Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng

Mục lục

Đánh giá post

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Hình 3,1, Quy trình nghiên cứu

Các bước thực hiện nghiên cứu:

Bước 1. Xây dựng cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Trước hết, nghiên cứu tiến hành hệ thống hóa các lý thuyết kinh tế và tài chính liên quan đến hoạt động tín dụng ngân hàng, bao gồm các lý thuyết về cung – cầu tín dụng, trung gian tài chính, rủi ro tín dụng và chu kỳ kinh tế. Trên nền tảng đó, các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần được tổng hợp và phân tích có chọn lọc. Việc tổng quan này nhằm làm rõ hướng tiếp cận nghiên cứu, xác định các biến số thường được sử dụng và phát hiện những điểm còn chưa thống nhất trong kết quả nghiên cứu trước, qua đó hình thành cơ sở khoa học cho mô hình nghiên cứu đề xuất.

Bước 2. Đề xuất mô hình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả tổng quan các nghiên cứu trước, nghiên cứu tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng TMCP Việt Nam. Mô hình bao gồm nhóm biến phản ánh đặc điểm nội tại của ngân hàng (như khả năng huy động vốn, nợ xấu, vốn tự có, thanh khoản, quy mô ngân hàng) và nhóm biến đại diện cho điều kiện kinh tế vĩ mô (như lãi suất, tăng trưởng GDP và lạm phát). Trên cơ sở mô hình nghiên cứu, các giả thuyết về chiều hướng tác động của từng yếu tố đến tăng trưởng tín dụng được hình thành để phục vụ cho quá trình kiểm định thực nghiệm.

Bước 3. Thu thập và xử lý dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các nguồn thứ cấp đáng tin cậy, bao gồm báo cáo tài chính đã được công bố của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam và các ấn phẩm thống kê chính thức của Ngân hàng Nhà nước cùng các cơ quan thống kê. Dữ liệu được thu thập theo chuỗi thời gian và dạng bảng trong giai đoạn nghiên cứu xác định. Sau khi thu thập, dữ liệu được sàng lọc, chuẩn hóa và xử lý nhằm loại bỏ các quan sát bất thường, đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy trước khi đưa vào phân tích định lượng.

Bước 4. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng làm chủ đạo. Trước hết, thống kê mô tả được áp dụng để phản ánh đặc điểm phân bố và xu hướng biến động của các biến nghiên cứu. Tiếp theo, các mô hình hồi quy dữ liệu bảng như Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được sử dụng để ước lượng mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng. Để xử lý các vấn đề nội sinh và độ trễ trong tăng trưởng tín dụng, mô hình GMM được áp dụng như một bước kiểm định nâng cao nhằm đảm bảo tính vững của kết quả ước lượng.

Bước 5. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả ước lượng từ các mô hình được phân tích và so sánh nhằm đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến tăng trưởng tín dụng. Các phát hiện thực nghiệm được đặt trong mối liên hệ với các lý thuyết nền và kết quả nghiên cứu trước đó để làm rõ những điểm tương đồng và khác biệt. Qua đó, nghiên cứu lý giải các nguyên nhân kinh tế – tài chính đứng sau kết quả định lượng, đồng thời đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu trong bối cảnh các ngân hàng TMCP Việt Nam.

Bước 6. Đề xuất hàm ý chính sách

Trên cơ sở kết quả phân tích và thảo luận, nghiên cứu đề xuất các hàm ý chính sách nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng theo hướng an toàn và bền vững. Các khuyến nghị được xây dựng cho hai nhóm đối tượng chính là các ngân hàng thương mại cổ phần và cơ quan quản lý nhà nước, tập trung vào việc nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng, cải thiện khả năng huy động vốn, điều hành lãi suất hợp lý và phối hợp hiệu quả với chính sách kinh tế vĩ mô.

3.2. Mô hình nghiên cứu Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Dựa trên Thuyết trung gian tài chính (Financial Intermediation Theory), Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information Theory), Lý thuyết cấu trúc vốn tối ưu (Optimal Capital Structure Theory), Lý thuyết an toàn vốn (Capital Adequacy Theory), Lý thuyết đại diện (Agency Theory), Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory), Lý thuyết kinh tế quy mô (Economies of Scale Theory), Lý thuyết cầu tín dụng (Loan Demand Theory), Lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory), Lý thuyết tiền tệ cổ điển (Classical Monetary Theory) và các nghiên cứu trước đây của các tác giả Shingjergji và Hyseni (2015); Chun, Ardaaragchaa (2024); Lê Tấn Phước (2017); Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023) về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng NH. Các nhóm yếu tố và các biến đã được trích xuất để phát triển một mô hình chuẩn, mà qua đó có thể kiểm tra các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng NH. Các biến độc lập được áp dụng trong nghiên cứu này bao gồm hai nhóm chính là các biến nội bộ liên quan đến các ngân hàng, và các biến kinh tế vĩ mô. Cụ thể:

Hình 3.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Mô hình nghiên cứu được xây dựng như sau: LGRit = β0 + β1DEPit + β2NPLit + β3CAPit + β4LIQit + β5 SIZEit + β6INRt + β7GDPt + β8INFt + εit

Trong đó:

Biến phụ thuộc: Tăng trưởng tín dụng được đại diện bằng biến: LGRit
Biến độc lập: DEPit, NPLit, CAPit, LIQit, SIZEit: là các biến nội tại ngân hàng i năm t
INRt, GDPt, INFt: là các biến kinh tế vĩ mô năm t β0 là hệ số chặn βj (j=1,5) là các hệ số hồi quy εit là sai số

3.3. Giả thuyết nghiên cứu

Kế thừa kết quả từ các công trình nghiên cứu trước của Shingjergji và Hyseni (2015), Chun và Ardaaragchaa (2024), Lê Tấn Phước (2017), cùng Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023) về những yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng, tác giả đã tổng hợp cơ sở lý thuyết và đề xuất các giả thuyết nghiên cứu như sau:

Biến phụ thuộc: Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Tăng trưởng tín dụng được xem là một chỉ số cốt lõi trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại. Không chỉ phản ánh mức độ mở rộng danh mục cho vay của ngân hàng trong một giai đoạn nhất định, chỉ số này còn hàm chứa nhiều thông tin liên quan đến khả năng điều phối nguồn vốn, xu hướng nhu cầu tín dụng từ thị trường, và mức độ chấp nhận rủi ro của tổ chức tín dụng. Trong bối cảnh các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đang không ngừng chuyển mình nhằm thích ứng với yêu cầu của hội nhập tài chính và chuyển đổi số, việc phân tích tăng trưởng tín dụng càng có ý nghĩa thiết thực trong hoạch định chính sách điều hành và chiến lược kinh doanh của ngân hàng.

Có nhiều phương pháp được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm để đo lường mức độ tăng trưởng tín dụng. Một số nghiên cứu sử dụng tỷ lệ phần trăm thay đổi trong tổng dư nợ cho vay so với kỳ trước, trong khi một số khác tính toán trên cơ sở tỷ trọng tín dụng trong tổng tài sản hoặc so sánh dư nợ tín dụng theo các phân khúc cụ thể (như doanh nghiệp, cá nhân, nông nghiệp, v,v,). Tuy nhiên, phương pháp phổ biến và có độ bao quát cao nhất vẫn là sử dụng tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay thuần (net loans) qua các năm.

Trong nghiên cứu này, tác giả vận dụng cách tiếp cận từ các công trình của Chun và Ardaaragchaa (2024) cùng Lê Tấn Phước (2017). Theo đó, tăng trưởng tín dụng được xác định dựa trên tỷ lệ phần trăm thay đổi của dư nợ tín dụng năm hiện tại so với năm liền trước, được tính theo công thức sau:

Tăng trưởng tín dụng = (Tổng dư nợ tín dụng kỳ này – Tổng dư nợ tín dụng kỳ trước)/ Tổng dư nợ tín dụng kỳ trước

Phương pháp này có ưu điểm là đơn giản, dễ tính toán, phù hợp với dữ liệu bảng (panel data) trong nghiên cứu định lượng, đồng thời có khả năng phản ánh chính xác xu hướng mở rộng hay thu hẹp tín dụng trong từng giai đoạn. Việc sử dụng chỉ số này giúp đánh giá hiệu suất hoạt động tín dụng của từng ngân hàng thương mại qua thời gian, từ đó phân tích ảnh hưởng của các nhân tố bên trong và bên ngoài đến biến động tín dụng.

Cũng cần lưu ý rằng, tăng trưởng tín dụng tuy là một chỉ số kinh tế – tài chính mang ý nghĩa tích cực đối với tăng trưởng kinh tế nói chung, nhưng nếu không được kiểm soát tốt sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro như tạo ra bong bóng tài sản, tăng nợ xấu hoặc gây mất cân đối thanh khoản. Vì vậy, nghiên cứu này không chỉ xem tăng trưởng tín dụng như một kết quả mong muốn, mà còn là chỉ báo phản ánh tính bền vững và an toàn của hoạt động ngân hàng trong dài hạn.

Tóm lại, biến phụ thuộc trong nghiên cứu được định nghĩa là tỷ lệ tăng trưởng dư nợ tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam theo từng năm, phản ánh tốc độ mở rộng hoạt động cho vay và là trọng tâm phân tích để xác định ảnh hưởng của các yếu tố nội tại (như huy động, vốn, quy mô, nợ xấu) cũng như các yếu tố kinh tế vĩ mô (như GDP, lạm phát, lãi suất).

Biến độc lập Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Tỷ lệ huy động (DEP): Trong mô hình hoạt động của ngân hàng thương mại, tiền gửi từ khách hàng là một trong những nguồn vốn thiết yếu và đóng vai trò nền tảng để mở rộng tín dụng. Tỷ lệ huy động – được tính bằng tỷ lệ giữa tổng tiền gửi của khách hàng và tổng tài sản – thể hiện mức độ phụ thuộc của ngân hàng vào nguồn vốn truyền thống từ dân cư và doanh nghiệp. Đây cũng là một chỉ báo quan trọng phản ánh năng lực của ngân hàng trong việc thu hút nguồn vốn nhàn rỗi từ nền kinh tế.

Theo thuyết trung gian tài chính (Financial Intermediation Theory) đóng vai trò nền tảng trong việc giải thích mối quan hệ giữa huy động vốn và hoạt động cho vay. Theo lý thuyết này, ngân hàng hoạt động như một trung gian giữa người gửi tiền và người đi vay, nhằm giảm thiểu chi phí giao dịch và rủi ro thông tin bất cân xứng. Khi ngân hàng huy động được nguồn vốn lớn và ổn định, đặc biệt từ tiền gửi tiết kiệm và tiền gửi thanh toán, họ có thể chuyển đổi nguồn vốn đó thành các khoản vay trung và dài hạn, từ đó thúc đẩy hoạt động tín dụng đối với nền kinh tế (Freixas và Rochet, 2008).

Ngoài ra, lý thuyết hành vi ngân hàng thương mại hiện đại cũng cho rằng các ngân hàng thường xây dựng chính sách tín dụng dựa trên cơ cấu nguồn vốn hiện có. Khi nguồn tiền gửi dồi dào, ngân hàng sẽ linh hoạt hơn trong việc định lãi suất cho vay cạnh tranh, mở rộng các phân khúc khách hàng vay vốn và gia tăng khả năng chấp nhận rủi ro trong hoạt động tín dụng. Điều này cho thấy mối quan hệ tích cực giữa năng lực huy động vốn và tăng trưởng tín dụng.

Về thực tiễn, các ngân hàng có tỷ lệ huy động cao thường có chi phí vốn thấp hơn, ít phụ thuộc vào các kênh vay mượn bên ngoài như thị trường liên ngân hàng hoặc Ngân hàng Trung ương. Điều này giúp họ duy trì biên độ lợi nhuận hợp lý trong khi vẫn mở rộng dư nợ cho vay. Đặc biệt tại Việt Nam, trong bối cảnh các ngân hàng bị giới hạn bởi chỉ tiêu tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR), khả năng mở rộng tín dụng phụ thuộc lớn vào việc tăng cường huy động vốn từ thị trường nội địa.

Một số nghiên cứu thực nghiệm cũng củng cố cho luận điểm trên. Nghiên cứu của Shingjergji và Hyseni (2015) cho thấy rằng tại các ngân hàng tư nhân, sự gia tăng tỷ lệ huy động có liên hệ chặt chẽ với tốc độ mở rộng tín dụng. Khi ngân hàng duy trì được nguồn vốn tiền gửi lớn và ổn định, họ có thể chủ động cấp tín dụng với chi phí vốn thấp, từ đó gia tăng quy mô cho vay mà vẫn đảm bảo hiệu quả hoạt động. Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Giả thuyết H1: Tỷ lệ huy động tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tỷ lệ nợ xấu được xem là một chỉ tiêu quan trọng phản ánh chất lượng tài sản của các ngân hàng thương mại. Chỉ số này thể hiện tỷ lệ giữa tổng dư nợ bị quá hạn, nghi ngờ mất vốn hoặc khó có khả năng thu hồi so với tổng dư nợ cho vay của ngân hàng. Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng, ngân hàng có thể phải đối mặt với rủi ro về lợi nhuận, thanh khoản và an toàn tài chính, qua đó làm suy giảm khả năng mở rộng hoạt động tín dụng trong các giai đoạn tiếp theo.

Về lý thuyết, mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và hoạt động cho vay có thể được giải thích bởi Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information Theory), đặc biệt là thông qua hai hiện tượng: lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard) (Stiglitz và Weiss, 1981). Theo đó, khi ngân hàng cấp tín dụng, họ không thể hoàn toàn biết trước năng lực tài chính và ý định thực sự của người vay, dẫn đến việc chấp nhận một mức độ rủi ro nhất định trong danh mục cho vay. Khi các khoản nợ trở nên khó thu hồi, NH sẽ buộc phải thắt chặt điều kiện tín dụng, giảm tốc độ cho vay mới nhằm hạn chế rủi ro phát sinh.

Bên cạnh đó, lý thuyết quản trị rủi ro trong ngân hàng thương mại hiện đại cho rằng, nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến dòng tiền mà còn làm giảm vốn tự có thông qua việc tăng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng. Điều này khiến ngân hàng gặp khó khăn trong việc tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn vốn như quy định của Basel II hoặc yêu cầu nội địa từ cơ quan quản lý. Khi vốn bị bào mòn, khả năng tiếp tục cho vay bị hạn chế cả về quy mô và mức độ rủi ro có thể chấp nhận.

Thực tiễn tại nhiều quốc gia cho thấy, ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao thường bị kiểm soát chặt chẽ hơn từ phía cơ quan thanh tra và phải điều chỉnh chiến lược tăng trưởng tín dụng theo hướng thận trọng. Nghiên cứu của Shingjergji và Hyseni (2015) cũng xác nhận rằng, khi tỷ lệ nợ xấu tăng, các NH có xu hướng giảm tốc độ cấp tín dụng mới để tập trung xử lý danh mục nợ hiện tại, bảo toàn vốn và duy trì khả năng thanh toán.

Tại Việt Nam, với yêu cầu duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 3% theo các quy định của Ngân hàng Nhà nước, vấn đề kiểm soát chất lượng tín dụng càng được chú trọng. Các ngân hàng thương mại cổ phần nếu không đảm bảo được tiêu chí này thường bị giới hạn về chỉ tiêu tín dụng hoặc bị áp dụng các biện pháp giám sát đặc biệt, dẫn đến giảm khả năng tăng trưởng dư nợ tín dụng trong ngắn và trung hạn. Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Từ cơ sở lý luận và thực tiễn nêu trên, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết như sau:

Giả thuyết H2: Tỷ lệ nợ xấu tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Tỷ lệ vốn (CAP): Tỷ lệ vốn – thường được tính bằng tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng tài sản – là một trong những chỉ số trọng yếu đánh giá mức độ an toàn tài chính và năng lực chống chịu rủi ro của NH. Chỉ số này thể hiện tỷ trọng nguồn vốn tự tài trợ trong tổng cơ cấu tài sản và là yếu tố then chốt trong việc tuân thủ các chuẩn mực an toàn vốn như Basel II hoặc Basel III.

Dưới góc độ lý thuyết, Lý thuyết cấu trúc vốn tối ưu (Optimal Capital Structure Theory) và Lý thuyết an toàn vốn (Capital Adequacy Theory) đều khẳng định rằng việc duy trì một tỷ lệ vốn thích hợp sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro mất khả năng thanh toán và tạo niềm tin cho cả cơ quan quản lý lẫn thị trường. Vốn chủ sở hữu cũng đóng vai trò là lớp đệm hấp thụ tổn thất trong trường hợp rủi ro tín dụng xảy ra, từ đó hỗ trợ ngân hàng duy trì ổn định hoạt động cho vay (Berger và Bouwman, 2013).

Ngoài ra, theo lý thuyết đại diện (Agency Theory) trong lĩnh vực ngân hàng, mức độ vốn hóa cũng có thể ảnh hưởng đến hành vi quản trị và chiến lược kinh doanh của ngân hàng. Một ngân hàng có tỷ lệ vốn cao thường có xu hướng thận trọng hơn trong các quyết định cấp tín dụng, do cổ đông mong muốn bảo vệ giá trị vốn đầu tư. Ngược lại, ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp hơn có thể bị áp lực gia tăng cho vay để tối ưu hóa lợi nhuận và gia tăng đòn bẩy tài chính (Shingjergji và Hyseni, 2015).

Thực tế cho thấy, trong điều kiện kinh tế ổn định, các ngân hàng có nền tảng vốn mạnh có khả năng mở rộng tín dụng linh hoạt hơn nhờ có sẵn nguồn lực và ít phụ thuộc vào nguồn vốn vay ngắn hạn. Tuy nhiên, nếu ngân hàng duy trì tỷ lệ vốn quá cao nhưng không triển khai hiệu quả các hoạt động sinh lời, thì nguồn vốn đó có thể trở nên kém hiệu quả, dẫn đến việc tăng trưởng tín dụng bị hạn chế do chính sách cho vay quá thận trọng.

Kết quả nghiên cứu của Shingjergji và Hyseni (2015) cũng cho thấy rằng mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn và tăng trưởng tín dụng không mang tính tuyến tính cố định mà có thể thay đổi tùy theo cách quản lý vốn, chiến lược rủi ro và đặc điểm của từng ngân hàng. Một số ngân hàng có tỷ lệ vốn cao nhưng vẫn không mở rộng tín dụng do theo đuổi chiến lược bảo thủ hoặc thiếu cơ hội thị trường phù hợp. Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Do vậy, mối quan hệ giữa tỷ lệ vốn và tăng trưởng tín dụng có thể mang tính hai chiều, phụ thuộc vào nhiều yếu tố nội tại và bối cảnh thị trường. Từ lập luận lý thuyết và thực nghiệm nêu trên, nghiên cứu này đề xuất giả thuyết:

Giả thuyết H3: Tỷ lệ vốn tác động tích cực/tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Tỷ lệ thanh khoản (LIQ): Tỷ lệ thanh khoản là một chỉ số tài chính phản ánh khả năng của ngân hàng trong việc đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán ngắn hạn bằng các tài sản có tính thanh khoản cao, như tiền mặt, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước hoặc chứng khoán ngắn hạn. Đây là một trong những chỉ báo quan trọng đánh giá năng lực thanh toán và độ an toàn của ngân hàng trong ngắn hạn.

Theo lý thuyết ưa thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory) của Keynes (1936) cho rằng các tổ chức tài chính có xu hướng giữ một lượng lớn tài sản thanh khoản để phòng ngừa các rủi ro bất định trên thị trường, đặc biệt trong giai đoạn có biến động kinh tế hoặc khi nhu cầu rút vốn của khách hàng gia tăng. Việc duy trì thanh khoản cao giúp ngân hàng tránh rơi vào tình trạng mất khả năng chi trả và giảm nguy cơ đổ vỡ hệ thống.

Tuy nhiên, xét theo lý thuyết hiệu quả phân bổ nguồn lực (Holmström và Tirole, 1998), việc nắm giữ quá nhiều tài sản thanh khoản lại có thể dẫn đến sự lãng phí nguồn lực khi các khoản tiền nhàn rỗi không được đưa vào các hoạt động tạo lợi nhuận như cho vay. Khi đó, ngân hàng có thể bị giảm biên lợi nhuận, ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính nói chung. Điều này tạo ra một mâu thuẫn cơ bản giữa mục tiêu an toàn thanh khoản và mục tiêu tăng trưởng tín dụng.

Thêm vào đó, theo Diamond và Rajan (2001), ngân hàng cần cân đối giữa thanh khoản và khả năng sinh lợi khi thực hiện chức năng trung gian tài chính. Duy trì mức thanh khoản cao có thể khiến ngân hàng không tận dụng được hết năng lực cho vay, nhất là trong bối cảnh thị trường có tiềm năng tăng trưởng tín dụng mạnh.

Trong bối cảnh thực tiễn tại Việt Nam, sau các đợt khủng hoảng nợ xấu và biến động kinh tế, nhiều ngân hàng thương mại cổ phần đã chuyển hướng ưu tiên duy trì tỷ lệ thanh khoản cao như một biện pháp phòng ngừa rủi ro. Tuy nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với việc các nguồn lực tài chính có thể bị kìm hãm, không được sử dụng hiệu quả để thúc đẩy tăng trưởng tín dụng.

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Shingjergji và Hyseni (2015) cho thấy rằng mặc dù thanh khoản cao có thể mang lại sự ổn định cho ngân hàng, nhưng mối quan hệ giữa thanh khoản và tăng trưởng tín dụng không hoàn toàn rõ ràng và thậm chí có thể mang tính tiêu cực trong một số trường hợp. Điều này đặc biệt đúng với các ngân hàng áp dụng chính sách thận trọng quá mức, không khai thác triệt để nguồn vốn hiện có để tăng trưởng dư nợ. Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Từ những cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm nêu trên, nghiên cứu này đề xuất giả thuyết:

Giả thuyết H4: Tỷ lệ thanh khoản tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Quy mô ngân hàng (SIZE): Quy mô ngân hàng, thường được đo lường bằng tổng tài sản, là một trong những chỉ số then chốt phản ánh năng lực hoạt động tổng thể và mức độ phát triển của ngân hàng thương mại.

Ngân hàng có quy mô lớn không chỉ sở hữu nền tảng vốn mạnh mà còn có lợi thế vượt trội về mạng lưới chi nhánh, độ phủ thương hiệu, khả năng huy động vốn và sự tin cậy từ khách hàng và nhà đầu tư.

Theo Lý thuyết kinh tế quy mô (Economies of Scale Theory) cho rằng các tổ chức tài chính lớn thường đạt được hiệu quả chi phí tốt hơn do có thể phân bổ chi phí cố định trên quy mô hoạt động rộng lớn hơn (Berger và Mester, 1997). Điều này giúp họ mở rộng hoạt động cho vay với chi phí thấp hơn, từ đó thúc đẩy tăng trưởng tín dụng mà vẫn đảm bảo khả năng sinh lời,

Ngoài ra, lý thuyết tín dụng ngân hàng (Bank Lending Channel Theory) trong truyền dẫn chính sách tiền tệ cũng khẳng định rằng các ngân hàng lớn thường ít bị ảnh hưởng bởi sự thắt chặt tín dụng trong bối cảnh chính sách tiền tệ thay đổi, nhờ khả năng tiếp cận nguồn vốn linh hoạt hơn và năng lực duy trì thanh khoản tốt hơn (Kashyap và Stein, 2000). Điều này giúp các ngân hàng lớn tiếp tục tăng trưởng tín dụng kể cả trong giai đoạn bất ổn kinh tế.

Về mặt thực tiễn, các ngân hàng quy mô lớn thường có hệ thống quản trị rủi ro tốt hơn, ứng dụng công nghệ số tiên tiến trong quy trình phê duyệt và giám sát tín dụng, đồng thời có khả năng cung cấp tín dụng cho các dự án lớn hoặc doanh nghiệp đầu ngành – những đối tượng có nhu cầu vốn lớn và ổn định. Điều này không chỉ gia tăng dư nợ tín dụng mà còn giảm thiểu chi phí biên cho mỗi khoản vay cấp mới.

Nghiên cứu thực nghiệm của Chun và Ardaaragchaa (2024) đã chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có mối tương quan dương với tốc độ tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng ở châu Á, trong đó các ngân hàng có tổng tài sản lớn hơn có xu hướng đẩy mạnh hoạt động cho vay nhờ tận dụng lợi thế cạnh tranh về công nghệ và khách hàng. Tương tự, Lê Tấn Phước (2017) cũng cho thấy tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại cổ phần quy mô lớn đạt tốc độ tăng trưởng tín dụng cao hơn so với nhóm ngân hàng nhỏ, một phần nhờ khả năng tiếp cận khách hàng DN lớn và nguồn vốn rẻ từ thị trường.

Từ những luận cứ lý thuyết và thực tiễn nói trên, nghiên cứu này đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H5: Quy mô ngân hàng tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Lãi suất danh nghĩa (INR): Lãi suất danh nghĩa là mức lãi suất được công bố bởi các tổ chức tín dụng, phản ánh chi phí vốn vay mà khách hàng phải trả trong một kỳ hạn nhất định. Đây là một trong những công cụ chính trong điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương và có tác động trực tiếp đến thị trường tín dụng.

Theo lý thuyết cầu tín dụng (Loan Demand Theory) cho rằng mức độ sử dụng tín dụng của cá nhân và doanh nghiệp phụ thuộc đáng kể vào chi phí vốn, trong đó lãi suất đóng vai trò là yếu tố trung tâm. Khi lãi suất tăng, chi phí vay vốn tăng lên, dẫn đến việc các chủ thể kinh tế có xu hướng trì hoãn hoặc thu hẹp kế hoạch vay vốn, từ đó làm giảm tổng cầu tín dụng trong nền kinh tế (Mishkin, 2016). Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Ngoài ra, theo lý thuyết truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh lãi suất (Interest Rate Channel of Monetary Transmission), việc điều chỉnh lãi suất chính sách sẽ ảnh hưởng đến lãi suất cho vay của các ngân hàng thương mại, từ đó ảnh hưởng đến chi phí sử dụng vốn và quyết định đầu tư, tiêu dùng của các thành phần kinh tế (Bernanke và Gertler, 1995). Trong bối cảnh lãi suất cao, các khoản vay mới sẽ trở nên kém hấp dẫn hơn, làm giảm quy mô cho vay và kìm hãm tốc độ tăng trưởng tín dụng.

Về mặt thực tiễn, tại thị trường tài chính Việt Nam, biến động của lãi suất thường gắn liền với các chu kỳ điều hành tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát hoặc kích thích tăng trưởng. Các ngân hàng thương mại cổ phần thường phản ứng khá nhanh với sự thay đổi của lãi suất điều hành thông qua việc điều chỉnh lãi suất cho vay, đặc biệt trong lĩnh vực tín dụng doanh nghiệp và tiêu dùng. Khi mặt bằng lãi suất tăng cao, áp lực trả nợ đối với khách hàng cũng gia tăng, từ đó tiềm ẩn rủi ro nợ xấu và khiến các ngân hàng thận trọng hơn trong việc mở rộng tín dụng.

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã xác nhận mối quan hệ ngược chiều giữa lãi suất và tăng trưởng tín dụng. Chun và Ardaaragchaa (2024) cho thấy lãi suất có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng tại các ngân hàng châu Á, đặc biệt trong các nền kinh tế đang phát triển. Tại Việt Nam, Lê Tấn Phước (2017) và Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023) cũng tìm thấy rằng khi lãi suất tăng, tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại thường có xu hướng chậm lại, do cầu vay vốn từ thị trường suy giảm rõ rệt.

Từ những lập luận lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm trên, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H6: Lãi suất tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Tăng trưởng GDP (GDP): Tăng trưởng kinh tế, thường được đo lường bằng mức tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), là một chỉ báo quan trọng phản ánh xu hướng mở rộng của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định, GDP tăng trưởng thể hiện sự gia tăng trong sản lượng hàng hóa và dịch vụ, đồng thời phản ánh sức khỏe tổng thể của nền kinh tế.

Theo lý thuyết chu kỳ kinh doanh (Business Cycle Theory) cho rằng các hoạt động tài chính, bao gồm cả tín dụng, có xu hướng vận động cùng chiều với chu kỳ kinh tế. Trong giai đoạn mở rộng, khi GDP tăng trưởng mạnh, các doanh nghiệp thường mở rộng sản xuất, đầu tư thêm máy móc, nguyên vật liệu và tuyển dụng lao động. Đồng thời, thu nhập của người tiêu dùng tăng lên, kéo theo sự gia tăng nhu cầu tiêu dùng và tín dụng tiêu dùng (Blanchard và Johnson, 2013). Điều này dẫn đến nhu cầu vay vốn từ các ngân hàng tăng lên đáng kể. Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Bên cạnh đó, theo lý thuyết tín dụng ngân hàng trong truyền dẫn vĩ mô (Macroeconomic Credit Channel Theory), tăng trưởng kinh tế sẽ cải thiện khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó giúp ngân hàng yên tâm mở rộng tín dụng do rủi ro tín dụng giảm. Khi các doanh nghiệp có dòng tiền tốt hơn và hộ gia đình có thu nhập ổn định hơn, ngân hàng có thể tăng hạn mức cho vay hoặc hạ điều kiện tín dụng để đáp ứng nhu cầu vốn ngày càng lớn từ thị trường.

Thực tiễn tại Việt Nam và các quốc gia đang phát triển cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP có liên hệ chặt chẽ với hoạt động cấp tín dụng của hệ thống ngân hàng. Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng mạnh, hệ thống ngân hàng thường ghi nhận mức tăng trưởng tín dụng cao hơn mức bình quân, bởi các khoản vay được giải ngân nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu vốn mở rộng sản xuất, đầu tư hạ tầng, và tiêu dùng lớn hơn từ các doanh nghiệp và cá nhân.

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Chun và Ardaaragchaa (2024) trên dữ liệu các ngân hàng châu Á đã xác nhận rằng tăng trưởng kinh tế là một yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến tăng trưởng tín dụng. Tại Việt Nam, Lê Tấn Phước (2017) cũng nhận thấy rằng những giai đoạn GDP tăng cao thường đi kèm với việc gia tăng tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần, nhờ sự cải thiện của cả cung và cầu tín dụng.

Từ những căn cứ lý luận và thực nghiệm nêu trên, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H7: Tăng trưởng GDP tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Tỷ lệ lạm phát (INF): Lạm phát phản ánh mức tăng chung của giá cả hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế qua thời gian. Khi lạm phát tăng cao, giá trị thực của đồng tiền suy giảm, làm giảm sức mua của người tiêu dùng và tác động đến cả người vay lẫn người cho vay trong hệ thống ngân hàng.

Theo lý thuyết tiền tệ cổ điển (Classical Monetary Theory), lạm phát là hệ quả trực tiếp của việc cung tiền tăng nhanh hơn so với tăng trưởng sản lượng thực (Friedman, 1970). Khi lạm phát gia tăng, Ngân hàng Trung ương thường áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt – điển hình là tăng lãi suất điều hành – để kiểm soát mức tăng giá. Hệ quả là chi phí vốn trong nền kinh tế cũng gia tăng, khiến việc vay mượn trở nên kém hấp dẫn hơn. Điều này trực tiếp ảnh hưởng đến hoạt động tín dụng của ngân hàng.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Shingjergji và Hyseni (2015) chỉ ra rằng lạm phát có tác động tiêu cực rõ rệt đến tăng trưởng tín dụng trong khu vực ngân hàng tại các quốc gia đang phát triển. Mức lạm phát cao không chỉ làm giảm nhu cầu tín dụng mà còn khiến các ngân hàng trở nên thận trọng hơn trong hoạt động cấp tín dụng mới, nhằm tránh rủi ro nợ xấu gia tăng.

Tại Việt Nam, trong các giai đoạn lạm phát tăng mạnh – như giai đoạn 2008 hoặc 2022 – mặt bằng lãi suất thường được điều chỉnh tăng mạnh, kéo theo sự suy giảm trong tăng trưởng tín dụng. Điều này cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa lạm phát và tín dụng là phù hợp với bối cảnh thực tế của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Từ những phân tích lý thuyết và thực tiễn nêu trên, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết:

Giả thuyết H8: Tỷ lệ lạm phát tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng của các NH TMCP Việt Nam

Bảng 3.1. Mô tả giả thuyết nghiên cứu

3.4. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

3.4.1. Phương pháp thu thập số liệu

Trong khuôn khổ nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp (secondary data) từ các nguồn công khai và đáng tin cậy. Dữ liệu được khai thác dưới dạng dữ liệu bảng (panel data) – sự kết hợp giữa dữ liệu chuỗi thời gian (time series) và dữ liệu không gian (cross-sectional), cho phép quan sát đồng thời sự thay đổi theo thời gian và sự khác biệt giữa các đơn vị ngân hàng.

Cụ thể, số liệu được thu thập từ 26 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2015 đến 2024 bởi đây là khoảng thời gian ngành ngân hàng Việt Nam có nhiều thay đổi quan trọng về khung pháp lý và chuẩn mực quản trị rủi ro, đặc biệt là sau khi Ngân hàng Nhà nước ban hành Thông tư 36/2014/TT-NHNN (có hiệu lực từ 2015) và các văn bản sửa đổi, đặt nền móng cho việc áp dụng Basel II trong hệ thống ngân hàng. Bên cạnh đó, giai đoạn này chứng kiến sự biến động mạnh của môi trường kinh tế vĩ mô, bao gồm tác động của đại dịch Covid-19 giai đoạn 2020–2022, tạo áp lực lớn lên hoạt động tín dụng, an toàn vốn và khả năng sinh lời của ngân hàng. Cuối cùng, dữ liệu giai đoạn 2015–2024 vừa đảm bảo tính liên tục trong chuỗi thời gian, vừa phản ánh bức tranh toàn diện từ thời kỳ trước khủng hoảng, trong khủng hoảng và phục hồi sau khủng hoảng, qua đó giúp kết quả nghiên cứu có giá trị tham chiếu thực tiễn và độ tin cậy cao hơn.

Nguồn dữ liệu chủ yếu bao gồm:

Báo cáo tài chính năm và báo cáo thường niên của các ngân hàng;
Cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Cổng thông tin Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM và Hà Nội;
Các trang thông tin tài chính như vn, cafef.vn, và financial statements công bố công khai trên website của các ngân hàng.
World Bank (Ngân hàng Thế giới)

Để đảm bảo tính nhất quán và khả năng so sánh, các số liệu được kiểm tra, chuẩn hóa và làm sạch trước khi đưa vào phân tích. Đồng thời, trong trường hợp thiếu dữ liệu hoặc báo cáo không đầy đủ, tác giả tiến hành loại bỏ các ngân hàng hoặc năm quan sát không đảm bảo chất lượng nhằm giữ độ tin cậy cho mẫu nghiên cứu.

Việc sử dụng dữ liệu thứ cấp mang lại nhiều ưu điểm như: tiết kiệm thời gian, chi phí thu thập; độ bao phủ rộng; phù hợp với yêu cầu mô hình định lượng; và đảm bảo tính khách quan. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là phụ thuộc vào độ chính xác của bên cung cấp dữ liệu gốc và khả năng bị thiếu dữ liệu trong một số chỉ tiêu theo thời gian.

3.4.2. Phương pháp xử lý số liệu Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng (panel data) – một dạng dữ liệu kết hợp giữa chuỗi thời gian (time series). Cụ thể, dữ liệu được thu thập từ 26 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn từ 2015 – 2024, từ đó cho phép phân tích đồng thời sự thay đổi theo thời gian và sự khác biệt giữa các đơn vị thể chế tài chính. Việc lưa chọn giai đoạn nghiên cứu từ 2015 – 2024 nhằm:

Bảo đảm độ dài chuỗi thời gian đủ để phân tích

Một trong những yêu cầu cơ bản của dữ liệu bảng là phải có số quan sát đủ lớn theo cả chiều không gian (các đơn vị ngân hàng) và thời gian (năm). Giai đoạn 10 năm từ 2015 đến 2024 cung cấp chuỗi thời gian tương đối dài, giúp tăng độ chính xác và độ tin cậy trong việc phát hiện các xu hướng, mô hình hoặc thay đổi hành vi tài chính theo thời gian.

Phản ánh giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ của hệ thống ngân hàng Việt Nam

Giai đoạn 2015 trở đi là thời kỳ hậu tái cấu trúc hệ thống ngân hàng giai đoạn 2011–2015 do Ngân hàng Nhà nước triển khai, các ngân hàng bắt đầu hoạt động ổn định hơn.

Trong giai đoạn này, nhiều chính sách cải cách tài chính, chuẩn Basel II, cũng như chuyển đổi số trong ngân hàng bắt đầu được đẩy mạnh, ảnh hưởng rõ rệt đến hoạt động huy động vốn, tín dụng và quản trị ngân hàng.

Ngoài ra, từ năm 2015 trở đi, các ngân hàng Việt Nam đã bắt đầu công bố báo cáo tài chính định kỳ theo chuẩn IFRS/VAS rõ ràng hơn, dữ liệu được chuẩn hóa tốt hơn. Điều này giúp đảm bảo tính khả thi trong thu thập dữ liệu, đồng thời tăng độ tin cậy khi xử lý và phân tích. Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Một trong những lợi thế nổi bật của dữ liệu bảng là khả năng nắm bắt được những thay đổi nội tại theo thời gian của từng ngân hàng cũng như sự khác biệt đặc trưng giữa các ngân hàng với nhau. Tuy nhiên, chính sự đa dạng đó cũng đặt ra những thách thức phương pháp luận, đặc biệt là nguy cơ thiên lệch (bias) do các yếu tố không quan sát được (unobserved heterogeneity), vốn có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhưng lại không được đo lường rõ ràng trong mô hình.

Nếu không lựa chọn đúng phương pháp hồi quy phù hợp, kết quả ước lượng có thể bị sai lệch và làm giảm độ tin cậy của các kết luận nghiên cứu. Do đó, trong quá trình xử lý và phân tích, nghiên cứu này áp dụng các phương pháp hồi quy phổ biến và phù hợp với dữ liệu bảng, bao gồm:

Hồi quy OLS thông thường

Hồi quy OLS truyền thống được sử dụng như một bước phân tích sơ bộ. Phương pháp này xem toàn bộ dữ liệu bảng như một tập hợp các quan sát độc lập, không phân biệt giữa từng đơn vị ngân hàng hay từng mốc thời gian cụ thể. Nói cách khác, mô hình này giả định rằng không có sự khác biệt đặc thù nào giữa các ngân hàng hoặc giữa các năm (Wooldridge, J, M., 2010).

Công thức tổng quát được biểu diễn như sau: Yi,t = β0 + β1Xi,t + ui,t

Phương pháp Pooled OLS bỏ qua ảnh hưởng tiềm ẩn của các yếu tố cá thể (bank-specific effects) hoặc yếu tố theo thời gian (time-specific effects), do đó có thể dẫn tới tình trạng phương sai thay đổi (heteroskedasticity) và tự tương quan (autocorrelation) – hai vấn đề có thể làm sai lệch ước lượng của mô hình (Wooldridge, J, M., 2010).

Hồi quy OLS với hiệu ứng cố định (FEM)

Để khắc phục những hạn chế nêu trên, nghiên cứu lựa chọn mô hình với hiệu ứng cố định (FEM) nhằm kiểm soát các yếu tố đặc trưng riêng biệt không quan sát được của từng ngân hàng. Đây là phương pháp cho phép từng đơn vị trong mẫu (ví dụ: từng ngân hàng) có tung độ riêng, tức là mô hình cho phép sự chênh lệch không quan sát được về đặc điểm cố hữu của từng ngân hàng, nhưng vẫn giả định rằng tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc là giống nhau cho tất cả các ngân hàng (Wooldridge, J, M., 2010).

Công thức mô hình FEM được thể hiện như sau: Yi,t = β0+ β1Xi,t + αi+ ui,t

Trong FEM, biến αi được đưa vào mô hình như một thành phần cố định để nắm bắt sự ảnh hưởng không thay đổi theo thời gian của mỗi ngân hàng – ví dụ như năng lực quản trị, mức độ chấp nhận rủi ro, khả năng tiếp cận thị trường, hoặc chiến lược kinh doanh. Khi các yếu tố này không được đưa vào phân tích, chúng có thể gây ra hiện tượng thiếu biến quan trọng (omitted variable bias) và làm sai lệch ước lượng hệ số các biến độc lập.

Mô hình FEM đặc biệt phù hợp với bối cảnh nghiên cứu này, bởi lẽ các ngân hàng trong hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam có quy mô, cấu trúc tài chính và chiến lược kinh doanh rất khác nhau. Ngoài ra, biến động theo thời gian của các yếu tố kinh tế vĩ mô (GDP, lạm phát, lãi suất) cũng ảnh hưởng đến hoạt động tín dụng của ngân hàng – điều mà mô hình FEM có thể kiểm soát hiệu quả thông qua phương pháp lấy sai phân hoặc trung bình cụ thể theo đối tượng (Wooldridge, J, M., 2010).

Hồi quy OLS với hiệu ứng nhẫu nhiên (REM) Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Trong phân tích dữ liệu bảng, bên cạnh mô hình hiệu ứng cố định (FEM), mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) cũng được xem là một phương pháp ước lượng phổ biến nhằm giải quyết những khác biệt không quan sát được giữa các đơn vị phân tích. Mô hình REM giả định rằng các yếu tố đặc thù của từng đối tượng (như ngân hàng) không cố định theo thời gian mà mang tính ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích trong mô hình (Wooldridge, J, M., 2010).

Cụ thể, mô hình REM được biểu diễn như sau: Yi,t = β0 + β1Xi,t + αi+ ui,t

Trong đó:

Yi,t: Biến phụ thuộc của đơn vị iii tại thời điểm ttt
Xi,t: Biến độc lập
β0, β1: Các hệ số hồi quy
μi: Thành phần nhiễu đặc thù của đơn vị iii (hiệu ứng ngẫu nhiên)
ϵi,t: Sai số ngẫu nhiên chung

Khác với mô hình FEM, trong đó hiệu ứng riêng αi được xem là hằng số không quan sát được và được đưa trực tiếp vào mô hình như một phần của hệ số hồi quy, thì ở REM, hiệu ứng riêng μi được coi là một biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất, độc lập với Xi,t và ϵi,t. Giả định then chốt trong mô hình REM là μi ∼ IID (0, σ²_μ) và không tương quan với các biến độc lập.

Do vậy, mô hình REM cho phép khai thác tốt hơn thông tin từ cả chiều dọc (theo thời gian) và chiều ngang (giữa các đơn vị chéo), đồng thời có thể sử dụng được cả các biến không thay đổi theo thời gian – điều mà mô hình FEM không cho phép. Tuy nhiên, nếu giả định về tính ngẫu nhiên không được đảm bảo (tức là μi có tương quan với Xi,t, thì việc sử dụng REM có thể dẫn đến ước lượng sai lệch và không nhất quán (Wooldridge, 2010).

Để quyết định nên sử dụng FEM hay REM, kiểm định Hausman thường được áp dụng. Kiểm định này có mục đích đánh giá xem liệu có mối tương quan đáng kể giữa các hiệu ứng riêng μi và các biến độc lập hay không. Nếu kiểm định cho kết quả bác bỏ giả thuyết rỗng (null hypothesis), tức là tồn tại tương quan, thì FEM là lựa chọn phù hợp hơn. Ngược lại, nếu không có bằng chứng về sự tương quan, mô hình REM sẽ mang lại kết quả hiệu quả hơn về mặt thống kê (Wooldridge, 2010).

Phương pháp Moment tổng quát (GMM – Generalized Method of Moments)

Trong các mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, một số giả định quan trọng như phương sai sai số không đổi (homoskedasticity) và không có hiện tượng tự tương quan (no autocorrelation) thường được đặt ra để đảm bảo tính hiệu quả của ước lượng OLS (Ordinary Least Squares) theo định lý Gauss-Markov. Tuy nhiên, trong thực tế nghiên cứu kinh tế và tài chính, đặc biệt với dữ liệu bảng (panel data), các giả định này thường không được đáp ứng, làm cho ước lượng OLS trở nên không hiệu quả, thậm chí bị chệch và sai lệch chuẩn. Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Cụ thể, trong bối cảnh nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng gồm nhiều ngân hàng thương mại cổ phần qua nhiều năm, khả năng xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các đơn vị ngân hàng là rất cao, do sự khác biệt về quy mô, chiến lược kinh doanh và mức độ quản trị rủi ro. Đồng thời, sai số giữa các kỳ thời gian cũng có thể tồn tại mối liên hệ, gây ra hiện tượng tự tương quan theo chuỗi thời gian. Khi các vấn đề này xảy ra, việc áp dụng các phương pháp truyền thống như OLS hoặc các mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) sẽ không đảm bảo được tính nhất quán và hiệu quả của ước lượng, từ đó ảnh hưởng đến độ tin cậy của các suy luận thống kê (Wooldridge, 2010).

Do đó, phương pháp Moment tổng quát (Generalized Method of Moments – GMM) được xem là một công cụ ước lượng phù hợp. GMM không yêu cầu giả định phương sai sai số đồng nhất, có khả năng xử lý hiện tượng tự tương quan và đặc biệt hữu ích trong các mô hình có biến nội sinh hoặc biến phụ thuộc trễ. GMM tận dụng các điều kiện moment từ dữ liệu – tức là các điều kiện kỳ vọng bằng 0 giữa biến công cụ và sai số – để xây dựng hàm mục tiêu và tiến hành ước lượng các tham số mô hình một cách hiệu quả.

Cụ thể, nghiên cứu sử dụng:

Mô hình sai phân GMM (Difference GMM) theo Arellano và Bond (1991), trong đó biến phụ thuộc và các biến nội sinh được sai phân để loại bỏ yếu tố không quan sát cố định theo thời gian.

Đồng thời, để tăng cường hiệu quả ước lượng, nghiên cứu áp dụng mô hình hệ thống GMM (System GMM) theo Blundell và Bond (1998), kết hợp cả mô hình sai phân và mô hình theo mức (level equation) để tận dụng tốt hơn thông tin trong dữ liệu (Wooldridge, 2010).

Tóm tắt Chương 3 Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

Chương 3 tập trung trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng nhằm phân tích các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam. Trước hết, chương này mô tả quy trình nghiên cứu gồm các bước chính: xác định vấn đề nghiên cứu, xây dựng cơ sở lý thuyết, thiết lập mô hình và giả thuyết nghiên cứu, thu thập dữ liệu, cùng với xử lý và phân tích kết quả.

Tiếp đó, mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, trong đó biến phụ thuộc là tăng trưởng tín dụng, còn các biến độc lập bao gồm: tỷ lệ huy động vốn, tỷ lệ nợ xấu, vốn chủ sở hữu, khả năng thanh khoản, quy mô ngân hàng, lãi suất, tăng trưởng GDP và lạm phát. Từ mô hình này, tác giả đề xuất các giả thuyết nghiên cứu nhằm kiểm định hướng tác động kỳ vọng của từng biến độc lập đến tăng trưởng tín dụng của các NHTMCP.

Phần cuối của chương trình bày phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu. Cụ thể, dữ liệu nghiên cứu được khai thác từ báo cáo tài chính của các NHTMCP kết hợp với số liệu kinh tế vĩ mô trong giai đoạn nghiên cứu. Về phương pháp xử lý, nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) và thực hiện chuỗi kiểm định mô hình, bao gồm kiểm định lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM), kiểm định các khuyết tật mô hình như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan, và cuối cùng áp dụng phương pháp ước lượng GMM để khắc phục các vấn đề nội sinh cũng như tăng độ chính xác của kết quả. Cách tiếp cận này giúp đảm bảo tính tin cậy, ổn định và giá trị thực tiễn của các kết quả ước lượng Luận văn: PPNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: KQNC Yếu tố đến tăng trưởng tín dụng các ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website: https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com

Post Views: 14