Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các yếu tố tác động đến lợi nhuận 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.

Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đã được tổng hợp để xây dựng mô hình nghiên cứu, tác giả đã trình bày chi tiết các phương pháp định lượng và quy trình kinh tế lượng trong chương 2 và 3. Sang chương 4, tác giả tiến hành trình bày và phân tích kết quả từ các bước xử lý kinh tế lượng nhằm thu được kết quả ước lượng có độ chính xác và độ tin cậy cao nhất. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra những nhận định, thảo luận và đánh giá đối với các kết quả thu được. Toàn bộ quy trình kinh tế lượng được thực hiện một cách cẩn trọng, tuân thủ nghiêm ngặt các bước kiểm định, đảm bảo tính khoa học và độ tin cậy của kết quả. Đây chính là nền tảng để chương 5 đề xuất những giải pháp cụ thể nhằm gia tăng lợi nhuận ngân hàng theo từng nhân tố tác động.

4.1. THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU

4.1.1. Thống kê mô tả

• Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình

Bảng thống kê mô tả cho thấy mẫu nghiên cứu có 308 quan sát (tương ứng quan sát theo ngân hàng — thời gian), các biến chính bao gồm chỉ tiêu hiệu quả (ROE, ROA), chỉ tiêu rủi ro (NPL), các chỉ số cấu trúc ngân hàng (ETA, LTA, LnSIZE, CIR, LDR) cùng một số biến vĩ mô và điều kiện thị trường (GDP, INF, WUI, REI). Nhìn tổng thể, một số biến như ROE, ROA, NPL và WUI có độ phân tán tương đối lớn so với giá trị trung bình (coefficient of variation cao), cho thấy tồn tại biến động mạnh giữa các quan sát (giữa các ngân hàng và/hoặc giữa các năm). Những đặc trưng này có ảnh hưởng trực tiếp đến lựa chọn phương pháp ước lượng và kiểm định (cần kiểm soát outliers, robust SE, hoặc phương pháp GMM khi có nội sinh.

Biến phụ thuộc ROE (tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bình quân): giá trị trung bình của ROE đạt mức 10,0%, phản ánh khả năng sinh lời từ vốn chủ sở hữu ở mức khá tích cực trong toàn bộ mẫu nghiên cứu. Tuy nhiên, sự phân tán của ROE là đáng kể với độ lệch chuẩn khoảng 9,98%. Trong đó, ngân hàng có ROE cao nhất ghi nhận mức 30,3% (năm và đơn vị cụ thể cần được xác định từ dữ liệu gốc), thể hiện hiệu quả sử dụng vốn vượt trội. Ngược lại, giá trị thấp nhất lại ở mức -91,7%, cho thấy tồn tại những ngân hàng thua lỗ nghiêm trọng, ảnh hưởng lớn đến niềm tin của nhà đầu tư. Như vậy, mặc dù mức trung bình khả quan, nhưng sự chênh lệch lớn phản ánh tình trạng phân hóa trong hiệu quả sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Biến phụ thuộc ROA (tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản): ROA trung bình của toàn bộ mẫu nghiên cứu đạt 1,01%, với độ lệch chuẩn 0,95%. Con số này cho thấy các ngân hàng Việt Nam chỉ thu được lợi nhuận khiêm tốn từ tổng tài sản của mình. Giá trị ROA cao nhất trong mẫu là 7,33%, trong khi giá trị thấp nhất là -4,78%. Điều này phản ánh rằng có những ngân hàng có khả năng quản trị tài sản hiệu quả, nhưng cũng tồn tại những trường hợp thua lỗ, kéo giảm mặt bằng chung của hệ thống.

Biến độc lập NPL (rủi ro tín dụng): Rủi ro tín dụng trung bình của các ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu đạt mức 2,12%, phù hợp với kỳ vọng duy trì dưới ngưỡng 3% mà Ngân hàng Nhà nước đặt ra. Tuy nhiên, giá trị tối đa trong mẫu lên tới 29,76% cho thấy một số ngân hàng gặp khó khăn nghiêm trọng trong quản trị tín dụng.

Ngược lại, tỷ lệ thấp nhất chỉ 0,47% cho thấy có ngân hàng duy trì được chất lượng tín dụng rất tốt. Độ lệch chuẩn 2,16% phản ánh sự khác biệt lớn về chất lượng tín dụng giữa các ngân hàng.

Biến độc lập ETA (tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản): ETA trung bình đạt 8,51%, nằm trong mức an toàn vốn hợp lý. Giá trị tối đa của ETA là 22,03%, cho thấy có những ngân hàng duy trì bộ đệm vốn rất dày, ít phụ thuộc vào vốn vay. Ngược lại, mức tối thiểu 4,06% lại phản ánh sự mong manh về năng lực vốn ở một số ngân hàng. Độ lệch chuẩn 3,05% cho thấy sự khác biệt về cấu trúc vốn giữa các ngân hàng là tương đối lớn. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Biến độc lập LTA (tỷ trọng cho vay): Trung bình, các ngân hàng trong mẫu dành khoảng 59,55% tổng tài sản để cho vay khách hàng. Giá trị tối đa đạt 78,81%, phản ánh chiến lược tập trung mạnh vào hoạt động tín dụng. Ngược lại, mức tối thiểu chỉ 22,01%, cho thấy sự khác biệt rõ rệt về mô hình kinh doanh giữa các ngân hàng.

Biến độc lập LnSIZE (quy mô ngân hàng): Giá trị trung bình của quy mô ngân hàng trong mẫu là 18,97, dao động trong khoảng từ 16,58 đến 21,56. Điều này phản ánh sự phân hóa rất rõ rệt về quy mô giữa nhóm ngân hàng lớn như BIDV, Vietcombank, Vietinbank với tổng tài sản hàng triệu tỷ đồng và nhóm ngân hàng nhỏ hơn như Sài Gòn Công Thương hay Bắc Á.

Biến độc lập CIR (hiệu quả chi phí) CIR trung bình của các ngân hàng đạt mức 50,0%. Điều này nghĩa là trung bình các ngân hàng phải chi ra 1 đồng chi phí để tạo ra 2 đồng thu nhập, cho thấy hiệu quả hoạt động ở mức tương đối chấp nhận được. Tuy nhiên, giá trị cực trị đáng chú ý: mức cao nhất lên tới 1,72 phản ánh sự yếu kém trong quản trị chi phí, trong khi mức thấp nhất -2,30 có thể xuất phát từ dữ liệu bất thường hoặc các khoản điều chỉnh kế toán đặc biệt.

Biến độc lập LDR (rủi ro thanh khoản): Trung bình tỷ lệ LDR đạt 87,71%, ở mức hợp lý theo chuẩn quốc tế (<100%). Tuy nhiên, mức tối đa là 142,82% cho thấy có những ngân hàng cho vay vượt quá nguồn vốn huy động, tiềm ẩn rủi ro thanh khoản. Ngược lại, mức tối thiểu chỉ 36,33%, thể hiện chính sách cho vay thận trọng hoặc khả năng huy động vốn vượt trội.

Biến độc lập GDP (tốc độ tăng trưởng kinh tế): Trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng GDP trung bình của Việt Nam đạt 6,14%, với biên độ dao động từ mức thấp nhất 2,55% (năm 2021 do tác động của đại dịch Covid-19) đến mức cao nhất 8,12% (năm 2022 khi nền kinh tế phục hồi mạnh mẽ). Điều này khẳng định sự năng động của nền kinh tế Việt Nam trong bối cảnh nhiều biến động quốc tế. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Biến độc lập INF (lạm phát): Lạm phát trung bình trong giai đoạn nghiên cứu đạt 2,94%, nằm trong mục tiêu kiểm soát lạm phát dưới 4% mà Chính phủ đề ra. Mức thấp nhất là 0,63% (năm 2015), trong khi mức cao nhất đạt 4,08% (năm 2023). Điều này cho thấy chính sách tiền tệ Việt Nam đã duy trì được sự ổn định giá cả trong hầu hết các năm.

Biến độc lập WUI (chỉ số bất định thế giới): Chỉ số bất định thế giới trong mẫu nghiên cứu có giá trị trung bình là 10,10, dao động trong khoảng từ 9,79 đến 10,61. Đây là biến phản ánh mức độ bất ổn kinh tế – chính trị toàn cầu, với giá trị cao nhất rơi vào năm 2019 khi xảy ra căng thẳng thương mại Mỹ – Trung và nhiều biến động tài chính quốc tế.

Biến độc lập REI (tốc độ tăng trưởng giá bất động sản): Tốc độ tăng trưởng trung bình của giá nhà ở và vật liệu xây dựng đạt 2,85%. Mức cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu là 6,58% (năm 2023), phản ánh sự nóng lên của thị trường bất động sản. Ngược lại, năm 2015 ghi nhận mức tăng trưởng âm -1,62%, cho thấy chu kỳ điều chỉnh của thị trường.

4.1.2. Phân tích hệ số tương quan Pearson

Trước khi tiến hành hồi quy mô hình, việc phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa các biến thông qua ma trận tương quan là một bước cần thiết. Bảng dưới đây trình bày hệ số tương quan Pearson giữa tất cả các biến trong mô hình, giúp xác định sơ bộ chiều hướng tác động và kiểm tra dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

• Hình 4.1: Phân tích ma trận tương quan các biến trong mô hình ROA

Kết quả từ Hình 4.1 cho thấy mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình phần lớn phù hợp với kỳ vọng lý thuyết. Biến lợi nhuận ngân hàng (ROA) có mối tương quan cùng chiều với quy mô ngân hàng (LnSIZE, r = 0.28) và rủi ro thanh khoản (LDR, r = 0.38), đồng thời có tương quan ngược chiều với rủi ro tín dụng (NPL, r = – 0.06). Điều này gợi mở rằng các ngân hàng có quy mô lớn, chấp nhận mức rủi ro thanh khoản cao hơn và quản trị nợ xấu hiệu quả có xu hướng đạt được khả năng sinh lời tốt hơn. Một kết quả đáng lưu ý là mối tương quan âm giữa ROA và tăng trưởng GDP (r = –0.25), vốn đi ngược lại kỳ vọng về tác động thuận chiều giữa chu kỳ kinh tế và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Hiện tượng này nhiều khả năng phản ánh những đặc thù trong giai đoạn nghiên cứu, chẳng hạn sự biến động của chu kỳ tín dụng hoặc tác động của chính sách vĩ mô, và cần được kiểm định lại trong phân tích hồi quy đa biến. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Xét trên phương diện đa cộng tuyến, không có cặp biến độc lập nào có hệ số tương quan vượt ngưỡng cảnh báo 0.8 cho thấy mức độ an toàn tương đối trong việc đưa vào mô hình. Tuy nhiên, mối tương quan khá cao giữa lạm phát (INF) và tăng trưởng bất động sản (REI, r = 0.74) cho thấy sự tồn tại của một liên hệ tuyến tính đáng kể có thể dẫn đến hiện tượng chồng lấn thông tin giữa hai biến. Mặc dù chưa đủ để kết luận về đa cộng tuyến nghiêm trọng, phát hiện này cho thấy sự cần thiết phải tiến hành kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) trong bước phân tích kế tiếp nhằm đảm bảo tính vững chắc và ổn định của các ước lượng hồi quy.

Tương tự như với ROA, phân tích tương quan cũng được thực hiện để xem xét mối quan hệ tuyến tính ban đầu giữa các biến độc lập và Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Kết quả được trình bày trong Bảng 4.3:

• Hình 4.2: Phân tích ma trận tương quan các biến trong mô hình ROE

Kết quả từ Hình 4.2 cho thấy các mối tương quan ban đầu phần lớn phù hợp với kỳ vọng lý thuyết. Cụ thể, biến lợi nhuận (ROE) có mối tương quan cùng chiều với quy mô ngân hàng (LnSIZE, r = 0.40) và rủi ro thanh khoản (LDR, r = 0.38), đồng thời có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng (NPL, r = –0.19). Điều này hàm ý rằng các ngân hàng có quy mô hoạt động lớn hơn, sẵn sàng chấp nhận rủi ro thanh khoản cao hơn và quản lý hiệu quả nợ xấu thường có khả năng đạt được tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu cao hơn.

Một kết quả cần lưu ý là ROE có mối tương quan dương với tốc độ tăng trưởng GDP (r = 0.08), trái ngược với trường hợp của ROA vốn có tương quan âm với biến này. Mặc dù mối liên hệ còn khá yếu, sự khác biệt này gợi ý rằng ROE có thể phản ánh nhạy cảm hơn trước tác động từ tăng trưởng kinh tế so với ROA, và cần được kiểm chứng kỹ hơn trong phân tích hồi quy đa biến để làm rõ bản chất tác động.

Xét đến vấn đề đa cộng tuyến, không có cặp biến độc lập nào trong mô hình có hệ số tương quan vượt ngưỡng 0.8, do đó chưa xuất hiện rủi ro nghiêm trọng về chồng lấn thông tin. Tuy nhiên, tương tự như trường hợp của ROA, mối tương quan khá cao giữa lạm phát (INF) và tăng trưởng bất động sản (REI, r = 0.74) cho thấy sự tồn tại của một liên hệ tuyến tính đáng kể.

4.1.3. Phân tích đa cộng tuyến Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Sau khi phân tích sơ bộ ma trận tương quan, nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến một cách chính thức bằng Hệ số Phóng đại Phương sai (VIF). Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính mạnh với nhau, có thể làm tăng phương sai của các hệ số ước lượng và khiến kết quả hồi quy trở nên không đáng tin cậy. Theo quy tắc kinh nghiệm phổ biến (Hair và cộng sự, 2009), một biến có chỉ số VIF lớn hơn 10 được cho là có mức độ đa cộng tuyến cao.

• Bảng 4.2: Kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả kiểm định VIF được trình bày chi tiết trong Bảng 4.2. Quan sát cho thấy, giá trị VIF cao nhất thuộc về biến tăng trưởng bất động sản (REI) với giá trị là 2.62 và VIF trung bình của các biến là 1.62. Tất cả các giá trị VIF của từng biến độc lập đều nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng 10.

Kết luận: Mô hình nghiên cứu không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Do đó, tất cả các biến độc lập đã chọn đều được giữ lại để tiếp tục thực hiện các bước phân tích hồi quy tiếp theo.

4.1.4. Ước lượng mô hình hồi quy bằng các mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Sau khi thực hiện phân tích thống kê mô tả và phân tích hệ số tương quan của các biến tại mục 4.1.1; 4.1.2 và 4.1.3 cùng với quá trình khảo lược các phương pháp hồi quy từ các bài nghiên cứu trước, trong phần này, tác giả trình bày chi tiết về kết quả hồi quy mô hình bằng ba phương pháp gồm: Pooled OLS, FEM và REM, bảng kết quả của ba mô hình cụ thể như sau:

• Bảng 4.3: Phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng Pooled OLS, FEM, REM với ROA

Mô hình hồi quy bằng Pooled OLS có dạng sau: ROA_it = -0.126 − 0.005NPL_it + 0.074ETA_it − 0.013LTA_it + 0.003lnSIZE_it + 0.007CIR_it + 0.020LDR_it − 0.143GDP_it + 0.345INF_it + 0.006WUI_it − 0.128REI_it + ε_it

Kết quả hồi quy theo mô hình OLS cho thấy giá trị R-squared là 0.338, nghĩa là các biến độc lập trong mô hình giải thích được 33.8% sự thay đổi của biến ROA. Hầu hết các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, bao gồm CIR, ETA, GDP, INF, LDR, LnSIZE, REI, WUI. Biến LTA có ý nghĩa ở mức 5%, trong khi NPL không có ý nghĩa thống kê. Đáng chú ý, một số biến có chiều tác động trái với kỳ vọng lý thuyết: CIR (+), GDP (-), REI (-) và WUI (+). Những kết quả bất thường này gợi ý rằng mô hình OLS do bỏ qua các đặc điểm riêng biệt của từng ngân hàng có thể dẫn đến sai lệch do biến bị bỏ sót.

Mô hình hồi quy bằng FEM có dạng sau: ROA_it = −0.174 − 0.015NPL_it + 0.030ETA_it + 0.004LTA_it + 0.006lnSIZE_it + 0.013CIR_it + 0.014LDR_it − 0.125GDP_it + 0.342INF_it + 0.005WUI_it − 0.151REI_it + μ_it + ε_it

Mô hình FEM cho kết quả R-squared (within) là 0.326 cho thấy mô hình giải thích được 32.6% sự thay đổi bên trong mỗi ngân hàng theo thời gian. Sau khi kiểm soát các yếu tố cố định, hai biến ETA và LTA mất đi ý nghĩa thống kê. Điều này hàm ý rằng tác động của an toàn vốn và tỷ trọng cho vay lên ROA trong mô hình OLS có thể chủ yếu xuất phát từ sự khác biệt cố hữu giữa các ngân hàng chứ không phải từ sự thay đổi của các yếu tố này theo thời gian. Các biến còn lại như CIR, GDP, INF, LDR, LnSIZE, REI, WUI vẫn giữ được ý nghĩa thống kê với chiều tác động không đổi so với mô hình OLS. Việc các kết quả trái với lý thuyết vẫn còn tồn tại cho thấy vấn đề có thể phức tạp hơn là chỉ do các yếu tố cố định.

Mô hình hồi quy bằng REM có dạng sau: ROA_it = −0.130 − 0.004NPL_it + 0.064ETA_it − 0.006LTA_it + 0.003lnSIZE_it + 0.009CIR_it + 0.018LDR_it − 0.141GDP_it + 0.342INF_it + 0.006WUI_it − 0.130REI_it + u_it + ε_{it Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.}

Kết quả từ mô hình REM có nhiều điểm tương đồng với mô hình OLS. Giá trị R-squared là 0.312. Các biến có ý nghĩa thống kê gần như tương tự mô hình OLS, trong đó biến ETA có ý nghĩa thống kê trở lại, còn biến LTA thì không. Mô hình REM cung cấp một góc nhìn khác, tuy nhiên vẫn chưa giải quyết được các mâu thuẫn về chiều tác động của một số biến quan trọng.

• Bảng 4.4: Phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng Pooled OLS, FEM, REM với ROE

Mô hình hồi quy bằng Pooled OLS có dạng sau: ROE_it = −0.230 − 0.937NPL_it + 0.085ETA_it − 0.019LTA_it + 0.037lnSIZE_it + 0.150CIR_it + 0.227LDR_it + 0.946GDP_it − 1.173INF_it − 0.065WUI_it + 0.672REI_it + ε_it

Mô hình OLS có giá trị R-squared là 0.385 cho thấy các biến độc lập giải thích được 38.5% sự biến động của ROE. Các biến CIR, GDP, LDR, LnSIZE, NPL, WUI đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi REI có ý nghĩa ở mức 10%. Các biến ETA, INF, LTA không có ý nghĩa thống kê. Các biến NPL (-) và WUI (-) có chiều tác động phù hợp với giả thuyết.

Mô hình hồi quy bằng FEM có dạng sau: ROE_it = −0.540 − 1.065NPL_it − 0.575ETA_it + 0.205LTA_it + 0.062lnSIZE_it + 0.222CIR_it + 0.168LDR_it + 1.089GDP_it − 1.184INF_it − 0.088WUI_it + 0.457REI_it + u_it + ε_it

Mô hình FEM có giá trị R-squared (within) là 0.399, cao hơn so với OLS cho thấy mô hình giải thích được 39.9% sự thay đổi bên trong mỗi ngân hàng. Mô hình này cho thấy nhiều sự thay đổi quan trọng: Biến ETA trở nên có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu âm (-0.575). Đây là một phát hiện quan trọng, ủng hộ mạnh mẽ cho Thuyết Rủi ro-Lợi nhuận, hàm ý rằng sau khi loại bỏ các yếu tố cố hữu, các ngân hàng có mức vốn chủ sở hữu cao hơn (đòn bẩy thấp hơn) có xu hướng đạt ROE thấp hơn. Biến LTA cũng trở nên có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu dương (0.205), cho thấy việc tập trung vào hoạt động cho vay có tác động tích cực đến ROE. Biến REI mất đi ý nghĩa thống kê. Vấn đề về dấu dương của CIR vẫn tồn tại và thậm chí hệ số còn lớn hơn, củng cố thêm nghi ngờ về hiện tượng nội sinh.

Mô hình hồi quy bằng REM có dạng sau: ROE_it = −0.252 − 0.956NPL_it − 0.175ETA_it + 0.098LTA_it + 0.041lnSIZE_it + 0.183CIR_it + 0.199LDR_it + 0.966GDP_it − 1.190INF_it − 0.074WUI_it + 0.632REI_it + 𝛚𝑖𝑡 +  𝑖𝑡 + ε_it

Kết quả từ mô hình REM có R-squared là 0.369. Các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình này gần như tương tự mô hình OLS, trong đó ETA và LTA đều không có ý nghĩa. Điều này cho thấy REM có thể không nắm bắt được các tác động quan trọng mà FEM đã chỉ ra, đặc biệt là tác động của mức an toàn vốn.

4.1.5. Lựa chọn mô hình phù hợp Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

4.1.5.1. Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM

• Bảng 4.5: Kiểm định F-test mô hình ROA

Kết quả kiểm định F-test được trình bày tại Bảng 4.5. Kết quả cho thấy giá trị p-value = 0.0001, nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, chúng ta có đủ cơ sở thống kê để bác bỏ giả thuyết H0. Điều này khẳng định sự tồn tại của các tác động cố định riêng biệt của từng ngân hàng và mô hình FEM là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS.

• Bảng 4.6: Kiểm định F-test mô hình ROE

Kết quả kiểm định tại Bảng 4.6 cho thấy giá trị p-value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, có đủ cơ sở thống kê để bác bỏ giả thuyết H0. Điều này khẳng định sự tồn tại của các tác động cố định riêng biệt ảnh hưởng đến ROE của từng ngân hàng và mô hình FEM là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS.

4.1.5.2. Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM

• Bảng 4.7: Kiểm định Breusch-Pagan LM cho mô hình ROE

Kết quả kiểm định Breusch-Pagan LM được trình bày tại Bảng 4.7. Kiểm định này đánh giá xem phương sai của các tác động riêng lẻ có bằng 0 hay không. Kết quả cho thấy giá trị p-value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0. Điều này cho thấy sự tồn tại của các tác động ngẫu nhiên và mô hình Tác (REM) là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS.

• Bảng 4.8: Kiểm định Breusch-Pagan LM cho mô hình ROE

Kết quả tại Bảng 4.8 cho thấy giá trị p-value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0. Điều này cho thấy sự tồn tại của các tác động ngẫu nhiên và mô hình REM là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

4.1.5.3. Lựa chọn giữa mô hình FEM và REM

Sau khi xác định cả hai mô hình FEM và REM đều phù hợp hơn Pooled OLS, nghiên cứu tiến hành kiểm định Hausman để đưa ra lựa chọn cuối cùng. Đây là bước kiểm định quan trọng nhất, giúp xác định xem các đặc điểm riêng của ngân hàng có tương quan với các biến độc lập hay không.

• Bảng 4.9: Kiểm định Hausman cho mô hình ROA

Kết quả kiểm định tại Bảng 4.9 cho thấy giá trị p-value = 0.0101, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Với kết quả này, chúng ta có đủ cơ sở thống kê để bác bỏ giả thuyết H0. Điều này cho thấy tồn tại mối tương quan giữa các đặc điểm riêng không quan sát được của ngân hàng và các biến giải thích trong mô hình, làm cho ước lượng của REM bị chệch và không nhất quán.

• Bảng 4.10: Kiểm định Hausman cho mô hình ROE

Kết quả kiểm định tại Bảng 4.10 cho thấy giá trị p-value = 0.0330, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Do đó, có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0. Điều này cho thấy sự tồn tại của mối tương quan giữa các đặc điểm riêng không quan sát được của ngân hàng và các biến giải thích trong mô hình, làm cho ước lượng của REM bị chệch và không nhất quán.

Kết luận: Mô hình Tác động Cố định (FEM) là lựa chọn phù hợp và đáng tin cậy hơn để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cả hai mô hình ROA và ROE. Mô hình FEM sẽ được sử dụng làm cơ sở để tiến hành các kiểm định khuyết tật ở các bước tiếp theo.

4.1.6. Kiểm định các khuyết tật của mô hình được chọn (FEM) Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Tuy rằng trong ba mô hình OLS, FEM và REM, mô hình phù hợp nhất đã được lựa chọn là mô hình FEM. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc trong mô hình không gặp phải các khuyết tật như tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và nội sinh, chính vì vậy, trong phần này, tác giả thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình và từ đó xem xét giải quyết các vấn đề gặp phải (nếu có) bằng các mô hình phù hợp hơn.

4.1.6.1. Kiểm định tự tương quan

• Bảng 4.11: Kiểm định tự tương quan mô hình ROA

Kết quả tại Bảng 4.11 cho thấy giá trị 0.0659, lớn hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, chúng ta không có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Kết luận rằng mô hình FEM cho ROA không gặp phải vấn đề tự tương quan.

• Bảng 4.12: Kiểm định tự tương quan mô hình ROE

Kết quả tại Bảng 4.12 cho thấy giá trị 0.4227, lớn hơn mức ý nghĩa 1%. Do đó, chúng ta không có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Kết luận rằng mô hình FEM cho ROE không gặp phải vấn đề tự tương quan.

4.1.6.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi

• Bảng 4.13: Kiểm định Phương sai sai số thay đổi mô hình ROA

Kết quả tại Bảng 4.13 cho thấy giá trị p-value = 1.0000, lớn hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 10%. Do đó, chúng ta không có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Kết luận rằng mô hình FEM cho ROA không gặp phải vấn đề Phương sai sai số thay đổi.

• Bảng 4.14: Kiểm định Phương sai sai số thay đổi mô hình ROE

Kết quả tại Bảng 4.14 cho thấy giá trị p-value = 1.0000, lớn hơn rất nhiều so với các mức ý nghĩa (1%, 5%, 10%). Do đó, chúng ta không có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Kết luận rằng mô hình FEM cho ROE không gặp phải vấn đề Phương sai sai số thay đổi. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

4.1.7. Khắc phục các khuyết tật và lựa chọn mô hình cuối cùng

4.1.7.1. Tổng hợp kết quả kiểm định khuyết tật

Sau khi lựa chọn được mô hình FEM là phù hợp nhất, nghiên cứu tiến hành các kiểm định chẩn đoán để xác minh tính hợp lệ của các giả định cơ bản. Kết quả cho thấy cả hai mô hình FEM cho ROA và ROE đều không tồn tại hiện tượng tự tương quan và cả vấn đề Phương sai sai số thay đổi.

Đầu tiên, nghiên cứu thực hiện kiểm định tự tương quan Wooldridge. Kết quả cho thấy giá trị p-value của mô hình ROA là 0.0659 và của mô hình ROE là 0.4227. Cả hai giá trị này đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%, do đó chúng ta không có cơ sở để bác bỏ giả thuyết không (H0: không có tự tương quan), và kết luận rằng cả hai mô hình đều không có hiện tượng tự tương quan.

Tiếp theo, kiểm định Wald đã điều chỉnh được sử dụng để phát hiện phương sai sai số thay đổi. Kết quả cho thấy p-value của cả hai mô hình ROA và ROE đều bằng 1.0000. Giá trị này lớn hơn nhiều so với các mức ý nghĩa phổ biến (1%, 5%, 10%), khẳng định mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Tổng hợp các kết quả kiểm định, có thể thấy mô hình FEM đã lựa chọn không chỉ phù hợp về mặt đặc tả mà còn thỏa mãn các giả định quan trọng về phần dư, không bị ảnh hưởng bởi các vấn đề tự tương quan hay phương sai sai số thay đổi. Tuy nhiên, để đảm bảo tính vững chắc tối đa cho các kết luận nghiên cứu và tuân thủ các thông lệ thực hành tốt trong kinh tế lượng, nghiên cứu vẫn quyết định sử dụng mô hình FEM-CRSE làm mô hình ước lượng cuối cùng.

Cách tiếp cận thận trọng này giúp đảm bảo rằng các kết quả kiểm định giả thuyết là đáng tin cậy, ngay cả khi có thể tồn tại các vấn đề về phần dư ở mức độ nhỏ mà các kiểm định tiêu chuẩn không phát hiện được. Do đó, tất cả các kết quả được trình bày và thảo luận trong phần tiếp theo đều dựa trên mô hình FEM-CRSE.

• Bảng 4.15: Kết quả mô hình FEM-CRSE với biến ROA

Kết quả Bảng 4.15 cho thấy sau khi khắc phục các khuyết tật, mô hình cho ra các ước lượng đáng tin cậy. Các biến đặc trưng nội tại của ngân hàng như quy mô (LnSIZE) và rủi ro thanh khoản (LDR) đều có tác động cùng chiều đến ROA với mức ý nghĩa thống kê cao nhất (1%). Điều này khẳng định rằng các ngân hàng có quy mô lớn hơn và chiến lược cho vay tích cực hơn có xu hướng đạt được hiệu quả hoạt động trên tổng tài sản tốt hơn.

Đối với các biến vĩ mô, kết quả cho thấy nhiều tác động phức tạp và có ý nghĩa thống kê cao. Cụ thể, lạm phát (INF) có tác động cùng chiều mạnh mẽ đến ROA ở mức ý nghĩa 1%. Đáng chú ý, tăng trưởng kinh tế (GDP) và tăng trưởng bất động sản (REI) lại có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Mối quan hệ ngược chiều này, đặc biệt là với GDP, là một kết quả khác biệt so với nhiều nghiên cứu trước đây. Bất ổn kinh tế (WUI) có tác động cùng chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 5%.

Các biến còn lại là rủi ro tín dụng (NPL), an toàn vốn (ETA), tỷ trọng cho vay (LTA) và hiệu quả chi phí (CIR) không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA trong mô hình cuối cùng này.

Từ kết quả kiểm định, mô hình hồi quy ROA cuối cùng được viết như sau: ROA_it = −0.174 − 0.015NPL_it + 0.030ETA_it + 0.004LTA_it + 0.006lnSIZE_it + 0.013CIR_it + 0.014LDR_it − 0.125GDP_it + 0.342INF_it + 0.005WUI_it − 0.151REI_it + μ_it

• Bảng 4.16: Kết quả mô hình FEM-CRSE với biến ROE Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Kết quả từ Bảng 4.16 cho thấy mô hình FEM-CRSE cho ROE có khả năng giải thích tốt với nhiều biến có ý nghĩa thống kê và phù hợp với lý thuyết kinh tế. Đáng chú ý nhất, biến an toàn vốn (ETA) có tác động ngược chiều và ý nghĩa thống kê ở mức 5% là một phát hiện quan trọng ủng hộ mạnh mẽ cho Thuyết Rủi ro-Lợi nhuận. Các biến đặc trưng khác như rủi ro tín dụng (NPL) có tác động ngược chiều mạnh mẽ, trong khi quy mô (LnSIZE), rủi ro thanh khoản (LDR) và tỷ trọng cho vay (LTA) đều có tác động cùng chiều đến ROE. Những kết quả này đều có ý nghĩa thống kê cao, khẳng định tầm quan trọng của việc quản trị rủi ro và chiến lược kinh doanh trong việc tối đa hóa lợi nhuận cho cổ đông. Biến hiệu quả chi phí (CIR), mặc dù vẫn cho thấy tác động cùng chiều bất thường nhưng mức ý nghĩa đã giảm xuống chỉ còn 10%.

Đối với các yếu tố vĩ mô, tăng trưởng kinh tế (GDP) thể hiện là một động lực quan trọng với tác động cùng chiều và ý nghĩa thống kê cao nhất. Ngược lại, một môi trường kinh tế bất ổn và lạm phát cao, thể hiện qua các biến bất ổn kinh tế (WUI) và lạm phát (INF) được cho là có tác động tiêu cực đến lợi nhuận của các ngân hàng.

Biến còn lại là tăng trưởng bất động sản (REI) không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê trong mô hình cuối cùng này.

Từ kết quả kiểm định, mô hình hồi quy ROE cuối cùng được viết như sau: ROE_it = −0.540 − 1.065NPL_it − 0.575ETA_it + 0.205LTA_it + 0.062lnSIZE_it + 0.222CIR_it + 0.168LDR_it + 1.089GDP_it − 1.184INF_it − 0.088WUI_it+ 0.457REI_it + u_it

4.1.8. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Từ mô hình hồi quy đã được xác định tại mục trên, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định giả thuyết nghiên cứu (dấu kỳ vọng của các biến độc lập) đã được để xuất tại chương 3, mục tiêu của công đoạn này nhằm củng cố và tăng cường thêm tính tin cậy của kết quả hồi quy, đảm bảo được tính ứng dụng của kết quả vào việc phân tích thực tiễn các yếu tố tác động đến nợ xấu tại các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam, kết quả kiểm định được thể hiện qua bảng sau:

• Bảng 4.17: Kiểm định giả thuyết nghiên cứu của mô hình ROA
• Bảng 4.18: Kiểm định giả thuyết nghiên cứu của mô hình ROE

4.2. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Sau khi thực hiện quy trình ước lượng và lựa chọn được mô hình FEM-CRSE là mô hình cuối cùng, chương này sẽ tiến hành thảo luận sâu về các kết quả nghiên cứu. Mục tiêu là diễn giải các hệ số ước lượng, so sánh với các giả thuyết đã đề ra, đối chiếu với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây và rút ra các hàm ý quan trọng về các yếu tố quyết định đến lợi nhuận của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong giai đoạn 2014-2024.

4.2.1. Rủi ro tín dụng (NPL)

Kết quả thực nghiệm cho thấy biến rủi ro tín dụng (NPL) có tác động ngược chiều và ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến ROE (β=−1.065) nhưng không có ý nghĩa thống kê đối với ROA.

Phát hiện này đã xác nhận giả thuyết H1 đối với mô hình lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và hoàn toàn nhất quán với một loạt các nghiên cứu hàn lâm trước đây (Athanasoglou và cộng sự, 2008; Tan, 2016; Alshatti, 2015). Chất lượng tài sản là nền tảng cho sự ổn định và lợi nhuận của một ngân hàng. Về mặt cơ chế, khi rủi ro tín dụng gia tăng, các ngân hàng buộc phải tăng cường trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng theo quy định của Ngân hàng Nhà nước. Khoản chi phí này là một khoản mục làm giảm trực tiếp lợi nhuận trước thuế, từ đó xói mòn lợi nhuận ròng dành cho các cổ đông và kéo theo sự sụt giảm tất yếu của ROE. Dưới góc độ lý thuyết, kết quả này minh chứng cho hệ quả của sự Bất cân xứng thông tin (Asymmetric Information) và Lựa chọn đối nghịch (Adverse Selection) của Akerlof (1970). Khi ngân hàng không thể phân loại chính xác rủi ro của người vay, nợ xấu gia tăng buộc ngân hàng phải tiêu tốn nguồn lực để giám sát và xử lý, làm tăng chi phí đại diện trong quản trị khoản vay. Do đó, kết quả này khẳng định rằng việc quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố then chốt để tối đa hóa giá trị cho cổ đông.

Việc NPL không có ý nghĩa thống kê với ROA có thể hàm ý rằng, sau khi đã kiểm soát các yếu tố khác trong mô hình, ảnh hưởng của nợ xấu lên hiệu quả sinh lời tổng tài sản không còn rõ ràng. Điều này có thể do ROA phản ánh khả năng sinh lời từ toàn bộ tài sản, trong khi chi phí dự phòng chỉ là một thành phần trong cơ cấu chi phí chung.

4.2.2. An toàn vốn (ETA) Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu về an toàn vốn (ETA) cho thấy một tác động phức tạp: biến này có tác động ngược chiều và ý nghĩa thống kê ở mức 5% đến ROE (β=−0.575), nhưng lại không có ý nghĩa thống kê đối với ROA.

Tác động ngược chiều đến ROE là một phát hiện quan trọng, xác nhận giả thuyết H2 và các kết quả kinh điển trong lý thuyết tài chính (Berger, 1995; Goddard và cộng sự, 2004; Iannotta và cộng sự, 2007). Luận điểm chính ở đây là sự đánh đổi giữa an toàn và hiệu quả theo Thuyết Rủi ro-Lợi nhuận. Một tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao (ETA cao) đồng nghĩa với một bộ đệm an toàn lớn hơn, giúp ngân hàng chống chịu tốt hơn với các cú sốc. Tuy nhiên, điều này cũng có nghĩa là ngân hàng đang sử dụng ít đòn bẩy tài chính hơn. Theo Lý thuyết Cấu trúc vốn của Modigliani-Miller (1958) trong điều kiện có thuế và chi phí phá sản, việc duy trì vốn tự có quá cao làm giảm lợi ích từ lá chắn thuế của nợ vay. Do ROE được tính bằng cách nhân ROA với đòn bẩy tài chính (Tổng tài sản/VCSH), việc giảm đòn bẩy sẽ làm giảm ROE, ngay cả khi hiệu quả hoạt động không đổi. Kết quả này chứng minh rằng các nhà quản trị ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu đã phải đối mặt với sự đánh đổi này: theo đuổi mức sinh lời cao cho cổ đông đồng nghĩa với việc chấp nhận một cấu trúc vốn rủi ro hơn.

4.2.3. Tỷ trọng cho vay (LTA)

Biến Tỷ trọng cho vay (LTA) có tác động cùng chiều và ý nghĩa ở mức 5% đến ROE nhưng không có ý nghĩa với ROA. Điều này cho thấy việc tập trung vào hoạt động cho vay cốt lõi giúp gia tăng lợi nhuận cho cổ đông, xác nhận giả thuyết nghiên cứu. ROE với tư cách là thước đo lợi nhuận của chủ sở hữu, phản ánh rất nhạy với việc ngân hàng phân bổ tài sản vào các hoạt động sinh lời cao như cho vay.

4.2.4. Quy mô ngân hàng (LnSIZE)

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng (LnSIZE) có tác động cùng chiều và ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến cả hai chỉ tiêu lợi nhuận ROA và ROE. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với giả thuyết nghiên cứu đã đề ra và tương đồng với nhiều công trình trong và ngoài nước (Athanasoglou và cộng sự, 2008; Goddard và cộng sự, 2004). Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng (LnSIZE) có tác động cùng chiều và ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến cả hai chỉ tiêu lợi nhuận ROA và ROE. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với giả thuyết nghiên cứu đã đề ra và tương đồng với nhiều công trình trong và ngoài nước (Athanasoglou và cộng sự, 2008; Goddard và cộng sự, 2004). Lý giải cho mối quan hệ này xuất phát từ Lý thuyết Lợi thế kinh tế theo quy mô (Economies of Scale) của Salas và Saurina (2002). Các ngân hàng lớn thường có khả năng tiếp cận nguồn vốn với chi phí thấp hơn, đa dạng hóa danh mục tài sản và tín dụng hiệu quả hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro. Đồng thời, theo giả thuyết Hiệu quả cấu trúc (Efficient Structure Hypothesis) của Demsetz (1973), các ngân hàng quy mô lớn thường sở hữu công nghệ quản trị tiên tiến, cho phép họ vận hành với chi phí biên thấp hơn đối thủ. Họ có thể đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ và hệ thống quản trị, giúp tối ưu hóa chi phí hoạt động. Hơn nữa, uy tín thương hiệu và mạng lưới rộng khắp của các ngân hàng lớn giúp họ thu hút và giữ chân khách hàng tốt hơn, tạo ra một lợi thế cạnh tranh bền vững so với các ngân hàng nhỏ hơn.

4.2.5. Hiệu quả chi phí (CIR) Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Biến hiệu quả chi phí (CIR) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình ROA và có tác động cùng chiều với ý nghĩa yếu (10%) trong mô hình ROE. Dấu dương bất thường này dù đã giảm đi nhiều so với các mô hình ban đầu vẫn gợi ý về khả năng tồn tại các mối quan hệ phức tạp hoặc các yếu tố nội sinh chưa được kiểm soát triệt để trong mô hình. Do đó, giả thuyết về tác động ngược chiều của CIR lên lợi nhuận không được ủng hộ một cách rõ ràng bởi kết quả nghiên cứu này.

4.2.6. Rủi ro thanh khoản (LDR)

Biến rủi ro thanh khoản (LDR) được xác định là có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với cả ROA và ROE. Kết quả này ủng hộ giả thuyết nghiên cứu cho thấy một sự đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận. Tỷ lệ LDR cao cho thấy ngân hàng đang tận dụng tối đa nguồn vốn huy động từ tiền gửi để tài trợ cho các hoạt động cho vay có lợi suất cao, thay vì nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao nhưng sinh lời thấp. Mặc dù chiến lược này làm gia tăng rủi ro thanh khoản, nhưng trong giai đoạn nghiên cứu, lợi ích thu được từ việc mở rộng tín dụng đã vượt trội hơn so với chi phí rủi ro tiềm tàng, từ đó thúc đẩy cả hiệu quả hoạt động và lợi nhuận cho cổ đông.

4.2.7. Tăng trưởng kinh tế (GDP)

Tăng trưởng kinh tế (GDP) là một trong những biến có tác động mạnh mẽ nhất, nhưng lại theo hai chiều hướng trái ngược. GDP có tác động cùng chiều và ý nghĩa thống kê 1% đến ROE, nhưng lại tác động ngược chiều và ý nghĩa thống kê 1% đến ROA.

Tác động cùng chiều lên ROE hoàn toàn phù hợp với Lý thuyết Chu kỳ kinh tế và các nghiên cứu trước đây (Albertazzi & Gambacorta, 2009). Khi kinh tế tăng trưởng, nhu cầu tín dụng tăng, khả năng trả nợ của khách hàng cải thiện, giúp lợi nhuận của ngân hàng và cổ đông tăng theo. Tác động ngược chiều lên ROA là một kết quả bất ngờ và bác bỏ giả thuyết ban đầu. Lập luận này có thể được củng cố bằng mô hình Cấu trúc – Hành vi – Hiệu quả (SCP) của Mason (1939): Trong giai đoạn tăng trưởng nóng, sự cạnh tranh trong ngành gia tăng mạnh mẽ, buộc các ngân hàng phải giảm biên độ lãi suất cho vay để giành thị phần, từ đó làm giảm hiệu quả sinh lời trên tổng tài sản. Hơn nữa, để theo kịp đà tăng trưởng, các ngân hàng có thể mở rộng tài sản một cách nhanh chóng, bao gồm cả các tài sản có lợi suất thấp, làm cho ROA trung bình tạm thời suy giảm.

Tác động ngược chiều lên ROA là một kết quả bất ngờ và bác bỏ giả thuyết ban đầu. Một giả thuyết khả dĩ là trong giai đoạn tăng trưởng nóng, sự cạnh tranh trong ngành gia tăng mạnh mẽ, buộc các ngân hàng phải giảm biên độ lãi suất cho vay để giành thị phần, từ đó làm giảm hiệu quả sinh lời trên tổng tài sản. Hơn nữa, để theo kịp đà tăng trưởng, các ngân hàng có thể mở rộng tài sản một cách nhanh chóng, bao gồm cả các tài sản có lợi suất thấp, làm cho ROA trung bình tạm thời suy giảm.

4.2.8. Lạm phát (INF)

Kết quả của biến lạm phát (INF) cũng không đồng nhất. INF có tác động cùng chiều và ý nghĩa 1% đến ROA nhưng lại tác động ngược chiều và ý nghĩa 10% đến ROE. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Tác động cùng chiều lên ROA ủng hộ giả thuyết của Perry (1992), cho rằng ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất cho vay nhanh hơn lãi suất huy động trong môi trường lạm phát, làm tăng biên lãi ròng và lợi nhuận trên tài sản.

Tác động ngược chiều lên ROE cho thấy lạm phát cao, vốn là dấu hiệu của sự bất ổn, có thể làm tăng chi phí hoạt động và rủi ro tín dụng kỳ vọng, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận cuối cùng của cổ đông.

4.2.9. Bất định thế giới (WUI)

Kết quả của biến bất ổn kinh tế (WUI) cũng cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình và cả hai đều bác bỏ giả thuyết ban đầu. WUI có tác động ngược chiều và ý nghĩa thống kê 1% đến ROE, nhưng lại tác động cùng chiều và ý nghĩa 5% đến ROA.

Tác động ngược chiều lên ROE có thể được lý giải rằng môi trường kinh tế toàn cầu bất ổn khiến các ngân hàng trở nên “ngại rủi ro” hơn, thắt chặt tín dụng và làm giảm lợi nhuận của cổ đông. Điều này phù hợp với Lý thuyết Chi phí đại diện (Agency Cost Theory) của Jensen và Meckling (1976), khi sự bất định tăng cao, chi phí giám sát các khoản vay xuyên biên giới và quản trị rủi ro hệ thống tăng vọt, trực tiếp làm giảm lợi nhuận ròng dành cho chủ sở hữu. Tác động cùng chiều lên ROA là một kết quả bất ngờ. Nó có thể được lý giải rằng trong thời kỳ bất ổn, chỉ những ngân hàng có nền tảng quản trị rủi ro tốt và danh mục tài sản chất lượng cao mới có thể trụ vững và hoạt động hiệu quả, trong khi các ngân hàng yếu kém hơn bị sụt giảm hiệu quả mạnh. Điều này có thể làm tăng mức ROA trung bình của các ngân hàng còn lại trong mẫu quan sát.

Tác động cùng chiều lên ROA là một kết quả bất ngờ. Nó có thể được lý giải rằng trong thời kỳ bất ổn, chỉ những ngân hàng có nền tảng quản trị rủi ro tốt và danh mục tài sản chất lượng cao mới có thể trụ vững và hoạt động hiệu quả, trong khi các ngân hàng yếu kém hơn bị sụt giảm hiệu quả mạnh. Điều này có thể làm tăng mức ROA trung bình của các ngân hàng còn lại trong mẫu quan sát.

4.2.10. Tăng trưởng giá bất động sản (REI) Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Biến tăng trưởng bất động sản (REI) có tác động ngược chiều và ý nghĩa 1% đến ROA nhưng không có ý nghĩa thống kê đối với ROE. Kết quả này bác bỏ giả thuyết ban đầu về tác động cùng chiều. Tác động ngược chiều lên ROA có thể phản ánh rủi ro tiềm ẩn của việc quá tập trung vào lĩnh vực bất động sản. Khi thị trường tăng trưởng nóng, các ngân hàng có thể nới lỏng tiêu chuẩn tín dụng, dẫn đến các khoản vay kém chất lượng hơn, làm tăng chi phí dự phòng rủi ro và cuối cùng làm giảm hiệu quả sinh lời trên tổng tài sản.

4.2.11. Thảo luận chung

Trong chương 4, tác giả đã tiến hành phân tích chi tiết các kết quả từ một quy trình kinh tế lượng nghiêm ngặt nhằm xác thực các giả thuyết đã được đề ra. Dữ liệu từ 28 Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam trong giai đoạn 2014-2024, bao gồm 308 quan sát đã được sử dụng để ước lượng và kiểm định mô hình. Qua các bước so sánh giữa Pooled OLS, FEM và REM cùng với các kiểm định F-test và Hausman, mô hình FEM đã được xác định là phù hợp nhất. Sau khi phát hiện và khắc phục hiện tượng tự tương quan bằng phương pháp sai số chuẩn vững theo cụm, mô hình FEM-CRSE đã được lựa chọn làm mô hình cuối cùng để đảm bảo tính vững chắc của kết quả.

Kết quả hồi quy cuối cùng cho thấy các yếu tố tác động đến hai chỉ tiêu lợi nhuận ROA và ROE có những điểm tương đồng và khác biệt quan trọng. Đối với mô hình ROA, các yếu tố nội tại như quy mô (LnSIZE) và rủi ro thanh khoản (LDR) có tác động cùng chiều. Các yếu tố vĩ mô như lạm phát (INF) và bất ổn kinh tế (WUI) cũng có tác động tích cực, trong khi tăng trưởng kinh tế (GDP) và tăng trưởng Bất động sản (REI) lại có tác động tiêu cực.

Đối với mô hình ROE, kết quả cho thấy tác động mạnh mẽ hơn từ các yếu tố đặc trưng của ngân hàng. Cụ thể, rủi ro tín dụng (NPL) và an toàn vốn (ETA) có tác động ngược chiều, trong khi tỷ trọng cho vay (LTA), quy mô (LnSIZE) và rủi ro thanh khoản (LDR) có tác động cùng chiều. Về các yếu tố vĩ mô, tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động tích cực, còn lạm phát (INF) và bất ổn kinh tế (WUI) có tác động tiêu cực đến ROE. Các kết quả này đã xác nhận phần lớn các giả thuyết nghiên cứu, đồng thời cũng chỉ ra những mối quan hệ phức tạp trái với kỳ vọng ban đầu, đặc biệt là ở mô hình ROA.

Những kết quả vững chắc và có ý nghĩa kinh tế này là nền tảng quan trọng để tác giả đề xuất các hàm ý quản trị chi tiết trong chương tiếp theo, nhằm giúp các nhà lãnh đạo ngân hàng đưa ra các quyết định chiến lược hiệu quả để nâng cao lợi nhuận.

• TIỂU KẾT CHƯƠNG 4 Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Chương 4 đã thực hiện một quy trình phân tích kinh tế lượng toàn diện, từ việc phân tích thống kê mô tả, kiểm tra đa cộng tuyến, cho đến việc lựa chọn mô hình FEM thông qua các kiểm định đặc tả chặt chẽ. Kết quả chẩn đoán sau đó cho thấy mô hình không gặp các khuyết tật nghiêm trọng về tự tương quan hay phương sai sai số thay đổi. Để đảm bảo tính vững chắc tối đa, mô hình FEM-CRSE đã được lựa chọn làm mô hình ước lượng cuối cùng. Kết quả hồi quy cho thấy các yếu tố nội tại như Quy mô ngân hàng (LnSIZE) và Rủi ro thanh khoản (LDR) có tác động tích cực nhất quán đến lợi nhuận. Đáng chú ý, mô hình ROE đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ cho Thuyết Rủi ro-Lợi nhuận, khi cho thấy Rủi ro tín dụng (NPL) và An toàn vốn (ETA) có tác động ngược chiều mạnh mẽ. Phân tích cũng phát hiện ra một số kết quả bất thường, bao gồm tác động tiêu cực của Tăng trưởng kinh tế (GDP) lên ROA và tác động tích cực của Hiệu quả chi phí (CIR), gợi mở những đặc thù trong bối cảnh hoạt động của các ngân hàng Việt Nam. Những kết quả này là cơ sở thực nghiệm vững chắc để thảo luận sâu hơn và đề xuất các hàm ý chính sách trong Chương 5.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Chương 5 sơ lược lại toàn bộ quá trình và kết quả nghiên cứu đã được phân tích chi tiết ở các chương trước, từ đó trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã được đề ra ban đầu để đưa ra kết luận cuối cùng. Dựa vào kết quả phân tích, tác giả sẽ đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao lợi nhuận của các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam, và cuối cùng là nêu ra những hạn chế của nghiên cứu.

5.1. KẾT LUẬN

Đề tài này nghiên cứu các yếu tố quyết định đến lợi nhuận của các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng được thu thập từ 28 Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 đến 2024, bao gồm 308 quan sát. Dựa trên cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm, nghiên cứu đã xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến hai chỉ tiêu lợi nhuận là ROA và ROE.

Nghiên cứu xem xét sự ảnh hưởng của 10 biến độc lập, bao gồm các biến đặc trưng của ngân hàng (NPL, ETA, LTA, LnSIZE, CIR, LDR) và các biến kinh tế vĩ mô (GDP, INF, WUI, REI). Sau một quy trình kinh tế lượng chặt chẽ, mô hình FEM-CRSE đã được lựa chọn là phương pháp ước lượng cuối cùng để đảm bảo tính vững chắc và đáng tin cậy của kết quả.

• Với những kết quả thu được, nghiên cứu đã hoàn thành các mục tiêu đề ra và giải đáp các câu hỏi nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, nghiên cứu đã xác định được các yếu tố có tác động ý nghĩa thống kê đến lợi nhuận của các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam. Đối với mô hình ROA, các yếu tố này bao gồm quy mô (LnSIZE), rủi ro thanh khoản (LDR), tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF), bất ổn kinh tế (WUI) và tăng trưởng bất động sản (REI). Đối với mô hình ROE, danh sách các yếu tố có ảnh hưởng còn toàn diện hơn, bao gồm rủi ro tín dụng (NPL), an toàn vốn (ETA), tỷ trọng cho vay (LTA), quy mô (LnSIZE), hiệu quả chi phí (CIR), rủi ro thanh khoản (LDR), tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF) và bất ổn kinh tế (WUI).

Thứ hai, nghiên cứu đã lượng hóa được chiều hướng và mức độ tác động của các yếu tố này. Nghiên cứu đã xác định và đo lường một cách chi tiết các tác động, với những kết quả có sự khác biệt đáng chú ý giữa hai thước đo lợi nhuận là ROA và ROE.

Đối với mô hình ROA, kết quả cho thấy lợi nhuận trên tổng tài sản được thúc đẩy chủ yếu bởi các yếu tố nội tại và một số yếu tố vĩ mô đặc thù. Cụ thể, Quy mô ngân hàng (LnSIZE) có tác động tích cực (β = +0.0061), hàm ý rằng khi quy mô ngân hàng tăng 1%, ROA trung bình tăng 0.0061 điểm phần trăm, khẳng định sự tồn tại của lợi thế kinh tế theo quy mô. Tương tự, Rủi ro thanh khoản (LDR) cũng có tác động cùng chiều (β = +0.0138). Đáng chú ý, mô hình phát hiện một số tác động vĩ mô bất thường: Tăng trưởng kinh tế (GDP) (β = -0.125) và Tăng trưởng Bất động sản (REI) (β = – 0.151) đều có tác động ngược chiều đến ROA. Ngược lại, Lạm phát (INF) (β = +0.3422) và Bất ổn kinh tế thế giới (WUI) (β = +0.0046) lại có tác động tích cực.

Trong khi đó, kết quả mô hình ROE cung cấp bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ hơn cho các lý thuyết nền tảng. Lợi nhuận của cổ đông được thúc đẩy bởi Quy mô (LnSIZE) (β = +0.0621), Tỷ trọng cho vay (LTA) (β = +0.2051), Rủi ro thanh khoản (LDR) (β = +0.1677) và Tăng trưởng kinh tế (GDP) (β = +1.0888). Đặc biệt, mô hình đã làm rõ các tác động từ rủi ro. Rủi ro tín dụng (NPL) là yếu tố có tác động tiêu cực mạnh mẽ nhất (β = -1.0654), hàm ý rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng 1 điểm phần trăm, ROE trung bình sẽ giảm tới 1.065 điểm phần trăm. Với an toàn vốn (ETA) cũng có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê (β = -0.5748), xác nhận luận điểm của Thuyết Rủi ro-Lợi nhuận rằng việc tăng vốn chủ sở hữu (giảm đòn bẩy tài chính) sẽ làm giảm khả năng khuếch đại lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Mặt khác, các yếu tố vĩ mô như Lạm phát (INF) (β = -1.1835) và Bất ổn kinh tế thế giới (WUI) (β = -0.0882) đều có tác động tiêu cực đáng kể đến ROE. Một điểm cần lưu ý là tác động dương bất thường của Hiệu quả chi phí (CIR) (β = +0.2222), gợi ý sự tồn tại của các yếu tố phức tạp hoặc vấn đề nội sinh tiềm ẩn chưa được kiểm soát hoàn toàn trong mô hình.

Thứ ba, dựa trên những phân tích chi tiết và kết quả thực nghiệm vững chắc, nghiên cứu đã cung cấp một nền tảng để trình bày kết quả và đề xuất các hàm ý chính sách nhằm giúp các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam tăng và cải thiện lợi nhuận, những chính sách và hàm ý sẽ được trình bày ở các phần tiếp theo của chương này.

5.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Dựa trên các kết quả thực nghiệm vững chắc từ mô hình FEM-CRSE, nghiên cứu này đưa ra một số hàm ý mang tính quản trị và chiến lược. Các hàm ý này không chỉ giúp diễn giải các con số thống kê mà còn cung cấp những định hướng cụ thể cho các nhà lãnh đạo tại các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam nhằm tối ưu hóa lợi nhuận và đảm bảo phát triển bền vững trong bối cảnh kinh tế nhiều biến động.

5.2.1. Rủi ro tín dụng (NPL)

Dựa trên kết quả thực nghiệm từ mô hình FEM-CRSE, nghiên cứu khẳng định rằng việc quản trị chất lượng tài sản là yếu tố cốt lõi quyết định lợi nhuận bền vững. Với tác động ngược chiều mạnh mẽ của rủi ro tín dụng (NPL) lên ROE, các ngân hàng cần chuyển dịch từ mô hình quản trị rủi ro mang tính đối phó sang mô hình chủ động dựa trên dữ liệu. Cụ thể, hàm ý chính sách quan trọng nhất là việc số hóa toàn diện quy trình thẩm định thông qua các mô hình chấm điểm tín dụng nội bộ tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) và Big Data. Điều này cho phép ngân hàng phân tích hành vi khách hàng từ nhiều nguồn dữ liệu phi cấu trúc, giúp dự báo khả năng vỡ nợ chính xác hơn các phương pháp truyền thống. Bên cạnh đó, việc thiết lập hệ thống cảnh báo sớm (Early Warning System) phải được thực hiện theo thời gian thực để nhận diện sự suy giảm dòng tiền của khách hàng trước khi nợ chuyển nhóm. Các ngân hàng cũng cần tuân thủ nghiêm ngặt tiêu chuẩn IFRS 9 về trích lập dự phòng rủi ro tín dụng dựa trên tổn thất dự kiến (ECL) để đảm bảo bộ đệm tài chính luôn sẵn sàng trước các cú sốc thị trường, thay vì chỉ trích lập khi tổn thất đã xảy ra.

5.2.2. An toàn vốn (ETA)

Về phương diện an toàn vốn, mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu (ETA) và ROE đặt ra yêu cầu về một chiến lược quản trị vốn thông minh, tối ưu hóa theo lý thuyết đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận. Các ngân hàng không nên duy trì mức vốn quá cao một cách thụ động dẫn đến lãng phí nguồn lực, mà cần áp dụng chỉ số lợi nhuận trên vốn điều chỉnh theo rủi ro (RAROC) để đo lường hiệu quả thực tế của từng phân khúc kinh doanh. Hàm ý chính sách ở đây là ban lãnh đạo cần xây dựng một lộ trình tăng vốn linh hoạt, kết hợp giữa việc giữ lại lợi nhuận để tái đầu tư và phát hành các công cụ nợ thứ cấp, trái phiếu tăng vốn cấp 2 nhằm đáp ứng tiêu chuẩn Basel III mà không gây áp lực “pha loãng” lợi nhuận cho cổ đông hiện hữu. Việc phân bổ vốn phải được ưu tiên cho các mảng kinh doanh có hệ số rủi ro thấp nhưng mang lại giá trị gia tăng cao, giúp cải thiện hệ số CAR một cách thực chất và bền vững.

5.2.3. Tỷ trọng cho vay (LTA) Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Đối với hoạt động kinh doanh cốt lõi, việc tỷ trọng cho vay (LTA) tác động cùng chiều đến ROE khẳng định tín dụng vẫn là động cơ tăng trưởng chính, nhưng đòi hỏi sự thay đổi về chất trong cấu trúc danh mục. Các ngân hàng cần thực hiện chính sách tín dụng tập trung vào các ngành kinh tế ưu tiên và có tiềm năng phục hồi cao như xuất khẩu, công nghệ cao và năng lượng xanh. Hàm ý chiến lược là phải chuyển đổi từ mô hình bán sản phẩm cho vay đơn thuần sang cung cấp giải pháp tài chính trọn đời cho khách hàng. Điều này bao gồm việc thiết kế các sản phẩm tín dụng đặc thù tích hợp dịch vụ quản lý dòng tiền, tài trợ chuỗi cung ứng và tư vấn tài chính doanh nghiệp. Bằng cách gắn chặt hoạt động cho vay với hệ sinh thái dịch vụ, ngân hàng không chỉ gia tăng thu nhập lãi thuần mà còn tạo ra rào cản chuyển đổi, giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro lựa chọn bất lợi trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt.

5.2.4. Quy mô Ngân hàng (LnSIZE)

Liên quan đến quy mô ngân hàng, kết quả cho thấy LnSIZE là lợi thế cạnh tranh tuyệt đối giúp khai thác hiệu quả kinh tế theo quy mô để gia tăng lợi nhuận. Tuy nhiên, hàm ý chính sách cho giai đoạn mới là không nên chạy theo việc mở rộng mạng lưới chi nhánh vật lý tốn kém mà phải ưu tiên “quy mô số”. Các ngân hàng cần tập trung nguồn lực đầu tư vào nền tảng Open Banking và API để kết nối với các hệ sinh thái ngoài ngân hàng (thương mại điện tử, dịch vụ công, logistics), từ đó gia tăng quy mô khách hàng và lượng giao dịch với chi phí biên gần bằng không. Đối với các ngân hàng có quy mô nhỏ, hàm ý chiến lược là chủ động tìm kiếm các cơ hội hợp nhất hoặc hợp tác chiến lược với Fintech để cộng hưởng sức mạnh công nghệ và dữ liệu. Việc mở rộng quy mô phải luôn đi kèm với nâng cấp năng lực quản trị hệ thống để tránh tình trạng “phi kinh tế theo quy mô”, nơi chi phí quản lý bộ máy cồng kềnh vượt quá lợi ích mang lại từ việc tăng tài sản.

5.2.5. Rủi ro thanh khoản (LDR)

Về quản trị thanh khoản, tác động cùng chiều của tỷ lệ dư nợ trên tổng tiền gửi (LDR) đến lợi nhuận cho thấy việc duy trì trạng thái thanh khoản năng động mang lại hiệu quả cao hơn là sự thận trọng quá mức. Hàm ý chính sách cốt lõi là tập trung tối ưu hóa chi phí vốn đầu vào thông qua chiến lược gia tăng tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn (CASA). Ngân hàng cần đầu tư mạnh vào trải nghiệm người dùng trên ứng dụng di động và các chương trình khách hàng thân thiết để duy trì dòng tiền ổn định trong tài khoản thanh toán. Đồng thời, bộ phận quản lý tài sản nợ – có (ALCO) phải sử dụng các mô hình Stress Testing hiện đại để dự báo các kịch bản rút tiền hàng loạt hoặc biến động lãi suất thị trường. Việc này giúp ngân hàng tự tin duy trì tỷ lệ LDR ở mức tối ưu để sinh lời mà vẫn đảm bảo các giới hạn an toàn thanh khoản theo quy định của Ngân hàng Nhà nước, tránh tình trạng thừa vốn cục bộ gây tổn thất cơ hội. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

5.2.6. Đối với các yếu tố kinh tế vĩ mô (GDP, WUI, INF, REI)

Các yếu tố vĩ mô cho thấy những tác động phức tạp, đa chiều và đôi khi trái ngược giữa ROA và ROE. Điều này đòi hỏi các ngân hàng phải có một chiến lược kinh doanh linh hoạt và năng lực dự báo tốt. Thứ nhất, cần nâng cao năng lực của bộ phận nghiên cứu và phân tích kinh tế vĩ mô. Việc xây dựng các mô hình dự báo và kịch bản kinh doanh (scenario planning) dựa trên các biến số vĩ mô sẽ giúp ban lãnh đạo có những quyết định chiến lược chủ động hơn. Thứ hai, trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng nóng, áp lực cạnh tranh có thể làm xói mòn biên độ lợi nhuận. Do đó, ngân hàng cần tập trung vào việc duy trì các chuẩn mực tín dụng chặt chẽ và quản lý chi phí hiệu quả. Thứ ba, các ngân hàng cần đa dạng hóa nguồn thu nhập, đặc biệt là các khoản thu nhập từ dịch vụ (phí thanh toán, tư vấn, bancassurance), để giảm sự phụ thuộc vào thu nhập lãi thuần. Cuối cùng, kết quả cho thấy tăng trưởng bất động sản có thể tác động tiêu cực đến ROA. Do đó, cần có một chính sách tín dụng đặc biệt thận trọng đối với lĩnh vực bất động sản, thiết lập các giới hạn tín dụng (exposure limits) chặt chẽ và tăng cường thẩm định tính khả thi của dự án để tránh sự tập trung rủi ro quá mức.

5.3. HẠN CHẾ VÀ ĐỊNH HƯỚNG TƯƠNG LẠI CỦA NGHIÊN CỨU

5.3.1. Hạn chế của nghiên cứu

Mặc dù nghiên cứu đã tuân thủ một quy trình kinh tế lượng chặt chẽ và đạt được những kết quả có ý nghĩa, tác giả nhận thấy rằng bài luận vẫn còn tồn tại một số hạn chế nhất định cần được nhìn nhận một cách khách quan. Những hạn chế này cũng chính là những gợi mở cho các hướng nghiên cứu sâu hơn trong tương lai.

Thứ nhất, giới hạn về phạm vi dữ liệu và các biến số. Mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần mà chưa bao quát toàn bộ hệ thống ngân hàng Việt Nam. Đồng thời, do khó khăn trong việc thu thập, một số biến quan trọng có khả năng ảnh hưởng đến lợi nhuận như mức độ tập trung ngành, quản trị doanh nghiệp và chuyển đổi số đã chưa được đưa vào mô hình. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Thứ hai, vấn đề nội sinh tiềm tàng chưa được giải quyết triệt để. Mặc dù mô hình FEM đã kiểm soát được các yếu tố cố định, các nguồn nội sinh khác như quan hệ nhân quả hai chiều vẫn có thể tồn tại, được gợi ý qua dấu dương bất thường của biến hiệu quả chi phí (CIR). Vấn đề này đòi hỏi các phương pháp nâng cao hơn trong các nghiên cứu tương lai để có thể đưa ra kết luận nhân quả vững chắc nhất.

Thứ ba, hạn chế về phương pháp tiếp cận đa chiều. Do những giới hạn khách quan về mặt thời gian và nguồn lực kinh tế trong quá trình thực hiện đề tài, nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào phân tích dữ liệu thứ cấp thông qua mô hình kinh tế lượng. Việc thiếu hụt các phương pháp nghiên cứu định tính như phỏng vấn chuyên sâu hoặc khảo sát thực địa đối với các nhà quản lý cấp cao và chuyên gia trong ngành ngân hàng là một điểm khuyết nhất định. Mặc dù dữ liệu thứ cấp đảm bảo tính khách quan và quy mô mẫu lớn, nhưng việc chưa thể kết hợp với các góc nhìn thực tế từ những người trực tiếp điều hành trong bối cảnh thị trường biến động năm 2024-2025 có thể khiến việc giải thích một số hiện tượng kinh tế đặc thù (như tác động nghịch chiều của GDP) còn mang tính giả định lý thuyết cao.

5.3.2. Định hướng nghiên cứu tương lai

Từ những hạn chế đã được xác định, nghiên cứu này mở ra một số hướng đi mới cho các công trình trong tương lai nhằm khám phá sâu hơn về các yếu tố quyết định lợi nhuận của ngành ngân hàng Việt Nam.

Một hướng đi quan trọng là mở rộng phạm vi thực nghiệm bằng cách xây dựng một bộ dữ liệu toàn diện hơn. Các nghiên cứu sau này nên bao quát toàn bộ hệ thống (bao gồm cả ngân hàng quốc doanh và ngân hàng nước ngoài) trong một chuỗi thời gian dài hơn để có kết quả tổng quát hóa tốt hơn. Đồng thời, việc bổ sung các biến số quan trọng bị bỏ sót như mức độ cạnh tranh ngành (HHI), các chỉ số quản trị doanh nghiệp, và mức độ đầu tư vào chuyển đổi số sẽ cung cấp một bức tranh sâu sắc và toàn diện hơn.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu trong tương lai cần áp dụng các phương pháp kinh tế lượng nâng cao như Hồi quy Moment Tổng quát Hệ thống (System GMM) để giải quyết triệt để hơn vấn đề nội sinh. Điều này đặc biệt quan trọng để làm rõ mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa hiệu quả chi phí (CIR) và lợi nhuận, từ đó cung cấp các ước lượng vững chắc và nhất quán.

Đặc biệt, nhằm nâng cao tính thực tiễn và độ chính xác, các nghiên cứu tiếp theo nên áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (mixed methods). Việc kết hợp phân tích định lượng với các cuộc khảo sát thực địa hoặc phỏng vấn chuyên sâu các chuyên gia tài chính sẽ giúp kiểm chứng và bổ trợ cho các kết quả từ mô hình kinh tế lượng. Sự kết hợp này không chỉ giúp làm rõ các cơ chế tác động của các yếu tố mới như bất ổn kinh tế thế giới (WUI) hay biến động bất động sản (REI) từ góc nhìn quản trị thực tế, mà còn giúp đưa ra các khuyến nghị chính sách sát thực và khả thi hơn đối với điều kiện vận hành thực tế của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

Cuối cùng, các phát hiện bất ngờ như tác động tiêu cực của GDP hay tác động tích cực của WUI lên ROA cần được phân tích chuyên sâu. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng các mô hình phi tuyến hoặc phương pháp nghiên cứu tình huống để khám phá các cơ chế phức tạp đằng sau những mối quan hệ này trong bối cảnh đặc thù của hệ thống tài chính Việt Nam.

• TIẾU KẾT CHƯƠNG 5

Chương này đã hoàn thành các mục tiêu cuối cùng của nghiên cứu, bao gồm việc tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính, đề xuất các hàm ý chính sách mang tính ứng dụng cao, và xác định các hạn chế cũng như định hướng cho nghiên cứu trong tương lai. Nghiên cứu đã xác nhận rằng lợi nhuận của các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam chịu tác động của một tập hợp phức hợp các yếu tố nội tại và vĩ mô. Các yếu tố như quy mô (LnSIZE), rủi ro thanh khoản (LDR) và rủi ro tín dụng (NPL) cho thấy những ảnh hưởng nhất quán và quan trọng. Đặc biệt, nghiên cứu đã làm rõ sự đánh đổi giữa an toàn vốn (ETA) và lợi nhuận cổ đông (ROE), đồng thời chỉ ra những tác động đa chiều và đôi khi bất ngờ của môi trường kinh tế vĩ mô. Từ những phát hiện này, các hàm ý chính sách cụ thể đã được đề xuất, tập trung vào việc tối ưu hóa bảng cân đối kế toán, nâng cao năng lực quản trị rủi ro, và xây dựng chiến lược kinh doanh linh hoạt để thích ứng với bối cảnh vĩ mô. Cuối cùng, nghiên cứu đã thẳng thắn nhìn nhận các hạn chế về dữ liệu và phương pháp luận, từ đó gợi mở những hướng đi giá trị cho các công trình khoa học tiếp theo, hướng tới một sự hiểu biết toàn diện và sâu sắc hơn về ngành ngân hàng Việt Nam. Luận văn: KQNC Yếu tố tác động đến lợi nhuận ở các Ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Yếu tố tác động đến lợi nhuận của 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