1119 tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh tại các nhtm cp vn 2023

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu

2.1.1 Tổng quan về rủi ro thanh khoản

Rủi ro là một yếu tố không may xảy ra trong tương lai, luôn gắn liền với mọi hoạt động của cuộc sống và cộng đồng (Alshatti, 2015) Rủi ro trong hoạt động động kinh doanh là những điều không như kì vọng xảy ra trong tương lai, kết quả có thể gây tổn thất về giá trị tài sản, sự giảm sút tỷ suất sinh lời, ảnh hưởng tới mục tiêu tài chính thực tế so với dự kiến.

Thanh khoản là khả năng chuyển đổi nhanh và rẻ các tài sản sang tiền mặt (Vento & LaGanga, 2009) Một tài sản có tính thanh khoản cao nếu tổ chức sở hữu có thể nhanh chóng chuyển đổi nó sang tiền mặt với một chi phí thấp Như vậy, nếu thời gian chuyển sang tiền mặt nhanh nhưng đánh đổi với chi phí lớn thì tính thanh khoản của tài sản không cao.

Tính thanh khoản của ngân hàng thương mại được xem như khả năng đáp ứng những nhu cầu tức thời về tiền của NHTM như rút tiền gửi và giải ngân các khoản tín dụng đã cam kết, chi trả chi phí hoạt động hay những nhu cầu cần phải thanh toán bằng tiền khác (Amengor, 2010).

Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, thanh khoản là một thuật ngữ chuyên ngành được dùng để nói về khả năng đáp ứng các nhu cầu về vốn khả dụng phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm như chi trả tiền gửi, giải ngân cho vay, thực hiện chuyển khoản thanh toán… Nếu một NHTM mất khả năng hoặc đáp ứng không kịp thời các nhu cầu này thì có thể nói NHTM sẽ phải chịu tổn thất cũng như chi phí cao, từ đó dễ dẫn đến rủi ro thanh khoản.

Theo sách Commercial banking – the management of risk, Benton E.Gup thì: Rủi ro thanh khoản là rủi ro về tổn thất phát sinh từ trạng thái thiếu hụt tiền mặt hoặc tài sản tương đương tiền, hay đặc biệt hơn là rủi ro về tổn thất phát sinh từ trạng thái thiếu khả năng thu xếp được nguồn tài trợ với mức độ hợp lý về chi phí, bán hay thu xếp một tài sản với mức giá hợp lý, nhằm trang trải một nghĩa vụ đã được dự định hoặc bất định.

Cung thanh khoản bao gồm: Tiền mặt, tiền gửi tại NHNN, tiền gửi tại các TCTD khác, thu nhận tiền gửi từ khách hàng, khách hàng vay hoàn trả các khoản gốc và lãi, vay từ thị trường liên ngân hàng, thu từ các khoản nợ phải thu khác Cầu thanh khoản bao gồm: Hoàn trả tiền gửi cho khách hàng, giải ngân các khoản tín dụng cho khách hàng, hoàn trả các khoản đi vay, chuyển tiền thanh toán theo yêu cầu của khách hàng, chi các khoản chi phí hoạt động, chi trả các khoản nộp Ngân sách Nhà nước (Thuế, phí, lệ phí…), trả cổ tức (NHTM cổ phần), chi trả các khoản nợ khác Nếu cung thanh khoản > Cầu thanh khoản thì NHTM đang ở trạng thái thặng dư thanh khoản Nếu cung thanh khoản < Cầu thanh khoản thì NHTM đang ở trạng thái thâm hụt thanh khoản và đang phải đối mặt với nguy cơ xảy ra rủi ro thanh khoản.

Theo Uỷ ban giám sát các ngân hàng Châu Âu (2007) thì rủi ro thanh khoản là sức ép tăng vốn bằng tiền với một chi phí hợp lý (cung thanh khoản) đối trọng lại với cầu thanh khoản.

Rủi ro thanh khoản là rủi ro xuất hiện khi ngân hàng không có đủ các nguồn tài chính để thanh toán các nghĩa vụ nợ vào thời điểm đến hạn hoặc là phải sử dụng những nguồn tài chính với chi phí cao mặc dù ngân hàng vẫn có khả năng thanh toán (Vento & LaGanga, 2009). Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2000) đơn giản định nghĩa tính thanh khoản là khả năng tài trợ cho sự gia tăng tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ khi chúng đến hạn

Theo TT13/2018/TT-NHNN định nghĩa Rủi ro thanh khoản là rủi ro do: Ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ trả nợ khi đến hạn; hoặc Ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ khi đến hạn nhưng phải trả chi phí cao hơn mức chi phí bình quân của thị trường theo quy định nội bộ của ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

Như vậy, cho dù là khái niệm chung hay chi tiết về từng loại thì rủi ro thanh khoản là rủi ro mà một tổ chức tài chính nói chung và ngân hàng nói riêng không có đủ nguồn lực tài chính để thực hiện thanh toán theo các cam kết khi cần Hoặc tổ chức tài chính này có thể xoay sở đủ nguồn lực tài chính cần thiết nhưng phải đánh đổi một chi phí hay khoản lỗ lớn khi bán các tài sản.

Hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh tiền tệ và cung ứng các dịch vụ tài chính, các ngân hàng thương mại chịu áp lực rất lớn trong việc quản lý thanh khoản nhằm đảm bảo mục tiêu lợi nhuận và tự bảo vệ mình trước các rủi ro, đặc biệt là rủi ro thanh khoản - vốn là nguyên nhân chính dẫn đến phá sản hàng loạt của ngân hàng tại nhiều quốc gia trên thế giới. Một ngân hàng hoạt động bình thường phải đảm bảo được khả năng thanh toán, tức là phải đáp ứng được các nhu cầu thanh toán trong hiện tại, tương lai và các nhu cầu thanh toán đột xuất Một khi rủi ro thanh khoản xuất hiện thì không chỉ nó ảnh hưởng đến bản thân NHTM mà còn ảnh hưởng đến cả một nền kinh tế - xã hội.

2.1.1.1 Nguyên nhân của rủi ro thanh khoản

Rủi ro thanh khoản có thể bắt nguồn từ 2 phía: các yếu tố vĩ mô tồn tại bên ngoài và chính sách điều hành – nội sinh (Alshatti1, 2015)

Như chúng ta đã biết, NHTM là một định chế tài chính trung gian huy động nguồn tiền nhàn rỗi trong xã hội và sử dụng chúng để cấp tín dụng cho các tổ chức kinh tế và cá nhân với mục đích phát triển kinh tế xã hội Tuy nhiên, trên thực tế, không phải lúc nào NHTM cũng huy động được nguồn vốn có kỳ hạn dài mà chủ yếu chỉ là nguồn vốn ngắn hạn hoặc không kỳ hạn Trong khi đó, phần lớn những khoản cho vay hay đầu tư lại có kỳ hạn dài hơn Đây là nguyên nhân dẫn đến sự bất cân xứng về ngày đáo hạn của các tài sản nợ và tài sản có, khiến cho các NHTM luôn phải đối mặt với tình trạng thâm hụt Tình trạng này xảy ra khi dòng tiền thu hồi từ các khoản đầu tư không đủ để chi trả cho các khoản tiền gửi đến hạn Rủi ro thanh khoản cũng có thể xảy ra do sự chuyển hóa tiền gửi ngắn hạn thành những khoản cho vay dài hạn (Basel Committee on Banking Supervision, 2008)

Bên cạnh đó, nguồn tiền gửi từ các khách hàng gửi rất nhạy cảm với sự thay đổi lãi suất trên thị trường tài chính Khách hàng gửi tiền có xu hướng rút tiền gửi của họ ở NHTM có lãi suất thấp và tìm kiếm NHTM khác có lãi suất huy động cao hơn Trong khi đó, những khách hàng có nhu cầu tín dụng sẽ tìm cách trì hoãn việc hoàn trả các khoản nợ đã đáo hạn có lãi suất thấp, tìm cách trả trước hạn hoặc trì hoãn việc rút vốn vay với mức lãi suất đã thỏa thuận với NHTM có lãi suất cao Như vậy, biến động lãi suất không chỉ ảnh hưởng đến cả người gửi tiền và người vay tiền tức dòng tiền vào, dòng tiền ra và sau đó là đến thanh khoản của NHTM Bên cạnh việc ảnh hưởng đến xu hướng hành động của người gửi tiền, người vay tiền, lãi suất đầu tư còn ảnh hưởng đến giá thị trường của các tài sản mà ngân hàng có thể bán để tăng cung thanh khoản và trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí vay mượn trên thị trường tiền tệ.

Sự gia tăng nhu cầu của người gửi tiền có thể dẫn đến rủi ro thanh khoản và gây ra tổn hại cho ngân hàng và thậm chí là cả hệ thống ngân hàng do hiệu ứng dây chuyền (Diamond & Rajan, 2005) NHTM kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ hết sức nhạy cảm và kinh doanh dựa trên niềm tin của khách hàng Nếu niềm tin của công chúng bị lung lay, họ sợ rằng, ngân hàng nơi mình gửi tiền cũng có thể phá sản nên tìm mọi cách để rút tiền khỏi ngân hàng đó thì có thể dẫn đến việc ngân hàng mất khả năng thanh toán chỉ trong một thời gian ngắn và khiến cả hệ thống ngân hàng rơi vào tình trạng hỗn loạn.

Quy mô ngân hàng, tín nhiệm của ngân hàng cũng là một trong những nguyên nhân gây ra mức độ tác động nặng hay nhẹ của rủi ro thanh khoản (Allen, Peristiani &Saunders,1989) Nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tiếp cận 4 nguồn mà ngân hàng có thể huy động: nguồn vốn huy động từ người gửi; nguồn vốn vay trên thị trường liên ngân hàng và vay NHTW; nguồn vốn huy động trên thị trường tài sản.

Tổng quan các nghiên cứu trước đây

2.2.1 Nghiên cứu của Chowdhury và các cộng sự (2018)

Trong nghiên cứu của mình, tác giả đã sử dụng chỉ số ROE và ROA để làm công cụ đo lường hiệu quả hoạt động ngân hàng, thông qua các chỉ số: Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, Tài sản rủi ro thanh khoản trên tổng tài sản, Tỷ lệ vốn trên tổng tài sản được sử dụng làm chỉ số thanh khoản Phân tích tương quan, hồi quy được thực hiện để tìm ảnh hưởng của khả năng

9 thanh khoản đến hoạt động của ngân hàng Mối tương quan cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa hoạt động của NTHM và các chỉ số thanh khoản.

Nghiên cứu này được thực hiện bằng việc thu thập các dữ liệu từ 6 ngân hàng ở Bangladesh giai đoạn 2012 đến năm 2016.

Mô hình của nghiên cứu: n= a + ^ 1 X 1 +^2X2 + £ 3 X 3 + € Trong đó: Y = Hiệu quả hoạt động ngân hàng được đo bằng (ROA và ROE)

(ROA = Thu nhập ròng / Tổng tài sản; ROE = Thu nhập ròng / Tổng vốn chủ sở hữu) £ 1 - £3 = Hệ số hồi quy hiệu quả của các biến độc lập

X 1 : Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản

X2: Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay/tổng tiền gửi của khách hàng

X3: Tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / tổng tiền gửi của khách hàng và Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản có quan hệ nghịch chiều với ROA, tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTMCP ở Bangladesh.

Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản tỷ lệ nghịch với ROA, tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản có tác động tiêu cực đến giá trị ROE, là ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh.

2.2.2 Nghiên cứu của Ongore và các cộng sự (2013)

Các tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy bội tuyến tính và bình phương tối thiểu tổng quát trên dữ liệu bảng để ước tính các tham số Nghiên cứu giải thích này dựa trên dữ liệu thứ cấp thu được từ các báo cáo đã công bố của Ngân hàng Trung ương Kenya từ 2001 đến 2010 trong tổng số 37 ngân hàng (13 ngân hàng

0 thuộc sở hữu nước ngoài, 24 ngân hàng trong nước) tại Kenya Nghiên cứu này sử dụng phương pháp CAMEL để kiểm tra sức khỏe tài chính của các ngân hàng thương mại.

Các chỉ số hoạt động phụ thuộc chính được sử dụng là Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Tỷ suất lợi nhuận ròng (NIM.).

Các yếu tố quyết định hoạt động của ngân hàng có thể được phân loại thành các yếu tố cụ thể của ngân hàng (nội bộ) và các yếu tố kinh tế vĩ mô (bên ngoài):

+ Các yếu tố cụ thể của ngân hàng / Yếu tố nội bộ: AMEL là từ viết tắt của Vốn đủ, Chất lượng tài sản, Hiệu quả quản lý, Tính thanh khoản.

+ Các yếu tố bên ngoài / Yếu tố kinh tế vĩ mô: sự ổn định của chính sách kinh tế vĩ mô, tổng sản phẩm quốc nội, lạm phát cũng là những biến số kinh tế vĩ mô khác ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng.

Mô hình của nghiên cứu:

+ =^ 0 + $ 1 CA + 02AQ + £ 3 ME + £ 4 LM + 0 5 GDP +0 6 INE + €

+ : Hiệu quả hoạt động được thể hiện bằng ROA, ROE, NIM

CA: Mức vốn đầy đủ của ngân hàng

AQ: Chất lượng tài sản

ME: Hiệu quả quản lý

LM: Tỷ lệ thanh khoản

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội

INF: Tỉ lệ lạm phát

Kết quả nghiên cứu cho thấy: Hệ số vốn có mối quan hệ ngược chiều với ROE Chất lượng tài sản được thể hiện bằng các khoản nợ xấu trên tổng các khoản cho vay có liên quan tiêu cực đến cả ba chỉ tiêu hoạt động của ngân hàng Hiệu quả quản lý có liên quan cùng chiều đến cả ba chỉ số hoạt động và liên quan chặt chẽ hơn đến ROE Thanh khoản cũng có liên quan tiêu cực đến ROA, ROE và NIM nhưng mối quan hệ này rất yếu. GDP có mối tương quan nghịch với ROA và NIM và dương với ROE Lạm phát có mối quan hệ tiêu cực đáng kể đến hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại ở Kenya.

2.2.3 Nghiên cứu của Fredrick Mwaura Mwangi (2014)

Dựa theo mô hình nghiên cứu của Ibe (2013):

Y: ROA (Return on Assets) = Lợi nhuận sau thuế / Tài sản bình quân

X 1 : Tài sản lỏng trên tổng tài sản = (Tiền mặt + Tiền gửi ở ngân hàng trung ương + Kỳ phiếu và trái phiếu kho bạc + Tiền gửi ở NHTM khác – Tiền gửi của NHTM khác) / Tổng tài sản (LA/TA)

X2: Tài sản lỏng trên tổng tiền gửi = (Tiền mặt + Tiền gửi ở ngân hàng trung ương +

Kỳ phiếu và trái phiếu kho bạc + Tiền gửi ở NHTM khác – Tiền gửi của NHTM khác) / Tổng tiền gửi (LA/TD)

X3: Tiền gửi của NHTM khác / Tổng tài sản (BTB/TA)

X4: Chất lượng tài sản = Nợ xấu / Tổng nợ và tài sản có tính lỏng cao bao gồm tiền mặt, tiền gửi ở ngân hàng trung ương, ký phiếu và trái phiếu kho bạc trừ đi tiền gửi của NHTM khác.

Kết quả dựa trên phân tích kết quả tài chính của 43 NHTM ở Kenya trong khoản thời gian 4 năm (2010 – 2013) Mô hình hồi quy tuyến đa biến thiết lập thông qua phương pháp hồi quy OLS xác định ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến hoạt động tài chính của các NHTM ở Kenya đã đưa ra những kết quả như sau:

LA/TA có tác động tiêu cực đến ROA nhưng không đáng kể

LA/TD có tác động tiêu cực và đáng kể đến ROA Điều này có nghĩa là sự gia tăng tỷ lệ tài sản lỏng trên tổng tiền gửi sẽ dẫn đến việc giảm ROA.

Hơn nữa, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng BTB/TA cũng có tác động tiêu cực và đáng kể, tức là sự gia tăng trong tỷ lệ tiền gửi của NHTM khác trên tổng tài sản sẽ dẫn đến giảm sút ROA Cuối cùng, kết quả hồi quy chỉ ra rằng chất lượng tài sản có tác động tiêu cực và đáng kể tương tự như LA/TD và BTB/TA.

Mẫu là tập dữ liệu bảng cân đối của 10 ngân hàng thương mại được quan sát trong giai đoạn 2002 - 2010 bao gồm 90 quan sát Mô hình dữ liệu bảng với mô hình hiệu ứng cố định được sử dụng, dựa trên dữ liệu báo cáo tài chính được thu thập từ Bản tin Thống kê của Cơ quan Giám sát và Quản lý Ngân hàng (BRSA), trang web của các ngân hàng, Sở giao dịch chứng khoán Istanbul, Viện Thống kê Thổ Nhĩ Kỳ.

Tóm tắt chương 2

Chương này đưa ra những cơ sở lý luận, khái niệm cơ bản về rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM nói chung và các NHTMCP nói riêng Rủi ro thanh khoản được đề cập cả trong lý thuyết lẫn trong các nghiên cứu trước đây liên quan đến vấn đề tác động của rủi ro thanh khoản đến

4 hiệu quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng Các bằng chứng chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản có tác động lớn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Hơn nữa, rủi ro thanh khoản không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động mà còn ảnh hưởng đến uy tín, sự sống còn của các ngân hàng.

Thông qua các nghiên cứu được thực hiện trước đây ta thấy được rủi ro thanh khoản được quan tâm ở rất nhiều quốc gia Từ các kết quả của một số nghiên cứu đã liệt kê, ta có bảng tổng hợp các biến phụ thuộc và độc lập trong mô hình hồi quy nghiên cứu tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng như sau:

Bảng 2.1:Tổng hợp các biến phụ thuộc và độc lập trong mô hình hồi quy nghiên cứu tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng

Biến độc lập Tương quan Các tác giả

Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay / Tổng tiền gửi của khách hàng (-)

Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản (-)

Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản (-)

Tỷ lệ nợ xấu / Tổng các khoản cho vay (-)

Tài sản lỏng / Tổng tiền gửi (-) Fredrick Mwaura

MwangiTiền gửi của NHTM khác / Tổng tài sản (-)

Tỷ lệ cho vay / Tổng tài sản (-) Hùng

Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi / Tổng tài sản (+)

Tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản (-) Chowdhury

Tỷ lệ nợ xấu / Tổng các khoản cho vay (-)

Quy mô ngân hàng (+) Anbar

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Qua bảng tổng hợp, ta thấy các nghiên cứu này chỉ mới dừng lại ở việc chọn mẫu một số ngân hàng và khoảng thời gian năm 2018, trước khi xảy các cú sốc, các sự kiện lớn ảnh hưởng đến hoạt động động của hệ thống NHTMCP tại Việt Nam Chính vì vậy, bài nghiên cứu sẽ góp phần lấp đầy khoảng trống này, đồng thời với những kết quả tìm được, sẽ đưa ra các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình

Từ các nghiên cứu trước, tác giả quyết định chọn các biến cho mô hình như sau:

Bảng 3.1 Mô hình đề xuất

Tên biến Ý nghĩa Chiều tác động Nguồn gốc

ROA Lợi nhuận trên tổng tài sản

Fredrick Mwaura Mwangi (2014); Chowdhury và các cộng sự (2018) ROE

Lợi nhuận trên tổng nguồn vốn

Chowdhury và các cộng sự (2018)

NIM (Thu từ lãi – chi từ lãi) / tổng tài sản bình quân

Ongore và các cộng sự (2013)

Rủi ro thanh khoản tính bằng FGAP (khe hở tài trợ)

= (dư nợ tín dụng – huy động vốn) / tổng tài sản

Chowdhury và các cộng sự (2018); Ongore và các cộng sự (2013)

BSIZE Quy mô ngân hàng +

DivI Chỉ số đa dạng hóa +

LLP Dự phòng rủi ro -

Ongore và các cộng sự (2013), Fredrick Mwaura Mwangi

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản -

Chowdhury và các cộng sự (2018) FuC

Lãi phải trả / Huy động vốn

Tổng chi phí hoạt động /

NPL Tỉ lệ nợ xấu -

Ongore và các cộng sự (2013), Fredrick Mwaura Mwangi

(2014), Nguyễn Việt Hùng và các cộng sự (2008)

LTA Tổng dư nợ / Tổng tài sản -

Chowdhury và các cộng sự (2018), Nguyễn Việt Hùng và các cộng sự (2008)

DepG Tỉ lệ tăng trưởng huy động vốn +

GDP Tổng sản phẩm quốc nội +

Theo Chowdhury and Zaman (2018) và Ongore et al (2013) thì“rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều với ROA, ROE và NIM Họ kì vọng rằng rủi ro thanh khoản càng nhỏ

4 thì nợ tín dụng sẽ càng nhỏ, việc này sẽ khiến cho ROA, ROE và NIM sẽ tăng lên Trên cơ sở các nghiên cứu của Chowdhury (2018) và Ongore (2013), nghiên cứu xây dựng giả thuyết H1

Giả thuyết H1:Rủi ro thanh khoản tác động âm lên hiệu quả ngân hàng”

Cùng với đó, quy mô ngân hàng sẽ có tác động thuận chiều với ROA, ROE và NIM vì quy mô ngân hàng càng lớn thể hiện nguồn lực tài chính của ngân hàng đó càng cao, có khả năng sẽ làm tăng ROA, ROE và NIM.

Giả thuyết H2:Quy mô ngân hàng tác động dương đến hiệu quả ngân hàng”

Theo Ongore et al (2013), hầu hết các tài liệu hiện có về đa dạng hóa thu nhập trong ngành ngân hàng tập trung vào mối liên hệ giữa đa dạng hóa và hiệu quả hoạt động của ngân hàng hoặc tác động của đa dạng hóa đối với rủi ro ngân hàng Điều này có thể hiểu được khi các ngân hàng ổn định thu nhập và khả năng chịu rủi ro của ngân hàng là mối quan tâm chính của các nhà quản lý và giám sát.

Giả thuyết H3: Chỉ số đa dạng hóa tác động dương đến hiệu quả ngân hàng

Theo Mwangi (2014) và Chowdhury et al (2018),“tỷ lệ lãi phải trả / huy động vốn càng nhỏ thì sẽ là tăng ROA, ROE và NIM vì tài sản thanh khoản càng lớn sẽ chứng minh được rằng lãi phải trả càng nhỏ Bên cạnh đó, Chi phí hoạt động cũng ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh Kết quả nghiên cứu của Chowdhury và các cộng sự (2018) thì vốn chủ sở hữu của các ngân hàng lúc bấy giờ đang bị nợ chiếm tỷ lệ lớn, nợ lớn dẫn đến tài sản thanh khoản sẽ không nhiều nhưng tổng vốn lại nhiều nên kết quả này là hợp lý nên tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động âm trong nghiên cứu đó.

Giả thuyết H4: Lãi phải trả / Huy động vốn tác động âm đến hiệu quả ngân hàng

Giả thuyết H5: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tác động âm đến hiệu quả ngân hàng

Giả thuyết H6: Tổng chi phí hoạt động / Tổng tài sản tác động âm đến hiệu quả ngân hàng

Mwangi (2014) đề cập rằng“rủi ro tín dụng (RRTD) là rủi ro phát sinh do khách hàng vay không thực hiện đúng các điều khoản của hợp đồng tín dụng, với biểu hiện cụ thể là khách hàng chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi vay, gây ra những tổn thất về tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, tất là ảnh hưởng đến ROA, ROE và NIM, vì thế RRTD có tác động ngược chiều đến

Giả thuyết H7: Rủi ro tín dụng tác động âm đến hiệu quả ngân hàng

Theo Ongore et al (2013), tổng sản phẩm quốc nội càng cao và lạm phát càng thấp sẽ làm cho ROA, ROE và NIM tăng lên GDP càng cao thì chứng tỏ đất nước đang có thu nhập tốt vì thế tiền sẽ được lưu thông mạnh mẽ, góp phần làm tăng hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Bên cạnh đó, lạm phát giảm sẽ khiến cho đồng tiền Việt Nam không bị mất giá, các giao dịch lên quan đến quốc tế hoặc trả lãi cho các khoản tiền gửi không bị ảnh hưởng xấu nên sẽ làm tăng các chỉ số đánh giá hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Từ đây, tác giả đề xuất 2 giả thuyết H6, H7.

Giả thuyết H8: Tổng sản phẩm quốc nội tác động dương đến hiệu quả ngân hàng” Giả thuyết H9: Lạm phát tác động âm đến hiệu quả ngân hàng”

Theo Anbar and Alper (2011), Ongore et al (2013), Mwangi (2014, Chowdhury et al

(2018) cho rằng tỉ lệ nợ xấu, tổng dư nợ/tổng tài sản, tỉ lệ tăng trường huy động vốn đều thể hiện việc nợ của ngân hàng, các biến này tác động âm ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh.

Luận văn nghiên cứu việc tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh tại các NHTMCP Việt Nam, sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phần mềm Stata xử lý dữ liệu thứ cấp.

Dữ liệu thu thập là dữ liệu thứ cấp thu thập từ World Bank và Tổng cục Thống kê Việt Nam, kết hợp các nguồn chính thức như báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán, báo cáo thường niên của mỗi ngân hàng được công bố trên website ngân hàng của các NHTMCP.

Sử dụng mô hình (OLS, REM, FEM)

Y = 00 - fr*LGAP it + &*BSIZE i t + &*DivI it - ^ 4 *LLP it - $ 5 *FiS it -

$ 6 *FuC it - fr*OPC i t - $ 8 *NPL i t + &*DepG i t - fro*M 2 G i t + $ 11 *GDP -

+ : biến kiểm soát β: hệ số hồi quy ε: Sai số it: Thời gian i, năm t

+ Biến phụ thuộc là biến lợi nhuận của NHTM được biểu thị bằng ba biến thay thế là ROA, ROE, NIM.

+ LGAP: Biến độc lập, biến rủi ro thanh khoản tính bằng FGAP (khe hở tài trợ) = (dư nợ tín dụng – huy động vốn ) / tổng tài sản.

+ Các biến kiểm soát: Quy mô ngân hàng (BSIZE), Dự phòng rủi ro, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, Lãi phải trả / Huy động vốn, Tổng chi phí hoạt động / Tổng tài sản, Tỉ lệ nợ xấu, Tổng dư nợ / Tổng tài sản, Tỉ lệ tăng trưởng huy động vốn, Cung tiền, Tổng sản phẩm quốc nội, Lạm phát.

Quy trình thực hiện nghiên cứu

3.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu

Bảng thống kê mô tả giúp chúng ta có cái nhìn khái quát về bộ dữ liệu nghiên cứu Từ đó giúp tác giả phát hiện những quan sát sai biệt trong cỡ mẫu hay những yếu tố bất thường của mô hình Bằng cách xem xét các giá trị tính được từ bảng thống kê tác giả có thể xem xét nhanh sự đồng đều cũng như thay đổi của dữ liệu ở các biến thu thập được, giúp phát hiện ra những giá trị dao động lệch trong cỡ mẫu.

Kết quả thống kê mô tả cho thấy giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của mỗi biến trung bình các giá trị mỗi biến là bao nhiêu Ngoài ra, bảng thống kê mô tả còn cho biết thông tin về độ lệch chuẩn và tổng các quan sát của từng biến trong mẫu nghiên cứu Một bộ dữ liệu được thu thập chính xác thì kết quả thống kê mô tả sẽ hợp lý Ngược lại nếu thống kê mô tả phát hiện ra yếu tố bất thường thì phải loại biến đó ra hoặc tìm cách lý giải cho hợp lý.

3.2.2 Phân tích ma trận hệ số tương quan Để xem xét mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp phân tích ma trận hệ số tương quan Kết quả ma trận hệ số tương quan bước đầu giúp tác giả đánh sơ bộ mối quan hệ giữa biến độc lập với nhau hay mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Hệ số tương quan giữa các biến cho biết khả năng xuất hiện đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu Nếu giữa các cặp biến có tương quan lớn hơn 0.8 thì có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình.

3.2.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng thường xảy ra khi mối tương quan cao

7 giữa hai hay nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy Nói cách khác, một biến độc lập có thể sử dụng để dự đoán một biến độc lập khác Khi biến độc lập A tăng thì biến độc lập B tăng và ngược lại A giảm thì B cũng giảm Điều này sẽ dẫn đến việc tạo ra các thông tin dư thừa, làm sai lệch kết quả của mô hình hồi quy đa biến Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định của mô hình hồi quy tuyến tính là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.

3.2.4 Phân tích kết quả hồi quy Để phân tích ảnh hưởng của RRTK đến hiệu quả HĐKD của các NHTMCP tại Việt Nam, tác giả tiến hành ước lượng mô hình hồi quy dựa trên bảng dữ liệu đã thu thập được Dữ liệu tác giả thu thập theo dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo và tổng hợp lại thành dữ liệu bảng. Các mô hình hồi quy thường được dùng là:

+ Mô hình Pooled OLS: là mô hình OLS bình thường trong mô hình Pooled OLS các đặc điểm riêng của mỗi ngân hàng trong mẫu nghiên cứu không kiểm soát được.

+ Mô hình FEM: khác với mô hình Pooled OLS ưu điểm của mô hình FEM là có thể kiểm soát được các điểm khác nhau của mỗi ngân hàng trong mẫu nghiên cứu Trong mô hình FEM có sự tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.

+ Mô hình REM: tương tự như mô hình FEM mô hình REM cũng kiểm soát được các đặc điểm khác nhau của mỗi ngân hàng trong mẫu nghiên cứu Trong mô hình REM không có sự tương quan giữa phần dư của mô hình và các biến độc lập.

Sau khi phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng các mô hình hồi quy OLS, FEM và REM, tác giả sẽ lần lượt thực hiện các kiểm định để chọn mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu của mình.

Theo Naceur and Kandil (2009) các mô hình kiểm định có thể vi phạm việc bỏ sót biến và nội sinh làm cho kết quả kiểm định không nhất quán Hồi quy dữ liêu chéo thường sẽ gặp hay gặp phải vấn đề bỏ sót biến và nội sinh vì sai số có khả năng ảnh hưởng đến biến độc lập không được được vào mô hình Do đó, hồi quy dữ liệu chéo sẽ cho kết quả không đồng nhất vì giả định các hồi quy và sai số không có tương quan Còn dữ liệu chuổi thời gian chỉ nghiên cứu một đối tượng duy nhất trong một giai đoạn thời gian Và dữ liệu bảng sẽ là kết hợp dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian Dữ liệu bảng có những ưu điểm trong đề tài nghiên cứu do các nhân tố

8 ảnh hưởng được xem xét thay đổi theo thời gian, nếu sử dụng dữ liệu chéo thì nhiều thông tin sẽ bị bỏ qua Thêm nữa, dữ liệu bảng sẽ làm tăng kích thước mẫu nghiên cứu và quan trọng nữa là ước lượng dữ liệu bảng sẽ cải thiện một số sai lệch như vấn đề nội sinh của các biến hồi quy.

Hồi quy dữ liệ u bảng có thể đươc ̣ tiến hành bằng nhiều phương pháp khác nhau như phương pháp bình phương nhỏ nhất - Ordinary Least Square (OLS), Fixed-effects model (FEM) hay Random-effects model (REM) Tuy nhiên, đối với daṇ g dữ liệ u bảng hỗn hơp ̣ (panel data) thì OLS không phải là một lưạ choṇ hơp ̣ lý vì phu ̛ ơng pháp này là phương pháp ước lươṇ g đơn giản nhất và trong trường hơp ̣ này OLS có thể làm cho các hệ số u ̛ ớc lươṇ g không đồng nhất và thiếu hiệ u quả, tức là ước lươṇ g không nhất quán (bị chệ ch) và khả nă ng mức ý nghiã thống kê không còn chính xác, OLS còn bỏ qua các hiện tượng tương quan, các lỗi tiêu chuẩn cho các hệ số hồi quy được nhóm lại ở cấp ngân hàng để kiểm soát sự phụ thuộc của lỗi đối với một ngân hàng nhất định theo thời gian Mô hình Fixed- effects model (FEM) và Random-effects model (REM) sẽ giải quyết điều đó.

3.2.5 Kiểm định và xử lý các khiếm khuyết của mô hình

Mô hình nghiên cứu sau khi được chọn sẽ được tác giả kiểm tra lại các bệnh phương sai thay đổi và tự tương quan.

Mô hình hồi quy bao gồm biến phụ thuộc và các biến độc lập được phân tích bởi ba phương pháp ước lượng khác nhau là: Mô hình tác động cố định FEM (Fixed Effects Model), mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Random Effects Model) và phương pháp bình phương nhỏ nhất Pooled OLS Sau đó, để đảm bảo sự phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu,tác giả sẽ tiến hành thực hiện một số kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian để lựa chọn giữaPooled OLS và REM, kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình REM và FEM.

Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập từ 29 nNHTMCP Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2011 – 2021 Đây là những ngân hàng có dữ liệu công bố tương đối đầy đủ trong giai đoạn 2011 – 2021 theo đề tài nghiên cứu Danh sách 29 NHTMCP được thống kê chi tiết ở Phụ lục Để đảm bảo dữ liệu được thu thập có độ tin cậy cao dữ liệu được lấy từ nguồn

9Worldbank và BCTC hợp nhất của các ngân hàng Sau khi thực hiện thu thập dữ liệu tác giả thực hiện tính toán các biến nội bộ dựa trên số liệu BCTC Đối với các dữ liệu kinh tế vĩ mô tác giả lấy từ các thống kê báo cáo kinh tế tổng hợp trên Ngân Hàng Thế Giới (WB).

Tóm tắt chương 3

Chương 3 của bài luận văn đã đề xuất mô hình cũng như những kỳ vọng của tác giả về vấn đề nghiên cứu Bên cạnh đó cũng giới thiệu thêm về quy trình thực hiện nghiên cứu Đây là nền tảng để tác giả thực hiện phân tích nghiên cứu và thảo luận kết quả hồi quy ở chương sau.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thực trạng về hoạt động kinh doanh và rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Bảng 4.1 Thực trạng về hoạt động kinh doanh và rủi ro thanh khoản

NĂM ROA ROE NIM LGAP

Nguồn: Dữ liệu tác giả tổng hợp 7

Qua bảng tổng hợp, ta thấy rằng đối với hầu hết các ngân hàng trong mẫu xem xét thì tỷ số ROA đều giảm khá mạnh trong giai đoạn 2012-2015, đăc biệt là đối với ACB, Techcombank, Sacombank và Đông Á Tỷ lệ ROA của nhóm các NHTMCP cổ phần hóa từ các NHTM nhà nước thấp hơn so với các NHTMCP còn lại Một trong những nguyên nhân là do các NHTMCP được cổ phần hóa từ NHTM nhà nước có quy mô tài sản lớn hơn so với các NHTMCP còn lại Nguyên nhân thứ hai là do trong cơ cấu tài sản của các NHTM nhà nước đã cổ phần hóa, giá trị tài sản cố định chiếm tỷ trọng cao trong tổng tài sản Mà về phương diện lý thuyết, giá trị tài sản cố định càng cao thì tài sản sinh lời càng thấp và ngược lại.

Nếu như chỉ số ROA để đánh giá khả năng chuyển đổi tài sản thành thu nhập ròng thì ROE là chỉ số đo lường thu nhập mà các cổ đông nhận được khi đầu tư vào ngân hàng ROE của hầu hết các ngân hàng đều giảm đáng kể vào giai đoạn 2012- 2015 Sự sụt giảm mạnh nhất có thể kể đến là trường hợp của ACB và Techcombank Sự sụt giảm trong kết quả lợi nhuận có thể do nhiều nguyên nhân khác nhau cùng gây ra, nhưng đối với ACB thì một trong những nguyên nhân lớn nhất là sự cố xảy ra đối với lãnh đạo cấp cao của ngân hàng Còn về phía Techcombank, trong hai năm này thì ngân hàng này đã trích lập dự phòng rủi ro với giá trị rất lớn so với giai đoạn trước, đây

Một cách tổng quát có thể thấy được tỷ số ROA và ROE của các NHTMCP Việt Nam năm giai đoạn 2012-2015 giảm mạnh so với năm 2011.

Vấn đề thanh khoản luôn là vấn đề được các nhà quản trị ngân hàng quan tâm, đặc biệt là từ cuộc khủng hoảng thế giới năm 2008 Tình hình thanh khoản năm 2011 có những diễn biến đáng quan tâm hơn Mức huy động vốn sụt giảm so với các năm trước. Bên cạnh đó, chính sách lãi suất trần huy động 14%/năm làm hạn chế tăng trưởng của nguồn vốn huy động từ dân cư Các NHTM trong thời kì này đã thực hiện các biện pháp có thể nhằm tăng huy động vốn thông qua tăng lãi suất huy động Từ đó, có thể thấy mức độ thiếu hụt thanh khoản của ngân hàng trong giai đoạn này Tình trạng thanh khoản căng thẳng giai đoạn này cũng là do hệ lụy của tăng trưởng tín dụng không hợp lý những năm trước đó, đặc biệt là tín dụng bất động sản Tương tự như diễn biến thanh khoản trong giai đoạn trước, năm 2011, tiền gửi suy giảm trong toàn bộ nền kinh tế trong khi tín dụng tăng trưởng mạnh làm tăng khả năng gặp phải rủi ro thanh khoản.

Trong năm 2012, mặt bằng lãi suất huy động và cho vay đã giảm mạnh về mức định hướng của NHNN đề ra ngay từ đầu năm với lộ trình giảm nhanh hơn so với dự kiến Mặt bằng lãi suất VND tính đến cuối năm 2012 đã giảm về mức lãi suất năm 2007, là thời điểm trước khi diễn ra cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu. Năm 2013, Ủy ban Giám sát tài chính quốc gia nhìn nhận, thanh khoản của hệ thống ngân hàng tiếp tục được củng cố và khá dồi dào so với giai đoạn trước do tốc độ tăng huy động luôn đạt mức tăng cao hơn nhiều so với tốc độ tăng trưởng tín dụng của hệ thống Chính nhờ thanh khoản dồi dào, mặt bằng lãi suất cho vay trên thị trường liên ngân hàng duy trì được sự ổn định và luôn ở mức thấp (3-4%) Mặc dù theo đánh giá của Ủy ban giám sát, có một số thời điểm lãi suất trên thị trường này có mức tăng đột biến.

Tỷ lệ cho vay huy động trên thị trường dân cư cùng với tỉ lệ huy động từ thị trường liên ngân hàng trên tổng tài sản giảm dần, giảm khả năng gây ra rủi ro thanh khoản Năm

2014, lãi suất huy động của nhiều ngân hàng có xu hướng giảm Mức lãi suất cao nhất sau điều chỉnh chỉ còn 6,3%/năm Tại Eximbank, mức lãi suất cao nhất của các kỳ hạn từ 12 tháng trở xuống đã giảm Nguồn vốn huy động khá ổn định và có dư Thanh khoản đã bình ổn trở lại Tuy nhiên trong giai đoạn này gặp phải sự cố, cụ thể là ACB với sự cố ông Nguyễn Đức Kiên bị khởi tố về tội “kinh doanh trái phép” ngày 20/8/2012 Ba ngày sau đó, ông Lý Xuân Hải - nguyên Tổng Giám đốc ACB cũng

Hội đồng quản trị - Trần Xuân Giá và 3 nguyên phó chủ tịch Hội đồng quản trị ACB lần lượt từ nhiệm và bị khởi tố, hoạt động kinh doanh của ngân hàng do vậy chịu ảnh hưởng nghiêm trọng, giảm sút hiệu quả trên mọi phương diện trong đó có quy mô tài sản và tốc độ tăng trưởng hằng năm của tài sản Bên cạnh đó, một trong những lý do cho việc sụt giảm này là tình trạng nợ xấu trong hệ thống ngân hàng ngày một tăng cao và phức tạp, buộc các ngân hàng phải dần phần lợi nhuận nhiều hơn để trích lập dự phòng rủi ro, từ đó, làm lợi nhuận kinh doanh sụt giảm Từ đó làm tình trạng thanh khoản của các ngân hàng cũng gặp khó khăn.

Kết quả cho thấy rằng, chỉ số ROA, ROE va NIM của ngành ngân hàng qua các năm nhìn chung có xu hướng tăng, dữ liệu thu thập gần như toàn bộ các ngân hàng ở Việt Nam nên ta có thể kết luận được rằng hiệu quả kinh doanh của ngành ngân hàng có xu hướng tăng Chỉ số LGAP có xu hướng giảm bởi đây là vấn đề được các nhà quản trị ngân hàng quan tâm đặc biệt

Thống kê mô tả mẫu

Bảng 4.2 Mô tả mẫu của dữ liệu

Variable Obs Mean Std Dev Min Max

Nguồn: trích xuất từ Stata 157

Tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) trong nghiên cứu có giá trị 0.008, điều này cho thấy lợi nhuận thu được trên tổng tài sản còn rất thấp và có độ lệch chuẩn đạt 0.006.

Tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) đạt 0.094, trung bình cứ 1 đồng vốn thì trung bình các ngân hàng này thu được 0.094 đồng lợi nhuận, có độ lệch chuẩn là 0.072.

Tỷ số thu nhập lãi thuần trên tài sản sinh lãi (NIM) đạt trung bình là 0.031, như vậy các tài khoản này sinh lãi khoảng 3.1%, bên cạnh đó, độ lệch chuẩn đạt giá trị khá nhỏ là 0.013.

Rủi ro thanh khoản của dữ liệu có giá trị trung bình là 0.096 – tương đương 9.6%, như vậy các ngân hàng này đang có rủi ro thanh khoản tương đối khá cao, điều này tạo áp lực cho các ngân hàng trong hoạt động kinh doanh Độ lệch chuẩn của dữ liệu là 0.109 – tương đương với 10.9% chênh lệch giữ các năm.

Logarit quy mô tổng tài sản của ngân hàng hàng có giá trị trung bình là 8.111 và có giá trị độ lệch chuẩn là 0.519

Chỉ số đa dạng hóa đạt trung bình 0.789 và có giá trị độ lệch chuẩn là 0.119.

Tỉ lệ dự phòng rủi ro đạt 0.013, tương đương 1.3%, độ lệch chuẩn 0.005.

Về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng đạt tỉ lệ 0.215, độ lệch chuẩn là 0.131. Cấu trúc tài chính đạt 8.841, đồng nghĩa với 1 đồng vốn chủ sở hữu là 8.84 đồng huy động vốn, có độ lệch chuẩn là 4.274.

Chi phí tài trợ đạt 0.080, độ lệch chuẩn là 0.046.

Chi phí hoạt động đạt trung bình 0.017, có độ lệch chuẩn là 0.009.

Tỉ lệ nợ xấu đạt 0.021, tương đối cao, tương đương 2.1% tổng dư nợ, điều này chứng tỏ các ngân hàng đang chịu rủi ro lớn, có độ lệch chuẩn 0.013.

Quy mô tín dụng đạt 0.564, có độ lệch chuẩn là 0.125. lệch chuẩn 0.0222.

Tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2021 đạt trung bình 5.65%, giá trị nhỏ nhất là 2.6% và giá trị cao nhất là 7.1%.

Lạm phát của Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2021 có giá trị trung bình là 7.2%, giá trị thấp nhất là 0.0.18% và giá trị cao nhất là 18.7%.

Bảng 4.3 Kết quả kiểm tra tương quan

Qua quá trình kiểm tra xem xét tính tương quan của các biến độc lập trong mô hình Kết quả cho thấy các chỉ số xấp xỉ ở quanh mức 0.8 và không có chỉ số nào vượt quá 0.8, bên cạnh đó, giá trị sig của các biến độc lập với biến phụ thuộc không lớn hơn0.05, như vậy các biến này có thể sử dụng để phân tích mô hình.

Tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả kinh doanh của NHTM

4.3.1 Phân tích mô hình tác động đến ROA

Bảng 4.4 Kết quả mô hình OLS đối với ROA

Kết quả mô hình cho thấy giá trị sig của các biến FuC, LTA, INF lớn hơn 0.05, chứng tỏ các biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê.

Bên cạnh đó, giá trị R bình phương hiệu chỉnh (Adj R-squared) là 0.617 – các biến độc lập thể hiện được 61.7% giá trị của biến phụ thuộc.

Mô hình OLS của ROA có dạng như sau:

ROA = - 0.025 – 0.012*LGAP + 0.007*Bsize – 0.005*DivI + 0.134*LLP – 0.031*EFF – 0.009*FiS + 0.396*OPC – 0.072*NPL + 0.006*DepG – 0.025*M2G – 0.039*GDP

Bảng 4.5 Kết quả mô hình REM đối với ROA

6 Nguồn: trích xuất từ Stata 15

Kết quả mô hình cho thấy giá trị sig của các biến DivI, FuC, LTA, INF lớn hơn 0.05, chứng tỏ các biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê.

Bên cạnh đó, kết quả mô hình cho thấy giá trị overall là 0.625 – các biến độc lập thể hiện được 62.5% giá trị của biến phụ thuộc.

Mô hình REM của ROA có dạng như sau:

ROA = - 0.026 – 0.016*LGAP + 0.007*Bsize – 0.118*LLP – 0.032*EFF –

0.0008*FiS + 0.398*OPC – 0.051*NPL + 0.005*DepG – 0.022*M2G – 0.037*GDP

Bảng 4.6 Kết quả mô hình FEM đối với ROA

Kết quả mô hình cho thấy giá trị sig của các biến DivI, LLP, FuC, LTA, M2G, GDP, INF lớn hơn 0.05, chứng tỏ các biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê.

Bên cạnh đó, giá trị overall là 0.559 – các biến độc lập thể hiện được 55.9% giá trị của biến phụ thuộc.

Mô hình FEM của ROA có dạng như sau:

ROA = - 0.05 – 0.018*LGAP + 0.009*Bsize – 0.034*EFF – 0.0006*FiS +

4.3.1.4 Kiểm định lựa chọn mô hình

Sau khi phân tích hồi quy với mục tiêu đo chiều hướng và mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng các phương pháp như OLS, FEM, REM nghiên cứu này tiếp tục thực hiện các kiểm tra để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp.

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định F-test

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (29) = 565.24

Gía trị Prob>chibar2 nhỏ hơn 0.05 nên ta chọn mô hình FEM để tiếp tục so sánh

Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

Nguồn: trích xuất từ Stata 15 Gía trị Prob>chibar2 nhỏ hơn 0.05 nên ta chọn mô hình REM để tiếp tục so sánh

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Hausman

4) = Prob>ch i2 = (V_b- V_B is in coefficients not systematic

Kết quả Prob>chi2 = 0.0968 => có giá trị lớn hơn 0.05 vì thế ta chọn mô hình REM là mô hình có ý nghĩa hơn.

Như vậy, trong 3 mô hình OLS, REM, FEM thì mô hình REM là mô hình có ý nghĩa nhất Mô hình REM có dạng:

ROA = - 0.026 – 0.016*LGAP + 0.007*Bsize – 0.118*LLP – 0.032*EFF – 0.0008*FiS + 0.398*OPC – 0.051*NPL + 0.005*DepG – 0.022*M2G – 0.037*GDP

Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với nhau, các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số Sự xuất hiện của hiện tượng này có thể dẫn đến sai số tiêu chuẩn, điều này trở nên cực kỳ nhạy cảm với bất kỳ sự thay đổi nhỏ nào trong dữ giả thuyết không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng tiêu chí VIF với kết quả được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.10 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng Theo đó, các biến trong mô hình có thể được coi là khá phù hợp trong việc phân tích tác động đến rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Kiểm định phương sai không đổi

Phương sai không đổi là tình huống thống kê trong đó phần dư hay sai số không tuân theo một quy luật đặc biêt nào sau khi phương trình hồi quy được ước lượng từ các giá trị quan sát mẫu của biến độc lập và phụ thuộc.

Bảng 4.11 Kết quả kiểm định phương sai không đổi

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all chi2 (29) = 565.24

Kết quả Prob>chi2 < 0.05 vì thế mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của hoặc không gian (trong số liệu chéo) Đây là hiện tượng mà tại đó hạng nhiễu tại thời điểm t (hay còn gọi là sai số) thường được kí hiệu là u t có tương quan với hạng nhiễu tại thời điểm (t-1) hoặc bất kỳ hạng nhiều nào trong quá khứ.

Bảng 4.12 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

Kết quả Prob>chi2 < 0.05 vì thế mô hình có hiện tượng tự tương quan.

Sau quá trình kiểm tra, kiểm định, chúng ta thấy có xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan Vì vậy, tác giả đề xuất mô hình khắc phục như sau:

Bảng 4.13 Kết quả khắc phục

Như vậy, sau quá trình lựa chọn mô hình, cũng như các thao tác kiểm định và khắc phục Tác giả đề xuất mô hình ý nghĩa nhất, thể hiện tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam như sau:

ROA = - 0.034 – 0.011*LGAP + 0.007*Bsize – 0.098*LLP – 0.025*EFF – 0.0009*FiS – 0.012*FuC + 0.330*OPC – 0.061*NPL + 0.003*DepG – 0.015*M2G – 0.005*INF

Hệ số của LGAP là - 0.011 có nghĩa là khi LGAP tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 1.1%.

Hệ số của Bsize là 0.007 có nghĩa là khi Bsize tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 0.7%.

Hệ số của LLP là - 0.09 có nghĩa là khi LLP tăng 1 đơn vị thì ROA giảm

Hệ số của EFF là – 0.025 có nghĩa là khi EFF tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 2.%.

Hệ số của FiS là – 0.0009 có nghĩa là khi FiS tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 0.09%.

Hệ số của FuC là – 0.012 có nghĩa là khi FuC tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 1.2%.

Hệ số của OPC là + 0.330 có nghĩa là khi OPC tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 33%.

Hệ số của NPL là – 0.06 có nghĩa là khi NPL tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 6.15%.

0Nguồn: trích xuất từ Stata 15

Hệ số của M2G là -0.016 có nghĩa là khi M2G tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 1.6%.

Hệ số của INF là - 0.005có nghĩa là khi INF tăng 1 đơn vị thì ROA giảm 0.5%.

4.3.2 Phân tích mô hình tác động đến ROE

Bảng 4.14 Bảng tổng hợp mô hình OLS, FEM, REM

Sau khi phân tích hồi quy với mục tiêu đo chiều hướng và mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng các phương pháp như OLS, FEM , REM nghiên cứu này tiếp tục thực hiện các kiểm tra để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp.

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects roe[nh1,t] = Xb + u[nh1] + e[nh1,t]

Var sd = sqrt(Var) r oe

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 61.54 Prob > chibar2 =0.0000

Gía trị Prob>chibar2 nhỏ hơn 0.05 nên ta chọn mô hình REM để tiếp tục so sánh

Prob>chi2 = (V_b-V_B is under Ha, efficient under Ho; n coefficients not systematic

0.0001 not positive definite) obtained from xtreg

Kết quả Prob>chi2 = 0.0001 => có giá trị nhỏ hơn 0.05 vì thế ta chọn mô hình

7 FEM là mô hình có ý nghĩa hơn.

Như vậy, trong 3 mô hình OLS, REM, FEM thì mô hình FEM là mô hình có ý nghĩa nhất Mô hình FEM có dạng:

ROE = - 0.717 – 0.204*LGAP + 0.117*Bsize– 2.005*LLP – 0.309*EFF +

Kiểm định đa cộng tuyến

Nghiên cứu đã kiểm định giả thuyết không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng tiêu chí VIF với kết quả được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.18 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng Theo đó, các biến trong mô hình có thể được coi là khá phù hợp trong việc phân tích tác động đến rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Kiểm định phương sai không đổi

Phương sai không đổi là tình huống thống kê trong đó phần dư hay sai số không tuân theo một quy luật đặc biêt nào sau khi phương trình hồi quy được ước lượng từ các

8 giá trị quan sát mẫu của biến độc lập và phụ thuộc.

Bảng 4.19 Kết quả kiểm định phương sai không đổi

Kết quả Prob>chi2 < 0.05 vì thế mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Là hiện tượng mà tại đó hạng nhiễu tại thời điểm t (hay còn gọi là sai số) thường được kí hiệu là ut có tương quan với hạng nhiễu tại thời điểm (t-1) hoặc bất kỳ hạng nhiều nào trong quá khứ.

Bảng 4.20 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

Kết quả Prob>chi2 < 0.05 vì thế mô hình có hiện tượng tự tương quan

Mô hình khắc phục: sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan Vì vậy, tác giả đề xuất mô hình khắc phục như sau:

Bảng 4.21 Kết quả khắc phục

Như vậy, sau quá trình lựa chọn mô hình, cũng như các thao tác kiểm định và khắc phục.

Tác giả đề xuất mô hình ý nghĩa nhất, thể hiện tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam như sau:

ROE = - 0.592– 0.137*LGAP + 0.102*Bsize – 0.224*EFF – 0.0058246*FiS +

Giá trị overall là 0.4637 – các biến độc lập thể hiện được 46.37% giá trị của biến phụ thuộc.

4.3.3 Phân tích mô hình tác động đến NIM

Bảng 4.22 Bảng tổng hợp mô hình OLS, FEM, REM

Sau khi phân tích hồi quy với mục tiêu đo chiều hướng và mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng các phương pháp như OLS, FEM, quy phù hợp.

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects nim[Bank,t] = Xb + u[Bank] + e[Bank,t]

Var sd = sqrt(Var) ni m 000194

Gía trị Prob>chibar2 nhỏ hơn 0.05 nên ta chọn mô hình REM để tiếp tục so sánh

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 319.40 Prob > chibar2 = 0.0000

F 0016965 0010449 0006516 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(14) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

Kết quả Prob>chi2 = 0.0001 => có giá trị lớn hơn 0.05 vì thế ta chọn mô hình REM là mô hình có ý nghĩa hơn.

Như vậy, trong 3 mô hình OLS, REM, FEM thì mô hình REM là mô hình có ý nghĩa nhất.

Kiểm định đa cộng tuyến

Nghiên cứu đã kiểm định giả thuyết không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng tiêu chí VIF với kết quả được trình bày trong bảng sau:

Tiêu đề	Tác Động Của Rủi Ro Thanh Khoản Đến Hiệu Quả Hoạt Động Kinh Doanh Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam
Tác giả	Trần Hà Mi
Người hướng dẫn	TS. Lê Hà Diễm Chi
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP HCM
Chuyên ngành	Tài Chính Ngân Hàng
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	101
Dung lượng	229,4 KB