Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng hay nhất năm 2025 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: Nghiên cứu các nhân tố tác động đến hiệu quả tài chính của các 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.

4.1. Tổng quan về đối tượng nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu là hiệu quả tài chính của 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2024.

Số quan sát của luận văn gồm 307 quan sát thay vì 308 quan sát do báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) năm 2014 không đầy đủ nên tác giả đã lược bỏ quan sát năm 2014 của ngân hàng này.

4.2. Thống kê mô tả

Bảng 4. 1.Tóm tắt thống kê mô tả

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Bảng 4.1 hiển thị thống kê mô tả của các biến trong nghiên cứu. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 28 ngân hàng thương mại bao gồm ngân hàng quốc doanh và ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân tại Việt Nam từ năm 2014 – 2024 gồm 307 quan sát (trong đó tác giả không thu thập được số liệu của ngân hàng SCB năm 2014). Bảng thống kê cho thấy số lượng quan sát bao gồm tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, Tỷ lệ thu nhập lãi thuần, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu, quy mô tài sản, tài sản cố định trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay, tính thanh khoản, tăng trưởng kinh tế, chỉ số lạm phát.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2024 có giá trị trung bình là 0,78% với độ lệch chuẩn là 0,72%, với giá trị nhỏ nhất là -5,51% của Ngân hàng TMCP Tiền Phong (TPB) năm 2014 và giá trị cao nhất là 3,24% của Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (TCB) vào năm 2024.

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có giá trị trung bình là 8,89% với độ lệch chuẩn là 8,44%, với giá trị tối thiểu của Ngân hàng TMCP Tiền Phong (TPB) năm 2014 là -82% và giá trị cao nhất là 26,82% của Ngân hàng TMCP Á Châu. Ngân hàng (ACB) năm 2014.

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) có giá trị trung bình là 3,12% với độ lệch chuẩn là 1,39%, với giá trị thấp nhất là -0.89% của Ngân hàng TMCP Tiền Phong (TPB) năm 2014 và giá trị cao nhất của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) là 9,45% trong năm 2022.

Quy mô ngân hàng (SIZE) được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản với giá trị trung bình là 18,6 với độ lệch chuẩn là 1,16. Trong đó, giá trị nhỏ nhất bằng 16,4 của Ngân hàng TMCP Bảo Việt (Baovietbank/BVH) vào năm 2014, giá trị lớn nhất là 21,3 của Ngân hàng TMCP Đầu tư và phát triển (BID) vào năm 2024.

Chất lượng tài sản (FATA) có giá trị trung bình là 1,24%, với độ lệch chuẩn là 1,19%. Giá trị tối thiểu là 0,07% của Ngân hàng TMCP Bảo Việt (Baovietbank/BVH) vào năm 2020 và giá trị tối đa là 6,02% của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) vào năm 2017. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Nợ xấu (LLR) có giá trị trung bình là 0,73%, với độ lệch chuẩn là 0,28%. Giá trị tối thiểu là 0,21% của Ngân hàng TMCP Liên Việt (LPB) năm 2014 và giá trị tối đa là 1,84% của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (VCB) năm 2024.

Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) có giá trị trung bình là 81,08%, với độ lệch chuẩn là 489.71%. Giá trị tối thiểu là 24,2% của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) năm 2024 và giá trị tối đa là 86,3% của Ngân hàng TMCP Tiền Phong (TPB) năm 2014.

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình là 2,19%, với độ lệch chuẩn là 1,38%. Giá trị tối thiểu 0,34% của Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) vào năm 2018 và giá trị tối đa là 8,81% của Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) năm 2015.

Tỷ lệ cho vay (LOAN) có giá trị trung bình là 90,93%, với độ lệch chuẩn là 3,93%. Giá trị tối thiểu là 76,16% của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) năm 2016 và giá trị tối đa là 97,38% của Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) năm 2023.

Tính thanh khoản (LIQ) có giá trị trung bình là 64,86%, với độ lệch chuẩn là 13%. Giá trị tối thiểu là 5,37% của Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) năm 2023 và giá trị tối đa là 89,37% của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) vào năm 2018.

Đối với các biến vĩ mô được sử dụng trong mô hình là GDP và CPI. Trong đó tỷ lệ lạm phát biến động khá lớn, độ lệch chuẩn của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) khá lớn, có giá trị cao nhất trong các năm 2014 và thấp nhất năm 2018.

4.3. Phân tích ma trận tương quan Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Hệ số tương quan (ρ) dùng để xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến, ngoài ra hệ số tương quan còn đo mức độ mạnh yếu thông qua hệ số biến thiên từ -1 đến 1. Bên cạnh đó, hệ số tương quan riêng giữa các biến có thể biết chiều tác động, đồng thời phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến có xuất hiện trong mô hình hồi quy hay không.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2011), mối quan hệ tuyến tính giữa các biến có thể ước lượng thông qua giá trị hệ số tương quan như sau:

• ρ>0: Hai biến có mối quan hệ cùng chiều;
• ρ<0: Hai biến có mối quan hệ ngược chiều;
• ρ=0: Hai biến không có mối quan hệ tuyến tính;
• ρ =1, ρ=-1: Hai biến có mối tương quan tuyến tính tuyệt đối.

Bảng 4. 2. Tương quan giữa ROA và các biến độc lập

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Bảng 4. 3. Tương quan giữa ROE và các biến độc lập

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata

Bảng 4. 4. Tương quan giữa NIM và các biến độc lập

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Kết quả tại Bảng 4.2, 4.3, 4.4 cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Có thể thấy, các mối tương quan giữa các biến độc lập đều có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 0.6. Theo Kenedy (2011), nếu giữa các biến độc lập trong mô hình không có cặp biến nào có trị tuyệt đối hệ số tương quan lớn hơn 0.8 thì sẽ không có hiện tượng tương quan. Như vậy, khả năng xảy ra tự tương quan giữa các biến là tương đối thấp, cho nên việc đưa các biến này vào mô hình nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp.

Và để đảm bảo chắc chắn vấn đề đa cộng tuyến không tồn tại, đề tài sẽ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai – VIF. Hệ số VIF sẽ định lượng mức độ nghiêm trọng của đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy, nếu VIF < 10 thì mô hình sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến.

4.4. Kiểm tra đa cộng tuyến

Bảng 4. 5. Đa cộng tuyến VIF

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata.

Bảng 4.5 cho thấy các hệ số VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 10 và giá trị trung bình là 1.57. Vì vậy, không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Theo đó, các biến được đưa vào mô hình có thể xem là khá phù hợp trong việc phân tích tác động đến hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam.

4.5. Ước tính các mô hình OLS, FEM, REM gộp chung Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Sau phân tích hệ số tương quan để xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, nghiên cứu này đi vào phân tích hồi quy với mục tiêu đo lường hướng và mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng các phương pháp như: Tổng hợp các kiểm tra OLS, FEM, REM và thực hiện các kiểm định để chọn phương pháp hồi quy thích hợp.

4.5.1. Tổng hợp các kiểm tra OLS, FEM, REM

Bảng 4. 6. Ước tính của mô hình 1 (Tổng hợp OLS, FEM, REM )

ROA biến phụ thuộc

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

• Bảng 4. 7. Ước tính của mô hình 2 (Tổng hợp OLS, FEM, REM)
• Bảng 4 8. Ước tính của mô hình 3 (Tổng hợp OLS, FEM, REM )

4.5.2.1. Kiểm tra sự phù hợp giữa mô hình OLS và FEM

Tác giả dựa vào kiểm định Wald F-test để kiểm định lại sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS (mô hình hối quy tuyến tính cổ điển) và FEM (mô hình hồi quy tác động cố định) ở mức ý nghĩa với giả thiết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn.

Dựa vào Bảng 4.6, 4.7, 4.8, kết quả của mô hình 1, mô hình 2 và mô hình 3 đều cho kết quả như nhau: Prob > F = 0.0000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 , chấp nhận giả thuyết H1, mô hình FEM phù hợp hơn.

4.5.2.2. Kiểm tra sự phù hợp giữa mô hình OLS và REM

Tiếp theo, để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM, nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch – Pagan với giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn. Mô hình cho kết quả sau:

Dựa vào Bảng 4.6, 4.7, 4.8, kết quả của mô hình 1, mô hình 2 và mô hình 3 đều cho kết quả như nhau: Pro> chibar2 = 0.0000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 , chấp nhận giả thuyết H1 là sử dụng mô hình REM.

4.5.2.3. Kiểm tra sự phù hợp giữa FEM và REM.

Sau khi thực hiện hai bài kiểm tra Wald F-test và Breusch – Pagan, kết quả cho thấy mô hình FEM và REM phù hợp hơn so với mô hình OLS. Ở đây, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra sự phù hợp giữa mô hình FEM và REM với giả thuyết H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp hơn.

Dựa vào Bảng 4.6, 4.7, 4.8, kết quả của mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3 như sau:

Kết quả của mô hình 1 cho thấy Prob>chi2 = 0.0000 <0.05, mô hình 2 cho kết quả Prob> chi2 = 0.0054 < 0.05. Nên ở mô hình 1 và 2, ta bác bỏ giả thuyết H 0 , chấp nhận giả thuyết H1 nên chọn mô hình FEM.

Ở mô hình 3: Prob> chi2 = 0.8271 > 0.05, ta chấp nhận H0: chọn mô hình REM. Như vậy, sau khi thực hiện các thử nghiệm để lựa chọn mô hình thì mô hình 1 và Ở mô hình 2, tác giả nhận thấy rằng mô hình FEM là phù hợp nhất để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính. Mô hình 3 lựa chọn phương pháp REM là phù hợp nhất.

4.6. Kiểm tra khuyết tật mô hình Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Các bài kiểm tra khuyết tật của mô hình được sử dụng để cải thiện độ tin cậy và mức độ phù hợp của các kết quả nghiên cứu. Kiểm tra ba sai sót phổ biến trong nghiên cứu định lượng, đó là đa cộng tuyến, phương sai thay đổi và tự tương quan. Ban đầu đề tài đã khẳng định hiện tượng đa cộng tuyến không tồn tại trong Bảng 4.5 khi sử dụng hệ số phóng đại phương sai – kiểm định VIF. Chủ đề tiếp tục trong phần này với kiểm định Wald và Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier để kiểm tra phương sai thay đổi và kiểm định Wooldridge để phát hiện tự tương quan.

4.6.1. Kiểm định phương sai thay đổi

Bảng 4. 9. Kiểm tra phương sai thay đổi cho ROA

Kiểm định Wald cho phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy sử dụng phương pháp tác động cố định

H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata.

Bảng 4. 10. Kiểm tra phương sai thay đổi cho ROE

Kiểm định Wald cho phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy sử dụng phương pháp tác động cố định

H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata.

Bảng 4. 11. Kiểm tra phương sai thay đổi cho NIM Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Kiểm định ѕử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier trong mô hình hồi quy sử dụng phương pháp tác động ngẫu nhiên H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata.

Thực hiện kiểm định phương sai thay đổi với giả thuyết H 0 : không có hiện tượng phương sai. Bảng 4.9, Bảng 4.10 và Bảng 4.11 cho thấy Prob> chi2 = 0,0000 <5%, Prob > chibar2 = 0.0000 < 5%. Do đó bác bỏ H0, chấp nhận H1. Như vậy, mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

4.6.2. Kiểm tra tự tương quan Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Bảng 4. 12. Kiểm tra Wooldridge – Kiểm tra tự tương quan ROA

Kiểm tra Wooldridge cho dữ liệu inpaneldata tự tương quan

• H0: không có tự tương quan bậc nhất
• F (1, 27) =  36.351
• Prob > F =  0.0000

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata

Bảng 4. 13. Kiểm tra Wooldridge – Kiểm tra tự tương quan ROE

Kiểm tra Wooldridge cho dữ liệu inpaneldata tự tương quan

• H0: không có tự tương quan bậc nhất
• F (1, 27) = 51.294
• Prob> F = 0.0000

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata

Bảng 4. 14. Kiểm tra Wooldridge – Kiểm tra tự tương quan NIM

Kiểm tra Wooldridge cho dữ liệu inpaneldata tự tương quan

• H0: không có tự tương quan bậc nhất
• F (1, 27) = 35.209
• Prob > F = 0.0000

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata

Sau khi thực hiện kiểm định Wooldrige, kết quả từ 3 bảng (bảng 4.12, bảng 4.13, bảng 4.14) cho thấy hệ số Prob> F = 0.0000 < 0,05, bác bỏ giả thuyết Ho, tức là có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

4.7. Mô hình hồi quy FGLS

Các mô hình OLS, FEM, REM có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nên nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục hiện tượng trong mô hình.

Bảng 4. 15. Ước tính FGLS Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Từ Bảng 4.15 cho thấy, khi loại bỏ khuyết tật mô hình và chạy nghiên cứu theo mô hình FGLS cho kết quả:

Với mức ý nghĩa 1%, ROA có các biến SIZE, CPI, GDP tác động cùng chiều và các biến trên lần lượt tác động theo mức độ tăng dần đến ROA. Khi biến SIZE tăng 1 đơn vị thì biến ROA tăng 0.0035 đơn vị, biến CPI tăng 1 đơn vị thì biến ROA tăng 0.0258 đơn vị, biến GDP tăng 1 đơn vị thì biến ROA tăng 0.0411 đơn vị. Biến CIR, LOAN, LIQ tác động ngược chiều và các biến này có tác động lần lượt theo mức độ sau: Khi CIR tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 0.0007 đơn vị, LOAN tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 0.0859 đơn vị, LIQ tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 0.0051 đơn vị. Trong khi, biến FATA, LLR, NPL không có ý nghĩa đối với ROA.

Với mức ý nghĩa 1% thì SIZE, CPI có tác động cùng chiều với ROE, với mức ý nghĩa 5% thì GDP có tác động cùng chiều với ROE. Với mức ý nghĩa 1 % thì CIR, LOAN có tác động ngược chiều với ROE, với mức ý nghĩa 10% thì NPL có tác động ngược chiều với ROE. Các biến FATA, LLR, LIQ không có ý nghĩa với ROE.

Đối với NIM, khi mức ý nghĩa 1% thì NIM chịu tác động cùng chiều bởi SIZE, CPI. Trong đó CPI tác động mạnh đến NIM hơn SIZE. Với mức ý nghĩa 1% thì NPL, LOAN có tác động ngược chiều đến NIM và LOAN có tác động mạnh hơn. Với mức ý nghĩa 5% thì CIR có tác động ngược chiều với NIM. Các biến còn lại là FATA, LLR, LIQ, GDP không có ý nghĩa với NIM.

4.8. Mô hình hồi quy S- GMM

Mô hình FGLS là mô hình bỏ qua yếu tố biến nội sinh tồn tại trong mô hình. Khi xét nội sinh và kiểm soát nội sinh, tác giả tiếp tục chạy tiếp mô hình S – GMM.

4.8.1. Kiểm tra tính phù hợp của mô hình S – GMM. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Kiểm định Sargan, kiểm định Hansen và tương quan chuỗi bậc hai AR (2) là những kiểm định quan trọng được sử dụng khi sử dụng ước lượng GMM để kiểm tra sự phù hợp của các biến công cụ trong mô hình.

Hansen và Sargan kiểm định với giả thuyết H0: biến công cụ là ngoại sinh, nghĩa là, nó không liên quan đến sai số của mô hình. Kết quả là giá trị p của thống kê Hansen càng cao thì càng tốt.

Kiểm định AR (2) được sử dụng để xác định xem có tồn tại hay không một chuỗi tương quan bậc hai trong phần dư của mô hình tương quan chuỗi, với giả thuyết H0 là không có hiện tượng tương quan chuỗi. Kết quả là giá trị p càng cao thì càng tốt.

Bảng 4. 16. Thử nghiệm Sargan Hansen và Arellano-Bond

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata

Kết quả trong Bảng 4.16 cho thấy: Tính hợp lệ và các biến công cụ của mô hình được thể hiện ở số lượng các biến công cụ: ROA, ROE, NIM đều là 22, nhỏ hơn hoặc bằng số các nhóm quan trọng (28 nhóm)

Kiểm định Hansen và Sargan có giá trị p lớn hơn 10% trong tất cả các mô hình ROA, ROE, NIM, cho thấy rằng các biến công cụ trong mô hình hồi quy là phù hợp. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Thử nghiệm AR (2) có giá trị p lớn hơn 10% trong tất cả các mô hình ROA, ROE và NIM. Do đó, có thể kết luận rằng các ước tính GMM trong cả ba mô hình đều hiệu quả.

4.8.2. Mô hình S-GMM

Trong các mô hình nghiên cứu thực nghiệm đã được xây dựng, bên cạnh các biến độc lập khác, độ trễ bậc 1 của biến phụ thuộc cũng được xem là một biến độc lập, hình thành mô hình dữ liệu bảng động (Dynamic panel data model). Mô hình dữ liệu bảng động thường được ước lượng bằng phương pháp System GMM do các ưu điểm đặc thù trong việc xử lý nội sinh. Kết quả thu được như sau:

Bảng 4. 17. Kết quả hồi quy S-GMM của Mô hình 1

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Dựa vào kết quả hồi quy Bảng 4.17, mô hình có biến SIZE, GDP có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Biến FATA, LLR, LOAN, CPI có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Về mối tương quan, tác giả thấy rằng có mối tương quan ngược chiều giữa FATA, LLR, LOAN với ROA. Ngược lại, SIZE, GDP, CPI có tác động cùng chiều đến ROA. mô hình hồi quy của nghiên cứu được rút ra như sau:

ROA = 0.0301 + 0.2346L1ROA + 0.0059SIZE – 0.3647FATA – 0.4010 LLR + 0.0029CIR – 0.0565NL – 0.1438LOAN – 0.0028LIQ + 0.0566GDP + 0.0568CPI

Bảng 4. 18. Kết quả hồi quy S-GMM của Mô hình 2

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Theo kết quả hồi quy ở Bảng 3.18, mô hình có các biến NPL, GDP có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Biến LIQ có ý nghĩa thống kê 10%. Các biến khác không có ý nghĩa thống kê. Về mối tương quan, tác giả đã phát hiện ra mối quan hệ ngược chiều giữa NPL, LIQ với ROE. Mặt khác GDP có tác động tích cực đến ROE. Hơn nữa, biến độ trễ bậc nhất của ROE có giá trị P là 0,0000, cho thấy hệ số hồi quy là dương. Hay nói cách khác, hệ số ROE năm trước có ảnh hưởng tích cực đến ROE của năm sau. Chính vì thế, mô hình hồi quy của nghiên cứu được rút ra như sau:

ROE = -0.1328 + 0.6149L1ROE + 0.0110SIZE -1.6969FATA – 2.4306LLR + 0.0237CIR – 1.3265NPL +0.1450LOAN – 0.2278LIQ + 0.5686GDP + 0.1663CPI

Bảng 4. 19. Kết quả hồi quy S-GMM của Mô hình 3

Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata

Theo kết quả hồi quy Bảng 4.19, mô hình bao gồm các biến FATA, NPL có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến LOAN có ý nghĩa ở mức 5%. Các biến khác không có ý nghĩa thống kê. Về mối tương quan, tác giả đã phát hiện ra mối quan hệ ngược chiều giữa FATA, NPL, LOAN với NIM. Mô hình hồi quy của nghiên cứu được rút ra như sau:

NIM = 0.1684 + 0.2122L1NIM – 0.0014SIZE – 0.2512FATA + 0.2117LLR – 0.0079CIR – 0.2106NPL – 0.1114LOAN – 0.0117LIQ + 0.0018GDP + 0.0091CPI.

4.9. Thảo luận về kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Bảng 4. 20. Kết quả nghiên cứu của Mô hình 1

ROA biến phụ thuộc

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Mô hình 1, Bảng 4.20 cho kết quả các biến SIZE, GDP, CPI có tác động tích cực đến ROA và trùng với giả thuyết được đưa ra, trong đó SIZE và GDP với mức ý nghĩa là 1% và CPI có mức ý nghĩa là 5%. Các biến FATA, LLR, LOAN có tác động tiêu cực đến ROA với mức ý nghĩa 5%, trong đó chiều hướng tác động của FATA, LOAN là trái với giải thuyết đưa ra. Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê đối với ROA.

Bảng 4. 21. Kết quả nghiên cứu của Mô hình 2

ROE biến đổi phụ thuộc Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Mô hình 2, Bảng 4.21 cho kết quả các biến GDP có tác động tích cực đến ROE với mức ý nghĩa là 1%, cùng chiều với giả thuyết ban đầu. Các biến NPL (mức ý nghĩa 1%), LIQ (mức ý nghĩa 10%) có tác động tiêu cực đến ROE, trong đó chiều hướng tác động của LIQ là trái với giải thuyết đưa ra. Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê đối với ROE.

Bảng 4. 22. Kết quả nghiên cứu của Mô hình 3

NIM biến phụ thuộc

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Mô hình 3, Bảng 4.22 cho kết quả các biến FATA (mức ý nghĩa 1%), NPL (mức ý nghĩa 1%), LOAN (mức ý nghĩa 5%) có tác động tiêu cực đến NIM, trong đó chiều hướng tác động của FATA và LOAN là trái với giải thuyết đưa ra. Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê đối với NIM.

Xét cụ thể từng biến độc lập sau khi nghiên cứu mô hình như sau:

4.9.1. Quy mô ngân hàng (SIZE) Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Hình 2. Mối quan hệ giữa SIZE và ROA

Biểu đồ Hình 2 minh họa sự biến động của hiệu quả hoạt động tài chính dựa trên quy mô ngân hàng (SIZE) đối với các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2024. Thực tế, SIZE có mối quan hệ cùng chiều với ROA. Kết quả của nghiên cứu trước cũng được hỗ trợ bởi ý kiến của Gul và Zaman (2014), San và Heng (2016), Tam Thanh Nguyen Duong & Hoa Quynh Nguyen (2024), Phan Thu Bao (2019). Đối với ngân hàng hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh tiền tệ, việc huy động vốn của các ngân hàng là một hình thức vay mượn tiền mà không có tài sản thế chấp, do đó sự tín nhiệm đối với ngân hàng là điều hết sức quan trọng. Vì thế ngân hàng có quy mô càng lớn sẽ càng nhận được sự tín nhiệm cao hơn, có khả năng khai thác lợi thế theo quy mô, cung cấp cho khách hàng dịch vụ với giá rẻ hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh, thu hút lượng khách hàng, mang lại hiệu quả tài chính cao. Do đó biến quy mô có tác động tương quan thuận lên đòn bẩy tài chính là hợp lý.

4.9.2. Chất lượng tài sản (FATA)

Hình 3. Mối quan hệ giữa FATA và ROA, NIM

Biểu đồ Hình 3 mô tả sự biến động của hiệu quả tài chính trên chất lượng tài sản (FATA) của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2024. Thực tế, FATA có mối tương quan nghịch với ROA và NIM, không có ý nghĩa với ROE. Những phát hiện của nghiên cứu trước đó cũng trái ngược với ý kiến của Ashenafi Nigusse Tibebe (2023). FATA là tỷ lệ giữa tài sản cố định và Tổng tài sản, khi doanh nghiệp tập trung sử dụng vốn cho tài sản cố định sẽ không có vốn cho vay nên ảnh hưởng đến giảm hiệu quả tài chính.

4.9.3. Các khoản dự phòng rủi ro cho vay (LLR)

Hình 4. Mối quan hệ giữa LLR và ROA Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Biểu đồ Hình 4 thể hiện mức độ biến động hiệu quả tài chính (LLR) của dự phòng rủi ro. Thực tế, LLR có mối tương quan nghịch với ROA, nhưng không có ý nghĩa thống kê đối với ROE và NIM. Theo Thông tư số 11/2024/TT-NHNN ngày 30/7/2024 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thì dự phòng rủi ro tín dụng được giải thích là số tiền được trích lập và hạch toán vào chi phí hoạt động để dự phòng cho những rủi ro có thể xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng. Do dự phòng rủi ro tín dụng được tính vào chi phí hoạt động và là các khoản chi phí không bằng tiền nên nó có ảnh hưởng đến chi phí hoạt động, lợi nhuận, dòng tiền từ hoạt động, khả năng trích lập quỹ, khả năng chi trả cổ tức, vốn chủ sở hữu, tỷ lệ an toàn vốn cũng như thị giá cổ phần của các NHTM. Các phát hiện của nghiên cứu trước tương ứng với kỳ vọng ban đầu dựa trên các nghiên cứu của San và Heng (2016), Phan Thu Bảo (2019).

4.9.4. Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Hình 5. Mối quan hệ giữa NPL và ROE, NIM

Biểu đồ Hình 5 thể hiện sự biến động của hoạt động tài chính trong mối quan hệ với tỷ lệ nợ xấu (NPL). NPL có tương quan nghịch với ROE, NIM, nhưng ROA không có ý nghĩa thống kê. Các phát hiện của nghiên cứu được hỗ trợ bởi các nghiên cứu của Bahtiar Usman & Henny Setyo Lestari (2022), Mulualem Getahun (2018).

Khi nợ xấu tăng cao, ngân hàng phải chi nhiều tiền hơn để giải quyết, bao gồm: chi phí tăng cường giám sát khách hàng vay quá hạn và tài sản thế chấp của họ, chi phí phân tích và xử lý (thỏa thuận) với khách hàng về các khoản vay này, chi phí duy trì và xử lý tài sản thế chấp, chi phí liên quan đến việc bảo vệ uy tín của Ngân hàng và sự an toàn cho khách hàng. Các chi phí bổ sung để đảm bảo chất lượng của các khoản vay khác, cơ quan quản lý và thị trường tài chính… Do chi phí tăng lên nên lợi nhuận còn lại cũng thấp hơn dự kiến. Do đó, nợ xấu làm giảm chi phí và hạ thấp hiệu quả hoạt động tài chính của ngân hàng, được thể hiện qua hai chỉ số ROE (lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu) và NIM (tỷ lệ thu nhập lãi ròng) của ngân hàng.

4.9.5. Khoản vay (LOAN)

Hình 6. Mối quan hệ giữa LOAN và ROA và NIM

Biểu đồ Hình 6 mô tả sự biến động của hiệu quả hoạt động tài chính cho vay (LOAN). LOAN có mối tương quan nghịch với ROA và NIM, không có nghĩa với ROE. Các phát hiện của nghiên cứu mâu thuẫn với các ý kiến của A Gul và Zaman (2014), Shenafi Nigusse Tibebe (2023). Có thể giải thích các ngân hàng cho vay không có hiệu quả, trong khi huy động nhiều mà cho vay chiếm tỷ lệ thấp, các ngân hàng sử dụng vốn chưa hiệu quả. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

4.9.6. Thanh khoản (LIQ)

Hình 7. Mối quan hệ giữa LIQ và ROE

Biểu đồ Hình 7 chỉ ra tác động của sự biến động hoạt động tài chính đến khả năng thanh khoản (LIQ). LIQ có tương quan nghịch với ROE nhưng không có ý nghĩa thống kê với ROA, NIM. Kết quả của nghiên cứu mâu thuẫn với ý kiến của Ongore & Kusa (2016) , Phan Thu Bảo (2019). Điều này có thể được giải thích với tình hình thực tế ở Việt Nam như sau: Khi ngân hàng có số dư cho vay trên tổng tiền gửi cao hơn có nghĩa là ngân hàng đã cho vay một số tiền lớn hơn số tiền gửi của khách hàng mà ngân hàng đã nhận. có thể được huy động. Thực tế cho thấy, khoản cho vay là khoản cho vay mà ngân hàng sẽ thu định kỳ theo hợp đồng tín dụng đã thỏa thuận, ngân hàng không tự ý thu trước hạn trừ trường hợp khách hàng tự nguyện trả nợ trước hạn.

4.9.7. Tăng trưởng kinh tế (GDP)

Hình 8. Mối quan hệ giữa GDP và ROA, ROE

Biểu đồ Hình 8 thể hiện tác động của biến động hoạt động tài chính đến tăng trưởng kinh tế (GDP). GDP có mối tương quan thuận với ROA và ROE, nhưng mối tương quan này không có ý nghĩa thống kê với NIM. Kết quả được hỗ trợ bởi các nghiên cứu của Robin và Bloch (2021), Phan Thu Bảo (2019) . Kinh tế phát triển giúp thúc đẩy hoạt động kinh doanh ngân hàng bằng cách nâng cao mức sống của người dân, giúp ngân hàng thu nợ dễ dàng hơn và nhu cầu ngày càng tăng ngay cả trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế. Nhu cầu vay của người dân tăng cao do lãi suất ngân hàng giảm khiến phí dịch vụ tăng cao.

4.9.8. Lạm phát (CPI)

Hình 9. Mối quan hệ giữa CPI và ROA

Biểu đồ Hình 9 minh họa mối quan hệ giữa sự biến động của hoạt động tài chính và tỷ lệ lạm phát (CPI). CPI có tương quan thuận với ROA, không có ý nghĩa với ROE, NIM. Kết quả nghiên cứu được hỗ trợ bởi Gul và Zaman (2014), Ongore & Kusa (2016), San and Heng (2016), Phan Thu Bao (2019). Tỷ lệ lạm phát được tính toán dựa trên tốc độ thay đổi hàng năm trong chỉ số giá tiêu dùng của mỗi quốc gia. Lạm phát khó dự đoán; tuy nhiên, nếu nó được báo cáo chính xác, các nhà quản lý ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất để tốc độ tăng doanh thu vượt quá tốc độ tăng chi phí để ngân hàng có lãi. Có lợi nhuận. Tuy nhiên, nếu lạm phát bất ngờ, ít ngân hàng có thể nhanh chóng điều chỉnh lãi suất khiến chi phí tăng nhanh hơn thu nhập, làm giảm lợi nhuận ngân hàng. Lạm phát ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động cho vay và huy động vốn.

Kết luận Chương 4

Qua chương 4, tác giả đã lần lượt trình bày các kết quả phân tích kết quả ước lượng của các mô hình hồi quy để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Ngoài ra, nội dung của chương này cũng thảo luận về mối quan hệ của các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam giai đoạn 2014 – 2024. Qua đó xác định được hướng tác động của các nhân tố này. trong mô hình hồi quy ước tính.

Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ đưa ra một số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Trong chương này, tác giả sẽ tóm tắt kết quả phân tích mô hình trong chương trước. Tiếp theo, tác giả đưa ra một số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại. Cuối cùng, tác giả sẽ chỉ ra một số hạn chế của nghiên cứu cũng như đưa ra hướng nghiên cứu trong tương lai.

5.1. Kết luận

Khi xem xét hoạt động của các ngân hàng thương mại, một trong những tiêu chí cơ bản nhất được đề cao là hiệu quả hoạt động tài chính. Các ngân hàng thương mại luôn phải đối mặt với hai khó khăn lớn do kết quả của quá trình phát triển hội nhập và toàn cầu hóa: năng lực cạnh tranh và hiểm họa kinh doanh. Do đó, nâng cao hiệu quả tài chính là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của ngân hàng thương mại trong quá trình hội nhập kinh tế quốc tế của Việt Nam, đòi hỏi phải xây dựng các chiến lược kinh doanh cụ thể.

Nghiên cứu xem xét tác động của tham số, bao gồm SIZE (quy mô), FATA (chất lượng tài sản), LLR (dự phòng rủi ro cho vay), CIR (Tỷ lệ chi phí trên thu nhập), NPL (tỷ lệ nợ khó đòi), LOAN (tiền vay) và LIQ (tính thanh khoản), GDP (tăng trưởng kinh tế) và CPI (chỉ số để tính lạm phát) đến các tham số ROA (Tỷ suất sinh lợi của tài sản), ROE (tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu), NIM (tỷ lệ thu nhập lãi thuần) của ngân hàng. Các biến trên đều sử dụng dữ liệu bảng từ 28 ngân hàng thương mại đại diện cho một mẫu ngân hàng thương mại tại Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2024. Để quản lý lỗi mô hình, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng hồi quy FGLS trên dữ liệu bảng, và phương pháp S-GMM để xử lý các vấn đề nội sinh. Sau đây là những phát hiện của nghiên cứu:

Trước tiên, luận án xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Kết quả cho thấy SIZE, CPI và GDP có tác động tích cực đến ROA, trong khi FATA, LLR, LOAN có tác động tiêu cực. CIR, NPL, LIQ không có ý nghĩa với ROA. Kết quả của ROE cho thấy GDP có ảnh hưởng tích cực đến ROE, và NPL, LIQ có ảnh hưởng tiêu cực. SIZE, FATA, LLR, CIR, LOAN, CPI còn lại không có ý nghĩa thống kê so với ROE. Cuối cùng, khi nói đến NIM, kết quả cho thấy FATA, NPL, LOAN có tác động tiêu cực. Mặt khác, SIZE, LLR, CIR, LIQ, GDP, CPI không có ý nghĩa thống kê.

Thứ hai, tác động của các yếu tố này đến hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam đã được đánh giá trong nghiên cứu này.

Thứ ba, trên cơ sở các kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ đưa ra một số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại; nội dung này sẽ được đề cập chi tiết trong phần sau.

5.2. Đề xuất các khuyến nghị Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

5.2.1. Tăng quy mô ngân hàng (SIZE)

Từ kết quả của mô hình hồi quy, cho thấy quy mô ngân hàng có ảnh hưởng dương đến hiệu quả hoạt động của các NHTM ở Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Như vậy việc nâng cao năng lực tài chính cũng góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Năng lực tài chính được thể hiện qua các chỉ tiêu về vốn:

Quy mô vốn tự có: ngân hàng với quy mô vốn tự có cao sẽ tạo tâm lý an tâm cho khách hàng khi lựa chọn ngân hàng để giao dịch, hơn nữa vốn tự có cũng như tấm đệm chống đỡ rủi ro cho ngân hàng. Trong quá trình hội nhập, các ngân hàng phải có kế hoạch tăng vốn nhằm giúp ngân hàng có được nền tảng vững chắc, chống đỡ nhiều loại rủi ro, tận dụng được lợi thế cạnh tranh.

Quy mô vốn huy động: vốn huy động là vốn chính để ngân hàng tiến hành kinh doanh, thực hiện cho vay và đầu tư. Do đó quy mô vốn huy động quyết định quy mô hoạt động tín dụng, đầu tư, tạo điều kiện gia tăng lợi nhuận, bổ sung vốn tự có.

Quy mô vốn vay: thể hiện khả năng vay vốn của ngân hàng. Ngân hàng có năng lực tài chính mạnh có thể chủ động vay được lượng vốn cần thiết dễ dàng hơn, từ đó tận dụng nguồn vốn vay cho các cơ hội đầu tư.

Mở rộng mạng lưới hoạt động: Mạng lưới hoạt động cũng thể hiện quy mô hoạt động của ngân hàng. Mức độ phủ sóng của thương hiệu ngân hàng càng rộng thì cơ hội thu hút khách hàng càng gia tăng. Hiện tại, các khu du lịch, khu đô thị, khu công nghiệp, khu chế xuất,…là những địa bàn có tiềm năng phát triển thị trường bán lẻ. Tuy nhiên, khi phát triển mạng lưới hoạt động, các ngân hàng phải đảm bảo tính toán hiệu quả hoạt động và khả năng quản lý của ngân hàng để tránh tình trạng mạng lưới được thiết lập ồ ạt mà thiếu nhân sự hoạt động, phân bổ mạng lưới không đều gây ra tình trạng cạnh tranh giữa chính các chi nhánh, phòng giao dịch của cùng một ngân hàng trên cùng địa bàn hoạt động. Chú trọng phát triển các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng bán lẻ trọn gói cho một khách hàng hoặc một nhóm khách hàng, như kết hợp sản phẩm tín dụng với các sản phẩm tiện ích khác trong lĩnh vực huy động vốn, tài trợ thương mại, dịch vụ thẻ, ngân hàng điện tử để nâng cao khả năng cạnh tranh với các đối thủ về mạng lưới, khả năng tiếp cận, hiểu biết và chăm sóc khách hàng.

Quy mô tăng tạo nhiều lợi thế cho các ngân hàng. Tuy nhiên cũng cần chú ý không nên cứ chạy đua tăng vốn mà sử dụng lãng phí, không hiệu quả nguồn vốn của mình. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

5.2.2. Giải pháp đối với Chất lượng tài sản (FATA)

FATA là tỷ lệ giữa tài sản cố định và Tổng tài sản, khi ngân hàng tập trung sử dụng vốn cho tài sản cố định sẽ không có vốn cho vay nên ảnh hưởng đến giảm hiệu quả tài chính. Tài sản cố định của ngân hàng bao gồm tài sản vật chất hoặc tài sản cố định như thiết bị và đất đai. Cụ thể là: đất đai, xe cộ, đồ nội thất, thiết bị văn phòng, máy vi tính, máy rút tiền tự động, máy rút tiền mặt, máy đếm tiền,…Vậy ngân hàng cần có một hệ thống có thể kiểm soát tốt các chi phí quản lý tài sản cố định để tiết kiệm chi phí và mang lại giá trị kinh tế. Hiện nay, nhiều ngân hàng đang phải vật lộn với khối lượng dữ liệu lớn cũng như sự phức tạp của các quy định về kế toán và thuế đối với tài sản cố định. Để giải quyết chúng một cách hiệu quả đòi hỏi nhà quản trị cần có kinh nghiệm và kỹ năng chuyên môn cao vì chỉ cần sai sót nhỏ cũng có thể ảnh hưởng lớn đến doanh nghiệp và nặng hơn là liên quan đến pháp luật. Đây là lúc các nhà quản trị ngân hàng cần đến một “trợ lý 4.0” – một hệ thống tích hợp và đồng bộ hóa được quy trình quản lý với quy trình vận hành kinh doanh. Một hệ thống quản lý tài sản cố định hiệu quả sẽ có quy trình chuẩn hóa, tổng thể hóa từ khâu xây dựng ngân sách, lập kế hoạch đầu tư mua sắm, tổ chức thực hiện quá trình mua sắm và quản lý khai thác tài sản để giải quyết những vấn đề về theo dõi tài sản, quản lý hàng tồn kho, bảo trì – bảo dưỡng và hợp thức hóa các quy trình hạch toán – kiểm toán, từ đó:

Hạn chế thất thoát và khai thác hiệu quả sử dụng tài sản gấp nhiều lần so với giá trị đầu tư ban đầu. Nhờ đó, ngân hàng có thể tiết kiệm được chi phí đầu tư và nâng cao chỉ số lợi nhuận sau thuế – ROA một cách hiệu quả.

Kiểm soát tình trạng tiêu cực do sự chủ quan và công tác quản lý lỏng lẻo của nhà quản trị.

Minh bạch và chuẩn xác trong công tác quản lý, kiểm soát chặt chẽ, báo cáo công khai và minh bạch trong việc kiểm kê cũng như khấu hao tài sản. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

5.2.3. Sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) hợp lý

Để dự phòng rủi ro tín dụng phát huy tác dụng như kỳ vọng. Nhận biết được bản chất của dự phòng rủi ro tín dụng và các tác động của dự phòng rủi ro tín dụng đến hoạt động của các NHTM về phương diện chi phí và lợi nhuận, tài sản, vốn và quỹ, tỷ lệ an toàn vốn và thị giá cổ phần cho thấy rằng, dự phòng rủi ro tín dụng không phải là “công cụ” giúp cho các NHTM có được “nguồn dự phòng rủi ro tín dụng” hay “Quỹ dự phòng rủi ro tín dụng” như kỳ vọng của các nhà quản lý. Do đó, cần có những quy định kèm theo để dự phòng rủi ro tín dụng giúp cho các NHTM tạo ra được lượng “tiền thật” để xử lý rủi ro tín dụng, đảm bảo được năng lực tài chính và khả năng chi trả cho các NHTM. Do vậy, tác giả có một số đề xuất bổ sung các quy định kèm theo bao gồm:

Một là, loại trừ dự phòng rủi ro tín dụng trong tài sản có tính thanh khoản cao khi tính tỷ lệ khả năng chi trả của các NHTM để đảm bảo các NHTM có được lượng tiền để xử lý rủi ro tín dụng. Điều này sẽ giúp cho việc xử lý rủi ro tín dụng không ảnh hưởng đến khả năng chi trả của các NHTM.

Hai là, khi tỷ lệ bao phủ nợ xấu đạt đến 100% thì các NHTM có thể dừng trích lập dự phòng chung, đặc biệt là dự phòng chung cho nợ nhóm 1 vì thực tế cho thấy, tỷ lệ nợ nhóm 1 chiếm tỷ trọng cao trong tổng dư nợ tín dụng của các NHTM, nên việc trích lập dự phòng chung cho nợ nhóm 1 trong giai đoạn tăng trưởng tín dụng cao và chất lượng tăng trưởng tín dụng được kiểm soát tốt sẽ làm tăng nhanh dự phòng rủi ro tín dụng của các NHTM một cách không cần thiết.

Ba là, khi tỷ lệ bao phủ nợ xấu lớn hơn 100% đến một tỷ lệ nào đó (chẳng hạn 200% hay 300%) thì các NHTM phải hoàn nhập dự phòng phần vượt quá tỷ lệ tối đa được phép. Quy định này sẽ giúp các NHTM giải phóng được lượng tài sản có thanh khoản cao cho các mục đích sinh lời khác như cấp tín dụng hoặc đầu tư. Mặt khác, quy định này cũng nhằm giúp cho các NHTM hạn chế được những tác động tiêu cực do bị giảm lợi nhuận sau thuế, khả năng trích lập quỹ và tỷ lệ an toàn vốn, khả năng chi trả cổ tức. Bên cạnh đó, quy định này cũng giúp cho ngân sách Nhà nước không bị giảm thu từ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của các NHTM. Mặt khác, khi vốn khả dụng và các khoản đầu tư (tín phiếu, chứng khoán và giấy tờ có giá) hiện có của NHTM thấp hơn dự phòng rủi ro tín dụng thì điều này có nghĩa là NHTM không còn đảm bảo được tỷ lệ khả năng chi trả tối thiểu theo quy định, thậm chí một lượng tiền thay vì để dự phòng rủi ro tín dụng đã bị các NHTM sử dụng vào mục đích cấp tín dụng và/hoặc các mục đích sinh lời khác. Khi đó, dự phòng rủi ro tín dụng không còn tác dụng nữa.

Bốn là, ban hành thông tư hướng dẫn thẩm định giá tài sản bảo đảm hoặc yêu cầu các NHTM phải ban hành các quy định nội bộ về thẩm định giá tài sản bảo đảm phù hợp với hệ thống tiêu chuẩn thẩm định giá Việt Nam cũng như các tiêu chuẩn thẩm định giá quốc tế. Quy định này sẽ hạn chế việc các NHTM thẩm định giá hoặc tái thẩm định giá tài sản bảo đảm một cách có chủ ý để cố tình tăng hoặc giảm trích dự phòng rủi ro tín dụng không phù hợp với giá trị thị trường của tài sản bảo đảm được khấu trừ.

5.2.4. Giảm tỷ lệ nợ xấu (NPL) Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, yếu tố nợ xấu trên tổng dư nợ có tác động ngược chiều đến hiệu quả tài chính. Vì vậy, để giảm thiểu hệ số này thì việc nâng cao chất lượng tín dụng là hết sức cần thiết.

Hoạt động tín dụng là một ngành lớn và là nguồn thu lớn của các ngân hàng thương mại, do đó nâng cao chất lượng tín dụng làm giảm tỷ lệ nợ xấu và đảm bảo ngân hàng thu được nhiều tiền nhất. Để có cơ sở đo lường mức độ rủi ro và đưa ra quyết định cho vay hợp lý và nhanh nhất, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phải được hoàn thiện. Trước khi cho vay, hãy kiểm tra kỹ các quy trình nghiệp vụ. Việc thẩm định của khách hàng có trình tự và chính xác hay không, thủ tục giấy tờ có đầy đủ, hợp pháp, hợp lệ, đúng đối tượng hay không, còn điểm nào chưa chính đáng, sai sót phải nhanh chóng sửa chữa. Có khả năng thiệt hại sẽ xảy ra trong tương lai. Kiểm tra trong suốt quá trình cho vay: Kiểm tra, theo dõi tình hình sử dụng vốn vay xem có được sử dụng tốt hay không. Kiểm tra các phát hiện thu được cũng như các sai sót phải được giải quyết. Đồng thời, các ngân hàng phải thường xuyên kiểm tra tình trạng các khoản cho vay đang tồn tại, rà soát các khoản vay để tìm ra các khoản vay phát sinh một cách nhanh chóng và đề xuất các biện pháp chủ động để phòng ngừa và xử lý hiệu quả.

Ngoài ra, để nâng cao chất lượng tín dụng nói chung hay tỷ lệ nợ xấu nói riêng thì trình độ và đạo đức của nhân viên ngân hàng là hết sức quan trọng. Cần nâng cao trình độ và đào tạo nhân viên ngân hàng thường xuyên. Các ngân hàng thương mại nên có một kỳ thi tuyển nhân viên công bằng, chỉ chọn những người thực sự có tài, có phẩm chất, ưu tiên những người đã làm việc trong ngành tín dụng. Cán bộ tín dụng lâu năm phải có trình độ chuyên môn, nhanh nhạy, học hỏi ngân hàng, chủ trương, chính sách của Đảng và Nhà nước, biết vận dụng sáng tạo, linh hoạt các chủ trương trong từng thời đại. Ngoài ra, các ngân hàng thương mại phải có kế hoạch tổ chức các khóa đào tạo nghiệp vụ thường xuyên, cũng như tăng cường đào tạo và bồi dưỡng nghiệp vụ nhằm duy trì chuyên môn nghiệp vụ, hiểu biết về kinh tế thị trường và theo kịp các mối quan tâm kinh tế hiện đại.

5.2.5. Giải pháp đối với cho vay (LOAN)

Tích cực chuyển đổi mô hình kinh doanh giảm sự lệ thuộc vào hoạt động cho vay, phát triển hoạt động đầu tư tài chính và hoạt động phi tín dụng: Ngân hàng cần chuyển đổi mạnh mẽ mô hình kinh doanh theo hướng từ “độc canh tín dụng” sang mô hình đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ ngân hàng. Đa dạng hóa hoạt động kinh doanh hướng tới mục đích nhằm giảm thiểu những rủi ro phi hệ thống qua đó tăng khả năng chịu đựng rủi ro của Ngân hàng.

Tăng cường và nâng cao hiệu quả chuyển dịch cơ cấu cho vay: Cơ cấu lại hoạt động cho vay phù hợp với xu hướng phát triển và phát huy những lợi thế của Ngân hàng; Đẩy mạnh chuyển dịch cơ cấu cho vay theo ngành kinh tế, giảm vốn cho vay đối với các ngành đã bão hòa, giảm rủi ro tập trung cơ cấu cho vay theo ngành; Chuyển dịch cơ cấu cho vay theo thành phần kinh tế và đối tượng khách hàng, tăng tỷ trọng dư nợ khách hàng thuộc thành phần kinh tế ngoài Nhà nước. Mở rộng cho vay khách hàng là doanh nghiệp vừa và nhỏ, các doanh nghiệp FDI; Phát triển cho vay khách hàng cá nhân; Điều chỉnh cơ cấu cho vay theo thời hạn phù hợp với cơ cấu nguồn vốn huy động. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

5.2.6. Hạn chế rủi ro thanh khoản (LIQ)

Duy trì an toàn thanh khoản, tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của Ngân hàng Nhà nước về tỷ lệ cho vay trên vốn huy động ở mức phù hợp. Việc huy động và tăng vốn doanh nghiệp đang được chú trọng nhiều hơn. Đa dạng hóa các sản phẩm cho vay của bạn và tránh cho vay rủi ro cao.

5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu

Hạn chế trong nghiên cứu này là biến độc lập, ngoài biến độc lập được nghiên cứu trong nghiên cứu này vẫn còn những biến thể hiện khả năng ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của ngân hàng thương mại.

Trong nghiên cứu này, sinh viên đã không sử dụng yếu tố C – Tỷ lệ đủ vốn và S – Độ nhạy với rủi ro thị trường trong mô hình CAMELS để đo lường tác động của những thay đổi trong lãi suất và tỷ giá hối đoái đến hiệu quả. tài chính của hệ thống ngân hàng.

Bài nghiên cứu tạo tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo trong việc mở rộng số lượng mẫu, thời gian nghiên cứu và tăng số lượng các biến đầu vào, biến đầu ra, biến nội sinh, biến ngoại sinh nhằm tăng mức ý nghĩa và độ tin cậy của mô hình.

Một số đề xuất để nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTM trong phạm vi bài luận văn chỉ đề cập đến các đề xuất có liên quan đến các nhân tố có tác động đến hiệu quả hoạt động từ kết quả mô hình, điều này cũng tạo tiền đề để mở rộng phạm vi các hướng đề xuất cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết luận Chương 5

Chương này đánh giá những kết quả nghiên cứu, những hạn chế và hướng phát triển trong tương lai của đề tài. Từ đó, đưa ra những khuyến nghị đối với các ngân hàng thương mại tại Việt Nam nhằm góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, đồng thời cũng nhận ra những hạn chế cần giải quyết và khắc phục để nghiên cứu trong tương lai. Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả tài chính các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Nhân tố tác động đến hiệu quả tài chính 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