Ảnh hưởng của chất lượng tài sản đến lợi nhuận các ngân hàng việt nam

Vấn đề nghiên cứu

Lĩnh vực tài chính là xương sống của nền kinh tế, đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được tăng trưởng bền vững thông qua trung gian tiền tệ hiệu quả Hệ thống tài chính mạnh mẽ thúc đẩy đầu tư, huy động tiết kiệm và phân bổ nguồn lực, với ngân hàng là trung gian thiết yếu trong nền kinh tế thị trường Ngân hàng thu hút vốn thặng dư từ người cho vay để cung cấp cho người đi vay, từ đó tạo quỹ đầu tư cho sự phát triển kinh tế Nghiên cứu cho thấy khu vực ngân hàng phát triển cao thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tương tự như việc cung cấp máu cho cơ thể Đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng là cần thiết cho người gửi tiền, nhà đầu tư và cơ quan quản lý, thường thông qua khả năng sinh lời và các chỉ số tài chính.

Ngân hàng (NH) cần cải thiện hiệu quả hoạt động quản lý thông qua các chỉ số như tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ thanh khoản (LDR) và tổng dự phòng rủi ro trên tổng tài sản (LLPTA) Cho vay và đầu tư là chức năng cốt lõi của NH, tuy nhiên, trong quá trình hoạt động, NH phải đối mặt với nhiều rủi ro, trong đó rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro quan trọng nhất Chất lượng tài sản trên sổ sách của NH phản ánh khả năng quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả của họ.

NH rất quan tâm đến chất lượng tài sản, đây được xem là yếu tố để phân tích mức độ và quy mô rủi ro tín dụng

Chất lượng tài sản là một yếu tố quan trọng trong quản lý ngân hàng, liên quan đến việc đánh giá tài sản để đo lường rủi ro tín dụng Điều này ảnh hưởng đến sự an toàn vi mô và khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại Để duy trì chất lượng tài sản, việc cấp tín dụng và cho vay cần được kiểm tra cẩn thận, tuân thủ các quy tắc ngân hàng và đảm bảo quy trình kiểm định rủi ro.

Chất lượng tài sản của ngân hàng (NH) phản ánh mức độ quản lý và hiệu quả hoạt động của NH, với chất lượng tài sản cao đồng nghĩa với quản lý tốt, đáp ứng chỉ số lợi nhuận và tính thanh khoản Ngược lại, tỷ lệ nợ xấu cao cho thấy rủi ro tín dụng không được quản lý hiệu quả, dẫn đến việc cần trích lập dự phòng rủi ro cao theo quy định của Ngân hàng Nhà nước, từ đó giảm lợi nhuận và ảnh hưởng đến vốn chủ sở hữu Điều này không chỉ làm giảm niềm tin của người gửi tiền và nhà đầu tư mà còn có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho hoạt động tài chính của NH trong tương lai.

Chất lượng tài sản, mặc dù là yếu tố nhỏ, nhưng lại rất nhạy cảm và ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại Do đó, các ngân hàng cần thận trọng trong việc cho vay để duy trì chất lượng tài sản tốt, vì đây được xem là nguyên nhân gốc rễ của hầu hết các thất bại trong ngành ngân hàng.

Tín dụng có chất lượng kém ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn vốn chủ sở hữu và tính thanh khoản của ngân hàng Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra rằng chất lượng thấp của các khoản cho vay là nguyên nhân chính dẫn đến sự sụp đổ của các ngân hàng (Samuel Hymore Boahene, Dr Julius Dasah, Samuel Kwaku Agyei, 2012) Nghiên cứu của Adnan (2012) với tiêu đề "Tác động của quản lý chất lượng tài sản đến lợi nhuận và giá trị cổ đông - Trường hợp các ngân hàng thương mại niêm yết tại Jordan (2001 - 2012)" cũng khẳng định rằng chất lượng tài sản có ảnh hưởng lớn đến hiệu quả tài chính của ngân hàng.

Nghiên cứu chỉ ra rằng NH có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời và giá trị cổ đông, tuy nhiên, quan điểm này trái ngược với nghiên cứu của Khalid (2012), cho rằng có mối quan hệ tiêu cực giữa khả năng sinh lời và chất lượng tài sản Vậy còn tình hình tại Việt Nam thì như thế nào?

Tính đến 31/12/2020, tổng tài sản của hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam đạt trên 13 triệu tỷ đồng, tăng khoảng 5% so với năm 2019, trong đó 4 ngân hàng thương mại nhà nước chiếm 44% thị phần Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) đứng đầu với tổng tài sản gần 1,6 triệu tỷ đồng, trong khi Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn (SCB) dẫn đầu nhóm ngân hàng cổ phần tư nhân với tổng tài sản 634.000 tỷ đồng Tốc độ tăng trưởng chất lượng tài sản của các ngân hàng trong những năm gần đây khá cao, và nghiên cứu về chất lượng tài sản vẫn còn mới mẻ tại Việt Nam.

Vì vậy, tác giả đã chọn đề tài nghiên cứu khoa học “ ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤT

Nghiên cứu "Lượng tài sản đến lợi nhuận các ngân hàng Việt Nam" nhằm phân tích và tìm hiểu tác động của chất lượng tài sản đối với hiệu quả hoạt động của ngân hàng Mục tiêu là giảm thiểu rủi ro, góp phần hình thành hệ thống ngân hàng lành mạnh và nâng cao tính cạnh tranh trong bối cảnh hội nhập quốc tế.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này tập trung vào chất lượng tài sản của ngân hàng, xác định rằng yếu tố kinh doanh bị ảnh hưởng bởi chất lượng tài sản và các yếu tố này đóng góp vào lợi nhuận của hệ thống ngân hàng Điều này rất quan trọng vì hệ thống tài chính của hầu hết các quốc gia phụ thuộc vào ngân hàng Khả năng sinh lời của ngân hàng có thể được đánh giá ở cả cấp độ vi mô và vĩ mô của nền kinh tế, do đó, nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho các ngân hàng.

- Xác định tác động của chất lượng tài sản đến lợi nhuận của các NH thương mại ở Việt Nam

Bài viết sẽ cung cấp cho các nhà quản lý ngân hàng những hiểu biết sâu sắc về hoạt động quản lý chất lượng tài sản, từ đó nâng cao lợi nhuận cho ngân hàng Điều này không chỉ giúp kết hợp lý thuyết với thực tiễn mà còn tạo nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu trong tương lai.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu cần tập trung vào việc giải đáp câu hỏi sau:

- Chất lượng tài sản đã ảnh huởng như thế nào đến lợi nhuận các ngân hàng TMCP Việt Nam?

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp định lượng bao gồm việc thu thập và hệ thống hóa dữ liệu để so sánh báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán với báo cáo thường niên của các ngân hàng thương mại cổ phần từ năm

Về phương pháp định lượng

Bài viết phân tích ảnh hưởng của chất lượng tài sản đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết, sử dụng phần mềm Stata 14 để hỗ trợ Tác giả áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng với ba mô hình hồi quy tuyến tính cơ bản: mô hình tác động cố định (FE), mô hình tác động ngẫu nhiên (RE) và hồi quy tuyến tính thông thường (Pooled OLS) Ngoài ra, tác giả cũng thực hiện các kiểm định như kiểm định Hausman và kiểm định nhân tử Lagrange để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp, dựa trên ảnh hưởng của biến ngẫu nhiên đến các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình.

Ý nghĩa của nghiên cứu

Việc xác định ảnh hưởng của chất lượng tài sản đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (NH TMCP) Việt Nam là rất quan trọng Các NH cần tập trung vào việc đánh giá chất lượng khoản vay và quản lý rủi ro tín dụng một cách chặt chẽ để giảm thiểu khả năng vỡ nợ của khách hàng, từ đó bảo vệ chất lượng tài sản của mình Nếu quản lý chất lượng tài sản, hay quản lý chất lượng khoản vay, không hiệu quả, điều này có thể dẫn đến sự sụp đổ nghiêm trọng của ngân hàng.

Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp kiến thức cho các bên liên quan trong lĩnh vực ngân hàng và phi ngân hàng Điều này giúp ban lãnh đạo nhận diện kịp thời các rủi ro ảnh hưởng đến chất lượng tài sản và lợi nhuận của ngân hàng Từ đó, họ có thể đề xuất các giải pháp và chính sách phù hợp nhằm nâng cao chất lượng tài sản và tối ưu hóa lợi nhuận kinh doanh.

CỞ SỞ LÝ THUYẾT

Các khái niệm

Chất lượng tài sản là yếu tố quyết định lợi nhuận của ngân hàng, bao gồm tài sản cố định, danh mục đầu tư tín dụng và các khoản đầu tư khác Ngân hàng thương mại thường tạo ra thu nhập chủ yếu từ các khoản cho vay, tuy nhiên, chất lượng tài sản hay chất lượng cho vay lại là lĩnh vực dễ bị tổn thương và là nguyên nhân chính dẫn đến thất bại của nhiều tổ chức tài chính Chất lượng tài sản kém, thể hiện qua các khoản nợ từ nhóm 2 trở lên, có thể dẫn đến nguy cơ mất vốn Do đó, quản lý tài sản được xem là cách đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng, với chất lượng tài sản phản ánh thành phần và năng suất của tài sản.

Chất lượng tài sản là yếu tố quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe tài chính và khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại Nghiên cứu của Abata (2014) chỉ ra rằng chất lượng các khoản cho vay là trọng tâm chính Do đó, ngân hàng cần thận trọng trong việc cho vay để duy trì chất lượng tài sản tốt, vì chất lượng tài sản kém sẽ dẫn đến tình trạng hoạt động tài chính yếu kém.

Chất lượng tài sản có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh lời của NH Theo (Yuqi

Chất lượng tài sản kém là nguyên nhân chính dẫn đến khả năng sinh lời thấp của các ngân hàng (Li, 2006) Để cải thiện khả năng sinh lời, ngân hàng cần quản lý hiệu quả hoạt động của các loại tài sản và dự đoán kết quả hoạt động trong tương lai Việc duy trì chất lượng tài sản cao là rất quan trọng, có nghĩa là cần giảm thiểu mức tài sản kém chất lượng ở mức thấp hơn.

Chất lượng tài sản của ngân hàng (NH) là yếu tố quyết định vị thế của NH trên thị trường Tuy nhiên, việc phân tích chất lượng tài sản lại gặp nhiều khó khăn do nó có mối liên hệ chặt chẽ với thu nhập, dòng tiền, khả năng thanh toán và tính thanh khoản Hơn nữa, chất lượng tài sản còn ảnh hưởng trực tiếp đến danh tiếng của NH.

NH và hành vi của nhà đầu tư hơn hết được phản ánh trong giá cổ phiếu theo (Com,

Chất lượng tài sản của ngân hàng phụ thuộc vào mức độ rủi ro cụ thể, xu hướng nợ xấu và khả năng sinh lời ổn định của khách hàng vay.

Nghiên cứu của Aburime (2008) chỉ ra rằng khả năng sinh lời của ngân hàng phụ thuộc vào khả năng nhận diện, quản lý và theo dõi rủi ro, nhằm bù đắp những tổn thất do rủi ro gây ra.

Chất lượng tài sản là yếu tố quyết định sức khỏe tài chính của ngân hàng, với việc vỡ nợ và tài sản kém chất lượng ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế quốc gia.

Chất lượng tài sản là một yếu tố quan trọng trong quản lý ngân hàng, đòi hỏi việc đánh giá mức độ và quy mô rủi ro tín dụng liên quan đến hoạt động của ngân hàng Nó liên quan trực tiếp đến tài sản trên bảng cân đối kế toán và tập trung vào chất lượng của các khoản vay tạo ra thu nhập cho ngân hàng.

Chất lượng tài sản được đánh giá qua số lượng các khoản vay không tốt, vì tài sản có vấn đề không tạo ra thu nhập Do đó, cần có phương pháp đánh giá để xác định mức độ đại diện của các khoản cho vay không hiệu quả, theo nghiên cứu của Junaidi et al (2019).

Chất lượng tài sản là yếu tố quan trọng trong quản lý ngân hàng, ảnh hưởng đến sự an toàn vi mô và khả năng sinh lời của ngân hàng thương mại Nó tập trung vào phần bên trái của bảng cân đối kế toán và chất lượng các khoản vay mang lại thu nhập cho ngân hàng, như nghiên cứu của Abata (2014) chỉ ra.

Chất lượng tài sản của ngân hàng là một vấn đề quan trọng trong nghiên cứu về phá sản ngân hàng, với sự đồng thuận từ nhiều tác giả rằng một ngân hàng chỉ có thể bị tuyên bố phá sản khi tồn tại một lượng lớn các khoản nợ xấu Chất lượng tài sản được xem như là chỉ số quyết định khả năng thanh lý của ngân hàng (Demirg, 1989).

Chất lượng tài sản đặc biệt là tài sản cho vay và đầu tư, sẽ phụ thuộc phần lớn vào hệ thống quản lý rủi ro của NH (Ayele, 2012)

Chất lượng tài sản phản ánh mức độ rủi ro tín dụng mà ngân hàng phải đối mặt, vì chất lượng tín dụng trước đây là một yếu tố dễ bị tổn thương cho nhiều tổ chức tài chính và là nguyên nhân chính dẫn đến thất bại của ngân hàng (Ong & Teh, 2013).

Chất lượng tài sản của ngân hàng (NH) được xác định bởi chất lượng các khoản vay, đóng vai trò là nguồn thu nhập chính của NH (Desta, 2016) Đánh giá chất lượng tài sản không chỉ phản ánh tình trạng tài sản mà còn mức độ quản lý rủi ro tín dụng Điều này cho thấy chất lượng tài sản luôn gắn liền với rủi ro tín dụng mà NH phải đối mặt khi cho vay và đầu tư vào các danh mục khác nhau để đa dạng hóa thu nhập và giảm thiểu rủi ro Mỗi khoản đầu tư từ quỹ NH vào tài sản sinh lời đều phải được đánh giá dựa trên khả năng thu hồi khoản vay, phân loại thành đủ tiêu chuẩn, không đủ tiêu chuẩn, nghi ngờ hoặc mất vốn Theo các nghiên cứu trước đây, chỉ số nợ xấu (NPL) là tiêu chí quan trọng để đo lường chất lượng tài sản (Shrieves).

Theo nghiên cứu của Beck et al (2013), ba chỉ số chất lượng tài sản ngân hàng bao gồm kỳ hạn phù hợp, dự phòng rủi ro cho vay và nợ xấu Tác giả đã so sánh chất lượng tài sản giữa ngân hàng Hồi giáo và ngân hàng thông thường, kết luận rằng ngân hàng Hồi giáo kém hiệu quả hơn nhưng có chất lượng tài sản tốt hơn và được vốn hóa tốt hơn Nợ xấu có thể làm giảm lòng tin của nhà đầu tư vào hệ thống ngân hàng, dẫn đến việc tích tụ các nguồn kinh tế không hiệu quả và gây ra sự sụp đổ trong quy trình phân bổ nguồn lực (Woo, 2000).

Nợ xấu gây ra áp lực lớn cho ngân hàng, tiêu tốn thời gian và nguồn lực trong quản lý Đây là chi phí gián tiếp do chất lượng tài sản kém, dẫn đến giảm thu nhập từ lãi và ảnh hưởng đến lợi nhuận tương lai do mất cơ hội đầu tư Hơn nữa, nợ xấu có thể làm tổn hại đến uy tín của ngân hàng, hạn chế khả năng đồng tài trợ và hợp vốn với các ngân hàng khác do tác động tiêu cực đến xếp hạng tín nhiệm và khả năng sinh lời Mặc dù mối quan hệ giữa khả năng sinh lời và nợ xấu không rõ ràng, nhưng tác động của nợ xấu đến ngân hàng là không thể phủ nhận.

Lợi nhuận của doanh nghiệp

Mục tiêu hàng đầu của mọi dự án kinh doanh là đạt được lợi nhuận vào cuối năm tài chính, được xác định thông qua sự cân bằng giữa thu nhập và chi phí của doanh nghiệp, theo nghiên cứu của Bruno (2010).

Khả năng sinh lời của doanh nghiệp, đặc biệt là lợi nhuận, là nguồn vốn quan trọng và phản ánh vị thế cạnh tranh cũng như chất lượng quản lý của ngân hàng Một hệ thống ngân hàng vững mạnh cần có lợi nhuận cao và vốn hóa đầy đủ, giúp duy trì hồ sơ rủi ro và bảo vệ trước các vấn đề ngắn hạn Để đo lường lợi nhuận, các chỉ số tài chính như tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) thường được sử dụng ROA cho thấy hiệu quả quản lý tài sản của ngân hàng trong việc tạo ra thu nhập, biểu thị lợi nhuận trên mỗi đơn vị tài sản.

ROA là một tỷ số tài chính tổng hợp để đo lường hiệu quả hoạt động sinh lời của

ROA (Return on Assets) là chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng, được định nghĩa là thu nhập ròng chia cho tổng tài sản (Rose, 2002) Chỉ số này cho thấy khả năng tạo ra thu nhập từ tài sản của ban quản lý ngân hàng Do đó, ROA có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của quản lý ngân hàng trong việc chuyển đổi tài sản thành doanh thu (Goddard và Molyneux, 2004).

Nhiều cơ quan quản lý cho rằng ROA là chỉ số tối ưu để đánh giá khả năng sinh lời, vì nó không bị ảnh hưởng bởi hệ số vốn chủ sở hữu cao ROA cũng là thước đo quan trọng để xác định khả năng tạo ra thu nhập của doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Golin (2001) chỉ ra rằng ROA là chỉ số quan trọng nhất để đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng, cùng với 28 từ tài sản của công ty.

ROA (Return on Assets) là tỷ số quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả quản lý tài sản của ngân hàng, được tính bằng cách chia thu nhập ròng cho tổng tài sản Theo Bodla và Richa (2010), ROA phản ánh khả năng sinh lời của ngân hàng và được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu tài chính Tính toán ROA dựa trên số tài sản trung bình hàng năm, do ngân hàng phải đối mặt với nhiều yếu tố biến động trong suốt năm ROA cũng cho thấy mức độ hiệu quả trong việc sử dụng các khoản đầu tư thực tế để tạo ra lợi nhuận (Naceur, 2003; Alkassim, 2005).

Theo nghiên cứu của Ross Levine (1998), chỉ số ROA là cách tốt nhất để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng, vì nó không bị ảnh hưởng bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao.

Theo Haryanto (2016), nhiều nghiên cứu trước đây đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng chủ yếu dựa vào các tỷ số tài chính, đặc biệt là khả năng sinh lời Trong đó, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) được coi là chỉ số quan trọng, so sánh thu nhập ròng với tổng tài sản của ngân hàng.

Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả quản lý của một công ty Chỉ số này phản ánh khả năng tạo ra thu nhập ròng từ tất cả các nguồn lực của tổ chức, từ đó cho thấy hiệu quả trong việc sử dụng tài sản.

Tóm lại, ROA đo lường khả năng sinh lời từ góc độ hiệu quả tổng thể theo cách một

NH sử dụng tổng tài sản của mình

2.2.2 Đo lường lợi nhuận doanh nghiệp

Chỉ số lợi nhuận của ngân hàng chủ yếu được thể hiện qua hai chỉ số chính là ROA (Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản) và ROE (Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu) Trong đó, ROA được lựa chọn làm biến đại diện cho lợi nhuận vì nó không bị ảnh hưởng bởi hệ số vốn chủ sở hữu cao.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROA = Lợi nhuận / Tổng tài sản

Mối liên hệ giữa Chất lượng tài sản và lợi nhuận

2.3.1 Các lý thuyết về chất lượng tài sản và lợi nhuận

2.3.1.1 Lý thuyết định giá tài sản (Capital Asset Pricing Model Theory)

Mô hình Định giá Tài sản Vốn, được phát triển bởi Sharpe (1964) và hoàn thiện bởi Linter (1965) và Black (1972), nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đa dạng hóa danh mục đầu tư Các nhà đầu tư nên sở hữu một phần nhất định của danh mục đầu tư thị trường để tối ưu hóa lợi nhuận Đặc biệt, những nhà đầu tư không có kiến thức chuyên sâu về đầu tư được khuyên nên nắm giữ các danh mục đầu tư đa dạng, điều này phù hợp với giả thuyết thị trường hiệu quả được đề xuất bởi Black (1971).

Các nhà đầu tư thường yêu cầu một mức độ đảm bảo cao về lợi nhuận kỳ vọng khi tham gia vào các dự án có rủi ro cao Tuy nhiên, họ cần nhận thức được sự bất cân xứng thông tin và các vấn đề liên quan đến việc thực thi hợp đồng Theo nghiên cứu của Fofack (2009), các nhà đầu tư luôn tìm cách tránh rủi ro và chỉ xem xét lợi tức đầu tư trong một khoảng thời gian nhất định khi lựa chọn danh mục đầu tư.

Mô hình này nhấn mạnh rằng chất lượng tài sản và khoản vay là yếu tố quan trọng trong danh mục đầu tư của ngân hàng, bao gồm cả tài sản và nợ Vì vậy, các cơ quan quản lý ngân hàng có quyền quyết định về các danh mục đầu tư này.

2.3.1.2 Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (Markowitz - 1952)

Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại cho rằng các nhà đầu tư không thích rủi ro thường xây dựng danh mục đầu tư nhằm tối đa hóa lợi nhuận kỳ vọng dựa trên mức rủi ro thị trường nhất định, nhấn mạnh mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận Để giảm thiểu rủi ro, nhà đầu tư có thể hưởng lợi từ việc đa dạng hóa danh mục đầu tư Theo lý thuyết này, một biên giới hiệu quả có thể được thiết lập để đạt được lợi nhuận cao nhất với mức rủi ro thấp nhất.

Đầu tư vào các cổ phiếu đa dạng giúp giảm rủi ro cho danh mục đầu tư cá nhân, tương tự như việc hưởng lợi từ các danh mục đầu tư đa dạng hóa Việc nắm giữ nhiều cổ phiếu từ các công ty khác nhau ít rủi ro hơn so với việc chỉ tập trung vào một công ty duy nhất.

Lý thuyết này liên quan chặt chẽ đến nghiên cứu hiện tại, vì các ngân hàng (NH) tham gia quản lý danh mục cho vay và tài sản tài chính của khách hàng Để giảm thiểu rủi ro, các NH cần đa dạng hóa danh mục đầu tư của mình (Caprio, G).

Các ngân hàng hoạt động kinh doanh nhằm đảm bảo rằng mức độ tập trung của danh mục đầu tư không quá cao, không chỉ giữa các ngành mà còn theo địa lý và trong các doanh nghiệp cụ thể.

2.3.2 Tổng hợp một số nghiên cứu thực nghiệm trước

Chất lượng tài sản có tác động trực tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng, đặc biệt là tài sản cho vay và đầu tư, phụ thuộc vào hệ thống quản lý rủi ro Giá trị tài sản cho vay gắn liền với khả năng thanh khoản của tài sản thế chấp, trong khi tài sản đầu tư dựa vào giá trị thị trường Tài sản kém hiệu quả sẽ làm giảm khả năng sinh lời; nếu tỷ trọng tài sản này tăng lên trong tổng dư nợ, lợi nhuận sẽ giảm theo Ngược lại, các khoản vay chất lượng tốt được coi là nguồn thu nhập chính, có tác động tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng.

Nghiên cứu tác động của quản lý chất lượng tài sản đến giá trị cổ đông và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Jordan cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa chất lượng tài sản và hiệu quả tài chính Việc cải thiện quản lý tài sản không chỉ nâng cao giá trị cổ đông mà còn thúc đẩy khả năng sinh lời của các ngân hàng.

Từ năm 2001 đến 2012, nghiên cứu của Adnan (2012) chỉ ra rằng chất lượng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ngân hàng đa dạng hóa các khoản đầu tư nhằm đạt được hiệu quả hoạt động bền vững.

Với (Khalid, 2012) đã kết luận rằng tồn tại mối quan hệ tiêu cực giữa khả năng sinh lời và chất lượng tài sản

Theo (Yuqi Li, 2006) về mặt rủi ro, chất lượng tài sản kém là nguyên nhân chính dẫn đến khả năng sinh lời kém của các NH

Chất lượng tài sản của ngân hàng phụ thuộc vào mức độ rủi ro cụ thể, xu hướng nợ xấu và khả năng sinh lời ổn định của khách hàng vay, theo nghiên cứu của Maiti và Bidinger (2011).

Theo Swamy (2015), nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố quyết định chất lượng tài sản ngân hàng và khả năng sinh lời của ngân hàng bao gồm tác động của nợ xấu đến lợi nhuận của các ngân hàng tại các nước đang phát triển.

Theo (Etale, 2016), chất lượng tài sản thấp hơn hoặc các khoản nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của các NH

Còn đối với nghiên cứu của (Afriyie, 2013) tìm thấy mối tương quan thuận giữa tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) và nợ xấu (NPL)

Quan điểm của (Bhattarai, 2016): Mối quan hệ giữa khả năng sinh lời và các khoản nợ xấu không rõ ràng

Theo Adhikary (2006), chất lượng tài sản kém và các khoản cho vay không hiệu quả có thể dẫn đến sự phá sản của ngân hàng và gây ra suy thoái kinh tế nghiêm trọng.

Nghiên cứu của Abata (2014) chỉ ra rằng có sự liên kết giữa chất lượng tài sản ngân hàng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, trong khi không tìm thấy mối quan hệ giữa các khoản vay của ngân hàng và khả năng sinh lời của nó.

Theo nghiên cứu của Achou và Tenguh (2008), nợ xấu (NPL) có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng sinh lời của ngân hàng Vì vậy, việc thực hiện quản lý rủi ro tín dụng một cách thận trọng là rất quan trọng, nhằm bảo vệ tài sản của ngân hàng và đảm bảo quyền lợi cho các nhà đầu tư.

Mô hình nghiên cứu lý thuyết

Mô hình nghiên cứu lý thuyết

Kết luận chương 2

Chương này trình bày cơ sở lý thuyết phân tích ảnh hưởng của chất lượng tài sản đến lợi nhuận các ngân hàng TMCP tại Việt Nam Nó cũng lược khảo các phương pháp và kết quả nghiên cứu trước đây để làm rõ vấn đề Tuy nhiên, tác động của chất lượng tài sản đến lợi nhuận vẫn chưa có sự thống nhất, phụ thuộc vào thể chế, chính sách kinh tế của từng quốc gia và từng giai đoạn nghiên cứu cụ thể.

Chất lượng tài sản Lợi nhuận

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đo lường khái niệm

3.1.1 Biến số phụ thuộc (Profitability – Lợi nhuận)

Theo nghiên cứu của Bhattarai (2016) và Adebisi et al (2017), hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đo lường qua biến số khả năng sinh lời từ tài sản (ROA).

 ROA = Lợi nhuận / Tổng tài sản

3.1.2 Các biến số độc lập (Asset Quality- Chất lượng tài sản)

Căn cứ vào các nghiên cứu trước thì các biến số độc lập được đề xuất như sau:

 Nợ xấu (NPL) là 1 trong những chỉ tiêu đánh gíá chất lượng tài sàn hoặc mảng tín dụng được NH giải ngân theo nghiên cứu của (Nugroho, 2017)

 Nợ xấu (NPL) = Tổng nợ xấu / Tổng cho vay

Tuy nhiên, đối với nghiên cứu (Lucky & Nwosi, 2015), việc xác định chất lượng tài sản còn đuọc đo bằng:

 LLPTA= Tổng dự phòng rủi ro / Tổng tài sản

Để đánh giá chất lượng tài sản của ngân hàng, có thể sử dụng các chỉ số như LDR (Loan to Deposit Ratio) để đo lường thanh khoản và CAR (Capital Adequacy Ratio) để xác định tỷ lệ vốn tối đa cho vay trung và dài hạn.

 Loan Deposit Ratio (LDR) = Tổng khoản vay / Tổng tiền gửi

Theo nghiên cứu của Taswan (2010), tỷ lệ LDR được sử dụng để đánh giá tính thanh khoản của ngân hàng bằng cách so sánh lượng tín dụng cấp cho bên thứ ba với tổng số tiền gửi Tỷ lệ này càng cao cho thấy ngân hàng có khả năng sinh lợi tốt hơn, vì các khoản vay được luân chuyển hiệu quả, dẫn đến tăng trưởng thu nhập cho ngân hàng.

(Rahmadhani, L., & MAWARDI, 2011) Như vậy, có thể thấy hệ số LDR có ảnh hưởng tích cực đến tình hình hoạt động của NH

 CAR = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản có rủi ro >= 9%

Nghiên cứu của Sudiyatno (2010), Syaichu (2006) và Irianti (2013) chỉ ra rằng hệ số an toàn vốn (CAR) có tác động tích cực và đáng kể đến tỷ lệ hoàn vốn trên tài sản (ROA).

Nghiên cứu của Bourke (1989) chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa mức độ an toàn vốn và khả năng sinh lời của ngân hàng Cụ thể, tỷ lệ vốn cao hơn dẫn đến lợi nhuận cao hơn cho ngân hàng.

- Ngoài ra cũng theo (Indranarain Ramlall, 2009) và (Berger, 1995) cho rằng các

NH có tỷ lệ vốn cao có xu hướng kiếm được nhiều lợi nhuận hơn thông qua việc chuyển lợi thế an toàn thành lợi nhuận

- Với nghiên cứu của (Abebaw Kassie G and Depaack K, 2011) thì sức mạnh vốn có ảnh hưởng tích cực và chi phối đến lợi nhuận của các NH thương mại ở Ethiopia

3.1.3 Các biến số kiểm soát

 Bank size (Quy mô NH) = Log of Tổng tài sản

Tổng tài sản là chỉ số quan trọng để đánh giá quy mô và ảnh hưởng của quy mô trong các nền kinh tế Quy mô ngân hàng có thể được đo lường thông qua logarit của tổng tài sản ngân hàng, như được nêu trong nghiên cứu của Foos, D., Norden, L & Weber (2010).

Theo (Berger AN và cộng sự, 1997) đã phát hiện ra rằng NH lớn đạt được hiệu quả kinh tế theo quy mô

Nghiên cứu của Theo (Spathis CH, Kosmidou K, 2002) cho thấy trong giai đoạn 1990-1999, các ngân hàng lớn tại Hy Lạp hoạt động hiệu quả hơn so với các ngân hàng nhỏ.

Theo (Mamatzakis EC, 2003) nhận thấy rằng quy mô kinh tế ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời

Quy mô của một NH có thể xác định bằng tổng tài sản của nó Tổng tài sản cho biết

Ngân hàng (NH) có bao nhiêu tiền và đã đầu tư bao nhiêu vào các lĩnh vực sinh lợi là vấn đề quan trọng Các NH lớn hơn thường dự kiến sẽ hoạt động hiệu quả hơn nhờ vào lợi thế kinh tế theo quy mô, như đã được chỉ ra bởi Klapper và Love (2004).

Quy mô của ngân hàng ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của nó, với nghiên cứu của Davis (2012) chỉ ra mối quan hệ nghịch đảo giữa lợi nhuận ròng và quy mô ngân hàng cho vay doanh nghiệp nhỏ Kết quả cho thấy các ngân hàng nhỏ thường chấp nhận nhiều hình thức cho vay hơn, trong khi các ngân hàng lớn hơn có lợi thế cạnh tranh rõ rệt.

Do quy mô nhỏ, NH có khả năng tiếp cận các nguồn lực và thị trường tốt hơn, nhưng việc cho vay trở nên phức tạp hơn.

Theo (Molyneux, P., and Thorton, 1992), (Bikker, 2002) và (Goddard, J., Molyneux,

2004) nhận thấy quy mô có liên quan cùng chiều đến khả năng sinh lời

Có mối quan hệ tích cực được mong đợi giữa quy mô và lợi nhuận theo nghiên cứu của (Ramlall, 2009)

Các ngân hàng lớn sở hữu nhiều tài sản hơn, giúp họ duy trì hoạt động trong thời kỳ khủng hoảng công nghiệp, điều này đồng nghĩa với việc các khoản vay của họ có khả năng được hoàn trả cao hơn so với các ngân hàng nhỏ Nghiên cứu của Smirlock (2010) chỉ ra rằng có mối quan hệ trực tiếp giữa quy mô của ngân hàng và lợi nhuận mà ngân hàng đó tạo ra.

Theo nghiên cứu của Black (2001), tồn tại một mối quan hệ tiêu cực giữa lợi nhuận và quy mô của ngân hàng, đặc biệt khi xem xét quy mô và sự kết hợp sản phẩm.

Theo (Kosmidou, K., Pasiouras, F., Doumpos, M & Zopounidis, 2006) tìm thấy mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa giữa quy mô và khả năng sinh lời của một NH

Management Efficiency (Hiệu quả quản lý) = Tổng chi phí hoạt động / Tổng tài sản

Hiệu quả quản lý là yếu tố quyết định lợi nhuận của ngân hàng, có thể đo lường qua các tỷ lệ như tốc độ tăng trưởng cho vay, thu nhập và tổng tài sản Quản lý chi tiêu kém là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến khả năng sinh lời thấp.

Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả quản lý của ngân hàng Nghiên cứu của Ramlal (2009), Bourke (1989) và Molyneux (1992) chỉ ra rằng hiệu quả quản lý càng cao thì lợi nhuận của ngân hàng cũng sẽ tăng theo Do đó, có một mối quan hệ tích cực giữa hiệu quả và lợi nhuận của ngân hàng.

STT Ký hiệu Tên gọi Cách tính Kỳ vọng

Asset ( Hiệu quả sử dụng tài sản)

Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản

(Bhattarai, 2016) và (Adebisi et al.,

Tổng nợ xấu / Tổng cho vay

Tổng dự phòng rủi ro / Tổng tài sản

Chỉ số rủi ro thanh khoản

Tổng khoản vay / Tổng tiền gửi

Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản có rủi ro

2006) (Irianti, 2013) (Bourke, 1989) (Indranarain Ramlall, 2009) và (Berger, 1995) (Abebaw Kassie

Total Operating expense / Total Asset Tổng chi phí hoạt động / Tổng tài sản

2 BS Banksize Log of Tổng tài sản (+) (Berger AN và cộng sự, 1997) (Olayide, 2018) (Molyneux, P., and Thorton,

1992), (Bikker, 2002) (Goddard, J., Molyneux, 2004) (Spathis CH, Kosmidou K,

Mô hình nghiên cứu thực nghiệm

Phạm vi và dữ liệu nghiên cứu

- Đề tài nghiên cứu các NH đang niêm yết trên sàn HOSE, HNX, UPCOM

- Các dữ liệu nghiên cứu được lấy từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của các NH trên sàn HOSE, HNX, UPCOM giai đoạn 2010 – 2020.

Phương pháp ước lượng

Để làm rõ mối liên hệ giữa các biến số trong nghiên cứu, luận văn sẽ áp dụng các phương pháp ước lượng phù hợp với dữ liệu bảng Phương trình tổng quát sẽ được trình bày như sau:

ROAit = β0 + β1NPLit + β2LLPTAit + β3LDRit + β4CARit + β5MEit + β6BSit + eit

ROAit : Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của NH (i) tại năm (t)

NPLit : Nợ xấu của NH (i) tại năm (t).

LLPTAit: Tổng dự phòng rủi ro/Tổng tài sản của NH (i) tại năm (t).

LDRit: Tổng cho vay/Tổng tiền gửi của NH (i) tại năm (t).

CARit: Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản có rủi ro của NH (i) tại năm (t).

MEit: Tổng chi phí hoạt động/Tổng tài sản của NH (i) tại năm (t).

BSit: Quy mô của NH (i) tại năm (t)

Theo Badi H Baltagi (2008), mô hình dữ liệu bảng có ba phương pháp ước lượng chính là FE (Fixed Effect), RE (Random Effect) và Pooled OLS, trong đó FE và RE là phổ biến nhất Việc lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp phụ thuộc vào tác động của ui đối với biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình Để xác định mô hình phù hợp, nghiên cứu sẽ thực hiện các kiểm định như F-test, Hausman, kiểm định nhân tử Lagrange và kiểm định GMM.

Ý nghĩa của đề tài

Đề tài này sẽ bổ sung các kết quả thực nghiệm liên quan đến ảnh hưởng của chất lượng tài sản đến lợi nhuận của ngân hàng trong bối cảnh kinh tế hiện nay Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cơ sở cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định.

41 lý tham khảo thêm trong việc quản lý và kiểm soát chất lượng tài sản của NH nhằm đạt được mục đích tối đa hoá lợi nhuận của NH.

Kết luận chương 3

Trong chương này, nghiên cứu đã trình bày rõ ràng mô hình nghiên cứu, các giả thuyết liên quan và phương pháp nghiên cứu với các bước thực hiện cụ thể Bên cạnh đó, các biến trong mô hình cũng được định nghĩa và mô tả một cách chi tiết.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Phân tích thống kê mô tả các biến số định lượng

Phương pháp này được sử dụng để mô tả các đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập, giúp có cái nhìn tổng quan về mẫu nghiên cứu Kết quả cho thấy có 198 quan sát, với các biến trong mô hình nghiên cứu được tập trung mô tả Các thông số bao gồm giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc và biến độc lập trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2020.

Bảng 4.1 : Thống kê mô tả các biến Variable

Variable Obs Mean Std Dev Min Max

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 14

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là chỉ số quan trọng trong nghiên cứu, phản ánh khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam Theo dữ liệu, tỷ suất này đạt mức trung bình 0.9%, với mức cao nhất là 2.9% của ngân hàng TMCP Techombank vào năm 2020 và mức thấp nhất là 0% của ngân hàng TMCP Quốc Dân cùng năm Độ lệch chuẩn của ROA là 0.53%, cho thấy mức độ tập trung quanh giá trị trung bình là cao.

Mặc dù tốc độ tăng trưởng tổng tài sản của các ngân hàng đang gia tăng, nhưng hiệu quả khai thác tài sản và lợi nhuận vẫn chưa đạt được sự đồng nhất.

Hiện nay, ba ngân hàng có vốn Nhà nước là BIDV, Vietcombank và Vietinbank đang dẫn đầu về tổng tài sản, với mỗi ngân hàng đều vượt mốc một triệu tỷ đồng Tuy nhiên, hiệu quả khai thác lợi nhuận trên tổng tài sản của nhóm ngân hàng này không nằm trong TOP đầu của dữ liệu nghiên cứu.

Nhóm ngân hàng TMCP, mặc dù có tổng tài sản khiêm tốn hơn, nhưng lại chiếm ưu thế trong việc khai thác tài nguyên Techcombank là một ví dụ điển hình, khi sở hữu chỉ số ROA cao nhất trong nhóm khảo sát với 2.86% cho năm 2020 Điều này có nghĩa là với mỗi 100 đồng tài sản, cổ đông ngân hàng nhận được 2,86 đồng lợi nhuận, cho thấy sự cải thiện đáng kể so với mức 2.67% của năm trước.

VPBank đứng thứ hai về chỉ số ROA với 2.49% trong năm 2021, tức là mỗi 100 đồng lợi nhuận, ngân hàng này thu về 2.49 đồng ABC và MBB theo sát với ROA lần lượt đạt 1.73% và 1.74% Mặc dù bối cảnh chung khó khăn, ROA năm 2020 của một số ngân hàng vẫn cho thấy sự cải thiện so với năm 2019 Chỉ số ROA cao cho thấy ngân hàng có cấu trúc tài sản hợp lý và chính sách đầu tư hiệu quả, giúp nhà đầu tư đánh giá chính xác hơn về hiệu quả sử dụng tài sản trước khi đưa ra quyết định đầu tư.

Nhóm ngân hàng có chỉ số ROA từ 1% đến 2% cho thấy hoạt động kinh doanh hiệu quả, mang lại lợi nhuận cao Tuy nhiên, cần lưu ý rằng những hoạt động sinh lời quá cao thường đi kèm với những rủi ro lớn.

Một mức ROA thấp có thể chỉ ra một chính sách đầu tư hoặc cho vay không hiệu quả, cũng như chi phí hoạt động ngân hàng quá cao Chẳng hạn, Ngân hàng Quốc dân ghi nhận chỉ số ROA năm 2020 là 0%, tức là 100 đồng tài sản không mang lại lợi nhuận nào, giảm 0.05% so với năm 2019 Trong khi đó, Ngân hàng Kiên Long có chỉ số ROA năm 2020 đạt 0.22%.

44 Đồ thị 4.1: Chỉ số ROA của các NH TMCP từ năm 2010 đến năm 2020 Đơn vị tính : %

Nguồn: Tính toán từ BCTC của 18 ngân hàng TMCP niêm yết

Nợ xấu (NPL) là một chỉ số quan trọng trong quản lý rủi ro tín dụng, với tỷ lệ cao nhất đạt 11.7% và thấp nhất là 0.2% Giá trị trung bình của nợ xấu là 2%, trong khi độ biến động so với giá trị trung bình là 1.5%.

Bên cạnh lãi khủng, chỉ số ROA tăng vọt thì nhiều ngân hàng cũng bị nợ xấu tăng mạnh

Năm 2020, VPBank ghi nhận tổng nợ xấu cao nhất trong nhóm nghiên cứu, không giảm so với năm 2019 với khoảng 9.900 tỉ đồng Ngân hàng đã dành hơn 4.800 tỉ đồng cho dự phòng rủi ro tín dụng, nhưng vẫn đạt lãi sau thuế vượt 10.000 tỉ đồng.

Năm 2020, Techcombank đạt lợi nhuận hàng chục ngàn tỉ đồng, trong khi tỷ lệ nợ xấu chỉ khoảng 0.47%, thấp nhất trong nhóm nghiên cứu Ngân hàng này đã trích lập hơn 2.600 tỉ đồng để dự phòng rủi ro tín dụng.

Vietcombank, một trong những ngân hàng lớn, đã trích lập gần 20 tỷ đồng cho dự phòng rủi ro tín dụng Mặc dù chất lượng nợ vay có dấu hiệu suy giảm, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng vẫn ở mức 0.64%, thấp hơn so với mức trung bình của ngành.

Theo báo cáo chiến lược mới từ SSI Research, nợ xấu trong ngành ngân hàng dự kiến sẽ tăng cao hơn mức dự đoán, ảnh hưởng tiêu cực đến triển vọng lợi nhuận Chỉ số nợ xấu của các ngân hàng thương mại cổ phần từ năm 2010 đến 2020 cho thấy xu hướng đáng lo ngại.

Nguồn: Tính toán từ BCTC của 18 ngân hàng TMCP niêm yết

Tổng dự phòng rủi ro trên tổng tài sản (LLPTA) phản ánh rủi ro tín dụng với mức cao nhất là 4% và thấp nhất là 0.013% Giá trị trung bình của chỉ số này đạt 1.1%, với độ biến động so với giá trị trung bình là 0.05%.

Dự phòng rủi ro tín dụng là phương pháp mà các ngân hàng áp dụng để bù đắp tổn thất do rủi ro tín dụng gây ra, được xem như "của để dành" của ngân hàng Khoản tiền này được trích lập nhằm dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra khi khách hàng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết.

Phân tích ma trận hệ số tương quan và lựa chọn mô hình

4.2.1 Phân tích ma trận hệ số tương quan

Phân tích tương quan giữa các biến giúp xem xét mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, và kết quả thu được đóng vai trò là bước đánh giá ban đầu của mô hình Nếu các biến độc lập có mối tương quan cao, đây có thể là dấu hiệu nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến, do đó cần tiến hành kiểm tra đa cộng tuyến trong trường hợp này.

Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan

Biến ROA NPL LLPTA LDR CAR ME BS

ABB ACB BID CTG EIB HDB KLB MBB NABNVB SCB SGB SHB STB TCB TBP VCB VPB

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 14

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các biến độc lập có mối quan hệ tương quan với biến phụ thuộc Cụ thể, biến NPL và LLPTA có mối tương quan ngược chiều với ROA, với tỷ lệ lần lượt là 12.96% và 11.23% Trong khi đó, các biến độc lập khác lại có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc.

4.2.2 Lựa chọn mô hình Đề xem tác động của chất lượng tài sản ảnh huởng đến lợi nhuận của các NH TMCP niêm yết Việt Nam thông qua các biến phụ thuộc và độc lập, đảm bảo các uớc lượng mô hình hồi quy có tính chính xác, lựa chọn biến phù hợp tác giả sử dụng các mô hình nghiên cứu thực nghiệm gồm POLS, FEM, REM để thực hiện mục tiêu nghiên cứu

Bảng 4.3: Mô hình nghiên cứu POLS, FEM, REM

Hausman test chi2(6) = 18.61 Prob>chi2 = 0.0049

Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 14 cho thấy, khi ước tính POLS với giả thiết Ho thông qua kiểm định F-test, p-value đạt 0.0000, nhỏ hơn 1%, cho thấy xác suất rất thấp để chấp nhận giả thiết này, do đó chúng ta bác bỏ giả thiết Ho.

Trong trường hợp này, có sự khác biệt giữa các chủ thể và việc tôn trọng sự khác biệt đó là cần thiết Do đó, mô hình FEM được xem là lựa chọn ưu việt hơn so với POLS Để xác định giữa REM và POLS, kiểm định Breusch và Pagan đã được thực hiện với kết quả p-value = 0.0000, cho thấy mức ý nghĩa 1% và xác suất nhỏ, từ đó bác bỏ giả thuyết H0: không có sự khác biệt Vì vậy, mô hình REM sẽ là lựa chọn tốt hơn POLS trong trường hợp này.

Dùng kiểm định Hausman test để lựa chọn FEM và REM Kết quả thu được p-value

=0.0049, với mức ý nghĩa 1%, nên bác bỏ giả thiết Ho : sự khác biệt không có tính hệ thống Do đó, trong trường hợp này mô hình FEM tốt hơn REM

Kết luận, sau khi so sánh ba mô hình, chúng tôi đã quyết định lựa chọn mô hình FEM Do đó, các kiểm định tiếp theo sẽ được thực hiện dựa trên kết quả thu được từ mô hình FEM.

Kiểm định mô hình nghiên cứu

Kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến và tương quan phụ thuộc chéo là vấn đề quan trọng trong nghiên cứu vĩ mô Để nâng cao độ tin cậy của mô hình, cần ước tính các yếu tố như sự phụ thuộc chéo, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, ngay cả khi làm việc với dữ liệu bảng nhỏ.

4.3.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Tác giả đã kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) Nếu VIF lớn hơn 2, điều này cho thấy có dấu hiệu của đa cộng tuyến, và nếu VIF vượt quá 10, thì chắc chắn có đa cộng tuyến xảy ra Khi đó, sai số chuẩn của hệ số sẽ tăng lên, làm cho khoảng tin cậy mở rộng và các thống kê trở nên kém có ý nghĩa Hệ ước lượng sẽ không còn chính xác, dẫn đến khả năng không bác bỏ được giả thuyết "không", điều này có thể dẫn đến kết luận sai lệch.

Bảng 4.4 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 14

VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng theo (Gujarati, 2003)

4.3.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Phương sai của sai số thay đổi ảnh hưởng đến độ tin cậy của các ước lượng hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng, làm cho các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Điều này có thể dẫn đến ngộ nhận về sự có ý nghĩa của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, khiến cho kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương không còn hiệu quả Để khắc phục vấn đề này, cần tiến hành kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định Modified Wald, với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kết quả kiểm định Modified Wald là 0.0000 < 1% nên bác bỏ giả thuyết H0  Điều này chứng tỏ có hiện tượng phương sai thay đổi

4.3.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Mối quan hệ tương quan giữa các sai số có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các ước lượng từ phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng Điều này dẫn đến việc các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Nghiên cứu này thực hiện kiểm định giả thuyết không có tự tương quan trên dữ liệu bảng, với giả thuyết H0 là không có hiện tượng tự tương quan.

Kết quả kiểm định Wooldridge là 0.0000 < 1% xác suất nhỏ nên bác bỏ giả thuyết

Ho : không có hiện tượng tự tương quan Vậy mô hình có hiện tượng tự tương quan

4.3.4 Kiểm định Peasaran test Để kiểm tra sự phụ thuộc chéo giữa các chủ thể, kiểm định Pesaran’s test Tầm quan trọng của tương quan phụ thuộc chéo là nó có thể gây ra kết quả thiên lệch Kiểm định Pesaran’s test với giả thiết Ho: không có sự phụ thuộc các đơn vị chéo

Kết quả pr = 0.5252 > 1%, xác suất lớn Chấp nhận Ho Vậy giữa các NH không có sự chia sẻ các vấn đề về thể chế, chính sách, quy mô

Trong mô hình có phương sai sai số thay đổi, không tồn tại sự phụ thuộc chéo, nhưng lại có tự tương quan Việc bỏ qua yếu tố này sẽ ảnh hưởng đến kết quả thống kê.

Bảng 4.5 Tóm tắt kết quả kiểm định Tên kiểm định Lựa chọn Đối với mô hình ROA Kết quả

Hausman test FEM-REM Pro>chi2 = 0.0049 FEM

Breusch and Pagan POLS-REM Pro>chibar2 = 0.0000 REM

F-test POLS-FEM Pro>F = 0.0000 FEM

Heteroskedasticity Pro>chi = 0.0000 Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Lagram-Multiplier test for serial correlation

Pro>F = 0.0000 Có hiện tượng tự tương quan

Pesaran CD test Pr = 0.5252 Không có sự phụ thuộc giữa các đơn vị chéo

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 14

4.3.5 Kiểm định hiện tượng nội sinh

Kết quả kiểm định cho thấy mức ý nghĩa là 0.0000 (nhỏ hơn 1%), nên mô hình nghiên cứu bị hiện tượng nội sinh với mức ý nghĩa 1%

Chất lượng tài sản có ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết, như đã được nhiều nghiên cứu chỉ ra Hầu hết các nghiên cứu này áp dụng dữ liệu bảng và sử dụng mô hình tác động cố định (FEM) cùng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), sau đó kiểm định bằng Hausman test Mặc dù đã giảm thiểu hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, nhưng vấn đề nội sinh vẫn tồn tại do ảnh hưởng của chất lượng tài sản lên lợi nhuận là hai chiều Phương pháp GMM có thể là giải pháp hiệu quả để khắc phục những tồn tại này, với điều kiện rằng các biến công cụ không tương quan với phần dư của mô hình Mô hình được coi là không phù hợp nếu tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, và được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.

 Giả thiết: Ho: Các hệ số hồi quy đều bằng 0

 H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0

Bảng 4.6: Kiểm định mô hình GMM

ROA Hệ số hồi quy P>|z|

ROA Hệ số hồi quy P>|z|

Kiểm định Sargan chi2(10) = 15.91 Prob > chi2 = 0.102

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 14

Kết quả phân tích cho thấy mô hình đạt mức ý nghĩa thống kê 0.000, thấp hơn 1%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 và khẳng định rằng mô hình là phù hợp Kiểm định Arellano-Bond AR(2) cho giá trị 0.143, lớn hơn 10%, cho phép chấp nhận giả thuyết H0, chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số, cho thấy mô hình khá tốt Đồng thời, kết quả kiểm định Sargan với giá trị 0.102, cũng lớn hơn 10%, cho phép chấp nhận giả thuyết H0, xác nhận rằng biến công cụ không tương quan với sai số của mô hình, chứng minh rằng kết quả phân tích theo phương pháp GMM là phù hợp.

Vậy, kết quả mô hình nghiên cứu có phương trình như sau:

ROA it = -0.0710179 - 0.1193014 NPL it - 0.1518097 LLPTA it + 0.0051416 LDR it + 0.0003625 CAR it + 0.4414334 ME it + 0.0020501 BS it + ε it

Kết quả nghiên cứu của các biến và thảo luận:

Biến NPL, được tính bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay, có hệ số hồi quy âm, phù hợp với nghiên cứu của Nugroho (2017) với độ tin cậy 95% đối với biến phụ thuộc ROA Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu nợ xấu tăng 1%, giá trị trung bình của ROA sẽ giảm 11,93% Quản lý nợ xấu (hay quản lý rủi ro tín dụng) đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, và việc quản lý kém sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận Do đó, các nhà quản lý ngân hàng cần có cái nhìn đúng đắn về quản lý nợ xấu và thiết lập quy chế để giảm tình trạng nợ xấu.

Biến LLPTA, được tính bằng tổng dự phòng rủi ro chia cho tổng tài sản, cho thấy mối quan hệ ngược chiều với ROA và có ý nghĩa thống kê 1% Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu hệ số LLPTA tăng 1%, giá trị trung bình của ROA sẽ giảm 15,18% Khi ngân hàng phải lập dự phòng rủi ro tín dụng do nợ xấu, chi phí này sẽ làm tăng tổng chi phí, dẫn đến giảm lợi nhuận.

Chỉ số thanh khoản (LDR) được tính bằng tổng khoản vay chia tổng khoản gửi, với hệ số hồi quy dương và mức ý nghĩa thống kê 1% Khi LDR tăng 1%, giá trị bình quân của ROA tăng 0.5% Các ngân hàng TMCP Việt Nam thường có LDR tiệm cận gần 100%, vượt mức khuyến nghị 85% theo thông tư 22/2019/TT-NHNN Việc lưu thông dòng vốn huy động qua tín dụng mang lại lợi nhuận cao cho ngân hàng, cho thấy chỉ số LDR cao đồng nghĩa với sự phát triển mạnh mẽ của tín dụng và hiệu quả kinh doanh tốt hơn.

Hệ số an toàn (CAR) có tác động tích cực đến chỉ số ROA, với mức ý nghĩa thống kê 1% Cụ thể, khi CAR tăng 1%, giá trị trung bình ROA sẽ tăng 0.03% Điều này cho thấy rằng ngân hàng có CAR cao sẽ hoạt động lành mạnh hơn CAR được xem như lớp phòng vệ đảm bảo sự an toàn trong hoạt động ngân hàng, và nếu ngân hàng hoạt động hiệu quả, khả năng phòng vệ vững chắc sẽ góp phần tăng cường lợi nhuận.

Quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến ROA với mức ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy rằng khi quy mô ngân hàng tăng 1%, ROA sẽ tăng 0.2% Điều này phản ánh thực tế rằng các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam như BIDV, Vietinbank, và VCB sẽ gia tăng lợi nhuận khi mở rộng quy mô và tài sản Các ngân hàng lớn có lợi thế kinh tế nhờ việc chia sẻ chi phí cố định cho khối lượng giao dịch lớn Để tối ưu hóa lợi nhuận, các ngân hàng cần tăng vốn để mở rộng hoạt động, đồng thời quản lý chi phí hiệu quả và đầu tư vào công nghệ mới để nâng cao chất lượng dịch vụ.

Chỉ số ME, được tính bằng tổng chi phí hoạt động chia cho tổng tài sản, có ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 1% Khi chỉ số ME tăng 1%, ROA sẽ tăng 44% với mức ý nghĩa 1% Do đó, bên cạnh việc mở rộng quy mô và đầu tư vào nâng cấp chất lượng dịch vụ cũng như cơ sở vật chất, các doanh nghiệp cần chú trọng kiểm soát chi phí và tận dụng nguồn lực có sẵn để gia tăng lợi nhuận.

Bảng 4.7 Tổng kết kết quả mô hình hồi quy ROA

Mô hình Pooled OLS FEM REM GMM

Biến ROA ROA ROA ROA

Nguồn: kết quả từ phần mềm Stata 14

Kết luận chương 4

Trong chương 4, tác giả phân tích mô hình nghiên cứu tác động của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại cổ phần (NH TMCP) Việt Nam niêm yết trong giai đoạn 2010-2020 Qua các hệ số hồi quy, tác giả xác định rằng chất lượng tài sản không có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của các NH TMCP niêm yết Đồng thời, tác giả cũng so sánh với các nghiên cứu trước đó Kết quả nghiên cứu trong chương này sẽ là cơ sở vững chắc cho việc đề xuất giải pháp trong chương 5.