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

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

Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng nhằm đạt được các mục tiêu đã đề ra trong đề tài. Nội dung chương này bao gồm việc mô tả cách tiếp cận nghiên cứu, dữ liệu được sử dụng, phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu, cũng như các công cụ và kỹ thuật phân tích định lượng. Việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết, kết quả của các nghiên cứu trước và đặc thù của ngành ngân hàng tại Việt Nam. Qua đó, chương 3 đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính khoa học, khách quan và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

3.1 Phương pháp tiếp cận

Trong luận văn này, tác giả lựa chọn phương pháp tiếp cận định lượng làm cơ sở chính để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến Tỷ suất sinh lợi của Ngân hàng thương mại Việt Nam. Cách tiếp cận này được xem là phù hợp vì mục tiêu nghiên cứu không chỉ dừng lại ở việc mô tả hiện tượng, mà còn hướng đến việc đo lường, kiểm định và xác định mức độ tác động của các biến nội tại và vĩ mô đối với Tỷ suất sinh lợi (ROA).

Trước hết, nghiên cứu tiếp cận dựa trên khung lý thuyết nền tảng về lợi nhuận ngân hàng, bao gồm Lý thuyết trung gian tài chính, Lý thuyết ưu tiên thanh khoản, Lý thuyết rủi ro – lợi nhuận, Lý thuyết chi phí đại diện và Lý thuyết đa dạng hóa thu nhập. Đây là cơ sở để lựa chọn biến phụ thuộc (ROA) và xác định các biến độc lập đại diện cho yếu tố nội tại (CAR, LDR, NPL, CIR, NIM, DIV, SIZE) và yếu tố vĩ mô (GDP, INF).

Tiếp đến, nghiên cứu tiếp cận theo mô hình dữ liệu bảng (panel data), khai thác số liệu từ Báo cáo tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Phương pháp này có ưu điểm là kết hợp được cả yếu tố chuỗi thời gian (time series) và dữ liệu chéo (cross-section), từ đó giúp phân tích được sự khác biệt giữa các ngân hàng cũng như xu hướng biến động theo thời gian.

3.2 Quy trình nghiên cứu

• Quy trình nghiên cứu được triển khai qua các bước chính như sau:

Trước hết, luận văn xác định vấn đề nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết và các nghiên cứu trước, tập trung phân tích các yếu tố tác động đến Tỷ suất sinh lợi của Ngân hàng thương mại Việt Nam. Tiếp đó, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được xây dựng với ROA là biến phụ thuộc, còn các biến độc lập gồm nhóm yếu tố nội tại (CAR, LDR, NPL, CIR, NIM, DIV, SIZE) và yếu tố vĩ mô (GDP, INF). Dữ liệu sử dụng là dữ liệu thứ cấp thu thập từ Báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các Ngân hàng thương mại niêm yết, kết hợp với dữ liệu vĩ mô từ World Bank, IMF và Tổng cục Thống kê.

Sau khi tổng hợp dữ liệu, nghiên cứu tiến hành thống kê mô tả, phân tích tương quan, kiểm định đa cộng tuyến và ước lượng mô hình hồi quy bảng bằng các phương pháp Pooled OLS, FEM và REM; mô hình phù hợp được lựa chọn thông qua kiểm định Hausman. Cuối cùng, các kết quả thực nghiệm được so sánh với lý thuyết và các nghiên cứu liên quan để rút ra kết luận và hàm ý.

3.3 Mô hình nghiên cứu Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

3.3.1 Các biến trong mô hình nghiên cứu

• Biến phụ thuộc: Tỷ suất sinh lợi (Return on Assets – ROA)

TSSL trên tài sản (Return on Assets – ROA) là một chỉ số tài chính được sử dụng để đánh giá Hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lợi của Ngân hàng thương mại. Chỉ số này phản ánh mức lợi nhuận mà ngân hàng có thể tạo ra từ mỗi đồng tài sản mà ngân hàng quản lý. Công thức tính ROA được xác định như sau:

Trong đó, lợi nhuận sau thuế là phần lợi nhuận ròng cuối cùng còn lại sau khi đã trừ đi toàn bộ chi phí và nghĩa vụ thuế, còn tổng tài sản bao gồm toàn bộ nguồn lực tài chính mà ngân hàng kiểm soát, từ các khoản cho vay, chứng khoán đầu tư cho đến tài sản cố định.

Theo Athanasoglou, Brissimis & Delis (2008), ROA được coi là chỉ số cơ bản nhất để đo lường khả năng sinh lợi, vì nó phản ánh trực tiếp mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận. Khác với Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), vốn chịu ảnh hưởng nhiều từ cấu trúc vốn và đòn bẩy tài chính, ROA cho thấy khả năng nội tại của ngân hàng trong việc quản trị và khai thác tài sản nhằm đạt hiệu quả kinh doanh.

ROA còn đóng vai trò là công cụ so sánh Hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng có quy mô và cấu trúc vốn khác nhau. Theo nghiên cứu của Almazari (2014), một ngân hàng có ROA cao chứng tỏ rằng ngân hàng đó đang quản lý chi phí hiệu quả, đồng thời phân bổ và sử dụng tài sản hợp lý để tạo lợi nhuận. Ngược lại, ROA thấp cho thấy Hiệu quả hoạt động chưa cao, có thể do chi phí hoạt động lớn hoặc tỷ lệ nợ xấu cao. Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Với vai trò này, trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm, ROA thường được chọn làm biến phụ thuộc để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của ngân hàng (Demirgüç-Kunt & Huizinga, 1999; Staikouras & Wood, 2004). Trong nghiên cứu này, ROA được sử dụng nhằm phản ánh khách quan Hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam, đồng thời cho phép so sánh và đánh giá tác động của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến lợi nhuận ngân hàng.

• Các biến độc lập:

Tỷ lệ an toàn vốn (Capital Adequacy Ratio – CAR)

Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) là một trong những chỉ số quan trọng nhất trong việc đánh giá mức độ an toàn và ổn định tài chính của ngân hàng. Theo chuẩn mực quốc tế Basel II và Basel III, CAR được định nghĩa là tỷ lệ giữa vốn tự có của ngân hàng so với tổng tài sản có rủi ro. Công thức tính CAR thường được thể hiện như sau:

Trong đó, vốn tự có bao gồm vốn cấp 1 (Tier 1 Capital) – vốn lõi như vốn cổ phần thường và lợi nhuận giữ lại, và vốn cấp 2 (Tier 2 Capital) – vốn bổ sung như nợ thứ cấp, quỹ dự phòng. Tổng tài sản có rủi ro được tính theo trọng số rủi ro quy định cho từng loại tài sản, nhằm phản ánh mức độ rủi ro mà ngân hàng phải đối mặt.

CAR đóng vai trò như lá chắn bảo vệ ngân hàng trước các cú sốc tài chính. Một tỷ lệ CAR cao cho thấy ngân hàng có khả năng duy trì ổn định tài chính, hấp thụ tổn thất khi phát sinh nợ xấu và hạn chế rủi ro phá sản (Van Greuning & Bratanovic, 2020).

Ngược lại, tỷ lệ CAR thấp có thể khiến ngân hàng đối diện nguy cơ mất khả năng thanh toán và làm suy giảm lòng tin của nhà đầu tư, khách hàng cũng như cơ quan quản lý.

Theo nghiên cứu của Berger (1995), mặc dù CAR cao giúp gia tăng tính an toàn, nhưng việc duy trì vốn quá mức cần thiết có thể làm giảm khả năng sinh lợi (ROA) do chi phí cơ hội của vốn. Điều này đặt ra bài toán cân bằng giữa an toàn vốn và Hiệu quả hoạt động. Các nghiên cứu khác như Goddard, Molyneux & Wilson (2004) cũng cho thấy CAR có mối quan hệ hai chiều với lợi nhuận: trong ngắn hạn, tăng vốn có thể làm giảm lợi nhuận; nhưng về dài hạn, vốn mạnh sẽ giúp ngân hàng giảm chi phí huy động và nâng cao uy tín trên thị trường.

Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước đã quy định tỷ lệ CAR tối thiểu theo chuẩn Basel II, yêu cầu các Ngân hàng thương mại duy trì mức ≥ 8% (Thông tư 41/2016/TT-NHNN). Điều này nhằm đảm bảo các ngân hàng có đủ bộ đệm vốn để chống chịu rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Giả thuyết H1: Tỷ lệ an toàn vốn có tác động cùng chiều tới Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng.

Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng vốn huy động (Loan-to-Deposit Ratio – LDR)

Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng vốn huy động (LDR) là một chỉ tiêu quan trọng phản ánh khả năng sử dụng nguồn vốn huy động của ngân hàng cho hoạt động tín dụng. Công thức được xác định như sau:

Trong đó, dư nợ tín dụng là tổng giá trị các khoản cho vay khách hàng chưa được hoàn trả, còn tổng vốn huy động bao gồm tiền gửi của khách hàng và các nguồn vốn huy động khác từ thị trường.

LDR cho thấy mức độ mà ngân hàng sử dụng nguồn vốn huy động để cấp tín dụng – hoạt động cốt lõi mang lại thu nhập lãi. Một tỷ lệ LDR cao thường thể hiện ngân hàng đang tận dụng hiệu quả nguồn vốn huy động để gia tăng cho vay, từ đó gia tăng lợi nhuận. Tuy nhiên, nếu LDR quá cao (gần hoặc vượt 100%) thì sẽ phát sinh rủi ro thanh khoản, vì ngân hàng có ít dư địa để đáp ứng nhu cầu rút tiền đột xuất của khách hàng.

Ngược lại, một tỷ lệ LDR thấp cho thấy ngân hàng duy trì tính an toàn thanh khoản tốt, song lại có thể đồng nghĩa với việc chưa khai thác triệt để nguồn vốn huy động để tạo lợi nhuận. Do đó, ngân hàng cần cân bằng giữa khả năng sinh lời và khả năng thanh khoản khi điều chỉnh mức LDR.

Các nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng LDR có ảnh hưởng đáng kể đến Hiệu quả hoạt động ngân hàng. Chẳng hạn, Rauch và cộng sự (2010) cho rằng LDR cao giúp tăng thu nhập lãi nhưng đồng thời gia tăng rủi ro thanh khoản, ảnh hưởng đến sự ổn định dài hạn. Trong khi đó, nghiên cứu của Phùng Việt Hà và cộng sự (2023) tại Việt Nam cho thấy LDR ở mức hợp lý (80–90%) giúp các Ngân hàng thương mại vừa tối ưu hóa lợi nhuận vừa duy trì thanh khoản an toàn.

Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành quy định khống chế trần LDR để kiểm soát rủi ro thanh khoản. Theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN, tỷ lệ tối đa của dư nợ tín dụng so với vốn huy động từ tổ chức kinh tế và cá nhân được ấn định nhằm đảm bảo sự an toàn cho Hệ thống ngân hàng.

Giả thuyết H2: Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng vốn huy động có tác động cùng chiều tới Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng. Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Chi phí hoạt động (Operating Expenses to Operating Income – OEOI)

Chi phí hoạt động (OEOI) là thước đo phản ánh tỷ lệ chi phí mà ngân hàng phải chi trả để tạo ra một đơn vị thu nhập từ hoạt động kinh doanh. Chỉ số này thường được tính theo công thức:

Trong đó, chi phí hoạt động bao gồm chi phí nhân sự, chi phí quản lý, chi phí hành chính, chi phí công nghệ thông tin, khấu hao và các chi phí cần thiết khác để duy trì hoạt động thường nhật. Một tỷ lệ OEOI thấp cho thấy ngân hàng vận hành hiệu quả, kiểm soát chi phí tốt và có khả năng chuyển hóa thu nhập thành lợi nhuận cao, trong khi OEOI cao phản ánh chi phí lớn làm giảm lợi nhuận, có thể do quản trị kém hiệu quả hoặc ngân hàng đang trong giai đoạn đầu tư mở rộng. Các nghiên cứu thực nghiệm như Athanasoglou và cộng sự (2008) tại Nam Âu và Bùi Đan Thanh và cộng sự (2021) tại Việt Nam đều chỉ ra rằng OEOI có mối quan hệ nghịch biến với khả năng sinh lợi (ROA) của ngân hàng. Do đó, việc kiểm soát chi phí hoạt động là yếu tố quan trọng trong chiến lược phát triển bền vững, có thể được thực hiện thông qua chuyển đổi số để giảm chi phí vận hành, tối ưu hóa mạng lưới chi nhánh nhằm cân đối giữa khả năng tiếp cận và hiệu quả chi phí, đồng thời nâng cao năng suất lao động bằng đào tạo nhân sự và áp dụng công nghệ quản trị hiện đại. Điều này cho thấy OEOI là một biến số then chốt trong phân tích Hiệu quả hoạt động ngân hàng, thể hiện rõ mối quan hệ giữa kiểm soát chi phí, hiệu quả vận hành và khả năng sinh lợi.

Giả thuyết H3: Chi phí hoạt động có tác động ngược chiều tới Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng.

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net Interest Margin – NIM)

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (Net Interest Margin – NIM) là chỉ số quan trọng phản ánh Hiệu quả hoạt động cốt lõi của ngân hàng, được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập từ lãi cho vay và chi phí lãi vay phải trả, chia cho tổng tài sản sinh lãi.

Chỉ số này cho thấy khả năng ngân hàng tối ưu hóa lợi nhuận từ hoạt động tín dụng – nghiệp vụ chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu thu nhập. Một tỷ lệ NIM cao thể hiện ngân hàng có khả năng định giá lãi suất cho vay và huy động hợp lý, tận dụng tốt nguồn vốn để tạo ra lợi nhuận, đồng thời phản ánh năng lực cạnh tranh và khả năng quản lý rủi ro lãi suất. Ngược lại, NIM thấp cho thấy biên lợi nhuận bị thu hẹp, có thể do áp lực cạnh tranh, môi trường lãi suất biến động hoặc ngân hàng gặp khó khăn trong quản trị chi phí vốn. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm như Claessens và cộng sự (2001) và Đào Mỹ Hằng và cộng sự (2023) đều chỉ ra rằng NIM có ảnh hưởng tích cực đến Tỷ suất sinh lợi (ROA, ROE) của ngân hàng, qua đó khẳng định vai trò then chốt của NIM trong đánh giá Hiệu quả hoạt động và chiến lược sinh lời của Hệ thống ngân hàng.

Giả thuyết H4: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần có tác động cùng chiều tới Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng.

Đa dạng hóa thu nhập (Income Diversification – DIV) Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Đa dạng hóa thu nhập (DIV) là chỉ tiêu phản ánh mức độ phân tán các nguồn thu nhập của ngân hàng, trong đó đặc biệt nhấn mạnh đến phần thu nhập không đến từ hoạt động tín dụng. DIV thường được đo lường thông qua tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (bao gồm phí dịch vụ, hoa hồng, kinh doanh ngoại hối, vàng, chứng khoán và các hoạt động khác) trên tổng thu nhập của ngân hàng. Việc đa dạng hóa nguồn thu nhập giúp ngân hàng giảm sự phụ thuộc vào hoạt động cho vay truyền thống, qua đó hạn chế rủi ro chu kỳ tín dụng và nâng cao tính bền vững trong lợi nhuận. Một ngân hàng có mức độ đa dạng hóa thu nhập cao thường duy trì Tỷ suất sinh lợi ổn định hơn, đặc biệt trong bối cảnh biến động kinh tế hoặc khi lãi suất thay đổi mạnh. Công thức tính chỉ số đa dạng hóa thu nhập như sau:

• Trong đó:

NON: Thu nhập ngoài lãi, bao gồm thu nhập từ phí, hoa hồng, hoạt động dịch vụ, kinh doanh ngoại hối và vàng, mua bán chứng khoán kinh doanh và đầu tư, hoạt động khác, cũng như thu nhập từ góp vốn và mua cổ phần.

• NET: Thu nhập từ lãi, được đo lường bằng thu nhập lãi thuần.
• NETTOP: Tổng thu nhập ròng, bằng tổng của thu nhập ngoài lãi và thu nhập từ lãi (NETTOP = NON + NET).

Theo các nghiên cứu như Stiroh & Rumble (2006) và Lepetit và cộng sự (2008), sự gia tăng thu nhập ngoài lãi giúp ngân hàng cải thiện khả năng sinh lời trong dài hạn, đồng thời giảm thiểu sự biến động từ thị trường tín dụng. Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác cũng lưu ý rằng quá phụ thuộc vào hoạt động phi tín dụng, đặc biệt là kinh doanh chứng khoán và ngoại hối, có thể làm gia tăng rủi ro thu nhập do đặc tính biến động cao của các mảng này.

Giả thuyết H5: Đa dạng hóa thu nhập có tác động cùng chiều tới Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng.

• Tốc độ tăng trưởng kinh tế (Gross Domestic Product – GDP)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) là chỉ số phản ánh mức độ phát triển tổng thể của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định, thường được tính theo năm hoặc quý. GDP có ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động tín dụng và khả năng sinh lợi của ngân hàng. Khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh, thu nhập của doanh nghiệp và hộ gia đình được cải thiện, dẫn đến nhu cầu vay vốn để mở rộng sản xuất, tiêu dùng tăng cao. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho ngân hàng mở rộng tín dụng, từ đó gia tăng lợi nhuận. Ngược lại, trong giai đoạn suy thoái hoặc tăng trưởng chậm, nhu cầu tín dụng suy giảm, nợ xấu có xu hướng gia tăng, khiến khả năng sinh lợi của ngân hàng giảm sút và tiềm ẩn rủi ro thanh khoản. Do đó, GDP là một biến kinh tế vĩ mô quan trọng thường được sử dụng trong các nghiên cứu về Hiệu quả hoạt động và Tỷ suất sinh lợi của ngân hàng (Athanasoglou, Brissimis & Delis, 2008; Flamini, McDonald & Schumacher, 2009).

Giả thuyết H6: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều tới Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng.

• Tỷ lệ lạm phát (Inflation – INF)

Tỷ lệ lạm phát (INF) đo lường mức độ tăng giá chung của hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định. Lạm phát tác động trực tiếp đến chi phí hoạt động và chi phí vốn của ngân hàng. Khi tỷ lệ lạm phát cao, chi phí huy động vốn tăng lên, từ đó làm suy giảm khả năng sinh lợi. Đồng thời, lạm phát còn ảnh hưởng đến sức mua của người dân và nhu cầu tín dụng, khiến hoạt động kinh doanh của ngân hàng gặp nhiều thách thức. Ngược lại, trong điều kiện lạm phát ổn định ở mức hợp lý, ngân hàng có thể hưởng lợi nhờ nhu cầu vay vốn gia tăng và khả năng điều chỉnh lãi suất linh hoạt. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cũng chỉ ra rằng lạm phát là một trong những yếu tố vĩ mô quan trọng quyết định đến Hiệu quả hoạt động và lợi nhuận của ngân hàng (Flamini, McDonald, & Schumacher, 2009).

Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều tới Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng.

3.3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Từ các lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm trong chương 2, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu bao gồm các biến như sau:

• Hình 1. Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ROA của Ngân hàng thương mại

Luận văn sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng để phân tích các yếu tố tác động đến Tỷ suất sinh lợi của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Mô hình hồi quy tổng quát có dạng như sau:

Yit = β0 + β1Xit + β2Xit + β3Xit + β4Xit + ⋯ + βnXit + εit

Trong đó: Y_it là biến phụ thuộc; X là các biến giải thích; ε là hạng ngẫu nhiên; i là số quan sát thứ i trong tổng thể; t là thời điểm t của tổng thể.

Tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu cụ thể như sau: 𝐑𝐎𝐀_𝐢𝐭 = 𝛃_𝟎 + 𝛃_𝟏𝐂𝐀𝐑_𝐢𝐭 + 𝛃_𝟐𝐋𝐃𝐑_𝐢𝐭 + 𝛃_𝟑𝐎𝐄𝐎𝐈_𝐢𝐭 + 𝛃_𝟒𝐍𝐈𝐌_𝐢𝐭 + 𝛃_𝟓𝐃𝐈𝐕_𝐢𝐭 + 𝛃_𝟔𝐆𝐃𝐏_𝐭 + 𝛃_𝟕𝐈𝐍𝐅_𝐭 + 𝛆_𝐢𝐭

Trong đó: Biến phụ thuộc: ROAit là Tỷ suất sinh lợi của ngân hàng i tại thời điểm t

Các biến độc lập: CARit là tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng i tại năm t; LDRit là tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng số vốn huy động của ngân hàng i tại năm t; OEOIit là tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động của ngân hàng i tại năm t; NIMit là tỷ lệ thu nhập lãi thuần của ngân hàng i tại năm t; DIVit là đa dạng hóa thu nhập của ngân hàng i tại năm t; GDPt là tốc độ tăng trưởng kinh tế tại năm t; INFt là tỷ lệ lạm phát tại năm t.

• Bảng 3.1: Tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu

3.4 Dữ liệu nghiên cứu Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng được thu thập từ Báo cáo tài chính năm và báo cáo thường niên của các Ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2015 – 2024. Đây là giai đoạn được lựa chọn nhằm phản ánh sự thay đổi của Hệ thống ngân hàng sau giai đoạn tái cơ cấu (2011 – 2015) và quá trình hội nhập sâu rộng vào thị trường tài chính quốc tế, đồng thời bao quát cả giai đoạn chịu tác động của đại dịch Covid-19 (2020 – 2021) và giai đoạn phục hồi (2022 – 2024).

Nguồn dữ liệu được khai thác từ: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước (SSC), Sở Giao dịch Chứng khoán TP. HCM (HOSE), Hà Nội (HNX) và UPCOM: cung cấp Báo cáo tài chính kiểm toán và báo cáo thường niên của các ngân hàng niêm yết; Website chính thức của các Ngân hàng thương mại: cung cấp thông tin chi tiết về tài sản, vốn, dư nợ tín dụng, thu nhập lãi và ngoài lãi, chi phí, lợi nhuận.

Nguồn dữ liệu vĩ mô được khai thác từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO) để lấy số liệu GDP và tỷ lệ lạm phát (CPI).

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm các Ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên HOSE, HNX và UPCOM trong giai đoạn 2015 – 2024, với các tiêu chí lựa chọn:

• Ngân hàng có Báo cáo tài chính đầy đủ liên tục trong giai đoạn nghiên cứu.
• Không bị thiếu dữ liệu đối với các biến chính trong mô hình (ROA, NIM, LDR, OEOI, DIV…).
• Là Ngân hàng thương mại Việt Nam (loại trừ ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân hàng nước ngoài).

Dữ liệu nghiên cứu được xây dựng thành bộ dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data), gồm:

• Biến phụ thuộc (Dependent variables): đo lường khả năng sinh lợi (ROA).
• Biến độc lập (Independent variables): phản ánh các yếu tố nội tại (CAR, LDR, OEOI, NIM, DIV) và yếu tố vĩ mô (GDP, INF).

3.5 Phương pháp phân tích số liệu

Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, nghiên cứu tiến hành phân tích bằng các phương pháp thống kê và kinh tế lượng nhằm đảm bảo kết quả có độ tin cậy cao và có ý nghĩa thực tiễn. Cụ thể:

• Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Trước tiên, nghiên cứu thực hiện phân tích thống kê mô tả cho các biến trong mô hình, bao gồm giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất. Mục đích của bước này là để nắm được đặc điểm cơ bản của bộ dữ liệu, phát hiện các điểm bất thường (outliers) và so sánh sự khác biệt về xu hướng giữa các ngân hàng.

• Ma trận tương quan (Correlation Matrix)

Tác giả xây dựng ma trận hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập để xem xét mức độ liên hệ tuyến tính giữa chúng. Nếu xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến (các biến có hệ số tương quan cao > 0,8), cần điều chỉnh bằng cách loại bỏ, thay thế biến hoặc áp dụng các phương pháp khắc phục khác.

• Phân tích hồi quy dữ liệu bảng

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với cấu trúc: Yit = β0 + β1Xit + β2Xit + β3Xit + β4Xit + ⋯ + βnXit + εit

Trong đó: Yit: biến phụ thuộc đo lường khả năng sinh lợi (ROA) của ngân hàng i tại thời điểm t; Xit: các biến độc lập (CAR, LDR, OEOI, NIM, DIV, GDP, INF); εit: sai số ngẫu nhiên.

Ba phương pháp hồi quy được xem xét:

• Pooled OLS: bỏ qua sự khác biệt giữa các ngân hàng và các năm.
• Fixed Effects Model (FEM): kiểm soát các đặc điểm riêng không quan sát được của từng ngân hàng, giả định các đặc điểm này có thể tương quan với biến độc lập.
• Random Effects Model (REM): giả định các đặc điểm riêng của ngân hàng là ngẫu nhiên và không tương quan với biến độc lập.

Lựa chọn mô hình phù hợp nhất

• Tác giả sử dụng kiểm định Hausman: so sánh FEM và REM, giúp quyết định nên sử dụng mô hình cố định hay ngẫu nhiên.
• Kiểm định các khuyết tật mô hình Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

Để đảm bảo tính tin cậy của kết quả, nghiên cứu tiến hành các kiểm định:

• Đa cộng tuyến (Multicollinearity): sử dụng hệ số VIF (Variance Inflation Factor).
• Phương sai thay đổi (Heteroskedasticity): kiểm định Breusch–
• Tự tương quan (Autocorrelation): kiểm định Wooldridge cho dữ liệu bảng.

Trong trường hợp mô hình xuất hiện phương sai thay đổi hoặc tự tương quan, nghiên cứu sẽ áp dụng Feasible Generalized Least Squares (FGLS) để khắc phục. Phương pháp FGLS có ưu điểm là cho phép hiệu chỉnh đồng thời cả hai vấn đề này, từ đó tạo ra ước lượng hiệu quả và nhất quán hơn so với OLS thông thường.

• KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương 3 đã giới thiệu khung phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn, bao gồm cách tiếp cận, nguồn dữ liệu, các biến nghiên cứu, mô hình phân tích và phương pháp xử lý số liệu. Việc lựa chọn các phương pháp phân tích định lượng như hồi quy dữ liệu bảng và điều chỉnh sai số chuẩn (FGLS) giúp tăng cường độ tin cậy của kết quả. Đây là cơ sở quan trọng để bước sang chương 4, nơi các kết quả thực nghiệm sẽ được trình bày và thảo luận nhằm kiểm định các giả thuyết đã đề ra. Luận văn: PPNC đến ảnh hưởng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

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

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