Luận Văn Tác Động Của Sự Thay Đổi Vốn Chủ Sở Hữu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
HUỲNH MINH NHẬT
TÁC ĐỘNG CỦA SỰ THAY ĐỔI VỐN CHỦ SỞ
HỮU ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG TẠI MỘT
SỐ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Ở
VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2008-2017
Tham Khảo Thêm Tài Liệu Tại Luanvanpanda
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận, Báo Cáo, Khoá Luận, Luận Văn
Zalo/Telegram Hỗ Trợ : 0932.091.562
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
HUỲNH MINH NHẬT
TÁC ĐỘNG CỦA SỰ THAY ĐỔI VỐN CHỦ SỞ
HỮU ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG TẠI MỘT SỐ
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Ở VIỆT
NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2008-2017
CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG (HƯỚNG ỨNG DỤNG)
MÃ SỐ: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGUỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHÙNG ĐỨC NAM
TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2022

LỜI CAM ĐOAN
Tôi tên là Huỳnh Minh Nhật, học viên lớp Cao học khóa K27, chuyên ngành
Tài Chính, trường Đại Học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh.
Tôi cam đoan rằng luận văn “Tác động của sự thay đổi vốn chủ sở hữu đến
hiệu quả hoạt động tại một số ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam trong giai
đoạn 2008-2017” là công trình nghiên cứu của tôi, có sự hỗ trợ từ giáo viên hướng
dẫn là TS. Phùng Đức Nam.
Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa từng
được ai công bố trong bất cứ công trình nghiên cứu nào. Những dữ liệu nghiên cứu
trong các bảng biểu được tác giả ghi nguồn gốc rõ ràng. Nếu có gian dối tôi xin chịu
hoàn toàn trách nhiệm.

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC HÌNH
TÓM TẮT
ABSTRACT
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ..............................................................................................................1
1.1 Đặt vấn đề .................................................................................................................................1
1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................2
1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.............................................................................................2
1.4 Nguồn dữ liệu............................................................................................................................3
1.5 Kết cấu đề tài.............................................................................................................................3
CHƯƠNG 2: KHUÔN KHỔ LÝ THUYẾT ...................................................................................5
2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng.................................................................5
2.2 Mối quan hệ giữa Vốn và Lợi nhuận ..................................................................................... 12
CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU, CÁC BIẾN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU........................................14
3.1 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm .......................................................................................... 14
3.2 Các biến trong mô hình.......................................................................................................... 15
3.3 Thống kê mô tả ...................................................................................................................... 19
3.3.1 Tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân.................................................................................... 19
3.3.2 Quy mô tổng tài sản ........................................................................................................ 20
3.3.3 Vốn và tỉ lệ an toàn vốn .................................................................................................. 21
3.3.4 Chi phí hoạt động............................................................................................................ 21
3.3.5 Nợ xấu và trích lập dự phòng.......................................................................................... 23
3.3.6 Mức độ tập trung thị trường của ngành ngân hàng.......................................................... 24
3.3.7 Tốc độ tăng trưởng GDP và tỉ lệ lạm phát ...................................................................... 25
3.3.8 Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan ................................................................. 26
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM..................................................................................28
4.1 Kết quả hồi quy của phương trình (1) .................................................................................... 28
4.2 Kết quả hồi quy với phương trình (2)..................................................................................... 33
4.3 So sánh hai mô hình hồi quy.................................................................................................. 35
CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN...........................................................................................................37
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Tổng kết các yếu tố tác động đến lợi nhuận ngân hàng (nguồn: tác giả tổng
hợp từ lý thuyết) ........................................................................................................10
Bảng 3.1 Thống kê mô tả các biến quan sát..............................................................26
Bảng 3.2 Ma trận hệ số tương quan ..........................................................................27
Bảng 4.1 Kết quả hồi quy mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên cho
phương trình (1) ........................................................................................................28
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định Hausman cho mô hình (1)...........................................29
Bảng 4.3 Chuẩn đoán đa cộng tuyến Collin cho các biến phương trình (1) .............30
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mô hình sai số chuẩn mạnh đối với phương trình (1) .....31
Bảng 4. 5 Chuẩn đoán đa cộng tuyến Collin cho các biến phương trình (2) ............33
Bảng 4.6 Kết quả hồi quy mô hình sai số chuẩn mạnh cho phương trình (2)...........34
Bảng 4.7 So sánh kết quả hồi quy 2 mô hình............................................................35

DANH MỤC HÌNH
Hình 3.1 Tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân và Tỷ lệ thu nhập lãi thuần tính trung
bình năm của các NHTM từ năm 2008-2017............................................................19
Hình 3.2 Phân bố tỷ lệ ROAA của các NHTM trong 10 năm ..................................20
Hình 3.3 Thay đổi tổng tài sản các NHTM trong giai đoạn 2008-2017. ..................20
Hình 3.4 Vốn và tỉ lệ an toàn vốn trung bình hàng năm trong vòng 10 năm 2008-
2017...........................................................................................................................21
Hình 3.5 Mối quan hệ giữa Chi phí hoạt động và Tỷ suất sinh lợi...........................22
Hình 3.6 Mối tương quan giữa tỷ lệ nợ xấu, trích lập dự phòng và ROAA .............23
Hình 3.7 Chỉ số ROAA so với thay đổi chỉ số tập trung thị trường Herfindahl-
Hirschman (HHI) ......................................................................................................24
Hình 3.8 So sánh tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP với ROAA .....................25

TÓM TẮT
Bài nghiên cứu xem xét sự tác động của yếu tố Vốn chủ sở hữu đối với hiệu quả hoạt
động của các NHTM cổ phần tại Việt Nam nhằm mục đích xác định được những ngân
hàng nào hoạt động có hoạt động hiệu quả hơn sau khi các quy định về an toàn vốn
có hiệu lực. Tác giả tiếp cận vấn đề nghiên cứu bằng cách tổng hợp các yếu tố ảnh
hưởng để lợi nhuận ngân hàng để xây dựng mô hình hồi quy, sử dụng các mô hình
hồi quy gộp để lựa chọn mô hình ước lượng phù hợp. Kết quả ước lượng cho thấy tỷ
lệ vốn chủ sở hữu tác động tích cực đến lợi nhuận trong khi tỷ lệ an toàn vốn biểu
hiện điều ngược lại. Bài nghiên cứu chưa đầy đủ về các biến giải thích cũng như số
lượng ngân hàng được khảo sát, nhưng có thể giúp tác giả nhận diện được yếu tố nào
là quan trọng khi xem xét đầu tư vào các chứng kho+án ngành ngân hàng.
Từ khóa: Vốn chủ sở hữu, Lợi nhuận ngân hàng, Tỷ lệ an toàn vốn.

ABSTRACT
The paper examines the impact of capital factor on the performance of joint-stock
commercial banks in Vietnam in order to determine which banks operate more
effectively after the effective capital safety regulations. The author approaches the
research problem by synthesizing the influencing factors for bank profits to build
regression models, using lumped regression models to select the appropriate
estimation model. The estimation results show that equity ratio has a positive impact
on profitability while capital adequacy ratio indicates the opposite. The paper is
incomplete about the explanatory variables as well as the number of banks surveyed,
but can help the author identify which factors are important when considering
investment in banking stocks.
Keywords: Equity, Bank profitability, Capital adequacy ratio.

1
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1 Đặt vấn đề
Năm 2018 là khoảng thời gian ngành ngân hàng Việt Nam trải qua nhiều biến
động lớn. Từ những tác động của Thông tư 41/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 của
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định tỷ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng, chi
nhánh ngân hàng nước ngoài có hiệu lực từ ngày 01/01/2020 đã tạo những áp lực tăng
vốn đáng kể lên toàn bộ hệ thống. Thông tư 41 định hướng theo những quy định về
an toàn vốn của Ủy ban Basel trong các tài liệu về Basel II. Theo đó đảm bảo hoạt
động của các ngân hàng với lượng vốn an toàn hơn đủ để phòng ngừa các rủi ro chính
bao gồm rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động và rủi ro tín dụng.
Quy định về tỷ lệ an toàn vốn được áp dụng cho các NHTM tại Việt Nam đã
được triển khai từ năm 1999 tại Quyết định số 297/1999/QĐ-NHNN ngày 25/8/1999
theo tiêu chuẩn của Basel I. Từ đó đã được sửa đổi nhiều lần qua các quyết định của
Ngân hàng nhà nước. Quyết định số 457/2005/QĐ-NHNN ngày 19/4/2005 quy định
tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu là 8% được thực hiện kéo dài trong 3 năm. Sau cuộc khủng
hoảng tài chính toàn cầu giai đoạn 2007-2008, Ngân hàng nhà nước đã quyết định
nâng tỷ lệ an toàn vốn lên 9% qua Thông tư số 13/2010/TT-NHNN ngày 20/5/2010.
Đến 20/11/2014, Ngân hàng nhà nước đã ban hành bổ sung Thông tư 36/2014/TT-
NHNN với nhiều cách tiếp cận tiệm cận với những điều khoản mà Basel II quy định.
Cụ thể Thông tư này điều chỉnh chỉ số CAR xuống trở lại 8% nhưng yêu cầu vốn cho
rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động, những điểm mới trong Basel II.
Trở lại với Thông tư 41/2016/TT-NHNN, khi Thông tư này được đưa vào áp
dụng vào ngày 01/01/2020, tỷ lệ an toàn vốn của các ngân hàng bị sụt giảm đáng kể
do Tổng tài sản nhạy cảm với rủi ro, phần mẫu số trong công thức tính CAR, phải
bao gồm tất cả các tài sản nhạy cảm với rủi ro, đặc biệt là rủi ro hoạt động. Từ đó, để

2
đáp ứng được hệ số an toàn vốn, buộc các NHTM, mà trước tiên là 10 ngân hàng thí
điểm phải đạt được mức vốn tối thiểu cao hơn bằng nhiều cách.
Từ những lập luận trên, tác giả đặt giả thuyết liệu khi Thông tư 41 được áp
dụng, đồng loạt các ngân hàng bằng mọi cách phải tăng hệ số an toàn vốn. Theo cách
thông thường, điều đầu tiên mà các NHTM nghĩ đến tăng vốn cổ phần thường bằng
cách phát hành thêm cổ phiếu. Vấn đề đặt ra là liệu tăng vốn, hay rộng hơn là tăng tỷ
lệ an toàn vốn sẽ ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả hoạt động của NHTM?
1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Để đánh giá được tác động của một chính sách vĩ mô, cụ thể là Thông tư 41
đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng là một đề tài phức tạp, yêu cầu nghiên cứu
nhiều khía cạnh khác nhau.
Nghiên cứu này được thực hiện chỉ nhằm mục tiêu đánh giá tác động của sự
thay đổi vốn chủ sở hữu đến hiệu quả hoạt động tại các NHTM cổ phần ở Việt
Nam trong giai đoạn 2008-2017. Từ đó định hướng và cung cấp thêm thông tin cho
các quyết định đầu tư vào các cổ phiếu ngành ngân hàng trong tương lai.
Với mục tiêu trên, nghiên cứu nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
- Thứ nhất, việc tăng vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả
hoạt động, cụ thể là lợi nhuận của NHTM.
- Thứ hai, thay đổi tỷ lệ vốn chủ sở hữu và thay đổi tỷ lệ an toàn vốn có tác
động như thế nào đối với lợi nhuận.
1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này dựa vào dữ liệu của hệ thống các NHTM cổ phần trong nước,
bao gồm 31 ngân hàng theo thống kê tại website của Ngân hàng nhà nước Việt Nam

3
vào ngày 31/12/20181
. Tuy nhiên, vì lý do dữ liệu một số ngân hàng không có sẵn
để thu thập nên dữ liệu thống kê chỉ còn 26 ngân hàng theo danh sách tại Phụ lục 1.
Việc ra đời và áp dụng Basel II của các NHTM xuất phát từ cuộc khủng hoảng
tài chính toàn cầu năm 2007-2008. Khi đó, các quy định của Basel I đã không dự báo
được cuộc khủng hoảng. Do đó, phạm vi nghiên cứu của đề tài này được bắt đầu từ
năm 2008 đến năm 2017.
1.4 Nguồn dữ liệu
Nguồn dữ liệu phục vụ cho các biến làm thước đo cho đặc điểm ngân hàng
được thống kê từ các báo cáo tài chính qua các năm công bố tại website thông tin tài
chính VietstockFinance2
và nguồn dữ liệu mua từ CTCP Dữ Liệu Kinh Tế Việt Nam-
Vietdata 3
.
Các dữ liệu đại diện cho biến vĩ mô được thu thập từ nguồn dữ liệu Các chỉ số
phát triển của Ngân hàng thế giới 4
.
1.5 Kết cấu đề tài
Các nghiên cứu trước đây về các yếu tố tác động đến lợi nhuận được trình bày
ở Chương 2. Cũng tại chương này, tác giả tìm hiểu về mối quan hệ giữa Vốn và Lợi
nhuận của ngân hàng trên phương diện lý thuyết. Từ những khuôn khổ lý thuyết, trình
bày về dữ liệu và mô hình nghiên cứu được thực hiện trong Chương 3. Kết quả nghiên
cứu được trình bày ở Chương 4 và thảo luận trong Chương 5.
1
https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/menu/fm/htctctd/nh/nhtm/nhtmcp?_afrLoop=1513732880
7227577#%40%3F_afrLoop%3D15137328807227577%26centerWidth%3D80%2525%26leftWidth%3D20%2
525%26rightWidth%3D0%2525%26showFooter%3Dfalse%26showHeader%3Dfalse%26_adf.ctrl-
state%3D11l673kwue_4
2
https://finance.vietstock.vn/
3
https://finance.vietdata.vn/ExtAppCommon/Home/BCTC1
4
https://databank.worldbank.org/data/source/world-development-indicators

4
Bài nghiên cứu này kỳ vọng nhận diện được mối quan hệ giữa Vốn chủ sở
hữu, Tỷ lệ an toàn vốn và hiệu quả hoạt động với quy mô mẫu là các NHTM tại Việt
Nam.

5
CHƯƠNG 2: KHUÔN KHỔ LÝ THUYẾT
2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng
Lợi nhuận của các NHTM bị tác động như thế nào từ các yếu tố trong hoạt
động kinh doanh của ngân hàng cũng như các tác động từ nền kinh tế trong nước và
thế giới? Vấn đề này là một chủ đề được rất nhiều nhà nghiên cứu kinh tế trên thế
giới quan tâm. Có rất nhiều nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân
hàng, một số nghiên cứu tại các ngân hàng trong phạm vi một quốc gia cụ thể, một
số tập hợp các dữ liệu chéo trên nhiều quốc gia như châu Âu, các nước thuộc Đông
Nam Á, hay dữ liệu từ các nền kinh tế mới nổi. Bourke (1989) sử dụng phương pháp
chuỗi thời gian gộp để ước lượng phương trình tuyến tính, hồi quy các thước đo hiệu
quả hoạt động dựa trên nhiều yếu tố nội bộ (tỷ lệ vốn chủ sở hữu, chi phí nhân viên,
tính thanh khoản) và các yếu tố bên ngoài (tỷ lệ tập trung, sở hữu chính phủ, lãi suất,
tăng trưởng thị trường và lạm phát) để ước lượng lợi nhuận ngân hàng.
Để kết luận được các yếu tố tác động đến lợi nhuận ngân hàng, Short (1979)
đã phát triển nhiều mô hình dưới dạng các hàm khác nhau và đi đến kết luận rằng
hàm tuyến tính là lựa chọn phù hợp để ước lượng. Mô hình tuyến tính đi đến kết luận
có ba nhóm yếu tố có ảnh hưởng đến lợi nhuận. Thứ nhất là biến giả đại diện cho
mức độ sở hữu của chính phủ, đại diện cho yếu tố ảnh hưởng từ chính sách nhà nước.
Thứ hai là mức độ tập trung thị trường ngân hàng tại 12 nước trong nghiên cứu này.
Biến thứ ba, Short (1979) xác định là sự thay đổi của dòng vốn được đại diện là lãi
suất chiết khấu và lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn. Nghiên cứu kết luận về sự
biến động tài sản không có ít nghĩa thống kê trong mô hình của Short (1979). Ba
nhóm yếu tố này đã tạo tiền đề cho các nghiên cứu sau này. Các yếu tố tác động đến
lợi nhuận trong mô hình của Short (1979) đã được phát triển trong những nghiên cứu
về sau. Bourke (1989) mở rộng các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng bao
gồm các yếu tố bên trong và bên ngoài.

6
Molyneux và Thornton (1992) kế thừa mô hình của Bourke (1989) xem xét
các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng gồm các yếu tố bên trong: lương nhân
viên, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tính thanh khoản và các yếu tố bên ngoài gồm: tỷ lệ tập
trung, sở hữu chính phủ, lãi suất, tốc độ tăng trưởng và lạm phát. Nghiên cứu của
Molyneux và Thornton (1992) có một số kết luận trái ngược với những phát hiện của
Short (1979) nhưng lại phù hợp với kết luận của Bourke (1989), đặc biệt là mối tương
quan giữa lợi nhuận và sở hữu chính phủ. Molyneux và Thornton (1992) cũng đã phát
hiện rằng tỉ lệ vốn chủ sở hữu tác động thuận chiều đối với lợi nhuận, mặc dù mối
quan hệ này bị giới hạn chỉ đối với những ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước. Ngoài
ra, Molyneux (1993) cũng nhận thấy mối quan hệ tương quan đồng biến giữa chi phí
tiền lương và lợi nhuận. Điểm cần chú ý trong nghiên cứu này là khi quan sát các
biến về vốn cần chú ý đến ngân hàng sở hữu chính phủ vì các ngân hàng này có xu
hướng duy trì tỷ lệ an toàn vốn thấp hơn khu vực tư nhân.
Quy mô tài sản quan hệ nghịch biến với hai biến số khác: tỷ lệ lợi nhuận trên
tài sản và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản (Boyd và Runkle, 1993). Quy mô tài sản
ngân hàng lớn có xu hướng lợi nhuận trên tổng tài sản cao do tận dụng được lợi thế
quy mô cũng như các gói bảo hiểm của chính phủ lớn hơn để tránh bị phá sản. Tương
tự, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản có tỷ lệ cao đối với các ngân hàng này. Boyd và
Runkle (1993) lập luận rằng những khoản nợ xấu không thể hiện trên báo cáo tài
chính nên sử dụng giá trị thị trường của cổ phẩn để ước tính tài sản. Tuy nhiên, các
khoản nợ phải trả thường là ngắn hạn nên có thể dùng giá trị sổ sách. Từ đó ước lượng
tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thông qua giá trị thị trường của cổ phiếu và cổ tức.
Berger (1995) phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ lợi nhuận trên vốn tự có và tỷ
lệ an toàn vốn ở một số ngân hàng Mỹ từ năm 1983-1992 nhận thấy mối quan hệ
đồng biến không đổi trong những năm 1980 nhưng thay đổi từ những năm đầu thập
niên 1990.
Demirgüç¸-Kunt và Huizinga (1999) xem xét dữ liệu của 80 quốc gia từ năm
1988-1995 để nghiên cứu các yếu tố quyết định đến biên lãi ròng và lợi nhuận ngân

7
hàng. Các yếu tố tác động gồm: đặc điểm ngân hàng, điều kiện kinh tế vĩ mô, thuế
(bao gồm cả thuế “ngầm”), quy định bảo hiểm tiền gửi, cấu trúc tài chính và chính
sách nhà nước. Thu nhập hoạt động trước thuế được dùng làm thước đo hiệu quả, chỉ
số này bao gồm lợi nhuận từ chênh lệch lãi suất cộng với lợi nhuận từ tài sản không
sinh lãi trừ đi chi phí và các khoản trích lập dự phòng. Kết quả hồi quy cho thấy yếu
tố cơ bản về đặc điểm ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, có mối quan
hệ đồng biến với lợi nhuận ngân hàng và biên lãi ròng.
Chiuri, Feeri và Majnoni (2002) kiểm tra một bảng dữ liệu cho 572 ngân hàng
ở 15 quốc gia đang phát triển. Nghiên cứu này tìm thấy bằng chứng giống nhau rằng
việc áp dụng quy định tỷ lệ an toàn vốn đã gây ra giảm nguồn cung cho vay và do đó,
trong tổng vốn vay ở các quốc gia này. Tuy nhiên, các yêu cầu về vốn lại không ảnh
hưởng đáng kể đến lợi nhuận ngân hàng. Các yếu tố quan trọng khác ảnh hưởng đến
lợi nhuận là quy mô ngân hàng và hiệu quả trong quản lý chi phí hoạt động.
Nhưng với bất kỳ áp lực tăng tỷ lệ an toàn vốn phần nào đồng nghĩa với việc
vốn chủ sở hữu tăng lên, và do đó tỷ suất lợi nhuận ròng trên vốn chủ sỡ hữu (ROE)
lại giảm, cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa vốn chủ sở hữu và ROE. Berger
(1995) đã tranh luận điều ngược lại rằng lợi nhuận của NHTM có thể đạt hiệu quả
tích cực nếu ngân hàng tăng vốn chủ sở hữu bằng lợi nhuận giữ lại thay vì phát hành
cổ phần mới. Đối tượng nghiên cứu là các ngân hàng ở Mỹ vào cuối thập niên 1980.
Nghiên cứu của Demirgüç-Kunt và cộng sự (2003) phân tích tác động của các
quy định ngân hàng cũng như các yếu tố quyết định nội bộ khác, bao gồm sự tập trung
và thể chế, đối với tỷ suất lợi nhuận của ngân hàng. Nghiên cứu phân tích dữ liệu từ
các ngân hàng trên 72 quốc gia đồng thời kiểm soát một loạt các đặc điểm kinh tế vĩ
mô, tài chính và của từng ngân hàng cụ thể.
Doliente (2005) điều tra các yếu tố quyết định tỷ suất lợi nhuận ròng của các
ngân hàng ở bốn quốc gia Đông Nam Á. Biên lãi ròng được giải thích bởi các yếu tố

8
đặc thù ngân hàng, cụ thể là chi phí hoạt động, chất lượng cho vay vốn, tài sản thế
chấp và tài sản lưu động.
Barth, Caprio và Levine (2004) sử dụng cơ sở dữ liệu mới dựa trên các quy
định và giám sát của ngân hàng tại 107 quốc gia để đánh giá mối quan hệ giữa thực
tiễn quản lý và giám sát cụ thể và phát triển, hiệu quả và sự mong manh của ngành
ngân hàng. Kết quả đưa ra một nhận định thận trọng liên quan đến các chính sách của
chính phủ phụ thuộc quá mức vào sự giám sát và điều tiết trực tiếp của chính phủ đối
với các hoạt động của ngân hàng.
Những quy định về hệ số an toàn vốn có tác dụng tích cực, đóng vai trò là biện
pháp thận trọng giúp giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực của những khủng hoảng kinh tế
trong tương lai đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng và cả kinh tế vĩ mô. Mặt khác,
các quy định quá mức có thể làm tăng chi phí trung gian và làm giảm lợi nhuận của
ngành ngân hàng. Đồng thời, khi các ngân hàng trở nên hạn chế hơn, khả năng mở
rộng tín dụng và đóng góp cho tăng trưởng kinh tế sẽ bị cản trở trong điều kiện nền
kinh tế bình thường. Naceur và Kandil (2009) phân tích ảnh hưởng của an toàn vốn
đối với hai chỉ số hiệu suất cụ thể: chi phí trung gian và lợi nhuận. Nghiên cứu cho
thấy rằng việc tăng vốn chủ sở hữu làm tăng chi phí trung gian và dẫn đến khả năng
sinh lợi cao hơn của tài sản và vốn với những tác động không bền vững trong dài hạn.
Mô hình của Witowschi và Luca (2016) dựa trên số liệu của 68 NHTM tại
Châu Âu trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2011 đã chỉ ra có mối quan
hệ đồng biến giữa vốn chủ sở hữu và hiệu quả hoạt động. Nghiên cứu này cũng chỉ
ra mối quan hệ giữa tỷ lệ an toàn vốn và hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Ngoài
nghiên cứu các biến về vốn chủ sở hữu và hiệu quả hoạt động, bài nghiên cứu còn tập
trung vào tác động của vốn đến rủi ro, cũng như các tài sản nhạy cảm với rủi ro ở các
ngân hàng có trụ sở tại các nước châu Âu.
Brahmaiah và Ranajee (2018) nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận
của các ngân hàng tại Ấn Độ. Mô hình nghiên cứu xem xét 10 biến số đại diện cho

9
đặc điểm ngân hàng gồm: quy mô, vốn chủ sở hữu, chi phí hoạt động, năng suất lao
động, trích lập dự phòng, chi phí huy động vốn, thu nhập từ lãi, tỷ lệ nợ xấu, chủ sở
hữu và tỷ lệ các khoản cho vay ưu tiên áp dụng đối với các ngân hàng Ấn Độ. Kết
quả nghiên cứu cho thấy vốn chủ sở hữu là yếu tố quan trọng nhất tác động đến lợi
nhuận. Trong khi đó, do mức độ canh tranh cao tại Ấn Độ nên mối quan hệ giữa quy
mô và lợi nhuận không đáng kể.

Short (1979)
ROA
Các
biến
độc
lập
đại
diện
đặc
điểm
từng
ngân
hàng
Molyneux và Thornton
(1992)
ROA
+
ROE
Demirguç-Kunt và
Huizinga (1999)
ROA
+
-
-
Naceur (2003)
ROA
+
-
+
Pasiouras và Kosmidou
(2007)
ROAA
+
-
-
Athanasoglou và cộng
sự (2008)
ROA
+
-
+
-
-
Alexiou và Sofoklis
(2009)
ROA
+
+
-
+
-
ROE
+
-
-
-
Dietrich và Wanzenried
(2011)
NIM
-
-
+
+
-
ROEA
-
-
-
+
+
ROAA
-
-
-
-
+
Trujillo-Ponce (2013)
ROEA
-
-
+
-
-
+
ROAA
+
-
+
-
-
+
Witowschi và Luca
(2016)
ROAA
+
+
-
Brahmaiah và Ranajee
(2018)
ROE
+
-
-
ROA
+
+
+
-
-
-
Biến
phụ
thuộc
Vốn
chủ
sở
hữu
Quy
mô
tài
sản
Thu
nhập
lãi
thuần
Chi
phí
hoạt
động
Năng
suất
lao
động
Chi
phí
huy
động
vốn
Dư
nợ
cho
vay
Tỷ
lệ
nợ
xấu
Trích
lập
dự
phòng
Tiền
gửi
khách
hàng
10
Bảng
2.1
Tổng
kết
các
yếu
tố
tác
động
đến
lợi
nhuận
ngân
hàng
(nguồn:
tác
giả
tổng
hợp
từ
lý
thuyết)

Short (1979)
Các
biến
độc
lập
đại
diện
đặc
điểm
ngành
ngân
hàng
+
Các
biến
độc
lập
đại
diện
yếu
tố
vĩ
mô
Molyneux và Thornton
(1992)
+
+
+
-
+
Demirguç-Kunt và
Huizinga (1999)
+
+
+
-
Naceur (2003)
+
-
-
Pasiouras và Kosmidou
(2007)
+
+
+
Athanasoglou và cộng
sự (2008)
+
Alexiou và Sofoklis
(2009)
Dietrich và Wanzenried
(2011)
+
+
+
-
-
+
+
+
-
Trujillo-Ponce (2013)
+
+
-
+
+
+
-
Witowschi và Luca
(2016)
+
+
Brahmaiah và Ranajee
(2018)
-
+
+
-
-
Tổng
tiền
gửi
Giá
trị
vốn
hóa
Tập
trung
thị
trường
Tăng
trưởng
GDP
Lạm
phát
Lãi
suất
Thuế
suất
11

12
2.2 Mối quan hệ giữa Vốn chủ sở hữu và Lợi nhuận
Molyneux (1993) kết luận rằng với một Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản thấp
hơn cho thấy một vị thế rủi ro, cổ đông sẽ mong đợi một phần lợi nhuận cao hơn
tương ứng với rủi ro cao, tức là mối tương quan nghịch giữa 2 biến này. Mặc dù vậy,
trong trường hợp mức vốn chủ sở hữu cao cho thấy chi phí của vốn tương đối rẻ và
do đó biến này có thể có tác động tích cực đến lợi nhuận. Vốn chủ sở hữu được kết
luận có mối quan hệ đồng biến với lợi nhuận (Berger, 1995; Jacques và Nigro, 1997;
Demirgüç-Kunt và Huizinga, 2000; Rime, 2001; và Iannotta và cộng sự, 2007).
Vốn chủ sở hữu được xem là một nguồn lực không tốn chi phí trung gian,
Revell (1980) ghi nhận mối quan hệ nghịch đảo giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và chi phí
trung gian. Theo Athanasoglou và cộng sự (2008), ngân hàng có vị thế vốn tốt sẽ thu
hút được nhiều cơ hội kinh doanh hơn và có nhiều thời gian cũng như linh hoạt trong
việc xử lý các khoản thua lỗ không mong đợi. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao cũng giảm
chi phí phá sản, từ đó giảm chi phí huy động vốn tạo lợi nhuận tốt hơn (Pasiouras và
Kosmidou, 2007).
Ngược lại, Altunbas và cộng sự (2007) thấy rằng các ngân hàng châu Âu kém
hiệu quả dường như nắm giữ nhiều vốn chủ sở hữu hơn. Goddard và cộng sự (2004)
chứng minh rằng mối quan hệ giữa tỷ lệ tài sản vốn và lợi nhuận là cùng chiều trong
sáu khu vực ngân hàng lớn của châu Âu trong giai đoạn 1992-1998. Tuy nhiên,
Goddard và cộng sự (2013) khám phá rằng mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ vốn
trên và lợi nhuận phản ánh quá trình tiêu chuẩn hóa các nguyên tắc đánh đổi rủi ro và
lợi nhuận của tám quốc gia thành viên Liên minh Châu Âu từ năm 1992 đến 2007.
Delis và Staikouras (2011) cũng cho rằng các quy định về giám sát ngân hàng là cơ
chế quan trọng trong việc giảm rủi ro cho ngân hàng, thay vì chỉ yêu cầu tỷ lệ vốn tối
thiểu, tỷ lệ an toàn vốn đã được chứng minh là khá vô ích trong việc kiểm soát rủi ro.
Nghiên cứu trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế thế giới của Dietrich và
Wanzenried (2011) nhận thấy rằng vốn chủ sở hữu không có tác động có ý nghĩa đến

13
lợi nhuận trong khoảng thời gian trước khủng hoảng. Tuy nhiên, vốn chủ sở hữu có
ảnh hưởng mạnh đến lợi nhuận ngân hàng theo hướng bất lợi trong thời kỳ khủng
hoảng. Giải thích việc này, Dietrich và Wanzenried (2011) lập luận rằng khi ngân
hàng càng an toàn về vốn càng thu hút lượng tiền gửi trong thời kỳ khủng hoảng.
Hầu hết các nghiên cứu đều cho ra kết quả nghịch biến giữa lợi nhuận trên vốn
chủ sở hữu với tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Điều này là hợp lý vì vốn chủ sở hữu càng cao
càng làm giảm tỷ lệ đòn bẫy. Đồng thời, với nguồn vốn vay thấp không tận dụng
được lá chắn thuế khi tính trên lợi nhuận sau thuế.

14
CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU, CÁC BIẾN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm
Một trong những vấn đề chính trong việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng lợi
nhuận của ngân hàng là đặc tính nội sinh tiềm tàng của các yếu tố quyết định nhất
định. Ví dụ, các ngân hàng có lợi nhuận cao hơn có thể có nhiều nguồn lực hơn để
tăng vốn chủ sở hữu của họ; họ cũng có thể thấy dễ dàng hơn để tăng cơ sở khách
hàng của mình thông qua ngân sách nhiều hơn cho quảng cáo và do đó nâng cao lợi
nhuận. Mối quan hệ nhân quả thậm chí có thể theo hướng ngược lại; ví dụ: lợi nhuận
ngân hàng cao hơn có thể cần đến nhiều nhân viên hơn và hiệu quả thấp hơn (García-
Herrero và cộng sự, 2009). Ngoài ra, một số đặc điểm của các ngân hàng ảnh hưởng
đến lợi nhuận của họ rất khó đo lường hoặc xác định trong một phương trình. Nếu
các đặc điểm đó không được tính đến, có thể dẫn đến tự tương quan giữa một số hệ
số của các biến giải thích và các lỗi làm sai lệch các hệ số này.
Theo nghiên cứu của Brahmaiah và Ranajee (2018), Witowschi và Luca
(2016), Trujillo-Ponce (2013), Pasiouras và Kosmidou (2007) và Short (1979), tác
giả tổng hợp và sử dụng 2 mô hình sau để ước lượng:
ROAAit = α + β1CARit + β2lnAssetit + β3NIMit + β4CIRit + β5LLPit + β6NPLit +
β7GDPt + β8INFt + β9HHIt + εit (1)
ROAAit = α’ + β’1EAit + β’2lnAssetit + β’3NIMit + β’4CIRit + β’5LLPit + β’6NPLit +
β’7GDPt + β’8INFt + β’9HHIt + εit (2)
Đề tài sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng để ước lượng các nhân tố ảnh
hưởng đến hiệu quả hoạt động của 26 NHTM. Mục đích tác giả đưa ra cả hai mô hình
để phân tích và so sánh tác động của 2 biến độc lập EA và CAR tương ứng với từng
phương trình lên biến phụ thuộc ROAA. Điều này nhằm tạo cơ sở để trả lời cho câu
hỏi nghiên cứu thứ hai: thay đổi tỷ lệ vốn chủ sở hữu và thay đổi tỷ lệ an toàn vốn có
tác động như thế nào đối với lợi nhuận.

15
3.2 Các biến trong mô hình
Biến phụ thuộc: Các nghiên cứu trước đây đều đo lường khả năng sinh lời
bằng cách sử dụng tỷ lệ hoàn vốn của tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
(ROE). ROA phản ánh khả năng quản lý của ngân hàng tạo ra lợi nhuận từ tổng tài
sản, trong khi chỉ số ROE chỉ ra lợi nhuận cho cổ đông trên vốn chủ sở hữu và bằng
ROA nhân với tỷ lệ tổng tài sản trên vốn chủ sở hữu. ROE bỏ qua các rủi ro liên quan
đến đòn bẩy cao và các quy định về tỷ lệ dự trữ. Witowschi và Luca (2016), Trujillo-
Ponce (2013), Dietrich và Wanzenried (2011) và Pasiouras và Kosmidou (2007) xem
xét tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản bình quân để đo lường hiệu quả hoạt động. Nghiên
cứu dựa vào giá trị tài sản trung bình để hiểu được những thay đổi về quy mô tài sản
trong năm tài chính. Như Golin (2013) chỉ ra rằng ROAA là một chỉ số quan trọng
để để đánh giá lợi nhuận của ngân hàng và trở thành thước đo phổ biến nhất về lợi
nhuận của ngân hàng trong tài liệu nghiên cứu. Do dó, bài nghiên cứu này sử dụng tỷ
suất sinh lợi tài sản bình quân ROAA là đại diện cho lợi nhuận ngân hàng. Biến
ROAA được đo lường bằng tỷ số giữa Lợi nhuận sau thuế chia cho Tổng tài sản bình
quân (trung bình cộng giữa số liệu ghi nhận tài sản đầu năm và cuối năm).
Biến độc lập:
1. Vốn. Yếu tố này được chú ý nhất từ mục tiêu chính của đề tài nghiên cứu.
Do đó, tác giả sử dụng 2 chỉ tiêu để tính vốn để trả lời cho các câu hỏi
nghiên cứu.
a. Thứ nhất, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EA) để đánh giá
những thay đổi về vốn ảnh hưởng thế nào đến ROAA. Các nghiên
cứu của Molyneux và Thornton (1992); Demirguç-Kunt và
Huizinga (1999); và Naceur (2003) đều cho kết quả tỷ lệ thuận giữa
vốn chủ sở hữu và tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản ROA. Dấu kỳ
vọng của biến này đối với biến phụ thuộc là dấu dương.
b. Thứ hai, tỷ lệ an toàn vốn CAR. Mối quan hệ thuận chiều giữa vốn
và lợi nhuận không phải là một phát hiện mới bởi suy cho cùng vốn

16
có thể tăng lên cũng do bởi lợi nhuận tăng lên từ hoạt động kinh
doanh. Tuy nhiên, vấn đề ở đây chính là việc tăng vốn là yêu cầu
bắt buộc về quy định tỷ lệ an toàn vốn. Witowschi và Luca (2016)
phát hiện ra rằng trong các điều kiện thị trường khác nhau, quy định
an toàn vốn là một công cụ giám sát hiệu quả, nghiên cứu xác nhận
rằng sự gia tăng nhu cầu vốn dường như làm giảm rủi ro của các
ngân hàng, nên có khả năng hạn chế phần nào lợi nhuận từ mang lại
từ những tài sản rủi ro cao.
2. Tác giả sử dụng giá trị tổng tài sản dưới dạng lnAsset để kiểm soát yếu tố
quy mô. Ảnh hưởng của quy mô đối với lợi nhuận đã được phân tích từ
những nghiên cứu của Alexiou và Sofoklis (2009), Pasiouras và Kosmidou
(2007) và Demirguç-Kunt và Huizinga (1999). Đối với các ngân hàng trở
nên cực kỳ lớn, ảnh hưởng của quy mô có thể là tiêu cực do quan liêu và
các lý do khác. Hiệu quả không rõ ràng. Một mặt, các ngân hàng với quy
mô lớn hơn có thể giảm chi phí từ các nền kinh tế có quy mô và phạm vi.
Mặt khác, một số ý kiến cho rằng các ngân hàng nhỏ có thể đạt được quy
mô kinh tế bằng cách tăng quy mô của họ đến một điểm nhất định trong đó
việc tăng thêm quy mô sẽ dẫn đến sự không hiệu quả về quy mô. Vì vậy,
không có kỳ vọng trước về tác động của biến này đến lợi nhuận của ngân
hàng.
3. Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM): cho biết khả năng của một ngân hàng trong
việc trang trải các chi phí trung gian. Biên độ thấp có thể phản ánh chi phí
cao với lãi suất do phụ thuộc vào các khoản nợ ngắn hạn và thái độ thận
trọng của ngân hàng dẫn đến thu nhập lãi thấp hơn. Giá trị cao của chỉ số
này có thể là kết quả nếu có sự chênh lệch lãi suất đáng kể giữa lãi suất
thưởng của các nguồn vốn và lãi cho các khoản vay. Ngoài ra, tỷ lệ thu
nhập lãi thuần cao có thể là kết quả của việc tăng khối lượng cho vay, được
phản ánh trong phần thu nhập lãi cao hơn. Trong trường hợp này, chúng ta
có thể giả định rằng các ngân hàng áp dụng một hành vi rủi ro. 3. Tỷ lệ

17
thu nhập lãi thuần (NIM) được đo lường bằng tỷ số giữa Thu nhập lãi thuần
chia cho Tổng tài sản có sinh lời bình quân. Tác giả kỳ vọng biến NIM có
mối quan hệ thuận chiều với biến ROAA.
4. Tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập hoạt động (CIR) cho biết khả năng
của các ngân hàng trong việc kiểm soát chi phí hoạt động. Giá trị của CIR
càng thấp, lợi nhuận được tạo ra càng cao, kỳ vọng biến CIR có hệ số âm.
Biến CIR được tính bằng tỷ lệ phần trăm so sánh giữa Chi phí hoạt động
và Thu nhập từ hoạt động.
5. Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) Bản chất của chi phí trích lập dự phòng
rủi ro (trong đó, phần lớn là trích lập dự phòng rủi ro tín dụng) là một chi
phí không chi bằng tiền mặt của ngân hàng và chỉ đơn thuần được tạo lập
bởi một nghiệp vụ kế toán. Vì thế dòng tiền của ngân hàng không bị ảnh
hưởng bởi chi phí này. Mục tiêu của các khoản dự phòng là để bù đắp rủi
ro của các khoản vay có xu hướng không thu hồi được. Một ưu điểm khác
của khoản dự phòng này là nó được khấu trừ khởi thu nhập của năm hiện
tại giúp giảm một phần thuế thu nhập doanh nghiệp. Tỷ lệ LLP là tỷ lệ
phần trăm giữa khoản Dự phòng rủi ro tín dụng so với Tổng dự nợ. Tỷ lệ
này được quy định dành cho các khoản nợ xấu, nợ thuộc nhóm 3, 4, và 5.
6. Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ (NPL) phản ánh chất lượng các khoản nợ hay
có thể nói là chất lượng tài sản ngân hàng vì cho vay là hoạt động chính.
Tỷ lệ này thấp cho thấy ngân hàng phân phối rủi ro của các khoản cho vay
tốt, đảm bảo được các khoản lợi nhuận trong tương lai. Biến NPL và LLP
là hai biến đại diện cho thước đo rủi ro. Tác giả kỳ vọng lợi nhuận tỷ lệ nợ
xấu càng thấp tạo nên lợi nhuận cao, hệ số mang dấu âm.
7. Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP). Tăng trưởng kinh tế, thể hiện qua tăng
trưởng GDP, có nhiều tác động đối với các chủ thể trong nền kinh tế. Các
doanh nghiệp này đều là khách hàng của hệ thống các tổ chức tín dụng.
Khi nhu cầu vay và gửi tiền cao, hoạt động của các ngân hàng trở nên tấp
nập hơn. Các nhà nghiên cứu cho rằng nó có tác động tích cực đến lợi

18
nhuận của ngân hàng do thực tế là nhu cầu cho vay tăng lên trong các đợt
tăng trưởng theo chu kỳ. Tăng tiền gửi ngân hàng và các khoản vay có tác
động tích cực đến lợi nhuận của ngân hàng. Khi hoạt động kinh tế giảm,
nhu cầu cho vay và tiền gửi giảm và ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận.
8. Lạm phát (INF) là một yếu tố vĩ mô khác quan trọng quyết định hiệu quả
hoạt động được xem xét trong hầu hết các nghiên cứu trước đây.
9. Tập trung thị trường (HHI) đại diện cho đặc điểm ngành ngân hàng trong
các nghiên cứu của Short (1979), Bourke (1989), Dietrich và Wanzenried
(2011) đo lường bằng Chỉ số Herfindahl-Hirschman Index. Chỉ số HHI
được tính bằng công thức Tổng bình phương thị phần về doanh thu của 26
ngân hàng trong bài nghiên cứu. Theo thông lệ quốc tế, các cơ quan quản
lý cạnh tranh thường phân loại các thị trường theo cơ sở sau:
a. HHI < 1.000: Thị trường không mang tính tập trung
b. 1.000 ≤ HHI ≤ 1.800: Thị trường tập trung ở mức độ vừa phải
c. HHI > 1.800: Thị trường tập trung ở mức độ cao

19
3.3 Thống kê mô tả
3.3.1 Tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân
Hình 3.1 Tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân và Tỷ lệ thu nhập lãi thuần tính
trung bình năm của các NHTM từ năm 2008-2017 (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Hình 3.1 cho thấy tỷ suất sinh lợi tài sản bình quân theo xu hướng giảm mạnh
từ sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu và có dấu hiệu phục hồi từ năm 2015 nhờ
nỗ lực tái cấu trúc toàn hệ thống ngân hàng. Trong 4 năm trở lại đây, tỷ số ROAA
của các NHTM có xu hướng ổn định, năm sau cao hơn năm trước, tăng từ mức 0.48%
(năm 2015) lên 0.71% (năm 2017). Khảo sát giá trị trung bình của toàn bộ mẫu quan
sát trong 10 năm đạt 0.96% với độ lệch chuẩn là 1.08%, phân bố tỷ suất sinh lợi trong
Hình 3.2 cho thấy sự ít biến động trong tỷ số này trong 10 năm qua cũng như chênh
lệch về hiệu quả hoạt động giữa các NHTM.

20
Hình 3.2 Phân bố tỷ lệ ROAA của các NHTM trong 10 năm (nguồn: tổng hợp
từ dữ liệu)
3.3.2 Quy mô tổng tài sản
Hình 3.3 Thay đổi tổng tài sản các NHTM trong giai đoạn 2008-2017. (nguồn:
tổng hợp từ dữ liệu)

21
Quy mô tổng tài sản các NHTM tăng mạnh trong 10 năm qua thể hiện Hình
3.3, đạt hơn 7 triệu tỷ đồng (tương đương 306 tỷ đô la Mỹ) vào cuối năm 2017, tăng
467% so với năm 2008. Từ đó cho thấy hệ thống ngân hàng đã phát triển mở rộng
theo cấp số nhân thông qua việc thành lập thêm nhiều chi nhánh và phòng giao dịch
trong cả nước. Song song với mở rộng quy mô, các NHTM đã duy trì mức lợi nhuận
ổn định trong những năm qua.
3.3.3 Vốn chủ sở hữu và tỉ lệ an toàn vốn
Hình 3.4 Vốn chủ sở hữu và tỉ lệ an toàn vốn trung bình hàng năm trong vòng
10 năm 2008-2017 (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Từ công thức tính hai chỉ số Tỷ lệ an toàn vốn và Tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu trên
tổng tài sản, tác giả nhận thấy hai biến số này có mối tương quan cao với nhau. Kiểm
chứng lại dữ liệu đã thu thập trên biểu đồ tại Hình 3.4 nhận thấy rõ mối tương quan
thuận chiều này.
3.3.4 Chi phí hoạt động
Tỷ lệ CIR thể hiện được mối tương quan giữa chi phí hoạt động so với thu
nhập của ngân hàng đó. Tỷ lệ này cho nhà đầu tư 1 cái nhìn rõ hơn về hiệu quả hoạt
động của tổ chức; tỷ lệ càng nhỏ thì ngân hàng đó càng hoạt động hiệu quả. Chi phí

22
hoạt động có mối tương quan rõ ràng là nghịch chiều với lợi nhuận của ngân hàng
thể hiện trong Hình 3.5.
Hình 3.5 Mối quan hệ giữa Chi phí hoạt động và Tỷ suất sinh lợi (nguồn: tổng
hợp từ dữ liệu)

23
3.3.5 Nợ xấu và trích lập dự phòng
Hình 3.6 Mối tương quan giữa tỷ lệ nợ xấu, trích lập dự phòng và ROAA
(nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Bản chất của chi phí trích lập dự phòng rủi ro (trong đó, phần lớn là trích lập
dự phòng rủi ro tín dụng) là một chi phí không chi bằng tiền mặt của ngân hàng và
chỉ đơn thuần được tạo lập bởi một nghiệp vụ kế toán. Vì thế dòng tiền của ngân hàng
không bị ảnh hưởng bởi chi phí này. Mặt khác, trích lập dự phòng rủi ro là một khoản
chi phí bắt buộc theo quy định của các ngân hàng nhằm xử lý nợ xấu. Và xử lý nợ
xấu từ dự phòng là phương án khả thi nhất bởi nó là tiền thật của chính ngân hàng.
Khi ngân hàng xử lý được khoản nợ xấu (thu hồi được một phần hoặc toàn bộ khoản
nợ), số tiền trích lập dự phòng sẽ được hoàn nhập vào dự phòng hoặc hạch toán trực
tiếp vào thu nhập bất thường. Do đó, nếu các ngân hàng cố trích lập dự phòng nhiều
để "giấu lãi" thì sớm hay muộn khoản chi phí này cũng sẽ quay trở lại và làm tăng lợi
nhuận tính thuế trong tương lai.
Dưới góc độ của các nhà đầu tư và cổ đông các ngân hàng, rõ ràng trích lập
dự phòng rủi ro là một "gánh nặng", vì trích càng nhiều thì lợi nhuận càng "teo tóp"
thì không còn lại gì để chia cổ tức. Cùng với đó, lợi nhuận trên báo cáo suy giảm thì
trong ngắn hạn, sức hấp dẫn của cổ phiếu nhà băng đó cũng sẽ giảm theo. Những

24
ngân hàng có tỉ lệ bao phủ nợ xấu ở mức cao đồng nghĩa khả năng được hoàn nhập
chi phí dự phòng của các ngân hàng này cũng cao hơn nhiều. Do đó, tác động của
trích lập dự phòng đối với lợi nhuận ngân hàng rất khó để dự báo.
3.3.6 Mức độ tập trung thị trường của ngành ngân hàng
Hình 3.7 Chỉ số ROAA so với thay đổi chỉ số tập trung thị trường Herfindahl-
Hirschman (HHI) (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) được sử dụng để nhận biết mức độ cạnh
tranh của thị trường là hoàn hảo hay độc quyền cao. Bộ Tư pháp Mỹ sử dụng chỉ số
này để đánh giá mức độ độc quyền giữa các ngân hàng trong hoạt động mua bán, sáp
nhập (M&A). HHI xác định bằng tổng bình phương thị phần của mỗi ngân hàng trong
toàn hệ thống. Short (1979) đã tìm ra bằng chứng hỗ trợ cho quan điểm rằng mức độ
tập trung thị trường cao hơn sẽ dẫn đến tỷ suất sinh lợi tốt hơn, nhưng hệ số này nhỏ,
cần một sự thay đổi thật sự lớn mới ảnh hưởng đến một điểm phần trăm tỷ suất sinh
lợi.
Chỉ số HHI của ngành ngân hàng tính theo thị phần thu nhập hoạt động trong
10 năm qua ở mức thấp, dưới 1000 điểm, cho thấy hệ thống ngân hàng Việt Nam vẫn
đảm bảo được mức độ cạnh tranh trung bình. Nghiên cứu của Nguyễn Thế Bính

25
(2015) kết luận rằng sau quá trình M&A, chỉ số tập trung của ngành ngân hàng có xu
hướng tăng nhưng ở mức vừa phải, ngay cả đối với nhóm ngân hàng lớn. Phạm Minh
Điển và cộng sự (2017) kết luận chỉ số HHI không có ảnh hưởng đến tỷ lệ thu nhập
lãi cận biên (NIM) của các NHTM.
Dựa vào dữ liệu đã thu thập, tác giả trình bày trong biểu đồ Hình 3.7 cho thấy
chỉ số HHI không biến động nhiều qua các năm và không có mối tương quan với tỷ
lệ ROAA của các NHTM.
3.3.7 Tốc độ tăng trưởng GDP và tỉ lệ lạm phát
Hình 3.8 So sánh tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng GDP với ROAA (nguồn:
tổng hợp từ dữ liệu)
Quan sát biểu đồ tại Hình 3.8 so sánh giữa tốc độ tăng trưởng GDP so với sự
thay đổi trong hiệu qua hoạt động của các NHTM thông qua chỉ số ROAA. Trong
giai đoạn từ 2012-2015, GDP tăng trưởng tốt trong khi ROAA lại có xu hướng giảm.
Mặc dù kỳ vọng một nền kinh tế phát triển có thể tương ứng với hiệu quả hoạt động
tốt trong hệ thống tài chính, nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và cộng sự (2014)
cho kết quả ROA tương quan ngược chiều với tốc độ tăng trưởng kinh tế.

26
Tỷ lệ lạm phát trong giai đoạn 2012-2015 đều cao hơn tương đối so với tốc độ
tăng trưởng kinh tế. Khi đặt mối quan hệ giữa ROAA và tăng trưởng GDP trong một
mối quan hệ tương quan với một biến vĩ mô khác là tỷ lệ lạm phát (INF), có thể giải
thích được phần nào mối quan hệ ngược với kỳ vọng này.
3.3.8 Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan
Bảng 3.1 dưới đây cho thấy thống kê mô tả từ dữ liệu của 26 NHTM. Tỷ suất
sinh lợi trên tổng tài sản bình quân (ROAA) của các NHTM dao động từ mức thấp là
-5.99% tới mức cao nhất là 11.9% và ROAA trung bình đạt 0.96%. Tỷ lệ vốn chủ sở
hữu trên tổng tài sản dao động mạnh từ 3.46% đến 46.24% cho thấy sự chênh lệch
lớn giữa các ngân hàng.
Chỉ số HHI đo lường sự tập trung của thị trường đạt giá trị từ 757 – 1072 và
độ lệch chuẩn là 88.92. Theo thông lệ quốc tế, các giá trị này đều ở mức hợp lý để
xác định thị trường các NHTM ở Việt Nam không mang tính tập trung.
Quy mô giữa các NHTM có sự chênh lệch rất lớn với độ lệch chuẩn là 1.24.
Rủi ro tín dụng dao động từ 2.86% tới 0.55% với giá trị trung bình là 1.42% và độ
lệch chuẩn là 0.54%. Chi phí hoạt động dao động từ 0.32% tới 5.2%. tỷ lệ chi phí
hoạt động của các NHTM đều đang được kiểm soát tốt.
Bảng 3.1 Thống kê mô tả các biến quan sát (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
Tên
biến
Số
quan
sát
Giá trị
trung
bình
Độ lệch
chuẩn
Giá trị nhỏ
nhất
Giá trị lớn
nhất
ROAA 259 0.96 1.08 -5.99 11.90
EA 260 10.70 6.09 3.46 46.24
CAR 194 15.28 8.02 4.43 55.50
lnAsset 260 18.08 1.24 14.70 20.91
NIM 259 3.23 1.42 -0.75 13.34
CIR 258 51.87 14.14 19.72 92.74

27
Tên
biến
Số
quan
sát
Giá trị
trung
bình
Độ lệch
chuẩn
Giá trị nhỏ
nhất
Giá trị lớn
nhất
LLP 231 71.09 39.87 13.79 245.00
NPL 236 2.29 1.55 0.00 11.40
GDP 260 6.01 0.53 5.25 6.81
INF 260 8.57 6.71 0.88 23.12
HHI 260 887.61 84.52 757.12 1072.02
Bảng 3.2 Ma trận hệ số tương quan (nguồn: tổng hợp từ dữ liệu)
ROAA EA CAR lnAsset NIM CIR LLP NPL GDP INF HHI
ROAA 1.00
EA 0.30 1.00
CAR 0.17 0.87 1.00
lnAsset -0.15 -0.73 -0.63 1.00
NIM 0.57 0.41 0.32 -0.19 1.00
CIR -0.74 -0.04 0.02 -0.15 -0.36 1.00
LLP 0.19 -0.30 -0.32 0.41 0.01 -0.33 1.00
NPL -0.27 0.04 0.10 -0.08 -0.16 0.28 -0.58 1.00
GDP -0.08 -0.13 -0.05 0.20 0.00 0.00 0.11 -0.16 1.00
INF 0.34 0.20 0.19 -0.28 0.13 -0.27 0.00 0.01 -0.29 1.00
HHI 0.29 0.17 0.12 -0.31 -0.09 -0.26 0.10 -0.17 -0.12 0.43 1.00
Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập của Bảng 3.2 cho thấy hệ
số tương quan giữa biến EA và CAR khá cao là >87%. Hệ số tương quan cao cho
thấy có hiện tượng đa cộng tuyến tính tồn tại trong dữ liệu nghiên cứu mà cụ thể là
giữa vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và hệ số an toàn vốn. Điều này cũng phù hợp
với công thức tính toán của hai chỉ số này. Để tránh gặp phải hiện tượng đa cộng
tuyến, tác giả lựa chọn sử dụng cả hai mô hình hồi quy (1) và (2) để chạy hồi quy và
so sánh kết quả. Mục đích của việc này cũng là để trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ hai:
thay đổi tỷ lệ vốn chủ sở hữu và thay đổi tỷ lệ an toàn vốn có tác động như thế nào

28
đối với lợi nhuận. Ngoài ra, các biến còn lại của mô hình không có mối tương quan
nào rõ rệt.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.1 Kết quả hồi quy của phương trình (1)
Dựa vào dữ liệu thu thập được cùng với hai mô hình đề xuất, nghiên cứu tiến hành
hồi quy dữ liệu bảng với hai tác động: tác động cố định (Fixed effect) và tác động
ngẫu nhiên (Random effect). Kết quả hồi quy đối với phương trình (1) được trình bày
trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1 Kết quả hồi quy mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên cho
phương trình (1)
Tác động cố định Tác động ngẫu nhiên
ROAA Hệ số β Giá trị P Hệ số β Giá trị P
CAR -0.00376 0.541 -0.00279 0.577
lnAsset 0.04535 0.631 -0.09426 0.014 **
NIM 0.13058 0.001 *** 0.18319 0.000 ***
CIR -0.03326 0.000 *** -0.02801 0.000 ***
LLP 0.00035 0.770 0.00031 0.770
NPL 0.00521 0.840 -0.02071 0.397
GDP -0.07951 0.224 -0.04417 0.463
INF 0.00875 0.120 0.00640 0.221
HHI 0.00098 0.049 ** 0.00070 0.103
Hệ số α 0.95663 0.620 3.17348 0.002 ***
R2
0.66080 0.64420
Giá trị P 0.00000 0.00000
*, **, *** mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

29
Dựa vào giá trị R2
, có thể nhận thấy mô hình tác động cố định có thể giải thích
tốt hơn biến phụ thuộc ROAA với 66,08% so với mô hình tác động ngẫu nhiên. Để
xác định mô hình tác động cố định hay tác động ngẫu nhiên có hiệu quả hơn trong
mô hình này, tác giả tiến hành kiểm định Hausman để đánh giá. Kiểm định Hausman
với giả định:
H0: Ước lượng của mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên không
khác nhau.
H1: Ước lượng của mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên là khác
nhau.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định Hausman cho mô hình (1)
---- Hệ số β ----
Tác động cố định Tác động ngẫu nhiên Chênh lệch
CAR -0.00376 -0.00279 -0.00097
lnAsset 0.04535 -0.09426 0.13962
NIM 0.13058 0.18319 -0.05261
CIR -0.03326 -0.02801 -0.00526
LLP 0.00035 0.00031 0.00004
NPL 0.00521 -0.02071 0.02592
GDP -0.07951 -0.04417 -0.03534
INF 0.00875 0.00640 0.00235
HHI 0.00098 0.00070 0.00028
Prob>chi2 = 0.0427
Kiểm định Hausman cho thấy P = 0.0427 < 5% nghĩa là có cơ sở để bác bỏ H0
và chấp nhận H1. Khi có sự khác biệt của ước lượng của mô hình tác động cố định và

30
mô hình tác động ngẫu nhiên thì nghiên cứu sử dụng mô hình tác động cố định giải
thích được tốt hơn. Do đó, tác giả có căn cứ để lựa chọn mô hình tác động cố định.
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan, với giả
định H0 là không có hiện tượng tự tương quan. Kết quả cho giá trị P = 0.2537 > 0.05,
tức là có cơ sở để chấp nhận giả định H0, giữa các biến không có hiện tượng tự tương
quan.
Một trong những giả định của mô hình hồi quy tuyến tính là không có mối
quan hệ tuyến tính chính xác giữa các biến giải thích, hay còn gọi là đa cộng tuyến.
Để chuẩn đoán hiện tượng này, tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) và
hệ số chấp nhận (TOL) được tính toán từ phần mềm Stata trong Bảng 4.3:
Bảng 4.3 Chuẩn đoán đa cộng tuyến Collin cho các biến phương trình (1)
Tên biến VIF sqrt VIF Tolerance
R-
squared
ROAA 3.39 1.84 0.2952 0.7048
CAR 1.86 1.36 0.5381 0.4619
lnAsset 2.50 1.58 0.4004 0.5996
NIM 1.87 1.37 0.5354 0.4646
CIR 2.79 1.67 0.3588 0.6412
LLP 2.00 1.42 0.4990 0.5010
NPL 1.72 1.31 0.5827 0.4173
GDP 1.16 1.08 0.8624 0.1376
INF 1.46 1.21 0.6844 0.3156
HHI 1.63 1.27 0.6153 0.3847
Mean VIF 2.04
Các giá trị VIF đều tương đối thấp, không có giá trị nào vượt quá 4, giá trị
trung bình là 2.05, nên có thể kết luận các biến giải thích trong mô hình có hiện tượng
đa cộng tuyến nhưng không nghiêm trọng.

31
0.00000
Giá trị P
0.66080
R2
Một trong những vấn đề thường gặp trong dữ liệu chéo hay dữ liệu bảng là
phương sai thay đổi (phương sai không bằng nhau) trong hạng nhiễu. Do đã xác định
được mô hình hình tác động cố định phù hợp để ước lượng ROAA, nên tác giả sử
dụng kiểm định Wald để chuẩn đoán mô hình có bị hiện tượng phương sai không
đồng nhất hay không? Với giả định H0 là phương sai giữa các mẫu dữ liệu là không
đổi. Kết quả giá trị P của kiểm định Wald là 0.0000 < 0.05, nên bác bỏ giả định H0,
tức là mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
Để khắc phục vấn đề này, tác giả sử dụng thủ tục điều chỉnh được đề xuất bởi
White để có được các sai số chuẩn điều chỉnh phương sai thay đổi hay còn gọi là mô
hình sai số chuẩn mạnh. Kết quả hồi quy được thể hiện trong Bảng 4.4.
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy mô hình sai số chuẩn mạnh đối với phương trình (1)
Tác động cố định, sai số chuẩn mạnh
ROAA Hệ số β
Sai số chuẩn hiệu
chỉnh Giá trị P
CAR -0.00376 0.00476 0.439
lnAsset 0.04535 0.08238 0.588
NIM 0.13058 0.03918 0.003 **
CIR -0.03326 0.00618 0.000 ***
LLP 0.00035 0.00102 0.732
NPL 0.00521 0.01723 0.766 *
GDP -0.07951 0.03449 0.032 *
INF 0.00875 0.00396 0.039
HHI 0.00098 0.00036 0.012 *
Hệ số α 0.95663 1.35016 0.487
*, **, *** mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

32
Kết quả hồi quy cho thấy Tỷ lệ chi phí hoạt động so với thu nhập hoạt động
CIR có ảnh hưởng ngược chiều đối với Tỷ suất sinh lợi bình quân với mức ý nghĩa
cao. Điều này phù hợp với kỳ vọng ban đầu cũng như các kết quả nghiên cứu của
Witowschi và Luca (2016), Trujillo-Ponce (2013) và Pasiouras và Kosmidou (2007),
với kết luận rằng Chi phí hoạt động càng cao càng làm giảm lợi nhuận. Với mức ý
nghĩa 5%, tỷ lệ thu nhập lãi thuần tăng lên 1% sẽ đóng góp vào khoảng 0.04% tăng
lên trong tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản. Kết quả này là hợp lý với kỳ vọng đối với
biến NIM.
Đối với biến tốc độ tăng trưởng GDP, không có ý nghĩa thống kê trong cả hai
mô hình hồi quy tác động cố định và tác động ngẫu nhiên ban đầu (Bảng 4.1). Tuy
nhiên khi áp dụng mô hình sai số chuẩn, tác giả nhận được mối tương quan đồng biến
với biến phụ thuộc ROAA, với mức ý nghĩa 10%. Với mức ý nghĩa này, hệ số β của
biến GDP là -7,95% cho thấy rằng tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng không tốt đến
hiệu quả hoạt động của các NHTM. Tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng đáng kể đến
các yếu tố liên quan đến cung cầu vốn vay, Pasiouras và Kosmidou (2007) giải thích
cho hệ số âm của biến GDP này là do đối tượng phục vụ của NHTM là rộng lớn nên
chịu sự tác động khác nhau trong cùng một điều kiện kinh tế vĩ mô.
Chỉ số tập trung thị trường cũng có tác động đồng biến với hiệu quả hoạt động
của NHTM. Điều này hàm ý rằng môi trường kinh doanh càng ít cạnh tranh tạo điều
kiện tốt để các ngân hàng có lợi nhuận tốt hơn. Hệ số của biến HHI là tương đối thấp,
0.09%, phù hợp với phát hiện của Short (1979) cần có một sự biến động lớn trong chỉ
số tập trung thị trường để có được ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng.
Brahmaiah và Ranajee (2018) và Trujillo-Ponce (2013) đã kết luận tỷ lệ nợ
xấu có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Với kết quả hệ số β
của biến NLP là 0.00521 trong giai đoạn nghiên cứu này lại trái ngược với các nghiên
cứu trước. Tuy nhiên, với mức ý nghĩa 10% và hệ số β thấp, có thể kết luận các
NHTM có xu hướng xử lý tốt các khoảng nợ xấu để tránh làm ảnh hưởng tiêu cực
đến lợi nhuận.

33
Giá trị hệ số β mà tác giả chủ yếu quan tâm trong bài nghiên cứu này là hệ số
của biến CAR, nhằm xác định ảnh hưởng của Tỷ lệ an toàn vốn đến lợi nhuận. Tuy
nhiên kết quả hồi quy không có ý nghĩa thống kê với hệ số mang dấu âm. Điều này
có thể giải thích rằng để đạt được Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu, các NHTM đã sử dụng
tỷ lệ nhiều hơn các nguồn vốn không phải là Vốn chủ sở hữu để nâng tỷ lệ CAR, theo
đó chi phí trung gian của nguồn vốn cấp 2 này tăng lên đáng kể đã ảnh hưởng trực
tiếp đến lợi nhuận của ngân hàng.
Đối với các biến Quy mô tổng tài sản, Trích lập dự phòng và Tỷ lệ lạm phát
đều không có ý nghĩa thống kê khi ước lượng tác động đến Tỷ suất sinh lợi của ngân
hàng.
4.2 Kết quả hồi quy với phương trình (2)
Quay trở lại với mô hình được trình bày ở phương trình (2), tức là dùng biến
EA thay cho biến CAR để ước lượng tỷ suất sinh lợi bình quân ROAA. Trước khi đi
vào xác định mô hình, tác giả dùng các kiểm định để xác định các lỗi ước lượng của
mô hình về kiểm định đa cộng tuyến và hiện tượng tự tương quan. Dùng kiểm định
Collin để kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến cho kết quả VIF trong Bảng 4.5.
Bảng 4.5 Chuẩn đoán đa cộng tuyến Collin cho các biến phương trình (2)
Tên biến VIF sqrt VIF Tolerance
R-
squared
ROAA 3.43 1.85 0.2919 0.7081
EA 2.63 1.62 0.3797 0.6203
lnAsset 2.93 1.71 0.3413 0.6587
NIM 1.96 1.4 0.5114 0.4886
CIR 2.63 1.62 0.3797 0.6203
LLP 1.94 1.39 0.5162 0.4838
NPL 1.7 1.3 0.5882 0.4118
GDP 1.2 1.1 0.8328 0.1672
INF 1.47 1.21 0.681 0.319
HHI 1.59 1.26 0.6294 0.3706
Mean VIF 2.15

34
Tương tự với các biến trong phương trình (1), các giá trị VIF đều tương đối
thấp nên có cơ sở để kết luận các biến giải thích trong môt hình (2) có hiện tượng đa
cộng tuyến không nghiêm trọng, do có giá trị VIF nhỏ hơn 10.
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan, với giả
định H0 là không có hiện tượng tự tương quan. Kết quả cho giá trị P = 0.1524 > 0.05,
tức là có cơ sở để chấp nhận giả định H0, giữa các biến không có hiện tượng tự tương
quan.
Dùng kiểm định Hausman để xác định lựa chọn mô hình giải thích phù hợp
giữa tác động cố định và tác động ngẫu nhiên, cho kết quả giá trị P = 0.0254 < 5%.
Tức là có sự khác nhau giữa hai mô hình, khi đó các giá trị hệ số β được ước lượng
từ mô hình tác động cố định là phù hợp để lựa chọn. Tuy nhiên, để kiểm định hiện
tượng phương sai sai số thay đổi từ mô hình tác động cố định, tác giả sử dụng kiểm
định Wald cho kết quả giá trị P = 0.0000 < 5%, tức là có hiện tượng phương sai sai
số thay đổi trong mô hình nghiên cứu (2). Một lần nữa, tác giả sử dụng mô hình sai
số chuẩn mạnh để ước lượng các hệ số β của phương trình (2) cho kết quả trong Bảng
4.6.
Bảng 4.6 Kết quả hồi quy mô hình sai số chuẩn mạnh cho phương trình (2)
Tác động cố định, sai số chuẩn mạnh
ROAA Hệ số β
Sai số chuẩn
hiệu chỉnh
Giá trị P
EA 0.00701 0.01174 0.556
lnAsset -0.02547 0.09416 0.789
NIM 0.15029 0.04794 0.004 **
CIR -0.03210 0.00569 0 ***
LLP 0.00132 0.00137 0.344
NPL -0.00014 0.01833 0.994
GDP -0.10178 0.03393 0.006 **
INF 0.00563 0.00461 0.234

35
HHI 0.00075 0.00037 0.051
Hệ số α 2.33088 1.61324 0.161
R2
0.6599
Giá trị P 0.0000
Các kết quả hồi quy của phương trình (2) đối với các biến GDP, CIR và NIM
không khác so với kết quả của phương trình (1). Riêng đối với biến Tỷ lệ vốn chủ sở
hữu trên tổng tài sản EA cho kết quả hồi quy mang dấu dương và không có ý nghĩa
thống kê, phù hợp với các kết luận của Witowschi và Luca (2016), Berger (1995),
Athanasoglou và cộng sự (2006) và Staikouras và Wood (2004).
4.3 So sánh hai mô hình hồi quy
Bảng 4.7 So sánh kết quả hồi quy 2 mô hình
ROAA ROAA
CAR -0.00376
[-0.79]
EA 0.00701
[0.60]
lnAsset 0.0454 -0.0255
[0.55] [-0.27]
NIM 0.131 *** 0.15 ***
[3.33] [3.13]
CIR -0.0333 *** -0.0321 ***
[-5.38] [-5.64]
LLP 0.000355 0.00132
[0.35] [0.96]
NPL 0.00521 -0.000144
[0.30] [-0.01]
GDP -0.0795 ** -0.102 ***
[-2.31] [-3.00]
INF 0.00875 ** 0.00563
[2.21] [1.22]
HHI 0.000981 ** 0.000755 *
[2.76] [2.05]
_cons 0.957 2.331
[0.71] [1.44]
N 185 229

36
R-sq 0.661 0.66
*, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Bảng 4.7 so sánh kết quả hồi quy theo mô hình tác động cố định, có hiệu chỉnh
sai số chuẩn mạnh từ hai phương trình khác nhau đối với biến Vốn ngân hàng đều
cho kết luận có ý nghĩa thống kê đối với các biến Chi phí hoạt động trên tổng thu
nhập CIR, Tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM trong các biến đại diện cho đặc điểm của
từng ngân hàng. Đối với các biến vĩ mô, tăng trưởng GDP được xác định có ảnh
hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Tỷ lệ lạm phát không có tác động đáng
kể đến ROAA cũng như không có ý nghĩa thống kê trong giai đoạn nghiên cứu.
Sự khác biệt giữa hai phương trình hồi quy là các biến giải thích về Vốn. Cả
hai hệ số β của các biến này đều không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, điểm khắc
biệt của dấu hệ số dương của biến EA, trong khi dấu âm đối với biến CAR, cho thấy
hai cách tác động khác nhau của những chỉ số vốn khác nhau đối với tỷ suất sinh lợi
của ngân hàng.

37
CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN
Bài nghiên cứu này tập trung tìm kiếm sự ảnh hưởng của yếu tố vốn đối với
hiệu quả hoạt động của 26 NHTM cổ phần trong nước trong giai đoạn 10 năm sau
khủng hoảng tài chính toàn cầu. Thước đo hiệu quả hoạt động được tác giả sử dụng
trong bài nghiên cứu là chỉ số Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản bình quân ROAA. Sau
khi kiểm tra các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng đúc kết từ các nghiên cứu
trước đó, tác giả xây dựng mô hình hồi quy tác động cố định để ước lượng. Nhìn
chung, lợi nhuận hoạt động của NHTM chủ yếu được giải thích bởi hiệu quả kiểm
soát chi phí, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, tỷ lệ thu nhập lãi thuần và yếu tố kinh tế vĩ
mô GDP cũng như đặc điểm tập trung thị trường của ngành ngân hàng, mặc dù không
đáng kể.
Riêng đối với biến Vốn là biến khảo sát của tác giả để trả lời cho hai câu hỏi
nghiên cứu không cho kết quả có ý nghĩa thống kê. Với giá trị hệ số dương, tỷ lệ vốn
chủ sở hữu trên tổng tài sản cao có thể có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động
của các NHTM nói chung. Tuy nhiên, với giá trị hệ số ngược lại hoàn toàn của biến
tỷ lệ an toàn vốn, tác giả có thể xác nhận được câu trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ
hai. Đó là, với áp lực tăng tỷ lệ an toàn vốn theo quy định của Ngân hàng nhà nước,
các NHTM nên có biện pháp tăng vốn chủ sở hữu hay vốn điều lệ lên mức tốt nhất
có thể sẽ tốt hơn so với các hình thức tăng vốn khác.
Đối với góc độ nhà đầu tư vào những chứng khoán ngân hàng trong tương lai,
tác giả định hướng quan sát những ngân hàng có khả năng tăng vốn điều lệ cao để
đầu tư. Đồng thời, qua bài nghiên cứu tác giả đã nhận diện được một số yếu tố khác
tác động đến hành vi lợi nhuận của ngân hàng. Nên lựa chọn những ngân hàng tối
thiểu hóa được chi phí hoạt động cũng như tạo được các mức lãi suất cho vay và huy
động tốt. Yếu tố vĩ mô cũng cần được xem xét khi đầu tư vào các chứng khoán này.

38
Mặc dù dữ liệu nghiên cứu trong khoảng thời gian 10 năm là tương đối dài,
bài nghiên cứu vẫn còn tồn tại một số hạn chế. Hạn chế thứ nhất là khả năng tiếp cận
dữ liệu về ngân hàng của tác giả chưa đầy đủ, không bao gồm các ngân hàng nhà
nước và chi nhánh các ngân hàng nước ngoài. Điều này tạo ra mẫu nghiên cứu chưa
đủ lớn để có kết luận chính xác. Hạn chế thứ hai là tác giả vẫn chưa có điều kiện đi
sâu vào tìm hiểu các yếu tố có khả năng tiềm năng tác động đến lợi nhuận để xác định
được mô hình tối ưu. Các yếu tố liên quan đến thông tin đặc thù của ban quan trị ngân
hàng, ví dụ như kỹ năng, kinh nghiệm, trình độ cũng như tính độc lập trong điều hành
vẫn chưa được xem xét. Những vấn đề này, tác giả hy vọng sẽ được trình bày trong
các nghiên cứu sau này.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thiên Kim, 2014. Tác động của hoạt động kinh doanh
ngân hàng đến tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, số
19 (29).
Nguyễn Thế Bính, 2015. Tập trung thị trường trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam.
Tạp chí Phát triển và Hội nhập, số 26 (36) - Tháng 01 - 02/2016.
Phạm Minh Điển, Dương Thị Kim Hoàng và Dương Quỳnh Nga, 2017. Ảnh hưởng
của chỉ số Lerner, chỉ số HHI và chi phí cơ hội của dự trữ đến tỷ lệ thu nhập lãi cận
biên của NHTM. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 58(1), 3-
15.
Tiếng anh
Athanasoglou, P., Delis, M. and Staikouras, C., 2006. Determinants of bank
profitability in the South Eastern European region.
Alexiou, C. and Sofoklis, V., 2009. Determinants of bank profitability: Evidence
from the Greek banking sector. Ekonomski Anali/Economic Annals, 54(182).
Altunbas, Y., Carbo, S., Gardener, E.P. and Molyneux, P., 2007. Examining the
relationships between capital, risk and efficiency in European banking. European
Financial Management, 13(1), pp.49-70.
Athanasoglou, P.P., Brissimis, S.N. and Delis, M.D., 2008. Bank-specific, industry-
specific and macroeconomic determinants of bank profitability. Journal of
international financial Markets, Institutions and Money, 18(2), pp.121-136.
Barth, J. R., Caprio, G., and Levine, R., 2004. Bank regulation and supervision: What
works best? Journal of Financial Intermediation, 13, 205–248.

Berger, A.N., 1995. The relationship between capital and earnings in
banking. Journal of money, credit and Banking, 27(2), pp.432-456.
Bitar, M., Pukthuanthong, K. and Walker, T., 2018. The effect of capital ratios on the
risk, efficiency and profitability of banks: Evidence from OECD countries. Journal
of International Financial Markets, Institutions and Money, 53, pp.227-262.
Bourke, P., 1989. Concentration and other determinants of bank profitability in
Europe, North America and Australia. Journal of Banking & Finance, 13(1), pp.65-
79.
Boyd, J.H. and Runkle, D.E., 1993. Size and performance of banking firms: Testing
the predictions of theory. Journal of monetary economics, 31(1), pp.47-67.
Brahmaiah, B. and Ranajee, 2018. Factors Influencing Profita-bility of Banks in
India. Theoretical Eco-nomics Letters, 8, 3046-3061.
Chiuri, M. C., Feeri, G., & Majnoni, G., 2002. The macroeconomic impact of bank
capital requirements in emerging economies: Past evidence to assess the future.
Journal of Banking and Finance, 26, 881–904.
Delis, M.D. and Staikouras, P.K., 2011. Supervisory effectiveness and bank risk.
Review of Finance, 15(3), pp.511-543.
Demirgüç-Kunt, A. and Huizinga, H., 1999. Determinants of commercial bank
interest margins and profitability: some international evidence. The World Bank
Economic Review, 13(2), pp.379-408.
Demirgüç-Kunt, A. and Huizinga, H., 2000. Financial structure and bank
profitability. World Bank Policy Research Working Paper, (2430).

Demirguc-Kunt, A., Laeven, L. and Levine, R., 2003. Regulations, market structure,
institutions, and the cost of financial intermediation (No. w9890). National Bureau
of Economic Research.
Dietrich, A. and Wanzenried, G., 2011. Determinants of bank profitability before and
during the crisis: Evidence from Switzerland. Journal of International Financial
Markets, Institutions and Money, 21(3), pp.307-327.
Doliente, J.S., 2005. Determinants of bank net interest margins in Southeast
Asia. Applied Financial Economics Letters, 1(1), pp.53-57.
García-Herrero, A., Gavilá, S. and Santabárbara, D., 2009. What explains the low
profitability of Chinese banks?. Journal of Banking & Finance, 33(11), pp.2080-
2092.
Goddard, J., Liu, H., Molyneux, P. and Wilson, J.O., 2013. Do bank profits
converge?. European Financial Management, 19(2), pp.345-365.
Goddard, J., Molyneux, P. and Wilson, J.O., 2004. The profitability of European
banks: a cross‐ sectional and dynamic panel analysis. The Manchester School, 72(3),
pp.363-381.
Golin, J. and Delhaise, P., 2013. The bank credit analysis handbook: a guide for
analysts, bankers and investors. John Wiley & Sons.
Lee, C.C. and Hsieh, M.F., 2013. The impact of bank capital on profitability and risk
in Asian banking. Journal of international money and finance, 32, pp.251-281.
Jacques, K. and Nigro, P., 1997. Risk-based capital, portfolio risk, and bank capital:
A simultaneous equations approach. Journal of Economics and business, 49(6),
pp.533-547.

Molyneux, P., 1993. Structure and performance in European banking (Doctoral
dissertation, Prifysgol Bangor University).
Molyneux, P. and Thornton, J., 1992. Determinants of European bank profitability:
A note. Journal of banking & Finance, 16(6), pp.1173-1178.
Naceur, S.B., 2003. The determinants of the Tunisian banking industry profitability:
panel evidence. Universite Libre de Tunis working papers, pp.1-17.
Naceur, S.B. and Kandil, M., 2009. The impact of capital requirements on banks’ cost
of intermediation and performance: The case of Egypt. Journal of Economics and
Business, 61(1), pp.70-89.
Pasiouras, F. and Kosmidou, K., 2007. Factors influencing the profitability of
domestic and foreign commercial banks in the European Union. Research in
International Business and Finance, 21(2), pp.222-237.
Revell, J., 1980. Costs and margins in banking: an international survey (Vol. 1).
Organisation for Economic Co-operation and Development;[Washington, DC: sold
by OECD Publications and Information Center.
Rime, B., 2001. Capital requirements and bank behaviour: Empirical evidence for
Switzerland. Journal of Banking & Finance, 25(4), pp.789-805.
Short, B.K., 1979. The relation between commercial bank profit rates and banking
concentration in Canada, Western Europe, and Japan. Journal of Banking &
Finance, 3(3), pp.209-219.
Staikouras, C.K. and Wood, G.E., 2004. The determinants of European bank
profitability. International business and economics research journal, 3, pp.57-68.
Trujillo‐ Ponce, A., 2013. What determines the profitability of banks? Evidence from
Spain. Accounting & Finance, 53(2), pp.561-586.

Witowschi, I.R.B. and Luca, F.A., 2016. Bank capital, risk and performance in
European banking. A case study on seven banking sectors. Prague Economic
Papers, 2016(2), pp.127-142.

PHỤ LỤC
Phụ lục 1. Danh sách các NHTM sử dụng trong bài nghiên cứu
STT Tên Ngân hàng Tên giao dịch
Mã chứng
khoán
1 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB ACB
2 Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam Maritime Bank MSB
3 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam Techcombank TCB
4 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPBank VPB
5 Ngân hàng TMCP Quân đội MBBANK MBB
6 Ngân hàng TMCP Quốc tế VIB VIB
7 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín Sacombank STB
8 Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam Vietcombank VCB
9 Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam VietinBank CTG
10
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt
Nam
BIDV BID
11 Ngân hàng TMCP Tiên Phong TPBank TPB
12 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á SeABank SEAB
13 Ngân hàng TMCP An Bình ABBANK ABB
14 Ngân hàng TMCP Bản Việt
Viet Capital
Bank
Vietcapital
Bank
15 Ngân hàng TMCP Kiên Long KienLongBank KLB
16 Ngân hàng TMCP Nam Á Nam A Bank NAB
17 Ngân hàng TMCP Quốc Dân NCB NVB
18
Ngân hàng TMCP Phát triển nhà Thành phố Hồ
Chí Minh
HDBank HDB
19 Ngân hàng TMCP Phương Đông OCB OCB
20 Ngân hàng TMCP Sài Gòn SCB SCB

STT Tên Ngân hàng Tên giao dịch
Mã chứng
khoán
21 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương Saigonbank Saigonbank
22 Ngân hàng TMCP Sài Gòn-Hà Nội SHB SHB
23 Ngân hàng TMCP Việt Á VietABank VietAbank
24 Ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex PGBank PGB
25 Ngân hàng TMCP Xuất Nhập khẩu Việt Nam Eximbank EIB
26 Ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt
Lienviet Post
Bank
LPB

Phu lục 2. Bảng dư
̣ liệu tác giả thu thạp (nguồn tổng hơ
̣ p)
Ký hiệu
ngân hàng Năm ROAA E/A CAR Asset lnAsset NIM CIR LLP NPL GDP INF HHI
ABB 2008 0.32 29.31 38.44 13,494,125 16.42 1.96 73.15 5.66 23.12 1,072
ABB 2009 1.56 16.93 24.34 26,518,084 17.09 3.77 41.94 5.40 7.05 1,004
ABB 2010 1.54 12.24 20.46 38,015,689 17.45 4.11 43.82 6.42 8.86 895
ABB 2011 0.77 11.37 38.37 41,625,754 17.54 5.37 46.96 40.49 3.94 6.24 18.68 835
ABB 2012 0.91 10.65 24.29 46,013,686 17.64 4.59 61.21 77.78 2.84 5.25 9.09 757
ABB 2013 0.27 9.97 13.66 57,627,710 17.87 2.74 66.92 36.22 7.63 5.42 6.59 859
ABB 2014 0.19 8.47 14.9 67,464,850 18.03 2.61 65.58 40.46 4.51 5.98 4.71 851
ABB 2015 0.14 8.99 17.5 64,374,686 17.98 2.72 60.36 51.35 2.42 6.68 0.88 853
ABB 2016 0.35 7.88 15.1 74,171,503 18.12 2.82 57.43 63.77 2.31 6.21 3.24 876
ABB 2017 0.62 7.24 15.1 84,503,069 18.25 2.9 59.23 57.26 2.77 6.81 3.52 874
ACB 2008 2.32 7.38 12.44 105,306,130 18.47 3.35 37.53 74.06 0.89 5.66 23.12 1,072
ACB 2009 1.61 6.02 9.4 167,881,047 18.94 2.54 36.67 197.11 0.41 5.40 7.05 1,004
ACB 2010 1.25 5.55 10.6 205,102,950 19.14 2.73 39.35 244.77 0.34 6.42 8.86 895
ACB 2011 1.32 4.26 9.25 281,019,319 19.45 3.41 41.16 107.46 0.89 6.24 18.68 835
ACB 2012 0.34 7.16 13.5 176,307,607 18.99 3.71 73.19 58.42 2.5 5.25 9.09 757
ACB 2013 0.48 7.51 14.7 166,598,989 18.93 2.86 66.54 47.73 3.03 5.42 6.59 859
ACB 2014 0.55 6.9 14.08 179,609,771 19.01 3.01 63.79 62.32 2.18 5.98 4.71 851
ACB 2015 0.54 6.35 12.8 201,456,985 19.12 3.32 64.65 87.02 1.31 6.68 0.88 853
ACB 2016 0.61 6.02 13.19 233,680,877 19.27 3.34 61.86 126.49 0.87 6.21 3.24 876
ACB 2017 0.82 5.64 11.49 284,316,123 19.47 3.44 54.35 132.74 0.7 6.81 3.52 874
BID 2008 0.88 5.46 8.94 246,494,323 19.32 2.91 41.19 32.68 7.82 5.66 23.12 1,072
BID 2009 1.04 5.95 7.55 296,432,087 19.51 2.69 44.67 97.61 2.68 5.40 7.05 1,004
BID 2010 1.13 6.61 9.32 366,267,769 19.72 2.89 48.27 82.39 2.53 6.42 8.86 895
BID 2011 0.83 6.01 11.07 405,755,454 19.82 3.4 43.16 72.11 2.76 6.24 18.68 835
BID 2012 0.58 5.47 9.65 484,784,560 20.00 2.16 39.83 64.56 2.7 5.25 9.09 757

Ký hiệu
BID 2013 0.78 5.84 10.23 548,386,083 20.12 2.85 38.57 69.52 2.26 5.42 6.59 859
BID 2014 0.83 5.12 650,340,373 20.29 2.97 39.37 73.13 2.03 5.98 4.71 851
BID 2015 0.84 4.98 850,506,940 20.56 2.71 44.87 74.77 1.68 6.68 0.88 853
BID 2016 0.66 4.38 1,006,380,635 20.73 2.62 44.51 69.75 1.99 6.21 3.24 876
BID 2017 0.61 4.06 10.9 1,202,283,843 20.91 2.89 39.74 80.7 1.62 6.81 3.52 874
CTG 2008 1 6.37 12.02 193,590,357 19.08 4.14 57.02 98.31 1.81 5.66 23.12 1,072
CTG 2009 0.58 5.16 8.06 243,785,208 19.31 2.13 55.94 154.99 0.61 5.40 7.05 1,004
CTG 2010 1.11 4.94 8.02 367,730,655 19.72 4.14 48.43 180.09 0.66 6.42 8.86 895
CTG 2011 1.51 6.19 10.57 460,420,078 19.95 5.07 40.57 137.76 0.75 6.24 18.68 835
CTG 2012 1.28 6.68 10.33 503,530,259 20.04 4.02 42.96 75.12 1.47 5.25 9.09 757
CTG 2013 1.07 9.38 13.2 576,368,416 20.17 3.58 45.49 87.53 1 5.42 6.59 859
CTG 2014 0.92 8.32 10.4 661,241,727 20.31 3.07 46.62 89.02 1.12 5.98 4.71 851
CTG 2015 0.79 7.2 10.6 779,483,487 20.47 2.78 47.13 92.24 0.92 6.68 0.88 853
CTG 2016 0.78 6.36 10.4 948,567,505 20.67 2.71 48.74 115.32 0.9 6.21 3.24 876
CTG 2017 0.73 5.82 1,095,060,842 20.81 2.77 46.2 92.14 1.14 6.81 3.52 874
EIB 2008 1.74 26.62 45.89 48,247,821 17.69 3.67 31.85 37.61 4.71 5.66 23.12 1,072
EIB 2009 1.99 20.4 26.87 65,448,356 18.00 4.04 35.2 53.8 1.83 5.40 7.05 1,004
EIB 2010 1.85 10.3 17.79 131,110,882 18.69 3.34 27.98 70.93 1.42 6.42 8.86 895
EIB 2011 1.93 8.88 12.94 183,567,032 19.03 3.73 30.62 51.44 1.61 6.24 18.68 835
EIB 2012 1.21 9.29 16.38 170,156,010 18.95 3.12 42.64 61.39 1.32 5.25 9.09 757
EIB 2013 0.39 8.64 14.47 169,835,460 18.95 1.8 65.28 43.03 1.98 5.42 6.59 859
EIB 2014 0.03 8.73 13.16 160,145,266 18.89 1.76 63.47 47.69 2.46 5.98 4.71 851
EIB 2015 0.03 10.53 16.52 124,849,675 18.64 2.56 60.66 55.22 1.86 6.68 0.88 853
EIB 2016 0.24 10.44 17.12 128,801,508 18.67 2.61 60.38 41.66 2.95 6.21 3.24 876
EIB 2017 0.59 9.54 15.98 149,369,554 18.82 2.04 57.63 45.95 2.27 6.81 3.52 874
HDB 2008 0.51 17.5 23.49 9,557,917 16.07 1.08 61.56 33.69 1.93 5.66 23.12 1,072

Ký hiệu
HDB 2009 1.35 9.39 13.37 19,127,427 16.77 1.83 40.69 70.21 1.1 5.40 7.05 1,004
HDB 2010 1.01 6.86 9.15 34,389,227 17.35 2.3 47.55 86.95 0.83 6.42 8.86 895
HDB 2011 1.07 7.88 10.22 45,025,421 17.62 4.1 47.69 48.2 2.11 6.24 18.68 835
HDB 2012 0.67 10.22 11.97 52,782,831 17.78 2.23 52.32 39.28 2.35 5.25 9.09 757
HDB 2013 0.31 9.97 11.55 86,226,641 18.27 0.55 70.04 43.14 3.67 5.42 6.59 859
HDB 2014 0.51 8.92 11.18 99,524,603 18.42 2.08 62.79 50.71 2.27 5.98 4.71 851
HDB 2015 0.5 9.24 13.7 106,485,935 18.48 3.63 58.31 78.65 1.59 6.68 0.88 853
HDB 2016 0.57 6.62 12.5 150,294,272 18.83 4.04 60.48 76.78 1.46 6.21 3.24 876
HDB 2017 1.03 7.8 13.5 189,334,270 19.06 4.05 54.25 73.31 1.52 6.81 3.52 874
KLB 2008 1.45 35.63 42.56 2,939,018 14.89 5.36 59.73 31.89 1.66 5.66 23.12 1,072
KLB 2009 1.76 14.93 18.38 7,478,452 15.83 5.11 46.37 51.04 1.17 5.40 7.05 1,004
KLB 2010 1.94 25.54 31.22 12,577,785 16.35 5.53 38.32 79.43 1.11 6.42 8.86 895
KLB 2011 2.59 19.36 26.39 17,849,201 16.70 6.37 38.72 40.67 2.77 6.24 18.68 835
KLB 2012 1.93 18.54 33.42 18,580,999 16.74 6.44 51.22 50.08 2.93 5.25 9.09 757
KLB 2013 1.57 16.26 20.74 21,371,789 16.88 5.67 55.25 41.74 2.47 5.42 6.59 859
KLB 2014 0.79 14.56 18.38 23,103,926 16.96 3.96 62.72 51.66 1.95 5.98 4.71 851
KLB 2015 0.68 13.32 19.77 25,322,238 17.05 3.83 67.35 75.48 1.13 6.68 0.88 853
KLB 2016 0.43 11.05 16.35 30,451,008 17.23 3.2 73.67 80.99 1.06 6.21 3.24 876
KLB 2017 0.6 9.51 15.78 37,326,805 17.44 3.46 71.53 106.17 0.84 6.81 3.52 874
LPB 2008 11.9 46.24 7,452,949 15.82 13.34 25.18 5.66 23.12 1,072
LPB 2009 4.35 22.04 17,366,930 16.67 5.98 36.16 186.49 0.28 5.40 7.05 1,004
LPB 2010 2.61 11.74 34,984,722 17.37 5.2 38.5 190.59 0.42 6.42 8.86 895
LPB 2011 2.14 11.75 56,132,336 17.84 4.98 44.72 6.24 18.68 835
LPB 2012 1.42 11.13 66,412,697 18.01 4.55 44.85 5.25 9.09 757
LPB 2013 0.78 9.14 79,594,241 18.19 3.57 55.69 5.42 6.59 859
LPB 2014 0.52 7.33 100,801,752 18.43 2.88 63.94 5.98 4.71 851

Ký hiệu
LPB 2015 0.34 7.06 107,587,385 18.49 3.13 62.85 6.68 0.88 853
LPB 2016 0.85 5.87 141,865,255 18.77 3.48 52.47 109.34 1.11 6.21 3.24 876
LPB 2017 0.9 5.74 163,433,639 18.91 3.58 55.21 114.48 1.07 6.81 3.52 874
MBB 2008 1.9 9.98 12.35 44,346,106 17.61 4.16 33.91 85.72 1.83 5.66 23.12 1,072
MBB 2009 1.93 9.98 12 69,008,288 18.05 3.47 29.55 95.6 1.58 5.40 7.05 1,004
MBB 2010 1.92 8.1 12.9 109,623,198 18.51 4.29 19.72 120.41 1.26 6.42 8.86 895
MBB 2011 1.71 6.95 9.59 138,831,492 18.75 4.63 23.86 116.55 1.59 6.24 18.68 835
MBB 2012 1.47 7.33 11.15 175,609,964 18.98 4.51 34.51 95.71 1.84 5.25 9.09 757
MBB 2013 1.28 8.4 11 180,381,064 19.01 3.71 35.85 82.48 2.45 5.42 6.59 859
MBB 2014 1.3 8.26 10.07 200,489,174 19.12 3.8 37.49 89.7 2.73 5.98 4.71 851
MBB 2015 1.18 10.49 12.41 221,041,993 19.21 3.8 39.32 101.37 1.61 6.68 0.88 853
MBB 2016 1.2 10.38 12.5 256,258,500 19.36 3.56 42.36 103.18 1.32 6.21 3.24 876
MBB 2017 1.21 9.43 12 313,877,828 19.56 4.17 43.26 95.85 1.2 6.81 3.52 874
MSB 2008 1.26 5.74 9.83 32,626,054 17.30 2.99 36.32 51.26 1.49 5.66 23.12 1,072
MSB 2009 1.6 5.56 8.42 63,882,044 17.97 2.77 30.39 116.97 0.62 5.40 7.05 1,004
MSB 2010 1.29 5.49 7.11 115,336,083 18.56 2.52 35.82 51.75 1.87 6.42 8.86 895
MSB 2011 0.69 8.31 10.74 114,374,998 18.55 1.62 52.06 24.92 3.88 6.24 18.68 835
MSB 2012 0.2 8.27 11.31 109,923,376 18.52 2.07 70.83 98.04 2.65 5.25 9.09 757
MSB 2013 0.3 8.79 10.56 107,114,882 18.49 1.8 69.91 98.8 2.71 5.42 6.59 859
MSB 2014 0.14 9.05 15.7 104,368,741 18.46 1.38 62.15 44.77 5.16 5.98 4.71 851
MSB 2015 0.11 13.05 24.53 104,311,276 18.46 1.81 72.54 62.74 3.41 6.68 0.88 853
MSB 2016 0.14 14.69 16.49 92,605,862 18.34 2.67 49.86 54.44 2.36 6.21 3.24 876
MSB 2017 0.12 12.23 13.82 112,238,978 18.54 1.86 63.61 53.18 2.23 6.81 3.52 874
NamABank 2008 0.17 21.88 5,891,034 15.59 2.2 81.88 5.66 23.12 1,072
NamABank 2009 0.67 12.22 10,938,109 16.21 2.86 58.81 5.40 7.05 1,004
NamABank 2010 1.09 14.99 14,508,724 16.49 2.59 42.73 47.01 2.18 6.42 8.86 895

Ký hiệu
NamABank 2011 1.44 16.69 19,037,788 16.76 3.86 40.92 29.73 2.84 6.24 18.68 835
NamABank 2012 1.04 20.47 16,008,223 16.59 3.43 49.46 41.06 2.48 5.25 9.09 757
NamABank 2013 0.6 11.32 28,781,743 17.18 2.11 61.57 44.76 1.48 5.42 6.59 859
NamABank 2014 0.57 8.93 37,293,006 17.43 2.3 59.16 66.48 1.4 5.98 4.71 851
NamABank 2015 0.53 9.63 35,469,965 17.38 2.95 54.26 102.39 0.91 6.68 0.88 853
NamABank 2016 0.08 8.01 42,851,605 17.57 3.27 59.71 99.76 1.62 6.21 3.24 876
NamABank 2017 0.49 6.74 54,439,880 17.81 2.63 51.17 6.81 3.52 874
NVB 2008 0.55 9.87 14 10,905,279 16.20 2.2 66.55 13.79 2.91 5.66 23.12 1,072
NVB 2009 0.96 6.24 8.87 18,689,953 16.74 2.08 42.56 39.06 2.45 5.40 7.05 1,004
NVB 2010 0.81 10.1 19.47 20,016,386 16.81 2.8 52.27 52.93 2.24 6.42 8.86 895
NVB 2011 0.78 14.3 17.18 22,496,047 16.93 4.1 57.5 42.25 2.92 6.24 18.68 835
NVB 2012 0.01 14.76 19.09 21,585,214 16.89 4.09 87.64 30.07 5.64 5.25 9.09 757
NVB 2013 0.07 11.02 16.03 29,074,356 17.19 2.95 92.74 25.58 6.07 5.42 6.59 859
NVB 2014 0.02 8.72 10.83 36,837,069 17.42 2.28 91.09 46.51 2.52 5.98 4.71 851
NVB 2015 0.02 6.67 11.08 48,230,002 17.69 2.24 85.47 47.68 2.15 6.68 0.88 853
NVB 2016 0.02 4.68 5.69 69,011,009 18.05 1.98 80.34 77.13 1.48 6.21 3.24 876
NVB 2017 0.03 4.48 71,841,566 18.09 1.91 78.66 72.97 1.53 6.81 3.52 874
OCB 2008 0.6 15.76 10,094,702 16.13 2.62 63.96 5.66 23.12 1,072
OCB 2009 1.81 18.37 12,686,215 16.36 4.56 42.11 39.75 2.64 5.40 7.05 1,004
OCB 2010 1.88 15.95 19,689,657 16.80 4.32 40.06 44.04 2.05 6.42 8.86 895
OCB 2011 1.34 14.75 25,423,767 17.05 4.54 47.02 6.24 18.68 835
OCB 2012 0.87 13.93 27,424,138 17.13 5.19 47.87 5.25 9.09 757
OCB 2013 0.8 12.09 32,795,208 17.31 4.69 49.62 5.42 6.59 859
OCB 2014 0.61 10.28 39,094,911 17.48 3.21 52.8 5.98 4.71 851
OCB 2015 0.47 8.55 49,447,189 17.72 3.18 55.78 6.68 0.88 853
OCB 2016 0.68 7.39 63,815,088 17.97 3.08 56.27 49.1 1.75 6.21 3.24 876

Ký hiệu
OCB 2017 1.1 7.28 84,300,169 18.25 3.44 53.08 46.74 1.79 6.81 3.52 874
PGBank 2008 1.21 16.59 6,184,199 15.64 2.94 48.65 52.72 1.42 5.66 23.12 1,072
PGBank 2009 2.11 10.5 10,418,510 16.16 3.9 36.57 61.32 1.23 5.40 7.05 1,004
PGBank 2010 1.63 13.27 16,378,325 16.61 4.24 42.53 68.19 1.42 6.42 8.86 895
PGBank 2011 2.63 14.74 17,582,081 16.68 7.06 38.76 73.82 2.06 6.24 18.68 835
PGBank 2012 1.3 16.59 19,250,898 16.77 5.62 48.07 27.36 8.44 5.25 9.09 757
PGBank 2013 0.17 12.9 24,875,747 17.03 2.55 69.94 45.26 2.98 5.42 6.59 859
PGBank 2014 0.52 12.95 25,779,362 17.07 2.7 63.84 47.99 2.48 5.98 4.71 851
PGBank 2015 0.16 13.66 24,681,414 17.02 2.7 64.88 40.69 2.75 6.68 0.88 853
PGBank 2016 0.5 14.08 24,824,533 17.03 2.91 54.03 40.51 2.47 6.21 3.24 876
PGBank 2017 0.24 12.15 29,297,961 17.19 2.98 46.85 33.03 3.23 6.81 3.52 874
Saigonbank 2008 1.51 13.12 16.16 11,205,359 16.23 3.12 40.74 131.46 0.69 5.66 23.12 1,072
Saigonbank 2009 1.82 16.29 14.42 11,875,915 16.29 4.83 37.97 70.37 1.78 5.40 7.05 1,004
Saigonbank 2010 5.54 20.97 24.75 16,812,004 16.64 4.48 22.71 72.99 1.91 6.42 8.86 895
Saigonbank 2011 1.89 21.51 23.83 15,365,115 16.55 5.88 34.62 90.17 2.35 6.24 18.68 835
Saigonbank 2012 1.97 23.83 23.94 14,852,518 16.51 7.09 36.43 34.4 2.93 5.25 9.09 757
Saigonbank 2013 1.17 23.84 24.05 14,684,739 16.50 5.2 49.76 42.44 2.24 5.42 6.59 859
Saigonbank 2014 1.19 22.03 23.03 15,823,336 16.58 4.96 40.21 39.76 2.08 5.98 4.71 851
Saigonbank 2015 0.26 19.11 19.98 17,748,745 16.69 4.11 53.88 42.03 1.88 6.68 0.88 853
Saigonbank 2016 0.76 18.45 23.36 19,047,890 16.76 3.74 57.8 31.16 2.63 6.21 3.24 876
Saigonbank 2017 0.27 16.03 23.36 21,319,355 16.88 3.5 53.28 27.81 2.98 6.81 3.52 874
SCB 2008 1.44 7.28 9.91 38,596,053 17.47 3.6 38.02 132.74 0.57 5.66 23.12 1,072
SCB 2009 0.68 8.41 11.54 54,492,474 17.81 2.14 42.68 85.15 1.28 5.40 7.05 1,004
SCB 2010 0.49 7.83 10.32 60,182,876 17.91 1.02 38.79 20.32 11.4 6.42 8.86 895
SCB 2011 7.83 9.42 144,814,138 18.79 33.24 34.47 7.25 6.24 18.68 835
SCB 2012 0.04 7.62 10.35 149,205,560 18.82 3.33 71.08 15.52 7.23 5.25 9.09 757

Ký hiệu
SCB 2013 0.03 7.24 9.95 181,018,602 19.01 1.72 70.73 45.03 1.63 5.42 6.59 859
SCB 2014 0.04 5.44 9.39 242,222,058 19.31 1.27 54.09 109.83 0.49 5.98 4.71 851
SCB 2015 0.03 4.89 9.95 311,513,679 19.56 1.98 52.28 212.93 0.34 6.68 0.88 853
SCB 2016 0.02 4.27 5.3 361,682,374 19.71 1.04 60.38 140.61 0.68 6.21 3.24 876
SCB 2017 0.03 3.46 4.43 444,031,748 19.91 0.56 76.03 0.45 6.81 3.52 874
Seabank 2008 1.32 18.59 30.39 22,268,226 16.92 2.96 42.33 144.24 0.72 5.66 23.12 1,072
Seabank 2009 1.73 17.91 34.03 30,596,995 17.24 3.07 28.09 92.98 1.8 5.40 7.05 1,004
Seabank 2010 1.47 10.4 13.72 55,241,568 17.83 2.84 31.05 0 6.42 8.86 895
Seabank 2011 0.16 5.48 13.29 101,092,589 18.43 1.16 72.37 53.69 3.11 6.24 18.68 835
Seabank 2012 0.06 7.44 15.5 75,066,716 18.13 1.43 81.24 93.69 2.97 5.25 9.09 757
Seabank 2013 0.2 7.17 14.29 79,864,432 18.20 1.24 74.54 38.38 6.3 5.42 6.59 859
Seabank 2014 0.11 7.09 17.61 80,183,668 18.20 0.99 71.47 49.9 3.11 5.98 4.71 851
Seabank 2015 0.11 6.81 17.55 84,756,842 18.26 1.51 82.17 27 3.17 6.68 0.88 853
Seabank 2016 0.12 5.69 9.14 103,364,962 18.45 2.1 58.5 31.06 2.97 6.21 3.24 876
Seabank 2017 0.27 4.94 7.85 125,008,960 18.64 1.87 57.77 0.84 6.81 3.52 874
SHB 2008 1.46 15.76 18.16 14,381,310 16.48 1.49 39.88 21.65 1.89 5.66 23.12 1,072
SHB 2009 1.52 8.8 17.06 27,469,197 17.13 3.54 39.55 35.48 2.79 5.40 7.05 1,004
SHB 2010 1.26 8.2 13.81 51,032,861 17.75 3.46 45.73 79.94 1.4 6.42 8.86 895
SHB 2011 1.23 8.21 13.37 70,989,542 18.08 3.5 50.52 54.49 2.23 6.24 18.68 835
SHB 2012 0.03 8.16 14.18 116,537,614 18.57 2.26 57.12 24.94 8.81 5.25 9.09 757
SHB 2013 0.65 7.21 12.38 143,625,803 18.78 1.83 78.58 27.41 5.66 5.42 6.59 859
SHB 2014 0.51 6.2 11.33 169,035,546 18.95 1.96 49.87 49.69 2.02 5.98 4.71 851
SHB 2015 0.43 5.5 11.4 204,704,140 19.14 2.21 52.79 62.82 1.72 6.68 0.88 853
SHB 2016 0.42 5.66 13 240,752,689 19.30 2.09 50.5 59.05 1.87 6.21 3.24 876
SHB 2017 0.59 5.14 286,010,081 19.47 2.02 44.9 61.62 2.33 6.81 3.52 874
STB 2008 1.44 11.34 12.16 68,438,569 18.04 2.13 51.75 120.8 0.6 5.66 23.12 1,072

Luận Văn Tác Động Của Sự Thay Đổi Vốn Chủ Sở Hữu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng

Luận Văn Tác Động Của Sự Thay Đổi Vốn Chủ Sở Hữu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Luận Văn Tác Động Của Sự Thay Đổi Vốn Chủ Sở Hữu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng

Similar to Luận Văn Tác Động Của Sự Thay Đổi Vốn Chủ Sở Hữu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng (20)

More from Viết Thuê Luận Văn Luanvanpanda.com

More from Viết Thuê Luận Văn Luanvanpanda.com (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Luận Văn Tác Động Của Sự Thay Đổi Vốn Chủ Sở Hữu Đến Hiệu Quả Hoạt Động Ngân Hàng