BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ KIM XUYẾN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh - Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ KIM XUYẾN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRƯƠNG THỊ HỒNG Tp Hồ Chí Minh - Năm 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn “Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận Ngân hàng thương mại Việt Nam” nghiên cứu Ngoại trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, cam đoan toàn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Không có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà không trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học sở đào tạo khác TP.HCM, ngày 25 tháng 10 năm 2016 Tác giả Trần Thị Kim Xuyến MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ BẢNG BIỂU TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 SỰ CẦN THIẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CÂU HỎI NGHIÊN CỨU .3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.7 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI 1.7.1 Ý nghĩa khoa học 1.7.2 Ý nghĩa thực tiễn 1.8 KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ LỢI NHUẬN VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN NGÂN HÀNG 2.1 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LỢI NHUẬN NGÂN HÀNG 2.2.1 Các yếu tố bên 2.2.1.1 Quy mô ngân hàng (SIZE) 2.2.1.2 Chi phí hoạt động (OC) .9 2.2.1.3 Rủi ro tín dụng (CR) 10 2.2.1.4 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (KAP) .11 2.2.1.5 Rủi ro khoản (LQ) 13 2.2.1.6 Cấu trúc tài sản (LOTA) 15 2.2.2 Các yếu tố bên .16 2.2.2.1 Lạm phát (INF) 16 2.2.2.2 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) 17 2.3 TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 18 CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG LỢI NHUẬN NHTM VIỆT NAM 26 3.1 THỰC TRẠNG MÔI TRƯỜNG VĨ MÔ LIÊN QUAN LỢI NHUẬN NHTM 26 3.2 THỰC TRẠNG LỢI NHUẬN NHTM VIỆT NAM 28 3.3 THỰC TRẠNG CÁC YẾU TỐ NỘI TẠI CỦA NHTM VIỆT NAM 31 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 37 4.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 37 4.2 THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 40 4.2.1 Dữ liệu nghiên cứu 40 4.2.2 Sự phù hợp kích thước mẫu .41 4.2.3 Phương pháp xử lý liệu 42 4.2.3.1 Các bước lựa chọn mô hình phù hợp phân tích 44 4.2.3.2 Kiểm định khuyết tật mô hình lựa chọn mô hình hồi quy .45 4.4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 48 4.4.1 Phân tích thống kê mô tả biến mô hình .48 4.4.2 Kiểm định tương quan biến mô hình đa cộng tuyến .51 4.4.2.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính cặp biến Pearson .51 4.4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến mô hình nhân tử phóng đại phương sai VIF 52 4.4.3 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled mô hình liệu bảng FEM .53 4.4.4 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled mô hình liệu bảng REM 54 4.4.5 Kiểm định lựa chọn mô hình FEM mô hình liệu bảng REM .54 4.4.6 Kiểm định tượng phương sai thay đổi phần dư liệu bảng Greene (2000) 55 4.4.7 Kiểm định tượng tự tương quan phần dư liệu bảng– Wooldridge (2002) Drukker (2003) .56 4.4.8 Phân tích kết hồi quy 57 4.5 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 64 4.5.1 Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng tác động chiều đến lợi nhuận NHTM 65 4.5.2 Giả thuyết H2: Chi phí hoạt động tác động ngược chiều đến lợi nhuận NHTM 66 4.5.3 Giả thuyết H3: Rủi ro tín dụng tác động ngược chiều đến lợi nhuận NHTM 67 4.5.4 Giả thuyết H4: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu tác động chiều đến lợi nhuận NHTM 67 4.5.5 Giả thuyết H5: Rủi ro khoản tác động ngược chiều đến lợi nhuận NHTM 68 4.5.6 Giả thuyết H6: Tỷ lệ dư nợ cho vay tổng tài sản tác động chiều đến lợi nhuận NHTM 69 4.5.7 Giả thuyết H7: Lạm phát tác động ngược chiều đến lợi nhuận NHTM 70 4.5.8 Giả thuyết H8: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động chiều đến lợi nhuận NHTM 71 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP NÂNG CAO LỢI NHUẬN NHTM VIỆT NAM 73 5.1 TÓM TẮT CÁC KẾT QUẢ CHÍNH CỦA LUẬN VĂN 73 5.2 GỢI Ý MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO LỢI NHUẬN NHTM VIỆT NAM 74 5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ GỢI Ý HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH SÁCH NGÂN HÀNG PHỤ LỤC ĐỊNH LƯỢNG DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT CR Credit Risk, Rủi ro tín dụng FEM Fixed Effects Model, Mô hình liệu bảng tác động cố định GDP Gross Domestic Products, Tốc độ tăng trưởng kinh tế GMM General Method of Moments, Mô hình moment tổng quát HTNH Hệ thống ngân hàng INF Inflation, Lạm phát KAP Equity-to-Asset Ratio, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu LOTA Loan - to Total Asset Ratio, Cấu trúc tài sản LQ Liquid Risk, Rủi ro khoản NH Ngân hàng NHNN Ngân hàng nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại NHTMCP Ngân hàng thương mại cổ phần OC Operation Cost, Chi phí hoạt động REM Random Effects Model, Mô hình liệu bảng tác động ngẫu nhiên RRTD Rủi ro tín dụng WTO World Trade Organization, Tổ chức Thương mại Thế giới DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Bảng tổng hợp nghiên cứu trước 21 Bảng 3.1: Tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát Việt Nam giai đoạn 20062015 .26 Bảng 3.2: Số liệu lợi nhuận NHTM Việt Nam giai đoạn 2006-2015 29 Hình 3.1: Tình hình lợi nhuận NHTM Việt Nam giai đoạn 2006-2015 29 Hình 3.2: Các yếu tố nội NHTM Việt Nam 33 Bảng 4.1: Yếu tố đại diện biến nghiên cứu kỳ vọng dấu 39 Bảng 4.2: Thống kê mô tả biến mô hình 49 Bảng 4.3: Ma trận tương quan tuyến tính đơn cặp biến 51 Bảng 4.4: Kết kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai 52 Bảng 4.5: Kết kiểm định lựa chọn Pooled FEM 53 Bảng 4.6: Kết kiểm định lựa chọn Pooled REM 54 Bảng 4.7: Kết kiểm định lựa chọn FEM REM .55 Bảng 4.8: Kết kiểm tra phương sai thay đổi mô hình .56 Bảng 4.9: Kết kiểm tra tự tương quan mô hình 57 Bảng 4.10: Kết kiểm tra tự tương quan mô hình 59 Bảng 4.11: Kết hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROA 60 Bảng 4.12: Kết hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROE 61 Bảng 4.13: Kết hồi quy mô hình với biến phụ thuộc NIM 62 Bảng 4.14: Tổng hợp chứng thực nghiệm 64 TÓM TẮT Bài luận văn tiến hành nghiên cứu thực nghiệm xem xét yếu tố nội vĩ mô tác động đến lợi nhuận ngân hàng thương mại Việt Nam Bài luận văn sử dụng mô hình tác động cố định (Fixed effects model) tác động ngẫu nhiên (Random effects model), FGLS phương pháp Daniel Hoechle (2007) cho phép khắc phục triệt để khuyến khuyết định lượng Dữ liệu giai đoạn 20062015, với kỳ quan sát tính theo năm Bài luận văn này cung cấp thêm chứng so với nghiên cứu trước khắc phục tượng tương quan phụ thuộc chéo, sau loại bỏ tác động tương quan phụ thuộc chéo Baltagi (2008), tìm thêm rủi ro khoản rủi ro tín dụng có ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng thương mại – yếu tố nghiên cứu nước tìm thấy chứng chưa kiểm soát tương quan phụ thuộc chéo phân tích Kết thực nghiệm Việt Nam giai đoạn nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, chi phí hoạt động, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tăng trưởng kinh tế lạm phát tác động chiều đến lợi nhuận ngân hàng thương mại Trong yếu tố rủi ro tín dụng cao, dư nợ tín dụng tổng tài sản cao lại làm cho lợi nhuận ngân hàng thấp Yếu tố rủi ro khoản cao tác động ngược chiều đến lợi nhuận tổng thể ROA ROE, nghiệp vụ tín dụng quan sát NIM rủi ro khoản tác động chiều đến lợi nhuận, ngân hàng cho vay liên ngân hàng gửi tiền vào tổ chức tín dụng khác nhiều lợi nhuận cao Từ khóa: Lợi nhuận ngân hàng thương mại, yếu tố ảnh hưởng, liệu bảng, kiểm soát tương quan phụ thuộc chéo (cross-section dependence) CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Với quốc gia giới, hoạt động hệ thống ngân hàng xem huyết mạch kinh tế Sự ổn định phát triển lành mạnh hệ thống ngân hàng đóng vai trò trọng yếu việc giữ ổn định phát triển kinh tế quốc gia Ở Việt Nam, giai đoạn phát triển hội nhập, tăng trưởng kinh tế nhanh ứng dụng thành tựu khoa học công nghệ đại góp phần thúc đẩy hệ thống ngân hàng phát triển nhanh quy mô chất lượng dịch vụ Hiệu hoạt động ngân hàng vấn đề nhà quản trị ngân hàng quan tâm hàng đầu hoạt động ngân hàng hiệu góp phần tạo lợi nhuận bền vững, tăng tính ổn định ngân hàng thúc đẩy ngân hàng phát triển tăng lợi cạnh tranh cho ngân hàng Việt Nam môi trường hội nhập quốc tế Kể từ Việt Nam gia nhập WTO, môi trường cạnh tranh thị trường tài Việt Nam ngày trở nên gay gắt khốc liệt, không cạnh tranh ngân hàng nước với mà với trung gian tài phi ngân hàng ngân hàng nước với tiềm lực tài mạnh có kinh nghiệm quốc tế dày dặn Vì vậy, việc đánh giá nâng cao hiệu tài ngân hàng quan trọng, từ giúp nhà quản lý tiến hành cấu lại hệ thống ngân hàng cách có sở, định hướng việc sáp nhập, hợp có khoa học Ngân hàng hoạt động hiệu giúp hệ thống ngân hàng phát triển bền vững, nâng cao lực cạnh tranh củng cố, gia tăng niềm tin từ bên liên quan Ngoài ra, việc xem xét cách tổng quát xác định yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng thiết thực hỗ trợ cho nhà quản lý, PHỤ LỤC ĐỊNH LƯỢNG Phục lục 1: Thống kê mô tả Variable Obs Mean roa roe nim size oc 170 170 170 170 170 0116486 1128642 0264451 31.70172 0231781 cr kap lq lota gdp 170 170 170 170 170 inf 170 Std Dev Min Max 0186538 0794706 0107855 1.453579 0083042 0001007 0006828 0035879 27.44139 005055 2393207 671609 0650798 34.37704 0509839 024455 0915332 -.2621075 8915624 4.986067 3445257 0536974 1521208 0630946 6330091 -1.251026 0288114 -.673582 5374042 4.12283 2.239568 3402497 041523 9629568 5.97538 10.14533 5.648433 4.0859 23.11632 Phụ lục 2: Ma trận tương quan roa roe nim size oc cr kap lq lota gdp inf roa roe nim size oc cr kap lq lota gdp inf 1.0000 0.6863 0.2643 -0.2333 0.1442 -0.0278 0.4225 0.0607 -0.4079 0.0070 0.0024 1.0000 0.1901 0.1597 -0.0595 -0.0318 -0.1226 -0.0766 0.1184 0.0795 0.0639 1.0000 -0.1055 0.5765 0.0268 0.3919 0.2810 -0.3577 -0.1493 0.1013 1.0000 -0.0041 0.0566 -0.6709 0.0564 0.6957 -0.2192 -0.0200 1.0000 0.2691 0.2062 0.1513 -0.1842 -0.3616 0.0830 1.0000 -0.0951 -0.2381 0.0721 -0.0776 0.0082 1.0000 0.1606 -0.8482 -0.0041 -0.0061 1.0000 -0.1554 0.0775 -0.1059 1.0000 -0.0430 0.0145 1.0000 -0.6535 1.0000 Phụ lục : Nhân tử phóng đại phương sai VIF reg roa size oc cr kap lq lota gdp inf Source SS df MS Model Residual 01221653 04658952 161 001527066 000289376 Total 05880605 169 000347965 roa Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0026138 1869614 -.000903 1174062 -.007598 -.0743969 0038623 000279 -.0440203 Std Err .0014682 1906405 0041712 0486045 0096026 0418064 0033079 0003301 0631294 vif Variable VIF 1/VIF lota kap size gdp inf oc lq cr 4.06 3.98 2.66 2.56 2.03 1.46 1.25 1.21 0.246097 0.251371 0.375973 0.390518 0.492498 0.683200 0.802460 0.829103 Mean VIF 2.40 t 1.78 0.98 -0.22 2.42 -0.79 -1.78 1.17 0.85 -0.70 Number of obs F( 8, 161) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.077 0.328 0.829 0.017 0.430 0.077 0.245 0.399 0.487 = = = = = = 170 5.28 0.0000 0.2077 0.1684 01701 [95% Conf Interval] -.0002856 -.1895171 -.0091403 0214215 -.0265612 -.1569565 -.0026702 -.0003729 -.1686888 0055131 5634399 0073343 2133908 0113653 0081628 0103948 0009309 0806482 Phụ lục 4: Kiểm định lựa chọn mô hình Kiểm định Pooled với FEM F test that all u_i=0: F(16, 145) = 1.05 Prob > F = 0.4112 F test that all u_i=0: F(16, 145) = 4.05 Prob > F = 0.0000 F test that all u_i=0: F(16, 145) = 7.52 Prob > F = 0.0000 Kiểm định Pooled với REM Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects roa[stt,t] = Xb + u[stt] + e[stt,t] Estimated results: Var roa e u Test: sd = sqrt(Var) 000348 000288 0186538 016971 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 0.00 1.0000 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects roe[stt,t] = Xb + u[stt] + e[stt,t] Estimated results: Var roe e u Test: sd = sqrt(Var) 0063156 0045868 0007203 0794706 0677262 0268382 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 10.62 0.0006 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects nim[stt,t] = Xb + u[stt] + e[stt,t] Estimated results: Var nim e u Test: sd = sqrt(Var) 0001163 0000384 0000249 0107855 0061996 0049891 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 66.96 0.0000 Kiểm định FEM với REM Note: the rank of the differenced variance matrix (6) does not equal the number of coefficients being tested (8); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale Coefficients (b) (B) tenmohinhfe1 tenmohinhre1 size oc cr kap lq lota gdp inf -.0017379 1125403 -.002323 1417613 -.0103173 -.0444796 -.0005968 -.0000714 0026138 1869614 -.000903 1174062 -.007598 -.0743969 0038623 000279 (b-B) Difference -.0043516 -.0744211 -.00142 0243551 -.0027194 0299172 -.0044591 -.0003504 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0018908 1596646 0031344 0284146 0103216 0147257 001782 0001315 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 8.60 Prob>chi2 = 0.1974 (V_b-V_B is not positive definite) Note: the rank of the differenced variance matrix (6) does not equal the number of coefficients being tested (8); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale Coefficients (b) (B) tenmohinhfe1 tenmohinhre1 size oc cr kap lq lota gdp inf -.0123791 -.1975662 -.0225346 2549234 -.1684087 1543384 0139047 0013987 0094945 -.0204793 -.0203138 1505078 -.1094718 0158174 0345278 0031835 (b-B) Difference -.0218736 -.1770868 -.0022209 1044155 -.0589369 138521 -.0206231 -.0017848 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0062625 4885847 0095722 0816632 0326491 0417404 0054937 0004161 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 23.67 Prob>chi2 = 0.0006 Note: the rank of the differenced variance matrix (6) does not equal the number of coefficients being tested (8); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale Coefficients (b) (B) tenmohinhfe1 tenmohinhre1 size oc cr kap lq lota gdp inf 0010422 6312138 0004155 0416038 -.0081254 -.004016 0030232 0003229 001179 6436775 -.0004881 0473144 -.0033464 -.0087723 0031387 0003457 (b-B) Difference -.0001368 -.0124637 0009035 -.0057105 -.004779 0047563 -.0001155 -.0000228 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0004168 0303711 0005911 0047999 0020565 0024862 0003425 0000267 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 11.59 Prob>chi2 = 0.0717 (V_b-V_B is not positive definite) Phụ lục : Kiểm định phương sai thay đổi Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (17) = Prob>chi2 = 1.3e+05 0.0000 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (17) = Prob>chi2 = 1210.42 0.0000 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (17) = Prob>chi2 = 918.85 0.0000 Phụ lục : Tự tương quan Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 16) = 51.980 Prob > F = 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 16) = 9.540 Prob > F = 0.0070 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 16) = 28.113 Prob > F = 0.0001 Phụ lục 7: Kiểm định tương quan phụ thuộc chéo Pesaran's test of cross sectional independence = 5.586, Pr = 0.0000 Pesaran's test of cross sectional independence = 3.163, Pr = 0.0016 Pesaran's test of cross sectional independence = 6.733, Pr = 0.0000 Phụ lục 7: Kết hồi quy ROA Source SS df MS Model Residual 01221653 04658952 161 001527066 000289376 Total 05880605 169 000347965 roa Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0026138 1869614 -.000903 1174062 -.007598 -.0743969 0038623 000279 -.0440203 Std Err .0014682 1906405 0041712 0486045 0096026 0418064 0033079 0003301 0631294 t 1.78 0.98 -0.22 2.42 -0.79 -1.78 1.17 0.85 -0.70 Number of obs F( 8, 161) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.077 0.328 0.829 0.017 0.430 0.077 0.245 0.399 0.487 = = = = = = 170 5.28 0.0000 0.2077 0.1684 01701 [95% Conf Interval] -.0002856 -.1895171 -.0091403 0214215 -.0265612 -.1569565 -.0026702 -.0003729 -.1686888 0055131 5634399 0073343 2133908 0113653 0081628 0103948 0009309 0806482 Random-effects GLS regression Group variable: stt Number of obs Number of groups = = 170 17 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.1299 between = 0.6359 overall = 0.2077 corr(u_i, X) Wald chi2(8) Prob > chi2 = (assumed) roa Coef Std Err z size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0026138 1869614 -.000903 1174062 -.007598 -.0743969 0038623 000279 -.0440203 0014682 1906405 0041712 0486045 0096026 0418064 0033079 0003301 0631294 sigma_u sigma_e rho 01697104 (fraction of variance due to u_i) 1.78 0.98 -0.22 2.42 -0.79 -1.78 1.17 0.85 -0.70 P>|z| 0.075 0.327 0.829 0.016 0.429 0.075 0.243 0.398 0.486 = = 42.22 0.0000 [95% Conf Interval] -.0002638 -.1866872 -.0090784 022143 -.0264187 -.1563359 -.0026211 -.000368 -.1677517 0054913 56061 0072724 2126693 0112227 0075422 0103457 000926 0797111 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic no autocorrelation Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = roa Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0006653 0451698 0005907 -.0218106 -.0039704 -.0680195 0028304 0002443 0331223 17 Std Err .0005886 0619333 0011759 0253513 0038945 0211509 001026 0001042 0272597 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(8) Prob > chi2 z 1.13 0.73 0.50 -0.86 -1.02 -3.22 2.76 2.34 1.22 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): stt maximum lag: roa Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0026138 1869614 -.000903 1174062 -.007598 -.0743969 0038623 000279 -.0440203 Drisc/Kraay Std Err .0004906 2045313 0024602 0423825 0022771 0191958 0011624 0001944 0153555 t 5.33 0.91 -0.37 2.77 -3.34 -3.88 3.32 1.43 -2.87 P>|z| 0.258 0.466 0.615 0.390 0.308 0.001 0.006 0.019 0.224 0.000 0.385 0.722 0.022 0.009 0.004 0.009 0.185 0.019 170 17 10 22.89 0.0035 [95% Conf Interval] -.0004884 -.0762173 -.001714 -.0714982 -.0116036 -.1094745 0008195 0000401 -.0203057 Number of obs Number of groups F( 8, 9) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| = = = = = 001819 1665569 0028954 0278769 0036627 -.0265645 0048413 0004486 0865503 = = = = = = 170 17 111.66 0.0000 0.2077 0.0170 [95% Conf Interval] 001504 -.2757206 -.0064683 0215303 -.0127491 -.1178208 0012329 -.0001608 -.0787569 0037236 6496434 0046623 213282 -.0024468 -.030973 0064917 0007189 -.0092838 ROE Fixed-effects (within) regression Group variable: stt Number of obs Number of groups = = 170 17 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.1408 between = 0.3604 overall = 0.0000 corr(u_i, Xb) F(8,145) Prob > F = -0.5904 roe Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons -.0123791 -.1975662 -.0225346 2549234 -.1684087 1543384 0139047 0013987 2218367 0095447 9909933 0207907 2242859 0561983 1765136 0149673 0014151 3512365 sigma_u sigma_e rho 0621214 06772622 45691565 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err F(16, 145) = t P>|t| = = -1.30 -0.20 -1.08 1.14 -3.00 0.87 0.93 0.99 0.63 4.05 0.197 0.842 0.280 0.258 0.003 0.383 0.354 0.325 0.529 2.97 0.0041 [95% Conf Interval] -.0312438 -2.156224 -.0636266 -.1883686 -.2794824 -.1945336 -.0156775 -.0013982 -.4723681 0064856 1.761092 0185573 6982153 -.0573349 5032105 043487 0041957 9160415 Prob > F = 0.0000 Random-effects GLS regression Group variable: stt Number of obs Number of groups = = 170 17 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.0872 between = 0.0267 overall = 0.0668 corr(u_i, X) Wald chi2(8) Prob > chi2 = (assumed) roe Coef Std Err z size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0094945 -.0204793 -.0203138 1505078 -.1094718 0158174 0345278 0031835 -.4481834 0075879 9082607 0194425 2200553 0481864 1806742 0146667 0014249 3042207 sigma_u sigma_e rho 02683815 06772622 13572058 (fraction of variance due to u_i) 1.25 -0.02 -1.04 0.68 -2.27 0.09 2.35 2.23 -1.47 P>|z| 0.211 0.982 0.296 0.494 0.023 0.930 0.019 0.025 0.141 = = 13.49 0.0962 [95% Conf Interval] -.0053775 -1.800638 -.0584204 -.2807926 -.2039153 -.3382974 0057815 0003909 -1.044445 0243665 1.759679 0177929 5818083 -.0150282 3699323 0632741 0059762 1480782 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic no autocorrelation Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = roe Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0138048 4735226 0009783 -.3368416 -.0240998 -.0837116 0391417 003535 -.4711505 17 Std Err .0045134 605004 0112531 1755703 0319879 1523202 0094124 0009503 2023627 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(8) Prob > chi2 z 3.06 0.78 0.09 -1.92 -0.75 -0.55 4.16 3.72 -2.33 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): stt maximum lag: NIM roe Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0188643 6591624 -.015151 0927571 -.072754 -.0765278 0476518 0042238 -.7398507 Drisc/Kraay Std Err .0025584 5750434 0078383 1798124 013132 1542042 0125939 0017666 0980167 t 7.37 1.15 -1.93 0.52 -5.54 -0.50 3.78 2.39 -7.55 P>|z| 0.002 0.434 0.931 0.055 0.451 0.583 0.000 0.000 0.020 0.000 0.281 0.085 0.618 0.000 0.632 0.004 0.040 0.000 170 17 10 69.96 0.0000 [95% Conf Interval] 0049588 -.7122634 -.0210775 -.6809531 -.086795 -.3822536 0206936 0016724 -.867774 Number of obs Number of groups F( 8, 9) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| = = = = = 0226509 1.659309 023034 0072699 0385953 2148305 0575898 0053976 -.0745269 = = = = = = 170 17 331.18 0.0000 0.0982 0.0773 [95% Conf Interval] 0130767 -.6416761 -.0328825 -.3140067 -.1024606 -.4253618 0191624 0002274 -.9615799 0246518 1.960001 0025805 4995209 -.0430473 2723063 0761412 0082202 -.5181214 Fixed-effects (within) regression Group variable: stt Number of obs Number of groups = = 170 17 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.3372 between = 0.4352 overall = 0.3792 corr(u_i, Xb) F(8,145) Prob > F = 0.1800 nim Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0010422 6312138 0004155 0416038 -.0081254 -.004016 0030232 0003229 -.0419408 0008737 0907154 0019032 0205311 0051444 016158 0013701 0001295 0321521 sigma_u sigma_e rho 00654511 00619965 5270863 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err F(16, 145) = t P>|t| = = 1.19 6.96 0.22 2.03 -1.58 -0.25 2.21 2.49 -1.30 7.52 0.235 0.000 0.827 0.045 0.116 0.804 0.029 0.014 0.194 9.22 0.0000 [95% Conf Interval] -.0006847 4519186 -.0033461 001025 -.0182931 -.0359517 0003152 0000668 -.1054882 002769 8105091 004177 0821827 0020422 0279197 0057311 0005789 0216066 Prob > F = 0.0000 Random-effects GLS regression Group variable: stt Number of obs Number of groups = = 170 17 R-sq: Obs per group: = avg = max = 10 10.0 10 within = 0.3304 between = 0.5771 overall = 0.4396 corr(u_i, X) Wald chi2(8) Prob > chi2 = (assumed) nim Coef Std Err z size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 001179 6436775 -.0004881 0473144 -.0033464 -.0087723 0031387 0003457 -.0423827 0007811 0869523 0018402 0203059 0047967 0162406 0013494 000129 0298756 sigma_u sigma_e rho 00498914 00619965 39306225 (fraction of variance due to u_i) 1.51 7.40 -0.27 2.33 -0.70 -0.54 2.33 2.68 -1.42 P>|z| 0.131 0.000 0.791 0.020 0.485 0.589 0.020 0.007 0.156 = = 88.27 0.0000 [95% Conf Interval] -.0003519 4732541 -.0040948 0075155 -.0127477 -.0406032 0004939 000093 -.1009377 0027099 8141009 0031187 0871132 0060548 0230586 0057836 0005984 0161723 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic no autocorrelation Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = nim Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 002046 7442107 -.0015412 0421436 -.0013148 -.0299773 0029037 0003028 -.050827 17 Std Err .0006038 0688454 0012808 0222467 0038199 0195756 0011273 0001131 0276286 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(8) Prob > chi2 z 3.39 10.81 -1.20 1.89 -0.34 -1.53 2.58 2.68 -1.84 P>|z| 0.001 0.000 0.229 0.058 0.731 0.126 0.010 0.007 0.066 = = = = = 170 17 10 164.79 0.0000 [95% Conf Interval] 0008627 6092761 -.0040515 -.0014592 -.0088017 -.0683447 0006943 000081 -.1049781 0032294 8791452 0009691 0857463 006172 0083902 005113 0005245 003324 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): stt maximum lag: nim Coef size oc cr kap lq lota gdp inf _cons 0019667 7218004 -.00176 0615045 0072016 -.0261449 0042134 0004533 -.0586273 Drisc/Kraay Std Err .0006959 0455867 0025027 0167812 00312 0318318 0012625 0002112 0158466 t 2.83 15.83 -0.70 3.67 2.31 -0.82 3.34 2.15 -3.70 Number of obs Number of groups F( 8, 9) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| 0.020 0.000 0.500 0.005 0.046 0.433 0.009 0.060 0.005 = = = = = = 170 17 931.85 0.0000 0.4813 0.0080 [95% Conf Interval] 0003925 6186761 -.0074214 0235429 0001436 -.0981534 0013573 -.0000244 -.0944748 0035408 8249247 0039015 0994662 0142596 0458635 0070694 000931 -.0227798 ... cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng thương mại Việt Nam 1.2 SỰ CẦN THIẾT CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Đã có nhiều nghiên cứu trước yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng thương mại (NHTM),... tìm yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận hệ thống NHTM Việt Nam, giai đoạn 2006-2015, qua giải thích toàn diện cụ thể ảnh hưởng yếu tố đến lợi nhuận ngân hàng Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận. .. cho câu hỏi sau:  Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng?  Chiều ảnh hưởng yếu tố đến lợi nhuận NHTM Việt Nam nào?  Các giải pháp nhằm nâng cao lợi nhuận cho NHTM Việt Nam? 1.5 ĐỐI TƯỢNG