Luận án Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế thế giới

nhất thông qua tỷ số ROA do ROA không bị bóp méo bởi tỷ số tổng tài sản trên vốn cổ phần cao và ROA đo lường tốt hơn khả năng ngân hàng tạo ra lợi nhuận từ danh mục tài sản, ROA là chỉ số quan trọng để đánh giá KNSL của NHTM (Molyneux & Thornton, 1992). Trong khi đó ROE phản ánh hiệu quả quản lý từ việc sử dụng vốn chủ sở hữu. Do vậy, ROA của các trung gian tài chính thường thấp do các tổ chức này sử dụng đòn bẩy lớn để có thể gia tăng ROE (Hassan & Bashir, 2005). Mô hình tổng quát: ROAjt = ∝0 + ∝𝑗𝑡 𝑋𝑖𝑗𝑡 + ∝𝑖𝑡 𝑋𝑒𝑗𝑡 + 𝜀𝑗𝑡 ROEjt = 𝛽0 + 𝛽𝑗𝑡𝑋𝑖𝑗𝑡 + 𝛽𝑖𝑡𝑋𝑒𝑗𝑡 + 𝑢𝑗𝑡 Trong đó: ∝0, 𝛽0: Hệ số chặn Xijt : Các biến nội tại trong ngân hàng Xejt : Các biến vĩ mô ∝𝑗𝑡 , βjt: Tác động của biến nội tại ngân hàng đến ROA, ROE ∝𝑖𝑡, 𝛽𝑖𝑡: Tác động của biến vĩ mô đến ROA, ROE 63 εjt, 𝑢𝑗𝑡: Phần dư của mô hình Mô hình (1), (2), (3), (4) được sử dụng để nhận diện các yếu tố kinh tế vi mô và vĩ mô tác động đến KNSL của các NHTM Việt Nam trong thời kỳ khủng hoảng (2007-2011) và thời kỳ hậu khủng hoảng (2012-2018), so sánh giữa hai thời kỳ. Mô hình (5), (6) được dùng để phân tích sự khác biệt giữa KNSL trong thời kỳ khủng hoảng (2007-2011) và thời kỳ hậu khủng hoảng (2012- 2018). Từ mô hình tổng quát được viết lại như sau: Bảng 3.1. Các mô hình dự kiến trong luận án , Mô hình 1 ROA = ∝0 + ∝1SIZE + ∝2LOAN + ∝3LLP + ∝4DEP + ∝5LIQUI + ∝6INT + ∝7OPE + ∝8CAP + ∝9INF+ ∝10GGDP + ε1 Giai đoạn: 2007 - 2011 Mô hình 2 ROE = β0 + β1SIZE + β2LOAN + β3LLP + β4DEP + β5LIQUI + β6INT + β 7OPE + β8CAP + β9INF+ β10GGDP + u1 Mô hình 3 ROA = ∝0 + ∝1SIZE + ∝2LOAN + ∝3LLP + ∝4DEP + ∝5LIQUI + ∝6INT + ∝7OPE + ∝8CAP + ∝9INF+ ∝10GGDP + ε2 Giai đoạn: 2012 - 2018 Mô hình 4 ROE = β0 + β1SIZE + β2LOAN + β3LLP + β4DEP + β5LIQUI + β6INT + β 7OPE + β8CAP + β9INF+ β10GGDP + u2 Mô hình 5 ROA = ∝0 + ∝1SIZE + ∝2LOAN + ∝3LLP + ∝4DEP + ∝5LIQUI + ∝6INT + ∝7OPE + ∝8CAP + ∝9INF+ ∝10GGDP + ∝11DUMMY+ ε3 Giai đoạn: 2007 - 2018 Mô hình 6 ROE = β0 + β1SIZE + β2LOAN + β3LLP + β4DEP + β5LIQUI + β6INT + β 7OPE + β8CAP + β9INF+ β10GGDP + β 11DUMMY + u3 Nguồn: Tổng hợp của tác giả 64 Bảng 3.2. Đo lường các biến sử dụng trong mô hình Biến Công thức tính Biến phụ thuộc ROA Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản ROE Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu Biến độc lập SIZE Logarit tổng tài sản CAP Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản LOAN Tổng dư nợ/tổng tài sản LLP Dự phòng rủi ro tín dụng/tổng dư nợ LIQUI Tài sản thanh khoản/tổng tài sản DEP Tiền gửi khách hàng/tổng tài sản INT Chi phí trả lãi/tổng nợ phải trả OPE Chi phí hoạt động/tổng tài sản INFL Lạm phát GGDP Tốc độ tăng trưởng GDP DUMMY Nhận giá trị 1 cho giai đoạn khủng hoảng (2007 – 2011) và giá trị 0 cho giai đoạn hậu khủng hoảng Nguồn: Tổng hợp của tác giả 3.3.3 Giả thuyết nghiên cứu Trên cơ sở hệ thống hóa các lý thuyết nền tảng về khủng hoảng kinh tế (trường phái Keynes và trường phái hậu Keynes), các lý thuyết về KNSL của NHTM (Lý thuyết Quyền lực thị trường và Lý thuyết Cấu trúc hiệu quả) và các nghiên cứu thực nghiệm đã được tác giả trình bày ở chương 2, Luận án xây dựng các giả thuyết nghiên cứu về KNSL của các NHTM Việt Nam trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế thế giới, giai đoạn 2007 – 2018 như sau: 65 Quy mô ngân hàng (SIZE) Để đo lường quy mô ngân hàng, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây thường sử dụng là logarit của tổng tài sản như các nghiên cứu của Sufian (2011), Alexiou và Sofoklis (2009), Petria và cộng sự (2013), Kohlscheen và cộng sự (2018), Batten và Vo (2019), Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016). Do vậy, để đánh giá quy mô ngân hàng, luận án sẽ sử dụng chỉ tiêu logarit của tổng tài sản. Quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực, mạnh mẽ đến KNSL của NHTM do có khả năng đa dạng hóa danh mục cho vay và đầu tư, mở rộng mạng lưới rộng khắp, đầu tư mạnh mẽ về công nghệ, thương hiệu có uy tín và mức độ tín nhiệm cao của khách hàng cũng như nhà đầu tư.Tuy nhiên, quy mô ngân hàng càng lớn có khả năng làm giảm KNSL do năng lực ban lãnh đạo không theo kịp tốc độ tăng quy mô, làm giảm hiệu quả quản lý chi phí, tăng rủi ro hoạt động và các lý do không thể kiểm soát. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy các kết quả khác nhau về mối liên hệ giữa quy mô ngân hàng và KNSL. Trong khi đa số các nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng tác động tích cực đến KNSL như nghiên cứu của Sufian (2011), Alexiou và Sofoklis (2009), Kosmidou và cộng sự (2007), Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016). Ngược lại, nghiên cứu của Kohlscheen và cộng sự (2018), Batten và Vo (2019), Rahman và cộng sự (2015). Nguyễn Thị Thu Hiền (2017) cho thấy quy mô ngân hàng tác động tiêu cực đến KNSL của NHTM. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra giả thuyết: Giả thuyết 1: Quy mô ngân hàng tác động tích cực đến KNSL của NHTM. Vốn ngân hàng (CAP) Được đo lường bằng tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Vốn ngân hàng cho thấy mức độ an toàn của NHTM. Tỷ lệ này càng cao có nghĩa là đòn bẩy tài chính thấp, dẫn đến rủi ro thấp và ngược lại. Các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu lớn có khả năng ứng phó tốt hơn với các biến động của thị trường, do đó có khả năng tồn tại tốt hơn so với các ngân hàng có tỷ lệ vốn thấp. Các ngân hàng có vốn lớn dễ dàng nhận được uy tín từ khách hàng như người gửi tiền, sử dụng dịch vụ ngân hàng và người vay tiền, từ đó có thể đa dạng hóa nguồn thu và tác động tích cực đến KNSL. Bên cạnh đó, ngân hàng có nhiều vốn sẽ ít cần nguồn tài trợ bên ngoài và chi phí vốn thấp hơn khi thiếu vốn, đồng thời có thể dung nguồn vốn này cho vay dài hạn với lãi suất cao hơn và đạt được KNSL tốt hơn. Các nghiên cứu của Trần Việt Dũng (2014), Alexiou và 66 Sofoklis (2009), Petria và cộng sự (2013), Rahman và cộng sự (2015), Gyulai và Szucs (2017), Berger (1995) cho thấy mối tương quan cùng chiều giữa vốn ngân hàng và KNSL. Bên cạnh đó, các nghiên cứu của Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016), Batten và Vo (2019), Zhang và Dong (2011), Kohlscheen và cộng sự (2018) cho thấy vốn ngân hàng tác động cùng chiều đến ROA nhưng ngược chiều đến ROE. Vì vậy, tác giả đưa ra giả thuyết: Giả thuyết 2: Vốn ngân hàng tác động tích cực đến KNSL của NHTM. Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) Là tỷ số được tính bằng cách lấy dự phòng rủi ro tín dụng chia cho tổng dư nợ, là yếu tố đại diện cho rủi ro tín dụng (Sufian, 2011). Theo quy định, các ngân hàng phải tiến hành trích lập dự phòng RRTD khi không thu hồi đúng hạn các khoản đã cho vay, tùy theo thời hạn. Các khoản cho vay càng rủi ro cao càng có khả năng phải trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cao hơn, dẫn đến giảm lợi nhuận. Tuy nhiên, các khoản vay có rủi ro cao sẽ được bù đắp bằng lãi suất cao. Các ngân hàng tập trung vào tăng trưởng tín dụng có thể đạt được lợi nhuận cao trong ngắn hạn nhưng trong dài hạn, khi các khoản cho vay có chất lượng kém có thể làm giảm lợi nhuận do phải tăng trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Các nghiên cứu thực nghiệm cũng cho xu hướng khác nhau về tác động của dự phòng RRTD đến KNSL của NHTM. Nghiên cứu của Iacobelli (2016), Sufian (2011), Trần Việt Dũng (2014), Anathasoglou và cộng sự (2008), Alexiou và Sofoklis (2009) cho thấy dự phòng RRTD tác động ngược chiều đến KNSL. Ngược lại, một số nghiên cứu khác lại cho thấy dự phòng RRTD tác động cùng chiều đến KNSL như nghiên cứu của Kosmidou và cộng sự (2005), Fernandez (2007), Trần Thị Thanh Nga (2018), Ayaydin và Karakaya (2014), Nguyễn Thị Thu Hiền (2017). Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra giả thuyết: Giả thuyết 3: Dự phòng RRTD tác động tiêu cực đến KNSL của NHTM. Dư nợ cho vay (LOAN) Được đo lường bằng tỷ số tổng dư nợ chia cho tổng tài sản, cho thấy dư nợ cho vay chiếm bao nhiêu phần trăm so với tổng tài sản. Tỷ số này cao đồng nghĩa với việc ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng, tức tăng rủi ro thanh khoản và tăng rủi ro tín dụng nếu các khoản vay có chất lượng kém. Tuy nhiên, KNSL của NHTM cao hơn nếu tỷ số dư nợ cho vay trên tổng tài sản cao do ngân hàng nắm giữ nhiều tài sản sinh lãi hơn. Có hai 67 xu hướng khi nghiên cứu tác động của dư nợ cho vay đến KNSL của NHTM. Ở xu hướng thứ nhất tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ số dư nợ cho vay trên tổng tài sản và KNSL của NHTM như nghiên cứu của Sufian (2011), Le (2017), Zhang và Dong (2011), Rahman và cộng sự (2015), Molyneux và Thornton (1992). Tuy nhiên, nghiên cứu của Bourke (1989) đã phát hiện ra mối quan hệ ngược chiều giữa dư nợ cho vay và KNSL của NHTM khi nghiên cứu các ngân hàng ở Châu Âu. Kết quả này cho thấy các ngân hàng tăng cường cho vay nhưng không thực hiện thẩm định tốt, điều kiện cho vay dễ dãi sẽ dẫn đến rủi ro tín dụng tăng cao và KNSL sẽ giảm xuống. Trong khi đó, nghiên cứu của Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016) không tìm thấy mối liên hệ giữa tỷ số dư nợ cho vay trên tổng tài sản và KNSL. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra giả thuyết: Giả thuyết 4: Dư nợ cho vay tác động tích cực đến KNSL của NHTM. Tài sản thanh khoản (LIQUI) Được tính bằng công thức tài sản thanh khoản chia cho tổng tài sản. Có hai xu hướng khi NHTM tăng nắm giữ tài sản thanh khoản. Xu hướng thứ nhất, gia tăng nắm giữ tài sản thanh khoản sẽ làm giảm khả năng xoay vòng đồng vốn đã bỏ ra, vì vậy sẽ làm giảm KNSL. Các nghiên cứu cho thấy việc nắm giữ tài sản thanh khoản tác động ngược chiều đến KNSL của NHTM như nghiên cứu của Fungáčová và Poghosyan (2011), Lee và Hsieh (2013), Goddard và cộng sự (2004). Ở xu hướng thứ hai, việc tăng cường nắm giữ tài sản thanh khoản giúp các NHTM có được tấm đệm tài chính nhằm chống chọi tốt hơn đối với các cú sốc bên ngoài như khủng hoảng tài chính và ứng phó linh hoạt tốt hơn đối với sự không chắc chắn của thị trường cũng như chính sách của nhà nước. Nhờ đó, các NHTM sẽ có hiệu quả hoạt động tốt hơn và đạt được KNSL cao hơn. Kết quả này ủng hộ quan điểm trường phái hậu Keynes (Minsky, 1975), cho rằng trong bối cảnh khủng hoảng tài chính, việc mất thanh khoản có thể làm giảm lợi nhuận của ngân hàng và dẫn đến sự sụp đổ của thị trường tài chính nói chung và sự phá sản của NHTM nói riêng. Các nghiên cứu của Kohlscheen và cộng sự (2018), Kosmidou và cộng sự (2005), Ndoka và cộng sự (2016), Bassey và Moses (2015), Trần Thị Thanh Nga (2018) cho thấy việc tăng cường nắm giữ tài sản thanh khoản tác động tích cực đến KNSL của NHTM . Trên cơ sở đó, yếu tố tài sản thanh khoản được đưa vào mô hình với giả thuyết: Giả thuyết 5: Tài sản thanh khoản tác động tích cực đến KNSL của NHTM. 68 Tiền gửi khách hàng (DEP) Tiền gửi khách hàng là nguồn vốn lớn nhất, quan trọng nhất, chi phí thấp của NHTM, cho biết khả năng huy động vốn thường xuyên của ngân hàng. Nguồn tiền huy động được từ người gửi tiền đóng vai trò then chốt giúp ngân hàng duy trì hoạt động kinh doanh, mở rộng quy mô, đa dạng hóa các sản phẩm tín dụng. Ngân hàng huy động tiền gửi tốt có nghĩa là đã tạo dựng được uy tín, chất lượng sản phẩm, dịch vụ tốt với số lượng lớn người gửi tiền, từ đó giúp ngân hàng tiếp cận khách hàng ở những sản phẩm, dịch vụ khác. Tuy nhiên, huy động vốn từ tiền gửi đòi hỏi các ngân hàng sử dụng nguồn vốn này một cách hợp lý, và có mối liên hệ chặt chẽ với hiệu quả hoạt động của ngân hàng nhằm tạo ra lợi nhuận. Quan điểm của trường phái Keyes (1936) cho rằng tiết kiệm, phản ánh thông qua lượng tiền gửi khách hàng, nếu quá cao có thể ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế do hộ gia đình giảm tiêu dùng, doanh nghiệp không đầu tư để sản xuất nhiều hàng hóa hơn do không chắc chắn triển vọng kinh tế trong tương lai. Vì vậy, khi các ngân hàng nhận được lượng tiền gửi cao là dấu hiệu cho thấy tổng cầu của nền kinh tế giảm, dẫn đến KNSL của ngân hàng giảm xuống. Các nghiên cứu trước chỉ ra mối quan hệ thuận chiều giữa tiền gửi khách hàng và KNSL như nghiên cứu của Sufian (2011), Almaqtari và cộng sự (2018), Lim và Randhawa (2005), Zhang và Dong (2011). Tuy nhiên, nghiên cứu của Gaber (2018) chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa tiền gửi khách hàng và KNSL của ngân hàng. Vì vậy, yếu tố tiền gửi khách hàng được đưa vào mô hình nghiên cứu với giả thuyết: Giả thuyết 6: Tiền gửi khách hàng tác động tích cực đến KNSL của NHTM. Chi phí trả lãi (INT) Được đo lường bằng cách lấy tổng chi phí trả lãi chia cho tổng nợ phải trả, phản ánh khả năng quản trị nợ phải trả của ngân hàng. Tỷ số này cao có nghĩa là khả năng quản trị nợ phải trả của ngân hàng kém, đồng nghĩa với lợi nhuận giảm. Lee và Isa (2017) cho rằng các ngân hàng huy động vốn với lãi suất cao sẽ điều chỉnh lãi suất cho vay theo hướng cao hơn do chi phí đầu vào cao, từ đó đạt được KNSL cao hơn. Mặt khác, chi phí huy động vốn cao do áp lực cạnh tranh giữa các ngân hàng nhằm thu hút người gửi tiền, làm tăng lãi suất trên thị trường và các ưu đãi dành cho khách hàng (Garcia & Guerreiro, 2016). Các nghiên cứu của Yao và cộng sự (2018), Islam và Nishiyama (2016), Dietrich và Wanzenried (2011) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí trả lãi và KNSL của NHTM. Trong khi đó, nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Anh và 69 Võ Thị Bích Ngọc cho thấy chi phí trả lãi tác động tích cực đến NIM, và tiêu cực đến ROA nhưng không có ý nghĩa thống kê. Trên cơ sở đó, yếu tố chi phí trả lãi được đưa vào mô hình với giả thuyết: Giả thuyết 7: Chi phí trả lãi tác động tiêu cực đến KNSL của NHTM. Chi phí hoạt động (OPE) Được đo lường bằng tỷ số chi phí hoạt động trên tổng tài sản. Chi phí hoạt động bao gồm các chi phí như nhân sự, quản lý, khấu hao, quảng cáo cho biết khả năng quản lý chi phí của NHTM. Tỷ số này càng cao cho thấy khả năng kiểm soát chi phí hoạt động kém và ngược lại. Nghiên cứu của Batten và Vo (2019), Sufian (2011), Kosmidou (2008) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa chi phí hoạt động và KNSL. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu khác cho thấy chi phí hoạt động tác động tích cực tới KNSL của NHTM như nghiên cứu của Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016), Lee và Isa (2017), Molyneux và Thornton (1992). Kết quả này cho thấy chi phí hoạt động, trong đó có chi phí tiền lương, gia tăng đã làm tăng năng suất lao động, ủng hộ lý thuyết tiền lương hiệu quả. Mặc dù chi phí hoạt động tăng lên nhưng KNSL tăng nhanh hơn do các ngân hàng đã sử dụng chi phí một cách có hiệu quả, thúc đẩy năng suất lao động của nhân viên. Vì vậy, yếu tố chi phí hoạt động được sử dụng trong mô hình nghiên cứu với giả thuyết: Giả thuyết 8: Chi phí hoạt động tác động tiêu cực đến KNSL của NHTM. Lạm phát (INFLAT) KNSL của NHTM chịu sự tác động mạnh của lạm phát do lạm phát ảnh hưởng đến mức lãi suất cho vay và huy động (Rahman & cộng sự, 2015). Mức tăng vừa phải của lạm phát hàng năm có thể thúc đẩy tăng trưởng nền kinh tế bền vững, ổn định, tăng nhu cầu tiêu dùng và đầu tư, qua đó tác động tích cực đến KNSL của NHTM. Lạm phát cao có thể giúp ngân hàng áp đặt mức lãi suất cho vay cao, nhưng tiềm ẩn rủi ro trong tương lai vì với mức lãi suất vay cao sẽ tạo nên gánh nặng cho ngân sách trả nợ. Vì vậy, nợ xấu tăng lên, khả năng trả nợ sẽ giảm xuống, tác động tiêu cực đến KNSL của NHTM. Lạm phát quá cao cũng dẫn đến khả năng ngân hàng trung ương thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt để giảm lạm phát (Bikker & Vervliet, 2017), qua đó làm giảm tổng cầu của nền kinh tế và giảm KNSL của NHTM. Các nghiên cứu trước đây về ảnh 70 hưởng của lạm phát đến KNSL của NHTM có các kết quả khác nhau. Nghiên cứu của Sufian (2011), Alexiou và Sofoklis (2009), Trujillio-Ponce (2013) cho thấy lạm phát tác động tích cực đến KNSL. Nghiên cứu của Rahman và cộng sự (2015), Le (2017), Trần Việt Dũng (2014) cho thấy lạm phát tác động tiêu cực đến KNSL. Nghiên cứu của Batten và Vo (2019) cho thấy lạm phát tác động tiêu cực đến ROA nhưng tích cực đến ROE. Nghiên cứu của Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016) cho thấy lạm phát tác động tích cực đến ROE nhưng không có tác động đến ROA. Trên cơ sở đó, yếu tố lạm phát được đưa vào mô hình nghiên cứu với giả thuyết: Giả thuyết 9: Lạm phát có tác động tiêu cực đến KNSL của NHTM. Tăng trưởng GDP (GGDP) Tăng trưởng GDP cao được kỳ vọng sẽ có tác động tích cực đến KNSL của NHTM do kinh tế phát triển mạnh sẽ thúc đẩy nhu cầu tiêu dùng và đầu tư, kích thích vay nợ nhiều hơn. Ngoài ra, hoạt động của ngân hàng sẽ trở nên sôi động hơn, như huy động vốn, cho vay, cung cấp các dịch vụ ngân hàng, dẫn đến tăng doanh thu và lợi nhuận cho ngân hàng. Bên cạnh đó, tâm lý người dân, doanh nghiệp sẽ lạc quan hơn vào tương lai khi kinh tế phát triển, càng thúc đẩy nhu cầu tiêu dùng và đầu tư. Một trong những nghiên cứu đầu tiên về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với KNSL của NHTM được thực hiện bởi Molyneux và Thornton (1992). Nhiều nghiên cứu sau đó cũng chỉ ra tăng trưởng kinh tế tác động tích cực đến KNSL của NHTM như nghiên cứu của Kohlscheen và cộng sự (2018), Athanasoglou và cộng sự (2008), Trujillo-Ponce (2013), Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016), Le (2017), Trần Việt Dũng (2014). Từ những lập luận trên, đề tài đưa ra giả thuyết: Giả thuyết 10: Tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến KNSL của NHTM. Khủng hoảng kinh tế thế giới Khủng hoảng kinh tế có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến KNSL của NHTM. Khi xảy ra khủng hoảng kinh tế, rủi ro tín dụng sẽ tăng lên do khách hàng vay vốn gặp nhiều khó khăn trong việc trả nợ, kéo theo nợ xấu gia tăng và suy giảm lợi nhuận của ngân hàng, thậm chí phá sản. Nhiều nghiên cứu chỉ ra tác động tiêu cực của khủng hoảng kinh tế như nghiên cứu của Sufian (2011), Andries và cộng sự (2016), Amba và Almukharreq (2013). Tuy nhiên, một số 71 nghiên cứu khác như nghiên cứu của Chronopoulos và cộng sự (2015), Kamarudin và cộng sự (2016) chỉ ra xu hướng ngược lại do các chính phủ thực hiện các chính sách tài chính và tiền tệ đặc biệt nhằm tăng cường ổn định kinh tế vĩ mô. Theo quan điểm của trường phái Keynes (1936), trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế, chính phủ các nước cần hành động nhằm kích cầu vì nền kinh tế không thể tự điều tiết. Việc kích cầu có thể được thực hiện bằng cách tăng cường chi tiêu, kích thích tiêu dùng và đầu tư, tăng tổng cầu của nền kinh tế. Bên cạnh đó, ngân hàng trung ương cần nhanh chóng tạo thanh khoản cho thị trường, khơi thông dòng vốn trong nền kinh tế, tránh tình trạng mất thanh khoản của các ngân hàng; các ngân hàng thương mại cần tăng cường cho vay nhằm thực hiện các biện pháp kích cầu nền kinh tế của chính phủ. Trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế, việc thắt chặt chi tiêu của chính phủ, chính sách hạn chế cho vay của các ngân hàng thương mại nhằm đề phòng rủi ro càng làm cho khủng hoảng trở nên nghiêm trọng hơn. Tại Việt Nam, hiện có một số công trình đánh giá tác động của khủng hoảng tài chính năm 2008 đến KNSL của NHTM như nghiên cứu của Le (2017) có liên quan đến đề tài, với mẫu nghiên cứu gồm 40 ngân hàng từ năm 2005 đến năm 2015 và biến giả (D=1) để chỉ khủng hoảng trong hai năm 2008 và 2009. Hay nghiên cứu của Nguyễn Anh Tú và Phạm Trí Nghĩa (2018), với mẫu nghiên cứu gồm 27 ngân hàng từ năm 2005 đến năm 2017 sử dụng biến giả (D=1) để chỉ khủng hoảng trong hai năm 2008 và 2009, tức là đáy của khủng hoảng. Theo lược khảo của tác giả, cho tới thời điểm hiện tại, chưa có công trình nghiên cứu nào tại Việt Nam được thực hiện gắn với cả thời kỳ khủng hoảng và thời kỳ phục hồi để đánh giá một cách đầy đủ tác động của các yếu tố đặc thù trong từng giai đoạn đến KNSL của NHTM. Việc lựa chọn khoảng thời gian đến năm 2011 vì cần độ trễ tác động của các biện pháp kích cầu. Trên cơ sở lập luận như vậy, tác giả đưa ra giả thuyết: Giả thuyết 11: Khủng hoảng kinh tế thế giới tác động tích cực đến KNSL của các NHTM. Bảng 3.3. Tổng hợp các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu Biến độc lập Ký hiệu Các nghiên cứu trước Kỳ vọng Quy mô ngân hàng SIZE Sufian (2011), Alexiou và Sofoklis (2009), Kosmidou và cộng sự (2007), Nguyễn Phạm Nhã + 72 Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016). Vốn ngân hàng CAP Trần Việt Dũng (2014), Alexiou và Sofoklis (2009), Petria và cộng sự (2013), Rahman và cộng sự (2015), Gyulai và Szucs (2017), Berger (1995). + Dự phòng rủi ro tín dụng LLP Iacobelli (2016), Sufian (2011), Anathasoglou và cộng sự (2008), Alexiou và Sofoklis (2009), Trần Việt Dũng (2014). - Dư nợ cho vay Sufian (2011), Le (2017), Zhang và Dong (2011), Rahman và cộng sự (2015). + Tài sản thanh khoản LIQUI Kohlscheen và cộng sự (2018), Kosmidou và cộng sự (2005), Ndoka và cộng sự (2016), Bassey và Moses (2015), Trần Thị Thanh Nga (2018). + Tiền gửi khách hàng DEP Sufian (2011), Lim và Randhawa (2005), Zhang và Dong (2011). + Chi phí trả lãi INT Yao và cộng sự (2018), Islam và Nishiyama (2016), Dietrich và Wanzenried (2011). - Chi phí hoạt động OPE Batten và Vo (2019), Sufian (2011), Kosmidou (2008), (2016) - 73 Lạm phát INFLAT Rahman và cộng sự (2015), Le (2017), Trần Việt Dũng (2014). - Tăng trưởng GDP GGDP Kohlscheen và cộng sự (2018), Athanasoglou và cộng sự (2008), Trujillo-Ponce (2013), Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2016), Le (2017), Trần Việt Dũng (2014). + Khủng hoảng kinh tế thế giới DUMMY Chronopoulos và cộng sự (2015), Lindblom và Willesson (2010), Kamarudin và cộng sự (2016). + Ghi chú: (+) tương quan dương, (-) tương quan âm Nguồn: Tổng hợp của tác giả 3.4 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 3.4.1 Mô tả dữ liệu nghiên cứu Luận án sử dụng dữ liệu bảng không cân bằng từ năm 2007 – 2018. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của 30 NHTM Việt Nam, số liệu kinh tế vĩ mô của Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2018. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tại thời điểm 31/12/2018, tổng số NHTM là 35, trong đó có 31 NHTM cổ phần, 4 NHTM 100% vốn nhà nước. Tổng tài sản của 30 NHTM được tác giả sử dụng trong nghiên cứu chiếm xấp xỉ 86% tổng tài sản của các NHTM, đảm bảo tính đại diện cho các NHTM tại Việt Nam. Theo Cơ quan Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia (2010) của Hoa Kỳ, suy thoái kinh tế kéo dài gây ra khủng hoảng kinh tế và gây bất ổn các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô như lạm phát, lãi suất, việc làm Tác giả lựa chọn giai đoạn 2007 – 2011 để chỉ bối cảnh khủng hoảng kinh tế thế giới và nền kinh tế vĩ mô Việt Nam có nhiều bất ổn. Cụ thể, tỷ lệ lạm phát biến động thất thường, tăng giảm với biên độ lớn, phản ánh sự khó khăn của nền kinh tế. Theo đó, tỷ lệ lạm phát năm 2007 là 8,3%, năm 2008 tăng mạnh lên 22,97%, năm 2009 giảm xuống còn 6,88%, năm 2010 tăng lên lại 9,19%, và tăng mạnh lên 18,58% vào năm 2011 (Tổng cục Thống kê, 2011) và 74 giảm dần trong các năm sau đó. Cán cân thương mại thường xuyên thâm hụt qua các năm trong giai đoạn này với mức thâm hụt cao nhất là 14,1 tỷ USD vào năm 2007 (Tổng cục Hải quan, 2007). Cán cân thương mại tiếp tục thâm hụt các năm sau dó, đạt mức 9,8 tỷ USD vào năm 2011 (Tổng cục Hải quan, 2011) và bắt đầu thặng dư vào năm 2012. Hơn nữa, năm 2012 là năm bắt đầu giai đoạn mà các NHTM Việt Nam thực hiện tái cơ cấu, sắp xếp lại hệ thống ngân hàng, đổi mới hệ thống quản trị ngân hàng theo hướng hiện đại, phù hợp với thông lệ, chuẩn mực quốc tế (Chính phủ, 2012). Vì vậy, giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2018 để chỉ giai đoạn hậu khủng hoảng kinh tế. 3.4.2 Kiểm định mô hình Nhằm đảm bảo suy luận Bayes dựa trên mô phỏng mẫu MCMC là hợp lý, nghiên cứu dựa trên chẩn đoán sự hội tụ của chuỗi MCMC. Trong Bayes kiểm định tự tương quan các chuỗi MCMC của các biến bằng biểu đồ Autocorrelation và Effective sample size (ESS). Trong biểu đồ Autocorrelation và Correlation time (trong Effective sample size): độ trễ rớt (die off) sau 40 (<40) là mô hình vững (Nguyen & cộng sự, 2019; Kreinovich & cộng sự, 2019). Lợi thế của Bayes so với tần suất là tính tổng hợp của Bayes nên không thực hiện nhiều kiểm định tương tự tần suất như kiểm định nội sinh, tự tương quan... Khi các chuỗi MCMC hội tụ thì suy diễn Bayes là vững. Nói cách khác, khi các chuỗi MCMC hội tụ thì đã giải quyết tất cả các vấn đề mà phương pháp tần suất gặp phải và đó cũng chính là ưu việt của Bayes so với tần suất (Sriboonchitta & cộng sự, 2019; Svítek & cộng sự, 2019; Nguyen, 2020). Kiểm định sự hội tụ của chuỗ