Hạn Chế Của Đề Tài Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo 15769

giá, rủi ro đòn bẩy và rủi ro thanh khoản. Chính vì thế, các ngân hàng nên đầu tư vào các dự án có tính khả thi và độ an toàn hồi vốn cao.

Tóm lại, việc lạm dụng đòn bẩy tài chính quá mức khiến hoạt động của ngân hàng bất ổn là điều cần báo động. Các NHTM cần nắm bắt những điểm mạnh của đòn bẩy tài chính mà áp dụng đúng vào nguồn vốn đã bỏ ra nên tập trung phát triền bền vững dựa vào nội lực, ngành kinh doanh cốt lòi là chủ yếu.

5.2.6. Giải pháp 6: Dự báo lạm phát chuẩn xác

5.2.6.1. Mục tiêu của giải pháp

Năm 2015, lạm phát của nền kinh tế Việt Nam tăng nhưng ở mức thấp chủ yếu là do chi phí đẩy giảm, tăng trưởng kinh tế vẫn ở mức cao, tỷ lệ huy động tiết kiệm đang có xu hướng tăng. Nền kinh tế đang trên đà phục hồi và phát triển, lạm phát được kiểm soát có mục tiêu. Khi CPI giữ ở mức ổn định, tạo điều kiện cho các chính sách tiền tệ tích cực, kích thích sản xuất kinh doanh phát triển và tạo điều kiện thúc đẩy hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.

Kết quả mô hình thực nghiệm cũng nhận định rằng lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam. Tuy nhiên, các nhà quản trị ngân hàng cần phải dự báo lạm phát trong tương lai một cách chính xác trong suốt thời gian hoạch định để điều chỉnh lãi suất cho phù hợp nhằm mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận của ngân hàng.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 113 trang tài liệu này.

5.2.6.2. Kiến nghị thực hiện

Các phần mềm mô hình phân tích, dự báo có thể nói là những sản phẩm cao cấp kết tinh giữa kiến thức quản lý kinh tế với công nghệ thông tin, giúp cho các nhà hoạch định chính sách ngân hàng rút ngắn được thời gian giải các bài toán kinh tế phức tạp với nhiều biến số. Có nhiều phần mềm đã được ứng dụng rộng rãi và trở nên quen thuộc như Eview, Mfit và phần mềm xác định tỷ giá thực, ... Hiện nay,

Việt Nam đang sử dụng mô hình ARIMA - Autoregressive Integrated Moving Average với chuỗi CPI là công cụ dự báo lạm phát, theo Khashei & Bijari (2011) mô hình ARIMA rất phù hợp đối với những quan hệ tuyến tính giữa dữ liệu hiện tại và dữ liệu quá khứ. ARIMA được kết hợp bởi 3 thành thành phần chính: AR (thành phần tự hồi quy), I (tính dừng của chuỗi thời gian) và MA (thành phần trung bình trượt). Tuy nhiên việc sử dụng mô hình này còn nhiều hạn chế, cần phải cải thiện kết quả dự báo sao cho mức độ sai số trung bình giảm xuống tới mức tối thiểu, hiện tại theo đánh giá của các tổ chức tín dụng thì mức độ này lớn hơn 30% (năm 2015), đồng thời các nhà hoạch định cần phải xác định rò thời gian tác động của việc thay đổi các điều kiện tiền tệ đến lạm phát, đầu tư, xuất nhập khẩu, sản lượng,

... qua từng kênh lãi suất, tín dụng, tỷ giá và giá cả tài sản.

Bên cạnh đó, công tác dự báo lạm phát cần sự trợ giúp của các chuyên gia IMF và Ngân hàng trung Ương của các quốc gia tiên tiến (Mỹ, Canada, Pháp, ...), trong đó NHNN Việt Nam giữ vai trò quan trọng là đầu mối cung cấp những thông tin đầu vào đầy đủ, chính xác, kịp thời cho quá trình xây dựng mô hình dự báo lạm phát. NHNN cần phải thực hiện dự báo lạm phát định kỳ hàng tháng, quý, năm.

5.2.6.3. Một số lưu ý khi ngân hàng triển khai giải pháp

Do tính chất phức tạp của các mô hình phân tích, dự báo, nên cần có một khối lượng lớn thông tin về nhiều biến số khác nhau, kể cả các biến số thu thập từ các Bộ, ngành và các tổ chức khác có hoạt động ngân hàng. Thêm vào đó, công cụ phân tích, dự báo lạm phát, tăng trưởng kinh tế và các biến số vĩ mô khác là rất phức tạp, phải có những phần mềm chuyên dụng, hiện đại và thích hợp.

Hơn thế nữa, lạm phát và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ phi tuyến tính. Ở mức độ nhất định, thì lạm phát thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng khi lạm phát quá cao thì sẽ hạn chế tốc độ tăng trưởng này, gây hại cho nền kinh tế.

5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế của nghiên cứu là sử dụng tất cả các dữ liệu quá khứ, chủ yếu dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính của các NHTM đã được công bố chính thức. Theo báo cáo của Ủy ban giám sát tài chính quốc gia tính đến năm 2015 thì số lượng NHTM hiện hữu trong hệ thống ngân hàng Việt Nam là 35 ngân hàng. Nhưng do có một số NHTM công bố báo cáo tài chính không đầy đủ các năm theo yêu cầu của bài nghiên cứu nên tác giả chỉ lựa chọn được 20 NHTM tiêu biểu làm dữ liệu chéo, kết hợp với khoảng thời gian nghiên cứu chỉ 6 năm, dữ liệu thời gian như vậy là nhỏ, do đó kích thước mẫu của mô hình nghiên cứu tương đối nhỏ.

Thêm vào đó, quy mô của các NHTM mà tác giả đưa vào phân tích thì không đồng đều. Một số ngân hàng có quy mô tài sản lớn hơn gấp 30 lần so với các NHTM có quy mô nhỏ, chỉ mới hoạt động hơn 10 năm. Hơn nữa, mô hình này sử dụng mẫu chưa đa dạng, chỉ tập trung ở các NHTM trong nước, trong khi đó, sự ảnh hưởng của các ngân hàng liên doanh, nước ngoài cũng đóng một vai trò quan trọng nhất định đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam. Một hạn chế nữa, tác giả chỉ sử dụng các biến tác động dựa trên mô hình gốc mà không đưa thêm biến mới nào vào mô hình nghiên cứu.

Từ những hạn chế trên, tác giả cho rằng kết quả thu được từ mô hình nghiên cứu chưa đủ sức thuyết phục cho cả ngành ngân hàng Việt Nam. Cũng chính vì điều này mà mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo cho tác giả.

Trong quá trình nghiên cứu, tác giả nhận thấy có thể đưa thêm vào các biến mới để khám phá thêm nhiều nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, đồng thời có thể mở rộng vùng phủ sóng dữ liệu thời gian dài hơn (10 năm chẳng han) kết hợp với dữ liệu chéo rộng hơn bao gồm các ngân hàng liên doanh, nước ngoài thay vì chỉ tập trung vào các NHTM trong nước sẽ làm tăng độ tin cậy, mức độ bền vững trong mô hình nghiên cứu. Đó là tất cả những đề nghị nghiên cứu trong tương lai của tác giả.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Toàn bộ nội dung chương 5 đưa ra một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam. Trong 6 giải pháp mà tác giả đề xuất, giải pháp 1 và giải pháp 2 là các giải pháp liên quan đến hiệu quả hoạt động tín dụng. Tác giả lưu ý các NHTM cần ưu tiên thực hiện chúng, đó là công tác thực hiện xử lý triệt để vấn nạn nợ xấu còn đang tồn kho rất lớn trên thị trường tài chính hiện nay. Và các NHTM cũng cần nhận thức rò rằng nợ xấu là nguyên nhân hàng đầu gây ra tình trạng bất ổn trong hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng trong những năm gần đây.

Nếu hoạt động của một ngân hàng rơi vào tình trạng kiệt quệ, không còn khả năng vực dậy được thì giải pháp 3 là phương pháp hữu hiệu nhất, các NHTM nên chủ động sáp nhập, hợp nhất vào các ngân hàng có tình hình tài chính ổn định, tránh rơi vào nguy cơ phá sản, ảnh hưởng nghiêm trọng đến an ninh và kinh tế mang tầm quốc gia.

Còn về giải pháp 4 và giải pháp 5 liên quan đến công tác điều hành quản lý và hoạch định chiến lược, các nhà quản trị ngân hàng tùy vào tình hình hoạt động kinh doanh của mình mà có chính sách linh động và phù hợp, nhằm thực hiện mục tiêu cuối cùng là mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận.

Riêng đối với giải pháp 6, tỷ lệ lạm phát là nhân tố phụ thuộc vào nền kinh tế vĩ mô, lạm phát có sức ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Trong cơ chế thị trường cạnh tranh như hiện nay, dự báo một tỷ lệ lạm phát chính xác mang tính chiến lược cạnh tranh trong công tác ra quyết định kinh doanh của các NHTM. Các ngân hàng không nên xem nhẹ giải pháp này, nếu nguồn nhân lực trong ngân hàng hạn chế thì nên xem xét đầu tư hoặc thuê các trung tâm chuyên nghiên cứu đánh giá và dự báo cấp vĩ mô để cung cấp cho ngân hàng những số liệu dự báo chính xác, từ đó các nhà hoạch định chiến lược có đủ cơ sở đề ra các chính sách thích hợp và đủ sức đối đầu với đối thủ cạnh tranh.

Tóm lại, nội dung của 6 giải pháp chủ yếu xoay quanh kết quả của mô hình nghiên cứu. Nên mỗi giải pháp đều mang ý nghĩa khoa học và thực nghiệm, có giá trị thực tế cho các ngân hàng áp dụng trong giai đoạn tình hình kinh tế, tài chính - ngân hàng đang bất ổn như hiện nay. Dựa vào điều kiện kinh doanh cụ thể của từng ngân hàng mà lựa chọn lần lượt các giải pháp hoặc kết hợp các giải pháp với nhau để vận dụng vào ngân hàng của mình một cách có hiệu quả nhất.

TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT

Nguyễn Việt Hùng 2008, Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế quốc dân.

Lê Thị Hương 2002, Nâng cao hiệu quả hoạt động đầu tư của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học kinh tế quốc dân.

Phùng Thị Lan Hương 2014, ‘Phân tích tài chính với việc nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế đối ngoại, số 67 (tháng 6/2014), trang 51-59.

Phan Thị Hằng Nga 2013, Năng lực tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Ngân hàng TP.Hồ Chí Minh.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thống kê một số chỉ tiêu cơ bản (2010 - 2015), truy cập tại http://sbv.gov.vn, [10 May 2016].

Ngân hàng thương mại ở Việt Nam, Báo cáo thường niên (2010 - 2015),

http://finance.vietstock.vn, [10 May 2016].

Liễu Thu Trúc và Vò Thành Danh 2012, ‘Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2006 – 2009’, Tạp chí khoa học, số 21a/2012, trang 148-157.

Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang 2013, ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Công nghệ ngân hàng, số 85 (tháng 4/2013), trang 11-15.

Ủy ban giám sát tài chính quốc gia, Thông tin thống kê, http://nfsc.gov.vn, [10 May 2016].

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH

Abreu, M. and Mendes, V. 2002, ‘Commercial Bank Interest Margins and Profitability: Evidence from E.U. Countries’, University of Porto Working Paper Series, no. 122, Available from http://www.iefs.org.uk/Papers/Abreu.pdf, [11 June 2016].

Ahmed, M. B. 2009, ‘Measuring the performance of Islamic banks by adapting conventional ratios German University in Cairo’, Faculty of management technology working paper, no. 16, pp. 1-26.

Alexiou, C. and Sofoklis C. 2009, ‘Determinants of bank profitability: Evidence from the Greek banking sector’, Economic Annuals, no. 182, pp. 93-118.

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 Market, Institution and Money, no. 18(2), pp. 121-136.

Baltagi, B. H. 2008, Econometric Analysis of Panel Data, 3rd edn, John Wiley and Sons Ltd, United Kingdom.

Berger, A.N. and Emilia, B.d.P., 2002, ‘Capital structure and firm performance: a new approach to testing agency theory and an application to the banking industry’, Finance and Economics Discussion, Board of Governors of the Federal Reserve System, U.S.A.

Burki, A. and Niazi, G. S. K. 2006, ‘The effects of privatization, competition and regulation on banking efficiency in Pakistan, 1991-2000’, Regulatory Impact Assessment: Strengthening regulation Policy and Practice, Chancellors conference Centre, University of Manchester, Manchester, United Kingdom.

Chiorazzo V., Milan, C. and Salvini, F. 2008, ‘Income diversification and bank Performance: Evidence from Italian banks’, Journal of Financial services Research, no. 33, pp. 181-203.

Data 2016, Top 100 Asian banks, Available from: https://thebankerdatabase.com, [08 April 2016].

Deger, A. and Adem, A. 2011, ‘Bank specific and macroeconomic determinants of commercial banks profitability: Empirical evidence from Turkey’, Business and Economics Research Journal, no. 2, pp. 139-152.

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, no. 21, pp. 307-327.

Deyong, R. and Rice, T. 2004, ‘Noninterest income and financial performance at US commercial banks’, Finacial Review, no. 39, pp. 101-127.

Elsas, R., Hackethal, A. and Holzhauser, M. 2010, ‘The anatomy of bank diversification’, Journal of Banking and Finance, no. 34, pp. 1274-1287.

Farrar, D. E. and Glauber, R. R. 1967, ‘Multicollinearity in regression analysis: The problem revisited’, The review of Economics and Statistics, vol. 49, no. 1, pp. 92- 107.

Ghadimi, M., Taghavi, M. and Kassaipour, N. 2012, ‘A study on the effect of different factors on profitability of banking system’, Management Science Letters, pp. 1849-1854.

Gujariti, D. N. 2003, Basic econometrics, 4th edn, McGraw-Hill, New York.

Gul, S., Irshad, F. and Zaman, K. 2011, ‘Factors Affecting Bank Profitability in Pakistan’, The Romanian Economic Journal, no. 39, pp.61-73.

Hefferman, S. and Fu, M. 2008, ‘The Ddterminants of bank performance in China’,

Social Science Electronic Publishing, Available from

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1247713, [17 May 2016].