, ROE, CG, SIZE, ETA, LLP, NPL, CIR, GDP, INF); kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF), tự tương quan và phương sai thay đổi.
• Should have: Áp dụng ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares) và hệ thống GMM (Generalized Method of Moments) hai bước để kiểm soát nội sinh.
• Could have: Đánh giá bổ sung tác động trễ của chính sách tiền tệ và ảnh hưởng bất đối xứng qua các giai đoạn kinh tế.
• Won't have: Mô hình hóa các sản phẩm phái sinh tài chính phức tạp ngoài bảng cân đối kế toán.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc luồng xử lý kinh tế lượng và công nghệ được thiết kế bài bản:

[Dữ liệu BCTC FiinPro & GSO (2013-2023)]
[Tiền xử lý & Chuẩn hóa dữ liệu bảng (Excel)]
[Phân tích Thống kê Mô tả & Ma trận Tương quan]
[Kiểm định Lựa chọn: F-test & Hausman Test]
[Kiểm định Khuyết tật: Phương sai thay đổi & Tự tương quan]
[Hồi quy FGLS]    [Hồi quy GMM 2-step (Nội sinh)]
[Thảo luận Kết quả & Đề xuất Khuyến nghị Thực tiễn]

• Công nghệ và Công cụ:
  • Nền tảng phân tích: Stata Version 17.0 (Module: xtreg, xtgls, xtabond2).
  • Nguồn dữ liệu thứ cấp: Dữ liệu tài chính chuẩn hóa từ FiinPro Platform (FiinGroup) kết hợp số liệu vĩ mô từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO).
  • Cấu trúc dữ liệu: Dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data) gồm 25 thực thể ngân hàng ($N=25$) quan sát trong 11 năm ($T=11$), tổng số mẫu $N \times T = 275$.
• Mô hình toán học kinh tế lượng:

$$\text{ROA}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{CG}{it} + \beta_2 \text{SIZE}{it} + \beta_3 \text{ETA}{it} + \beta_4 \text{LLP}{it} + \beta_5 \text{NPL}{it} + \beta_6 \text{CIR}_{it} + \beta_7 \text{GDP}_t + \beta_8 \text{INF}t + \varepsilon{it}$$

$$\text{ROE}{it} = \alpha_0 + \alpha_1 \text{CG}{it} + \alpha_2 \text{SIZE}{it} + \alpha_3 \text{ETA}{it} + \alpha_4 \text{LLP}{it} + \alpha_5 \text{NPL}{it} + \alpha_6 \text{CIR}_{it} + \alpha_7 \text{GDP}_t + \alpha_8 \text{INF}t + u{it}$$

Trong đó:

• Biến phụ thuộc: $\text{ROA}{it} = \frac{\text{LNST}}{\text{Tổng tài sản}}$, $\text{ROE}{it} = \frac{\text{LNST}}{\text{Vốn chủ sở hữu}}$.
• Biến độc lập chính: $\text{CG}{it} = \frac{\text{Dư nợ tín dụng}t - \text{Dư nợ tín dụng}{t-1}}{\text{Dư nợ tín dụng}{t-1}}$.
• Biến kiểm soát vi mô: Quy mô ngân hàng $\text{SIZE} = \ln(\text{Tổng tài sản})$; Tỷ lệ vốn chủ sở hữu $\text{ETA} = \frac{\text{VCSH}}{\text{Tổng tài sản}}$; Dự phòng rủi ro $\text{LLP} = \frac{\text{Dự phòng RRTD}}{\text{Tổng dư nợ}}$; Tỷ lệ nợ xấu $\text{NPL} = \frac{\text{Nợ nhóm 3-5}}{\text{Tổng dư nợ}}$; Tỷ lệ chi phí $\text{CIR} = \frac{\text{Chi phí hoạt động}}{\text{Tổng thu nhập}}$.
• Biến kiểm soát vĩ mô: Tăng trưởng kinh tế $\text{GDP} = \Delta \text{GDP}/\text{GDP}{t-1}$; Lạm phát $\text{INF} = \Delta \text{CPI}/\text{CPI}{t-1}$.

Methodology

Nghiên cứu triển khai theo mô hình quy trình nghiên cứu chuẩn hóa trong kinh tế lượng ứng dụng:

1. Giai đoạn 1 (Lý thuyết & Khảo cứu): Tổng hợp lý thuyết danh mục, lý thuyết kỳ vọng hợp lý và lý thuyết bộ nhớ thể chế (Berger & Udell, 2004).
2. Giai đoạn 2 (Xử lý dữ liệu & Thống kê sơ bộ): Thu thập BCTC kiểm toán, tính toán 8 biến số tài chính, trích xuất ma trận hệ số tương quan Pearson và chỉ số VIF.
3. Giai đoạn 3 (Ước lượng & Kiểm định chẩn đoán): Thực hiện ước lượng Pooled OLS, FEM và REM. Áp dụng F-test và Hausman test để chọn lựa mô hình cơ sở phù hợp.
4. Giai đoạn 4 (Khắc phục khuyết tật): Kiểm tra hiện tượng tự tương quan (Wooldridge test) và phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test). Áp dụng kỹ thuật FGLS và GMM hệ thống để đưa ra ước lượng không chệch và hiệu quả.
5. Giai đoạn 5 (Tổng kết & Đề xuất): Đánh giá mức độ đóng góp của từng biến số và xây dựng khung khuyến nghị quản trị rủi ro.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích thực nghiệm được thực hiện trên Stata 17.0 thông qua hệ thống script (Do-file) tự động hóa, đảm bảo tính tái lập (reproducibility) cao trong nghiên cứu khoa học:

* Thiết lập cấu trúc dữ liệu bảng cân bằng
tsset Bank_ID Year

* 1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan
summarize ROA ROE CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF
pwcorr ROA ROE CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF, sig star(0.05)

* 2. Kiểm tra đa cộng tuyến
regress ROA CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF
vif

* 3. Hồi quy Baseline và kiểm định lựa chọn mô hình
regress ROA CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF                      // Pooled OLS
estimates store pooled_ols

xtreg ROA CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF, fe                   // Fixed Effects Model
estimates store fem

xtreg ROA CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF, re                   // Random Effects Model
estimates store rem

hausman fem rem                                                 // Hausman Test

* 4. Kiểm định khuyết tật mô hình FEM
xttest3                                                         // Kiểm định phương sai thay đổi (Modified Wald)
xtserial ROA CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF                    // Kiểm định tự tương quan (Wooldridge)

* 5. Ước lượng FGLS và Dynamic Panel GMM
xtgls ROA CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)
xtabond2 ROA L.ROA CG SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF, gmm(L.ROA CG, lag(1 2)) iv(SIZE ETA LLP NPL CIR GDP INF) nolevel robust twostep

Testing và validation

Kết quả chẩn đoán mô hình thực nghiệm:

• Kiểm tra đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng 1.15 đến 2.38, thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 10 (hoặc 5), khẳng định không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến giải thích.
• Lựa chọn mô hình:
  • Kiểm định F-test cho giá trị $p < 0.0001$, bác bỏ $H_0$, cho thấy mô hình FEM vượt trội so với Pooled OLS.
  • Kiểm định Hausman cho giá trị $\chi^2$ có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0.01$), bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác định mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình phù hợp nhất so với REM.
• Kiểm định khuyết tật:
  • Kiểm định Modified Wald đối với FEM cho $p < 0.001$, xác nhận tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các ngân hàng.
  • Kiểm định Wooldridge cho $p < 0.05$, chỉ ra sự xuất hiện của hiện tượng tự tương quan bậc nhất.
  • Ước lượng FGLS và GMM 2 bước được thực thi để loại bỏ hoàn toàn các khuyết tật này. Kiểm định Hansen/Sargan có $p > 0.10$ và kiểm định Arellano-Bond $AR(2)$ có $p > 0.05$, chứng minh tính hợp lệ của các biến công cụ (instruments) và mô hình không bị tự tương quan bậc hai.

Kết quả đạt được

Bảng tổng hợp kết quả ước lượng tác động của TTTD đến KNSL (ROA và ROE) thông qua phương pháp FGLS và GMM:

Biến giải thích	Ký hiệu	Tác động kỳ vọng	Hệ số hồi quy (FGLS - ROA)	Hệ số hồi quy (FGLS - ROE)	Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value)	Kết luận giả thuyết
Tăng trưởng tín dụng	CG	(+)	+0.0124	+0.1158	$p < 0.01$ (1%)	Chấp nhận H1
Quy mô ngân hàng	SIZE	(+)	+0.0018	+0.0142	$p < 0.05$ (5%)	Chấp nhận H2
Vốn CSH / Tổng TS	ETA	(+)	+0.0452	-0.0832	$p < 0.01$ (1%)	Chấp nhận H3 (ROA)
Tỷ lệ dự phòng RRTD	LLP	(-)	-0.0815	-0.6214	$p < 0.01$ (1%)	Chấp nhận H4
Tỷ lệ nợ xấu	NPL	(-)	-0.0632	-0.4820	$p < 0.01$ (1%)	Chấp nhận H5
Chi phí / Thu nhập	CIR	(-)	-0.0156	-0.1345	$p < 0.01$ (1%)	Chấp nhận H6
Tăng trưởng GDP	GDP	(+)	+0.0210	+0.1850	$p < 0.05$ (5%)	Chấp nhận H7
Lạm phát	INF	(+)	+0.0085	+0.0620	$p < 0.10$ (10%)	Chấp nhận H8

Kết quả thực nghiệm xác nhận TTTD có tác động cùng chiều mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến cả ROA và ROE của 25 NHTM Việt Nam. Khi tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng 1%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, ROA trung bình tăng 0.0124% và ROE tăng 0.1158%. Bên cạnh đó, các biến rủi ro (LLP, NPL) và chi phí (CIR) tác động tiêu cực mạnh nhất đến KNSL, trong khi quy mô (SIZE) và tăng trưởng kinh tế (GDP) đóng góp tích cực vào hiệu quả kinh doanh ngân hàng.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp mới mẻ cả về mặt học thuật và phương pháp luận:

• Cập nhật khung thời gian toàn diện (2013 – 2023): Khắc phục khoảng trống dữ liệu của các nghiên cứu trước (vốn thường kết thúc trước năm 2020), bao quát trọn vẹn chu kỳ tái cơ cấu ngân hàng sau khủng hoảng nợ xấu 2012, giai đoạn bùng nổ tín dụng bán lẻ và giai đoạn biến động mạnh trong đại dịch COVID-19.
• Kiểm định vững chắc đa mô hình: Thay vì chỉ dừng lại ở các hồi quy OLS hay FEM/REM truyền thống dễ bị sai lệch do phương sai thay đổi và tự tương quan, nghiên cứu áp dụng FGLS kết hợp GMM hệ thống hai bước, đảm bảo triệt tiêu hoàn toàn vấn đề nội sinh từ biến trễ của KNSL và biến tăng trưởng tín dụng.
• Bằng chứng thực nghiệm xác thực cho thị trường mới nổi: Kết quả củng cố lý thuyết về lợi thế kinh tế nhờ quy mô và vai trò then chốt của thu nhập lãi biên (NIM) tại Việt Nam – nơi thị trường vốn còn non trẻ và các doanh nghiệp vẫn phụ thuộc chủ yếu vào kênh dẫn vốn ngân hàng.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong quản trị ngân hàng

1. Hoạch định hạn mức tín dụng nội bộ: Dựa trên hệ số tác động đo lường được, các NHTM có thể xây dựng mô hình dự báo tăng trưởng tài sản sinh lời gắn liền với mục tiêu ROE của cổ đông, tránh mở rộng tín dụng quá mức dẫn đến bẫy nợ xấu.
2. Tối ưu hóa quản trị rủi ro tín dụng: Kết quả cho thấy hệ số âm đáng kể của LLP (-0.0815) và NPL (-0.0632). Do đó, tăng trưởng tín dụng phải đi đôi với phân loại nợ nghiêm ngặt theo chuẩn mực IFRS 9/Thông tư 11/2021/TT-NHNN nhằm giảm chi phí trích lập dự phòng phát sinh.
3. Cải thiện tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR): Việc chuyển đổi số, tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng trực tuyến (Digital Lending) giúp giảm mạnh CIR (-0.0156 đối với ROA), từ đó trực tiếp khuếch đại lợi nhuận ròng.

Lộ trình triển khai khuyến nghị

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế kỹ thuật và dữ liệu: Nghiên cứu mới khảo sát dữ liệu theo tần suất năm (annual data) trên 25 NHTM niêm yết; chưa mở rộng sang nhóm NHTM quy mô nhỏ chưa niêm yết hoặc dữ liệu quý để quan sát biến động mùa vụ.
• Hướng phát triển tương lai:
  • Bổ sung cấu trúc độ trễ đa biến ($t-1, t-2, t-3$) đối với biến CG nhằm kiểm chứng hiện tượng đảo chiều tác động dài hạn của TTTD đến rủi ro vỡ nợ.
  • Tích hợp thêm các chỉ số kinh tế phi tuyến hoặc mô hình ngưỡng (Threshold Panel Regression) để tìm ra điểm tăng trưởng tín dụng tối ưu (optimal credit growth threshold) cho từng nhóm ngân hàng theo quy mô vốn.

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng tài chính - ngân hàng, cách xử lý dữ liệu bảng và quy trình lập trình hồi quy trên Stata.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu & FinTech: Nắm bắt mối quan hệ định lượng giữa các chỉ tiêu tài chính để thiết kế các mô hình chấm điểm tín dụng và dự báo rủi ro tự động.
• Ban điều hành NHTM: Cung cấp cơ sở định lượng để xây dựng kế hoạch tăng trưởng tín dụng an toàn, cân bằng giữa mục tiêu lợi nhuận và kiểm soát nợ xấu.
• Nhà nghiên cứu & Cơ quan quản lý: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm giá trị phục vụ công tác điều hành chính sách tiền tệ và phân bổ hạn mức tín dụng linh hoạt.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường để tái lập nghiên cứu này là gì? Hệ thống cần cài đặt phần mềm Stata 15.0 trở lên (khuyến nghị Stata 17.0/18.0) cùng các gói lệnh bổ sung như xtabond2, xttest3, và xtserial. Dữ liệu đầu vào cần định dạng bảng cân bằng chuẩn .dta hoặc .xlsx.

2. Tại sao mô hình GMM lại cần thiết bên cạnh FGLS? Mô hình GMM (Generalized Method of Moments) xử lý được tính nội sinh (endogeneity) phát sinh do mối quan hệ đồng thời giữa tăng trưởng tín dụng và lợi nhuận, cũng như hiện tượng biến trễ của KNSL ($ROA_{t-1}$) có tương quan với sai số mô hình.

3. Làm thế nào để tích hợp kết quả nghiên cứu vào hệ thống quản trị rủi ro ngân hàng? Các hệ số hồi quy được sử dụng làm trọng số tham số trong mô hình lập kế hoạch vốn (Capital Planning) và kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (Stress Testing) định kỳ theo quy định của NHNN.

4. Bảo trì và cập nhật mô hình hồi quy này như thế nào? Dữ liệu tài chính cần được cập nhật hằng năm sau mùa công bố BCTC kiểm toán (thường vào cuối tháng 4). Mô hình cần được chạy lại để kiểm định lại độ nhạy của các hệ số $\beta$ trước các thay đổi chính sách vĩ mô.

5. Giải pháp nào giúp ngân hàng tăng trưởng tín dụng mà không làm giảm KNSL? Ngân hàng cần đa dạng hóa danh mục tín dụng bán lẻ, đẩy mạnh số hóa quy trình thẩm định để hạ CIR, và nâng cao tỷ lệ trích lập dự phòng bao nợ xấu (LLR) để bảo vệ đệm vốn an toàn.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra thông qua việc phân tích chuyên sâu tác động của tăng trưởng tín dụng đến khả năng sinh lời của 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2013 – 2023. Bằng việc ứng dụng phương pháp kinh tế lượng dữ liệu bảng hiện đại (FGLS, GMM), nghiên cứu đã chứng minh một cách khoa học rằng tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều mạnh mẽ đến cả ROA và ROE với ý nghĩa thống kê cao ($p < 0.01$). Đồng thời, nghiên cứu khẳng định tầm quan trọng sống còn của việc kiểm soát nợ xấu (NPL), chi phí dự phòng (LLP) và chi phí vận hành (CIR) trong việc duy trì năng lực sinh lời bền vững. Đây là tài liệu tham khảo thực tiễn có giá trị cao cho công tác hoạch định chiến lược kinh doanh và quản trị ngân hàng trong kỷ nguyên mới.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 đã nêu lý do chọn đề tài cũng như sự cần thiết trong việc đánh giá tác động của TTTD và các yếu tố khác đến KNSL của các NHTM Việt Nam. Từ mục tiêu tổng quát, khóa luận xác định 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể và 3 câu hỏi nghiên cứu tương ứng. Chỉ rõ đối tượng và phạm vi nghiên cứu là 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2023, sử dụng phương pháp định tính và chủ yếu là phương pháp định lượng trên nền tảng kế thừa và phát triển từ các nghiên cứu trước để phân tích tác động của TTTD và các yếu tố khác đến KNSL. Phần cuối tác giả trình bày kết cấu khóa luận gồm 5 chương và sơ lược về nội dung chính của mỗi chương.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Chương 2 sẽ trình bày cơ sở lý thuyết bao gồm các khái niệm, chỉ tiêu đo lường TTTD và KNSL của ngân hàng. Tiếp đó là tiến hành lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về tác động của TTTD đến KNSL của các NHTM. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2. Khái niệm về khả năng sinh lời của ngân hàng Thực chất, ngân hàng là một doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tiền tệ với mục tiêu hàng đầu là tạo ra lợi nhuận.

KNSL của ngân hàng là khả năng tạo ra lợi nhuận vượt qua các khoản chi phí và rủi ro của hoạt động kinh doanh trong một khoảng thời gian nhất định, được xác định bằng số tiền còn lại sau khi trừ đi tất cả các chi phí hoạt động và khoản lỗ từ các hoạt động kinh doanh (gồm tiền lãi thu từ cho vay, phí dịch vụ và các khoản thu nhập khác) trong kỳ hiện tại. Đồng thời KNSL của ngân hàng cũng có thể được tăng lên thông qua các hoạt động đầu tư chứng khoán, bất động sản hoặc các khoản thu từ các khoản cho vay hoặc đầu tư. Rose (2002), NHTM được coi là một tập đoàn kinh doanh và hoạt động trong phạm vi rủi ro cho phép với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận. KNSL được xem là mối quan tâm hàng đầu của NHTM bởi thu nhập cao sẽ giúp các ngân hàng bảo toàn được nguồn vốn, mở rộng thị phần và thu hút vốn đầu tư.

Kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong một năm là lợi nhuận được xác định dựa trên sự chênh lệch giữa tổng doanh thu và tổng chi phí, bao gồm cả thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi từ các hoạt động khác của ngân hàng (Peter S. KNSL là thước đo hiệu quả bằng tiền, phản ánh sức khỏe tài chính cũng như hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp; là chỉ số quan trọng để đánh giá kết quả trong việc khai thác các nguồn lực ngân hàng để tạo ra lợi nhuận thông qua việc bán các sản phẩm dịch vụ của mình. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm trước đã chỉ ra rằng hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đo lường thông qua KNSL như nghiên cứu của Rossi và cộng sự (2019), Sugeng Haryanto (2016), Lê Ngọc Thùy Trang (2013). Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng Bản chất của NHTM là hoạt động vì mục tiêu lợi nhuận, tuy nhiên lợi nhuận là một con số tuyệt đối nên không thể phản ánh đầy đủ sự thay đổi trong hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, do đó cần phải xem xét mối quan hệ tương quan giữa lợi nhuận với các chỉ tiêu khác như tài sản, nguồn vốn, khả năng bù đắp chi phí, v.

khi đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng. Hay nói cách khác, hiệu quả hoạt động của một NHTM có thể được đánh giá toàn diện dựa vào các chỉ số thể hiện KNSL. Mỗi một chỉ số sẽ phản ánh KNSL của ngân hàng ở các góc độ tiếp cận khác nhau. Mishkin và Eakins (2012) cho rằng phương thức thông dụng nhất để đo lường KNSL và có thể khắc phục những hạn chế của lợi nhuận ròng là thông qua tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên VCSH (ROE).

Ngoài ra, trong các chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs) được xây dựng bởi Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), nhóm chỉ số đánh giá về lợi nhuận và hiệu quả hoạt động ngân hàng bao gồm hai chỉ số đó là doanh thu trên tổng tài sản (ROA) và doanh thu trên VCSH (ROE). Nghiên cứu này tập trung đánh giá KNSL của NHTM qua hai chỉ tiêu ROA và ROE vì tỷ lệ thu nhập lãi thuần cận biên (NIM) chỉ đo lường thu nhập lãi thuần, chưa bao gồm các khoản thu nhập ngoài lãi của ngân hàng; còn EPS thì bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngoài hiệu quả hoạt động, chẳng hạn như nó có thể tăng đột biến do lợi nhuận ròng tăng khi ngân hàng bán tài sản nào đó. Do đó EPS chưa phản ánh chính xác tình hình hoạt động kinh doanh ở thời điểm hiện tại của doanh nghiệp. Mặt khác, trên cơ sở lý thuyết, lợi nhuận trong nghiên cứu này được định nghĩa là lợi nhuận từ tất cả các khoản khác nhau mà ngân hàng thu về, song chỉ số ROA và ROE có tính bao quát hơn các khoản lợi nhuận và cung cấp một cái nhìn tổng quan hơn về 9 hiệu quả sử dụng tài sản và nguồn vốn của ngân hàng, vì vậy chúng phù hợp để sử dụng làm biến đo lường KNSL của các NHTM trong nghiên cứu.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là tỷ lệ của lợi nhuận ròng trên tổng tài sản. ROA là chỉ số thể hiện mức độ hiệu quả và tiềm lực của ngân hàng trong quá trình sử dụng tài sản để tạo ra doanh thu. Tỷ lệ ROA cho biết với mỗi đồng tài sản của ngân hàng có thể tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận. Công thức tính ROA như sau: Lợi nhuận sau thuế ROA = x 100% Tổng tài sản Nếu ROA lớn hơn 0 thể hiện ngân hàng có cơ cấu tài sản hợp lý và có lãi từ hoạt động kinh doanh, mức ROA càng cao thì KNSL càng lớn.

Ngược lại nếu ROA nhỏ hơn 0 là dấu hiệu cho thấy ngân hàng hoạt động không hiệu quả. Chỉ số ROA luôn là mối quan tâm hàng đầu của các nhà quản lý bởi dựa vào chỉ số này, họ sẽ phân tích KNSL và từ đó xác định hướng đi tốt nhất cho ngân hàng để thu về mức lợi nhuận cao nhất. Theo tiêu chuẩn CAMEL, hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đánh giá cao nhất khi ROA lớn hơn 1,5% (Rozzani và Rahman, 2013). Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Tỷ suất sinh lời trên VCSH (ROE) là tỷ lệ của thu nhập ròng trên tổng VCSH.

Chỉ số ROE đo lường KNSL của ngân hàng trên mỗi đồng vốn, nó phản ánh hiệu quả sử dụng vốn và luôn thu hút sự quan tâm từ các nhà đầu tư. Tỷ lệ ROE cho biết với mỗi đồng VCSH sẽ thu lại được bao nhiêu đồng lợi nhuận trong một khoảng thời gian cụ thể (thường là 01 năm). Nó đánh giá thu nhập mà các cổ đông nhận được từ nguồn vốn mà họ đã đầu tư. Công thức tính ROE như sau: Lợi nhuận sau thuế ROE = x 100% Tổng vốn chủ sở hữu Khi ngân hàng sử dụng vốn từ cổ đông hiệu quả, kết hợp với cơ cấu nguồn vốn hợp lý, lợi nhuận ròng mà các cổ đông nhận được sẽ càng cao, mang lại lợi ích càng lớn cho ngân hàng.

Chỉ số ROE càng cao cho thấy ngân hàng đạt được hiệu suất 10 tài chính tốt từ việc sử dụng vốn, song có lợi ích nâng cao giá trị cho cổ đông và ngược lại. Theo tiêu chuẩn CAMEL, hiệu quả hoạt động của ngân hàng đạt cao nhất khi ROE lớn hơn 22% (Rozzani và Rahman, 2013). CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2. Tín dụng ngân hàng 2.

Khái niệm “Tín dụng là mối quan hệ giao dịch giữa hai chủ thể, trong đó một bên chuyển giao tiền hoặc tài sản cho bên kia sử dụng trong một thời gian nhất định, đồng thời bên nhận tiền hoặc tài sản cam kết hoàn trả vốn gốc và lãi cho bên chuyển giao tiền hoặc tài sản vô điều kiện theo thời hạn đã thỏa thuận. Bùi Diệu Anh và cộng sự (2011) đã định nghĩa “Tín dụng ngân hàng là một giao dịch giữa hai chủ thể, trong đó bên cấp tín dụng (ngân hàng/ tổ chức tín dụng khác) chuyển giao một tài sản cho bên nhận tín dụng (doanh nghiệp, cá nhân hoặc các chủ thể khác) sử dụng theo nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.” Hardjono và cộng sự (2003) cho biết tín dụng là tiền hoặc khoản cung cấp tương đương tiền dựa trên hợp đồng tín dụng giữa ngân hàng với bên khác, trong đó bên đi vay có nghĩa vụ thanh toán khoản nợ cùng với lãi suất đã được định sau thời gian đã cam kết với ngân hàng. Tóm lại, TDNH là mối quan hệ vay mượn giữa một bên là ngân hàng và một bên là chủ thể (gồm tất cả các cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp) trong xã hội có nhu cầu sử dụng nguồn vốn nhàn rỗi trong nền kinh tế. Theo đó ngân hàng sẽ chuyển nhượng cho chủ thể quyền sử dụng một lượng giá trị hay hiện vật dựa trên các điều kiện đã cam kết thỏa thuận giữa hai bên và trên nguyên tắc có hoàn trả cả vốn lẫn lãi.

Đây không phải là quan hệ dịch chuyển vốn trực tiếp từ nơi tạm thời thừa sang nơi tạm thời thiếu mà là quan hệ dịch chuyển vốn gián tiếp thông qua một tổ chức tài 11 chính trung gian, đó là ngân hàng. Có thể thấy, TDNH mang bản chất của quan hệ tín dụng, đó là quan hệ vay mượn có hoàn trả đầy đủ cả vốn và lãi sau thời gian nhất định, là quan hệ chuyển nhượng quyền sử dụng vốn tạm thời và là quan hệ bình đẳng hai bên cùng có lợi. TDNH góp phần thúc đẩy quá trình tái sản xuất xã hội. Trong nền kinh tế, vấn đề thừa vốn tạm thời diễn ra rất thường xuyên.

Hoạt động cho vay giúp cân đối vốn từ người tạm thời thừa sang người có nhu cầu vay vốn, vì vậy những khoản vốn này có thể được huy động để sinh lợi nhuận và tạo ra thu nhập. Theo Lê Thị Tuyết Hoa và Nguyễn Thị Nhung (2011), tín dụng là cơ hội để các chủ thể cần vốn bù đắp phần vốn thiếu, bổ sung vốn kịp thời, mở rộng sản xuất kinh doanh, đẩy nhanh tốc độ tiêu thụ hàng hóa và tạo điều kiện cho quá trình sản xuất diễn ra liên tục.