Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của 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 tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Chương 4 tập trung trình bày kết quả nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định các yếu tố tác động đến Tỷ suất sinh lợi của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2015 – 2024. Trước hết, tác giả dùng các công cụ phân tích thống kê mô tả, ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến được áp dụng để làm rõ đặc điểm dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Sau khi đánh giá tính phù hợp của dữ liệu, nghiên cứu tiến hành ước lượng bằng các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM và REM, đồng thời sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Để khắc phục các hiện tượng vi phạm giả định của mô hình như phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, nghiên cứu tiếp tục áp dụng phương pháp hồi quy FGLS nhằm đảm bảo kết quả ước lượng có độ tin cậy cao. Toàn bộ quá trình phân tích trong chương 4 đóng vai trò trung tâm, là cơ sở thực nghiệm để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đặt ra ở chương 3.

4.1 Thống kê mô tả

Trước khi tiến hành các phân tích định lượng, tác giả thực hiện thống kê mô tả đối với các biến trong mô hình nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về đặc điểm của bộ dữ liệu. Thống kê mô tả bao gồm các chỉ tiêu như giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và độ lệch chuẩn, qua đó phản ánh mức độ phân tán và xu hướng trung tâm của từng biến. Việc phân tích thống kê mô tả không chỉ giúp nhận diện đặc điểm cơ bản của các biến độc lập và phụ thuộc, mà còn hỗ trợ kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu, phát hiện các trường hợp bất thường và làm cơ sở cho các phân tích hồi quy trong các phần tiếp theo.

• Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả

Biến ROA có giá trị trung bình 0,99%, phản ánh mức sinh lợi tương đối thấp của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2015 – 2024. Độ lệch chuẩn 0,80% cho thấy mức độ biến động giữa các ngân hàng không quá lớn. Tuy vậy, giá trị thấp nhất là –4,33% (Ngân hàng TMCP Quốc dân năm 2024) cho thấy vẫn tồn tại trường hợp thua lỗ đáng kể, trong khi giá trị cao nhất đạt 3,24% (Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam năm 2021), thể hiện sự chênh lệch rõ rệt về hiệu quả sinh lợi giữa các ngân hàng.

CAR có giá trị trung bình 11,94%, cao hơn so với ngưỡng tối thiểu 8% theo chuẩn Basel II, phản ánh mức độ an toàn vốn nhìn chung khá tốt. Độ lệch chuẩn 2,87% cho thấy sự khác biệt nhất định trong việc duy trì vốn tự có giữa các ngân hàng. Đáng chú ý, giá trị nhỏ nhất bằng 0 (Ngân hàng TMCP Phương Đông năm 2015) cho thấy có thời điểm hoặc ngân hàng không đáp ứng được yêu cầu vốn tối thiểu, trong khi giá trị lớn nhất đạt 23,36% (Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương năm 2016), thể hiện một số ngân hàng có mức độ vốn hóa rất cao.

Tỷ lệ LDR trung bình đạt 94,77%, cho thấy các ngân hàng phân bổ phần lớn nguồn vốn huy động cho hoạt động tín dụng. Độ lệch chuẩn 16,05% phản ánh sự khác biệt trong chính sách tín dụng giữa các ngân hàng. Giá trị nhỏ nhất là 44,86% (Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam năm 2015) , cho thấy một số ngân hàng có mức độ thận trọng cao trong hoạt động cho vay, trong khi giá trị lớn nhất 146,91% (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng năm 2021) phản ánh tình trạng cho vay vượt quá nguồn vốn huy động, tiềm ẩn rủi ro thanh khoản. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Biến OEOI có giá trị trung bình 42,52%, cho thấy trung bình các ngân hàng dành gần một nửa thu nhập cho chi phí hoạt động. Độ lệch chuẩn 32,01% khá cao, phản ánh sự khác biệt đáng kể trong mức độ Hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng. Giá trị nhỏ nhất 4,52% (Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội năm 2017) cho thấy có ngân hàng kiểm soát chi phí tốt, trong khi giá trị lớn nhất lên tới 439,24% (Ngân hàng TMCP Lộc Phát Việt Nam năm 2015) là một con số bất thường, cho thấy có trường hợp chi phí vượt xa thu nhập, có thể gắn liền với thua lỗ nghiêm trọng hoặc biến động bất thường.

NIM trung bình đạt 2,84%, thể hiện khả năng sinh lợi từ hoạt động tín dụng của các ngân hàng ở mức tương đối thấp so với chuẩn quốc tế (thường dao động 3–4%). Độ lệch chuẩn 1,15% phản ánh sự phân hóa về hiệu quả sinh lời từ lãi vay. Giá trị nhỏ nhất là -1,50% (Ngân hàng TMCP Quốc Dân năm 2024) cho thấy có trường hợp biên lợi nhuận âm, trong khi giá trị lớn nhất đạt 8,13% (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng năm 2019), phản ánh một số ngân hàng có lợi thế cạnh tranh vượt trội.

DIV có giá trị trung bình 31,05%, phản ánh chính sách chi trả cổ tức của các ngân hàng ở mức trung bình. Độ lệch chuẩn 12,74% cho thấy sự khác biệt nhất định trong chính sách cổ tức giữa các ngân hàng. Tuy nhiên, giá trị nhỏ nhất -50,99% (Ngân hàng TMCP Quốc Dân năm 2024) có thể cho thấy trường hợp ngân hàng không những không trả cổ tức mà còn ghi nhận lỗ lũy kế hoặc điều chỉnh vốn âm, trong khi giá trị lớn nhất đạt 49,99% (Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam năm 2017) phản ánh một số ngân hàng chi trả cổ tức ở mức khá cao.

Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình trong giai đoạn nghiên cứu đạt 5,95%, phản ánh mức tăng trưởng ổn định của kinh tế Việt Nam. Độ lệch chuẩn 1,77% cho thấy có sự biến động nhất định do ảnh hưởng của chu kỳ kinh tế, đặc biệt trong giai đoạn dịch COVID-19. Giá trị nhỏ nhất là 2,56% cho thấy tác động của khủng hoảng y tế toàn cầu, trong khi giá trị lớn nhất đạt 8,12% phản ánh giai đoạn kinh tế bùng nổ.

Tỷ lệ lạm phát trung bình đạt 3,29%, phù hợp với mục tiêu kiểm soát lạm phát dưới 4% của Chính phủ Việt Nam. Độ lệch chuẩn 1,47% cho thấy mức biến động vừa phải. Giá trị nhỏ nhất là 0,63%, thể hiện giai đoạn lạm phát thấp do nhu cầu suy giảm, trong khi giá trị lớn nhất đạt 6,66%, cho thấy có giai đoạn áp lực giá cả tăng mạnh, tiềm ẩn rủi ro cho Hệ thống ngân hàng và nền kinh tế.

4.2 Ma trận tương quan Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Trong luận văn này, ma trận hệ số tương quan được sử dụng nhằm xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình. Việc phân tích ma trận tương quan giúp xác định mức độ liên hệ ban đầu giữa các biến, từ đó cung cấp cơ sở để đánh giá khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi ước lượng hồi quy. Nếu các hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến độc lập ở mức quá cao (thường lớn hơn 0,8), điều này có thể dẫn đến sai lệch trong ước lượng mô hình. Do đó, việc trình bày và phân tích ma trận tương quan không chỉ mang ý nghĩa mô tả mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm định độ tin cậy và tính hợp lý của mô hình nghiên cứu.

Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan

• Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc ROA và các biến độc lập

ROA và NIM có hệ số tương quan dương khá cao (0,7597), cho thấy khả năng sinh lời trên tài sản có mối liên hệ chặt chẽ với biên lãi ròng. Điều này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Flamini, McDonald & Schumacher (2009) vì NIM phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản sinh lãi của ngân hàng, từ đó tác động trực tiếp đến lợi nhuận.

ROA và LDR cũng có hệ số tương quan dương đáng kể (0,5526), hàm ý rằng mức độ cho vay so với huy động càng cao thì khả năng sinh lợi của ngân hàng càng lớn, do tăng trưởng tín dụng là nguồn thu nhập chính của ngân hàng (Athanasoglou và cộng sự, 2008).

ROA và DIV có tương quan dương ở mức vừa (0,3846), cho thấy chính sách cổ tức có thể gắn liền với lợi nhuận ngân hàng. Ngân hàng đạt lợi nhuận cao thường có xu hướng duy trì hoặc gia tăng mức chi trả cổ tức, phản ánh sự ổn định tài chính (Pasiouras & Kosmidou, 2007).

ROA và OEOI lại có mối tương quan âm (-0,2500), cho thấy chi phí hoạt động ngoài lãi cao làm giảm lợi nhuận, phù hợp với giả thuyết chi phí – lợi nhuận trong nghiên cứu ngân hàng. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Ngoài các biến trên, ROA và CAR có mối tương quan dương nhẹ (0,1070). Điều này gợi ý rằng tỷ lệ an toàn vốn cao hơn có thể gắn liền với khả năng sinh lợi tốt hơn, do ngân hàng có nền tảng vốn mạnh thường dễ dàng mở rộng hoạt động và chịu đựng rủi ro tốt hơn. Tuy nhiên, mức độ tương quan khá thấp, cho thấy tác động này có thể chưa rõ ràng hoặc còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác (Berger, 1995).

Mối tương quan giữa ROA và GDP là âm nhưng nhỏ (-0,0757), cho thấy tăng trưởng kinh tế không phải lúc nào cũng tỷ lệ thuận với lợi nhuận ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu. Nguyên nhân có thể đến từ việc trong thời kỳ tăng trưởng nóng, cạnh tranh tín dụng gia tăng làm giảm biên lợi nhuận, hoặc các chính sách điều tiết vĩ mô hạn chế tăng trưởng tín dụng (Demirgüç-Kunt & Huizinga, 1999).

ROA và INF có tương quan âm yếu (-0,0497), hàm ý lạm phát cao có thể làm giảm khả năng sinh lợi của ngân hàng. Điều này phù hợp với lập luận rằng lạm phát gia tăng làm tăng chi phí vốn và rủi ro tín dụng, đồng thời bào mòn giá trị thực của thu nhập, khiến lợi nhuận ngân hàng suy giảm (Boyd, Levine & Smith, 2001).

• Mối quan hệ giữa các biến độc lập

NIM và LDR có hệ số tương quan dương tương đối cao (0,5700). Điều này phản ánh rằng tỷ lệ cho vay cao thường giúp gia tăng biên lãi ròng, qua đó nâng cao lợi nhuận.

OEOI và DIV có hệ số tương quan âm đáng kể (-0,4040), hàm ý rằng khi ngân hàng chi nhiều cho hoạt động ngoài lãi thì có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng chi trả cổ tức. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Các biến vĩ mô như GDP và INF hầu hết có hệ số tương quan khá thấp với các biến còn lại, cho thấy chúng có ảnh hưởng mang tính gián tiếp hoặc thông qua các kênh trung gian hơn là tương quan tuyến tính trực tiếp. Cụ thể, GDP có mối liên hệ âm yếu với ROA (-0,0757) và DIV (-0,1706), trong khi INF hầu như không có tương quan đáng kể với các biến ngân hàng. Điều này phù hợp với lập luận của Demirgüç-Kunt & Huizinga (1999), khi cho rằng các yếu tố vĩ mô tác động đến lợi nhuận ngân hàng chủ yếu thông qua môi trường kinh tế và thị trường tài chính chứ không phải mối quan hệ tuyến tính đơn giản.

Hầu hết các hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều ở mức vừa hoặc thấp (nhỏ hơn 0,8). Theo ngưỡng được chấp nhận trong nhiều nghiên cứu, hệ số tương quan vượt quá 0,8 thường được coi là dấu hiệu tiềm ẩn của hiện tượng đa cộng tuyến (Gujarati & Porter, 2009; Kennedy, 2008). Như vậy, có thể kết luận rằng trong mô hình này không có dấu hiệu đa cộng tuyến nghiêm trọng, song vẫn cần được kiểm định thêm bằng chỉ số VIF để đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của các ước lượng.

Tóm lại, ma trận tương quan cho thấy các biến giải thích có quan hệ hợp lý với biến phụ thuộc ROA, đồng thời không xuất hiện tương quan quá cao giữa các biến độc lập, đảm bảo tính khả thi khi đưa vào mô hình hồi quy.

4.3 Kiểm định đa cộng tuyến

Trong quá trình xây dựng mô hình hồi quy, một vấn đề thường gặp là đa cộng tuyến (multicollinearity) – hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhau. Đa cộng tuyến không làm cho mô hình bị chệch nhưng có thể dẫn đến hệ số hồi quy ước lượng kém ổn định, độ lệch chuẩn lớn và làm giảm ý nghĩa thống kê của các biến giải thích (Gujarati & Porter, 2009; Kennedy, 2008). Do vậy, việc kiểm định đa cộng tuyến là bước quan trọng nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Thông thường, ngoài việc quan sát ma trận hệ số tương quan giữa các biến, các nhà nghiên cứu còn sử dụng chỉ số hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) để đánh giá mức độ đa cộng tuyến. Theo ngưỡng đề xuất, VIF < 10 được xem là chấp nhận được và không gây ra vấn đề nghiêm trọng trong ước lượng mô hình (Hair và cộng sự, 2010).

• Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy các biến độc lập trong mô hình có giá trị VIF dao động từ 1,03 đến 1,56, thấp hơn so với ngưỡng 10 – mức thường được dùng để nhận diện đa cộng tuyến nghiêm trọng (Hair và cộng sự, 2010). Đồng thời, chỉ số Tolerance (1/VIF) của tất cả các biến đều lớn hơn 0,1, cho thấy không có biến nào trùng lặp thông tin quá mức. VIF trung bình đạt 1,25, tương đối gần với mức lý tưởng là 1, hàm ý rằng mối tương quan tuyến tính giữa các biến giải thích là thấp. Do đó, có thể kết luận mô hình không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, đảm bảo độ ổn định và độ tin cậy cho các bước ước lượng hồi quy tiếp theo.

4.4 Hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM, REM Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Trong nghiên cứu định lượng với dữ liệu bảng, ba mô hình hồi quy phổ biến thường được sử dụng là Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM) và Random Effects Model (REM). Trước hết, Pooled OLS xem dữ liệu bảng như dữ liệu chéo thông thường, gộp tất cả quan sát lại và ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường. Tuy nhiên, hạn chế của Pooled OLS là bỏ qua sự khác biệt không quan sát được giữa các ngân hàng, dễ dẫn đến sai lệch trong kết quả. Khắc phục nhược điểm này, FEM cho phép kiểm soát các đặc điểm riêng biệt, cố định theo thời gian của từng ngân hàng thông qua các biến giả, từ đó giúp loại bỏ tác động của các yếu tố không quan sát được nhưng có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Trong khi đó, REM giả định các đặc điểm riêng của từng ngân hàng là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến độc lập, nhờ vậy có thể khai thác tốt hơn sự biến động giữa các ngân hàng và theo thời gian. Việc lựa chọn giữa FEM và REM sẽ được thực hiện thông qua kiểm định Hausman để đảm bảo mô hình hồi quy phù hợp và đáng tin cậy (Baltagi, 2005; Wooldridge, 2010).

• Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Kết quả Pooled OLS cho thấy một số biến có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cụ thể là LDR (hệ số 0,00692), NIM (0,463) và DIV (0,0185). Điều này hàm ý rằng khả năng sinh lời của ngân hàng (ROA) chịu ảnh hưởng tích cực bởi tỷ lệ cho vay so với huy động, biên lãi ròng và cổ tức. Tuy nhiên, các biến như CAR, OEOI, GDP và INF không có ý nghĩa thống kê, cho thấy chưa có bằng chứng rõ ràng về tác động của chúng trong mô hình này. Giá trị R² đạt 0,696, phản ánh mô hình giải thích được khoảng 69,6% sự biến thiên của ROA, một mức khá cao. Tuy nhiên, hạn chế chính của Pooled OLS là chưa kiểm soát được sự khác biệt không quan sát giữa các ngân hàng, nên kết quả có thể bị sai lệch.

Trong FEM, các hệ số ước lượng có sự thay đổi đáng kể. Biến LDR, NIM và DIV có ý nghĩa thống kê tại mức 5%, đồng nhất với kết quả từ Pooled OLS, khẳng định vai trò quan trọng của ba yếu tố này. Đáng chú ý, OEOI có ý nghĩa ở mức 10% (hệ số 0,00171), hàm ý rằng chi phí hoạt động ngoài lãi có tác động tích cực đến ROA khi đã kiểm soát được các yếu tố đặc thù cố định của ngân hàng. Các biến CAR, GDP và INF vẫn không có ý nghĩa thống kê. Giá trị R² tăng lên 0,723, cho thấy FEM có khả năng giải thích tốt hơn so với Pooled OLS. Điều này phù hợp vì FEM loại bỏ được tác động cố định đặc thù từng ngân hàng, giúp kết quả trở nên tin cậy hơn. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Trong REM, kết quả tương đối nhất quán với FEM. Các biến LDR, NIM và DIV đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, khẳng định tính bền vững trong tác động tích cực của chúng đến ROA. Biến OEOI có ý nghĩa ở mức 10% (hệ số 0,00150), tuy mức độ thấp hơn FEM nhưng vẫn gợi ý một mối quan hệ tiềm ẩn. Các biến CAR, GDP và INF tiếp tục không có ý nghĩa. Giá trị R² cũng đạt 0,723, ngang bằng với FEM. So với FEM, REM khai thác được cả biến thiên trong và giữa các ngân hàng, tuy nhiên giả định rằng các đặc điểm riêng của ngân hàng không tương quan với biến độc lập cần được kiểm định thêm qua Hausman test để xác định mô hình phù hợp.

4.5 Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp

Trong nghiên cứu này, mô hình Pooled OLS được loại bỏ do hạn chế khi giả định rằng tất cả các ngân hàng đều đồng nhất và bỏ qua sự khác biệt không quan sát được giữa các đơn vị, từ đó có thể dẫn đến sai lệch trong ước lượng. Do đó, việc lựa chọn mô hình phù hợp sẽ tập trung giữa FEM và REM. Để phân định hai mô hình này, kiểm định Hausman được sử dụng. Nếu kết quả kiểm định cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa ước lượng của FEM và REM, điều đó hàm ý rằng các yếu tố đặc thù của ngân hàng có tương quan với biến độc lập, khi đó FEM là lựa chọn phù hợp. Ngược lại, nếu không có sự khác biệt có ý nghĩa, REM sẽ được ưu tiên nhờ tính hiệu quả cao hơn trong việc khai thác biến thiên cả trong và giữa các ngân hàng (Hausman, 1978).

Giả thuyết của kiểm định như sau: H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

• Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman

Kết quả kiểm định được trình bày trong Bảng 4.5 cho thấy giá trị p-value = 0,0100, nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05. Do đó, giả thuyết H1 (mô hình FEM phù hợp hơn) được chấp nhận, và giả thuyết H0 (mô hình REM phù hợp) bị bác bỏ. Kết luận rằng mô hình FEM là phù hợp cho bài nghiên cứu này.

4.6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Một trong những giả định quan trọng của mô hình hồi quy tuyến tính là sai số có phương sai không đổi (homoskedasticity). Tuy nhiên, trong các nghiên cứu dữ liệu bảng, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng – tài chính, rất dễ xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) do sự khác biệt về quy mô, Hiệu quả hoạt động và đặc điểm riêng của từng ngân hàng. Nếu tồn tại hiện tượng này, ước lượng FEM tuy không chệch nhưng sẽ kém hiệu quả và làm cho kiểm định thống kê mất độ tin cậy. Do đó, tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các kết quả hồi quy, đồng thời lựa chọn giải pháp khắc phục phù hợp khi hiện tượng này xuất hiện (Greene, 2012).

Kiểm định này được xây dựng với giả thuyết như sau:

• H0: Phương sai sai số không thay đổi
• H1: Phương sai sai số thay đổi
• Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Từ kết quả chạy Stata, giá trị p-value của kiểm định Modified Wald test nhỏ hơn 0,05, cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

4.7 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Trong các mô hình hồi quy chuỗi thời gian và dữ liệu bảng, một vấn đề thường gặp là hiện tượng tự tương quan của phần dư, tức là sai số ở thời kỳ này có mối quan hệ với sai số ở các thời kỳ trước. Nếu tồn tại tự tương quan, ước lượng FEM không chệch nhưng trở nên kém hiệu quả, đồng thời các kiểm định thống kê có thể bị sai lệch, dẫn đến những kết luận thiếu chính xác. Để kiểm tra hiện tượng này, tác giả sử dụng kiểm định phổ biến như kiểm định Wooldridge đối với dữ liệu bảng, vốn được khuyến nghị rộng rãi trong kinh tế lượng vì độ tin cậy cao (Wooldridge, 2010). Trong trường hợp phát hiện tự tương quan, các phương pháp điều chỉnh như sử dụng sai số chuẩn vững hoặc hồi quy FGLS sẽ được áp dụng nhằm đảm bảo tính chính xác và ổn định của kết quả. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Giả thuyết của kiểm định như sau:

• H0: Không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình
• H1: Có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định Wooldridge trong phần mềm Stata cho thấy giá trị p-value < 0,05, điều này có nghĩa là mô hình có hiện tượng tự tương quan.

4.8 Mô hình hồi quy FGLS

Trong trường hợp mô hình hồi quy gặp phải các khuyết tật như phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan, việc ước lượng bằng OLS, FEM hoặc REM có thể dẫn đến sai số chuẩn bị lệch và các kiểm định thống kê trở nên kém tin cậy. Để khắc phục hạn chế này, tác giả sử dụng phương pháp Feasible Generalized Least Squares (FGLS). FGLS cho phép hiệu chỉnh cả hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng cách ước lượng cấu trúc hiệp phương sai của sai số, sau đó điều chỉnh lại quá trình ước lượng để thu được các hệ số hiệu quả hơn (Greene, 2012). So với OLS, FEM hay REM, FGLS có ưu thế trong việc cung cấp ước lượng vững và hiệu quả khi giả định chuẩn tắc của mô hình bị vi phạm, do đó thường được khuyến nghị sử dụng trong các nghiên cứu dữ liệu bảng, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng – tài chính, nơi sự khác biệt về quy mô và đặc điểm ngân hàng dễ dẫn đến các khuyết tật mô hình.

• Bảng 4.8: Kết quả hồi quy FGLS

Kết quả nghiên cứu cho thấy CAR có hệ số âm nhưng không có ý nghĩa thống kê đối với ROA. Điều này trái với kỳ vọng của Lý thuyết trung gian tài chính và Lý thuyết ưu tiên thanh khoản, vốn cho rằng vốn tự có lớn giúp ngân hàng an toàn hơn và có thể nâng cao lợi nhuận. So sánh với các nghiên cứu trước, Nguyễn Quốc Anh (2023) và Đào Mỹ Hằng & cộng sự (2023) tìm thấy tác động tích cực, trong khi Bùi Đan Thanh & cộng sự (2021) và Nguyễn Kim Chi & cộng sự (2021) lại cho rằng CAR và ROA không có tác động – phù hợp hơn với nghiên cứu này. Nguyên nhân có thể đến từ thực tiễn: giai đoạn 2015 – 2024, các ngân hàng Việt Nam thường duy trì CAR ở mức cao hơn chuẩn Basel II để đảm bảo tuân thủ quy định, nhưng việc duy trì vốn chủ sở hữu lớn lại làm tăng chi phí cơ hội, khiến phần vốn nhàn rỗi không được khai thác tối ưu. Do đó, kết quả này không ủng hộ giả thuyết H1 và cho thấy việc nâng cao vốn tự có chỉ có ý nghĩa về an toàn chứ chưa chắc mang lại hiệu quả sinh lợi trong ngắn hạn.

LDR có hệ số dương, có ý nghĩa thống kê tại mức 5% và phù hợp với Lý thuyết trung gian tài chính (Diamond, 1984), vốn coi tín dụng là kênh sinh lợi chủ đạo. Điều này cũng củng cố giả thuyết H2. So sánh với các nghiên cứu trước, kết quả hoàn toàn trùng khớp với Đào Mỹ Hằng & cộng sự (2023) và Phùng Việt Hà & cộng sự (2023), khi đều khẳng định tín dụng là yếu tố then chốt trong khả năng sinh lợi. Nguyên nhân là do cơ cấu lợi nhuận của các Ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn phụ thuộc lớn vào thu nhập lãi vay (chiếm khoảng 70 – 80% tổng thu nhập). Do đó, các ngân hàng có LDR cao thường đạt lợi nhuận cao hơn, miễn là vẫn duy trì khả năng thanh khoản hợp lý. Điều này cũng gợi ý rằng chiến lược mở rộng tín dụng vẫn là con đường chính để tăng trưởng lợi nhuận, nhưng cần đi kèm quản trị rủi ro tín dụng. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Kết quả cho thấy OEOI có hệ số âm nhưng không có ý nghĩa thống kê. Dấu âm phù hợp với Lý thuyết chi phí đại diện (Jensen & Meckling, 1976), vốn nhấn mạnh chi phí quản lý, chi phí đại diện cao sẽ làm giảm khả năng sinh lợi. Kết quả này chỉ ủng hộ một phần giả thuyết H3, bởi tác động không đủ mạnh để có ý nghĩa thống kê. So với các nghiên cứu trước, Bùi Đan Thanh & Trần Minh Tâm (2021) và Bùi Đan Thanh, Bùi Ngọc Mai Phương & Lê Thị Khuyên (2021) đều tìm thấy tác động tiêu cực có ý nghĩa. Sự khác biệt này có thể phản ánh xu hướng gần đây: nhiều ngân hàng Việt Nam đã đẩy mạnh chuyển đổi số, ứng dụng công nghệ và tái cấu trúc hoạt động, giúp giảm đáng kể chi phí vận hành. Nhờ vậy, chi phí hoạt động tuy vẫn ảnh hưởng đến lợi nhuận nhưng tác động này yếu hơn so với giai đoạn trước.

NIM có hệ số dương lớn và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, cho thấy đây là yếu tố quan trọng nhất quyết định ROA. Kết quả này củng cố Lý thuyết rủi ro – lợi nhuận (Markowitz, 1952), vốn nhấn mạnh rằng lợi nhuận cao gắn liền với việc quản trị rủi ro tín dụng và lãi suất hiệu quả. Điều này hoàn toàn ủng hộ giả thuyết H4. So sánh với các nghiên cứu trước, kết quả phù hợp với Flamini và cộng sự (2009), Nguyễn Quốc Anh (2023) và Phùng Việt Hà & cộng sự (2023), đều cho rằng NIM là yếu tố then chốt quyết định lợi nhuận ngân hàng. Trong bối cảnh Việt Nam, điều này càng rõ rệt do thu nhập từ tín dụng vẫn chiếm tỷ trọng áp đảo trong tổng doanh thu ngân hàng, nên bất kỳ thay đổi nào trong biên lãi ròng đều ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận.

DIV có hệ số dương và ý nghĩa thống kê tại mức 1%, khẳng định đa dạng hóa thu nhập góp phần cải thiện ROA. Kết quả này phù hợp với Lý thuyết đa dạng hóa thu nhập (Smith, Smithson & Wilford, 1989), cho rằng mở rộng nguồn thu ngoài tín dụng giúp phân tán rủi ro và ổn định lợi nhuận. Điều này cũng hoàn toàn ủng hộ giả thuyết H5. Các nghiên cứu trước như Bùi Đan Thanh & Trần Minh Tâm (2021), Phùng Việt Hà & cộng sự (2023), cũng như Karadayi (2023) đều chỉ ra rằng thu nhập ngoài lãi có tác động tích cực đến ROA. Trong bối cảnh Việt Nam, sự phát triển của dịch vụ ngân hàng số, bảo hiểm liên kết và kinh doanh chứng khoán đã tạo thêm nguồn thu nhập quan trọng, giúp nhiều ngân hàng cải thiện đáng kể lợi nhuận, đặc biệt trong giai đoạn tín dụng bị siết chặt.

Kết quả cho thấy GDP không có ý nghĩa thống kê đối với ROA, trái ngược với kỳ vọng từ Lý thuyết trung gian tài chính vốn dự đoán tăng trưởng kinh tế sẽ thúc đẩy cầu tín dụng và gia tăng lợi nhuận ngân hàng. Do đó, giả thuyết H6 không được ủng hộ. Kết quả này trùng khớp với nghiên cứu của Bùi Đan Thanh, Bùi Ngọc Mai Phương & Lê Thị Khuyên (2021), nhưng khác với Đào Mỹ Hằng & cộng sự (2023) và Nguyễn Kim Chi & cộng sự (2021), vốn tìm thấy tác động tích cực. Nguyên nhân có thể do cơ chế điều hành chính sách tại Việt Nam: khi GDP tăng cao, Ngân hàng Nhà nước thường áp dụng các biện pháp thắt chặt tín dụng nhằm kiểm soát lạm phát, khiến tác động tích cực của GDP không phản ánh trực tiếp vào lợi nhuận ngân hàng.

INF có hệ số âm nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này phù hợp với logic của Lý thuyết ưu tiên thanh khoản, bởi lạm phát cao làm tăng chi phí vốn và rủi ro tín dụng, từ đó gây áp lực lên lợi nhuận. Tuy nhiên, vì không đạt ý nghĩa thống kê, giả thuyết H7 chỉ được ủng hộ một phần. Kết quả này nhất quán với nghiên cứu của Bùi Đan Thanh, Bùi Ngọc Mai Phương & Lê Thị Khuyên (2021), nhưng trái ngược với Nguyễn Quốc Anh (2023) và Đào Mỹ Hằng & cộng sự (2023), vốn cho rằng lạm phát có tác động tích cực. Nguyên nhân có thể do giai đoạn 2015 – 2024, lạm phát tại Việt Nam luôn được kiểm soát ở mức ổn định (khoảng 3 – 4%), chưa đủ lớn để tạo tác động rõ ràng đến ROA. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

• Bảng 4.9: Tổng hợp giả thuyết và các kết quả nghiên cứu

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Tóm lại, chương 4 đã tổng hợp và trình bày toàn bộ kết quả phân tích dữ liệu, bao gồm thống kê mô tả, ma trận tương quan, kiểm định đa cộng tuyến, các mô hình hồi quy cùng các kiểm định liên quan. Kết quả thực nghiệm cho thấy các yếu tố nội tại như tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động (LDR), tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) và mức độ đa dạng hóa thu nhập (DIV) đều tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Tỷ suất sinh lợi của ngân hàng, trong khi chi phí hoạt động (OEOI) có ảnh hưởng ngược chiều. Ở nhóm yếu tố vĩ mô, tăng trưởng GDP và lạm phát (INF) không thể hiện tác động đáng kể trong giai đoạn phân tích. Những kết luận này vừa phù hợp với một số bằng chứng trước đây, vừa đóng góp thêm góc nhìn mới cho bối cảnh Việt Nam, đồng thời tạo nền tảng cho các khuyến nghị chính sách và giải pháp quản trị được trình bày trong chương 5.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương 5 đóng vai trò tổng hợp lại toàn bộ nội dung nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến Tỷ suất sinh lợi (ROA) của các Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2015 – 2024. Trên cơ sở những kết quả phân tích định lượng ở Chương 4, chương này tập trung đưa ra các kết luận chính, gắn liền với các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất. Đồng thời, chương 5 cũng trình bày các khuyến nghị cụ thể cho cả cơ quan quản lý Nhà nước, Ngân hàng Nhà nước và các Ngân hàng thương mại nhằm cải thiện hiệu quả sinh lợi, nâng cao sức cạnh tranh và khả năng chống chịu của hệ thống trước những biến động kinh tế vĩ mô. Bên cạnh đó, chương 5 cũng nêu rõ những hạn chế khách quan của nghiên cứu và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo, giúp mở rộng phạm vi, bổ sung khung lý thuyết và áp dụng phương pháp nâng cao để củng cố độ tin cậy của kết quả.

5.1 Kết luận Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Luận văn tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến Tỷ suất sinh lợi (ROA) của 24 Ngân hàng thương mại Việt Nam niêm yết trong giai đoạn 2015 – 2024, thông qua phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM, FGLS). Kết quả thực nghiệm cho thấy, Tỷ suất sinh lợi của ngân hàng chịu tác động đáng kể từ cả yếu tố nội tại lẫn yếu tố vĩ mô, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng khác nhau.

Cụ thể, ba biến NIM, LDR và DIV thể hiện tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê cao đến ROA. Đây là những yếu tố nội tại phản ánh Hiệu quả hoạt động cốt lõi của ngân hàng, năng lực mở rộng tín dụng và khả năng đa dạng hóa nguồn thu. Trong khi đó, biến OEOI có tác động tiêu cực nhưng không có ý nghĩa rõ rệt, song vẫn hàm ý vai trò quan trọng của việc kiểm soát chi phí. Các biến CAR, GDP và INF không cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa với ROA trong giai đoạn nghiên cứu, khác biệt so với kỳ vọng lý thuyết và một số nghiên cứu trước.

Những phát hiện này củng cố vai trò trọng yếu của các yếu tố nội tại trong quyết định hiệu quả sinh lợi của ngân hàng, đồng thời phản ánh thực tế rằng các yếu tố vĩ mô tại Việt Nam, dù quan trọng ở tầm vĩ mô, chưa tác động rõ rệt tới lợi nhuận ngân hàng trong ngắn và trung hạn.

• Các kết quả phân tích mang lại một số hàm ý quan trọng:

Đối với các Ngân hàng thương mại, việc tập trung nâng cao hiệu quả tín dụng, duy trì biên lãi ròng ổn định, và mở rộng các nguồn thu ngoài lãi là con đường khả thi để cải thiện ROA trong bối cảnh cạnh tranh và hội nhập quốc tế.

Việc duy trì CAR ở mức quá cao không giúp cải thiện lợi nhuận, gợi ý rằng ngân hàng cần cân đối giữa an toàn vốn và hiệu quả sử dụng vốn.

Tác động không đáng kể của GDP và INF hàm ý rằng các ngân hàng Việt Nam chưa khai thác hiệu quả cơ hội từ tăng trưởng kinh tế và vẫn phụ thuộc lớn vào chính sách điều hành tín dụng, thay vì tận dụng điều kiện vĩ mô để mở rộng hoạt động kinh doanh.

5.2 Khuyến nghị

5.2.1 Đối với các Ngân hàng thương mại Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Trước hết, các ngân hàng cần chú trọng tối ưu hóa biên lợi nhuận lãi ròng (NIM), bởi đây là yếu tố có tác động mạnh nhất đến Tỷ suất sinh lợi theo kết quả nghiên cứu. Để đạt được điều này, ngân hàng phải thực hiện quản trị lãi suất linh hoạt, chủ động điều chỉnh lãi suất cho vay và huy động theo biến động thị trường cũng như định hướng của Ngân hàng Nhà nước. Đồng thời, việc phân loại khách hàng và áp dụng chính sách lãi suất phù hợp với mức độ rủi ro là cần thiết nhằm vừa duy trì sức cạnh tranh, vừa đảm bảo lợi nhuận. Song song đó, quản lý rủi ro tín dụng cần được tăng cường để hạn chế nợ xấu, tránh làm triệt tiêu hiệu quả từ NIM.

Bên cạnh đó, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên vốn huy động (LDR) cũng được chứng minh có tác động tích cực đến ROA, cho thấy tín dụng vẫn là nguồn thu nhập chủ yếu của ngân hàng. Tuy nhiên, nếu mở rộng tín dụng quá mức sẽ dẫn đến rủi ro thanh khoản. Do vậy, các ngân hàng cần duy trì LDR ở mức tối ưu, cân bằng giữa tăng trưởng tín dụng và khả năng đáp ứng thanh khoản. Việc đa dạng hóa danh mục tín dụng theo ngành nghề và lĩnh vực cũng rất quan trọng để tránh tập trung rủi ro vào các ngành dễ biến động như bất động sản. Đồng thời, việc tăng cường hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và áp dụng các mô hình dự báo rủi ro sẽ giúp ngân hàng kiểm soát tốt hơn chất lượng tín dụng, qua đó nâng cao khả năng sinh lợi.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng đa dạng hóa thu nhập (DIV) có tác động rõ rệt và tích cực đến lợi nhuận. Điều này hàm ý rằng các ngân hàng không nên quá phụ thuộc vào nguồn thu nhập lãi vay truyền thống, mà cần mở rộng sang các hoạt động phi tín dụng. Phát triển ngân hàng số, thanh toán điện tử, bancassurance, dịch vụ chứng khoán và tư vấn tài chính là những kênh mang lại nguồn thu phí ổn định, đồng thời giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro trong bối cảnh kinh tế biến động. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) để cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ cho từng nhóm khách hàng cũng là hướng đi hiệu quả nhằm gia tăng nguồn thu nhập ngoài lãi.

Mặc dù chi phí hoạt động (OEOI) không có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ trong nghiên cứu, nhưng dấu âm cho thấy chi phí vận hành vẫn có xu hướng làm giảm ROA. Do đó, việc kiểm soát và tối ưu hóa chi phí hoạt động là yêu cầu tất yếu đối với các ngân hàng. Các giải pháp có thể bao gồm đẩy mạnh chuyển đổi số, tự động hóa quy trình để tiết kiệm nhân sự, đồng thời tái cấu trúc bộ máy quản trị theo hướng tinh gọn và hiệu quả. Quan trọng hơn, các ngân hàng cần xây dựng cơ chế kiểm soát nội bộ chặt chẽ và nâng cao tính minh bạch nhằm giảm thiểu chi phí đại diện, từ đó tối đa hóa giá trị mang lại cho cổ đông.

5.2.2 Đối với cơ quan quản lý Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Ở góc độ vĩ mô, kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ an toàn vốn (CAR) không có tác động rõ rệt đến lợi nhuận ngân hàng. Điều này gợi ý rằng việc áp đặt mức CAR quá cao có thể làm giảm hiệu quả sử dụng vốn. Do đó, Ngân hàng Nhà nước cần xây dựng lộ trình áp dụng Basel II/III linh hoạt và phù hợp với điều kiện Việt Nam, thay vì áp dụng một cách cứng nhắc. Bên cạnh đó, cơ quan quản lý nên khuyến khích các ngân hàng tập trung nâng cao chất lượng vốn tự có (Tier 1 Capital) thay vì chỉ chú trọng số lượng, để vừa bảo đảm an toàn hệ thống vừa duy trì hiệu quả sinh lợi.

Kết quả cũng cho thấy tăng trưởng GDP không có tác động đáng kể đến ROA, phản ánh sự điều hành tín dụng còn mang tính hành chính. Vì vậy, Ngân hàng Nhà nước cần có chính sách tín dụng gắn chặt hơn với chu kỳ kinh tế. Các ngân hàng có quản trị rủi ro tốt và tuân thủ quy định nên được trao quyền mở rộng tín dụng linh hoạt trong giai đoạn phục hồi kinh tế, thay vì áp dụng hạn mức tín dụng đồng loạt. Ngoài ra, tín dụng nên được định hướng vào các lĩnh vực ưu tiên như năng lượng tái tạo, doanh nghiệp nhỏ và vừa, và đổi mới sáng tạo, nhằm vừa hỗ trợ nền kinh tế, vừa tạo ra cơ hội sinh lợi bền vững cho các ngân hàng.

Một khía cạnh khác là lạm phát, dù không tác động có ý nghĩa trong giai đoạn nghiên cứu, song vẫn là yếu tố tiềm ẩn rủi ro cho lợi nhuận ngân hàng. Do đó, Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước cần tiếp tục duy trì ổn định kinh tế vĩ mô, kiểm soát lạm phát ở mức mục tiêu 3–4%/năm và điều hành chính sách tiền tệ một cách linh hoạt. Bên cạnh đó, sự phối hợp hài hòa giữa chính sách tiền tệ và tài khóa sẽ giúp giảm thiểu biến động tỷ giá và lãi suất, tạo môi trường ổn định cho hoạt động kinh doanh ngân hàng.

Cuối cùng, để tăng cường tính minh bạch và nâng cao năng lực cạnh tranh, cơ quan quản lý cần yêu cầu các ngân hàng công bố Báo cáo tài chính theo chuẩn mực quốc tế (IFRS), đồng thời đẩy mạnh quá trình số hóa Hệ thống ngân hàng thông qua các chính sách hỗ trợ về thuế và quỹ đổi mới công nghệ. Một môi trường cạnh tranh lành mạnh, minh bạch giữa các Ngân hàng thương mại trong nước và các ngân hàng nước ngoài sẽ giúp Hệ thống ngân hàng Việt Nam phát triển bền vững và hội nhập sâu hơn vào thị trường tài chính toàn cầu.

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

• Nghiên cứu còn tồn tại một số hạn chế nhất định:

Mẫu nghiên cứu chỉ tập trung vào các ngân hàng niêm yết, chưa bao quát toàn bộ hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam.

Các biến đo lường chủ yếu là yếu tố tài chính, chưa tính đến yếu tố phi tài chính như quản trị doanh nghiệp, chất lượng dịch vụ, hay mức độ ứng dụng công nghệ.

Phương pháp hồi quy tuyến tính có thể chưa nắm bắt được toàn bộ các mối quan hệ phi tuyến hoặc độ trễ trong tác động của biến vĩ mô.

Trong tương lai, các nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi sang toàn bộ hệ thống Ngân hàng thương mại, bổ sung các biến phi tài chính (chẳng hạn quản trị ngân hàng, chỉ số ESG, mức độ chuyển đổi số) và áp dụng các mô hình kinh tế lượng tiên tiến như GMM động hoặc mô hình phi tuyến để kiểm định tính bền vững của kết quả.

• KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Tóm lại, Chương 5 đã khái quát các phát hiện chính, chỉ ra rằng Tỷ suất sinh lợi của Ngân hàng thương mại chịu sự chi phối đồng thời từ các yếu tố nội tại (như NIM, LDR, CIR, DIV, CAR) và yếu tố vĩ mô (GDP, lạm phát). Những phân tích này cho thấy tầm quan trọng của việc cân bằng giữa quản trị chi phí, kiểm soát rủi ro và tận dụng cơ hội từ môi trường kinh tế. Các khuyến nghị đưa ra vừa hướng đến việc tối ưu hóa hoạt động quản trị ngân hàng ở cấp vi mô, vừa nhấn mạnh vai trò điều hành chính sách ổn định ở cấp vĩ mô. Dù nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế về dữ liệu và phạm vi, nhưng kết quả đạt được đã góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm và làm sáng tỏ cơ chế tác động của các yếu tố đến hiệu quả sinh lợi của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam. Đây sẽ là cơ sở quan trọng cho các nghiên cứu sau cũng như cho quá trình hoạch định chính sách và chiến lược kinh doanh của ngân hàng trong giai đoạn tới. Luận văn: KQNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của 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