Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh 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 nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh 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.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được mô tả trong Hình 3.1

• Hình 3. 1: Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu được khởi đầu bằng việc xây dựng mô hình dựa trên nền tảng lý thuyết và các nghiên cứu liên quan trước đó. Sau đó, tác giả tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu từ 28 NHTM có báo cáo tài chính được kiểm toán. Để thực hiện hồi quy mô hình, tác giả tiến hành thống kê mô tả và kiểm định tự tương quan nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập. Tiếp theo, mô hình được ước lượng lần lượt theo các phương pháp: OLS, REM và FEM. Sau khi hoàn tất các bước hồi quy, tác giả tiến hành phân tích và thảo luận kết quả nhằm rút ra kết luận phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, đồng thời đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam.

3.2. Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên khung lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại, đồng thời kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước. Trên cơ sở tổng hợp các công trình tiêu biểu như Mohsin Shabir & cộng sự (2023), Sutrisno & cộng sự (2020), Bekana Dembel (2021), Bhadrappa Haralayya & Sreeramana Aithal (2021), Đặng Thị Minh Nguyệt & cộng sự (2021), Nguyễn Thị Thanh Bình & cộng sự (2021), Phạm Thủy Tú & Đào Lê Kiều Oanh (2021), Xing Xiazi & Mohsin Shabir (2022), Maria José Palma Lampreia Dos-Santos & cộng sự (2022) và Nicholas Mbugua Njoki & Winnie Nyamute (2023), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm chín biến độc lập có khả năng tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

Cụ thể, vốn chủ sở hữu (EQUITY) được xem là yếu tố nội tại phản ánh khả năng tự chủ tài chính và năng lực chống chịu rủi ro của ngân hàng, thường có tác động tích cực đến khả năng sinh lời (Mohsin Shabir & cộng sự, 2023). Quy mô ngân hàng (SIZE) đại diện cho lợi thế kinh tế theo quy mô, giúp gia tăng hiệu quả nhờ tiết kiệm chi phí hoạt động và nâng cao năng lực cạnh tranh (Sutrisno & cộng sự, 2020). Rủi ro tín dụng (NPL) là chỉ tiêu quan trọng phản ánh chất lượng tài sản, có mối quan hệ nghịch chiều với hiệu quả hoạt động (Bekana Dembel, 2021). Chi phí hoạt động (COST) thể hiện năng lực quản trị nội bộ và hiệu quả kiểm soát chi phí; chi phí càng cao thường kéo giảm lợi nhuận (Nguyễn Thị Thanh Bình & cộng sự, 2021).

Bên cạnh đó, đa dạng hóa thu nhập (DIV) phản ánh mức độ mở rộng các nguồn thu ngoài lãi, giúp ngân hàng giảm phụ thuộc vào hoạt động tín dụng và ổn định lợi nhuận (Bhadrappa Haralayya & Sreeramana Aithal, 2021). Biến đại dịch Covid-19 (COVID19) được đưa vào mô hình nhằm xem xét tác động bất lợi của yếu tố khủng hoảng toàn cầu đối với hiệu quả kinh doanh ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu (Đặng Thị Minh Nguyệt & cộng sự, 2021). Ngoài các yếu tố nội tại, các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP (GDP) và lạm phát (INF) cũng được xem xét nhằm phản ánh ảnh hưởng của môi trường kinh tế đến hoạt động ngân hàng (Xing Xiazi & Mohsin Shabir, 2022; Maria José Palma Lampreia Dos-Santos & cộng sự, 2022). Cuối cùng, hình thức sở hữu (GOV) đại diện cho yếu tố thể chế, phản ánh sự khác biệt về cơ chế quản trị và định hướng hoạt động giữa ngân hàng nhà nước và ngân hàng tư nhân (Nicholas Mbugua Njoki & Winnie Nyamute, 2023; Phạm Thủy Tú & Đào Lê Kiều Oanh, 2021).

Tổng hợp các cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm trên, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 9 biến độc lập (EQUITY, SIZE, NPL, COST, DIV, COVID19, GDP, INF và GOV) nhằm phân tích mức độ và chiều hướng tác động của từng nhân tố đến hiệu quả hoạt động (ROEA) của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu với sự tác động của 9 nhân tố: VCSH (EQUITY), quy mô ngân hàng (SIZE), rủi ro tín dụng (NPL), chi phí hoạt động (COST), đa dạng hóa thu nhập (DIV), đại dịch Covid-19 (COVID19), tăng trưởng GDP (GDP), lạm phát (INF) và hình thức sở hữu (GOV). Mô hình đề xuất như sau: ROEit = β1*EQUITYit + β2*SIZEit + β3*NPLit + β4*COSTit + β₅* DIVit + β6*COVID19it + β7*GDPit + β8*INFit + β9*GOV + eit

Trong đó: i đại diện cho ngân hàng, t đại diện cho năm, β là hệ số hồi quy, e là sai số ngẫu nhiên.

Mô hình nghiên cứu được mô tả như Hình 3.2

• Hình 3. 2: Mô hình nghiên cứu

3.2.1. Hiệu quả hoạt động kinh doanh Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Theo nghiên cứu của Kolapo và cộng sự (2012), hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM không chỉ đóng vai trò then chốt đối với sự tồn tại và phát triển của bản thân ngân hàng, mà còn có tác động sâu rộng đến sự ổn định tài chính quốc gia. Hiệu quả này thường được đánh giá thông qua các chỉ số như tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), biên lãi ròng (NIM), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR), tỷ lệ nợ xấu (NPL) và hệ số an toàn vốn (CAR), nhằm phản ánh toàn diện khả năng sinh lời, hiệu quả trong quản lý tài sản cũng như mức độ rủi ro mà ngân hàng đối mặt. Các chỉ số này được xem là những thước đo phổ biến và được chấp nhận rộng rãi trong ngành ngân hàng, đồng thời cho thấy khả năng dự báo đáng tin cậy về tính bền vững của hoạt động kinh doanh ngân hàng (Simpson & Kohers, 2002).

Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn chỉ số ROE để làm biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam (R.A. Supriyono & Heyvon Herdhayinta, 2019; Đặng Thị Minh Nguyệt & cộng sự, 2021; Elnahass và cộng sự, 2021; Abdelsalam & Elnahass và cộng sự, 2022; Maria José Palma Lampreia Dos-Santos & cộng sự, 2022; …).

ROE là chỉ số phản ánh hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua việc đánh giá khả năng quản lý và sử dụng VCSH. Nói cách khác, ROE thể hiện mức lợi nhuận mà ngân hàng có thể tạo ra từ mỗi đơn vị VCSH. ROE càng cao cho thấy ngân hàng sử dụng VCSH càng hiệu quả và ngược lại. Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn chỉ tiêu ROEA (được tính từ VCSH bình quân) làm biến phụ thuộc trong mô hình phân tích.

3.2.2. Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (EQUITY)

VCSH được xem là tấm đệm quan trọng giúp ngân hàng chống đỡ rủi ro, bảo vệ quyền lợi của người gửi tiền và đảm bảo an toàn cho hoạt động của các NHTM (Hirindu, 2017). Tỷ lệ VCSH thấp phản ánh năng lực tài chính yếu kém của ngân hàng. Trong điều kiện các yếu tố khác tương đồng, những ngân hàng sở hữu VCSH lớn thường có sức hấp dẫn hơn đối với khách hàng, bởi năng lực tài chính là yếu tố then chốt tạo dựng niềm tin của công chúng. Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản là chỉ số dễ nhận biết để minh chứng cho năng lực này. Hơn nữa, trong bối cảnh các yêu cầu ngày càng khắt khe của các chuẩn mực quốc tế như Basel, hiện tại là Basel III thì việc quản trị VCSH ngày càng đóng vai trò thiết yếu đối với hoạt động ngân hàng.

Tỷ lệ VCSH có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của các NHTM (Abel & Le Roux, 2016; Menicucci & Paolucci, 2016; Bhadrappa Haralayya & Sreeramana Aithal, 2021; Elnahass & cộng sự, 2021; Đặng Thị Minh Nguyệt & cộng sự, 2021; Nguyễn Thị Thanh Bình & cộng sự, 2021; Yusuf & Ichsan, 2021; Mohsin Shabira & cộng sự, 2023). Do đó, giả thuyết H1 được đề xuất như sau: Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

H1+: Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

3.2.3. Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng phản ánh nhiều khía cạnh quan trọng trong hoạt động cũng như vị thế của ngân hàng trong hệ thống tài chính. Những ngân hàng có quy mô lớn thường sở hữu lợi thế cạnh tranh vượt trội nhờ khả năng cung cấp đa dạng sản phẩm, dịch vụ, tiếp cận rộng rãi tệp khách hàng và tận dụng hiệu quả lợi thế kinh tế theo quy mô. Quy mô lớn cũng giúp ngân hàng củng cố vị thế trên thị trường và nâng cao mức độ nhận diện thương hiệu trong công chúng. Đồng thời, các ngân hàng quy mô lớn thường được đánh giá là ổn định và an toàn hơn do có nguồn vốn dồi dào, năng lực chống chịu cao trước các biến động kinh tế và rủi ro tài chính. Tuy nhiên, khi quy mô ngày càng mở rộng, việc quản lý và tái cấu trúc tài sản có của ngân hàng cần được cân nhắc một cách cẩn trọng nhằm đảm bảo hiệu quả hoạt động và sự an toàn hệ thống.

Quy mô ngân hàng được cho là có ảnh hưởng cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM (Đặng Thị Minh Nguyệt & cộng sự, 2021; Nicholas Mbugua Njoki & Dr. Winnie Nyamu, 2023). Các ngân hàng có quy mô lớn thường đạt được mức lợi nhuận cao hơn, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động. Điều này xuất phát từ khả năng dễ dàng tiếp cận các nguồn vốn trên thị trường tài chính, năng lực cung ứng tín dụng linh hoạt hơn và khả năng phân phối đa dạng sản phẩm, dịch vụ đến khách hàng. Tuy nhiên, một số nghiên cứu lại chỉ ra mối quan hệ ngược chiều, như nghiên cứu của Al-Homaidi & cộng sự (2020), cho thấy khi quy mô tăng lên, ngân hàng có thể gặp khó khăn trong quản trị và điều hành nhân sự. Đặc biệt, nếu việc mở rộng quy mô là kết quả của chiến lược tăng trưởng theo chiều ngang, chi phí hoạt động có thể gia tăng trong khi hiệu quả mang lại không tương xứng. Mặc dù vậy, trên cơ sở các nghiên cứu trước đó và trong bối cảnh hoạt động của các NHTM tại Việt Nam, tác giả kỳ vọng rằng quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động. Do đó, giả thuyết H2 được đề xuất như sau:

H2+: Quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

3.2.4. Rủi ro tín dụng (NPL) Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Theo quy định của Basel II, rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng, khi khách hàng không có khả năng thanh toán nợ hoặc thanh toán không đúng hạn. Rủi ro tín dụng bao gồm hai thành phần chính: rủi ro giao dịch và rủi ro danh mục. Trong đó, rủi ro giao dịch chủ yếu bắt nguồn từ những hạn chế trong khâu thẩm định, phân tích hồ sơ tín dụng và quyết định cho vay của các cán bộ tín dụng, cán bộ phê duyệt. Ngược lại, rủi ro danh mục liên quan đến việc xây dựng, phân bổ và kiểm soát danh mục cho vay trong từng giai đoạn cụ thể.

Trong thực tiễn, rủi ro tín dụng thường được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu (Non-Performing Loan Ratio – NPL Ratio). Đây là chỉ số then chốt phản ánh chất lượng tài sản của ngân hàng và mức độ rủi ro tín dụng mà ngân hàng đang phải đối mặt. Khi tỷ lệ nợ xấu giảm, điều đó cho thấy ngân hàng đang thực hiện quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả, từ đó đảm bảo chất lượng danh mục cho vay. Ngược lại, khi tỷ lệ này gia tăng sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NHTM do phải trích lập dự phòng và đối mặt với nguy cơ mất vốn (Kolleshi & Bozdo, 2021; Wijayanti & Mardiana, 2020; Do Hoai Linh & cộng sự, 2021). Tuy nhiên, một số nghiên cứu lại chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Cụ thể, nghiên cứu của Supriyono & Herdhayinta (2019) cho rằng, do rủi ro tín dụng luôn tồn tại và không thể loại bỏ hoàn toàn, các ngân hàng thường tăng phần bù rủi ro thông qua việc điều chỉnh lãi suất cho vay cao hơn so với mức rủi ro thực tế. Điều này làm tăng thu nhập từ lãi, dẫn đến cải thiện hiệu quả kinh doanh. Tuy nhiên, cách thức này không được đánh giá là tối ưu trong quản trị rủi ro tín dụng bền vững.

Khi đại dịch Covid-19 bùng phát, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động sản xuất kinh doanh và thu nhập người dân, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã ban hành Thông tư 02/2022/TT-NHNN nhằm hỗ trợ khách hàng và hạn chế sự gia tăng nợ xấu. Theo đó, các tổ chức tín dụng được phép giữ nguyên nhóm nợ, đồng thời điều chỉnh thời hạn trả nợ như gia hạn, giãn nợ gốc và lãi nhằm hỗ trợ doanh nghiệp và người dân vượt qua khó khăn tài chính. Do đó, giả thuyết H3 được đề xuất như sau:

H3-: Rủi ro tín dụng tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

3.2.5. Chi phí hoạt động (COST) Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Chi phí hoạt động là các khoản chi thực tế phát sinh trong quá trình vận hành của NHTM, chủ yếu bao gồm chi phí nhân sự, ngoại trừ chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Một chỉ số phổ biến để đo lường yếu tố này là tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản, cho biết để tạo ra một đơn vị tài sản, ngân hàng cần bỏ ra bao nhiêu đơn vị chi phí hoạt động. Chỉ số này phản ánh hiệu quả quản trị chi phí cũng như chiến lược vận hành của các nhà quản trị ngân hàng. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, quản trị chi phí được xem là một chiến lược quan trọng nhằm tối đa hóa lợi nhuận, nâng cao lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngân hàng. Về mặt lý thuyết, khi chi phí hoạt động tăng cao, hiệu quả hoạt động của NHTM thường bị suy giảm; ngược lại, việc tiết giảm chi phí được kỳ vọng sẽ cải thiện hiệu quả hoạt động thông qua gia tăng lợi nhuận.

Một số nghiên cứu thực nghiệm đã khẳng định mối quan hệ nghịch chiều giữa chi phí hoạt động và hiệu quả kinh doanh, như nghiên cứu của Do Hoai Linh & cộng sự (2021) và Yusuf & Ichsan (2021). Tuy nhiên, các nghiên cứu khác lại phát hiện mối quan hệ thuận chiều, chẳng hạn như Adelopo & cộng sự (2018) và Võ Minh Long (2019). Các nghiên cứu này lý giải rằng, nếu gia tăng chi phí hoạt động góp phần thúc đẩy tăng trưởng thu nhập ở mức cao hơn, thì lợi nhuận ròng vẫn được cải thiện, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Ví dụ, việc tăng chi cho nhân sự thông qua lương thưởng có thể tạo động lực, nâng cao năng suất và chất lượng dịch vụ, góp phần làm tăng giá trị mà ngân hàng tạo ra. Xuất phát từ bối cảnh hoạt động của các NHTM Việt Nam, nghiên cứu này kỳ vọng rằng chi phí hoạt động có mối quan hệ nghịch chiều với hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Do đó, giả thuyết H4 được đề xuất như sau:

H4-: Chi phí hoạt động có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

3.2.6. Đa dạng hóa thu nhập (DIV)

Theo Brei & cộng sự (2019), trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt giữa các định chế tài chính, các NHTM buộc phải đa dạng hóa nguồn thu nhập để nâng cao năng lực cạnh tranh và duy trì hiệu quả hoạt động. Cụ thể, xu hướng hiện nay là chuyển dịch từ các hoạt động truyền thống như cấp tín dụng và dịch vụ tại quầy sang các hoạt động phi lãi và dịch vụ thanh toán điện tử. Báo cáo của Ngân hàng Thế giới (World Bank, 2017) chỉ ra rằng, tại các quốc gia có hệ thống tài chính phát triển, thu nhập ngoài lãi chiếm trên 40% tổng thu nhập của ngân hàng cho thấy tầm quan trọng của hoạt động này trong việc củng cố năng lực tài chính của ngân hàng. Tại Việt Nam, các ngân hàng cũng đang dần có sự chuyển dịch cơ cấu thu nhập, từ lệ thuộc vào nguồn thu từ hoạt động tín dụng sang phát triển các dịch vụ phi truyền thống. Mặc dù tiến trình này diễn ra tương đối chậm, song nó phản ánh định hướng chiến lược lâu dài của các NHTM, nhằm giảm thiểu rủi ro phụ thuộc vào tín dụng và thích ứng với những biến động của thị trường tài chính. Đặc biệt, sự bùng phát của đại dịch Covid-19 đã tạo ra một “cú hích” mạnh mẽ, thúc đẩy sự phát triển của các dịch vụ ngân hàng số và hoạt động phi tín dụng. Giao dịch điện tử ngày càng phổ biến, giúp gia tăng nhanh chóng nguồn thu nhập từ các hoạt động này cho các ngân hàng.

Các nghiên cứu của Xiazi & Shabir (2022) và Nicholas Mbugua Njoki & Winnie Nyamu (2023) đều cho thấy rằng, đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Cơ sở lý luận cho mối quan hệ này xuất phát từ việc đa dạng hóa giúp ngân hàng phân tán rủi ro, tận dụng tối đa các nguồn lực hiện có để mở rộng cung cấp sản phẩm và dịch vụ, từ đó tăng doanh thu và lợi nhuận. Tóm lại, chiến lược đa dạng hóa không chỉ mang lại lợi ích tài chính mà còn góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động toàn diện của các ngân hàng. Do đó, giả thuyết H5 được đề xuất như sau:

H5+: Đa dạng hóa thu nhập tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

3.2.7. Đại dịch Covid-19 Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Đại dịch Covid-19 đã gây ra những tác động sâu rộng đối với nền kinh tế toàn cầu, trong đó ngành ngân hàng là một trong những lĩnh vực bị ảnh hưởng nghiêm trọng nhất. Pasaribu & Mindosa (2021) nhận định rằng ngân hàng không chỉ đóng vai trò nổi bật trong nền kinh tế mà còn là một trong những ngành dễ bị tổn thương nhất trước những cú sốc từ bên ngoài. Trong giai đoạn bùng phát dịch, nhiều ngân hàng gặp khó khăn nghiêm trọng do các vấn đề về thanh khoản, rủi ro thị trường, tỷ lệ nợ xấu tăng cao, cũng như sự gia tăng của các khoản mục phát sinh không sinh lời (Disemadi & Salih, 2020; Labonte & Scott, 2020; Ningsih & Mahfudz, 2020). Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất và khả năng sinh lợi của các ngân hàng (Wahyudi, 2020).

Trong nghiên cứu này, đại dịch Covid-19 được đưa vào mô hình nghiên cứu dưới dạng biến độc lập giả định (dummy variable), với giá trị bằng 1 cho các năm 2020 và 2021, khi dịch bệnh diễn ra nghiêm trọng, và bằng 0 cho các năm còn lại (Sutrisno Sutrisno, Bagus Panuntun & Fikri Irfan Adristi, 2020; Xing Xiazi & Mohsin Shabir, 2022).

Tại Việt Nam, hệ thống NHTM cũng phải chịu áp lực lớn trong giai đoạn đại dịch, đặc biệt là từ khả năng trả nợ suy giảm của khách hàng. Đồng thời, theo định hướng từ Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, các NHTM đã thực hiện giảm lãi suất để hỗ trợ doanh nghiệp và người dân, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến biên lợi nhuận của ngân hàng. Để giảm thiểu tác động tiêu cực từ dịch bệnh, Thông tư 02/2022 của NHNN đã cho phép các tổ chức tín dụng giữ nguyên nhóm nợ đối với các khoản vay bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19, đồng thời cho phép điều chỉnh thời hạn trả nợ, bao gồm cả gốc và lãi. Những chính sách này giúp giảm áp lực tài chính ngắn hạn cho khách hàng và góp phần duy trì ổn định hệ thống tín dụng. Tuy nhiên, bên cạnh những thách thức, đại dịch Covid-19 cũng được xem là chất xúc tác mạnh mẽ cho quá trình chuyển đổi số trong ngành ngân hàng. Theo báo cáo của Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (2021), hoạt động thanh toán không dùng tiền mặt đã ghi nhận sự tăng trưởng vượt bậc: thanh toán qua Internet tăng 48,8% về số lượng và 32,6% về giá trị; thanh toán qua điện thoại di động tăng 76,2%; và thanh toán qua mã QR tăng tới 200% so với năm 2020. Nhờ đó, tỷ lệ rút tiền mặt tại hệ thống ATM đã giảm mạnh từ 26% (năm 2020) xuống còn 12%. Những thay đổi tích cực này góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả hoạt động phi tín dụng của ngân hàng. Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Tuy nhiên, theo nhiều nghiên cứu thực nghiệm, mối quan hệ giữa đại dịch Covid-19 và hiệu quả hoạt động của ngân hàng chủ yếu là tiêu cực. Các nghiên cứu của Sutrisno Sutrisno & cộng sự (2020), Xing Xiazi & Mohsin Shabir (2022) và Mohsin Shabir & cộng sự (2023) đều cho thấy Covid-19 có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động, phản ánh rõ nét qua các chỉ tiêu tài chính như lợi nhuận, tỷ lệ sinh lời và hiệu quả sử dụng tài sản. Do đó, giả thuyết H6 được đề xuất như sau:

H6-: Đại dịch Covid-19 tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

3.2.8. Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)

GDP hay Tổng sản phẩm quốc nội, là chỉ số phản ánh tổng giá trị của các hàng hóa và dịch vụ được sản xuất và giao dịch trong phạm vi quốc gia tại một thời điểm nhất định. Nó chỉ tính giá trị của các hàng hóa hợp pháp được giao dịch trên thị trường và không bao gồm các hàng hóa bất hợp pháp trong thị trường ngầm hay sản phẩm được sản xuất trong quá khứ. Tăng trưởng GDP là chỉ số quan trọng để đánh giá tốc độ phát triển kinh tế của một quốc gia, đồng thời phản ánh sự biến động của các hàng hóa và dịch vụ theo thời gian. Khi GDP tăng, nền kinh tế đang có xu hướng phát triển mạnh mẽ, với các hoạt động đầu tư gia tăng. Ngược lại, khi GDP suy giảm, nền kinh tế rơi vào suy thoái và gây ra các hệ quả tiêu cực như thất nghiệp và giảm sút hoạt động đầu tư.

Theo Ehsan Waquar Ahmad và các cộng sự (2022), GDP có ảnh hưởng mạnh mẽ đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng. Trong giai đoạn nền kinh tế tăng trưởng, các ngân hàng có thể cho vay nhiều hơn và nâng cao chất lượng tài sản, từ đó thu lợi nhiều hơn (Hirindu, 2017). Các nghiên cứu của Elekdag & cộng sự (2020), Bekana Dembel (2021), Thisaranga & Madhavi Ariyasena (2021) và Maria José Palma Lampreia Dos-Santos & cộng sự (2022) cũng khẳng định rằng GDP có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Do đó, giả thuyết H7 được đề xuất như sau:

H7+: GDP tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

3.2.9. Lạm phát (INF) Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Lạm phát, theo lý thuyết của Irving Fisher được mô tả thông qua phương trình Fisher, phản ánh mối quan hệ giữa lạm phát, lãi suất danh nghĩa và lãi suất thực. Lạm phát là tỷ lệ tăng giá chung của hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế, khi lạm phát gia tăng sức mua của tiền giảm. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến cả lãi suất danh nghĩa và lãi suất thực. Mục tiêu của nhiều quốc gia là duy trì mức lạm phát ở mức độ tự nhiên (từ 0 đến dưới 10%) vì tỷ lệ lạm phát được coi là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá sự ổn định và bền vững của nền kinh tế vĩ mô.

Theo nghiên cứu của Tan (2016), môi trường lạm phát cao có thể mang lại lợi nhuận cao hơn cho các ngân hàng tại Trung Quốc. Tương tự, nghiên cứu của Almaqtari & cộng sự (2019) cũng chứng minh rằng lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời của các ngân hàng ở Ấn Độ. Tuy nhiên, các nghiên cứu của Elekdag & cộng sự (2020), Thisaranga & Madhavi Ariyasena (2021), Maria José Palma Lampreia Dos-Santos & cộng sự (2022), và Nicholas Mbugua Njoki & Winnie Nyamu (2023) lại cho rằng lạm phát có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Khi lạm phát tăng cao, doanh nghiệp sẽ không tự tin mở rộng quy mô sản xuất vì lãi suất vay cao, giá nguyên liệu đầu vào tăng mạnh, và nhu cầu tiêu dùng suy giảm. Dựa trên các nghiên cứu trước và tình hình thực tế tại Việt Nam, tác giả kỳ vọng rằng lạm phát có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam. Do đó, giả thuyết H8 được đề xuất như sau:

H8-: Lạm phát tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

3.2.10. Hình thức sở hữu (GOV)

Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng hoạt động dưới ba hình thức sở hữu chính bao gồm: NHTM Nhà nước, NHTM cổ phần và ngân hàng 100% vốn nước ngoài hoặc ngân hàng liên doanh. Trong đó, các NHTM Nhà nước là những tổ chức mà Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ, đóng vai trò chủ đạo trong nền kinh tế với quy mô lớn, mạng lưới rộng khắp và sự bảo trợ vốn từ Chính phủ. Ngược lại, NHTM cổ phần có cơ cấu sở hữu đa dạng hơn của các cổ đông tư nhân trong và ngoài nước, hoạt động linh hoạt theo cơ chế thị trường, tập trung phát triển các sản phẩm tài chính hiện đại và phù hợp với nhu cầu thị trường. Bên cạnh đó, khối ngân hàng 100% vốn nước ngoài và liên doanh cũng ngày càng khẳng định vị thế thông qua việc áp dụng công nghệ tiên tiến, quản trị hiện đại và cung cấp các dịch vụ tài chính chuyên sâu, chủ yếu phục vụ khách hàng là các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài và các tổ chức quốc tế. Sự đa dạng trong hình thức sở hữu có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng tại Việt Nam.

Hình thức sở hữu được sử dụng dưới dạng biến độc lập giả định (dummy variable), được gán giá trị 1 đối với các NHTM mà Nhà nước nắm giữ trên 50% cổ phần, và giá trị 0 đối với các NHTM còn lại. Các ngân hàng thuộc sở hữu Nhà nước thường có lợi thế về bảo trợ vốn, quy mô tổng tài sản lớn, cũng như uy tín thương hiệu cao. Bên cạnh đó, các NHTM Nhà nước còn được hưởng nhiều ưu đãi nhất là VCSH ở mức cao, ít chịu áp lực về vốn và tiếp cận được các nguồn vốn giá rẻ (Phạm Thuỷ Tú & Đào Lê Kiều Oanh, 2021). Do đó, giả thuyết H9 được đề xuất như sau:

H9+: Hình thức sở hữu có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt Nam.

Tổng hợp các biến nghiên cứu, công thức tính, cơ sở đề xuất và kỳ vọng dấu được thể hiện chi tiết như sau:

3.3. Dữ liệu nghiên cứu Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu bảng (panel data) bao gồm cả thông tin vi mô của các NHTM và các chỉ tiêu vĩ mô phản ánh bối cảnh kinh tế.

Cụ thể, dữ liệu vi mô được xây dựng từ các chỉ tiêu tài chính phản ánh hiệu quả và đặc điểm hoạt động của ngân hàng, bao gồm: tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROEA), vốn chủ sở hữu (EQUITY), quy mô ngân hàng (SIZE), rủi ro tín dụng (NPL), chi phí hoạt động (COST), mức độ đa dạng hóa thu nhập (DIV) và hình thức sở hữu (GOV). Các chỉ tiêu này được tổng hợp, tính toán và xử lý dựa trên số liệu từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 28 NHTM Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán. Việc sử dụng dữ liệu kiểm toán giúp đảm bảo tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng so sánh giữa các ngân hàng trong cùng giai đoạn nghiên cứu.

Đối với dữ liệu vĩ mô, các biến số phản ánh điều kiện kinh tế vĩ mô bao gồm tác động của đại dịch Covid-19 (COVID19), tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank). Đây là nguồn dữ liệu có tính chính thống, được cập nhật định kỳ và được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu kinh tế tài chính quốc tế, đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy cao của các biến vĩ mô.

Mẫu nghiên cứu bao gồm 28 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 –2024, với tổng cộng 392 quan sát được xây dựng dưới dạng dữ liệu bảng. Khoảng thời gian này được lựa chọn nhằm bao quát nhiều giai đoạn phát triển quan trọng của hệ thống ngân hàng Việt Nam, bao gồm giai đoạn tái cơ cấu sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, quá trình hội nhập tài chính, và tác động của đại dịch Covid-19, qua đó cung cấp bức tranh toàn diện về hiệu quả hoạt động của NHTM trong bối cảnh biến động kinh tế vĩ mô.

3.4. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng thông qua phân tích hồi quy đa biến trên cơ sở dữ liệu bảng. Dữ liệu bảng là một dạng dữ liệu phổ biến trong các nghiên cứu vi mô và vĩ mô do kết hợp được yếu tố thời gian và không gian. Nói cách khác, dữ liệu bảng là sự tích hợp giữa dữ liệu chuỗi thời gian (time-series) và dữ liệu chéo (cross-sectional). Chính vì vậy, việc sử dụng dữ liệu bảng thường cho kết quả nghiên cứu có độ tin cậy cao hơn so với việc chỉ sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo riêng lẻ. Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng ba phương pháp hồi quy phổ biến nhằm phân tích tác động của các yếu tố đến hiệu quả hoạt động: phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS – Ordinary Least Squares), mô hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model). Quá trình phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết, cũng như đánh giá độ phù hợp của mô hình, được thực hiện bằng phần mềm Stata

Trình tự thực hiện nghiên cứu được triển khai như sau:

• Bước 1: Thống kê mô tả dữ liệu

Thống kê mô tả nhằm trình bày các đặc điểm cơ bản của bộ dữ liệu nghiên cứu, thông qua các chỉ tiêu như: giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và phân phối của các biến. Những chỉ tiêu này giúp tác giả hiểu rõ về bộ dữ liệu, nhận diện các hiện tượng có thể phát sinh và đưa ra quyết định phù hợp trước khi tiến hành phân tích hồi quy.

• Bước 2: Lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp

Phân tích hồi quy được sử dụng nhằm xác định mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, qua đó làm rõ cách các yếu tố tác động đến kết quả nghiên cứu. Mục tiêu chính của hồi quy là biểu diễn biến phụ thuộc thông qua các biến độc lập. Trong nghiên cứu này, ba phương pháp hồi quy được sử dụng gồm: OLS, FEM và REM.

• Mô hình hồi quy OLS (Ordinary Least Squares):

Phương pháp này ước lượng các tham số bằng cách tối thiểu hóa tổng bình phương sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán. Đây là một phương pháp hồi quy tuyến tính cơ bản, không xét đến yếu tố không gian và thời gian trong dữ liệu bảng. Mô hình hồi quy có dạng: Yit = β0 + β1*X1it + β2* X2it + β3* X3it + … + βn* Xnit + eit

• Trong đó: Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Yit là biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t Xnit là biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t

Phương pháp hồi quy OLS (Ordinary Least Squares) là phương pháp hồi quy được áp dụng để phân tích dữ liệu bằng cách gộp toàn bộ các quan sát theo chiều dọc (stacked data) mà không phân biệt giữa các cá thể hay thời điểm cụ thể. Nói cách khác, phương pháp này không xem xét sự khác biệt giữa các đơn vị chéo hay sự thay đổi theo thời gian mà xử lý toàn bộ dữ liệu như một tập hợp đồng nhất. Mặc dù OLS thường được sử dụng như một công cụ cơ bản trong phân tích hồi quy, nhưng nó có thể thiếu hiệu quả nếu dữ liệu có sự phụ thuộc hoặc cấu trúc phân tầng rõ rệt. Để giải quyết hạn chế này, các nhà nghiên cứu thường sử dụng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để phân tích sâu hơn.

• Mô hình tác động cố định (FEM – Fixed Effects Model):

FEM là một kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng khi các yếu tố không quan sát được (như đặc điểm riêng của từng ngân hàng hoặc từng thời kỳ) có khả năng tương quan với các biến giải thích trong mô hình. Mô hình này giả định rằng những yếu tố không quan sát được là không đổi theo thời gian đối với mỗi đơn vị và có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Thay vì bỏ qua các yếu tố này, FEM xử lý bằng cách loại bỏ ảnh hưởng của chúng thông qua các phương pháp như hồi quy sai phân hoặc biến đổi dữ liệu trung bình. Việc ước lượng trong FEM vẫn sử dụng OLS nhưng trên tập dữ liệu đã được điều chỉnh để loại bỏ các tác động cố định. Mô hình FEM có dạng: Yit = αi + β1Xit + β2Xit + μit

Trong đó:

• Yit là biến phụ thuộc Xit là biến độc lập
• αi (i=1…n) là hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu
• β: hệ số góc đối với nhân tố X.
• μit là phần dư

Mô hình FEM có lợi thế lớn trong việc kiểm soát các yếu tố không quan sát được nhưng có khả năng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, từ đó giúp giảm thiểu sai lệch trong kết quả hồi quy. Mô hình này đặc biệt phù hợp trong trường hợp các yếu tố không quan sát được là cố định theo thời gian nhưng lại có sự khác biệt giữa các đơn vị nghiên cứu. Tuy nhiên, FEM có một số hạn chế, chẳng hạn như không thể ước lượng các biến không thay đổi theo thời gian, do các biến này sẽ bị loại bỏ khi thực hiện quá trình biến đổi dữ liệu. Ngoài ra, trong trường hợp các yếu tố không quan sát thực chất mang tính ngẫu nhiên và không tương quan với các biến độc lập, thì FEM không còn là lựa chọn tối ưu. Khi đó, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ là phương án phù hợp hơn. Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

• Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM – Random Effects Model):

REM là một mô hình hồi quy trong phân tích dữ liệu bảng, khác với FEM ở chỗ: nó giả định rằng các yếu tố không quan sát được là ngẫu nhiên và không có mối tương quan với các biến giải thích trong mô hình. Trong mô hình REM, các tác động không quan sát được được xử lý như thành phần nhiễu ngẫu nhiên, và phương pháp ước lượng phù hợp với mô hình này thường là Generalized Least Squares (GLS). REM thường mang lại kết quả hiệu quả hơn FEM khi giả định về tính độc lập giữa các biến không quan sát và biến độc lập là đúng. Mô hình hồi quy có dạng như sau: Yit = β1Xit + β2Xit + μit với μit = εi + uit

Trong đó:

• Yit là biến phụ thuộc Xit là biến độc lập
• uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
• εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ²

REM thường được đánh giá là hiệu quả hơn FEM trong trường hợp số lượng đơn vị quan sát lớn, bởi mô hình này tận dụng thông tin từ toàn bộ mẫu thay vì chỉ dựa vào sự thay đổi nội bộ của từng đối tượng. REM đặc biệt hữu ích trong các bộ dữ liệu có cấu trúc phân cấp, ví dụ như dữ liệu thu thập từ nhiều doanh nghiệp thuộc các ngành khác nhau, hay dữ liệu từ các quốc gia khác nhau.

Sau khi xem xét ba phương pháp ước lượng là OLS, FEM và REM, có thể thấy rằng FEM và REM mang lại nhiều ưu điểm hơn so với OLS trong việc phân tích dữ liệu bảng. Tuy nhiên, để xác định phương pháp phù hợp nhất, tác giả sẽ tiến hành một số kiểm định theo nghiên cứu của Breusch & Pagan (1979). Đầu tiên là kiểm định F-test để lựa chọn giữa OLS và FEM. Sau đó, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (LM) được sử dụng nhằm so sánh OLS với REM. Cuối cùng, để lựa chọn giữa FEM và REM, kiểm định Hausman sẽ được áp dụng nhằm xác định mô hình tối ưu cho nghiên cứu.

• Bước 3: Kiểm định hệ số hồi quy và mức độ phù hợp của mô hình

Để xây dựng một mô hình đơn giản và hiệu quả, trước hết tác giả tiến hành kiểm định Wald nhằm loại bỏ những biến không cần thiết. Những biến không có ý nghĩa thống kê sẽ được loại ra khỏi mô hình. Sau đó, tác giả thực hiện phân tích hồi quy với các biến độc lập còn lại, đồng thời sử dụng kiểm định T (T-test) để đánh giá mức độ phù hợp và ý nghĩa của từng hệ số. Nếu giá trị Sig < 0.05 (tương ứng với mức độ tin cậy 95%) thì hệ số hồi quy được xem là có ý nghĩa thống kê.

• Bước 4: Kiểm định các khuyết tật của mô hình Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Khi đã lựa chọn được mô hình phù hợp, bước tiếp theo là kiểm tra các vấn đề có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của mô hình như hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

Kiểm tra đa cộng tuyến: Xuất hiện khi hai hay nhiều biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính cao. Theo Tabachnick & Fidell (2007), hiện tượng này có thể phát hiện qua việc phân tích ma trận tương quan giữa các biến giải thích, nếu thấy hệ số tương quan tuyệt đối lớn hơn 0.8 hoặc 0.9 (thường là |r| > 0.8 hoặc |r| > 0.9). Đa cộng tuyến có thể gây nhiễu kết quả ước lượng, khiến các hệ số trở nên không ổn định và khó giải thích. Một cách khác để phát hiện là sử dụng chỉ số VIF (Variance Inflation Factor), được tính bằng công thức:

Nếu các giá trị VIF =1 thì mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, VIF lớn hơn 1 và nhỏ hơn 5 thì mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nhưng không nghiêm trọng. Ngược lại, mô hình nghiên cứu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Mansfield & Helms, 1982; Jim Frost, 2020).

Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Tự tương quan xảy ra khi các sai số trong mô hình hồi quy có mối liên hệ với nhau theo thời gian (trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc theo không gian (trong dữ liệu chéo). Điều này có thể làm sai lệch các ước lượng và ảnh hưởng đến kết quả thống kê của mô hình. Để phát hiện hiện tượng này, tác giả sử dụng kiểm định Wald và kiểm định Wooldridge nhằm xác định xem có tồn tại sự tự tương quan trong phần dư của mô hình hay không.

• H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
• Nếu P-value < 0.05, bác bỏ giả thiết H0, mô hình có hiện tượng tự tương quan.

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity): Hiện tượng phương sai sai số thay đổi xảy ra khi phương sai của sai số không giữ nguyên, tức là không đồng nhất giữa các quan sát. Điều này vi phạm một trong những giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống, đó là sai số phải có phương sai không đổi (homoscedasticity). Phương sai sai số thay đổi có thể xuất hiện trong cả ba loại dữ liệu: dữ liệu chéo, chuỗi thời gian và dữ liệu bảng. Nếu không được phát hiện và xử lý, hiện tượng này có thể dẫn đến ước lượng không hiệu quả và kết quả kiểm định sai lệch. Hiện tượng này có thể xảy ra đối với cả 3 dạng dữ liệu: Chéo (Cross-sectional), Chuỗi thời gian (Time-series), Bảng (Panel). Để phát hiện vấn đề này, tác giả áp dụng kiểm định Wald nhằm đánh giá sự tồn tại của phương sai sai số thay đổi trong mô hình:

H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi Nếu P-value < 0.05, bác bỏ giả thiết H0, mô hình có phương sai sai số thay đổi. Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

• Bước 5: Ước lượng theo phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares)

Phương pháp FGLS là một kỹ thuật ước lượng được sử dụng nhằm khắc phục các khuyết tật thường gặp trong mô hình hồi quy, như hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Khác với OLS, phương pháp FGLS tiến hành điều chỉnh các giả định vi phạm trong mô hình để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các ước lượng. FGLS được xem là một bước phát triển nâng cao so với OLS, bởi nó không chỉ cho ra các ước lượng không chệch (unbiased) mà còn vững (robust) và hiệu quả (efficient) hơn, đặc biệt trong bối cảnh các giả định cổ điển của OLS không được thỏa mãn. Phương pháp này sử dụng thông tin ước lượng từ các mô hình phụ (như ma trận phương sai hiệp phương sai của sai số) để điều chỉnh mô hình gốc, từ đó tính toán ma trận hệ số hồi quy một cách tối ưu như sau:

Nếu ước lượng cho kết quả P- value < 1% thì mô hình được xây dựng là phù hợp.

• KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Trong Chương 3, tác giả trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu, các giả thuyết được xây dựng cũng như phương pháp nghiên cứu được áp dụng. Mô hình nghiên cứu được đề xuất nhằm xem xét tác động của 9 yếu tố chính gồm: VCSH (EQUITY), quy mô ngân hàng (SIZE), rủi ro tín dụng (NPL), chi phí hoạt động (COST), mức độ đa dạng hóa thu nhập (DIV), ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 (COVID19), tăng trưởng GDP (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) và hình thức sở hữu (GOV) đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam. Hiệu quả hoạt động được đo lường thông qua biến phụ thuộc ROEA. Các giả thuyết được xây dựng dựa trên cơ sở các nghiên cứu trước đó kết hợp với bối cảnh thực tiễn tại Việt Nam. Căn cứ vào đặc điểm của dữ liệu và mô hình, tác giả sử dụng các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM nhằm đảm bảo các ước lượng thu được là không chệch, tin cậy và hiệu quả. Các kết quả phân tích sẽ được trình bày trong chương tiếp theo. Luận văn: PPNC tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC tác động đến hiệu quả kinh doanh 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