Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH 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 tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần 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 THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU

Luận văn này nhằm xác định và đo lường sự tác động của các yếu tố đến Tăng trưởng tín dụng của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2024. Để đạt được mục tiêu này, quy trình nghiên cứu được thực hiện qua các bước chi tiết sau:

• Bước 1: Tổng quan lý thuyết và xác định khoảng trống nghiên cứu

Tại bước đầu tiên, luận văn tiến hành tổng hợp hệ thống khung lý thuyết nền tảng liên quan trực tiếp đến Tăng trưởng tín dụng. Bao gồm việc làm rõ các khái niệm, chỉ tiêu đo lường Tăng trưởng tín dụng tại các NHTM, cũng như các yếu tố lý thuyết được cho là có tác động đến hoạt động tín dụng của ngân hàng. Song song đó là lược khảo chuyên sâu các nghiên cứu trong nước và quốc tế có liên quan. Việc lược khảo không chỉ giúp nắm bắt các phát hiện hiện có mà còn nhằm mục đích chính là xác định các khoảng trống nghiên cứu. Những khoảng trống này sẽ là cơ sở để đề xuất mô hình và các giả thuyết nghiên cứu tương ứng, phù hợp để áp dụng trong bối cảnh cụ thể của Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

• Bước 2: Xác định mẫu nghiên cứu và thu thập Dữ liệu

Sau khi đã có nền tảng lý thuyết và định hướng nghiên cứu, luận văn tiến hành xác định mẫu nghiên cứu chính thức. Mẫu này sẽ bao gồm 24 Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, với giai đoạn thời gian nghiên cứu xác định từ năm 2014 đến năm 2024. Tiếp theo, dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu sẽ được thu thập từ các nguồn như báo cáo tài chính kiểm toán của các ngân hàng, báo cáo của NHNN, Tổng cục Thống kê. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được thiết kế và tổ chức dưới dạng bảng (panel data), phù hợp cho việc phân tích hồi quy sau này.

• Bước 3: Phân tích dữ liệu sơ bộ và thống kê mô tả

Từ bộ dữ liệu đã thu thập luận văn tiến hành các bước xử lý và phân tích sơ bộ. Ban đầu, thực hiện phân tích tình hình chung về một số chỉ số quan trọng, ví dụ như chỉ số CR trung bình của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam qua các năm, để có cái nhìn tổng quát về Tăng trưởng tín dụng trung bình. Tiếp theo, tiến hành thống kê mô tả mẫu để hiểu rõ đặc điểm của các biến số được sử dụng. Sau đó, thực hiện phân tích tương quan để đánh giá mối quan hệ ban đầu giữa các biến. Cuối cùng, các phương pháp hồi quy sẽ được áp dụng để xây dựng mô hình, đồng thời thực hiện các kiểm định mô hình phù hợp ban đầu để xác định phương pháp ước lượng sơ bộ tốt nhất (Pooled OLS, FEM, REM).

• Bước 4: Kiểm định và khắc phục khuyết tật mô hình Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Mô hình phù hợp đã được lựa chọn ở Bước 3 sẽ tiếp tục được đánh giá kỹ lưỡng hơn. Luận văn tiến hành kiểm định các khuyết tật thường gặp trong mô hình hồi quy bảng, như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và đa cộng tuyến. Nếu phát hiện có khuyết tật, luận văn sẽ tiến hành khắc phục chúng, điển hình là sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares – FGLS). Kết quả thu được sau khi khắc phục khuyết tật sẽ là nền tảng để thảo luận chuyên sâu và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được đề xuất, đảm bảo tính vững chắc và đáng tin cậy của các phát hiện.

• Bước 5: Kết luận và đề xuất hàm ý

Bước cuối cùng của quy trình nghiên cứu là tổng hợp các phát hiện quan trọng. Luận văn sẽ kết luận về những vấn đề đã đạt được thông qua nghiên cứu, bao gồm các yếu tố chính tác động đến Tăng trưởng tín dụng và chiều hướng cũng như mức độ tác động của chúng. Dựa trên các kết quả và kiểm định giả thuyết, luận văn sẽ đề xuất các hàm ý chính sách khả thi và có tính ứng dụng cao cho các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Những đề xuất này nhằm mục tiêu hỗ trợ các ngân hàng trong việc duy trì và thúc đẩy Tăng trưởng tín dụng bền vững trong tương lai, đồng thời góp phần vào sự ổn định và phát triển của hệ thống tài chính quốc gia.

3.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.2.1. Đề xuất mô hình nghiên cứu Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Dựa trên tổng hợp các lý thuyết nền tảng về Tăng trưởng tín dụng, các tiêu chí đo lường, và các yếu tố tác động đã được phân tích ở Chương 2, cùng với việc xác định các khoảng trống nghiên cứu từ các công trình trước, luận văn này sẽ chọn nghiên cứu của Najib và cộng sự (2023) làm mô hình gốc để phát triển. Việc lựa chọn nghiên cứu của Najib và cộng sự (2023) làm nền tảng xuất phát từ một số lý do quan trọng. Thứ nhất, thời gian nghiên cứu của họ có tính cập nhật cao (giai đoạn 2007–2020), đảm bảo sự phù hợp với bối cảnh kinh tế hiện tại. Thứ hai, các yếu tố mà nhóm tác giả này sử dụng trong mô hình nghiên cứu có sự tương đồng chặt chẽ với các yếu tố lý thuyết mà luận văn đã tổng hợp, tạo nên một cơ sở vững chắc cho việc xây dựng mô hình. Tuy nhiên, để mô hình nghiên cứu đề xuất trở nên đầy đủ và phù hợp hơn với bối cảnh cụ thể của các NHTM Việt Nam, luận văn này sẽ bổ sung thêm các biến số quan trọng sau:

Tỷ lệ an toàn vốn: Để khám phá sâu hơn mối quan hệ phức tạp, có thể trái chiều, giữa đệm vốn và khả năng tăng trưởng tín dụng.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD): Nhằm đánh giá tác động của chiến lược quản lý rủi ro chủ động của ngân hàng, vốn là một khoảng trống đã được chỉ ra.

Tỷ suất sinh lời ROA: Bên cạnh ROE, ROA cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về hiệu quả sử dụng tổng tài sản để tạo ra lợi nhuận, ảnh hưởng đến nguồn lực mở rộng tín dụng.

Đa dạng hóa thu nhập: Để xem xét mức độ ngân hàng phụ thuộc vào tín dụng truyền thống và ảnh hưởng của việc đa dạng hóa sang các mảng kinh doanh khác đối với Tăng trưởng tín dụng.

CGi,t = 𝜶 + 𝜷𝟏∗SIZEi,t + 𝜷𝟐∗DGRi,t + 𝜷𝟑∗CAPi,t + 𝜷𝟒∗CARi,t + 𝜷5∗DIVERi,t + 𝜷6∗LLRi,t +𝜷7∗ROAi,t + 𝜷8*GDPt + 𝜷9∗INFt + 𝜷10∗𝑪OVIDt + 𝜷11∗STAt.

• α (Tung độ gốc): Đại diện cho giá trị trung bình của CG khi tất cả các biến độc lập khác đều bằng 0.
• βj (Hệ số chặn): Các hệ số β1,β2,…,β10 biểu diễn chiều hướng và mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc (CG). Ví dụ, nếu βj>0, biến độc lập có tác động tích cực; nếu βj<0, tác động là tiêu cực.
• CGit (Tăng trưởng tín dụng): Đây là biến phụ thuộc, đo lường tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm Biến này phản ánh mức độ mở rộng hoạt động cho vay của ngân hàng.

Các biến độc lập được lựa chọn dựa trên tổng hợp lý thuyết và khoảng trống nghiên cứu, bao gồm các yếu tố nội tại của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô: Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

SIZEit (Quy mô ngân hàng): Biến này phản ánh quy mô của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm t, thường được đo bằng tổng tài sản. Quy mô lớn có thể liên quan đến lợi thế về vốn, công nghệ, hoặc sự bão hòa trong tăng trưởng. Quy mô ngân hàng là một chỉ số quan trọng, phản ánh tổng giá trị tài sản của ngân hàng, bao gồm cả tài sản ngắn hạn và dài hạn. Đây là một thước đo toàn diện về năng lực và phạm vi hoạt động của một tổ chức tài chính. Tuy nhiên, do giá trị tổng tài sản của các ngân hàng thường rất lớn và có thể biến động mạnh giữa các tổ chức, để giảm thiểu phương sai và đảm bảo tính đồng nhất trong phân tích hồi quy, quy mô ngân hàng thường được tính toán dựa trên hệ số logarit tự nhiên của tổng tài sản của ngân hàng. Việc sử dụng logarit giúp biến đổi dữ liệu có phân phối lệch thành phân phối gần đối xứng hơn, làm cho các kết quả phân tích thống kê trở nên đáng tin cậy và dễ diễn giải hơn.

• Quy mô ngân hàng (SIZE) = Log(Tổng tài sản ngân hàng)

DGRit (Tăng trưởng tiền gửi): Đo lường tốc độ tăng trưởng của nguồn tiền gửi huy động của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm t. Đây là nguồn vốn quan trọng nhất để cấp tín dụng. Tốc độ tăng trưởng tiền gửi huy động (DGR) là một chỉ số quan trọng, đo lường mức độ gia tăng của nguồn vốn tiền gửi mà một ngân hàng thu hút được qua các năm. Tỷ lệ này phản ánh hiệu quả trong công tác huy động vốn của ngân hàng từ các chủ thể thừa vốn trong nền kinh tế, bao gồm cá nhân, doanh nghiệp và các tổ chức khác. Nguồn tiền gửi này bao gồm tất cả các loại tiền gửi, từ tiền gửi không kỳ hạn đến tiền gửi có kỳ hạn ngắn và dài, thu thập từ mọi đối tượng trong nền kinh tế. Việc tăng trưởng tiền gửi huy động ổn định và mạnh mẽ là yếu tố then chốt, đảm bảo nguồn lực dồi dào cho các hoạt động kinh doanh của ngân hàng, đặc biệt là hoạt động cấp tín dụng.

CAPit (Tỷ lệ vốn chủ sở hữu – Vốn chủ sở hữu): Biến này đại diện cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu so với tổng tài sản hoặc tổng nguồn vốn của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm t. Nó phản ánh khả năng hấp thụ rủi ro và tiềm lực tài chính của ngân hàng. Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu là một chỉ số tài chính quan trọng, phản ánh mức độ ngân hàng huy động nguồn vốn từ chủ sở hữu để tài trợ cho các mục đích đầu tư vào tài sản. Nguồn Vốn chủ sở hữu có thể được gia tăng thông qua việc chủ ngân hàng góp vốn bổ sung, hoặc từ các kênh như phát hành cổ phiếu ra công chúng. Tỷ lệ này thường được xem là một thước đo của đòn bẩy tài chính của ngân hàng, thể hiện cơ cấu vốn mà ngân hàng sử dụng để tài trợ cho các hoạt động kinh doanh của mình. Một tỷ lệ Vốn chủ sở hữu cao cho thấy ngân hàng có khả năng chống chịu tốt hơn trước các cú sốc tài chính, vì nó cung cấp một tấm đệm vững chắc để hấp thụ thua lỗ. Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

CARit (Hệ số an toàn vốn): Biến này phản ánh tỷ lệ vốn tự có so với tài sản có rủi ro của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm Đây là chỉ số quan trọng về sự an toàn và vững chắc của ngân hàng, ảnh hưởng đến khả năng mở rộng tín dụng. Hệ số này là một chỉ số cực kỳ quan trọng, được xem là cơ sở để đo lường mức độ đảm bảo của các nguồn vốn trên tài sản có điều chỉnh rủi ro (Risk-Weighted Assets – RWAs) của một NHTM. Hay nói cách khác, tỷ lệ này phản ánh sức khỏe tài chính tổng thể của ngân hàng, cho thấy khả năng của ngân hàng trong việc gánh chịu những rủi ro phát sinh ngoài dự kiến và các khoản lỗ tiềm tàng trong hoạt động kinh doanh. CAR đảm bảo rằng ngân hàng có đủ vốn để đối phó với những cú sốc bất ngờ, bảo vệ người gửi tiền và duy trì sự ổn định của hệ thống tài chính. Với một NHTM bị NHNN hoặc cơ quan quản lý đánh giá không đảm bảo về vốn chủ sở hữu (vốn tối thiểu theo quy định CAR), ngân hàng đó sẽ không được phép hoạt động bình thường và thậm chí có thể bị buộc đóng cửa hoặc tái cấu trúc. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng sống còn của CAR đối với sự tồn tại và phát triển của mỗi NHTM.

DIVERit (Đa dạng hóa thu nhập): Đo lường mức độ đa dạng hóa các nguồn thu nhập của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm t, ngoài thu nhập từ lãi (hoạt động tín dụng truyền thống). Biến này thể hiện chiến lược kinh doanh và mức độ phụ thuộc vào tín dụng. Tại các NHTM, để hạn chế sự phụ thuộc và giảm thiểu rủi ro từ hoạt động tín dụng truyền thống, đồng thời tận dụng các nguồn lợi nhuận tiềm năng khác, các ngân hàng thường tiến hành đa dạng hóa thu nhập. Việc này được thực hiện thông qua việc phát triển các nguồn thu từ đầu tư và các sản phẩm bán lẻ khác, bên cạnh thu nhập từ lãi vay. Những chiến lược này không chỉ giúp ngân hàng hạn chế rủi ro tập trung vào tín dụng mà còn góp phần gia tăng tổng nguồn thu.

Tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập (DIVER) = “1 – HHI = 1 – (INT² + NON²) INT: Tỷ lệ thu nhập từ lãi trên tổng thu nhập hoạt động NON: Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập hoạt động”

LLRit (Tỷ lệ Dự phòng rủi ro tín dụng): Biến này phản ánh tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng so với tổng dư nợ cho vay của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm t. Nó thể hiện mức độ nhận diện và trích lập dự phòng cho các khoản nợ có khả năng rủi ro. Tỷ số này là một chỉ số quan trọng, phản ánh mức độ mà một ngân hàng đã trích lập dự phòng để bù đắp cho các khoản nợ quá hạn từ nhóm 3, 4, 5, hay còn gọi là nợ xấu. Mục tiêu chính của việc trích lập dự phòng này là nhằm khắc phục các thiệt hại tài chính có thể xảy ra trong tương lai do khả năng mất vốn từ các khoản nợ không thu hồi được, điển hình là để đảm bảo khả năng thanh toán cho các khoản tiền gửi huy động của khách hàng. Việc duy trì một tỷ lệ Dự phòng rủi ro tín dụng hợp lý cho thấy sự thận trọng của ngân hàng trong quản lý rủi ro, giúp tăng cường khả năng chống chịu trước các cú sốc tín dụng và bảo vệ sự ổn định tài chính. Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

ROAit (Tỷ suất sinh lời trên tài sản): Đo lường khả năng sinh lời của tổng tài sản của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm t. Đây là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh tổng thể của ngân hàng. Tỷ số này là một chỉ số tài chính quan trọng, đo lường mức độ hiệu quả mà một ngân hàng sử dụng tổng tài sản của mình để tạo ra lợi nhuận ròng. Nói cách khác, ROA phản ánh hiệu suất hoạt động kinh doanh tổng thể của ngân hàng, cho thấy khả năng của ban quản lý trong việc phối hợp các nguồn lực sẵn có – bao gồm tài sản, nhân lực, và các mối quan hệ – nhằm tối đa hóa lợi nhuận. Một tỷ suất ROA cao cho thấy ngân hàng đang quản lý tài sản một cách hiệu quả, tạo ra nhiều lợi nhuận hơn từ mỗi đồng tài sản mà họ sở hữu. Đây là một chỉ báo mạnh mẽ về sức khỏe tài chính và khả năng cạnh tranh của ngân hàng.

GDPit (Tăng trưởng kinh tế): Biến này phản ánh tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam trong năm Tăng trưởng kinh tế tốt thường thúc đẩy nhu cầu tín dụng. Tốc độ tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là một chỉ số kinh tế vĩ mô cơ bản, được sử dụng để đo lường trạng thái chung của nền kinh tế. Nó phản ánh sự gia tăng tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định. Mặc dù có nhiều thước đo khác nhau để đánh giá tăng trưởng GDP (ví dụ: GDP danh nghĩa, GDP thực tế, GDP trên đầu người), trong khuôn khổ luận văn này, chúng tôi sẽ tập trung sử dụng mức tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội để phân tích và đánh giá biến động của nền kinh tế. Điều này đảm bảo tính nhất quán và tập trung vào khía cạnh mở rộng sản lượng tổng thể của quốc gia.

INFit (Tỷ lệ lạm phát): Đo lường tốc độ tăng giá tiêu dùng của nền kinh tế Việt Nam trong năm t. Lạm phát có thể ảnh hưởng đến chi phí thực của khoản vay và quyết định của người gửi tiền. Lạm phát là một chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng, được định nghĩa là tốc độ tăng giá chung của hàng hóa và dịch vụ trong một khoảng thời gian nhất định của nền kinh tế. Mặc dù lạm phát là một thước đo rộng, có thể được đánh giá thông qua mức tăng giá tổng thể hoặc sự gia tăng chi phí sinh hoạt của người dân, nó cũng có thể được tính toán trong phạm vi hẹp hơn, tập trung vào một số nhóm hàng hóa hoặc dịch vụ cụ thể như thực phẩm hay dịch vụ. Tuy nhiên, trong bất kỳ bối cảnh nào, lạm phát đều phản ánh mức độ đắt đỏ do sự tăng giá của hàng hóa hoặc dịch vụ trong một kỳ nhất định. Do đó, để đảm bảo tính phù hợp và nhất quán trong luận văn này, tốc độ tăng giá cả tiêu dùng (Chỉ số giá tiêu dùng – CPI) sẽ được sử dụng làm thước đo chính để phản ánh lạm phát.

COVIDt (Đại dịch Covid 19): Đây là một biến giả để phản ánh tác động của đại dịch Covid 19. Biến này sẽ nhận giá trị 1 trong các năm chịu ảnh hưởng trực tiếp của đại dịch (ví dụ: 2020, 2021) và 0 cho các năm còn lại.

STAt (Sở hữu Nhà nước): Đây là một biến giả để phản ánh tác động của việc ngân hàng có trên 50% sở hữu Nhà nước. Biến này sẽ nhận giá trị 1 cho các ngân hàng như Agribank, BIDV, Vietinbank, Vietcombank.

Mô hình này sẽ được áp dụng cho dữ liệu bảng của Ngân hàng thương mại cổ phần thứ i trong năm thứ t thuộc giai đoạn nghiên cứu từ 2014 – 2024, nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện và cập nhật về các yếu tố tác động đến Tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam.

3.2.2. Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

3.2.2.1. Đối với quy mô ngân hàng

Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận (2022), Bustamante và cộng sự (2019), Rizkullah và Suhel (2023) đã chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có mối liên hệ mật thiết và tích cực đến khả năng tiếp cận khách hàng cũng như hiệu quả hoạt động tín dụng. Quy mô lớn tác động đáng kể đến hình ảnh thương hiệu và uy tín của ngân hàng trên thị trường, từ đó tạo dựng niềm tin vững chắc cho cả khách hàng gửi tiền và khách hàng có nhu cầu vay vốn. Hơn nữa, các ngân hàng có quy mô lớn thường có khả năng đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở vật chất, công nghệ hiện đại và hệ thống đánh giá khoản vay tiên tiến. Điều này giúp họ xử lý các yêu cầu tín dụng một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn, tạo điều kiện thuận lợi để gia tăng dư nợ tín dụng so với các ngân hàng quy mô nhỏ. Mặt khác, quy mô càng lớn thường đi kèm với một tấm đệm vốn vững chắc hơn và khẩu vị rủi ro cao hơn, cho phép ngân hàng chấp nhận và quản lý các khoản vay lớn hơn, từ đó thúc đẩy tăng trưởng tín dụng một cách tất yếu. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H1: Quy mô ngân hàng tác động tích cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.2. Đối với tốc độ tăng trưởng tiền gửi

Trong hoạt động kinh doanh của các NHTM, nguồn vốn huy động từ tiền gửi của khách hàng chiếm một tỷ trọng lớn và đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc vận hành, đặc biệt là thúc đẩy Tăng trưởng tín dụng. Chức năng cốt lõi của NHTM chính là vai trò trung gian tài chính, kết nối giữa những người có tiền gửi (người thừa vốn) và những người có nhu cầu vay tiền (người thiếu vốn). Do đó, khi một ngân hàng càng huy động được nhiều tiền gửi từ khách hàng, khả năng để mở rộng và đẩy mạnh Tăng trưởng tín dụng cũng trở nên dễ dàng hơn. Najib và cộng sự (2023), Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận (2022), Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023) đều cho rằng mối quan hệ thuận chiều giữa tăng trưởng tiền gửi và Tăng trưởng tín dụng. Nguồn vốn dồi dào từ tiền gửi cung cấp nền tảng vững chắc cho ngân hàng để đáp ứng nhu cầu vay vốn của nền kinh tế, từ đó gia tăng dư nợ tín dụng.Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H2: Tốc độ tăng trưởng tiền gửi tác động tích cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.3. Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Gómez và cộng sự (2020), Rizkullah và Suhel (2023) và Najib và cộng sự (2023) cho rằng nguồn vốn dài hạn quan trọng của ngân hàng. Tuy nhiên, việc huy động Vốn chủ sở hữu càng nhiều từ các cổ đông đồng nghĩa với việc ngân hàng phải đáp ứng những kỳ vọng lớn hơn từ phía họ. Các cổ đông thường mong muốn nhận được phần thu nhập ổn định từ hoạt động đầu tư dài hạn, sinh lời thay vì chấp nhận khẩu vị rủi ro gia tăng. Do đó, khi ngân hàng huy động một lượng lớn Vốn chủ sở hữu, ban lãnh đạo thường có xu hướng trở nên thận trọng hơn trong việc mở rộng Tăng trưởng tín dụng. Sự thận trọng này nhằm đảm bảo an toàn vốn, duy trì khả năng sinh lời ổn định để đáp ứng kỳ vọng của cổ đông, thay vì theo đuổi tăng trưởng tín dụng quá mức có thể làm tăng rủi ro và ảnh hưởng đến lợi nhuận.. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H3: Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.4. Đối với hệ số an toàn vốn

Rizkullah và Suhel (2023) cho rằng khi các ngân hàng nỗ lực nâng cao hệ số an toàn vốn (CAR), điều này hàm ý rằng họ đang tìm cách phòng bị một lượng Vốn chủ sở hữu đáng kể. Mục đích chính của hành động này là nhằm đảm bảo khả năng đối phó với các rủi ro tiềm ẩn có thể phát sinh trong hoạt động ngân hàng. Khi tỷ lệ CAR càng gia tăng, các ngân hàng thường có xu hướng ưu tiên việc hạn chế rủi ro hơn là theo đuổi mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận một cách mạnh mẽ. Sự ưu tiên này dẫn đến một cách tiếp cận thận trọng hơn trong hoạt động cấp tín dụng. Do đó, Tăng trưởng tín dụng thường diễn ra một cách chậm chạp và có kiểm soát hơn. Ngân hàng sẽ cân nhắc kỹ lưỡng hơn các khoản vay mới để tránh làm suy yếu đệm vốn đã được củng cố. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H4: Hệ số an toàn vốn tác động tiêu cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.5. Đối với đa dạng hóa thu nhập

Bustamante và cộng sự (2019) cho rằng chiến lược đa dạng hóa thu nhập của các ngân hàng là rất quan trọng. Khi các NHTM đẩy mạnh việc đa dạng hóa thu nhập thông qua các hoạt động như phát triển dịch vụ bán lẻ, ngân hàng điện tử, hoặc đầu tư qua nhiều kênh khác nhau, điều này có thể phản ánh một trong hai khía cạnh. Thứ nhất, ngân hàng có thể đang đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ khác trong lĩnh vực cho vay truyền thống, khiến việc mở rộng tín dụng trở nên khó khăn hơn và kém hiệu quả hơn. Thứ hai, ngân hàng có thể đang trong giai đoạn tái cơ cấu hoạt động kinh doanh nhằm giảm bớt sự phụ thuộc quá lớn vào thu nhập từ tín dụng và kiểm soát các rủi ro tiềm ẩn mà hoạt động này mang lại. Trong cả hai trường hợp, việc đa dạng hóa thu nhập ngụ ý rằng ngân hàng có thể không còn ưu tiên tăng trưởng tín dụng là động lực chính của mình, hoặc đang chủ động dịch chuyển khỏi nó để tìm kiếm các nguồn doanh thu ổn định và ít rủi ro hơn.. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H5: Đa dạng hóa thu nhập tác động tiêu cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.6. Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Gómez và cộng sự (2020) cho rằng khi một ngân hàng nỗ lực duy trì Tăng trưởng tín dụng ở mức cao, thường đòi hỏi việc nới lỏng các cơ chế hoặc chính sách cấp tín dụng cho khách hàng. Mục tiêu của việc nới lỏng này là nhằm tạo điều kiện thuận lợi hơn cho các đối tượng khách hàng tiếp cận nguồn vốn, từ đó thúc đẩy tăng trưởng dư nợ. Tuy nhiên, việc nới lỏng các điều kiện cho vay có thể dẫn đến nguy cơ tiềm ẩn về Rủi ro tín dụng và phát sinh nợ xấu trong tương lai. Khi rủi ro này trở thành hiện thực, ngân hàng sẽ buộc phải tăng cường Dự phòng rủi ro tín dụng. Việc trích lập Dự phòng rủi ro tín dụng là cần thiết để ngân hàng có nguồn lực đối mặt với các khoản thanh toán phát sinh và xử lý hiệu quả các khoản nợ xấu, đảm bảo sự ổn định tài chính. Mối quan hệ này cho thấy Tăng trưởng tín dụng cao có thể dẫn đến việc tăng cường trích lập dự phòng để quản lý rủi ro. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H6: Tỷ lệ Dự phòng rủi ro tín dụng tác động tích cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.7. Đối với tỷ suất sinh lời trên tài sản

Theo Nguyễn Thị Thu Trang và Đặng Văn Trung (2021), Diệp Thanh Tùng và Nguyễn Văn Thuận (2022) cho rằng hoạt động cho vay vẫn là nền tảng cốt lõi, quyết định đáng kể đến lợi nhuận và sự tăng trưởng tổng thể trong hoạt động của các Ngân hàng thương mại cổ phần. Mặc dù các ngân hàng ngày càng đa dạng hóa nguồn thu, tín dụng vẫn là kênh chủ lực tạo ra thu nhập. Vì vậy, khi tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) của một ngân hàng càng cao, điều này chứng tỏ ngân hàng đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả để tạo ra lợi nhuận. Điều này cho thấy hoạt động tín dụng không chỉ gia tăng về mặt số lượng (quy mô dư nợ) mà còn đảm bảo về chất lượng (tỷ lệ thu hồi nợ tốt, giảm thiểu nợ xấu), từ đó đóng góp tích cực vào hiệu quả sinh lời chung của ngân hàng. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H7: Tỷ suất sinh lời trên tài sản tác động tích cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.8. Đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Krisnanda và Loissa (2023), Najib và cộng sự (2023), Phan Thị Hoàng Yến và Trần Hải Yến (2020), Nguyễn Thị Thu Trang và cộng sự (2023) đều cho rằng mối quan hệ tích cực giữa tăng trưởng kinh tế và Tăng trưởng tín dụng. Khi nền kinh tế đang trong giai đoạn tăng trưởng tốt, nhu cầu về các nguồn vốn vay của khách hàng (cả cá nhân và doanh nghiệp) sẽ gia tăng đáng kể. Các doanh nghiệp có xu hướng mở rộng sản xuất kinh doanh, đầu tư vào công nghệ và cơ sở vật chất để nắm bắt cơ hội thị trường và tối đa hóa lợi nhuận. Điều này trực tiếp làm tăng nhu cầu vay vốn từ các NHTM. Mặt khác, một nền kinh tế tăng trưởng ổn định và mạnh mẽ cũng tạo ra một môi trường kinh doanh thuận lợi hơn cho các đối tượng vay vốn. Điều này giúp ngân hàng phần nào giảm thiểu được những rủi ro hoạt động liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó tạo điều kiện cho ngân hàng tự tin hơn trong việc mở rộng hoạt động tín dụng. Khi rủi ro được kiểm soát tốt hơn, các NHTM sẽ có động lực và khả năng để đẩy mạnh Tăng trưởng tín dụng. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H8: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động tích cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.9. Đối với tỷ lệ lạm phát

Najib và cộng sự (2023), Nguyễn Đức Trung và Bùi Đan Thanh (2023) cho rằng khi tỷ lệ lạm phát tăng cao, để đối phó với tình hình chi phí gia tăng và bảo toàn giá trị đồng vốn, các NHTM thường có xu hướng tăng lãi suất cho vay. Việc tăng lãi suất nhằm bù đắp cho phần chi phí gia tăng và duy trì biên lợi nhuận. Tuy nhiên, trong bối cảnh lạm phát cao, các đối tượng khách hàng, đặc biệt là doanh nghiệp và cá nhân, thường gặp nhiều khó khăn hơn trong hoạt động sản xuất kinh doanh và chi tiêu. Chi phí đầu vào tăng, sức mua giảm, và triển vọng kinh tế không chắc chắn khiến họ trở nên thận trọng hơn. Do đó, nhu cầu vay thêm vốn để mở rộng hoặc tiêu dùng sẽ giảm đi đáng kể nhằm hạn chế áp lực thanh toán trong tương lai. Điều này dẫn đến sự sụt giảm trong Tăng trưởng tín dụng. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H9: Tỷ lệ lạm phát tác động tiêu cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.10. Đối với đại dịch Covid 19

Trong hai năm 2020 – 2021 tại Việt Nam đã chứng kiến một giai đoạn đặc biệt khi Chính phủ ưu tiên áp dụng các biện pháp đóng cửa nền kinh tế nghiêm ngặt để kiểm soát dịch bệnh. Điều này gây ra khó khăn cho các cơ sở kinh doanh, buộc họ phải tìm mọi cách để duy trì hoạt động và chống chọi qua đại dịch. Trong bối cảnh đó, vốn vay từ ngân hàng đã trở thành một trong những phương án hỗ trợ hữu hiệu và thiết yếu nhất. Các doanh nghiệp và cá nhân đối mặt với sụt giảm doanh thu, gián đoạn chuỗi cung ứng và thiếu hụt dòng tiền đã gia tăng đáng kể nhu cầu tiếp cận vốn vay để duy trì hoạt động, trả lương nhân viên, và ứng phó với những chi phí phát sinh. Vì vậy, mặc dù là giai đoạn khó khăn chung, đại dịch Covid 19 lại tạo ra một nhu cầu tín dụng tăng cao từ phía khách hàng, mở ra cơ hội cho các NHTM đẩy mạnh Tăng trưởng tín dụng để hỗ trợ nền kinh tế. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H10: Đại dịch Covid 19 tác động tích cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.11. Đối với sở hữu Nhà nước

Micco, và Panizza (2006); Bertay và cộng sự (2015) đã cho rằng các NHTM có sở hữu Nhà nước càng lớn thì càng có uy tín trên thị trường. Mặt khác, khi có thế lực vững chắc về tài chính thì các NHTM này có đủ sức cạnh tranh với các NHTM khác trên thị trường về lãi suất hay thị phần, dễ dàng tiếp cận nguồn khách hàng dễ hơn nên sẽ Tăng trưởng tín dụng tốt hơn. Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H11: Sở hữu Nhà nước tác động tích cực đến Tăng trưởng tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.3. THU THẬP DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

3.3.1. Mẫu nghiên cứu

Để đảm bảo tính vững chắc về mặt thống kê cho nghiên cứu định lượng, số lượng mẫu cần thiết được xác định dựa trên công thức của Tabachnick và Fidell (2001) là n≥50+8m, trong đó n là số lượng mẫu nghiên cứu và m là tổng số biến độc lập cùng biến kiểm soát trong mô hình. Trong luận văn này, mô hình nghiên cứu bao gồm 10 biến độc lập. Áp dụng công thức trên, số lượng quan sát tối thiểu cần thiết là: n≥50+(8×11)=50+88=138 quan sát.

Tác giả đã tiến hành thu thập dữ liệu từ 24 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong khoảng thời gian 11 năm, từ 2014 đến 2024. Tổng số quan sát thu được là 24×11 là 264 quan sát và nó lớn hơn số tối thiểu là 138, do đó, số lượng quan sát hoàn toàn phù hợp và có cơ sở khoa học, đảm bảo độ tin cậy cho các phân tích hồi quy.

Dữ liệu được thu thập từ các nguồn chính thống và đáng tin cậy như báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên do các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam tự đăng tải chính thức trên website của họ, cùng với trang web www.cafef.. Việc sử dụng các nguồn dữ liệu công khai và đã được kiểm toán giúp tăng cường tính minh bạch và độ chính xác của dữ liệu nghiên cứu.

3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Trong bối cảnh hoạt động của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, nghiên cứu này đã loại trừ các ngân hàng có vốn nước ngoài hoặc có trụ sở đặt tại Việt Nam thuộc sở hữu nước ngoài. Thay vào đó, nhóm Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam được ưu tiên lựa chọn để thu thập dữ liệu. Quyết định này dựa trên thực tế rằng nhóm loại hình ngân hàng này chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng số Ngân hàng thương mại cổ phần đang hoạt động tại Việt Nam (hơn 75%). Do đó, việc tập trung vào nhóm này giúp phản ánh một cách gần như chính xác các đặc điểm và tính chất của ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Kết quả, có 24 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam thỏa mãn các yêu cầu của nghiên cứu, danh sách chi tiết được trình bày trong Phụ lục 01 đính kèm.

Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ các Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và Báo cáo thường niên của 24 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Nguồn số liệu được tổng hợp vào cuối mỗi năm trong giai đoạn từ 2014 đến 2024, tạo thành tổng cộng 264 quan sát. Đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô hàng năm như tốc độ tăng trưởng kinh tế và chỉ số giá tiêu dùng, dữ liệu được thu thập từ các trang web uy tín như World Bank, Ourworldindata và IMF. Toàn bộ số liệu được thu thập và sắp xếp theo cấu trúc dữ liệu bảng (panel data), kết hợp giữa thành phần dữ liệu chéo (cross-sectional data) và thành phần dữ liệu thời gian (time-series data).

Thời gian nghiên cứu được lựa chọn là 11 năm, từ 2014 đến 2024. Khoảng thời gian này được đánh giá là phù hợp và có ý nghĩa bởi nền kinh tế Việt Nam đã trải qua nhiều biến động lớn, từ ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu đến các vấn đề chính trị thế giới, và đặc biệt là những tác động nặng nề bởi đại dịch Covid 19, chiến tranh thương mại Mỹ – Trung, tình hình lạm phát nghiêm trọng trong năm 2022 và xung đột giữa Nga và Ukraina. Những sự kiện này được kỳ vọng sẽ có tác động mạnh mẽ và đa chiều đến hoạt động của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, cung cấp một bối cảnh phong phú để phân tích sự Tăng trưởng tín dụng.

3.4. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU

Để tiến hành xử lý và phân tích số liệu trong luận văn này, phần mềm thống kê STATA 14.0 sẽ được sử dụng. Các kết quả thống kê mô tả, phân tích tương quan và các kiểm định mô hình sẽ được trích xuất và trình bày chi tiết tại Phụ lục 2 của luận văn. Dưới đây là các bước thống kê và kiểm định chính sẽ được thực hiện:

3.4.1. Thống kê mô tả Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Phần này trình bày tổng quát về tình hình Tăng trưởng tín dụng trung bình của 24 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam qua các năm, cùng với thống kê mô tả các biến số chính trong mô hình nghiên cứu.

3.4.2. Phân tích ma trận tương quan

Để đánh giá liệu các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng hay không, thì cần phân tích ma trận tương quan giữa các cặp biến độc lập. Đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa hai hoặc nhiều biến độc lập, điều này có thể làm sai lệch các ước lượng hệ số hồi quy và khiến kết quả không đáng tin cậy. Theo nguyên tắc phổ biến trong nghiên cứu định lượng, nếu ma trận tương quan từng cặp biến có trị số thấp hơn 0,8, thì có thể kết luận rằng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến đó. Ngược lại, nếu bất kỳ cặp biến nào có hệ số tương quan lớn hơn 0,8, điều này là một dấu hiệu cảnh báo mạnh mẽ về khả năng tồn tại đa cộng tuyến nghiêm trọng. Trong trường hợp này, cần phải xem xét kỹ lưỡng và có thể điều chỉnh mô hình nghiên cứu, ví dụ bằng cách loại bỏ một trong các biến có tương quan cao hoặc sử dụng các kỹ thuật ước lượng đặc biệt để xử lý đa cộng tuyến. Việc phân tích ma trận tương quan sẽ giúp đảm bảo rằng các biến độc lập được lựa chọn là thực sự độc lập với nhau, từ đó nâng cao tính chính xác và độ tin cậy của các kết quả hồi quy.

3.4.3. Phân tích hồi quy đa biến

Việc phân tích dữ liệu hồi quy trong nghiên cứu này sẽ sử dụng các mô hình đa biến phổ biến như Pooled OLS (Ordinary Least Squares), FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model). Mỗi mô hình có những đặc điểm riêng biệt và phù hợp với các loại dữ liệu cụ thể.

Mô hình Pooled OLS là phương pháp đơn giản nhất và dễ thực hiện nhất trong các mô hình dữ liệu bảng. Nó xử lý dữ liệu như một tập hợp duy nhất mà không xem xét đến tính không gian hay thời gian, bỏ qua các đặc điểm riêng biệt của từng đơn vị chéo (ví dụ: từng ngân hàng) và sự thay đổi của chúng theo thời gian. Tuy nhiên, việc bỏ qua các đặc điểm riêng này khiến mô hình Pooled OLS thường gặp phải một số hạn chế. Điển hình là chỉ số Durbin-Watson có thể bị nhận dạng sai, và giả định các đơn vị không bị ràng buộc chéo (nghĩa là không có đặc điểm riêng không đổi theo thời gian ảnh hưởng đến biến phụ thuộc) là phi thực tế trong nhiều trường hợp. Do đó, cần thiết phải xem xét và kiểm định các mô hình phức tạp hơn như FEM và REM để khắc phục những hạn chế này. Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Mô hình FEM được biết đến là mô hình tác động cố định. Nó được sử dụng khi các đơn vị chéo (tức là các ngân hàng trong nghiên cứu này) được cho là không đồng nhất và có những đặc điểm riêng biệt, không thay đổi theo thời gian nhưng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mô hình này cho phép các biến độc lập giải thích được cho biến phụ thuộc thông qua những đặc điểm riêng của từng đơn vị chéo. FEM tồn tại sự khác biệt giữa các đơn vị chéo nằm ở hệ số chặn cố định cho mỗi đơn vị. Điều này có nghĩa là, mặc dù các ngân hàng có thể có cùng độ nhạy với các biến độc lập, nhưng điểm xuất phát (hay mức cơ sở) của Tăng trưởng tín dụng có thể khác nhau do những đặc trưng riêng của từng ngân hàng.

Ngược lại với FEM, mô hình REM là mô hình tác động ngẫu nhiên. REM giả định rằng sự khác biệt giữa các đơn vị chéo không phải là do các đặc điểm cố định mà là do sai số ngẫu nhiên riêng của từng đơn vị. Điều này có nghĩa là, các đặc điểm riêng của các ngân hàng được xem xét như là một phần của sai số ngẫu nhiên chứ không phải là một hệ số chặn cố định. REM thường được ưu tiên khi các đặc điểm riêng của đơn vị không tương quan với các biến độc lập trong mô hình. REM cho phép ước lượng các hệ số chặn ngẫu nhiên, giúp giải thích một phần biến động của biến phụ thuộc.

Mỗi mô hình (Pooled OLS, FEM, REM) đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Do đó, khi trích xuất kết quả từ các mô hình này, việc xem xét sự tương đồng của các kết quả là rất quan trọng. Tuy nhiên, để tiện lợi và đảm bảo tính nhất quán trong kết luận nghiên cứu, thông thường chỉ một trong ba mô hình sẽ được lựa chọn là phù hợp nhất để trình bày kết quả cuối cùng.

Để lựa chọn giữa FEM và REM, kiểm định Hausman sẽ được thực hiện. Kiểm định này giúp xác định xem liệu có mối tương quan giữa các đặc tính riêng của đơn vị và các biến độc lập hay không. Nếu có tương quan (giả thuyết H0 bị bác bỏ), FEM thường là mô hình phù hợp hơn. Ngược lại, nếu không có tương quan (không bác bỏ H0), REM có thể là lựa chọn hiệu quả hơn.

Để xem xét mô hình nào phù hợp hơn giữa FEM và Pooled OLS, kiểm định F-test sẽ được sử dụng. Kiểm định này đánh giá liệu các tác động cố định của từng đơn vị có ý nghĩa thống kê hay không. Nếu có ý nghĩa, FEM được ưu tiên.

Cuối cùng, để so sánh giữa REM và Pooled OLS, kiểm định Breusch-Pagan sẽ được áp dụng. Kiểm định này giúp xác định xem phương sai của sai số ngẫu nhiên có khác 0 hay không, từ đó chỉ ra sự cần thiết của việc sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên so với Pooled OLS.

Việc thực hiện các kiểm định này một cách có hệ thống sẽ giúp đảm bảo lựa chọn được mô hình hồi quy tối ưu nhất, mang lại kết quả đáng tin cậy cho nghiên cứu.

3.4.4. Phân tích khuyết tật mô hình và khắc phục Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Sau khi xác định được mô hình phù hợp nhất (Pooled OLS, FEM, hoặc REM), bước tiếp theo là tiến hành kiểm định các khuyết tật có thể xảy ra với mô hình đó. Việc nhận diện và khắc phục những khuyết tật này là cực kỳ quan trọng để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy của các ước lượng hồi quy.

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity): Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) xuất hiện khi phương sai của các phần dư (sai số) không phải là một hằng số. Điều này có nghĩa là, độ biến thiên của các sai số thay đổi theo từng quan sát, và chúng không còn tuân theo phân phối chuẩn ngẫu nhiên. Một trong những nguyên nhân có thể dẫn đến hiện tượng này là sai sót trong quá trình chỉnh sửa, biến đổi dữ liệu, hoặc việc lựa chọn dạng hàm sai lệch cho mô hình. Nếu hiện tượng phương sai sai số thay đổi xảy ra, các ước lượng hồi quy vẫn có thể không chệch và không thiên lệch. Tuy nhiên, tính hiệu quả của các ước lượng sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng, và kết quả thống kê sẽ không còn đáng tin cậy. Cụ thể, các sai số chuẩn của các hệ số hồi quy sẽ bị ước lượng sai, dẫn đến việc kiểm định giả thuyết (ví dụ: kiểm định t) có thể đưa ra kết luận không chính xác.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation): Hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) xuất hiện khi các biến quan sát trong dữ liệu bảng có mối tương quan với nhau theo thời gian hoặc giữa các đơn vị. Nguyên nhân chính tạo ra hiện tượng này thường liên quan đến sai lệch trong việc lập mô hình (ví dụ: bỏ sót biến quan trọng) hoặc các vấn đề trong quá trình thu thập dữ liệu. Nếu tự tương quan xảy ra, phương sai hay độ lệch chuẩn của các ước lượng hệ số sẽ bị đánh giá sai (thường là quá thấp), dẫn đến các kiểm định thống kê như kiểm định F và kiểm định t không còn giá trị. Điều này có thể khiến nhà nghiên cứu kết luận sai lầm về ý nghĩa thống kê của các biến độc lập. Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

Khắc phục khuyết tật bằng phương pháp FGLS: Sau khi đã xác định được các hiện tượng khuyết tật của mô hình, việc ước lượng bằng phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares – FGLS) sẽ được sử dụng để khắc phục. Phương pháp FGLS về cơ bản tương tự như OLS nhưng có khả năng hiệu chỉnh cho các vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. FGLS tập trung vào việc điều chỉnh các phương sai, độ lệch chuẩn, và tính biến thiên của dữ liệu nhằm đưa ra các ước lượng hệ số thỏa mãn giả thuyết của phương pháp bình phương nhỏ nhất tiêu chuẩn. Sau khi thực hiện ước lượng FGLS và thu được kết quả, giá trị P-value của từng hệ số hồi quy sẽ được xem xét và so sánh với mức ý nghĩa 5%. Nếu P-value nhỏ hơn 0.05, hệ số đó được coi là có ý nghĩa thống kê, cho phép đưa ra kết luận về sự phù hợp và chiều hướng tác động của các biến số theo giả thuyết nghiên cứu.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong chương 3 luận văn đã tiến hành trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất, đồng thời mô tả các biến nghiên cứu và từ đó đưa ra các giả thuyết nghiên cứu tương ứng. Các biến số độc lập được sử dụng trong luận văn này là quy mô ngân hàng; tăng trưởng tiền gửi; tỷ lệ Vốn chủ sở hữu; hệ số an toàn vốn; đa dạng hóa thu nhập; tỷ lệ Dự phòng rủi ro tín dụng; tỷ suất sinh lời trên tài sản; tăng trưởng kinh tế; tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid 19, sở hữu Nhà nước. Ngoài ra, chương 3 đã trình bày phương pháp chọn mẫu và thu thập số liệu từ 24 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2024, cùng với đó là phương pháp nghiên cứu với các bước xử lý kiểm định dữ liệu. Luận văn: PPNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC tác động đến tăng trưởng tín dụng của các NH

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