PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu
Bài viết này nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của 18 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2019, dựa trên 180 quan sát Nghiên cứu được thực hiện với sự hỗ trợ của giảng viên TS Phan Thu Hiền trong môn Phương pháp định lượng trên thị trường tài chính.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy OLS để phân tích tác động của các yếu tố ngân hàng và kinh tế vĩ mô đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Hai mô hình được áp dụng là mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), thực hiện qua phần mềm Stata 13 Qua việc so sánh ba phương pháp, nghiên cứu xác định phương pháp nào mang lại kết quả tối ưu nhất và rút ra những kết luận quan trọng cho bài nghiên cứu.
Giả thuyết nghiên cứu
1.3.1 Quy mô của ngân hàng. Được đo lường thông qua công thức:
Quy mô của ngân hàng (SIZE) thường tỷ lệ thuận với hiệu quả hoạt động, theo nghiên cứu của Emery (1971), cho thấy các ngân hàng lớn thu về lợi suất cao hơn nhờ vào lợi thế huy động vốn giá rẻ, từ đó giảm chi phí hoạt động Tuy nhiên, Stiroh (2006) cho rằng mối quan hệ này có thể nghịch biến, bởi ngân hàng lớn gặp khó khăn trong quản lý, đặc biệt khi mở rộng quy mô chỉ để theo đuổi chiến lược tăng trưởng ngang, dẫn đến gia tăng chi phí mà không mang lại hiệu quả Athanasoglou và nhóm nghiên cứu (2006) cũng chỉ ra rằng tác động của quy mô đến hiệu quả hoạt động là không đáng kể, vì ngân hàng thường tập trung vào phát triển nhanh hơn thay vì cải thiện hiệu quả Do đó, giả thuyết về tác động của quy mô ngân hàng đến hiệu quả hoạt động được đặt ra.
Giả thuyết H 1 : Quy mô ngân hàng (SIZE) tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM
1.3.2 Chỉ tiêu về hệ số an toàn vốn (CAR). Được tính bằng công thức: Đây được xem là một trong những chỉ tiêu cơ bản để đánh giá độ lành mạnh tài chính của một NHTM Chỉ số này càng cao càng giúp cho ngân hàng có thể ứng phó được với rủi ro tốt hơn, ngược lại, chỉ số này thấp chứng tỏ ngân hàng sử d\ng đòn bẩy tài chính cao và điều này chứa đựng rất nhiều rủi ro Qua nghiên cứu của [ CITATION Von09 \l 1033 ] khi nghiên cứu các ngân hàng ở Macao đã tìm thấy ảnh hưởng của chỉ số này đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Bên cạnh đó, các nghiên cứu của Athanasoglou và cộng sự (2008), [ CITATION San13 \l 1033 ] cho thấy sự tác động tích cực của vốn chủ sở hữu lên hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
Giả thuyết H 2 : Chỉ tiêu về hệ số an toàn vốn có tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM
1.3.3 Hệ số cho vay (LOA).
Hệ số này được xác định bằng công thức:
Lợi nhuận của ngân hàng chủ yếu đến từ hoạt động tín dụng, với dư nợ tín dụng lớn mang lại nguồn thu nhập từ lãi cho vay cao, góp phần tăng tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA) Tuy nhiên, nếu dư nợ cho vay cao cũng dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng, điều này sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Giả thuyết H 3 : Hệ số cho vay tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của
NHTM download by : skknchat@gmail.com
1.3.4 Tỷ lệ giữa chi phí dự phòng rủi ro và tổng dư nợ cho vay (LLP).
Rủi ro tín dụng là một trong những thách thức lớn nhất mà ngân hàng phải đối mặt, xảy ra khi khách hàng không thực hiện nghĩa vụ trả nợ Tỷ số giữa chi phí dự phòng rủi ro và tổng dư nợ cho vay được sử dụng để đo lường mức độ rủi ro tín dụng; tỷ số càng cao cho thấy chất lượng tín dụng của ngân hàng kém và khả năng thu hồi nợ thấp Nghiên cứu của Sufian và Chong (2008) chỉ ra rằng tỷ lệ này cao sẽ dẫn đến lợi nhuận ngân hàng giảm.
Giả thuyết H4 cho rằng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng so với tổng dư nợ cho vay có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Khi chi phí dự phòng rủi ro tín dụng tăng lên, ngân hàng sẽ phải đối mặt với áp lực tài chính lớn hơn, dẫn đến giảm khả năng sinh lời và hiệu quả hoạt động tổng thể.
1.3.5 Tỷ lệ nợ quá hạn của ngân hàng (NPL). Được xác định bằng công thức:
Tỷ lệ nợ quá hạn là chỉ số quan trọng phản ánh rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng Khi tỷ lệ này vượt quá ngưỡng quy định, ngân hàng buộc phải trích lập các khoản dự phòng, điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của ngân hàng Nếu tỷ lệ nợ quá hạn tiếp tục gia tăng, nó có thể đẩy ngân hàng đến nguy cơ phá sản, dẫn đến tác động tiêu cực rõ rệt đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Giả thuyết H 5 : tỷ lệ nợ quá hạn tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động
1.3.6 Tỷ lệ giữa chi phí và thu nhập hoạt động (CIR).
Chỉ tiêu này đo lường số tiền chi phí hoạt động cần thiết để tạo ra một đồng thu nhập, phản ánh khả năng bù đắp chi phí của ngân hàng Nó cũng cho thấy chất lượng quản trị chi phí, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Nghiên cứu của Tâm và Minh Hà (2012) khẳng định rằng ngân hàng kiểm soát tốt chi phí hoạt động sẽ đạt hiệu quả cao hơn.
Giả thuyết H6 cho rằng tỷ lệ giữa chi phí hoạt động và thu nhập hoạt động có ảnh hưởng ngược chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Việc giảm tỷ lệ này có thể cải thiện hiệu suất làm việc của các ngân hàng, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.
1.3.7 Tỷ lệ giữa chi phí hoạt động và tổng tài sản (OA_TA).
Tỷ lệ chi phí hoạt động của ngân hàng được đo lường dựa trên quy mô tài sản, không bị ảnh hưởng bởi biến động lãi suất, do đó phản ánh chính xác hiệu quả hoạt động và khả năng quản lý chi phí Tỷ lệ này thấp cho thấy ngân hàng có đủ tài sản để trang trải chi phí hoạt động, từ đó cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng cao.
Giả thuyết H 7 : Tỷ lệ giữa chi phí hoạt động và tổng tài sản tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM
1.3.8 Tỷ số giữa dư nợ cho vay và vốn huy động (LTD).
Lợi nhuận của ngân hàng thương mại chủ yếu đến từ chênh lệch lãi suất giữa tiền gửi và cho vay Để nâng cao hiệu quả hoạt động, ngân hàng cần sử dụng hiệu quả nguồn vốn huy động thông qua cho vay, tạo ra chênh lệch lãi suất và thu nhập Tỷ lệ Lợi Nhuận Trên Vốn (LTD) cao cho thấy ngân hàng đang khai thác tốt nguồn vốn, trong khi LTD thấp chỉ ra rằng ngân hàng chưa sử dụng hiệu quả nguồn vốn huy động Một ngân hàng hoạt động hiệu quả sẽ có thu nhập lãi từ cho vay cao hơn.
Giả thuyết H 8 : Tỷ số giữa dư nợ cho vay và vốn huy động tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM
1.3.9 Tỷ lệ thất nghiệp (UNEMP).
Khi nền kinh tế suy thoái, doanh nghiệp thường trở nên bi quan, dẫn đến việc cắt giảm đầu tư và giảm cầu lao động, từ đó làm tăng tỷ lệ thất nghiệp Sự thay đổi này ảnh hưởng đến thói quen tiêu dùng của người dân và môi trường thu hút vốn của ngân hàng Ngược lại, khi tỷ lệ thất nghiệp giảm và cầu lao động tăng, nhu cầu tiêu dùng cũng gia tăng, kéo theo tỷ lệ tiền gửi vào ngân hàng tăng, giúp ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn.
Giả thuyết H 9 : Tỷ lệ thất nghiệp tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM download by : skknchat@gmail.com
1.3.10 Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE).
Tỷ lệ này đánh giá đòn bẩy tài chính của ngân hàng, cho thấy rằng các ngân hàng có đòn bẩy cao sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn Nghiên cứu của Ahmet và Hasan (2011) chỉ ra rằng cổ đông cần lưu ý đến mức độ rủi ro này khi xem xét các ngân hàng.
Giả thuyết H 10 : tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM
1.3.11 Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (LEV).
Nghiên cứu của Petria và nhóm (2015), cùng với Islam và Nishiyama (2016), chỉ ra rằng việc sử dụng cấu trúc vốn với tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao hơn sẽ dẫn đến lợi nhuận tốt hơn Điều này cho thấy rằng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản thấp hơn sẽ cải thiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Giả thuyết H 11 : Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM
1.3.12 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là thước đo phổ biến của sự tăng trưởng kinh tế Anbar và Alper (2012) cho rằng các ngân hàng thường hưởng lợi từ nền kinh tế có mức tăng trưởng cao hơn thông qua việc cho vay nhiều hơn và cải thiện chất lượng tài sản Ngược lại, Athanasoglou và cộng sự (2006) cho rằng sự thay đổi GDP bình quân đầu người không có tác động đáng kể tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng, chủ yếu do chính sách tiền tệ hạn chế các khoản vay Họ dự đoán rằng giữa tăng trưởng kinh tế và hiệu quả hoạt động của ngân hàng có mối quan hệ tỷ lệ thuận khi đạt được ổn định giá Mối quan hệ này có thể thay đổi tùy thuộc vào điều kiện thị trường khác nhau.
Giả thuyết H 12 : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM
1.3.13 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Lạm phát là tỷ lệ tăng giá chung của hàng hóa và dịch vụ, có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng theo hai hướng khác nhau Pasiouras và Kosmidou (2007) cho rằng nếu lạm phát có thể dự đoán trước, ngân hàng sẽ kịp thời điều chỉnh lãi suất, giúp thu nhập tăng nhanh hơn chi phí và lợi nhuận sẽ được cải thiện Ngược lại, nếu lạm phát không thể dự đoán, ngân hàng sẽ không điều chỉnh lãi suất kịp thời, dẫn đến chi phí cao hơn thu nhập và ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận.
Giả thuyết H 13 : Tỷ lệ lạm phát tác động cùng hoặc ngược chiều với hiệu quả hoạt động của NHTM.
Mô hình nghiên cứu
Trên cơ sở kế thừa các mô hình từ các nghiên cứu của Ong Tze San và The Boom Heng
Nghiên cứu của Sufian và Chong (2008), Vong và Chan (2009) đã sử dụng chỉ số ROA để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng Bài nghiên cứu này đề xuất một mô hình với mười ba yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại, bao gồm: quy mô ngân hàng, hệ số an toàn vốn, hệ số cho vay, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và dư nợ cho vay, tỷ lệ nợ quá hạn, tỷ lệ chi phí trên thu nhập hoạt động, tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản, tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát.
Với: i đại diện cho ngân hàng t đại diện cho thời gian
ROA, hay tỷ suất lợi nhuận trên tài sản, được tính bằng cách chia lợi nhuận sau thuế cho tổng tài sản Chỉ số này phản ánh hiệu quả quản lý và tổ chức hoạt động sản xuất kinh doanh của ngân hàng ROA cho thấy mức lợi nhuận mà ngân hàng tạo ra từ mỗi đồng tài sản được sử dụng trong quá trình kinh doanh.
Bảng 1: Bảng mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Biến Công thức tính Dấu kỳ vọng Một số nghiên cứu đã sử dụng
(2008), Alpher và Anbar (2011), download by : skknchat@gmail.com
SIZE Logarit (tổng tài sản)
Vong và Chan (2009), Athanasoglo u và cộng sự
Tze San và The Boon
(2009) Công Tâm và (-) Minh Hà (2012),
(+) Athanasoglo u và cộng sự(2006) download by : skknchat@gmail.com
(Với (+): tác động tích cực và (-): tác động tiêu cực)
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
Thống kê mô tả
Bảng 2: Thống kê mô tả các biến
Tên Số quan Giá trị Độ lệch Giá trị Giá trị lớn trung biến sát chuẩn nhỏ nhất nhất bình
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13
Biến CIR đo lường chi phí và thu nhập hoạt động, với giá trị dao động từ 13.616 đến 737.472, và giá trị trung bình là 89.577, cùng với độ lệch chuẩn là 93.417 Một số quan sát cho thấy có sự biến động dữ liệu lớn so với các năm trước.
Biến LLP đại diện và đo lường cho thông số dự phòng rủi ro tín dụng và dư nợ cho vay có giá trị giao động từ giá trị nhỏ nhất là 0.000 đến giá trị lớn nhất là 0.464, với giá trị trung bình cỡ mẫu là 0.014, tương ứng với độ lệch chuẩn là 0.035 Xuất hiện một bài quan sát có biên độ dao động dữ liệu lớn so với các năm. download by : skknchat@gmail.com
Biến GDP (tốc độ tăng trưởng) và biến INF (lạm phát) có thống kê mô tả giống nhau, nên bỏ bớt một biến GDP để tránh sự trùng lặp
Từ kết quả thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình cho thấy dữ liệu đầu vào phù hợp thực hiện hồi quy Theo Greene (1991) cỡ mẫu tối thiểu dùng cho phân tích hồi quy được xác định là 50 + 8m (với m là số biến độc lập), bài nghiên cứu này sử dụng cỡ mẫu nghiên cứu gồm 180 quan sát, là cỡ mẫu lớn trong thống kê Độ lệch chuẩn của các biến không quá lớn so với giá trị trung bình Dữ liệu tương đối đồng đều ở các biến
Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến của mô hình
2.2.1 Ma trận tương quan tuyến tính giữa các cặp biến
Hệ số tương quan là hệ số được dùng để chỉ mối quan hệ giữa các biến được sử dụng trong mô hình.
RO SIZ CA LO NP OET
- 1.00 download by : skknchat@gmail.com
Bảng 3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata 13
Kết quả phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình cho thấy có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa cặp biến DE và LEV, với hệ số tương quan cao lên đến 0,84.
0.7) Bên cạnh đó còn có chỉ số tương quan giữa biến DE và SIZE (bằng 0.69), DE và
CAR (bằng -0.69), LEV và SIZE (bằng 0.67) xấp xỉ mức 0,7.
2.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến.
Sau khi kiểm định đa cộng tuyến, quyết định loại trừ biến DE vì có chỉ số VIF (bằng
Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng cho thấy giá trị VIF của biến DE là 6,32 lớn hơn 5, điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng ở biến này Để đảm bảo mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, quyết định loại bỏ biến DE ra khỏi mô hình.
Bảng 4: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến sau khi loại biến
Trung bình 1.63 download by : skknchat@gmail.com
Nguồn: Kết quả thu được từ phần mềm Stata 13
Bảng 4 trình bày kết quả kiểm tra đa cộng tuyến thông qua chỉ số VIF, một chỉ số quan trọng để nhận diện hiện tượng này Chỉ số VIF cao nhất của các biến độc lập là 3.09, tất cả đều nhỏ hơn 5, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra.
kết quả hồi quy
Tiến hành chạy các kết quả hồi quy Pooled OLS, FEM, REM sau đó lựa chọn mô hình tối ưu nhất để phân tích.
2.3.1 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình FEM.
Giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp với dữ liệu mẫu.
Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp với dữ liệu mẫu.
Kiểm định F cho thấy mô hình FEM và Pooled OLS có p-value là 0.0536, lớn hơn 5%, do đó không đủ căn cứ để bác bỏ giả thuyết H0 Vì vậy, mô hình hồi quy Pooled OLS được cho là phù hợp hơn với mẫu nghiên cứu so với mô hình FEM.
2.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM.
Giả thuyết H 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp với mẫu nghiên cứu.
Giả thuyết H 1 : Mô hình REM phù hợp với mẫu nghiên cứu.
Giá trị p-value = 0.0000 nhỏ hơn 5% cho thấy có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, điều này chứng minh rằng mô hình REM phù hợp hơn với dữ liệu nghiên cứu so với mô hình Pooled OLS.
2.3.3 Kiểm định phương sai thay đổi.
Sau khi xác định mô hình REM là phù hợp, cần kiểm định phương sai thay đổi để đảm bảo tính hiệu quả của ước lượng mô hình Nếu có phương sai thay đổi, hệ số hồi quy sẽ mất đi độ tin cậy Việc kiểm định này được thực hiện dựa trên hai giả thuyết cơ bản.
Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.
Giả thuyết H 1 : Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Sau khi thực hiện kiểm định phương sai thay đổi bằng phần mềm Stata 13, kết quả cho thấy p-value là 0.0819, lớn hơn 0.05, do đó chấp nhận giả thuyết H0 Kết luận, mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi ở mức ý nghĩa 5%.
2.3.4 Kiểm định tự tương quan
Kiểm định giả thuyết về tự tương quan phần dư trong mô hình là cần thiết, vì nếu hiện tượng tự tương quan xảy ra, hệ số hồi quy của mô hình sẽ không còn tin cậy Giả thuyết kiểm định được đặt ra là H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Kết quả kiểm định từ phần mềm Stata 13 cho thấy p-value đạt 0.000, nhỏ hơn 0.05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, có thể kết luận rằng mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan bậc 1 với mức ý nghĩa 5%.
Sau khi kiểm định các giả thuyết định lượng, chúng tôi phát hiện hiện tượng tự tương quan trong mô hình Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng phổ biến như mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) không khắc phục được vấn đề này Do đó, chúng tôi đã chuyển sang sử dụng mô hình GLS để giải quyết khuyết tật của các mô hình trước đó Mô hình GLS giúp kiểm soát hiệu quả hiện tượng tự tương quan và cung cấp các ước lượng vững chắc Kết quả hồi quy giữa các mô hình đã được trình bày chi tiết.
Bảng 5: Kết quả hồi quy các yếu tố tác động đến ROA.
(-3.01) (-2.09) (-2.62) (-1.70) download by : skknchat@gmail.com
(*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%)
(nguồn: kết quả thu được bằng phần mềm Stata 13)
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi xác định mô hình phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng với biến phụ thuộc là ROA, nghiên cứu cho thấy trong số 11 biến (SIZE, CAR, LOA, LLP, NPL, CIR, OA_TA, LTD, UNEMP, LEV và INF), chỉ có 8 biến SIZE, CAR, NPL, CIR, OA_TA, LTD, UNEMP và LEV có khả năng giải thích mức độ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại.
Hệ số ước lượng của biến quy mô ngân hàng SIZE cho thấy tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2019, với ý nghĩa thống kê ở mức 1% Điều này cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng tăng khi tổng tài sản gia tăng Tuy nhiên, ảnh hưởng của quy mô đến hiệu quả kỹ thuật không đáng kể, do đó, các ngân hàng cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi quyết định mở rộng quy mô hoạt động Thay vào đó, các ngân hàng nên tập trung đầu tư vào chiều sâu và phát triển các dịch vụ ngân hàng mới như internet banking, mobile banking, ứng dụng Blockchain và công nghệ AI để nâng cao năng suất.
Tỷ số vốn chủ sở hữu và tổng tài sản (CAR) có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng với mức ý nghĩa 1% Khi ngân hàng gia tăng vốn chủ sở hữu, hiệu suất hoạt động được cải thiện nhờ vào việc có nhiều vốn hơn để kinh doanh với chi phí thấp hơn, từ đó mang lại hiệu quả tốt hơn Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Alper và Anbar.
(2011), Al-Quadah và Ali Jaradat (2013).
Tỷ lệ nợ xấu và dư nợ cho vay (NPL) ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng với mức ý nghĩa 10% Sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu cho thấy thực trạng hoạt động của ngân hàng đang gặp khó khăn, trong khi khả năng quản trị rủi ro của các ngân hàng vẫn còn nhiều hạn chế.
Nhân tố chi phí hoạt động trên doanh thu hoạt động (CIR) có tác động ngược chiều đến ROA với mức ý nghĩa 1%, cho thấy rằng việc quản lý chi phí kém sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng Nghiên cứu này cũng phù hợp với các kết quả của Ong Tze San & The Boon Heng (2012) và Trịnh Quốc Trung cùng Nguyễn Văn Sang (2013).
Tỷ lệ chi phí hoạt động và tổng tài sản (OE_TA) có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng ở mức ý nghĩa 10%, cho thấy rằng khi ngân hàng hoạt động hiệu quả, tài sản sẽ tăng, kéo theo chi phí tăng Tuy nhiên, tác động này là nhỏ và cần quản lý chi phí cẩn thận để tránh làm giảm hiệu quả Ngược lại, tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LTD) lại ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Điều này chỉ ra rằng việc cho vay nhiều không đồng nghĩa với hiệu quả cao, vì khi tín dụng tăng, rủi ro tín dụng cũng gia tăng Trong bối cảnh Covid, các ngân hàng đã hạ thấp chuẩn tín dụng để hỗ trợ doanh nghiệp, dẫn đến việc tăng rủi ro trong các khoản vay và làm giảm hiệu quả đồng vốn, điều này cũng giải thích cho tác động của chi phí hoạt động tín dụng (CIR) khi chi phí tăng lên do các khoản nợ rủi ro.
Tỷ lệ thất nghiệp (UNEMP) có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam với mức ý nghĩa 5% Mặc dù tác động này không lớn, nhưng nó cho thấy rằng khi tỷ lệ thất nghiệp tăng, hiệu quả của ngân hàng cũng được cải thiện nhờ vào sự gia tăng các khoản cho vay Sự gia tăng này làm tăng tỷ lệ đòn bẩy của ngân hàng, từ đó dẫn đến tỷ suất sinh lợi cũng tăng theo.
Tỷ lệ nợ và tổng tài sản (LEV) cho thấy mối quan hệ tiêu cực với hiệu quả hoạt động của ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, với tác động mạnh nhất so với các biến khác Kết quả chỉ ra rằng các ngân hàng có tỷ lệ nợ trên tài sản cao thường hoạt động kém hiệu quả, điều này trái ngược với nghiên cứu của Sufian (2009) Tỷ lệ nợ cao hơn tổng tài sản có thể chỉ ra rằng các hoạt động, đặc biệt là đầu tư của ngân hàng, đang gặp vấn đề Khi nợ vượt quá cho vay, khả năng sinh lời của ngân hàng giảm, dẫn đến hiệu quả hoạt động không cao.
Bảng 6: Kết quả ảnh hưởng giữa các biến
Biến Công thức tính Dấu kỳ vọng Kết quả
SIZE Logarit (tổng tài sản) (+) (+)
GDP (GDPt – GDPt-1)/GDPt-1 (+) Không có ý nghĩa
INF (Pt –Pt-1)/ Pt-1 (+)/(-) Không có ý nghĩa
(Với (+): tác động tích cực và (-): tác động tiêu cực) download by : skknchat@gmail.com
1 Al-Qudah, A M., & Jaradat, M A (2013) The Impact of Macroeconomic Variables and Banks Characteristics on International Business Research(10), P1-10.
2 Anbar, A., & Alper, D (2011) Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profitability: Empirical Evidence from Turkey Business and
3 Athanasoglou, Brissimis, & Delis (2008) Bank-specific, industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability Journal of International Financial
Markets, Institutions and Money(Issue 2), P121-136.
DETERMINANTS OF BANK PROFITABILITY IN THE SOUTH EASTERN
EUROPEAN REGION Munich Personal RePEc Archive(10274), P1-31.
Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà (2012) đã nghiên cứu hiệu quả hoạt động ngân hàng tại các nước Đông Nam Á, từ đó rút ra bài học kinh nghiệm quý báu cho Việt Nam Nghiên cứu này được công bố trong Tạp chí Những Vấn đề kinh tế và chính trị thế giới (số 11, trang 17-30) Các tác giả đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng trong khu vực, đồng thời đưa ra những gợi ý thiết thực nhằm cải thiện hoạt động ngân hàng tại Việt Nam.
6 Pasiouras, F., & Kosmidou, K (2007) Factors influencing the profitability of domestic and foreign commercial banks in the European Union Research in International Business and Finance(Issue 2), P222-
7 Petria, N., Trenca, l., & Corovei, E A (2015) Impact of Macroeconomic Variables upon the Banking System Liquidity Procedia Economics and Finance(32), P1170-1177.
8 Salkind, G & (2003) Using SPSS for Windows and Macintosh: Analyzing and Understanding Data, Prentice Hall, New Jersey.
9 San, O T., & Heng, T B (2013) Factors affecting the profitability of Malaysian
African Journal of Business Management(7), P649-660.
10 Stiroh, K J (2006) New Evidence on the Determinants of Bank Risk Journal of Financial Services Research(30), P237–263.
11 Sufian, F (2009) Determinants of bank efficiency during unstable macroeconomic environment: Empirical evidence from Malaysia Research in International Business and Finance(23), P54-77. download by : skknchat@gmail.com
12 Sufian, F., & Chong, R R (2008) DETERMINANTS OF BANK PROFITABILITY IN A ASIAN ACADEMY of MANAGEMENT JOURNAL of
13 T.Emery, J (1971) Risk, Return, and the Morphology of Commercial Banking.
Journal of Financial and Quantitative Analysis , Vol 6(Issue 2), P763-776.
Nghiên cứu của Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013) trong Tạp chí công nghệ ngân hàng đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam Kết quả cho thấy rằng nhiều yếu tố, bao gồm quản lý tài chính, công nghệ thông tin và chất lượng dịch vụ, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng này Nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về các thách thức và cơ hội mà ngân hàng thương mại Việt Nam đang đối mặt trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng.
15 Vong, A P., & Chan, H S (2009) Determinants of Bank Profitability in
Macao Macao Monetary Research Bulletin(12), P93-113. download by : skknchat@gmail.com
