Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng hay nhất năm 2024 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: Phân tích các yếu tố tác động đến thu nhập ngoài lãi tại 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.

Trên cơ sở mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu được trình bày ở chương 3. Chương 4 sẽ trình bày kết quả của tiến trình phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng các theo phương pháp Bayes. Kế tiếp đó là bàn luận về kết quả của nghiên cứu để xác định các yếu tố có tác động đến TNNL tại các NHTM CP Việt Nam.

4.1. Thống kê mô tả về dữ liệu nghiên cứu

Thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu của đề tài được trình bày trong Bảng 4.1, trình bày các tiêu chí, bao gồm các giá trị như: giá trị trung bình, giá trị về độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và số quan sát của các biến số. Kế tiếp, phần này sẽ phân tích tổng quan về mẫu dữ liệu nghiên cứu, đưa ra những nhận định căn bản về các số biến trong mô hình, kết hợp với mẫu dữ liệu thu thập được trên bảng Excel, phân tích về các giá trị đặc biệt xuất hiện trong bảng dữ liệu.

Đầu tiên, trong phần này nghiên cứu sẽ thống kê mô tả dữ liệu các biến qua các năm để thấy rõ được một cách tổng quan.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Nguồn: tính toán của tác giả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Thông qua kết quả của bảng 4.1, có thể nhận ra rằng các NHTM CP Việt Nam có sự chênh lệch rất lớn được thể hiện qua giữa giá trị quan sát nhỏ nhất và quan sát lớn nhất. Ngoài ra, thấy biến NII, có xuất hiện giá trị âm. Cụ thể hơn khi lợi nhuận phần lớn của các NHTM CP đều đến từ nguồn thu chính là từ tín dụng, chưa kể, biến giải thích NII có thể thấy là rất nhỏ, kể cả giá trị nhỏ nhất và lớn nhất. Kết quả trên là hoàn toàn hợp lý, vì trong một số giai đoạn nền kinh tế gặp những biến động đột biến, thì các khoản kinh doanh từ hoạt động dịch vụ, hoạt động kinh doanh ngoại hối và vàng, mua bán chứng khoán kinh doanh, mua bán chứng khoán đầu tư, thu nhập từ góp vốn, mua cổ phần rất có thể sẽ bị lỗ, dẫn đến TNNL bị âm.

Thứ nhất là biến được giải thích NII của 20 NHTM CP Việt Nam ở bảng 4.1 có giá trị trung bình 0,004646 (0,46%), cho thấy được trung bình tỷ lệ TNNL trên tổng tài sản bình quân NHTM CP Việt Nam trong giai đoạn 2012-2021 là khá thấp. Cụ thể, NII có giá trị lớn nhất là 0,021153 (2,12%) (NII của mã chứng khoán TCB năm 2017), giá trị nhỏ nhất là -0,00589 (-0,59%) (NII của mã chứng khoán ACB năm 2012). Bên cạnh đó, với độ lệch chuẩn là 0,003742 hay là 0,74%, điểu này cho thấy rằng sự biến động của TNNL tại các ngân hàng đang không đều.

Biểu đồ 4.1: Tỷ suất NII trung bình tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2012-2021

Từ đồ thị của hình 4.1, ta thấy NII trung bình tại các NHTM CP có sự biến động không đồng đều trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2015, khi xu hướng tăng trưởng không ổn định, tuy nhiên đến giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2021 tăng trưởng của NII trung bình tương đối mạnh và ổn định. Cụ thể, tăng mạnh từ 2015 với giá trị trung bình là 0,28% lên đến 0,72% vào năm 2021. Từ năm 2019 đến 2021, NII có sự tăng trưởng ổn định khi tăng qua mỗi năm tăng giao động từ 0,1%.

Thứ hai là biến giải thích EXP của 20 NHTM CP Việt Nam từ dữ liệu của bảng 4.1 có giá trị trung bình 0.007015 (0,7%), cho thấy rằng trung bình tỷ lệ dự phòng rủi ro trên tổng tài sản của các NHTM CP Việt Nam trong giai đoạn 20122021 là khá thấp. Cụ thể hơn, EXP có giá trị lớn nhất là 0,036287 (EXP của mã chứng khoán VPB năm 2019) và giá trị nhỏ nhất là 0,0000421 (EXP của mã chứng khoán KLB năm 2020), qua đó cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro trên tổng tài sản của các ngân hàng là không đều. Ngoài ra, với độ lệch chuẩn là 0,006033 (0,60%) của EXP cho thấy rằng, tỷ chi phí dự phòng trên tổng tài sản giữa các ngân hàng ít có sự biến động.

Biểu đồ 4.2: Tỷ lệ EXP trung bình tại các ngân hàng thương mai cổ phần Việt Nam giai đoạn 2012-2021

Từ đồ thị của hình 4.2, nhìn nhận một cách tổng quan, tỷ suất EXP trung bình của các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2012-2021 có xu hướng biến động tương đối không quá lớn, cụ thể hơn trong giai đoạn 2019 và 2021 thì tỷ suất EXP đang có chiều hướng đi lên tương đối ổn định từ 0,11% đến 0,12%. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Thứ ba là biến giải thích LOAN, thể hiện tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản của ngân hàng. Từ dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị trung bình LOAN của các NHTM CP Việt Nam là rất cao, 0,912185 (91.21%). Giá trị nhỏ nhất là 0,761619 (76,16%) (LOAN của mã chứng khoán SGB, năm 2013) và giá trị lớn nhất là 0,961772 (96,17%) (LOAN của mã chứng khoán BID, năm 2017), mức chênh lệch khá là khá lớn. Điều này cho thấy thực tế rằng, tỷ lệ cho vay khách hàng là chỉ số quan trọng, chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu tổng tài sản của các ngân hàng. Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của LOAN là 0,037941 (3,79%) cho thấy biến này có sự biến động không quá lớn tại các ngân hàng.

Biểu đồ 4.3: Tỷ lệ LOAN trung bình tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2012- 2021

Từ đồ thị của hình 4.3, xét về mặt tổng thể,  tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của các ngân hàng có xu hương tăng trưởng qua từng năm trong giai đoạn 2012 -2021, tuy nhiên đang có sự chững lại từ năm 2015, bởi các ngân hàng được thực hiện theo chỉ đạo của NHNN về việc điều hành tăng trưởng tín dụng song song với huy động vốn phù hợp để đảm bảo thanh khoản. Bên cạnh đó, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có đà giảm nhẹ tỷ trọng từ năm 2019 đến 2021 (khoảng 0,5-1%), điều này bị ảnh hưởng trực tiếp từ khi các doanh nghiệp đối mặt với nhiều khó khăn từ việc giảm đơn hàng từ nước ngoài, cũng như các lệnh giãn cách để đảm bảo sức khoẻ, tính mạng, dẫn đến việc hạn chế vay vốn tín dụng để đầu tư mở rộng, phục vụ sản xuất kinh doanh, cũng như nhu cầu vay vốn tiêu dùng của người dân giảm sút, khi thắt chặt chi tiêu và hạn chế đi lại.

Thứ tư là biến giải thích EQT, thể hiện tỷ trọng vốn chủ sở hữu trong cơ cấu tài sản của ngân hàng. Từ dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị EQT bình quân của các NHTM CP Việt Nam là khá thấp, 0,087815 (8,78%). Giá trị nhỏ nhất là 0,038228 (3,82%) (EQT của mã chứng khoán BID, năm 2017) và giá trị lớn nhất là 0,238381 (23,84%) (EQT của mã chứng khoán SGB, năm 2013), mức chênh lệch khá lớn. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của EQT là 0,037941 (3,79%), cho thấy độ biến động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là không quá lớn. Điều này là hợp lý khi phần lớn nguồn vốn để kinh doanh của ngân hàng là từ vốn nguồn tiền gửi tiết kiệm, phần vốn chủ sở hữu của các ngân hàng thường dùng để tập trung đầu tư cơ sở vật chất, phát triển công nghệ và các tài sản dài hạn khác,… do đó ít có sự biến động mạnh.

Biểu đồ 4.4: Tỷ lệ EQT trung bình tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2012- 2021

Từ đồ thị của hình 4.4, xét về mặt tổng thể giai đoạn giảm nguồn vốn chủ sỡ hữu của các NHTM CP Việt Nam chia làm 2 giai đoạn. Giai đoạn 1 là từ năm 2012 đến năm 2017, giảm khoảng 0,05%. Giai đoạn 2 là từ năm 2017 đến năm 2021, tăng nhẹ khoảng 0,01%. Từ năm 2017 thì các ngân hàng có sự ổn định từ nguồn vốn chủ sỡ hữu, khi mà giai đoạn này NHNN đưa ra các quy định để tăng cường và đảm bảo an toàn vốn cho các NHTM CP, để các ngân hàng có thể hoạt động một cách an toàn và ổn định.

Thứ năm là biến giải thích DEP, thể hiện tỷ trọng tiền gửi trong cơ cấu tổng tài sản. Từ dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị trung bình DEP của các NHTM CP Việt Nam là khá cao, 0,689458 (68,95%). Giá trị nhỏ nhất là 0,414081 (41,41%) (DEP của mã chứng khoán EIB, năm 2012) và giá trị lớn nhất là 0,893717 (89,37%) (DEP của mã chứng khoán STB, năm 2015), mức chênh lệch là khá lớn. Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của DEP là 0,102987 (10,3%), cho thấy sự biến động là khá lớn.

Điều này hàm ý rằng, có sự phân hóa về khoản mục tiền gửi giữa các ngân hàng, khi mà khoản mục này phụ thuộc khá lớn vào chính sách lãi suất tiền gửi, chính sách khuyến kích huy động trong từng thời kì và uy tín của từng ngân hàng.

Biểu đồ 4.5: Tỷ lệ DEP trung bình tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2012- 2021

Từ đồ thị của hình 4.5, xét về mặt tổng thể giai đoạn tăng mạnh tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản của các NHTM CP Việt Nam là từ năm 2012 đến năm 2015, tăng khoảng 3%. Tiếp đến trong gia đoạn 2015-2020, tỷ lệ DEP có xu hướng ổn định xung quanh mức trung bình là 68%. Điều này có thể cho thấy rằng, các ngân hàng đang có sự điều chỉnh tỷ trọng tiền gửi trên tổng tài sản ở mức ổn định, tránh sự tăng trưởng quá nóng, dẫn đến rủi ro về lãi suất, cạnh tranh không lành mạnh giữa các ngân hàng (chi lãi ngoài) thông qua sự quản lý của NHNN. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Thứ sáu là biến giải thích SIZE, thể hiện quy mô ngân hàng của ngân hàng.

Từ dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị bình quân SIZE của các NHTM CP Việt Nam là 18,86,  giá trị nhỏ nhất là 16,50 (SIZE của mã chứng khoán SGB, năm 2013) và giá trị lớn nhất là 21,29 (SIZE của mã chứng khoán BID, năm 2021), mức chênh lệch là không quá lớn giữa các ngân hàng. Thêm vào đó, biến SIZE có độ lệch chuẩn là 1,18, phản ánh sự biến động chỉ số SIZE là không quá cao. Điều này cho thấy rằng, chỉ số SIZE quy mỗ giữa các ngân hàng không có sự chênh lệch quá lớn.

Biểu đồ 4.6: Quy mô SIZE trung bình tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2012-2021

Từ đồ thị của hình 4.6, xét về mặt tổng thể, quy mô của các NHTM CP Việt Nam  đang có xu hướng tăng trưởng qua từng năm. Điều này là hợp lý, khi giai đoạn này có sự sáp nhập, gia tăng nguồn vốn thông qua hoạt động phát hành cổ phần, cũng như tăng trưởng từ nguồn tiền gửi tiết kiệm, tăng trưởng tín dụng,… Quy mô ngân hàng thể hiện phần nào năng lực tài chính và năng lực cạnh tranh của ngân hàng, từ đó giúp các ngân hàng có những lợi thế quan trọng trong việc phát triển tổ chức, tạo uy tín trên thị trường, thu hút khách hàng sử dụng dịch vụ, nguồn lực để đầu tư sinh lời từ các hoạt động phi tín dụng,… từ đó gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng.

Thứ bảy là biến giải thích LIQ, thể hiện tính thanh khoản của ngân hàng. Từ dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị bình quân LIQ của các NHTM CP Việt Nam là 17,11. Giá trị nhỏ nhất là 13,83 (LIQ của mã chứng khoán SGB, năm 2014) và giá trị lớn nhất là 19,63 (LIQ của mã chứng khoán VCB, năm 2017), mức chênh lệch là tương đối chấp nhận được. Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của LIQ là 1,16, cho thấy biến động chỉ số LIQ giữa các ngân hàng là không lớn. Điều này cho thấy rằng tính thanh khoản của các ngân hàng trong gia đoạn này ít có sự khác biệt và biến động.

Biểu đồ 4.7: Thanh khoản LIQ trung bình tại các NHTM CP Việt Nam giai đoạn 2012-2021

Từ đồ thị của hình 4.7, xét về mặt tổng thể có thể nhận thấy, chỉ số LIQ của các ngân hàng có xu hướng ổn định và tăng trưởng theo từng năm. Từ đó, có thể thấy rằng trong giai đoạn 2012-2021, tính thanh khoản của các ngân hàng đang được duy trì ở mức tăng trưởng ổn định. Điều này thể hiện rằng, nguồn tiền mặt cũng như tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác, tiền gửi tại NHNN là tương đối ổn định và phù hợp với kế hoạch hoạt động của ngân hàng cũng như yêu cầu từ NHNN, qua đó để đảm bảo cho ngân hàng tính ổn định cần thiết, an toàn thanh khoản cho sự phát triển của các NHTM CP Việt Nam, góp phần cho giai đoạn bứt tốc của nền kinh tế.

Thứ tám là biến giải thích GDP, thể hiện tăng trưởng của kinh tế. Từ dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị trung bình GDP của nền kinh tế là khá cao 0,058349 (5,83%). Giá trị nhỏ nhất là 0,025616 (2,56%) (GDP của năm 2021) và giá trị lớn nhất là 0,07465 (7,45%) (GDP của năm 2018). Độ lệch chuẩn của GDP là 0,016873 (1,69%), cho thấy sự biến động của GDP trong giai đoạn này là tương đối ổn định.

Biểu đồ 4.8: Tỷ lệ tăng trưởng GDP của nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 2012- 2021

Từ đồ thị của hình 4.8, xét về mặt tổng thể tăng trưởng GDP của Việt Nam trong thời kì 2012-2021 có thể chia làm 2 giai đoạn. Giai đoạn 1 là từ năm 2012 đến năm 2019, giai đoạn này cho thấy sự tăng trưởng ổn định của nền kinh tế Việt Nam, mức tăng trung bình khoảng 6%/năm, đây là giai đoạn nền kinh tế đang có đà hồi phục nhanh sau khi bị tác động tiêu cực khi khủng hoảng tài chính toàn cầu diễn ra bắt đầu từ năm 2008, điều này thể hiện kết quả rất tốt từ những nỗ lực điều hành của Chính phủ và sự đồng hành của cả nền kinh tế. Giai đoạn 2 là từ năm 2019 đến năm 2021, giai đoạn này là giai đoạn giảm mạnh của nền kinh tế Việt Nam. Do nền kinh tế Việt Nam vừa trải qua 2 năm do ảnh hưởng của dịch bệnh, khiến tăng trưởng kinh tế bị chậm lại. Tuy nhiên, so với phần nhiều các Quốc gia trên thế giới, GDP tăng trưởng âm, thì tăng trưởng GDP của Việt Nam vẫn đạt mức tăng trưởng dương, đây cũng là điểm hết sức đáng ghi nhận, sau những nỗ lực của Việt Nam trong giai đoạn cực kỳ khó khăn của nền kinh tế toàn cầu. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Thứ chín là biến giải thích INF, thể hiện lạm phát tính toán dựa trên chỉ số giá CPI của nền kinh tế Việt Nam. Từ dữ liệu từ bảng 4.1, với giá trị trung bình INF của nền kinh tế là tương đối chấp nhận được 0,037983 (3,8%). Giá trị nhỏ nhất là 0,006312 (0,63%) (INF của năm 2015) và giá trị lớn nhất là 0,090947 (9,1%) (INF của năm 2012). Độ lệch chuẩn của INF là 0,02299 (2,3%), cho thấy chỉ số lạm phát có sự biến động tương đối ổn định.

Biểu đồ 4.9: Tỷ lệ lạm phát INF của nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 2012-2021

Từ đồ thị của hình 4.9, xét về mặt tổng thể có thể chia biến động của chỉ số lạm phát tại Việt Nam thời kì 2012-2021 làm 2 giai đoạn. Giai đoạn 1 là từ năm 2012 đến năm 2015, sự tác động nặng nề của suy thoái kinh tế bắt đầu từ năm 2008, làm cho chỉ số lạm phát vượt lên ngưỡng 2 con số, việc chỉ số làm phát giảm mạnh từ năm 2012 đến năm 2015 cho thấy nỗ lực điều tiết vĩ mô của Nhà nước nhằm kìm hãm lạm phát, để khôi phục nhanh nền kinh tế trong gia đoạn này. Trong giai đoạn 2016 – 2020, đây là giai đoạn cần cho sự bứt phá, trong quyết tâm giữ lạm phát ở mức phù hợp, làm cơ sở để nền kinh tế phục hồi, do vậy chỉ số lạm phát duy trì ở mức từ 2,67% – 3,54%, từ đó tạo động lực giúp tăng trưởng GDP bền vững, xây đựng và phát triển kinh tế lành mạnh.

4.2. Phân tích tương quan

Nghiên cứu được thực hiện dựa trên số liệu của 20 NHTM CP Việt Nam trong khoảng thời gian 10 năm (2012-2021). Dựa trên dữ liệu này, nghiên cứu xác định hệ số tương quan giữa các biến số, kết quả được trình bày tại bảng 4.2 như sau:

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Nguồn: tính toán của tác giả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

4.2.1. Tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy, biến NII và các biến LOAN, EQT, DEP, SIZE, LIQ, GDP và INF có tương quan là thấp, cho thấy tỷ lệ TNNL và các biến giải thích là ít có sự tương quan với nhau.

4.2.2. Tương quan giữa các biến giải thích với nhau

Từ kết quả của Bảng 4.2 cho thấy, tương quan giữa các biến giải thích với nhau là khá thấp, tất cả các cặp hệ số tương quan đều nhỏ hơn 50%, trừ biến quy mô SIZE với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản EQT; biến quy mô SIZE và biến thanh khoản LIQ là trên 50%. Do các biến không có mối quan hệ tương quan mạnh nên không có biến nào cần loại khỏi mô hình.

4.3. Phân tích hồi quy dữ liệu, kiểm định lựa chọn mô hình

4.3.1. Kết quả hồi quy dữ liệu 

Kết quả ước lượng Bayes

Mô hình 1: Hồi quy tuyến tính Bayes sử dụng tiên nghiệm mặc định: Tiên nghiệm cho tất cả các tham số có phân phối chuẩn normal (0,10.000), tiên nghiệm cho phương sai là tiên nghiệm phi thông tin igmma (0.01,0.01).

Kết quả ước lượng mô hình 1 được trình bày ở dưới:

Bảng 4.3: Kết quả ước lượng mô hình 1

Nguồn: tính toán của tác giả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Mô hình 2: Hồi quy tuyến tính Bayes sử dụng tiên nghiệm đa thức zellners: Tiên nghiệm cho tất cả các tham số là zellners, tiên nghiệm cho phương sai là igmma được Tác giả sử dụng ước lượng OLS để chọn ra giá trị bậc tự do, phương sai của tiên nghiệm Zellner’s g-prior các giá trị này sẽ được sử dụng để đưa vào một mô hình Bayes

Kết quả ước lượng OLS được trình bày ở bảng dưới:

Bảng 4.4: Kết quả ước lượng OLS

Nguồn: tính toán của tác giả

Dựa theo kết quả ước lượng OLS tính được:

• Chỉ số Dimension of distribution là 8
• Bậc tự do: df = 199 -> df/2 = 99.5
• Phương sai: df/2*MS = 199/2*0.000014005 = 0.001393498

Sử dụng các chỉ số của ước lượng OLS vào phân tích hồi quy mô hình 2. Kết quả ước lượng mô hình 2 được trình bày ở dưới:

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình 2 Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Nguồn: tính toán của tác giả

Mô hình 3: Hồi quy tuyến tính Bayes sử dụng tiên nghiệm phân phối chuẩn thông tin: Tiên nghiệm cho tất cả các tham số là phân phối chuẩn normal (0,1), tiên nghiệm cho phương sai là tiên nghiệm phi thông tin igmma (0.01,0.01).

Kết quả ước lượng mô hình 3 được trình bày ở bảng dưới:

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng mô hình 3

Nguồn: tính toán của tác giả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Mô hình 4: Hồi quy tuyến tính Bayes sử dụng tiên nghiệm phi thông tin: Tiên nghiệm cho tất cả các tham số là flat, tiên nghiệm cho phương sai là jeffreys.

Kết quả ước lượng mô hình 4 được trình bày ở dưới:

Bảng 4.7: Kết quả ước lượng mô hình 4

Nguồn: tính toán của tác giả

Mô hình 5: Hồi quy tuyến tính Bayes sử dụng thuật toán Gibbs (Gibbs sampling): Tiên nghiệm cho tất cả các tham số là phân phối chuẩn normal (0,10.000), tiên nghiệm cho phương sai là tiên nghiệm phi thông tin igamma (0.01,0.01).

Kết quả ước lượng mô hình 5 được trình bày ở dưới:

Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình 5

Nguồn: tính toán của tác giả

4.3.2. Lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho phân tích tiếp theo Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Để lựa chọn được mô hình phù hợp nhất với dữ liệu trong 5 mô hình trên, nhóm nghiên cứu sử dụng 2 kiểm định là kiểm định chuẩn thông tin Bayes và kiểm định mô hình Bayes:

Kiểm định tiêu chuẩn thông tin Bayes (Bayes factor test)

Bảng 4.9: Kết quả so sánh theo tiêu chuẩn thông tin Bayes

Nguồn: tính toán của tác giả

Mô hình phù hợp là mô hình có DIC nhỏ nhất, log (ML) lớn nhất và log (BF) lớn nhất. Dựa vào kết quả kiểm định trên, ta thấy log (ML), log (BF) của mô hình 2 là lớn nhất và DIC của mô hình 2 là gần nhỏ nhất, do đó chọn mô hình 2. Để chắc chắn hơn về kết quả lựa chọn mô hình, nhóm nghiên cứu tiếp tục thực hiện thêm kiểm định mô hình Bayes.

• Kiểm định mô hình Bayes (Bayes Model test)
• Kết quả kiểm định mô hình Bayes được trình bày ở dưới:

Bảng 4.10: Kết quả so sánh theo kiểm định mô hình Bayes

Nguồn: tính toán của tác giả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Mô hình phù hợp là mô hình có P(M|y) lớn nhất. Dựa vào kết quả kiểm định trên cho cho thấy P(M|y) – xác suất tồn tại các mô hình là như nhau. Tuy nhiên Log(ML) của mô hình 2 vẫn đảm bảo lớn nhất.

Từ 2 phép so sánh trên tác giả thực hiện chọn mô hình 2 để tiếp tục suy diễn thống kê. Vì nghiên cứu đang dùng thuật toán MCMC nên để tiến tới suy diễn thống kê thì phải kiểm tra tính hội tụ của mô hình đã lựa chọn.

Kiểm định hội tụ của chuỗi MCMC đối với mô hình 2

Sử dụng lại kết quả ước lượng mô hình 2 ở trên.

Bảng 4.11: Kết quả ước lượng mô hình 2

Nguồn: tính toán của tác giả Quan sát bảng của mô hình 2:

• Sai số chuẩn MCSE của các biến độc lập đều < 0,1 => đạt
• Acceptance rate = 0.3654 (nằm trong khoản 0.1-0.5) => chấp nhận
• Efficiency avg = 0.03708 > 0.01 => chấp nhận

Kiểm tra hội tụ của chuỗi MCMC (mặc định) qua biểu đồ vết: 

Biểu đồ 4.10: Kết quả kiểm định chuỗi hội tụ MCMC thông qua biểu đồ vết

Quan sát biểu đồ trên, phân phối của các tham số chưa chuyển động nhanh về phía một hằng số, vẫn còn các chuyển động lệch so với xu hướng chung, chứng tỏ hội tụ của chuỗi MCMC cho các tham số chưa đạt yêu cầu.

Dựa vào kết quả từ biểu đồ trên cho thấy các tham số chưa hội tụ vì vậy nhóm nghiên cứu cho rằng với mẫu (MCMC sample size) mặc định 10,000 chưa đủ tin cậy, vẫn còn nghi vấn để kết luận suy diễn thống kê vì vậy ta tăng mẫu từ 10,000 lên 50,000, làm mỏng mẫu (thinning (3)) và khóa phương sai (block({sigma2})).

Kết quả ước lượng của mô hình 2 sau khi thực hiện các biện pháp hiệu chỉnh được trình bày ở bảng 4.12 :

Bảng 4.12: Kết quả ước lượng mô hình 2 (hiệu chỉnh) Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Nguồn: tính toán của tác giả Quan sát bảng 4.12:

• Sai số chuẩn MCSE của các biến độc lập đều dưới mức 0,1 => đạt yêu cầu. – Tỷ lệ chấp thuận (Acceptance rate) là 0,342 (thoả mức trong khoảng 0,1 đến 0,5) => đạt yêu cầu.
• Hiệu quả mẫu trung bình (Efficiency agv) là 0,078 đạt trên mức 0,01 => đạt yêu cầu.

Vì nghiên cứu đang dùng thuật toán MCMC nên để tiến tới suy diễn thống kê thì phải kiểm tra tính hội tụ của mô hình đã lựa chọn Kiểm định hội tụ lại bằng thông qua biểu đồ vết Kết quả kiểm định được thể hiện qua biểu đồ sau:

Biểu đồ 4.11: Kết quả kiểm định chuỗi hội tụ MCMC thông qua biểu đồ vết cho mô hình 2 (hiệu chỉnh)

Quan sát biểu đồ 4.11, phân phối của các tham số chuyển động nhanh về phía một hằng số chứng tỏ chuỗi MCMC hội tụ.

Kiểm định hội tụ thông qua biểu đồ tự tương quan Kết quả kiểm định được thể hiện qua biểu đồ sau:

Biểu đồ 4.12: Kết quả kiểm định chuỗi hội tụ MCMC thông qua biểu đồ tự tương quan cho mô hình 2 (hiệu chỉnh)

Từ biểu đồ trên ta thấy, độ trễ của các biến mất rất nhanh sau khoảng dưới 10 nên chuỗi MCMC đều hội tụ.

Từ các kiểm định trên, tác giả kết luận rằng chuỗi MCMC của mô hình 2 (hiệu chỉnh) là hội tụ và có thể sử dụng kết quả ước lượng để suy diễn thống kê.

4.3.3. Kiểm định khoảng tin cậy Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

• Sử dụng lại kết quả ước lượng mô hình 2 ở trên
• Từ kết quả trên, cho ta thấy chuỗi MCMC hội tụ
• Kiểm định xác suất các khoảng tin cậy

Kết quả kiểm định xác suất các khoảng tin cậy được trình bày ở bảng sau đây:

Bảng 4.13: Kết quả kiểm định xác suất khoảng tin cậy

Nguồn: tính toán của tác giả

Như vậy, dựa kết quả ở Bảng 4.12 của mô hình 2 (hiệu chỉnh), mô hình nghiên cứu sẽ được viết lại dưới dạng phương trình toán học như sau:

NII = -0,3389 + 0,00668*EXP – 0,005291*LOAN + 0,04838*EQT – 0,01421*DEP +0,00269*SIZE – 0,00056*LIQ – 0,02834*GDP – 0,03240*INF + ui

4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu về mặt kỹ thuật Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Dựa vào kết quả ước lượng ở bảng 4.12 và bảng 4.13, trên cơ sở đã chấp nhận các giá trị của MCSE, chỉ số Acceptance rate và Efficiency, tác giả đưa ra các kết luận sau:

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập EXP (0,00668) thuộc khoảng tin cậy [(-0,0137); (0,0305) => Vậy biến EXP tác động dương và tác động yếu đến biến NII vì khoảng tin cậy chứa 0. Biến EXP tăng 1 đơn vị thì biến NII tăng 0,00668 đơn vị.

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập LOAN (0,00529) thuộc khoảng tin cậy [(-0,0104); (-0,00017)] => Vậy biến LOAN tác động âm và tác động mạnh đến biến NII vì khoảng tin cậy không chứa 0. Biến LOAN tăng 1 đơn vị thì biến NII giảm 0,00529 đơn vị.

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập EQT (0,04838) thuộc khoảng tin cậy [(0,0353); (0,0613)] => Vậy biến EQT tác động dương và tác động mạnh đến biến NII vì khoảng tin cậy không chứa 0. Biến EQT tăng 1 đơn vị thì biến NII tăng 0,04838 đơn vị.

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập DEP (-0,01421) thuộc khoảng tin cậy [(-0,0062); (0,0035)] => Vậy biến DEP tác động âm và tác động yếu đến biến NII vì khoảng tin cậy chứa 0. Biến DEP tăng 1 đơn vị thì biến NII giảm 0,01421 đơn vị.

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập SIZE (0,00269) thuộc khoảng tin cậy [(0,0017); (0,0037)] => Vậy biến SIZE tác động dương và tác động mạnh đến biến NII vì khoảng tin cậy không chứa 0. Biến SIZE tăng 1 đơn vị thì biến NII tăng 0,00269 đơn vị.

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập LIQ (-0,00056) thuộc khoảng tin cậy [(-0,0015); (0,0003)] => Vậy biến LIQ tác động âm và tác động yếu đến biến NII vì khoảng tin cậy chứa 0. Biến LIQ tăng 1 đơn vị thì biến NII giảm 0,00056 đơn vị.

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập GDP (-0,02834) thuộc khoảng tin cậy [(-0,0547); (-0,0043)] => Vậy biến GDP tác động âm và tác động mạnh đến biến NII vì khoảng tin cậy không chứa 0. Biến GDP tăng 1 đơn vị thì biến NII giảm 0,02834 đơn vị.

Với xác suất 95%, giá trị thực hệ số hồi quy của biến độc lập INF (-0,03240) thuộc khoảng tin cậy [(-0,0523); (-0,0125)] => Vậy biến INF tác động âm và tác động mạnh đến biến NII vì khoảng tin cậy không chứa 0. Biến INF tăng 1 đơn vị thì biến NII giảm 0,03240 đơn vị.

Với xác suất 95%, hệ số cố định _cons (-0.03389) thuộc khoảng tin cậy  [(-0.0436); (-0.0238)]

4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu về mặt kinh tế

Quan sát bảng 4.15, xác suất tác động của các biến LOAN, EQT, DEP, SIZE LIQ, GDP, INF đến mạnh đến biến NII (trên 70%), riêng xác suất tác động của biến EXP đến biến NII là yếu (nằm trong khoản từ trên 60% đến dưới 70%).

• Nghiên cứu xin được đưa ra các nhận định sau:

Biến EXP và NII có mối quan hệ tuyến tính cùng chiếu, xác suất tác động dương của biến EXP đến NII là tương đối thấp 68,5%, ngược lại với giả thuyết ban đầu của nghiên cứu đưa ra. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Damankah & cộng sự (2014), điều này có thể giải thích rằng khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng tài sản tăng, đồng nghĩa với việc các khoản cấp tín dụng của ngân hàng đang gặp vấn đề, và đang trong giai đoạn cần phải tăng trích lập các khoản tiền mặt, lợi nhuận để đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn. Từ đó, sẽ tạo tác động đến việc tìm kiếm và phát triển các nguồn thu nhập khác ngoài thu nhập từ tín dụng truyền thốn, điều này sẽ thúc đẩy các ngân hành tập trung nguồn lực vào việc tiến hành việc đa dạng hoá thu nhập, đầu tư vào các nguồn TNNL, từ đó có tác dpdpmg tích cực đến việc cải thiện và nâng cao TNNL của các ngân hàng.

Biến LOAN và NII có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều, xác suất tác động âm của biến LOAN đến NII là 97,8%, phù hợp với chiều kỳ vọng mà tác giả đưa ra, tương đồng với các nghiên cứu của của Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Hamdi và cộng sự (2017). Điều này cũng khá phù hợp với thực trạng kinh doanh tại các NHTM Việt Nam, các ngân hàng có quy mô cho vay khách hàng lớn sẽ tăng cường tập trung vào việc xây dựng và phát triển nguồn thu nhập từ lãi, tập trung sử dụng các nguồn lực sẵn có để gia tăng, phát triển cho vay khách hàng, từ đó thu nhập từ lãi của ngân hàng sẽ tốt hơn, dẫn đến tỷ lệ TNNL sẽ giảm, do ngân hàng ít chú trọng vào việc cải thiện, tăng trưởng TNNL. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Biến EQT và biến NII có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều, xác suất tác động dương của biến EQT đến biến NII là 100%, phù hợp với dấu kỳ vọng đưa ra ban đầu của nghiên cứu. Tương đồng với kết quả nghiên cứu của Shahimi và cộng sự (2006), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Hạnh Hoa (2013), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018). Điều này cũng phù hợp với thực tế hoạt động của các ngân hàng, khi một ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao, phần nào sẽ tạo được niềm tin ở khách hàng, giảm thiểu được một số rủi ro hoạt động, từ đó khi có nguồn vốn chủ sở hữu cao, ngân hàng sẽ có lợi thế trong việc đầu tư cơ sở vật chất, công nghệ và phát triển nhiều loại hình dịch vụ phi tín dụng, từ đó sẽ làm gia tăng các hoạt động, cải thiện và tăng trưởng TNNL cho ngân hàng. Ngoài ra, xét trên lý thuyết về nguồn lực, ngân hàng có nguồn vốn chủ sở hữu cao, sẽ có tác động tích cực đến TNNL.

Biến DEP và biến NII có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều, xác suất tác động âm của biến DEP đến biến NII là 72,18%%, kết quả này không phù hợp với giả thiết kỳ vọng ban đầu. Tuy nhiên, điều này đồng quan điểm với Rogers và Sinkey Jr (1999), Damankah & cộng sự (2014). Khi các ngân hàng có quy mô lượng tiền gửi bị hạn chế, sẽ dẫn đến nguồn lực cho cấp tín dụng bị thu hẹp, điều này sẽ thúc đẩy các ngân hàng cần phải tập trung phát triển các nguồn thu nhập thay thế, từ đó việc cải thiện, đầu tư cho các hoạt động phi tín dụng sẽ được chú trọng, dẫn đến việc tăng trưởng TNNL sẽ tăng trưởng và cải thiện.

Biến SIZE và biến NII có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều, xác suất tác động dương của biến SIZE đến biến NII là 100%, điều này phù hợp với giả thuyết ban đầu của nghiên cứu. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đây như của Rogers và Sinkey Jr (1999), De Young và Rice (2004), Shahimi và cộng sự

(2006), Hakimi và cộng sự (2012), Atellu (2016), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hamdi và cộng sự (2017). Điều này phản ánh tương đối chính xác với thực trạng tại các NHTM CP Việt Nam, khi ngân hàng có quy mô càng lớn sẽ tăng cường tập trung vào việc đầu tư cho cơ sở vật chất, phát triển công nghệ và xây dựng năng lực quản lý. Bên cạnh đó, quy mô lớn còn giúp các ngân hàng có được lợi thế cạnh tranh, niềm tin từ phía khách hàng, do đó sẽ dễ dàng hơn trong việc phát triển, cải thiện TNNL thông qua việc cung cấp các dịch vụ thanh toán, hoạt động kinh doanh phi tín dụng.

Biến LIQ và biến NII có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều, xác suất tác động âm của biến LIQ đến NII là là 88,58%, điều này phù hợp với giả thuyết đề ra ban đầu của nghiên cứu. Kết quả này khá tương đồng với nghiên cứu của Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016) cũng như nghiên cứu của Vũ Xuân Dũng và Đoàn Việt Hùng (2018). Bên cạnh đó, kết quả cũng phần nào phản ánh thực tế hoạt động tại các ngân hàng, biến thanh khoản được xác định bằng lượng tiền mặt và tiền gửi các tổ chức tín dụng, gửi tại NHNN (phần lớn là dự trữ bắt buộc). Khi các ngân hàng buộc phải gia tăng nguồn tiền để tăng khả năng thanh khoản, cũng như tăng lượng dự trữ bắt buộc tại NHNN sẽ ảnh hưởng đến việc sử dụng nguồn lực này để gia tăng hiệu quả sử dụng giúp gia tăng thu nhập cho ngân hàng nói chung và tăng trưởng, cải thiện TNNL nói riêng.

Biến GDP và biến NII có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều, xác suất tác động âm của biến GDP đến NII là 99,07%, kết quả này ngược lại với giải thuyết ban đầu. Khi GDP tăng trưởng thường đi cùng với việc tăng tổng cầu của nền kinh tế, hơn thế nữa, các NHTM Việt Nam với vai trò tài trợ vốn chủ đạo cho nền kinh tế, qua đó được hưởng lợi thông qua sự tăng trưởng cầu của các sản phẩm truyền thống như tín dụng và huy động vốn, từ đó giảm chú trọng nguồn TNNL, do vậy TNNL thường suy giảm khi GDP có chiều hướng gia tăng. Điều này tương đồng với nghiên cứu của De Young và Rice (2004), Atellu (2016), Nguyễn Thị Diễm Hiền và Nguyễn Hồng Hạt (2016), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân khi khi nền kinh tế có tốc động tăng trưởng GDP chậm, sẽ thúc đẩy các ngân hàng tập trung thực hiện đa dạng hóa thu nhập, từ đó TNNL được cải thiện để bù đắp tự giảm sút của tăng trưởng tín dụng.

Biến INF và biến NII có mối quan hệ tuyến tính ngược chiều, xác suất tác động âm của biến INF đến NII là 99,95%, điều này tương đồng với giả thuyết đặt ra ban đầu. Kết quả này phản ánh có tồn tại sự tác ngược chiều từ lạm phát đến TNNL của các NHTM CP Việt Nam trong giai đoạn 2012-2021. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu Hakimi và cộng sự (2012), Damankah & cộng sự (2014), Atellu (2016), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016), Hamdi và cộng sự (2017). Khi tỷ lệ lạm phát của một nền kinh tế được điều hành và quản lý phù hợp, linh hoạt với sự thay đổi của thị trường, sẽ góp phần tạo động lực để các ngân hàng đa dạng hoá sản phẩm, dịch vụ để tăng trưởng và cải thiện TNNL tại các ngân hàng.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 thực hiện công cụ thống kê mô tả, cũng như ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính Bayes và đưa ra kết luận chọn lựa mô hình. Kết quả mô hình sau khi tiến hành nghiên cứu được chọn là mô hình hồi quy tuyến tính Bayes sử dụng tiên nghiệm đa thức zellners. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Dựa trên kết quả mô hình, nghiên cứu đưa ra kết luận các biến độc lập EXP, EQT và SIZE có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc NII, trong khi các biến LOAN, DEP, LIQ, GDP và INF có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc NII.

Trong đó, các biến có tác động mạnh đến biến phụ thuộc NII là các biến LOAN, EQT, DEP, SIZE, LIQ, GDP, INF.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Dựa trên các kết quả nghiên cứu của chương 4, tác giả đưa ra một số đề xuất, khuyến nghị cho các NHTM CP tại Việt Nam có thêm gợi ý cho việc điều hành tổ chức, nhằm cải thiện và gia tăng TNNL.

5.1. Các điểm chính của nghiên cứu

Dựa trên nghiên cứu thực nghiệm, nhằm xác định và đánh giá các yếu tố tác động đến TNNL tại các NHTM CP Việt Nam, từ đó đưa ra các giải pháp cụ thể để gia tăng TNNL tại các ngân hàng, tác giả đã sử dụng dữ liệu thu thập từ BCTC của các ngân hàng, Tổng cục thống kê, NHNN, World Bank để nghiên cứu của 20 NHTM CP hoạt động tại Việt Nam từ năm 2012 đến năm 2021, dựa trên phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính Bayes thông qua thuật toán lấy mẫu Metropolis – Hastings.

Kết quả nghiên cứu cho rằng các nhân tố gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQT) và quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực đến TNNL (NII).

Trong khi đó, các nhân tố gồm tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (LOAN), tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEP), thanh khoản (LIQ), tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) lại có ảnh hưởng ngược chiều đến TNNL. Kết quả này cũng đã giúp nghiên cứu đạt được mục tiêu đề ra:

Thứ nhất, các yếu tố như tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQT) và quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (LOAN), tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản (DEP), thanh khoản (LIQ), tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) là các yếu tố ảnh hưởng đến TNNL của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2012-2021.

Tiếp đến, thông qua kết quả của mô hình hồi quy đã được kiểm định, tác giả đã xác định được mức độ, cũng như xu hướng tác động của các yếu tố trên đến TNNL của các NHTMCP Việt Nam được trình bày cụ thể ở chương 4.

Cuối cùng, nghiên cứu sẽ trình bày một số đề xuất, nhằm gợi ý cho các nhà quản trị ngân hàng nhằm gia tăng TNNL trong chương 5.

5.2. Đề xuất các khuyến nghị Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

5.2.1. Đối với các nhà quản trị NHTM CP Việt Nam

Dựa vào kết quả trên, để có thể cải thiện TNNL của các NHTM Việt Nam,

luận văn đưa ra một số kiến nghị và gợi ý cho các ngân hàng như sau:

Trước tiên là về Tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng tài sản (LOAN) có tác động ngược chiều đến TNNL. Tỷ lệ này có tác động tiêu cực với TNNL điều này đồng nghĩa rằng khi ngân hàng có tỷ trọng cho vay khách hàng trên tổng tài sản tốt thì tỷ lệ TNNL sẽ giảm và ngược lại. Thực tế tại các NHTM CP Việt Nam, khi các ngân hàng chú trọng và đẩy mạnh cho vay khách hàng (cấp tín dụng) thông qua việc thúc đẩy tăng trưởng, đa dạng các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến hoạt động tín dụng, và đây cũng chính là nguồn đem lại thu nhập chính và quan trọng nhất của ngân hàng. Từ đó, các ngân hàng sẽ giảm phân bổ nguồn lực cho việc phát triển các sản phẩm, dịch vụ của hoạt động phi tín dụng. Kết quả là nguồn TNNL, cũng như tỷ trọng TNNL trên tổng tài sản của các ngân hàng sẽ bị giảm sút. Tuy nhiên, khi tăng trưởng qua nhanh, mà không có các biện pháp phòng ngừa rủi ro, thì cấp tín dụng cũng sẽ kèm theo những rủi ro về cho vay, rủi ro về lãi suất, mất thanh khoản, … mà đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế đang phục hồi sau ảnh hưởng dịch bệnh, cũng như sự mất ổn định nền tài chính thế giới, địa chính trị. Do đó, các ngân hàng cần cân nhắc việc cân đối, điều chỉnh giảm tỷ lệ cho vay khách hàng trên tổng sản, thông qua việc đẩy mạnh đa dạng hoá nguồn thu nhập, đầu tư và phát triển các sản phẩm phi tín dụng, dịch vụ ngân hàng điện tử, … ứng biến phù hợp với sự thay đổi của tình hình kinh tế thế giới, biến động địa chính trị trong từng giai đoạn cụ thể, từ đó sẽ góp phần cải thiện và gia tăng tỷ lệ TNNL tại các ngân hàng.

Thứ hai là Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQT) có ảnh hưởng tích cực đến TNNL. Do đó, để góp phần cải thiện TNNL, các NHTM Việt Nam cần tiếp tục đưa ra các định hướng và biện pháp phù hợp để tăng nguồn vốn chủ sở hữu thông qua việc gia tăng lợi nhuận giữ lại, phát hành thêm cổ phiếu riêng lẻ (cổ phiếu thường hoặc cổ phiếu ưu đãi), cũng như phát hành trái phiếu chuyển đổi. Cụ thể hơn, đối với các ngân hàng có lợi nhuận sau thuế lớn thông qua kết quả kinh doanh hiệu quả, có thể sử dụng biện pháp tăng vốn thông qua gia tăng lợi nhuận giữ lại, hoặc có thể sử dụng phương án trả cổ tức bằng cổ phiếu. Đối với các ngân hàng có hoạt động kinh doanh kém hơn, lợi nhuận sau thuế thấp có thể sử dụng phương pháp phát hành thêm cổ phiếu thường cho các đối tác chiến lược, phát hành trái phiếu chuyển đổi để có thể mau chóng gia tăng vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên, các biện pháp trên rất có thể sẽ ảnh hương trực tiếp đến cổ đông thông qua việc giữ lại lợi nhuận, cũng như phát hành thêm cổ phiếu sẽ làm pha “loãng” cổ phần. Do vậy, việc các nhà quản trị ngân hàng cần đưa ra định hướng và các biên pháp phù hợp để bổ sung vốn chủ sở hữu sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tăng trưởng và phát triển ổn định TNNL tại các NHTM CP Việt Nam. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Tiếp đến là Tỷ lệ tổng tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) có tác động tiêu cực đến TNNL tại các ngân hàng. Dựa trên thực nghiệm, có thể nhận thấy Tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản của các NHTM CP Việt Nam rất cao, trung bình là 68,95%. Tương tự như yếu tố Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOAN), khi các ngân hàng tập trung vào việc huy động tiền gửi, thì thông thường sẽ đưa ra định hướng chú trọng vào cấp tín dụng để có thể chi trả chi phí lãi, cũng như tăng trưởng thu nhập từ lãi và khi đó các ngân hàng sẽ tập trung đưa ra các chiến lược tăng trưởng hoạt động kinh doanh và hoạt động truyền thống, từ đó điều chỉnh hạn chế các sản phẩm, dịch vụ phi tín dụng làm giảm TNNL. Do vậy, khi các NHTM kì vọng việc cải thiện và gia tăng TNNL, các nhà quản lý ngân hàng cần đưa ra các chính sách linh hoạt, kiểm soát và cân đối Tỷ lệ tổng tiền gửi trên tổng tài sản trong tuỳ tình hình cụ thể và định hướng của ngân hang trong từng giai đoạn; các ngân hàng cần có công cụ dự báo nhu cầu thị trường, nhu cầu vốn hoạt động để duy trì tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản phù hợp, để tránh việc quá phụ thuộc vào thu nhập từ cấp tín dụng, dẫn đến tăng trưởng quá nóng đi kèm với rủi ro cao, mà thiếu chú trọng đến gia tăng nguồn TNNL.

Thứ tư là Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực đến TNNL, cụ thể hơn là khi Quy mô ngân hàng được gia tăng sẽ có tác động giúp TNNL tăng trưởng. Điều này cũng tương đối dễ hiểu, khi quy mô của ngân hàng được mở rộng, phần nào phản ánh với việc các ngân hàng đang tăng trưởng tổng tài sản của mình, thông qua các chỉ số liên quan đến chứng khoán kinh doanh, chứng khoán đầu tư, góp vốn, đầu tư dài hạn, tài sản cố định (đặc biệt là cơ sở vật chất cho sản phẩm công nghệ) cũng sẽ tăng trưởng tương ứng. Từ chính việc gia tăng các tài sản liên quan đến hoạt động phi tín dụng trên sẽ giúp TNNL của các ngân hàng được cải thiện. Do vậy, để góp phần tăng trưởng quy mô ngân hàng, các NHTM cần tiếp tục có các chính sách phù hợp trong việc tăng tài sản cố định đầu tư, cải thiện và phát triển các sản phẩm dịch vụ ngân hàng điện tử để thay thế các giao dịch truyền thống tại quầy giao dịch (Internet Banking, Mobile Banking), hoặc mới đây nhất là mô hình phòng giao dịch Livebank 24/7 – những phòng giao dịch tự đồng hoàn toàn, không có nhân viên giao dịch của NHTM CP Tiên Phong, thực hiện được tương đối đầy đủ các nghiệp vụ như: rút tiền, chuyển tiền, gửi tiền kiệm, mở tài khoản thanh toán,… Cùng với đó là kết hợp các công ty khởi nghiệp Fintech để phát triển các sản phẩm thông qua ứng dụng, giúp khách hàng có trải nghiệm tiện lợi, nhanh chóng, từ đó thu hút khách hàng sử dụng các dịch vụ và sản phẩm bán chéo khác, nhằm gia tăng TNNL.

Cuối cùng là Thanh khoản (LIQ) có tác động ngược chiều đến TNNL, điều này được hiểu rằng, khi tính thanh khoản của các ngân hàng được gia tăng thì tỷ trọng TNNL của các ngân hàng có xu hướng giảm đi. Có thể nhận thấy rằng, tính thanh khoản của có tính chất khá tương đồng với tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng tải sản (DEP). Do đó, các ngân hàng cần đưa ra định hướng để cân đối, cũng như điều chỉnh mức độ thanh khoản của mình dựa trên tình trạng sức khoẻ của từng ngân hàng cũng như tình hình biến động của nền kinh tế trong nước cũng như ngoài nước, nhắm góp phần cải thiện TNNL. Vì vậy, các ngân hàng cần xây dựng đội ngũ nhân sự, cũng như hệ thống kiểm soát thanh khoản, cũng như có năng lục dự trù sự biến động bất thường của chỉ số thanh khoản, cũng như thay đổi của nền kinh tế có tác động tiêu cực để kịp thời điều chỉnh thanh khoản phù hợp. Từ đó, sẽ giúp các ngân hàng vừa hạn chế được rủi ro thanh khoản, vừa tránh được việc lãng phí nguồn lực để phát triển và cải thiện TNNL thông qua việc sử dụng các nguồn tiền để tăng cường đầu tư vào các hoạt động phi tín dụng.

5.2.2. Đối với các cơ quan quản lý nhà nước

• Tăng trưởng kinh tế (GDP) Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

Có thể nhận thấy rằng, tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP của mỗi quốc gia đều có ảnh hưởng hầu hết đến từng ngành, nghề kinh doanh trong nền kinh tế. Khi một đất nước có sự tăng trưởng GDP ổn định sẽ góp phần giúp thu hút vốn đầu tư, cơ hội tăng trưởng cho các doanh nghiệp, và ngân hàng cũng được hưởng rất nhiều điểm tích cự từ sự tăng trưởng của nền kinh tế. Tuy nhiên có thể thấy, thu nhập truyền thống từ lãi của các ngân hàng vẫn chiếm tỷ trọng rất cao trong tổng thu nhập của ngân hàng. Do đó, khi chỉ số GDP có chiều hướng gia tăng, sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng của các ngân hàng, đặc biệt là thông qua kênh tín dụng dễ dàng hơn, khi khách hàng có nhu cầu vay vốn, điều này sẽ khiến các ngân hàng thiếu đi động lực để đa dạng hoá thu nhập, cụ thể là thu nhập phi tín dụng. Do vậy việc tỷ lệ tăng trưởng GDP của nền kinh tế gia tăng phần nào sẽ làm ảnh hưởng tiêu cực đến TNNL của ngân hàng về mặt tỷ trọng, nhưng về mặt giá trị thì cũng sẽ có tác động thúc đẩy việc gia tăng giá trị TNNL cho các ngân hàng. Do vậy, việc cơ quản quản lý nhà nước có những chính sách phù hợp, thu hút đầu tư, kiểm soát linh hoạt việc tăng trưởng kinh tế GDP ở mức độ phù hợp sẽ phần nào giúp cho NHTM CP Việt Nam cải thiện và gia tăng TNNL trong cơ cấu tổng thu nhập của từng ngân hàng.

• Lạm phát (INF)

Bên cạnh tốc độ tăng trưởng kinh tế, thì lạm phát là một trong các nhân tố có sự ảnh hưởng và mức độ tác động vừa là mang tính tiêu cực lại vừa mang tính thúc đẩy đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Khi các chính sách kiềm hãm lạm phát phù hợp có tác động tích cực đến nền kinh tế thông qua việc ổn định giá cả, kích thích lao động, thị trường hàng hoá được lưu thông. Theo Luật Các TCTD số 47/2010/QH12 ngày 16 tháng 6 năm 2010, liên quan đến Chính sách tiền tệ quốc gia có đề cập về nhiệm vụ chính của chính sách tiền tệ là ổn định giá trị đồng tiền biển hiện bằng chỉ tiêu lạm phát. Do đó, cần phải xây dựng chính sách kiểm soát lạm phát linh hoạt, dự báo lạm phát phù hợp, nhằm ổn định lạm phát, cân bằng nền kinh tế thị trường từ đó phần nào gia tăng sự hiệu quả trong hoạt động của nền kinh tế nói chung và lơi nhuận, TNNL của các NHTM CP Việt Nam nói riêng được cải thiện và tăng trưởng bền vững.

5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

5.3.1. Hạn chế của đề tài 

Như đã đề cập, cũng đã có tương đối nhiều các đề tài đề cập về tác động của các yếu tố đến TNNL, tuy nhiên tại Việt Nam thì các nghiên cứu liên quan vẫn còn khá ít, và thường chú trọng đến nguồn thu nhập truyền thống của các ngân hàng là cấp tín dụng. Vì thế, nghiên cứu còn gặp nhiều khó khăn và tồn tại các hạn chế về tại liệu tham khảo. Bên cạnh đó, đề tài chỉ tập trung vào các nhóm yếu tố nội tại của ngân hàng cũng như 2 yếu tố vĩ mô là GDP và lạm phát mà chưa thể đưa vào mô hình các yếu tố khá quan trọng khác như yếu tố cạnh tranh, bộ chỉ số đo lường đa dạng hoá, quản trị quốc gia,…

Bên cạnh đó, là giới hạn về số lượng mẫu nghiên cứu, nên chưa thể đánh hết các ngân hàng tại Việt Nam trong đó có các ngân hàng có góp vốn nhà nước 100%, cũng như dữ liệu thu thập từ BCTC đã được kiểm toán, tuy nhiên chưa có được sự đánh giá từ bên thứ ba của một tổ chức uy tín trên thế giới về các số liệu cung cấp. Do vậy, điều này cũng sẽ ảnh hưởng đến kết quả của nghiên cứu ở một mức độ nhất định.

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo 

Dựa trên những vấn đề còn bất cập nêu trên, nghiên cứu tiếp theo có thể cân nhắc việc đưa biến chi phí cho công nghệ của các ngân hàng, đặc biệt là cách đo lường mới gần với thực tế thông qua chi phí từ quỹ đầu tư phát triển cơ sở vật chất, thiết bị công nghệ của các ngân hàng, bên cạnh đó là kết hợp thêm các yếu tố vĩ mô như yếu tố cạnh tranh, bộ chỉ số đo lượng đa dạng hoá, quản trị quốc gia,… để có sự đánh giá và đưa ra các kiến nghị phù hợp, tiệm cận và có giá trị đối với các ngân hàng để cải thiện và gia tăng TNNL.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Trong chương 5, dựa trên kết quả nghiên cứu của chương 4, tác giả đã trình bày kết luận chung về mô hình nghiên cứu về các yếu tố có tác động đến TNNL của các NHTM CP Việt Nam. Bên cạnh đó, tác giả đã đề cập các kiến nghị, gợi ý để góp phần cải thiện và gia tăng TNNL đối với các NHTM CP Việt Nam theo nhóm các yếu tố vi mô và vĩ mô dựa trên hàm ý gia tăng vốn chủ sở hữu, quy mô tổng tài sản, cũng như cân đối và điều chỉnh phù hợp việc hạn chế tỷ lệ cho vay, tiền gửi khách hàng, thanh khoản ngân hàng và ổn định tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến thu nhập ngoài lãi tại ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Yếu tố tác động đến thu nhập ngoài lãi tại 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