Các nhân tố ảnh hưởng đến biên lãi ròng (NIM) của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

TS. ĐỖ HUYỀN TRANG - ThS. LÊ VŨ TƯỜNG VY - TS. LÊ MỘNG HUYỀN - ThS. TRẦN THỊ VŨ TUYỀN (Trường Đại học Quy Nhơn)

TÓM TẮT:

Nghiên cứu tập trung phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Kết quả cho thấy, đối với cả 2 nhóm ngân hàng thì rủi ro thanh khoản, rủi ro ngân hàng có tác động tích cực đến biên lãi ròng (Nim), quy mô, lạm phát có tác động tiêu cực đến Nim. Thông qua kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đưa ra các đề xuất về hàm ý chính sách giúp các nhà quản lý nâng cao lợi nhuận của các ngân hàng thương mại trong nước và nước ngoài tại Việt Nam.

Từ khóa: tỷ suất sinh lợi, ngân hàng thương mại, lạm phát.

1. Đặt vấn đề

Ngân hàng thương mại hoạt động trong lĩnh vực tiền tệ tín dụng và dịch vụ ngân hàng, được coi là một loại định chế tài chính đặc biệt của nền kinh tế thị trường, hoạt động của ngân hàng thương mại góp phần quan trọng trong việc thúc đẩy nền kinh tế phát triển. Khả năng sinh lời là một trong những chỉ tiêu kinh tế tổng hợp để đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng. Tại Việt Nam, quá trình toàn cầu hóa đã tăng cường kết nối giữa các quốc gia trên thế giới trong các lĩnh vực kinh tế khác nhau. Trong số này, ngành ngân hàng đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển và tăng trưởng kinh tế. Các ngân hàng từ các nước phát triển đã mở rộng hoạt động và mạng lưới của mình ở các nước đang phát triển bằng cách tận dụng các sản phẩm tinh vi, công nghệ vượt trội và đội ngũ nhân viên có tay nghề cao. Đồng thời, các ngân hàng từ các nước đang phát triển có thể được hưởng lợi bằng cách học hỏi từ các chiến lược và kỹ thuật của đối thủ cạnh tranh của họ. Sự cạnh tranh ngày càng cao do sự hiện diện của ngân hàng nước ngoài cũng có thể ảnh hưởng đến thị phần và lợi nhuận của các ngân hàng trong nước.

Vì vậy, vấn đề quan tâm đến việc quản lý khả năng sinh lời (được đo lường thông qua tỷ suất sinh lợi) của các ngân hàng luôn là chủ đề quan tâm của các nhà lãnh đạo ngân hàng, các nhà đầu tư, người gửi tiền và cả chính phủ. Các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại trong nước và nước ngoài đã được thực hiện (Awdeh, 2005; Fotios và Kyriaki, 2007; Azam và Siddiqui, 2012; Muhamad Muda, Amir Shaharuddin và Abdelhakim Embaya, 2013);…

Ở Việt Nam, các đề tài nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại đã được nhiều tác giả công bố, trong đó có Nguyễn Mạnh Huy (2016), Đinh Thị Mỹ Trang (2018), Nguyễn Trần Dũng (2019),... Tuy nhiên, tại Việt Nam, theo nhóm tác giả, việc nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại trong nước và nước ngoài rất hiếm.

Thông qua kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đưa ra các đề xuất về hàm ý chính sách giúp các nhà quản lý nâng cao lợi nhuận của các ngân hàng thương mại trong nước và nước ngoài tại Việt Nam.

2. Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

2.1. Mô hình nghiên cứu

Nhóm tác giả đã chọn các biến độc lập và chia các biến thành 2 nhóm: các biến đặc thù của ngành Ngân hàng và các biến kinh tế vĩ mô. Các biến đặc thù được sử dụng: Quy mô ngân hàng, Chất lượng tài sản, Rủi ro thanh khoản, Rủi ro Ngân hàng, Hiệu quả, Mức độ an toàn vốn. Các biến kinh tế vĩ mô như tổng sản phẩm quốc nội và lạm phát.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu được đề xuất

Mô hình nghiên cứu được đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả nghiên cứu đề xuất, 2021

Trong đó:

- Biến phụ thuộc:

+ Biên lãi ròng (NIM) là Thu nhập lãi thuần/Tài sản sinh lãi.

- Biến độc lập:

+ Quy mô ngân hàng (SIZE) là Lôgarit tự nhiên của tổng tài sản.

+ Chất lượng tài sản (AQ) là Nợ xấu/Tổng dư nợ.

+ Rủi ro thanh khoản (LIQ) là Tỷ lệ giữa các khoản cho vay khách hàng/Tài trợ ngắn hạn.

+ Rủi ro Ngân hàng (CRISK) là Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng các khoản cho vay.

+ Hiệu quả (OPC) là Tỷ lệ chi phí hoạt động/Tổng tài sản.

+ Mức độ an toàn vốn (CAR) là Vốn tự có/Tổng tài sản “Có” trọng số rủi ro.

+ Điều kiện kinh tế (GDP) là Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm so với cùng kỳ năm ngoái.

+ Tỷ lệ lạm phát (CPI) là Tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng so với cùng kỳ năm trước.

Dựa trên các nghiên cứu trước về các nhân tố ảnh hưởng (xem xét các yếu tố bên trong và bên ngoài) ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của NHTM cổ phần tại Việt Nam, dựa vào phương pháp phân tích dữ liệu chạy hồi quy thì mô hình như sau:

Nimi = β0 + β1AQi + β2LIQi + β3CRISKi + β4OPCi + β5CARi + β6SIZEi + β7GDPi + β8LPi + β9DxAQi + β10DxLIQi + β11DxCRISKi + β12DxOPCi + β13DxCARi + β14DxSIZEi + β15DxGDPi + β16DxLPi + ui

Trong đó: Nim là biến phụ thuộc; AQ, LIQ, CRISK, OPC, CAR, SIZE, GDP, LP, DxAQ, DxLIQ, DxCRISK, DxOPC, DxCAR, Dx SIZE, Dx GDP, DxLP là các biến độc lập; β0 là hệ số chặn; β1, β2, ..., βk là hệ số hồi quy của các biến độc lập; u là sai số của mô hình; i là quan sát thứ i.

Với D = 0, nhóm ngân hàng nước ngoài; D = 1, nhóm ngân hàng trong nước.

2.2. Phương pháp nghiên cứu

2.2.1. Dữ liệu

Để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu, dữ liệu được sử dụng trong phân tích định lượng là thông tin được trích xuất từ báo cáo tài chính của các ngân hàng niêm yết của Việt Nam (nhóm ngân hàng trong nước: bao gồm ngân hàng thương mại nhà nước (4 ngân hàng), ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân (30 ngân hàng), nhóm ngân hàng nước ngoài: ngân hàng 100% vốn nước ngoài (7 ngân hàng), và ngân hàng liên doanh (2 ngân hàng), nhóm tác giả không tìm thấy được báo cáo tài chính của 51 ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam, nên không đưa vào nhóm ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam. Đây đều là báo cáo tài chính đã được kiểm toán. Thời gian nghiên cứu là 6 năm (từ năm 2015 đến năm 2020). Số liệu kinh tế vĩ mô còn lại (tốc độ tăng trưởng GDP và lạm phát) được thu thập từ công bố chính thức của Tổng cục Thống kê Việt Nam.

2.2.2. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu được dùng trong bài nghiên cứu là phương pháp định lượng, sử dụng kỹ thuật hồi quy để phân tích tác động của 8 nhân tố đến tỷ suất sinh lợi (thông qua việc đo Nim) của các ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2015-2020.     

2.2.3. Phương pháp chọn mẫu

Mẫu được chọn theo phương pháp ngẫu nhiên. Theo Tabachnick & Fidell (2007) [17] khi dùng hồi quy bội kích, kích thước mẫu n nên được tính bằng công thức sau: n > 50 +8p = 50 + 8x16 = 178 (p: số lượng biến độc lập), số mẫu được chọn trong bài nghiên cứu là 258 mẫu là phù hợp.

3. Kết quả nghiên cứu

Kết quả thống kê mô tả chỉ ra phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu. Nhận xét: Giá trị trung bình của Nim của toàn bộ ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là 3,47% với độ lệch chuẩn 1,66%, Nim đạt giá trị thấp nhất là 0,164% và cao nhất là 11,18%. Như vậy, nhận thấy có sự chênh lệch rất lớn về tỷ suất sinh lợi Nim giữa các giai đoạn của cùng một ngân hàng và giữa các ngân hàng với nhau.

Bảng 1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình

 Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

3.1. Kiểm định tương quan biến và đa cộng tuyến

Kết quả kiểm định mối tương quan cho thấy: Không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình nghiêm trọng do các hệ số tương quan có giá trị thấp, chuẩn so sánh theo Farrar & Glauber (1967) là 0.8.

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy giá trị VIF lần lượt là 103; 1.37; 1.48; 1.01; 1.21; 1.18; 1,84; 1,74. Thông thường, nếu vif  < 2 thì kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Tuy nhiên thực tế, nếu vif  < 10 thì ta vẫn có thể chấp nhận được, kết luận là không có hiện tượng đa cộng tuyến (Gujrati, 2003).

3.2. Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình hồi quy của Nim

* Mô hình tác động cố định Fem: Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy: Prob > F = 0.0000, kết quả này hàm ý rằng giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng 0 đều bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.

* Mô hình tác động ngẫu nhiên Rem: Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy: Prob > F = 0.0000, kết qủa này hàm ý rằng giả thiết về các hệ số hồi quy đồng thời bằng 0 đều bác bỏ với mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là mô hình này phù hợp và có ý nghĩa thống kê.

* Kiểm định chọn giữa Fem và Rem: Kết quả kiểm định Hausman cho thấy Prob>chi2 = 0.0022 <0.1, từ đó đi đến kết luận bác bỏ giả thiết H0: Mô hình Random Effect là phù hợp. Do đó, những phần tiếp theo sau đây, kết quả hồi quy sẽ thảo luận trên cơ sở mô hình tác động cố định Fem.

3.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình hồi quy Fem

Vì Prob > chi2 = 0.0000 < 0.1, bác bỏ H0 (với phát biểu: phương sai sai số là không đổi), chấp nhận H1 nghĩa là có phương sai sai số thay đổi theo mô hình hồi quy.

Bảng 2. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình hồi quy Fem

Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình hồi quy Fem

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

3.4. Kiểm định tương quan chuỗi của mô hình hồi quy Rem

Dùng kiểm định Wooldridge, với giá trị Prob > F = 0.0000 <10% của kiểm định Wooldridge như trên, ta kết luận bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là có hiện tượng tự tương quan.

Như vậy, mô hình hồi quy ở trên có phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng khuyết tật mô hình tự tương quan, phương sai sai số thay đổi  thì được giải quyết qua mô hình hiệu chỉnh sai số (robust).

3.5. Kết quả hồi quy

Bảng 3. Kết quả hồi quy Nim sau khi sửa các khuyết tật của mô hình

Kết quả hồi quy Nim sau khi sửa các khuyết tật của mô hình

Nguồn: Truy xuất từ phần mềm Stata

Bảng 3 cho thấy, có 4 nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi Nim, cụ thể như sau: rủi ro thanh khoản (LIQ), rủi ro ngân hàng (Crisk), quy mô (Size), lạm phát (LP).

Mô hình nghiên cứu có phương trình:

Nimi = 0.0749599 - 0.009568*AQi + 0.0514819*LIQi + 0.783967*CRISKi + 0.0182554*OPCi + 0.1481308*CARi - 0.0113025*SIZEi + 2.03*10-8*GDPi - 0.0077987*LPi - 0.0053521*DxAQi - 0.0206956*DxLIQi - 0.6881089*DxCRISKi - 0.0181825*DxOPCi - 0.1493755DxCARi + 0.011525*DxSIZEi - 3.44*10-8*Dx GDPi + 0.0070233DxLPi + ui

Mô hình hồi quy đa biến gợi ý một số kết quả như sau:

Trong trường hợp đối với nhóm ngân hàng thương mại nước ngoài với biến D lúc này mang giá trị 0:

+ Tác động của Rủi ro thanh khoản (LIQ) đến Nim sẽ là: 0.0515 với sig = 0.003 < 0.05, đối với các ngân hàng thương mại nước ngoài khi rủi ro thanh khoản tăng lên 1% thì Nim tăng 0,0515% ở mức ý nghĩa 95%.

+ Tác động của Rủi ro ngân hàng (Crisk) đến Nim sẽ là: 0.783 với sig = 0.001 < 0.05, đối với các ngân hàng thương mại nước ngoài khi rủi ro ngân hàng tăng lên 1% thì Nim tăng 0.783% ở mức ý nghĩa 95%.    

+ Tác động của Quy mô (Size) đến Nim sẽ là: - 0.011 với sig = 0.016 < 0.05, đối với các ngân hàng thương mại nước ngoài khi quy mô ngân hàng tăng 1% đơn vị thì Nim giảm 0.016% đơn vị ở mức ý nghĩa 95%.    

+ Tác động của Lạm phát (LP) sẽ là: - 0.007 với sig =0.000 < 0.05, đối với các ngân hàng thương mại nước ngoài khi lạm phát tăng 1% thì Nim giảm 0,07%, ở mức ý nghĩa 95%.        

Trong trường hợp đối với nhóm ngân hàng thương mại trong nước với biến D lúc này mang giá trị 1:

+ Tác động của Rủi ro thanh khoản (LIQ) đến Nim do biến DxLIQ không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 90%, do đó tác động của LIQ đến Nim đối với các ngân hàng thương mại trong nước tương tự ngân hàng nước ngoài. Nghĩa là, khi rủi ro thanh khoản tăng lên 1% thì Nim càng tăng 0,0515% ở mức ý nghĩa 95%.

+ Tác động của Rủi ro ngân hàng (Crisk) đến Nim sẽ là: (0.783-0.688) = 0.095, đối với các ngân hàng thương mại trong nước khi rủi ro ngân hàng càng tăng thì Nim càng tăng. Và nếu so sánh với ngân hàng nước ngoài thì sự tác động của Rủi ro ngân hàng trong nước sẽ thấp hơn so với ngân hàng nước ngoài đến Nim với mức 0,688%, mức ý nghĩa 90%.

+ Tác động của Quy mô (Size) đến Nim sẽ là: (- 0.011+ 0.0115) = 0.0005, đối với các ngân hàng thương mại trong nước khi quy mô càng tăng thì Nim càng tăng. Và nếu so sánh với ngân hàng nước ngoài thì sự tác động của quy mô của ngân hàng trong nước sẽ lớn hơn so với ngân hàng nước ngoài đến Nim với mức 0.0115%, mức ý nghĩa 95%.

+ Tác động của Lạm phát (LP) sẽ là: (-0.0077987 + 0.0070233) = -0,0007754, đối với các ngân hàng thương mại trong nước khi lạm phát càng tăng thì Nim càng giảm. Và nếu so sánh với ngân hàng nước ngoài thì sự tác động của lạm phát của ngân hàng trong nước sẽ lớn hơn so với ngân hàng nước ngoài đến Nim với mức 0,0702% ở mức ý nghĩa 95%.

4. Kết luận

Nghiên cứu đã đưa ra thảo luận về các yếu tố quyết định tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Nó sẽ thu hút sự quan tâm của nhiều bên, chẳng hạn như chính phủ, cơ quan quản lý, nội bộ ngân hàng trong nước, ngân hàng nước ngoài và các bên liên quan. Họ có thể hưởng lợi từ nghiên cứu này vì nó đóng góp thêm hiểu biết về các yếu tố quyết định tỷ suất sinh lợi của ngân hàng thương mại Việt Nam, nhất là trong quá trình cạnh tranh giữa 2 nhóm ngân hàng. Ngày nay, các ngân hàng ở Việt Nam kiểm soát hầu hết các dòng tài chính. Do đó, điều quan trọng là các cơ quan quản lý phải đảm bảo rằng ngân hàng đang ở vị thế vững chắc và ngân hàng đang có lãi. Vì vậy, kiến thức về các yếu tố quyết định tỷ suất sinh lợi của ngân hàng rất hữu ích cho ban lãnh đạo ngân hàng trong nước và nước ngoài trong quá trình hoạch định chính sách, các cơ quan quản lý và chính phủ điều chỉnh việc hoạch định chính sách và nghiên cứu trong tương lai.

Ghi chú: Nghiên cứu này được thực hiện trong khuôn khổ đề tài khoa học công nghệ cấp cơ sở của Trường Đại học Quy Nhơn với mã số T2021.706.09

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Tiếng Việt

  1. Đinh Thị Mỹ Trang (2018). Phân tích các yếu tố có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
  2. Nguyễn Mạnh Huy (2016). Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng sinh lời tại các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết Việt Nam. Luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
  3. Nguyễn Trần Dũng (2019). Phân tích các yếu tố có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

Tiếng Anh

  1. Awdeh, A. (2005). Domestic Banks and Foreign Banks Profitability: Differences and Their Determinants. Cass Business School, City of London.
  2. Barry Williams, (2003). Domestic and international determinants of bank profits: Foreign banks in Australia. Journal of Banking & Finance, 27, 1185-1210.
  3. Donald E. Farrar and Robert R. Glauber (1967). Multicollinearity in Regression Analysis, The Problem Revisited. The Review of Economics and Statistics, 49(1), 92-107.
  4. Fotios, P., Kyriaki, K. (2007). Factors Influencing the Profitability of Domestic and Foreign Commercial Banks in the European Union. International Business and Finance, 21, 222-237.
  5. Goldberg LG, Rai A (1996). The structure-performance relationship for European banking. J. Bank. Financ. 20, 745-771.
  6. Gujarati, D. (2003). Basic Econometrics. USA: The Mc Graw-Hill Company.
  7. Hassan MK, Bashir AHM (2003). Determinants of islamic banking profitability. Paper presented at the Economic Research Forum (ERF) 10th Annual Conference, 16-18th December. Marrakesh, Morocco.
  8. Heffernan S, Fu M (2008). The determinants of bank performance in China, Working Paper Series, (WP-EMG-03-2008), Cass Business School, City University, UK.
  9. Kosmidou K, Tanna S, Pasiouras F (2006). Determinants of profitability of domestic UK commercial banks: Panel evidence from the period 1995-2002. Applied Research Working Paper Series. Coventry University Business School.
  10. Muhamad Muda, Amir Shaharuddin and Abdelhakim Embaya (2013). Comparative Analysis of Profitability Determinants of Domestic and Foreign Islamic Banks in Malaysia. International Journal of Economics and Financial, 3(3), 559-569.
  11. Muhammad Azam và Sana Siddiqui (2012). Domestic and Foreign Banks Profitability: Differences and Their Determinants. International Journal of Economics and Financial, 2(1), 33-40.
  12. Naceur B (2003). The determinants of the Tunisian banking industry profitability: Panel evidence. Paper presented at the Economic Research Forum (ERF) 10th Annual Conference, 16-18th December (pp.1-17). Marrakesh, Morocco.
  13. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston, MA: Allyn & Bacon.
  14. Tobias Olweny, hemba Mamba  Shipho (2011). Effects  of  banking  sectoral  factors on  the  profitability  of  commercial  banks  in  Kenya.  Economics  and  Finaance  Review, 1(5), 1-30.
  15. Xuan Vinh Vo & Jonathan Batten (2019). Determinants of Bank Profitability-Evidence from Vietnam. Emerging Markets Finance and Trade, 2019, 1-12.

FACTORS AFFECTING THE NET INTEREST MARGIN (NIM)

OF JOINT STOCK COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM

• Ph.D DO HUYEN TRANG1

• Master. LE VU TUONG VY1

• Ph.D LE MONG HUYEN1

• Master. TRAN THI VU TUYEN1

1Quy Nhon University   

ABSTRACT:

This study analyzes the factors affecting the profitability of joint stock commercial banks in Vietnam. The study finds out that the liquidity risk and banking risk have positive impacts on the net interest margin (NIM) while the scale of bank and inflation rate have negative impacts on the NIM of joint stock commercial banks in Vietnam. Based on the study’s results, some policy implications are proposed to help domestic and foreign commercial banks in Vietnam improve their profitability.

Keywords: rate of return, commercial banking, inflation.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 2, tháng 2 năm 2022]