Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên 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 ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu định lượng nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2024. Trước tiên, tác giả tiến hành thống kê mô tả để cung cấp cái nhìn tổng quan về các biến trong mô hình. Tiếp theo, các kiểm định như ma trận tương quan, kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định Hausman, kiểm định phương sai thay đổi (Breusch-Pagan), kiểm định tự tương quan (Wooldridge), và phương pháp FGLS được áp dụng để đảm bảo tính phù hợp và độ tin cậy của mô hình hồi quy. Cuối cùng, kết quả hồi quy được diễn giải, đối chiếu với các lý thuyết nền tảng và nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, từ đó đưa ra những nhận định cụ thể về mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của từng biến độc lập đến NIM.

4.1 Tổng quan hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2024

Giai đoạn 2014 – 2024 chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ nhưng cũng đầy biến động của hệ thống Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng và sự chuyển đổi của nền kinh tế số, các ngân hàng Việt Nam đã không ngừng mở rộng quy mô, hiện đại hóa hệ thống công nghệ và tái cơ cấu tài chính nhằm đáp ứng yêu cầu phát triển bền vững và gia tăng khả năng sinh lời.

Về quy mô tổng tài sản, qua quan sát biểu đồ 4.1, có thể thấy tổng tài sản tăng đều qua các năm, phản ánh sự mở rộng hoạt động và khả năng tài trợ vốn ngày càng lớn của hệ thống ngân hàng. Giai đoạn 2014 – 2017, quy mô tổng tài sản tăng trưởng với tốc độ ổn định. Từ năm 2018 đến 2020, tốc độ tăng bắt đầu cải thiện rõ rệt, cho thấy các ngân hàng đã đẩy mạnh cho vay, mở rộng mạng lưới hoạt động và cải thiện năng lực tài chính. Đặc biệt, trong giai đoạn 2021 – 2024, tổng tài sản có bước nhảy vọt đáng kể, phản ánh sự phục hồi mạnh mẽ sau đại dịch COVID-19 và quá trình tái cơ cấu tài chính hiệu quả. Đến năm 2024, tổng tài sản của hệ thống ngân hàng đạt mức cao nhất trong toàn kỳ, cho thấy xu hướng phát triển bền vững, khả năng đáp ứng tốt hơn nhu cầu vốn của nền kinh tế, đồng thời khẳng định vai trò ngày càng lớn của khối ngân hàng trong hệ thống tài chính Việt Nam.

• Biểu đồ 4.1. Biến động quy mô tổng tài sản của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Về hoạt động tín dụng, dữ liệu trong biểu đồ 4.2 cho thấy tổng dư nợ tín dụng tăng liên tục qua các năm, phản ánh quá trình mở rộng hoạt động tín dụng nhằm đáp ứng nhu cầu vốn cho nền kinh tế. Giai đoạn 2014 – 2017, tốc độ tăng trưởng tương đối ổn định, phù hợp với định hướng kiểm soát chất lượng tín dụng sau giai đoạn tái cơ cấu hệ thống. Từ năm 2018 trở đi, dư nợ tín dụng tăng mạnh hơn, đặc biệt rõ rệt trong giai đoạn 2021 – 2024 khi nền kinh tế phục hồi mạnh mẽ sau đại dịch COVID-19 và các chính sách tiền tệ mở rộng được áp dụng. Tốc độ tăng trưởng ấn tượng trong các năm gần đây cho thấy vai trò then chốt của tín dụng trong việc duy trì tăng trưởng kinh tế, đồng thời phản ánh năng lực mở rộng hoạt động cho vay của các ngân hàng. Tuy nhiên, mức tăng này cũng đặt ra yêu cầu ngày càng cao về kiểm soát rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng cho vay và tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn để đảm bảo biên lợi nhuận ổn định trong dài hạn.

• Biểu đồ 4.2. Biến động dư nợ tín dụng của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Về cơ cấu thu nhập, có thể thấy, thu nhập lãi thuần vẫn giữ vai trò chủ đạo trong cơ cấu thu nhập của hệ thống ngân hàng, và có xu hướng tăng mạnh qua từng năm. Từ năm 2014 đến 2024, thu nhập lãi thuần đã tăng hơn 5 lần, phản ánh hoạt động tín dụng tiếp tục là trụ cột sinh lời chính của Ngân hàng Thương mại. Trong khi đó, thu nhập ngoài lãi cũng tăng trưởng đáng kể, đặc biệt từ sau năm 2018 trở đi. Điều này cho thấy các ngân hàng đã từng bước đa dạng hóa nguồn thu bằng cách mở rộng dịch vụ tài chính ngoài tín dụng như bancassurance, giao dịch ngoại hối, dịch vụ thanh toán và tư vấn tài chính. Tỷ trọng thu nhập ngoài lãi tuy vẫn nhỏ hơn nhiều so với thu nhập lãi thuần, nhưng mức tăng ổn định và rõ rệt cho thấy xu hướng giảm dần sự phụ thuộc vào lãi cho vay, hướng đến mô hình ngân hàng hiện đại, đa dạng hóa hoạt động, giảm thiểu rủi ro từ hoạt động tín dụng truyền thống. Sự tăng trưởng đồng thời của cả hai nguồn thu nhập cũng phản ánh hiệu quả mở rộng hoạt động kinh doanh và khả năng thích ứng của hệ thống ngân hàng với điều kiện thị trường thay đổi nhanh chóng trong giai đoạn 2014 – 2024.

• Biểu đồ 4.3. Biến động cơ cấu thu nhập của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Về chi phí hoạt động, biểu đồ 4.4 cho thấy chi phí hoạt động liên tục tăng qua các năm, phản ánh quá trình mở rộng quy mô, đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ, phát triển sản phẩm dịch vụ và nâng cao năng lực quản trị tại các ngân hàng. Giai đoạn 2014 – 2017, mức tăng chi phí hoạt động tương đối đều và ổn định. Từ năm 2018 trở đi, chi phí bắt đầu tăng nhanh hơn, đặc biệt rõ nét trong giai đoạn 2021 – 2024. Điều này có thể xuất phát từ nhu cầu hiện đại hóa hệ thống ngân hàng số, đầu tư vào nguồn nhân lực chất lượng cao, cũng như chi phí mở rộng mạng lưới dịch vụ và tuân thủ các quy định an toàn vốn theo Basel II/III. Dù chi phí hoạt động tăng là xu hướng tất yếu trong quá trình phát triển, tuy nhiên, việc kiểm soát tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản hoặc trên tổng thu nhập vẫn là thách thức lớn đối với các ngân hàng, nhất là trong bối cảnh cạnh tranh cao và biên lợi nhuận lãi (NIM) có xu hướng thu hẹp. Điều này đặt ra yêu cầu cần tối ưu hóa chi phí, nâng cao hiệu quả vận hành và ứng dụng công nghệ số để giữ vững hiệu quả hoạt động tài chính trong dài hạn.

• Biểu đồ 4.4. Biến động chi phí hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Về tỷ lệ NIM, biểu đồ 4.5 cho thấy các ngân hàng đã cải thiện hiệu quả sử dụng vốn và tối ưu hóa chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất huy động. Cụ thể, từ mức khoảng 0,6 vào năm 2014, NIM tăng ổn định đến đỉnh điểm vào năm 2022 với mức gần 0,85. Giai đoạn này trùng khớp với thời kỳ các ngân hàng đẩy mạnh cho vay bán lẻ, cải thiện quản trị rủi ro và kiểm soát tốt chi phí vốn. Tuy nhiên, từ năm 2023, NIM bắt đầu giảm nhẹ, phản ánh áp lực từ việc lãi suất đầu vào gia tăng, tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn sụt giảm, và cạnh tranh tín dụng trở nên gay gắt hơn. Ngoài ra, các chính sách điều hành lãi suất linh hoạt của Ngân hàng Nhà nước cũng có thể đã tác động đến biên lợi nhuận của hoạt động tín dụng. Nhìn chung, biểu đồ cho thấy NIM là chỉ số nhạy cảm với các yếu tố thị trường và cấu trúc nội tại của ngân hàng. Mặc dù có xu hướng cải thiện trong giai đoạn đầu, nhưng những biến động gần đây nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm soát chi phí vốn, nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản và đa dạng hóa nguồn thu để duy trì biên lợi nhuận ổn định.

• Biểu đồ 4.5. Biến động chi phí hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Giai đoạn 2014 – 2024 là giai đoạn phát triển nhanh nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức về hiệu quả sử dụng tài sản, chi phí vốn, kiểm soát rủi ro và đa dạng hóa thu nhập đối với các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Việc đánh giá các yếu tố tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) không chỉ giúp nhận diện rõ hơn hiệu quả hoạt động tín dụng, mà còn là cơ sở quan trọng để hoạch định chiến lược tài chính và cải thiện khả năng cạnh tranh dài hạn của hệ thống ngân hàng.

4.2 Thống kê mô tả Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, thống kê mô tả được thực hiện nhằm cung cấp cái nhìn tổng quát về đặc điểm phân phối của các biến trong mô hình nghiên cứu. Bảng 4.1 trình bày các chỉ tiêu thống kê cơ bản như số lượng quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất (GTNN) và giá trị lớn nhất (GTLN) của các biến được sử dụng trong mô hình, bao gồm cả biến phụ thuộc (NIM) và các biến độc lập đại diện cho các yếu tố nội tại của ngân hàng.

• Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả

Biến phụ thuộc – NIM (Net Interest Margin): Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên có giá trị trung bình là 2,80%, với độ lệch chuẩn 1,13%. Giá trị tối thiểu là -1,50% (Ngân hàng TMCP Quốc Dân năm 2024) và tối đa là 8,13% (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng năm 2019), cho thấy có sự biến động đáng kể giữa các ngân hàng và theo thời gian. Sự xuất hiện của giá trị âm cho thấy một số ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra biên lợi nhuận từ hoạt động tín dụng trong một số giai đoạn.

ROA (Return on Assets): ROA trung bình là 0,95%, cho thấy hiệu suất sinh lời trên tổng tài sản của các ngân hàng nhìn chung còn khá khiêm tốn. Giá trị âm tối thiểu là -4,33% của Ngân hàng TMCP Quốc Dân năm 2024 cho thấy năm 2024, ngân hàng này hoạt động kém hiệu quả, thua lỗ.

LLP (Loan Loss Provision Ratio): Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị trung bình là -1,38% và độ lệch chuẩn thấp (0,46%), cho thấy mức trích lập dự phòng tương đối ổn định giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu. Giá trị trung bình mang dấu âm phản ánh tác động làm giảm lợi nhuận từ hoạt động tín dụng, đồng thời cho thấy xu hướng thận trọng trong việc phòng ngừa rủi ro tín dụng của các ngân hàng. Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

NII (Non-interest Income Ratio): Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi có trung bình là 20,71%, nhưng độ lệch chuẩn tương đối lớn (10,18%) và biên dao động rộng (từ -21,06% đến 50,66%). Điều này phản ánh sự khác biệt đáng kể trong chiến lược đa dạng hóa nguồn thu giữa các ngân hàng.

LOAN (Loans to Total Assets): Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản trung bình đạt 61,69%, cho thấy phần lớn tài sản ngân hàng được phân bổ vào hoạt động tín dụng. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn 9,56% và mức tối thiểu 22,52% cho thấy có sự phân hóa lớn giữa các ngân hàng về mức độ tập trung vào cho vay.

ETA (Equity to Total Assets): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có trung bình là 8,77%, dao động từ 4,06% đến 22,02%, cho thấy một số ngân hàng có cấu trúc vốn tự chủ mạnh hơn nhiều so với mặt bằng chung, qua đó có thể ảnh hưởng đến chi phí vốn và NIM.

OPEX (Operating Expenses to Total Assets): Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản có giá trị trung bình là 1,65%, với độ lệch chuẩn thấp ở mức 0,45%, cho thấy mức chi phí hoạt động của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu nhìn chung khá đồng đều. Tuy nhiên, khoảng dao động từ giá trị nhỏ nhất đến lớn nhất vẫn cho thấy sự khác biệt về hiệu quả quản lý chi phí giữa các ngân hàng. Cụ thể, một số ngân hàng có tỷ lệ chi phí hoạt động cao gấp nhiều lần so với các ngân hàng vận hành hiệu quả, phản ánh sự khác nhau trong chiến lược vận hành, mức độ ứng dụng công nghệ và quy mô tổ chức.

IP (Implicit Profit – Lãi ngầm): Lãi ngầm có trung bình là 0,45%, tuy nhỏ nhưng có vai trò nhất định trong cấu trúc thu nhập. Biến này dao động trong khoảng từ -2,78% đến 2,40%, phản ánh sự khác biệt trong cơ cấu và chính sách ghi nhận thu nhập giữa các ngân hàng.

4.3 Ma trận tương quan

Để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, ma trận tương quan được sử dụng nhằm xác định mức độ liên kết giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc (NIM). Phân tích này giúp sàng lọc các biến có tương quan quá cao, nhằm hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến – một trong những vấn đề thường gặp trong hồi quy tuyến tính đa biến (Gujarati & Porter, 2009).

• Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

ROA (Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản) có tương quan dương mạnh với NIM (hệ số = 0,7598), phản ánh rằng ngân hàng có khả năng sinh lời cao thường đi kèm với biên lãi ròng cao. Mối quan hệ này phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu trước như của Angbazo (1997) và Nguyễn Kim Chi & Nguyễn Thị Minh Ngọc (2022), khẳng định hiệu quả sử dụng tài sản góp phần cải thiện lợi nhuận từ lãi thuần.

OPEX (Chi phí hoạt động) cũng có mối tương quan dương khá mạnh với NIM (hệ số = 0,5690), cho thấy rằng trong một số trường hợp, ngân hàng sẵn sàng tăng chi phí để đầu tư vào công nghệ, nhân sự, nhằm nâng cao hiệu quả cho vay, từ đó cải thiện biên lãi. Tuy nhiên, mối quan hệ này cần được xem xét thêm qua hồi quy, vì chi phí tăng không phải lúc nào cũng đi kèm với hiệu quả sinh lời cao.

ETA (Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản) có tương quan dương với NIM (0,4325), ngụ ý rằng ngân hàng có nguồn vốn tự có mạnh có thể giảm chi phí huy động vốn, từ đó duy trì biên lãi cao hơn – điều này phù hợp với lý thuyết chi phí vốn (Modigliani & Miller, 1958).

LOAN (Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản) và IP (Lãi ngầm) đều có mức tương quan dương trung bình với NIM (lần lượt là 0,2207 và 0,2424), phản ánh vai trò của hoạt động cho vay và các khoản thu gián tiếp trong cơ cấu lợi nhuận ngân hàng.

NII (Thu nhập ngoài lãi) có tương quan rất thấp và âm với NIM (-0,0101), cho thấy sự phân tách rõ ràng giữa thu nhập từ lãi và ngoài lãi. Điều này cũng khẳng định rằng tăng thu nhập ngoài lãi không đồng nghĩa với tăng NIM.

LLP (Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng) có tương quan âm nhẹ với NIM (-0,1021), gợi ý rằng khi ngân hàng phải trích lập dự phòng lớn thì biên lãi bị ảnh hưởng tiêu cực – điều phù hợp với nghiên cứu của Angbazo (1997).

Phần lớn hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nằm dưới ngưỡng 0,8, cho thấy chưa có dấu hiệu nghiêm trọng của hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên, một vài cặp biến có tương quan tương đối cao (chẳng hạn ROA và NIM = 0,7598; NII và IP = 0,6526), cần được kiểm tra thêm qua hệ số VIF trong phần phân tích hồi quy để đảm bảo độ tin cậy cho mô hình ước lượng.

4.4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Trong nghiên cứu định lượng, hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình hồi quy có mối tương quan tuyến tính cao với nhau, làm ảnh hưởng đến tính ổn định và độ tin cậy của các hệ số ước lượng. Để kiểm tra vấn đề này, chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng. Theo chuẩn mực phổ biến trong nghiên cứu kinh tế lượng (Gujarati & Porter, 2009), nếu VIF > 10, hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng có thể xảy ra; ngược lại, VIF < 5 được xem là an toàn và có thể chấp nhận được.

• Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Bảng 4.3 cho thấy tất cả các biến độc lập trong mô hình đều có VIF < 2,1, với giá trị cao nhất thuộc về biến IP (Lãi ngầm) là 2,04, và thấp nhất là LOAN với VIF chỉ 1,08. Điều này cho thấy các biến không có hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể. VIF trung bình là 1,47, thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 5 hoặc 10. Điều này cho thấy mô hình có cấu trúc ổn định, không bị ảnh hưởng bởi mối quan hệ tuyến tính mạnh giữa các biến độc lập. Việc các biến có VIF thấp phản ánh rằng mỗi biến đều mang thông tin riêng biệt, không trùng lặp nhiều với các biến khác, từ đó giúp tăng độ chính xác cho quá trình ước lượng hồi quy.

Kết quả kiểm định cho thấy không có bằng chứng về hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình nghiên cứu. Do đó, các biến độc lập được giữ nguyên để đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính tiếp theo.

4.5 Lựa chọn mô hình phù hợp

Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với hai mô hình chủ đạo: Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM). Đây là hai kỹ thuật phân tích phổ biến trong nghiên cứu dữ liệu bảng, cho phép xem xét sự biến động của các biến theo cả chiều không gian (giữa các ngân hàng) và chiều thời gian (qua các năm). Trong đó, FEM giúp kiểm soát các đặc điểm riêng biệt không đổi theo thời gian của từng ngân hàng bằng cách đưa chúng vào mô hình dưới dạng các hằng số riêng biệt, nhằm loại trừ sai lệch do các yếu tố không quan sát được. Ngược lại, REM giả định rằng những đặc điểm này là ngẫu nhiên và không có mối tương quan với các biến giải thích, qua đó tận dụng được nhiều thông tin hơn trong dữ liệu và mang lại hiệu quả ước lượng cao nếu giả định này được thỏa mãn.

• Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình FEM, REM Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Đối với mô hình FEM, ROA có tác động dương và có ý nghĩa thống kê (p < 0,01) với hệ số 0,908. Điều này cho thấy các ngân hàng có hiệu quả sử dụng tài sản cao hơn thì có khả năng đạt được NIM cao hơn. LLP có ảnh hưởng âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, với hệ số -0,147. Điều này hàm ý rằng việc trích lập dự phòng nhiều hơn sẽ làm giảm biên lãi thuần. NII có ảnh hưởng âm rất mạnh và có ý nghĩa cao (p < 0,01). Khi tỷ trọng thu nhập ngoài lãi tăng lên, NIM có xu hướng giảm nhẹ. LOAN có tác động dương và có ý nghĩa thống kê (p < 0,01), với hệ số 0,00926, cho thấy việc tăng tỷ lệ cho vay có thể giúp cải thiện NIM nếu được quản lý hiệu quả. ETA có hệ số dương (0,0161) nhưng không có ý nghĩa thống kê, cho thấy tác động chưa rõ ràng trong mô hình FEM. OPEX có tác động dương và có ý nghĩa thống kê (p < 0,01), với hệ số khá cao (0,834). Điều này có thể phản ánh rằng chi phí hoạt động cao đi kèm với đầu tư vào năng lực vận hành tốt hơn, góp phần nâng cao NIM. IP không có ý nghĩa thống kê, với hệ số – 0,0255, cho thấy yếu tố này chưa có vai trò nổi bật trong mô hình FEM.

Đối với mô hình REM, ROA có hệ số cao hơn FEM (0,943) và có ý nghĩa thống kê (p < 0,01), khẳng định tầm quan trọng của hiệu quả sử dụng tài sản trong việc nâng cao biên lãi. LLP có tác động âm mạnh hơn mô hình FEM, với hệ số -0,210 và ý nghĩa ở mức 1%. Điều này cho thấy mức trích lập dự phòng càng cao thì NIM càng bị ảnh hưởng tiêu cực rõ rệt. NII ở mô hình REM có kết quả tương tự FEM, có tác động âm và có ý nghĩa (hệ số -0,0227), củng cố lập luận rằng các khoản thu ngoài lãi không đóng góp tích cực vào NIM. LOAN tác động dương và có ý nghĩa ở mức 10% (p < 0,1), hệ số thấp hơn FEM một chút (0,00817), nhưng vẫn cho thấy mối liên hệ tích cực. Khác với FEM, ETA có ý nghĩa ở mức 10% trong REM (hệ số 0,0187), cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu có thể đóng vai trò nhất định trong việc nâng cao NIM nếu sự khác biệt giữa các ngân hàng là ngẫu nhiên. OPEX có hệ số cao hơn FEM (0,946) và có ý nghĩa thống kê, củng cố quan điểm rằng chi phí hoạt động, nếu được đầu tư hợp lý, có thể cải thiện hiệu quả tín dụng và biên lợi nhuận. IP tiếp tục không có ý nghĩa thống kê, cho thấy tác động chưa đáng kể trong cả hai mô hình.

Cả hai mô hình FEM và REM đều cho kết quả phù hợp với lý thuyết và phản ánh rõ các yếu tố ảnh hưởng chính đến NIM, trong đó ROA, LLP, NII, LOAN và OPEX là các yếu tố có tác động đáng kể và ổn định. Để lựa chọn mô hình phù hợp nhất, cần thực hiện kiểm định Hausman để xác định xem yếu tố không quan sát giữa các ngân hàng có nên xem là cố định hay ngẫu nhiên. Kết quả này sẽ được trình bày ở phần tiếp theo.

4.6 Kiểm định Hausman Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Để xác định mô hình hồi quy phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), nghiên cứu tiến hành kiểm định Hausman – một công cụ phổ biến dùng để đánh giá xem có tồn tại mối tương quan giữa các tác động không quan sát được và các biến độc lập trong mô hình hay không. Nếu kết quả kiểm định cho thấy tồn tại mối tương quan, FEM sẽ là lựa chọn tối ưu vì có khả năng kiểm soát được các đặc điểm cố định của từng ngân hàng mà không gây sai lệch cho các hệ số ước lượng. Ngược lại, nếu không phát hiện mối tương quan, mô hình REM sẽ được ưu tiên vì cho hiệu quả thống kê cao hơn, tận dụng được nhiều thông tin từ dữ liệu. Việc sử dụng kiểm định Hausman giúp đảm bảo rằng mô hình được lựa chọn là phù hợp nhất với cấu trúc dữ liệu, từ đó nâng cao độ tin cậy của các kết luận nghiên cứu. Về mặt giả thuyết, kiểm định Hausman được thiết lập như sau:

H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

• Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman

Kết quả kiểm định được trình bày trong Bảng 4.5 cho thấy giá trị p-value = 0,0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05. Do đó, giả thuyết H1 (mô hình FEM phù hợp hơn) được chấp nhận, và giả thuyết H0 (mô hình REM phù hợp) bị bác bỏ. Kết luận rằng mô hình FEM là phù hợp cho bài nghiên cứu này.

4.7 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Trong các mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng, một giả định then chốt là sai số phải có phương sai đồng nhất (homoscedasticity). Khi giả định này bị vi phạm – tức tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) – các ước lượng thu được từ phương pháp OLS hoặc thậm chí FGLS có thể mất đi tính hiệu quả, khiến kết quả phân tích không còn chính xác và dẫn đến sai lệch trong việc đưa ra kết luận (Wooldridge, 2010). Nhằm phát hiện hiện tượng này trong mô hình nghiên cứu, tác giả áp dụng kiểm định Breusch-Pagan (Breusch & Pagan, 1979) – một phương pháp kiểm định phổ biến để đánh giá sự tồn tại của phương sai không đồng nhất trong phần dư. Kiểm định này được xây dựng với hệ thống giả thuyết như sau:

H0: Phương sai sai số không thay đổi H1: Phương sai sai số thay đổi

• Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Từ kết quả chạy Stata, giá trị p-value của kiểm định Breusch-Pagan nhỏ hơn 0,05, cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

4.8 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Trong các mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng, một giả định cơ bản là phần sai số của các quan sát không được liên kết với nhau qua các mốc thời gian – hay nói cách khác, không được tồn tại hiện tượng tự tương quan (serial correlation). Khi hiện tượng này xuất hiện, các ước lượng sẽ trở nên kém chính xác và mất hiệu quả, làm sai lệch kết quả thống kê và ảnh hưởng đến độ tin cậy của các kiểm định giả thuyết (Wooldridge, 2010).

Để xác định xem mô hình có mắc phải tự tương quan hay không, nghiên cứu áp dụng kiểm định Wooldridge – một phương pháp kiểm định phổ biến cho dữ liệu bảng, được đề xuất bởi Wooldridge (2002). Ưu điểm nổi bật của kiểm định này là không đòi hỏi số lượng quan sát lớn và có thể được sử dụng cho cả mô hình tác động cố định (FEM) lẫn tác động ngẫu nhiên (REM). Đây là công cụ hữu ích giúp đảm bảo tính chính xác và tin cậy của các kết quả ước lượng trong phân tích dữ liệu bảng. Giả thuyết kiểm định Wooldridge:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình H1: Có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình

• Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định Wooldridge trong phần mềm Stata cho thấy giá trị p-value < 0,05, điều này có nghĩa là mô hình có hiện tượng tự tương quan.

4.9 Hồi quy phương pháp FGLS Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được lựa chọn trong nghiên cứu này vì khả năng khắc phục hiệu quả hai vấn đề phổ biến trong hồi quy dữ liệu bảng là phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Trong khi phương pháp FEM có thể giải quyết vấn đề hiệu ứng cố định giữa các nhóm trong dữ liệu bảng, nó không trực tiếp xử lý được các vấn đề về phương sai sai số thay đổi hay tự tương quan, điều này có thể làm giảm độ tin cậy của các kết quả phân tích. FGLS cho phép điều chỉnh ma trận hiệp phương sai của sai số, từ đó phản ánh đúng cấu trúc phân tán và tương quan trong dữ liệu, giúp cải thiện độ chính xác của các ước lượng. Điều này là quan trọng trong nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam, nơi dữ liệu có thể có sự biến động mạnh qua thời gian. Bên cạnh đó, FGLS giúp xử lý tốt các vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong khi vẫn giữ được tính hiệu quả và không chệch của các ước lượng, giúp cho phân tích trở nên đáng tin cậy hơn. Hơn nữa, phương pháp này không yêu cầu thêm các biến giả như trong FEM, giúp đơn giản hóa mô hình nhưng vẫn đạt được độ chính xác cao trong việc phân tích các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến NIM. Tóm lại, FGLS là phương pháp phù hợp để giải quyết các vấn đề kỹ thuật của FEM và cung cấp các kết quả phân tích chính xác hơn, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu có sự biến động mạnh và cần phải điều chỉnh cho phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.

• Bảng 4.8: Kết quả hồi quy phương pháp FGLS

Mô hình FGLS đã được lựa chọn vì khả năng xử lý tốt các vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan mà không cần phải điều chỉnh các giả định của mô hình quá nhiều. Với các kiểm định đã thực hiện (như kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình tác động cố định và ngẫu nhiên, kiểm định về phương sai sai số và tự tương quan), mô hình FGLS đã cho kết quả prob > chi2 = 0,000, cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê cao và có khả năng giải thích chính xác mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Điều này chứng tỏ mô hình FGLS có tính bền vững và hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu bảng trong bối cảnh nghiên cứu này.

Hệ số ROA mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê cao (p < 0,01), cho thấy rằng khi ngân hàng có khả năng sinh lời tốt hơn từ tài sản, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) sẽ tăng lên tương ứng. Kết quả này phù hợp với lý thuyết quản trị ngân hàng hiện đại, cho rằng ngân hàng hiệu quả trong sử dụng tài sản sinh lãi sẽ duy trì NIM ổn định. Nghiên cứu của Nguyễn Kim Chi & Nguyễn Thị Minh Ngọc (2022) và Harimurti (2022) cũng ghi nhận ROA là một trong những yếu tố tích cực và có ảnh hưởng mạnh đến NIM, đồng thời khẳng định hiệu quả sinh lời là chỉ số phản ánh năng lực quản trị tổng thể của ngân hàng.

Biến LLP có hệ số âm và ý nghĩa thống kê cao, phản ánh rằng khi ngân hàng tăng trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, biên lãi ròng sẽ bị giảm. Điều này phù hợp với lý thuyết rủi ro – lợi nhuận, trong đó cho rằng việc chấp nhận rủi ro tín dụng cao có thể gia tăng lợi nhuận ngắn hạn, nhưng nếu rủi ro vượt tầm kiểm soát, chi phí dự phòng sẽ làm giảm NIM. Nghiên cứu của Bùi Đan Thanh và cộng sự (2023) cũng chỉ ra rằng LLP có tác động ngược chiều đến NIM trong bối cảnh các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Ngoài ra, Abdeljawad & Bahlaq (2023) phát hiện rằng rủi ro tín dụng có ảnh hưởng tiêu cực đến NIM trong bối cảnh bất ổn và thiếu minh bạch như tại Palestine. Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

NII có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê cao, cho thấy khi ngân hàng gia tăng thu nhập từ các nguồn phi tín dụng (phí dịch vụ, đầu tư tài chính…), NIM có xu hướng giảm. Kết quả này hỗ trợ quan điểm trong lý thuyết hành vi ngân hàng, trong đó việc mở rộng hoạt động phi truyền thống có thể khiến ngân hàng giảm tập trung vào hoạt động tín dụng truyền thống – từ đó làm suy giảm NIM. Trần Nam Trân (2019) cũng chứng minh rằng khi thu nhập ngoài lãi tăng, NIM có xu hướng giảm, phản ánh sự dịch chuyển chiến lược trong mô hình kinh doanh ngân hàng.

Hệ số hồi quy của biến LOAN là dương và có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ rằng khi ngân hàng gia tăng hoạt động cho vay, biên lợi nhuận lãi có xu hướng tăng lên. Điều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết lợi thế quy mô, đặc biệt khi hoạt động cho vay được phân bổ hợp lý và hiệu quả. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Harimurti (2022) và Hao và cộng sự (2023), cả hai đều ghi nhận mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ cho vay và NIM, phản ánh tầm quan trọng của hoạt động tín dụng trong cơ cấu sinh lời của ngân hàng.

Biến ETA có hệ số dương và ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy rằng khi ngân hàng có mức vốn chủ sở hữu cao hơn, NIM sẽ cải thiện. Điều này được lý giải bởi lý thuyết quản trị ngân hàng hiện đại, cho rằng vốn mạnh sẽ nâng cao khả năng chống chịu rủi ro và giảm chi phí huy động. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Obeid & Adeinat (2017) và Nguyễn Kim Chi & Nguyễn Thị Minh Ngọc (2022), đều xác định rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao có tác động tích cực đến NIM.

OPEX có hệ số dương và ý nghĩa thống kê cao, phản ánh rằng khi chi phí hoạt động tăng, NIM cũng tăng. Đây là một kết quả đáng chú ý và có phần khác biệt, nhưng hoàn toàn phù hợp với lý thuyết chi phí giao dịch – nếu chi phí tăng do đầu tư vào công nghệ, quản trị và quy trình tinh gọn, thì hiệu quả hoạt động và thu nhập sinh lời có thể tăng. Ada Haqqee & Pulkit (2022) cũng tìm thấy mối quan hệ dương giữa chi phí hoạt động và NIM tại các ngân hàng Ấn Độ. Trong bối cảnh Việt Nam, Bùi Đan Thanh và cộng sự (2023) xác nhận vai trò tích cực của việc tối ưu chi phí trong gia tăng hiệu quả tài chính.

Biến IP có hệ số dương (0,0188) nhưng không có ý nghĩa thống kê (p = 0,813), cho thấy lãi suất ngầm không có tác động rõ rệt đến biên lãi cận biên (NIM) trong mô hình FGLS. Lý giải cho điều này có thể đến từ việc lãi suất ngầm chỉ là một phần nhỏ trong tổng thu nhập từ hoạt động cho vay, hoặc các ngân hàng đã chủ động điều chỉnh chính sách lãi suất để đảm bảo sự ổn định biên lợi nhuận. Kết quả này không đồng nhất với nghiên cứu của Hao, Phung và Pham (2023), các tác giả cho rằng lãi suất ngầm có mối tương quan dương với NIM trong bối cảnh các ngân hàng Việt Nam, đặc biệt là trong điều kiện thị trường tín dụng còn thiếu minh bạch và cạnh tranh chưa hoàn toàn. Tuy nhiên, sự khác biệt này cũng cho thấy rằng ảnh hưởng của lãi suất ngầm đến NIM có thể mang tính chất ngắn hạn hoặc phụ thuộc vào chiến lược giá vốn riêng của từng ngân hàng.

• Bảng 4.9: Tổng hợp giả thuyết và các kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Bảng 4.9 tổng hợp mối quan hệ giữa các biến nội tại ngân hàng và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) dựa trên kết quả thực nghiệm. Hầu hết các giả thuyết được đề xuất đều được kiểm chứng và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, phản ánh mối liên hệ rõ ràng giữa các yếu tố tài chính và hiệu quả sinh lời từ hoạt động tín dụng. Cụ thể, ROA, LOAN, ETA và OPEX có tác động cùng chiều với NIM, phù hợp với kỳ vọng từ lý thuyết quản trị ngân hàng hiện đại và lý thuyết lợi thế quy mô, cho thấy rằng hiệu quả sinh lời, tỷ trọng cho vay, năng lực vốn và quản trị chi phí đều góp phần tích cực vào khả năng tạo ra thu nhập lãi. Ngược lại, LLP và NII có tác động ngược chiều với NIM, hàm ý rằng rủi ro tín dụng cao và sự phụ thuộc vào thu nhập ngoài lãi có thể làm giảm biên lợi nhuận từ hoạt động cốt lõi, đồng thời củng cố lập luận từ lý thuyết rủi ro – lợi nhuận và nghiên cứu của Trần Nam Trân (2019). Riêng biến IP (lãi suất ngầm) tuy được giả định có ảnh hưởng tích cực, nhưng kết quả lại không có ý nghĩa thống kê, cho thấy yếu tố này không đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích biến động NIM, hoặc ảnh hưởng của nó mang tính ngắn hạn hoặc gián tiếp.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 trình bày toàn diện kết quả nghiên cứu định lượng về các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023. Thông qua việc áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, kết hợp với các kiểm định thống kê như kiểm định Hausman, Breusch-Pagan, Wooldridge và mô hình FGLS, nghiên cứu đã xác định rõ chiều hướng và mức độ tác động của từng biến độc lập đến NIM, đảm bảo độ tin cậy và hiệu lực của các kết luận đưa ra.

Kết quả hồi quy cho thấy biến ROA (tỷ suất sinh lời trên tài sản) có tác động cùng chiều đến NIM, thể hiện rằng hiệu quả sinh lời toàn diện của ngân hàng là yếu tố then chốt quyết định mức độ sinh lợi từ hoạt động tín dụng cốt lõi. Điều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết quản trị ngân hàng hiện đại khi nhấn mạnh vai trò của quản trị nội bộ và khả năng tạo ra giá trị từ tài sản sinh lãi.

Biến LLP (tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng) có tác động ngược chiều với NIM và mang ý nghĩa thống kê cao, phản ánh rủi ro tín dụng là yếu tố tiêu cực làm suy giảm biên lợi nhuận, đồng thời khẳng định luận điểm của lý thuyết rủi ro – lợi nhuận. Tức là khi ngân hàng tăng mức trích lập dự phòng để ứng phó với các khoản vay khó thu hồi, phần thu nhập lãi thuần sẽ bị giảm đáng kể.

Đối với biến NII (tỷ trọng thu nhập ngoài lãi), kết quả cho thấy tác động ngược chiều đến NIM, cho thấy xu hướng đa dạng hóa thu nhập hiện tại vẫn chưa mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc nâng cao biên lợi nhuận, phù hợp với thực tế được phản ánh trong một số nghiên cứu tại thị trường Việt Nam (ví dụ Trần Nam Trân, 2019). Điều này đặt ra yêu cầu cho các ngân hàng trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ phi tín dụng và tối ưu hóa cơ cấu thu nhập để giảm sự phụ thuộc quá lớn vào lãi vay truyền thống.

Biến LOAN (tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản) và ETA (tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản) đều có tác động cùng chiều với NIM, phù hợp với cả lý thuyết lợi thế quy mô và quản trị ngân hàng hiện đại. Khi ngân hàng tăng cường hoạt động tín dụng hoặc nâng cao năng lực vốn tự có, biên lợi nhuận từ hoạt động cốt lõi có xu hướng cải thiện nhờ vào việc phân bổ nguồn lực hiệu quả và giảm chi phí huy động. Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Biến OPEX (chi phí hoạt động trên tổng tài sản) có ảnh hưởng tích cực đến NIM, điều này có thể lý giải bằng lý thuyết chi phí giao dịch – tức ngân hàng có thể gia tăng hiệu quả thu nhập thông qua đầu tư vào hệ thống vận hành, công nghệ, và dịch vụ khách hàng, góp phần cải thiện biên lợi nhuận. Tuy nhiên, điểm này cũng cho thấy một nghịch lý cần được nghiên cứu thêm – khi một mức chi phí hoạt động cao hơn có thể đồng nghĩa với việc ngân hàng đang đầu tư hiệu quả vào năng lực sinh lời chứ không đơn thuần là chi phí kém hiệu quả.

Cuối cùng, biến IP (lãi suất ngầm) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, cho thấy yếu tố này chưa thể hiện vai trò rõ ràng trong việc quyết định NIM trong giai đoạn nghiên cứu, có thể do sự ổn định tương đối của thị trường lãi suất hoặc các đặc điểm riêng của khuôn khổ chính sách tiền tệ tại Việt Nam.

Chương 4 không chỉ xác định rõ các yếu tố tác động đến NIM của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam mà còn cung cấp bằng chứng thực nghiệm quan trọng để đối chiếu với các lý thuyết kinh tế – tài chính và các nghiên cứu trước đó. Những kết quả này sẽ là nền tảng cho chương 5, nơi tác giả trình bày các hàm ý quản trị thực tiễn và khuyến nghị chính sách nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam đang ngày càng cạnh tranh và hội nhập sâu rộng.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Chương 5 trình bày những kết luận chính rút ra từ quá trình phân tích dữ liệu thực nghiệm và khung lý thuyết đã được đề cập trong các chương trước. Dựa trên kết quả hồi quy từ mô hình FGLS và việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, chương 5 tổng hợp các phát hiện then chốt về các yếu tố nội tại tác động đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Bên cạnh đó, chương này cũng đưa ra các hàm ý chính sách thiết thực nhằm hỗ trợ các ngân hàng cải thiện hiệu quả tài chính, đồng thời đề xuất một số hướng nghiên cứu trong tương lai để khắc phục các hạn chế còn tồn tại và mở rộng phạm vi nghiên cứu.

5.1 Kết luận

Thông qua việc phân tích dữ liệu bảng của 33 Ngân hàng Thương mại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2024, nghiên cứu đã làm sáng tỏ mối quan hệ giữa tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) và một số yếu tố nội tại của ngân hàng, bao gồm: tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (NII), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOAN), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), chi phí hoạt động trên tổng tài sản (OPEX), và lãi suất ngầm (IP).

• Kết quả hồi quy FGLS cho thấy:

ROA có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê cao đến NIM, cho thấy ngân hàng có khả năng sinh lời tốt từ tổng tài sản cũng có xu hướng duy trì biên lãi ròng cao. Kết quả này phù hợp với lý thuyết quản trị ngân hàng hiện đại và nhiều nghiên cứu trước đó như Obeid (2024) và Chi & Ngọc (2022).

LLP có tác động ngược chiều đến NIM và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, phản ánh rằng việc trích lập dự phòng rủi ro cao làm giảm biên lợi nhuận. Điều này phù hợp với lý thuyết rủi ro – lợi nhuận, cho rằng ngân hàng cần đánh đổi giữa lợi nhuận và an toàn tín dụng. Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

NII tác động ngược chiều với NIM, cho thấy các ngân hàng đang phụ thuộc vào nguồn thu từ hoạt động truyền thống thay vì đa dạng hóa nguồn thu. Kết quả phù hợp với nghiên cứu của Trần Nam Trân (2019).

LOAN và ETA đều có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với NIM. Điều này chứng minh rằng việc mở rộng tín dụng hợp lý và nâng cao tỷ lệ vốn tự có có thể góp phần cải thiện biên lợi nhuận, phù hợp với lý thuyết lợi thế quy mô và các nghiên cứu như Harimurti (2022).

OPEX có ảnh hưởng tích cực đến NIM, điều này phản ánh rằng trong giai đoạn nghiên cứu, chi phí hoạt động cao đi kèm với lợi nhuận cao. Đây có thể là biểu hiện của sự gia tăng đầu tư vào công nghệ, mở rộng mạng lưới hoặc nhân lực, góp phần làm tăng thu nhập từ hoạt động tín dụng. Phân tích này tương thích với lý thuyết chi phí giao dịch và nghiên cứu của Abdeljawad & Bahlaq (2023).

Cuối cùng, IP (lãi ngầm) có tác động dương nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy trong giai đoạn nghiên cứu, các yếu tố như chênh lệch lãi suất huy động – cho vay không đóng vai trò quyết định đến NIM.

Nghiên cứu này mang lại đóng góp đáng kể trong việc làm sáng tỏ các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến NIM của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế và tài chính biến động mạnh sau dịch COVID-19. Một điểm mới quan trọng là việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại như tỷ lệ nợ xấu, vốn tự có, ROA, chi phí hoạt động và NIM trong giai đoạn 2014 – 2024, khi mà nhiều ngân hàng đã có sự điều chỉnh đáng kể trong cơ cấu tài sản – nợ và chiến lược hoạt động. Nghiên cứu này cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về sự ảnh hưởng của các yếu tố này trong bối cảnh đặc thù của nền kinh tế Việt Nam, giúp ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách có cái nhìn sâu sắc và thực tế hơn về việc tối ưu hóa NIM. Mô hình FGLS được áp dụng cũng có đóng góp về phương pháp nghiên cứu, có ý nghĩa thống kê cao (prob > chi2 = 0,000), đồng thời xử lý tốt các vấn đề về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan chuỗi.

Tổng thể, nghiên cứu này đóng góp vào khoảng trống nghiên cứu về các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến NIM của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam trong giai đoạn sau dịch COVID-19, mang lại giá trị thực tiễn cao cho việc cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng trong bối cảnh mới.

5.2 Khuyến nghị Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Dựa trên kết quả phân tích thực nghiệm và các cơ sở lý thuyết được trình bày trong chương trước, có thể thấy rằng nhiều yếu tố nội tại có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Việc hiểu rõ và kiểm soát tốt các yếu tố này không chỉ giúp các ngân hàng nâng cao hiệu quả hoạt động tài chính, mà còn góp phần củng cố tính ổn định của hệ thống ngân hàng trong bối cảnh thị trường có nhiều biến động. Do đó, tác giả đề xuất một số khuyến nghị sau nhằm hỗ trợ các ngân hàng thương mại, cũng như cơ quan quản lý, trong việc nâng cao NIM một cách bền vững và hiệu quả.

Nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản sinh lãi (ROA): Các ngân hàng thương mại nên tối ưu hóa danh mục cho vay và tài sản sinh lãi thông qua việc tăng tỷ trọng tín dụng có lợi suất cao và rủi ro thấp, như cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ có bảo đảm tài sản. Phát triển các sản phẩm tài chính có biên lợi nhuận cao như tín dụng tiêu dùng, tài trợ chuỗi cung ứng và dịch vụ tài chính kỹ thuật số để tăng ROA mà không làm gia tăng đáng kể rủi ro. Ứng dụng công nghệ số trong quản lý tài sản và ra quyết định tín dụng nhằm giảm thời gian xử lý, nâng cao chất lượng tài sản sinh lợi.

Kiểm soát tốt rủi ro tín dụng (LLP): Tác động tiêu cực rõ rệt của LLP đến NIM cho thấy ngân hàng cần hạn chế gia tăng chi phí dự phòng rủi ro bằng cách cải thiện hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ và đánh giá khả năng trả nợ để giảm thiểu nợ xấu. Tăng cường theo dõi khách hàng sau giải ngân, áp dụng cảnh báo sớm cho các khoản vay có dấu hiệu rủi ro. Đa dạng hóa danh mục tín dụng để phân tán rủi ro, đặc biệt là hạn chế cho vay tập trung vào các ngành dễ tổn thương như bất động sản hoặc doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào xuất khẩu.

Quản lý tốt thu nhập ngoài lãi (NII): Mặc dù thu nhập ngoài lãi thường được kỳ vọng giúp tăng tính đa dạng, nghiên cứu lại cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa NII và NIM. Do đó, các ngân hàng cần rà soát lại chiến lược phát triển thu nhập ngoài lãi, tránh phụ thuộc vào các khoản thu bất thường hoặc thiếu bền vững. Ưu tiên đầu tư vào các mảng dịch vụ tài chính giá trị gia tăng như quản lý tài sản, bảo hiểm liên kết ngân hàng, dịch vụ ngân hàng số thay vì lệ thuộc vào phí giao dịch hoặc thu từ hoạt động đầu tư rủi ro. Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Tận dụng hợp lý chiến lược cho vay (LOAN): Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với NIM, cho thấy hoạt động tín dụng vẫn là động lực then chốt tạo ra thu nhập. Vì vậy, các ngân hàng cần chú trọng mở rộng tín dụng có chọn lọc, ưu tiên các phân khúc thị trường có biên lợi nhuận cao và rủi ro thấp. Tăng cường mối liên kết giữa các bộ phận kinh doanh và kiểm soát rủi ro nhằm đảm bảo tốc độ tăng trưởng tín dụng đi kèm với chất lượng tín dụng.

Gia cố nền tảng vốn chủ sở hữu (ETA): Các ngân hàng cần tiếp tục tăng vốn điều lệ thông qua phát hành cổ phiếu, lợi nhuận giữ lại hoặc thu hút nhà đầu tư chiến lược. Cải thiện chỉ số vốn không chỉ giúp ngân hàng nâng cao uy tín mà còn tạo điều kiện mở rộng hoạt động tín dụng với mức chi phí vốn hợp lý hơn.

Kiểm soát hiệu quả chi phí hoạt động (OPEX): OPEX có mối tương quan dương với NIM, tuy nhiên nếu chi phí bị đẩy lên quá mức, hiệu quả tài chính tổng thể có thể bị ảnh hưởng. Do đó, các ngân hàng nên đầu tư vào chuyển đổi số và tự động hóa để giảm chi phí nhân sự, chi phí vận hành văn phòng và chi nhánh. Rà soát lại mô hình hoạt động, tránh dàn trải, ưu tiên phát triển các kênh phân phối số và ngân hàng không chi nhánh (branchless banking). Triển khai hệ thống đánh giá hiệu quả chi phí theo từng bộ phận để nhận diện khu vực có thể tiết kiệm chi phí mà vẫn duy trì chất lượng dịch vụ.

Xem xét lại chính sách về lãi suất ngầm (IP): Mặc dù IP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu, đây vẫn là yếu tố quan trọng cần được kiểm soát. Ngân hàng cần minh bạch hóa các khoản chi phí tài chính tiềm ẩn (ví dụ: khuyến mại, phí che giấu) để tránh gây biến động không mong muốn đến NIM. Tăng cường năng lực quản lý lãi suất thông qua các công cụ phòng ngừa rủi ro và cải thiện công tác dự báo thị trường.

Khuyến nghị cho cơ quan quản lý: Ngân hàng Nhà nước nên tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý về quản trị rủi ro và hiệu quả hoạt động, đặc biệt là các hướng dẫn về quản trị chi phí và định giá tín dụng. Tăng cường hỗ trợ các Ngân hàng Thương mại trong việc chuyển đổi số, thông qua các chính sách ưu đãi đầu tư công nghệ, đào tạo nhân sự, và tiêu chuẩn hóa dữ liệu. Triển khai hệ thống giám sát tỷ lệ NIM trong toàn ngành để phát hiện sớm những bất ổn có thể ảnh hưởng đến sự an toàn hệ thống ngân hàng.

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

Dù đã đạt được những kết quả tích cực, nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế như:

• Chưa đưa vào các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng GDP, hay ảnh hưởng từ chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước.
• Chưa phân tích sự khác biệt giữa các loại hình ngân hàng (quốc doanh, cổ phần, nước ngoài…).
• Chưa tính đến tác động của các cú sốc bất thường như dịch COVID-19 hay khủng hoảng lãi suất toàn cầu.

Do đó, các nghiên cứu trong tương lai có thể:

• Mở rộng phạm vi nghiên cứu bằng cách kết hợp các yếu tố vĩ mô và phân tích chuỗi thời gian dài hơn.
• Áp dụng các mô hình kinh tế lượng nâng cao như GMM hoặc mô hình phi tuyến.
• Xem xét thêm yếu tố cấu trúc sở hữu, quản trị doanh nghiệp, hoặc công nghệ số trong quản lý ngân hàng

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Luận văn đã góp phần làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại ngân hàng và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2024. Những kết quả thực nghiệm không chỉ củng cố cho các lý thuyết ngân hàng hiện đại và lý thuyết chi phí giao dịch, mà còn phản ánh bối cảnh vận hành thực tế của ngành ngân hàng trong giai đoạn có nhiều biến động. Trong bối cảnh môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh và yêu cầu quản trị ngày càng cao, việc nhận diện đúng và kiểm soát hiệu quả các yếu tố ảnh hưởng đến NIM sẽ giúp ngân hàng xây dựng chiến lược tài chính bền vững hơn. Đồng thời, những phát hiện từ nghiên cứu cũng có thể trở thành cơ sở tham khảo hữu ích cho các nhà quản trị ngân hàng, nhà hoạch định chính sách, cũng như các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Luận văn: KQNC ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Yếu tố ảnh hưởng tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của các NH