Lý do thực hiện đề tài
Rủi ro thanh khoản (RRTK) là một thách thức mà bất kỳ ngân hàng nào cũng có thể đối mặt, do đó, việc đo lường và phân tích RRTK trở thành nhiệm vụ quan trọng mà nhà quản trị cần chú trọng để điều chỉnh kịp thời theo từng giai đoạn Hơn nữa, không chỉ các nhà quản trị ngân hàng mà cả cơ quan chức năng của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) cũng cần nắm rõ RRTK để ban hành chính sách phù hợp, nhằm đảm bảo sự ổn định của thanh khoản trong toàn hệ thống ngân hàng.
Việt Nam, với nền kinh tế đang phát triển, vẫn còn thiếu sót trong quản lý và chính sách quản lý vĩ mô thị trường tiền tệ so với các nước phát triển Điều này đã gây khó khăn cho hệ thống ngân hàng trong nước trong việc thích ứng với biến động của thị trường Sự gia nhập của các ngân hàng nước ngoài đã làm tăng tính cạnh tranh giữa các ngân hàng, ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của các ngân hàng nhỏ, từ đó tác động tiêu cực đến rủi ro tài chính.
Tính đến nay, đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước về RRTK của ngân hàng, nổi bật là các công trình của Trương Quang Thông (2013) và Đặng Văn Dân.
Các nghiên cứu của Chung (2009) và các tác giả khác vào năm 2015 đã phân tích RRTK của một ngân hàng cụ thể hoặc một nhóm ngân hàng trong cùng khu vực trong khoảng thời gian nhất định Tuy nhiên, mỗi ngân hàng hay hệ thống ngân hàng của một quốc gia đều có những đặc thù riêng trong hoạt động kinh doanh, do sự khác biệt về nền kinh tế và các thời điểm khác nhau, dẫn đến tính thanh khoản của các đối tượng nghiên cứu cũng sẽ có sự khác biệt.
Từ năm 2015, các ngân hàng đã tăng cường cho vay trung và dài hạn hơn so với cho vay ngắn hạn Theo lý thuyết đầu tư, rủi ro cao hơn thường đi kèm với mức sinh lời cao hơn, do đó, lãi suất cho vay trung và dài hạn thường cao hơn so với cho vay ngắn hạn Điều này xuất phát từ việc cho vay trung và dài hạn có rủi ro lớn hơn, đặc biệt khi kỳ hạn cho vay dài hơn làm tăng khả năng xảy ra biến động kinh tế, dẫn đến khó khăn trong việc dự đoán rủi ro.
Các nghiên cứu trước đây chủ yếu chỉ đo lường tác động tổng thể của khoản cho vay lên rủi ro thanh khoản của ngân hàng mà chưa phân tích riêng từng loại cho vay như cho vay ngắn hạn, trung hạn và dài hạn Việc hiểu rõ ảnh hưởng của từng loại cho vay đến rủi ro thanh khoản sẽ giúp đánh giá sự thay đổi tỷ trọng các khoản cho vay theo kỳ hạn và tác động của nó đến rủi ro thanh khoản Do đó, nghiên cứu tác động cụ thể của từng loại cho vay là cần thiết, nhằm lấp đầy khoảng trống trong các nghiên cứu trước đây chưa đề cập đến.
Nghiên cứu "Những nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" được thực hiện nhằm củng cố và phát huy nền tảng của các nghiên cứu trước đó Tác giả tập trung vào việc phân tích tác động của cho vay ngắn hạn và cho vay trung, dài hạn đến rủi ro thanh khoản (RRTK) của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Từ những kết quả này, nghiên cứu đưa ra những hàm ý chính sách nhằm phòng ngừa và hạn chế RRTK, góp phần tăng cường tính ổn định trong hoạt động ngân hàng.
Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định được những nhân tố gây ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại
- Đo lường được sự tác động của các nhân tố lên rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại
Việc đánh giá tác động của sự thay đổi tỷ trọng các khoản cho vay theo kỳ hạn đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng là rất quan trọng Điều này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng quản trị rủi ro thanh khoản Từ đó, có thể đưa ra các hàm ý chính sách nhằm nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro thanh khoản cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
- Những nhân tố nào ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam?
- Cho vay ngắn hạn và cho vay trung và dài hạn, sẽ tác động lên rủi ro thanh khoản khác nhau như thế nào?
Số liệu và phương pháp nghiên cứu
Số liệu mẫu
Số liệu sử dụng cho nghiên cứu được thu thập từ:
- Các báo cáo tài chính hàng năm và báo cáo khác của ngân hàng
- Thu thập từ các website chứng khoán: vietstock.vn
- Các chỉ số vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế: Tổng cục thống kê Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp kỹ thuật hồi quy, bài viết trình bày các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và GLS để đưa ra kết quả chính xác Ngoài ra, các kiểm định cũng được áp dụng nhằm cải thiện chất lượng và lựa chọn mô hình tốt nhất cho phân tích.
Ý nghĩa đề tài nghiên cứu
Luận văn này mang lại những đóng góp quan trọng cả về lý luận lẫn thực tiễn Đặc biệt, nghiên cứu sẽ làm rõ tác động khác biệt của các khoản cho vay theo kỳ hạn đối với rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Tác giả đã cập nhật bộ dữ liệu mới nhất đến năm 2017, so với các nghiên cứu trước đây, nhằm thực hiện nghiên cứu này Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm hữu ích cho các nhà quản trị ngân hàng.
Phân tích tác động của các khoản cho vay ngắn hạn, trung hạn và dài hạn đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng là yếu tố quan trọng giúp các nhà quản trị đưa ra quyết định hợp lý Việc thiết lập tỷ trọng các khoản cho vay theo kỳ hạn phù hợp với từng thời kỳ sẽ giúp giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.
Khi phân tích rủi ro thanh khoản ở các thời kỳ khác nhau, cần chú ý đến sự khác biệt trong tác động của các khoản cho vay theo kỳ hạn lên rủi ro thanh khoản Việc tìm hiểu nguyên nhân gây ra sự khác biệt này là rất quan trọng, giúp nhà quản trị ngân hàng đưa ra giải pháp kiểm soát rủi ro cho từng loại khoản vay Đồng thời, các cơ quan quản lý chính sách tiền tệ cũng nên điều chỉnh chính sách tín dụng phù hợp với từng giai đoạn phát triển.
Kết cấu của luận văn
Luận văn được cấu thành gồm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
Chương 3: Mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
MÔ TẢ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nguồn dữ liệu
Tác giả đã thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất, báo cáo thường niên và một số báo cáo nội bộ của 17 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 Dữ liệu này được lấy từ các website chứng khoán và website của các NHTMCP Các chỉ số kinh tế vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế được trích xuất từ website của Tổng cục Thống kê Việt Nam.
Trong giai đoạn 2007-2017, nền kinh tế thị trường Việt Nam đã trải qua nhiều biến động, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Nghiên cứu trong khoảng thời gian này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về thực trạng rủi ro tín dụng (RRTK) của các NHTMCP tại Việt Nam qua những thời kỳ khác nhau.
Luận văn này nhằm phản ánh thực trạng RRTK của các NHTMCP tại Việt Nam trong thời gian gần đây, cập nhật số liệu từ báo cáo tài chính của tất cả các ngân hàng tính đến năm 2017 Tuy nhiên, tại thời điểm thu thập số liệu vào tháng 8 năm 2017, chỉ có một số ngân hàng được xem xét.
Bài viết phân tích dữ liệu từ 17 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, cung cấp thông tin đầy đủ cho các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu Số liệu được thu thập từ các ngân hàng có quy mô nhỏ, vừa và lớn, đảm bảo sự phân bổ đồng đều Kết quả là một mẫu gồm 170 quan sát, tạo thành dữ liệu bảng không cân xứng.
Mô tả dữ liệu nghiên cứu
3.2.1 Rủi ro thanh khoản của hệ thống NHTMCP Việt Nam
Tỷ lệ khe hở tài trợ phản ánh rủi ro tín dụng (RRTK) của nhóm ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 Sự tăng trưởng tín dụng mạnh mẽ và cạnh tranh khốc liệt trong huy động vốn đã khiến các ngân hàng phải đối mặt với mức RRTK cao hơn.
Biểu đồ 3.1: Tỷ lệ khe hở tải trợ bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
Biểu đồ cho thấy xu hướng tăng dần của khe hở tài trợ, với mức RRTK thấp nhất vào năm 2011 (-38,05%) và cao nhất vào năm 2017 (-28,12%) Giai đoạn đột biến RRTK cao nhất diễn ra từ 2011-2012, khi khe hở tăng 8,9% so với năm 2011, nhờ vào sự phục hồi của doanh nghiệp trong nước, đặc biệt là trong lĩnh vực xuất nhập khẩu, sau khủng hoảng toàn cầu năm 2008 Doanh nghiệp đã mở rộng quy mô sản xuất thông qua vốn vay và hỗ trợ từ ngân hàng, dẫn đến tăng trưởng 17,51% doanh số tín dụng của nhóm NHTMCP so với năm 2011, trong khi huy động vốn chỉ tăng 8,48% Đến năm 2017, NHTMCP Công Thương Việt Nam có khe hở tài trợ cao nhất (-10,58%), trong khi Ngân hàng Hàng Hải Việt Nam có khe hở an toàn nhất (-52,08%) Tuy nhiên, cần xem xét khi khe hở tài trợ quá thấp vì có thể cho thấy hoạt động của ngân hàng chưa hiệu quả.
3.2.2 Tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản
Biểu đồ 3.2 cho thấy rằng trước năm 2014, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam chủ yếu tập trung vào cho vay ngắn hạn Tuy nhiên, từ năm 2015 đến 2017, xu hướng cho vay trung và dài hạn của các ngân hàng đã gia tăng đáng kể, vượt trội hơn so với cho vay ngắn hạn.
Biểu đồ 3.2: Xu hướng cho vay của nhóm NHTMCP Việt Nam (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.2.1 Tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản
Trong giai đoạn 2015-2017, hệ thống NHTMCP Việt Nam ghi nhận xu hướng cho vay ngắn hạn giảm so với cho vay trung và dài hạn, với tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản trung bình của 17 ngân hàng đạt 22,55% BIDV dẫn đầu về tỷ lệ cho vay ngắn hạn với 40,44%, trong khi SeaBank có tỷ lệ thấp nhất chỉ 12,05%.
3.2.2.2 Tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản
Từ năm 2015 đến 2017, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam đã có xu hướng gia tăng cho vay trung và dài hạn, với tỷ lệ bình quân đạt 32,76% Xu hướng này có thể dẫn đến việc các ngân hàng đối mặt với rủi ro thanh khoản cao hơn.
Tỷ lệ các khoản cho vay/ Tổng tài sản
Nếu ngân hàng không thể tăng cường nguồn vốn huy động dài hạn ổn định, tỷ lệ cho vay ngắn hạn so với tổng tài sản sẽ tăng, đồng thời tỷ lệ cho vay trung và dài hạn cũng sẽ bị ảnh hưởng Điều này có thể dẫn đến rủi ro từ các khoản cho vay bất động sản và các khoản cho vay dài hạn đối với những doanh nghiệp gặp khó khăn về tài chính.
Ngân hàng VPBank hiện đang dẫn đầu thị trường với tỷ lệ cho vay trung và dài hạn chiếm 45,3% tổng tài sản, trong khi Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) ghi nhận tỷ lệ thấp nhất chỉ đạt 18,79%.
3.2.3 Quy mô tổng tài sản của ngân hàng
Tính đến năm 2017, tổng quy mô tài sản của 17 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) đạt 5.518.218 tỷ đồng, tăng gấp 5,94 lần so với năm 2007 Trong số này, BIDV, Vietcombank và Vietinbank là những ngân hàng có quy mô lớn nhất với tổng tài sản lần lượt là 1.202.284 tỷ đồng, 1.035.293 tỷ đồng và 1.095.061 tỷ đồng Ngược lại, PGbank và NHTMCP Kiên Long là hai ngân hàng có quy mô nhỏ nhất với tổng tài sản chỉ 29.928 tỷ đồng và 37.327 tỷ đồng, nhưng không phải là những ngân hàng có chỉ số khe hở tài trợ thấp nhất.
Biểu đồ 3.3: Quy mô tài sản của nhóm NHTMCP Việt Nam (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán BCTC liệu của 17 NHTMCP Việt Nam
Quy mô tổng tài sản
Cổ phần hóa đã giúp các ngân hàng tăng cường vốn tự có và huy động thêm nguồn lực từ các thành phần trong nền kinh tế, đồng thời duy trì khả năng chi trả Theo biểu đồ, giai đoạn 2009-2010 ghi nhận mức tăng trưởng quy mô ngân hàng cao nhất trong lịch sử, với tỷ lệ tăng trưởng ấn tượng.
Biểu đồ 3.4: Tốc độ tăng trưởng quy mô tài sản của nhóm NHTMCP
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.4 Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn
Theo Nghị định 141/2006/NĐ-CP của NHNN, các ngân hàng thương mại phải đạt mức vốn pháp định tối thiểu là 3000 tỷ đồng trước ngày 31/12/2010 Để đáp ứng yêu cầu này, nhiều ngân hàng đã tăng cường cổ phần hóa Tuy nhiên, sự gia tăng nguồn huy động vốn từ khách hàng đã dẫn đến tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn có xu hướng giảm.
Tính đến năm 2017, tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân của 17 ngân hàng đã giảm xuống còn 7,45%, điều này có thể tiềm ẩn nguy cơ rủi ro tài chính cho hệ thống ngân hàng.
Tăng trưởng quy mô tài sản
Biểu đồ 3.5: Quy mô vốn chủ sở hữu của nhóm NHTMCP Việt Nam
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
Biểu đồ 3.6: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.5 Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
Từ hình 3.7, có thể thấy rằng hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng đã giảm trong giai đoạn 2007-2017, với năm 2011 ghi nhận tỷ lệ lợi nhuận cao nhất.
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của các ngân hàng đạt mức cao nhất, nhưng trong những năm tiếp theo, lợi nhuận giảm mạnh mặc dù vốn tự có và vốn huy động không ngừng tăng lên Điều này cho thấy hiệu quả quản lý và sử dụng vốn của các ngân hàng đang có dấu hiệu suy giảm.
Biểu đồ 3.7: Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.6 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
Trong thời gian qua, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bình quân của ngành ngân hàng có xu hướng tăng và biên độ dao động thấp, dưới 1% Tuy nhiên, NHTMCP Hàng Hải đã ghi nhận tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cao kỷ lục 4,5% vào năm 2016, gấp 3,52 lần so với bình quân ngành Năm 2017, NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng cũng đạt tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng 4,33%, cao gấp 3,49 lần so với bình quân ngành.
Mặc dù nhìn chung, các khoản dự phòng rủi ro tín dụng trong ngành có giá trị nhỏ, nhưng khi phân tích từng ngân hàng riêng lẻ, một số ngân hàng lại có tỷ lệ chi phí dự phòng rất cao, điều này có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến rủi ro tín dụng của chính ngân hàng đó.
Kết hợp hình 3.1 và hình 3.8, có thể thấy rằng khe hở tài trợ và tỷ lệ dự phòng có chung xu hướng gia tăng
Biểu đồ 3.8: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.7 Tốc độ tăng trưởng kinh tế và lạm phát
Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu này nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản (RRTK) của ngân hàng, đặc biệt là tác động của thời hạn các khoản cho vay Tác giả áp dụng phương pháp "Khe hở tài trợ" của Saunders và Cornett (2006) để đo lường RRTK, đồng thời sử dụng mô hình phân tích tác động của các yếu tố lên rủi ro thanh khoản của Chung (2009) để xây dựng mô hình nghiên cứu.
Tăng trưởng kinh tế và Lạm phát
Tốc độ tăng trưởng kinh tế Tỷ lệ lạm phát
FGAP it = β 0 + β 1 *STL it + β 2 *MLTL it + β 3 * LSIZE it + β 4 * ETA it + β 5 *ROE it + β 6 *LLR it + β 7 GDP t + β 8 *INF t + β 9 *GDP t-1 + β 10 *INF t-1 + ε it
FGAPit: Khe hở tài trợ của ngân hàng (i) năm (t)
STLit: Tỷ lệ cho ngắn hạn trên tổng tài sản của ngân hàng (i) năm (t)
MLTLit: Tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản của ngân hàng (i) năm (t)
LSIZEit: Logarit quy mô tổng tài sản của ngân hàng (i) năm (t)
ETAit: Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn của ngân hàng (i) năm (t)
ROEit: Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng (i) năm (t)
LLRit: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ của ngân hàng (i) năm (t)
GDPt, GDPt-1: Tăng trưởng kinh tế năm (t) và năm (t-1)
INFt, INFt-1: Tỷ lệ lạm phát năm t và năm (t-1) εit: Phần dư không quan sát được
Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp với các kỹ thuật hồi quy như Pooled OLS, FEM, REM và GLS, cùng với các kiểm định, giúp lựa chọn mô hình tối ưu và khắc phục những khiếm khuyết trong mô hình nghiên cứu.
Các bước khi thực hiện nghiên cứu bao gồm:
Bước 1: Thống kê mô tả các biến của mô hình với: giá trị bé nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn các biến
Bước 2: Tác giả đã tiến hành kiểm định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu bằng cách xem xét các trường hợp nội sinh có thể xảy ra Kết quả cho thấy mô hình đề xuất hoàn toàn vững chắc Bên cạnh đó, tác giả cũng đã kiểm tra sự tương quan giữa các biến và hiện tượng đa cộng tuyến, đặc biệt là hai biến: cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản và cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản Kết quả cho thấy hai biến này không có sự tương quan cao, khẳng định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Bước 3: Chạy kết quả các mô hình hồi quy: Pooled OLS, FEM, REM bằng phần mềm STATA 12
Bước 4: Lựa chọn các kết quả hồi quy:
Trong việc lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM, hệ số Prob>F của mô hình Pooled OLS được sử dụng để đánh giá Kết quả cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn so với Pooled OLS.
- Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM Kết quả kiểm định cho thấy mô hình REM là phù hợp hơn
- Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM Kết quả cho thấy mô hình REM là phù hợp hơn
Từ các kiểm định trên, cho thấy không thể lựa chọn được mô hình tối ưu
Phương pháp thu thập dữ liệu được áp dụng là phương pháp chọn mẫu thuận tiện Tác giả đã quyết định chọn mô hình FEM vì nó mang lại kết quả ổn định và đáng tin cậy.
Bước 5 trong quy trình kiểm tra mô hình lựa chọn bao gồm việc thực hiện các kiểm định như kiểm định tự tương quan và kiểm định phương sai thay đổi Kết quả cho thấy, với mức ý nghĩa thống kê 5%, mô hình hồi quy FEM gặp phải vấn đề về tự tương quan và phương sai thay đổi.
Bước 6: Khắc phục các khuyết điểm của mô hình bằng phương pháp hồi quy GLS
Bước 7 trong quá trình nghiên cứu là phân tích kết quả sau khi hồi quy mô hình bằng phương pháp GLS Tác giả sẽ so sánh kết quả này với kỳ vọng ban đầu, và nếu có sự khác biệt, sẽ đưa ra những giải thích hợp lý dựa trên lý thuyết và thực trạng.
Giả thuyết nghiên cứu
3.4.1 Tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản (STL) và tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản (MLTL)
Dựa trên cơ sở lý thuyết xác định rủi ro thanh khoản bằng phương pháp khe hở tài trợ
Rủi ro thanh khoản (FGAP) được xác định qua hiệu số giữa số dư khoản cho vay bình quân và số dư khoản tiền gửi bình quân Khi dư nợ tăng, rủi ro thanh khoản của ngân hàng cũng sẽ tăng theo, và ngược lại Nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) và Đặng Văn Dân (2015) đã chỉ ra rằng khoản cho vay có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản, củng cố thêm lập luận này.
Các khoản cho vay trung và dài hạn có thời gian kéo dài hơn so với cho vay ngắn hạn, dẫn đến xác suất xảy ra biến động kinh tế cao hơn Sự biến động này có thể là tích cực hoặc tiêu cực, nhưng chưa thể xác định trước Việc sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn có thể gây ra chênh lệch kỳ hạn giữa nguồn và nguồn sử dụng, ảnh hưởng xấu đến thanh khoản của ngân hàng Một phần các khoản cho vay này được sử dụng cho đầu tư bất động sản, do đó, rủi ro của chúng phụ thuộc vào tình hình thị trường bất động sản Hai nhân tố cho vay ngắn hạn và cho vay trung và dài hạn được tách ra từ khoản tổng cho vay, mang tính chất tương tự như khoản tổng này.
Từ những lập luận trên, tác giả kỳ vọng biến giải thích STL và MLTL có tương quan dương với RRTK của ngân hàng
Giả thuyết H 1 : Cho vay ngắn hạn có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
Giả thuyết H 2 : Cho vay trung và dài hạn có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.2 Quy mô tổng tài sản (LSIZE)
Theo Vodová (2011), các ngân hàng lớn thường thiếu chủ động trong việc duy trì mức thanh khoản cao, phụ thuộc vào sự hỗ trợ của chính phủ khi gặp khó khăn, điều này liên quan đến khái niệm "quá lớn để sụp đổ" Nghiên cứu thực nghiệm của Bonfim và Kim (2011) cũng như Vũ Thị Hồng (2015) đã chứng minh rằng quy mô tài sản của ngân hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến tính thanh khoản của chúng.
Theo thuyết kinh tế quy mô, các ngân hàng lớn thường có nhiều lợi thế như khả năng huy động vốn từ dân cư nhờ mạng lưới rộng lớn và khả năng vay mượn từ thị trường liên ngân hàng Điều này giúp các ngân hàng quy mô lớn giảm thiểu rủi ro thanh khoản Nghiên cứu thực nghiệm của Đặng Văn Dân (2015) cũng chỉ ra rằng quy mô tài sản của ngân hàng có tác động ngược chiều đến rủi ro của ngân hàng.
Trong nghiên cứu về dữ liệu từ 17 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, tác giả nhận thấy rằng một số ngân hàng lớn như NHTMCP Công Thương Việt Nam năm 2017 có khe hở tài trợ rất cao Ngược lại, một số ngân hàng có quy mô tài sản nhỏ như NHTMCP Xăng Dầu Petrolimex và NHTMCP Kiên Long năm 2017 lại có khe hở tài trợ thấp.
Dựa trên lập luận của Vodová (2011) và quan sát dữ liệu, tác giả kỳ vọng rằng biến LSIZE sẽ có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Giả thuyết H 3 : Quy mô tài sản của ngân hàng có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.3 Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA)
Vốn tự có được coi là phòng tuyến cuối cùng của ngân hàng, đóng vai trò quan trọng trong việc chống lại các rủi ro tài chính (Trương Quang Thông, 2012) Tỷ lệ vốn tự có thấp có thể chỉ ra rằng ngân hàng đang sử dụng đòn bẩy tài chính cao, dẫn đến nhiều rủi ro Tuy nhiên, nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) cho thấy tỷ lệ vốn tự có lại tác động tích cực đến rủi ro thanh khoản, điều này không phù hợp với lý thuyết trước đó Ngược lại, các nghiên cứu của Vodová (2011) và Vũ Thị Hồng (2015) xác nhận rằng tỷ lệ vốn tự có có ảnh hưởng tích cực đến tính thanh khoản của ngân hàng Vì vậy, nghiên cứu này mong muốn chứng minh rằng tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA) có mối tương quan âm với rủi ro thanh khoản.
Giả thuyết H 4 : Vốn tự có của ngân hàng có tác động ngược chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.4 Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Để dự phòng cho các trường hợp rút tiền đột ngột, ngân hàng thường dự trữ các loại tài sản thanh khoản ở một mức phù hợp, đồng nghĩa với việc gây ra chi phí cơ hội Trong thực tế, tài sản có tính thanh khoản cao thường mang lại ít lợi nhuận cho ngân hàng Vì thế, đầu tư càng nhiều vào tài sản thanh khoản thì rủi ro thanh khoản càng ít nhưng lợi nhuận của ngân hàng sẽ giảm đi (Assaf, 2003) Khi ngân hàng giữ lượng tiền mặt cao hơn so với lượng tiền gửi của khách hàng, thanh khoản của ngân hàng đang ở trạng thái tốt, đồng thời làm giảm đi khả năng đầu tư sinh lợi của ngân hàng (Agbada và Osuji, 2013) Tương tự, nếu ngân hàng muốn gia tăng lợi nhuận thông qua việc sử dụng tối đa các nguồn vốn huy động được, đồng thời giảm dự trữ tài sản thanh khoản thì khả năng gặp rủi ro thanh khoản của ngân hàng sẽ tăng khi có một lượng lớn khách hàng đột ngột rút tiền tại cùng một thời điểm
Nghiên cứu thực nghiệm của Valla và Escorbiac (2006), Vodová (2011), cùng Bonfim và Kim (2011) đã chỉ ra rằng tỷ lệ lợi nhuận của ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến tính thanh khoản của ngân hàng.
Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng biến ROE có tương quan dương với rủi ro thanh khoản của ngân hàng
Giả thuyết H 5 : Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.5 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR)
Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng là chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng khoản cho vay Theo Chung (2009), khi chi phí này tăng cao, điều đó cho thấy chất lượng các khoản cho vay đang suy giảm, đồng thời nguy cơ rủi ro tín dụng cũng gia tăng.
Khi khoản cho vay không được thu hồi, dòng tiền của ngân hàng sẽ bị giảm sút, dẫn đến rủi ro thanh khoản do không có tiền để hoàn trả các khoản huy động đến hạn Điều này cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, cùng nhau tạo ra bất ổn cho ngân hàng.
Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, như được chỉ ra bởi Diamond và Rajan (2005), Acharya và Viswanathan (2011) Đặc biệt, nghiên cứu của Valla và Escorbiac (2006) chỉ ra rằng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng có tương quan âm với thanh khoản của ngân hàng.
Tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR) sẽ có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản.
Giả thuyết H 6 : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.6 Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Theo lý thuyết, trong thời kỳ suy thoái kinh tế, nhu cầu vay vốn của hộ kinh doanh và doanh nghiệp giảm, dẫn đến rủi ro cao cho ngân hàng khi cho vay Ngược lại, khi nền kinh tế tăng trưởng, nhu cầu vay vốn tăng cao, khiến ngân hàng mở rộng cho vay và tạo ra khoảng trống tài trợ lớn hơn (Chung, 2009).
Nghiên cứu của Ayadi và Boujelben (2012) chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với lãi suất thị trường, trong khi Fisher cho rằng lãi suất lại tỷ lệ thuận với hàm tiết kiệm Khi lãi suất thị trường giảm, lãi suất tiền gửi cũng giảm, dẫn đến việc người dân giảm tiết kiệm, làm suy giảm cung thanh khoản của ngân hàng và gây áp lực lên thanh khoản Do đó, tác giả dự đoán rằng GDP có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản.
Giả thuyết H 7 : Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.7 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Thống kê mô tả các biến
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến Biến Số quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
*Giá trị các biến được thể hiện dưới dạng tỷ số
Nguồn: Phụ lục kết quả thống kê
Khe hở tài trợ (FGAP) là một chỉ số quan trọng trong đánh giá rủi ro thanh khoản của ngân hàng; theo lý thuyết, giá trị khe hở tài trợ càng nhỏ thì rủi ro thanh khoản càng thấp Dữ liệu thống kê cho thấy giá trị trung bình của khe hở tài trợ là âm, cho thấy hầu hết các ngân hàng đều có giá trị âm, điều này đồng nghĩa với việc khả năng gặp rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) trong giai đoạn nghiên cứu là rất thấp Tuy nhiên, có hai trường hợp ngoại lệ, đó là NHTMCP Phương Đông (2009) với giá trị khe hở tài trợ là 0,0927 và NHTMCP Kiên Long.
Vào năm 2008, hai ngân hàng này ghi nhận giá trị khe hở tài trợ lớn nhất là 0,119, cho thấy khả năng rủi ro thanh khoản cao hơn so với các ngân hàng khác Ngược lại, ngân hàng Quốc Dân có giá trị khe hở tài trợ nhỏ nhất là -0,9114 vào năm 2007.
Khi so sánh giá trị các quan sát với giá trị trung bình, chênh lệch giá trị khe hở tài trợ giữa các quan sát cho thấy sự khác biệt đáng kể Sự chênh lệch này không chỉ xuất phát từ sự khác nhau giữa các ngân hàng, mà còn do biến động của từng ngân hàng theo thời gian Điều này có nghĩa là trong giai đoạn từ năm 2007 đến 2017, các ngân hàng luôn có giá trị khe hở tài trợ dao động từ thấp đến cao.
Tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản (STL) trong ngành ngân hàng tại Việt Nam có giá trị dao động từ 0,0711 đến 0,5096 Giá trị tối thiểu của STL là 0,0711, đây là một con số đáng chú ý vì nó rất thấp, cho thấy sự khác biệt lớn so với đặc điểm kinh doanh của ngành ngân hàng trong nước.
Giá trị trung bình của STL đạt 0,2265 với độ lệch chuẩn 0,0993, cho thấy sự dao động mạnh giữa các quan sát Sự khác biệt này xuất phát từ sự thay đổi xu hướng cho vay của từng ngân hàng theo thời gian, cũng như sự khác biệt trong đặc điểm kinh doanh của các ngân hàng.
- Biến tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản (MLTL): Giá trị nhỏ nhất của MLTL là 0,0282 và giá trị lớn nhất là 0,4995
Giá trị trung bình của MLTL đạt 0,2580 với độ lệch chuẩn là 0,0919, cho thấy sự biến động đáng kể giữa các giá trị quan sát Sự khác biệt giữa các đối tượng và sự thay đổi theo thời gian của từng đối tượng là nguyên nhân chính dẫn đến sự dao động này.
Biến logarit quy mô tổng tài sản (LSIZE) cho thấy sự khác biệt về quy mô tài sản giữa các ngân hàng tại mỗi thời điểm là đáng kể, đồng thời sự gia tăng tài sản của từng ngân hàng qua thời gian cũng rất lớn Tuy nhiên, khi logarit hóa giá trị tổng tài sản, sự chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất trở nên không đáng kể, với giá trị nhỏ nhất là 14,6043 và giá trị lớn nhất là 20,9075.
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt là 18,2005 và 1,2778 Biên độ dao động giữa các quan sát so giá trị trung bình là không cao
Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA) có giá trị thấp nhất là 0,0406 và cao nhất là 0,422 Các ngân hàng mới thành lập thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn huy động, dẫn đến tỷ lệ ETA cao Đặc biệt, giá trị ETA cao nhất được ghi nhận là của Ngân hàng TMCP Tiên Phong vào năm 2008, khi ngân hàng mới thành lập.
Giá trị trung bình của ETA là 0,1012 và biên độ dao động tương đối cao là 0,05423
- Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE): Giá trị nhỏ nhất của ROE là 0,007 và giá trị cao nhất là 0,5633
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của hiệu quả kinh doanh lần lượt là 0,2467 và 0,1079 Qua việc phân tích bảng dữ liệu gốc cùng bảng thống kê mô tả, tác giả nhận thấy sự khác biệt đáng kể trong hiệu quả kinh doanh giữa các ngân hàng chủ yếu xuất phát từ khả năng riêng của từng ngân hàng, mà không bị ảnh hưởng chung bởi tình trạng kinh tế.
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR): Giá trị nhỏ nhất của LLR là 0,001 và giá trị lớn nhất là 0,0582
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng toàn ngành có giá trị trung bình thấp là 0,0102, với sự biến động quanh giá trị này Tuy nhiên, sự chênh lệch giữa các đối tượng quan sát lại khá lớn.
Tăng trưởng kinh tế (GDP) của Việt Nam cho thấy sự ổn định với giá trị nhỏ nhất là 0,0525 và lớn nhất là 0,0848, gần với giá trị trung bình 0,0628 Biến động quanh giá trị trung bình rất thấp, chỉ 0,0088, điều này phản ánh tính ổn định trong tăng trưởng kinh tế của quốc gia.
Tỷ lệ lạm phát (INF) của Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 có sự biến động đáng kể, với mức thấp nhất ghi nhận là 0,0205 và mức cao nhất đạt 0,2297.
Giá trị trung bình của tỷ lệ lạm phát là 0,0855; giá trị độ lệch chuẩn cao với 0,0623.
Kiểm định nội sinh và tương quan giữa các biến độc lập
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến nội sinh trong mô hình nghiên cứu, nhưng theo đề xuất của tác giả, chỉ có hai nguyên nhân chính gây ra nội sinh.
Phần dư ε it chứa thông tin liên quan đến biến giải thích STL và MLTL, với hệ số tương quan Cov(εit; STL) ≠ 0 và Cov(εit; MLTL) ≠ 0 Để chứng minh mô hình không bị nội sinh, tác giả lập luận rằng trong các nghiên cứu trước đây cùng chủ đề và phương pháp, khoản tổng cho vay trên tổng tài sản (TLA) được sử dụng để đo lường tác động lên RRTK, nhưng chưa có nghiên cứu nào chỉ ra rằng Cov(εit; TLA) = 0, cho thấy biến TLA không bị nội sinh.
Do đó, sẽ không thể xảy ra trường hợp một trong hai, hoặc cả hai biến STL và MLTL bị nội sinh (vì tổng STL và MLTL bằng TLA)
Tác giả không xem xét đầy đủ các yếu tố nội tại của ngân hàng trong việc giải thích mô hình như các nghiên cứu trước đã chỉ ra Do đó, cần kiểm tra xem mô hình đề xuất có thiếu biến quan trọng nào hay không, vì việc thiếu các biến giải thích cần thiết có thể dẫn đến vấn đề nội sinh.
Bảng 4.2: Kiểm định bỏ sót biến
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 1
Kết quả kiểm định từ bảng 4.2 cho thấy mô hình không bỏ sót biến quan trọng (với mức ý nghĩa 5%), do đó mô hình không thể bị nội sinh
4.2.2 Kiểm định tương quan giữa các biến độc lập
Theo bảng 4.3, các cặp biến độc lập có tương quan luôn nhỏ hơn 0,8, cho thấy không có sự tương quan mạnh giữa các biến Đặc biệt, mối tương quan giữa biến STL và MLTL rất yếu với trị tuyệt đối là 0,0783, nhỏ hơn 0,2.
Bảng 4.3: Hệ số tương quan giữa các biến STL MLTL LSIZE ETA ROE LRR GDP t GDP t-1 INF t
STL 1,0000 MLTL 0,0738 1,0000 LSIZE 0,2382 0,1278 1,0000 ETA 0,0236 -0,1385 -0,5880 10000 ROE 0,0827 0,5850 0,1673 -0,0783 1,0000 LRR -0,0946 -0,1009 0,0404 0,2181 0,0617 1,0000 GDP t -0,1236 0,3172 0,1329 -0,0933 0,2393 0,0107 1,0000
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 1
Bảng 4.4: Kết quả nhân tử phóng đại phương sai
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 1
Kết quả bảng 4.4 cho thấy giá trị trung bình của VIF là 2,51 < 10 Mặt khác, các giá trị VIF của từng biến độc lập đều bé hơn 10
Kết quả kiểm định tính nội sinh và mối tương quan giữa các biến độc lập cho thấy mô hình đề xuất có tính khả thi, đồng thời kết quả nghiên cứu cũng đáng tin cậy.
Kết quả hồi quy các mô hình
4.3.1 Kết quả hồi quy Pooled OLS
Bảng 4.5: Kết quả ước lượng với mô hình Pooled OLS
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Kết quả hồi quy từ mô hình Pooled OLS chỉ ra rằng các biến ROE, LLR, INFt, GDPt-1 và INFt-1 không có ý nghĩa thống kê, cho thấy chưa đủ bằng chứng để khẳng định mối tương quan giữa các biến này và RRTK.
Các biến STL, MLTL, LSIZE, và ETA đều có mối tương quan dương với biến phụ thuộc FGAP, trong khi biến GDPt thể hiện mối tương quan âm với FGAP Tất cả các biến này đều đạt mức ý nghĩa thống kê cao, cụ thể là 1%.
Hệ số R 2 =0,7530 là tương đối cao, cho thấy các biến độc lập giải thích được 75,3% sự biến đổi của biến phụ thuộc
4.3.2 Kết quả hồi quy Fixed Effects Model
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng với mô hình FEM
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Kết quả hồi quy từ mô hình FEM chỉ ra rằng các biến LSIZE, ROE, LLR, INFt, GDPt-1 và INFt-1 không có ý nghĩa thống kê, cho thấy chưa có đủ bằng chứng để khẳng định rằng những biến này có mối tương quan với RRTK.
Các biến STL, MLTL, và ETA có mối tương quan dương với biến phụ thuộc FGAP ở mức ý nghĩa thống kê 1%, trong khi đó, biến GDPt lại có mối tương quan âm với FGAP ở mức ý nghĩa thống kê 5%.
Hệ số R 2 = 0,7508 là tương đối cao Từ đó, cho thấy các biến độc lập giải thích được 75,08% sự biến đổi của biến phụ thuộc
4.3.3 Kết quả hồi quy Random Effects Model
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng với mô hình REM
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Kết quả hồi quy từ mô hình REM chỉ ra rằng các biến ROE, LLR, INFt, GDPt-1 và INFt-1 không có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy chưa đủ bằng chứng để khẳng định rằng các biến này có mối tương quan với RRTK.
Các biến STL, MLTL, LSIZE và ETA đều có mối tương quan dương với biến phụ thuộc FGAP, trong khi biến GDPt lại có mối tương quan âm Tất cả các biến này đều đạt mức ý nghĩa thống kê cao ở mức 1%.
Hệ số R 2 = 0,7529 là tương đối cao, cho thấy các biến độc lập giải thích được 75,29% sự biến đổi của biến phụ thuộc.
Lựa chọn mô hình phù hợp
4.4.1 Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và Fixed Effects Model
Tác giả áp dụng giá trị kiểm định F để so sánh giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Giá trị kiểm định F cho biết liệu có sự khác biệt giữa các đối tượng quan sát qua các năm hay không Cụ thể, nếu giá trị kiểm định F nhỏ hơn 0,05, điều này chứng tỏ có sự khác biệt tồn tại giữa các đối tượng qua thời gian; ngược lại, nếu giá trị F lớn hơn 0,05, sẽ không có sự khác biệt nào giữa các đối tượng qua thời gian.
Kết quả kiểm định mô hình cho thấy, giá trị F =0,000; đồng nghĩa với việc lựa chọn mô hình FEM là phù hợp hơn mô hình Pooled OLS
Bảng 4.8: Kết quả lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
4.4.2 Lựa chọn giữa mô hình Fixed Effects Model và Random Effects Model Để đưa ra lựa chọn phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM, tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman để đưa ra quyết định
Kết quả cho thấy mô hình REM phù hợp hơn so với FEM khi giá trị Prob > F0,9594
Bảng 4.9: Kết quả lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Mô hình Chi bình phương Prob > F
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 2
4.4.3 Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và Random Effects Model
Từ hai kết quả kiểm định trên, việc thực hiện thêm kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM là rất cần thiết
Kết quả hệ số Prob > chibar = 0,1275; do đó, mô hình được lựa chọn phù hợp hơn là mô hình Pooled OLS
Bảng 4.10: Kết quả lựa chọn giữa mô hình REM và Pooled OLS
Mô hình Chibar2 Prob > chibar2
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 2
4.4.4 Kết quả lựa chọn mô hình phù hợp
Các kết quả kiểm định cho thấy không có mô hình tối ưu nào Tuy nhiên, với phương pháp chọn mẫu thuận tiện mà tác giả đã sử dụng, mô hình FEM được lựa chọn là phù hợp, đảm bảo tính vững cho kết quả nghiên cứu.
Kiểm định khiếm khuyết của mô hình lựa chọn
4.5.1 Vấn đề tự tương quan Để kiểm tra vấn đề tự tương quan, tác giả đã sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: Mô hình không bị tư tương quan bậc 1
Với giá trị kiểm định Prob > F= 0,000 tại mức ý nghĩa 5%, cho thấy rằng giả thuyết
H0 của mô hình là không phù hợp, đồng nghĩa rằng mô hình bị tương quan bậc 1
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định tự tương quan bậc 1
Mô hình Giá trị F Prob > F
Nguồn: Phụ lục các kết quả kiểm định 1
4.5.2 Vấn đề phương sai thay đổi
Tác giả áp dụng kiểm định Breusch-Pagan để xác định tính đồng nhất của các phương sai trong mô hình Nếu các phương sai đồng nhất, điều này cho thấy không có hiện tượng phương sai thay đổi; ngược lại, nếu phương sai không đồng nhất, điều này chỉ ra rằng mô hình có thể bị khiếm khuyết.
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi thông qua chỉ số Pro> Chi2 =0,000 tại mức ý nghĩa 5 %
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định phương vấn đề sai thay đổi
Mô hình Chi 2 Prob> Chi 2
Nguồn: Phụ lục các kết quả kiểm định 1
Khắc phục các khiếm khuyết của mô hình lựa chọn
Các kiểm định mô hình chỉ ra rằng có vấn đề về tự tương quan bậc 1 và phương sai thay đổi Để khắc phục những khiếm khuyết này, tác giả đã áp dụng phương pháp hồi quy GLS.
Bảng 4.13: Kết quả ước lượng với mô hình GLS
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Thảo luận và phân tích kết quả nghiên cứu
Kết quả từ mô hình hồi quy sử dụng phương pháp GLS cho thấy có 5 biến giải thích có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro thanh khoản FGAP với mức ý nghĩa thống kê 1%, bao gồm: STL, MLTL, LSIZE, ETA và GDPt Trong khi đó, 5 biến giải thích còn lại không có giá trị thống kê.
Tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến RRTK với mức ý nghĩa thống kê 1% trong giai đoạn 2007-2017 tại Việt Nam Cụ thể, khi tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản tăng 1%, RRTK sẽ tăng thêm 0,9049%, cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa hai yếu tố này.
Tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản có tác động tích cực đến RRTK với mức ý nghĩa thống kê 1% trong giai đoạn 2007-2017 tại Việt Nam Cụ thể, khi tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản tăng, RRTK cũng sẽ gia tăng Đặc biệt, một sự gia tăng 1% trong tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản sẽ dẫn đến sự tăng trưởng RRTK lên 0,8146%.
Tác động của các khoản cho vay đến rủi ro thanh khoản là cùng chiều, phù hợp với lập luận của tác giả về công thức tính khe hở tài trợ Cụ thể, khi ngân hàng cho vay nhiều hơn, khe hở tài trợ tăng lên, dẫn đến việc gia tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động của các khoản cho vay trung và dài hạn lên rủi ro thanh khoản của ngân hàng thấp hơn so với các khoản cho vay ngắn hạn Trong giai đoạn 2007-2017, hầu hết các ngân hàng đã tuân thủ quy định của NHNN về tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn Theo Giannoti, Gibilaro và Mattarocci (2010), nếu các ngân hàng cho vay bất động sản áp dụng hiệu quả các biện pháp quản lý, khả năng thanh khoản sẽ không có sự khác biệt đáng kể so với toàn hệ thống Vì vậy, các rủi ro liên quan đến cho vay trung và dài hạn tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam có thể đã được giảm thiểu gần như hoàn toàn.
Kết luận cho thấy rằng biến STL và MLTL đều có ảnh hưởng tích cực đến RRTK, điều này xác nhận giả thuyết H1 và H2 đã được đề xuất Hơn nữa, tác động của STL đến RRTK mạnh mẽ hơn so với tác động của MLTL.
Quy mô tổng tài sản lớn hơn dẫn đến RRTK cao hơn, với mức ý nghĩa 1% trong giai đoạn 2007-2017 Cụ thể, nếu LSIZE tăng 1%, RRTK sẽ tăng thêm 0,000193 đơn vị Điều này chỉ ra rằng các ngân hàng thương mại cổ phần có quy mô lớn không chủ động trong việc duy trì mức thanh khoản cao.
Kết luận: Kết quả hồi quy cho thấy LSIZE có tác động cùng chiều lên RRTK, kết quả này ủng hộ giả thuyết H 3 được đưa ra trước đó
Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn càng cao thì rủi ro tín dụng (RRTK) sẽ càng lớn, với mức ý nghĩa thống kê 1% trong giai đoạn 2007-2017 Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013), nhưng chưa có lời giải thích thỏa đáng; vốn tự có đóng vai trò như một tấm đệm và phòng tuyến cuối cùng để bảo vệ ngân hàng khỏi các loại rủi ro.
Kết luận cho thấy tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn có mối tương quan tích cực với RRTK, điều này không xác nhận giả thuyết H4 đã được đề xuất trước đó.
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trong nghiên cứu này không đạt ý nghĩa thống kê do các khoản chi phí dự phòng tín dụng không được tính toán chính xác, dẫn đến kết quả lợi nhuận của ngân hàng cũng không chính xác.
Kết luận: Không có đủ bằng chứng để khẳng định rằng tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTK) của ngân hàng, do đó, kết quả này không xác nhận giả thuyết H5 đã được đề xuất trước đó.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ trong nghiên cứu này không có ý nghĩa thống kê do các ngân hàng tại Việt Nam thường che giấu nợ xấu, dẫn đến số liệu về trích lập dự phòng tín dụng không chính xác.
Kết luận cho thấy rằng không có đủ bằng chứng để khẳng định tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Điều này đồng nghĩa với việc kết quả không hỗ trợ cho giả thuyết H6 đã được đưa ra trước đó.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm hiện tại ảnh hưởng tiêu cực đến RRTK của ngân hàng, với việc GDP tăng 1% dẫn đến RRTK giảm 2,7561% Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm trước không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu này Khi nền kinh tế suy giảm, doanh nghiệp gặp khó khăn trong tiêu thụ hàng hóa, dòng tiền thu về giảm, dẫn đến khả năng chi trả cho các khoản vay ngân hàng không đủ Hệ quả là ngân hàng phải đối mặt với rủi ro thanh khoản do các khoản tín dụng.
Kết luận: Tốc độ tăng trưởng kinh tế trong năm nay có mối quan hệ ngược chiều với RRTK, điều này không hỗ trợ cho giả thuyết H7 đã được đề xuất trước đó.
- Tỷ lệ lạm phát năm hiện tại và năm trước trong nghiên cứu này không có ý nghĩa thống kê
