Thành phố Hồ Chí Minh Năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHẠM PHƯƠNG THANH ẢNH HƯỞNG CỦA RỦI RO THANH KHOẢN ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘ[.]
PHẦN MỞ ĐẦU
Lý do lựa chọn đề tài
Theo Arif và Anees (2012) và Halling và Hayden (2006) sức mạnh của hệ thống ngân hàng thì rất cần để đảm bảo ổn định cũng như tăng trưởng kinh tế Nhiệm vụ của Ngân hàng là tăng cường dòng vốn thông qua việc cho người sử dụng vốn đang cần tiền vay và cũng đảm bảo tính thanh khoản cho người gửi tiết kiệm (đối tượng cung cấp vốn cho Ngân hàng) (Diamond và Rajan, 2001) Ngân hàng là nơi nhận tiền gửi và cho vay cũng như cung cấp các dịch vụ khác cho công chúng (Leykun, 2016) Hơn nữa, ngày nay ngân hàng không chỉ thực hiện các nghiệp vụ truyền thống là cho vay và nhận tiền gửi mà đã dần chuyển sang phát triển các hoạt động phi truyền thống để tối đa hóa lợi nhuận (Lozano-Vivas và Pasiouras, 2010; Stiroh, 2004) Điều này có thể khiến ngân hàng gặp phải rủi ro thanh khoản, nghĩa là không đáp ứng được nghĩa vụ cho người gửi tiền (Arif và Anees, 2012; Jenkinson, 2008) Theo ngân hàng thanh toán quốc tế (BIS, 2008) thì việc một ngân hàng có thể tài trợ cho sự tăng tài sản và hoàn thành được nghĩa vụ khi các cam kết mà không xuất hiện tổn thất vượt quá mức chấp nhận thì được xem là thanh khoản. Rủi ro thanh khoản là một rủi ro cần chú ý và nó đe dọa năng lực hoạt động và triển vọng sống còn của Ngân hàng (Basel, 2008).
Một số ngân hàng đã có những khó khăn nhất định do không thực hiện tốt việc quản lý thanh quản cẩn trọng sau khủng hoảng tài chính (2007-2008) Hơn nữa, khủng hoảng thanh khoản đã tác động đáng kể đến Ngân hàng (Ndoka và cộng sự, 2017) Thanh khoản được cho là quan trọng với ngân hàng (Ali, 2004) Tuyên bố này tìm thấy sự hỗ trợ từ sự thất bại của nhiều ngân hàng gần đây Có thể kể đến như sự sụp đổ đột ngột của 3 ngân hàng tại mỹ gồm Silicon Valley Bank (SVB), Signature Bank và Silvergate Theo đài Fox new, một nghiên cứu mới của một nhóm chuyên gia từ một loạt Đại học Mỹ là Đại học South California, Đại học Northwestern, Đại học Columbia và Đại học Stanford cảnh báo hiện có ít nhất 186 ngân hàng ở Mỹ dễ bị tổn thương trước làn sóng rút tiền không được bảo hiểm - nguyên nhân dẫn tới vụ phá sản của SVB Theo tỷ phú đầu tư Bill Ackman, vụ sụp đổ của SVB tương tự như vụ đóng cưa Bear Stearns - ngân hàng đầu tiên sụp đổ trong khủng hoảng tài chính
(2007-2008) Ông cho rằng rủi ro sụp đổ và mất tiền gửi khiến những ngân hàng có mức
2 an toàn vốn thấp đối mặt nguy cơ bị rút tiền ồ ạt Tại Việt Nam, sự kiện bắt giữ Bà Trương Mỹ Lan đã tác động đến Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) và người dân ồ ạt rút tiền gửi, dù Ngân hàng đã khẳng định công ty An Đông không phải cổ đông của SCB, bà Trương Mỹ Lan không giữ chức vụ quản lý và điều hành tại SCB nhưng ngân hàng vẫn rơi vào diện kiểm soát đặc biệt của Nhà nước Ngân hàng trung ương Việt Nam sẽ không cho phép các Ngân hàng phá sản và luôn là cứu cánh sau cùng vì sợ “hiệu ứng domino”. Tuy nhiên, các ngân hàng thương mại không phải lúc nào cũng nhận được sự bảo hộ mãi mãi từ phía Ngân hàng Trung ương, nó có thể bị sáp nhập hoặc mua lại bởi các ngân hàng khác vì vậy các ngân hàng TMCP phải kiểm soát được các rủi ro của mình, đặc biệt là rủi ro thanh khoản Bởi vì quản lý rủi ro thanh khoản được xem là vấn đề then chốt để đảm bảo hoạt động (Bertham, 2011).
Rủi ro thanh khoản còn ảnh hưởng đến danh tiếng của Ngân hàng (Jenkinson, 2008). Người dân mất lòng tin và nếu như tiền gửi không được thanh toán kịp thời sẽ đe dọa đến ngân hàng (Arif và Anees, 2012) Sự cố thanh khoản có thể là nguyên nhân của sự giảm cổ phiếu cũng như làm giảm giá trị của cổ đông (Mogusu và cộng sự, 2022) Chính vì vậy mà Basel III ra đời với những quy định chặt chẽ nhằm nâng cao chất lượng và số lượng vốn của các ngân hàng, đồng thời thắt chặt các yêu cầu về thanh khoản để phòng ngừa và ứng phó tốt hơn với sự cố bên ngoài (Trang và cộng sự, 2021) Một vấn đề đặt ra cho các nhà quản lý ngân hàng là làm thế nào để kiểm soát được thanh khoản tốt cho ngân hàng, đảm bảo tuân thủ quy định và thu được lợi nhuận tối đa.
Theo Bhunia và Khan (2011) quản lý thanh khoản trở thành vấn đề then chốt quản lý tài chính, là sự trao đổi của thanh khoản và lợi nhuận Vấn đề giữa thanh khoản và lợi nhuận không phải là một vấn đề mới nhưng vẫn nhận được nhiều quan tâm trong giai đoạn tình hình thế giới đang căng thẳng và một số chuyên gia kinh tế nhận định có khả năng xảy ra cuộc khủng hoảng khi các ngân hàng ở Mỹ đóng cửa Đặc biệt cả thế giới trong đó có Việt Nam, vừa trải qua đại dịch Covid-19, sự kiện đã ảnh hưởng tiêu cực tới đời sống của người dân và kinh tế và ngành Ngân hàng không phải là ngoại lệ.
Tính cấp thiết của đề tài
Ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính của một quốc gia Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại có thể ảnh hưởng đến sự ổn
3 định và phát triển kinh tế của quốc gia.
Hơn nữa, tình hình thanh khoản của Việt Nam cũng không đồng đều ở các ngân hàng Vào 16/03/2023, Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) đã được vinh danh ở hạng mục Best Enterprise Risk Management in Vietnam” Giữa bối cảnh mục tiêu chung của các ngân hàng là tìm cách nâng cao tỷ lệ cấp tín dụng nhưng việc tăng trưởng tín dụng quá nhanh ở Việt Nam sẽ gây ra sự không thể kiểm soát được chất lượng tín dụng Điều này dẫn đến tăng khoản nợ xấu, lợi nhuận sụt giảm, thanh khoản kém Đặc biệt là những ngân hàng mới thành lập, vừa và nhỏ tín dụng sẽ gây áp lực và khó khăn trong việc thanh toán cho khách hàng đến hạn hoặc rút tiền bất ngờ (ThS Nguyễn Thị Thanh Thủy) Hơn nữa, mặc dù đã có nhiều cải cách, có nhiều chính sách được ban hành, chất lượng được nâng cao nhưng vấn đề thanh khoản kiểm soát đúng mức, nhiều ngân hàng đã, đang và có khả năng sẽ gặp khó khăn trong thanh khoản (Phạm Ngọc Vân, 2021), đặc biệt khi mà tình hình bất động sản lên cơn sốt giá, nhiều nhà đầu tư cần nguồn tiền vốn để đầu tư.
Rủi ro thanh khoản là một trong những rủi ro cơ bản mà các ngân hàng thương mại phải đối mặt Khả năng của ngân hàng để đáp ứng nhu cầu thanh toán và rút tiền của khách hàng có thể ảnh hưởng đến sự tin cậy và sự phụ thuộc của khách hàng vào ngân hàng đó Việc quản lý và quản trị rủi ro, đặc biệt thanh khoản đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động Dựa vào giả thuyết về quyền lực thị trường và cấu trúc hiệu quả mà mối quan hệ giữa thanh khoản và hiệu quả được chú ý (Trầm Thị Xuân Hương, Trần Thị Thanh Nga, 2018) Thị trường tài chính sẽ không có nhiều biến động nếu khả năng thanh khoản của các Ngân hàng tốt Hiện nay, các ngân hàng thương mại đang dần mất đi niềm tin từ khách hàng từ những sự cố liên quan đến thanh khoản và cũng có nhiều nghiên cứu về sự tác động của đến hệu quả hoạt động Tuy nhiên thanh khoản luôn thay đổi theo thời gian và là một trong những rủi ro quan trọng, mà các nhà điều hành Ngân hàng cần phải theo dõi và kiểm thời kiểm soát Hiểu rõ tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại là một vấn đề quan trọng đối với người quản lý ngân hàng, nhà nghiên cứu và ngành công nghiệp tài chính Nghiên cứu trong lĩnh vực này có thể cung cấp thông tin giá trị để đưa ra quyết định và phát triển chính sách Chính vì vậy, nghiên cứu của tác giả là cần thiết trong thời điểm hiện tại.
Mặc khác, một số nghiên cứu nhận định rằng các hành vi sai lầm trong việc duy trì mức thanh khoản là một trong những nguyên nhân đến mất khách hàng và có thể phá sản, do không đủ thanh khoản theo yêu cầu do thiếu sử dụng hiệu quả và hiệu quả thanh khoản sẵn có và ngược lại, Ngân hàng có thể giữ lại nhiều thanh khoản hơn mức cần thiết dẫn đến việc không thể tạo ra lợi nhuận yêu cầu do thiếu sử dụng hiệu quả và hiệu quả thanh khoản sẵn có (AL-Ardah và Al-Okdeh, 2022) Ngoài ra, một số nghiên cứu trước đem đến mâu thuẫn trong kết quả như Alzorqan (2014), Arif và Anees (2012), Falconer (2001) và Kosmidou và cộng sự (2012) Cũng có một số nghiên cứu cho thấy tác động tích cực như
M E Barth và cộng sự, (2001), Berger (1995), Bourke (1989) và Molyneux và Thornton
(1992) Vì vậy mối quan hệ này còn tồn tại nhiều tranh cãi (Saeed, 2015) Hơn nữa những nghiên cứu trước thường được thực hiện ở các nền kinh tế tiên tiến (Imbierowicz và Rauch, 2014; Roman và Şargu, 2014; Saeed, 2015) Hơn nữa hầu hết các nghiên cứu về rủi ro thanh khoản trong ngân hàng đều tập trung vào khía cạnh nợ phải trả trong bảng cân đối kế toán của ngân hàng và ít chú ý đến rủi ro thanh khoản phát sinh từ khía cạnh tài sản (Saeed, 2015) và rủi ro Nhiều nghiên cứu trước đây chưa xử lý vấn đề nội sinh của các biến, có thể ảnh hưởng đến độ chính xác kết quả nghiên cứu của mô hình hồi quy, trừ nghiên cứu của Huong và cộng sự (2021) nghiên cứu ở Đông Nam Á.
Ngoải ra, Các ngân hàng thương mại đang phải đối mặt với một loạt các biến động và thách thức trong môi trường kinh doanh Điều này bao gồm sự biến đổi của thị trường tài chính, tăng cường quy định và sự cạnh tranh khốc liệt Hiểu rõ cách rủi ro thanh khoản ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại có thể giúp ngân hàng phát triển các chiến lược và giải pháp phù hợp để đối phó với những biến động này.
Xuất phát từ tình hình thực tiễn đồng thời mong muốn được đóng góp tài liệu nghiên cứu mà tác giả đã chọn đề tài nghiên cứu về những ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động Trong bài viết này, tác giả sẽ xem xét sự tác động và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đại diện cho rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng TMCP giai đoạn 2010 – 2021 với phương pháp tiếp cận xử lý vấn đề nội ngoại sinh Từ đó có thể kiến nghị những đề xuất nhằm đạt được hiệu quả như mong muốn của các ngân hàng thông qua đề tài: “Ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam”.
Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu chung: đánh giá ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của Ngân hàng Thương mại cổ phần tại Việt Nam trên cơ sở đo lường sự tác động Thông qua đó, tác giả đề xuất một số chính sách nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng trong tương lai.
- Kiểm tra sự ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
- Từ kết quả hồi quy, tác giả đề xuất một số giải pháp liên quan đến chính sách nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Để hoàn thành các mục tiêu, tác giả cần làm rõ một số câu hỏi sau:
- Mức độ ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động như thế nào?
- Những kiến nghị nào phù hợp dựa trên bằng chứng thực nghiệm?
Đốı tượng và phạm vı nghıên cứu
Phạm vi nghiên cứu bao gồm 29 ngân hàng trong tổng số 41 ngân hàng hiện đang hoạt động tại Việt Nam Sự lựa chọn này được đưa ra để đảm bảo tính đầy đủ và đáng tin cậy của dữ liệu, bởi vì trong giai đoạn nghiên cứu, có một số ngân hàng đã bị mua lại hoặc sáp nhập Thời gian nghiên cứu kéo dài từ năm 2010 đến 2021, bao gồm giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính và sự ảnh hưởng của khủng hoảng nợ công(2011-2012) và đại dịch Covid-19 (2020-2021) tại Việt Nam Đặc biệt, vào ngày10/01/2011, Luật tổ chức Tín dụng chính thức có hiệu lực và Basel III đã được bổ sung quy định về thanh khoản ngân hàng Basel III là phiên bản mới nhất của chuẩn mực Basel,được Ban Ngân hàng Trung ương Thế giới (BIS) đưa ra vào năm 2010 và triển khai từ năm 2013 Do đó, thời gian nghiên cứu đủ dài và bao gồm một số sự kiện quan trọng để đưa ra các kết luận có giá trị.
Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu này dự kiến sẽ đóng góp những giá trị như sau:
6 Đầu tiên, nghiên cứu bổ sung vào các tài liệu trước đây về sự ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đối với khả năng sinh lời ở ngân hàng Thứ hai, cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động ở các NHTMCP. Thứ ba, nghiên cứu này cung cấp sự hiểu biết về rủi ro thanh khoản, các nhân tố đóng vai trò then chốt và mức độ tác động của nó đến hiệu quả hoạt động để các nhà quản lý ngân hàng sẽ có những quyết định tốt hơn Cuối cùng, xem xét thêm sự tác động của những rủi ro trong nền kinh tế ảnh hưởng đến mối quan hệ này Từ đó có những khuyến nghị phù hợp cho những giai đoạn nền kinh tế bất ổn.
Phương pháp nghıên cứu
Phương pháp định lượng đã được áp dụng để phân tích mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Sự lựa chọn này được căn cứ vào tính tối ưu của phương pháp định lượng trong nghiên cứu khoa học và xã hội, giúp kiểm tra các giả thuyết và đưa ra các câu trả lời phù hợp cho các câu hỏi nghiên cứu (AL-Ardah và Al- Okdeh, 2022).
Bước 1: Xác định các nhân tố ảnh hưởng dựa vào tổng quan nghiên cứu trước đây. Bước 2: Thống kê mô tả dữ liệu thu thập
Bước 3: Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến
Bước 4: Phân tích hồi quy và lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp trong các mô hình Pooled OLS, FEM và REM;
Bước 5: Kiểm tra các khuyết tật mô hình và xử lý các khuyết tật thông qua mô hình GLS và GMM
Bước 6: Đưa ra kết luận cuối cùng.
Kết cấu luận văn
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Cơ sở lý thuyết
2.1.1.1 Khái niệm rủi ro thanh khoản
Theo Ndoka và cộng sự (2017), đây không phải là một vấn đề mới nhưng thanh khoản trong tài liệu về tài chính lại không có định nghĩa nào được chấp nhận rộng rãi. Nguyên nhân có thể là xuất phát từ những quan điểm kinh tế khác nhau (Adler, 2012). Tuy nhiên, một số tài liệu nghiên cứu trước đây cũng có đưa ra nhiều khái niệm về thanh khoản Mwangi (2014) và Cai và Zhang (2017) cho rằng khả năng để tăng lượng tài sản và đáp ứng kỳ vọng cũng như nghĩa vụ về tiền mặt cho người gửi và những phát sinh bất ngờ mà không gây ra những tổn thất nghiêm trọng thì được xem là thanh khoản.
Trong khi đó, AL-Ardah và Al-Okdeh (2022) lại cho rằng thanh khoản là tập hợp một lượng tiền hoặc quỹ có sẵn để ngân hàng có thể đối phó các tình huống bất ngờ hoặc bổ sung vốn ngay tức thì Nó được xem là biên độ an toàn để dựa vào đó có thể giúp ngân hàng tăng khả năng thu hút được nguồn tiền nhàn rỗi trong xã hội (Iman và cộng sự,
2017) Ông cũng chỉ ra thanh khoản phản ánh khả năng trong việc thanh toán các nghĩa vụ ngắn hạn của họ mà không cần bất kỳ hỗ trợ tài chính bên ngoài.
Tính thanh khoản của ngân hàng là còn được xem xét ở khía cạnh hoàn thành được các cam kết tài chính hoặc các hoạt động tài trợ như cho vay, đầu tư, rút tiền gửi (Alshatti, 2014; Msuku, 2020; BIS, 2008) Theo Trabelsi (2015) và Muranaga và Ohsawa (2002), khái niệm về thanh khoản xuất phát từ sự lo lắng và không chắc chắn đối với sự quản lý của định chế tài chính Họ cho rằng một tổ chức có thể việc chuyển tài sản thành phương tiện thanh toán nhanh chóng được xem là thanh khoản.
Hơn nữa, theo Basel (2008), thanh khoản là khả năng tài trợ vốn cho việc mua thêm tài sản và thực hiện đúng các nghĩa vụ đến hạn mà không gây ra những tổn thất vượt quá ngưỡng ngân hàng chấp nhận (Edem, 2017; Msuku, 2020) Tài sản thanh khoản thường tồn tại dưới các hình thức như tiền mặt, các khoản tương đương tiền và tài sản có thể bán được ngay lập tức để thu hồi tiền mặt (Edem, 2017; Eljelly, 2004).
Về định nghĩa của rủi ro thanh khoản, Duttweiler (2009) nghĩa là việc Ngân hàng mất khả năng thanh toán tại một thời điểm hay Ngân hàng phải chấp nhận trả chi phí cao, bị ép buộc bán tài sản giá thấp Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) cho rằng rủi ro thanh khoản chỉ xuất hiện khi ngân hàng không kịp chuyển đổi các loại tài sản ra tiền mặt một cách nhanh chóng để chi trả những hợp đồng thanh toán Có thể hiểu đơn giản là ngân hàng không còn đủ tiền cần để đáp ứng được nhu cầu của thị trường và nó có thể không chỉ dừng lại ở một ngân hàng mà có nguy cơ lan rộng Ngân hàng Nhà nước thì khi ngân hàng mất khả năng thực hiện hoàn trả nợ khi đến hạn hoặc phải trả chi phí nhiều hơn (trích Thông tư số 08/2017/TT-NHNN ngày 01/8/2017) Tương tự, Wang (2022) trong nghiên cứu của ông cũng đưa ra khái niệm rủi ro thanh khoản theo định nghĩa của cơ quan quản lý ngân hàng Trung Quốc - China Banking Regulatory Commission (CBRC) như sau: rủi ro thanh khoản là không kịp thời thanh toán với chi phí hợp lý và không đáp ứng được các nhu cầu vốn khác trong hoạt động của Ngân hàng Nó là rủi ro không thể thanh lý một tài sản kịp thời ở mức giá hợp lý, mất khả năng đáp ứng hiệu quả cả dòng tiền hiện tại và tương lai dự kiến và bất ngờ (Sabir, 2021; Muranaga và Ohsawa,
2002) Bên cạnh đó, theo Ủy ban Basel việc ngân hàng lấy tiền gửi ngắn hạn cho những mục đích, hoạt động dài hạn tức là chuyển đổi các khoản nợ thanh khoản ngắn hạn thành các khoản nợ dài hạn kém thanh khoản đã tạo ra tính dễ bị tổn thương, phát sinh vấn đề rủi ro.
Do đó, tầm quan trọng của quản lý rủi ro thanh khoản như một công cụ hiệu quả đối với các ngân hàng thương mại trong các hoạt động hàng ngày Nó giúp đánh giá tình hình tài chính của các công ty và tổ chức tài chính (Rasham và Daghim, 2018) Đồng thời nó sẽ đảm bảo được dòng tiền trong ngân hàng Điều này không những tạo và nâng cao được uy tín mà còn là động lực thu hút được người gửi tiền vào Ngân hàng Theo Ibe (2013) đã báo cáo rằng quản lý thanh khoản đòi hỏi cần phải thiết lập các khoản tài sản mà dòng tiền ra có thể cung cấp mà không cần điều chỉnh về trách nhiệm pháp lý.
2.1.1.2 Nguyên nhân dẫn đến kém thanh khoản
Lukorito và cộng sự (2014) khuyến nghị nên có cơ chế kiểm soát mức nợ xấu này để tránh ảnh hưởng hệ thống ngân hàng gây mất khả năng thanh khoản Trong khi đó, Rochet
(2008) đã đưa ra ba nguyên nhân dẫn đến sự kém thanh khoản gồm:
Thứ nhất, vì sự không chắc chắn rất lớn về tiền gửi, đáo hạn các khoản vay đã vô tình tạo ra sự nghi ngờ khi có sự thiếu hụt thanh khoản chung hoặc khi nền kinh tế có cú sốc bên ngoài Ngân hàng nhà nước yêu cầu các ngân hàng báo cáo và đảm bảo lượng tiền dự trữ để không bị mất khả năng thanh khoản (Obi-Nwosu và cộng sự, 2017) Các ngân hàng cần lập lế hoạch quản lý trên cơ sở tuân thủ pháp luật Nhưng thực tế việc quản lý còn chưa chặt chẽ do sự lên kế hoạch không đầy đủ.
Thứ hai, một số điều không chắc chắn về số lượng vay mới trong tương lai Ngân hàng mặc dù có thể từ chối cấp các khoản vay mới này nhưng sẽ làm mất cơ hội tạo thêm lợi nhuận, điều ngân hàng không mong muốn Nếu công ty vay xảy ra phá sản thì sẽ gây tổn thất thêm cho Ngân hàng.
Cuối cùng là hoạt động ngoại bảng như hạn mức tín dụng và những cam kết khác. Hơn nữa, vị thế trên thị trường phái sinh cũng có thể tạo ra nhu cầu thanh khoản cao trong thời kỳ bất ổn Khá ít ngân hàng ở Việt Nam có sự lên kế hoạch chỉnh chu cho các nhu cầu của Ngân hàng Cụ thể là dự đoán được cung và cầu tiền trong tương lai (Emefiele, 2015). Trong cuốn sách “Commercial Bank Management” của Rose (2002) thì nguyên nhân dẫn đến sự mất khả năng thanh khoản đến từ: Thứ nhất, sự suy thoái kinh tế: Nếu kinh tế đang trong giai đoạn suy thoái, các khoản vay có thể bị thất thoát hoặc khách hàng không thể trả nợ đúng hạn, gây ra không thanh toán nhanh các khoản vay khác Thứ hai, sự suy giảm giá trị tài sản: Nếu giá trị các tài sản mà ngân hàng sở hữu giảm sút, ví dụ như giá trị của các khoản vay bị mất giá hoặc giá trị của các khoản đầu tư giảm, thì ngân hàng có thể không thể đáp ứng được yêu cầu thanh toán của khách hàng Thứ ba, chênh lệch trong kỳ hạn huy động và cho vay: Ngân hàng huy động nguồn tiền nhàn rỗi với đủ mọi kỳ hạn từ nền kinh tế và biến chúng thành các khoản tín dụng ngắn và dài hạn Nhưng nếu ngân hàng sử dụng nhiều nguồn huy động ngắn hạn cho các mục đích dài hạn sẽ làm mất cân bằng giữa các kỳ đến hạn (Oldfield vàSantomero, 1997; Madhuwanthi and Morawakage 2019) Dòng tiền thu hồi không đáp ứng được các khoản chi trả Bên cạnh đó, nếu ngân hàng không còn cung cấp được khoản vay phù hợp với nhu cầu của khách hàng hoặc nhu cầu vay giảm đáng kể, thìcó thể mất khả năng thanh khoản Thứ tư, sự tăng nợ xấu: Nếu tỷ lệ nợ xấu tăng cao, thì ngân hàng có thể không thể thu hồi được khoản nợ, gây ra ngân hàng mất khả năng thanh toán nhanh các khoản vay khác Thứ năm là chính sách ngân hàng không hợp lý cụ thể như chỉ tập trung huy động một số nguồn nhất định và cho vay những đối tượng nhất định Cuối cùng, sự mất niềm tin của thị trường: Nếu thị trường mất niềm tin vào ngân hàng, ví dụ như do tin đồn hoặc tin tức xấu, thì có thể khó huy động vốn, dẫn đến mất khả năng thanh toán nhanh các khoản vay khác Ngoài ra, sự nhạy cảm đối với lãi suất Khi lãi suất ngân hàng tăng thì người gửi nhiều hơn và vay ít lại Người vay tìm cách để tiếp xúc với các nguồn vốn khác bên ngoài thị trường Tỷ suất lợi nhuận đầu tư tăng thì người gửi tiền có thể rút tiền hoặc hạn chế để đầu tư vào những nơi đem đến lợi nhuận cao hơn.
Ngoài ra, còn có một số nguyên nhân khác như ngân hàng càng lớn thì tính thanh khoản càng thấp (Vodova, 2011), nguồn vốn và lãi cận biên (Delechat và cộng sự, 2012).
Trong lĩnh vực ngân hàng, lý thuyết về cung cầu thanh khoản tập trung vào việc đánh giá và quản lý sự thanh khoản của ngân hàng, đảm bảo khả năng của ngân hàng để đáp ứng yêu cầu rút tiền và giao dịch của khách hàng.
Cung thanh khoản trong ngân hàng đề cập đến khả năng của ngân hàng chuyển đổi các tài sản thành tiền mặt hoặc tài sản có thanh khoản cao một cách nhanh chóng và hiệu quả Các tài sản thanh khoản cao trong ngân hàng bao gồm tiền mặt, các khoản vay ngắn hạn của ngân hàng với các ngân hàng khác, hoặc các công cụ tài chính như chứng chỉ tiền gửi ngắn hạn Cung thanh khoản được xem là quan trọng vì nó đảm bảo ngân hàng có khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền và các giao dịch tài chính của khách hàng một cách hiệu quả.
Biến kiểm soát
Trong lĩnh vực ngân hàng, quy mô (SIZE) thường được đo bằng nhiều chỉ số khác nhau như tổng tài sản, khoản vay, số tiền gửi, số lượng chi nhánh, số lượng khách hàng, số lượng nhân viên, doanh thu, lợi nhuận và các chỉ số tài chính khác Các chỉ số này đóng vai trò quan trọng trong việc đo lường quy mô của ngân hàng và thể hiện khả năng và năng lực của ngân hàng trong việc cung cấp dịch vụ tài chính và phục vụ khách hàng Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, quy mô của ngân hàng được đo bằng Logarit tự nhiên của tổng tài sản Việc sử dụng logarit tự nhiên giúp chuẩn hóa quy mô và giảm hiện tượng đơn vị đo khác nhau giữa các ngân hàng Bằng cách chuyển đổi tổng tài sản sang đơn vị logarithm, ta có thể so sánh và phân tích quy mô của các ngân hàng một cách khách quan. Việc đo lường quy mô của ngân hàng là rất quan trọng vì nó mang lại cái nhìn tổng quan về khả năng và năng lực của ngân hàng đối với các nhà đầu tư, khách hàng và các cơ quan quản lý Thông qua đo lường quy mô, chúng ta có thể đánh giá và so sánh sự phát triển và quy mô của các ngân hàng trong ngành Đồng thời, việc nắm bắt quy mô cũng có thể giúp dự đoán tiềm năng rủi ro và hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Quy mô ngân hàng được tính như sau:
SIZE = Log (Tổng tài sản)
• Biến Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tăng trưởng kinh tế (GDP - Gross Domestic Product) được coi là một chỉ số quan trọng để đo lường giá trị tất cả các hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một quý hoặc một năm Nó thể hiện sự tăng trưởng và phát triển của nền kinh tế, và được xem là một chỉ số quan trọng để đo lường sức khỏe và tiềm năng phát triển của một quốc gia Tăng trưởng GDP đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất và sự phát triển của một quốc gia Một tăng trưởng GDP đáng kể thường tương đương với sự gia tăng về sản xuất, doanh thu, việc làm và thu nhập Nó cũng có thể ảnh hưởng đến mức sống và chất lượng cuộc sống của người dân trong quốc gia đó.
Mục tiêu của nhiều quốc gia là đạt được tăng trưởng GDP bền vững Tăng trưởng GDP bền vững được định nghĩa là tăng trưởng kinh tế được duy trì ổn định trong thời gian dài mà không gây ra các tác động tiêu cực đến môi trường, tài nguyên và xã hội Tăng trưởng bền vững đồng nghĩa với việc đảm bảo sự phát triển cân bằng và bền vững, tạo điều kiện cho sự tiến bộ và phát triển của cả quốc gia Đồng thời, tăng trưởng GDP cũng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho quốc gia tham gia vào thị trường quốc tế và thu hút đầu tư nước ngoài Sự gia tăng về GDP cũng có thể mang lại cơ hội tăng trưởng và phát triển cho các ngành công nghiệp, tạo ra sự đa dạng và sự phát triển bền vững cho nền kinh tế quốc gia.
Công thức tính tốc độ tăng trưởng kinh tế:
Lạm phát, trong ngữ cảnh của ngành ngân hàng, được coi là một yếu tố bên ngoài có tác động đến tính thanh khoản của các ngân hàng Khi một nền kinh tế đang trải qua giai đoạn lạm phát, các ngân hàng thường hạn chế việc cấp tín dụng Tỷ lệ lạm phát cao cũng tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Trong nghiên cứu này, tỷ lệ lạm phát hàng năm được đo bằng chỉ số CPI (Consumer Price Index), được xem là yếu tố bên ngoài duy nhất ảnh hưởng đến lạm phát CPI đo lường sự thay đổi trung bình theo thời gian của giá cả hàng hóa và dịch vụ Tác động của lạm phát đến khả năng sinh lời của ngân hàng phụ thuộc vào việc liệu nhà quản lý ngân hàng có dự đoán lạm phát chính xác hay không Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng cả lạm phát được dự đoán và không dự kiến đều ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động và tính thanh khoản của ngân hàng (Athanasoglou và đồng nghiệp, 2006).
Vì lạm phát giảm giá trị của đồng tiền trong tương lai, việc dự báo lạm phát trong khoảng thời gian tương lai là rất quan trọng đối với cả người cho vay và người đi vay. Điều này giúp các bên liên quan có thể đưa ra các quyết định tài chính hợp lý và đối phó với tác động của lạm phát đến hoạt động kinh doanh và tài sản.
Công thức tính lạm phát:
• Biến cú sốc trong nền kinh tế (RISK)
Biến cú sốc trong nền kinh tế là một khái niệm quan trọng để đo lường mức độ biến động và rủi ro trong một thị trường kinh tế Chỉ số RISK được sử dụng để đánh giá mức độ rủi ro trong nền kinh tế và có thể phản ánh các cú sốc kinh tế quan trọng trong quá khứ.Trong khung thời gian từ năm 2011 đến 2012, khủng hoảng kinh tế toàn cầu xảy ra sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 Trong giai đoạn này, nền kinh tế toàn cầu chứng kiến sự suy giảm với việc tăng cao nợ công, giảm sản xuất, tăng thất nghiệp và suy giảm tốc độ tăng trưởng GDP Đặc biệt, khủng hoảng nợ châu Âu đã gây tác động lớn đến nền kinh tế toàn cầu Trong thời gian này, chỉ số rủi ro tăng cao, cho thấy mức độ rủi ro trong nền kinh tế gia tăng và nhiều doanh nghiệp phải đối mặt với khó khăn trong việc tăng trưởng, duy trì hoạt động và trả nợ.
Từ năm 2020 đến 2021, đại dịch Covid-19 đã gây tác động đáng kể lên nền kinh tế toàn cầu Việc áp đặt các biện pháp phong tỏa và giãn cách xã hội đã đặt nhiều doanh nghiệp vào tình thế khó khăn khi phải đối mặt với việc duy trì hoạt động và trả nợ Trong khi đó, các chính phủ đã triển khai các biện pháp hỗ trợ tài chính để giảm thiểu tác động của đại dịch lên nền kinh tế Trong giai đoạn này, chỉ số rủi ro có thể ghi nhận mức độ rủi ro cao do tác động của đại dịch. Điều đó có nghĩa là nếu thời gian nghiên cứu rơi vào năm 2011-2012 (khủng hoảng kinh tế) hoặc 2020-2021 (đại dịch Covid-19), giá trị của biến cú sốc (RISK) có thể được ghi nhận là 1 để chỉ sự xuất hiện của các cú sốc kinh tế quan trọng trong thời gian đó.
Lý thuyết liên quan về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động của Ngân hàng
hoạt động của Ngân hàng
Garza-Garcia (2012), Lukorito và cộng sự (2014) và Bhatti và cộng sự (2010) đều chỉ ra rằng việc sử dụng hai giả thuyết quyền lực thị trường (MP), Cấu trúc-Hành vi-Hiệu suất (SCP) và Sức mạnh Thị trường Tương đối (RMP) cùng với hai biến thể của giả lythuyết Cấu trúc Hiệu quả (ES) được kiểm tra để tìm hiểu hoạt động của ngân hàng được thúc đẩy bởi cấu trúc thị trường hay không hiệu ứng hoặc hiệu quả cao hơn.
Athanasoglou và cộng sự (2006), lý thuyết Sức mạnh thị trường (MP) nhận định các ngân hàng có quyền kiểm soát thị trường sẽ tận dụng lợi thế này để tăng giá cước và tăng lợi nhuận, dẫn đến sự kém hiệu quả của ngành ngân hàng Trong khi đó, lý thuyết Cấu trúc Hiệu quả (ES) cho rằng cấu trúc hoạt động hiệu quả của ngân hàng sẽ tạo ra sự cạnh tranh và đẩy giá cước và chi phí xuống, dẫn đến sự tăng trưởng và hiệu quả của ngành ngân hàng Họ chỉ ra rằng cả hai lý thuyết đều có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Tuy nhiên, trong trường hợp của các ngân hàng Hy Lạp, lý thuyếtCấu trúc Hiệu quả (ES) có tác động lớn hơn đến hiệu quả hoạt động so với lý thuyết Sức mạnh thị trường (MP) Olweny và cộng sự (2011) cho rằng cả hai yếu tố cấu trúc thị trường và sức mạnh thị trường cũng có ảnh hưởng Trong đó, cấu trúc thị trường ảnh hưởng mạnh hơn đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng so với sức mạnh thị trường Vì vậy, tăng cường của sức mạnh thị trường có thể làm giảm tác động tiêu cực của cấu trúc thị trường đến hiệu quả hoạt động.
2.3.1 Lý thuyết Cấu trúc - Hiệu quả (ES - efficient structure)
Lý thuyết cấu trúc hiệu quả của Demsetz (1973) đề xuất rằng sự tồn tại của một tổ chức được xác định bởi khả năng của nó để kiểm soát chi phí và đánh giá rủi ro trong quá trình sản xuất và bán sản phẩm Các doanh nghiệp không hiệu quả sẽ bị loại bỏ khỏi thị trường Lý thuyết của Demsetz cũng đề cập đến việc tạo ra cấu trúc thị trường hiệu quả nhất Theo đó, các doanh nghiệp cạnh tranh trong cùng một thị trường sẽ phải đạt được một mức độ hiệu quả nhất định để tồn tại và phát triển Trong trường hợp một doanh nghiệp không đạt được mức độ hiệu quả đó, nó sẽ phải rời khỏi thị trường Việc loại bỏ các doanh nghiệp không hiệu quả này sẽ dẫn đến sự tối ưu hóa của cấu trúc thị trường, vì các doanh nghiệp hiệu quả hơn sẽ cạnh tranh với nhau để đạt được lợi nhuận cao hơn. Anyanwaokoro (1996) và Trầm Thị Xuân Hương, Trần Thị Thanh Nga (2018) đã cho rằng rằng lợi nhuận thu hút người gửi tiền gửi tiền vào ngân hàng.
Một ngân hàng hiệu quả sẽ có khả năng kiểm soát chi phí và đánh giá rủi ro tốt hơn các đối thủ cạnh tranh Do đó, ngân hàng hiệu quả sẽ có lợi thế cạnh tranh hơn và có thể giành được cả lợi nhuận và thị phần cao hơn Một ngân hàng hiệu quả có thể kiểm soát được chi phí và đánh giá rủi ro, và do đó có thể cung cấp dịch vụ tài chính với mức giá cạnh tranh hơn Điều này sẽ tăng khả năng số lượng khách hàng mới và duy trì khách hàng cũ Khi ngân hàng có được một lượng khách hàng đủ lớn, nó sẽ có một mức độ thanh khoản tốt hơn, giúp nó tăng cường hoạt động cho vay và tăng lợi nhuận.
Tuy nhiên, việc tăng cường hoạt động cho vay cũng đồng nghĩa với việc tăng rủi ro cho ngân hàng Do đó, khả năng đánh giá rủi ro của ngân hàng sẽ là một yếu tố quan trọng để đảm bảo hiệu quả và lợi nhuận của ngân hàng Nếu ngân hàng không đánh giá rủi ro tốt, nó có thể phải đối mặt với những khoản nợ xấu và mất lợi nhuận.
Al-Muharrami và Matthews (2009) đã phát hiện sự tương quan trong việc quản lý chi phí và rủi ro của các ngân hàng ở GCC là mạnh mẽ và đáng kể Những ngân hàng có khối lượng dư địa lớn hơn thường có hiệu quả quản lý chi phí và rủi ro tốt hơn Khối lượng dư địa (surplus) là khối lượng một sản phẩm hoặc dịch vụ được sản xuất hoặc cung cấp vượt quá nhu cầu hoặc yêu cầu của thị trường Điều này có nghĩa là sản phẩm hoặc dịch vụ đó không thể được bán hết trong thị trường hiện tại Jesus
Gustavo Garza-Garcia (2012) cho thấy rằng giả thuyết Cấu trúc hiệu quả (ES) được ủng hộ, vì có mối quan hệ tích cực giữa hiệu quả của cấu trúc ngân hàng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng Điều này cho thấy rằng các ngân hàng hiệu quả hơn về mặt cơ cấu có xu hướng hoạt động tốt hơn trong lĩnh vực ngân hàng Mexico Jesus Gustavo Garza- Garcia (2012) chỉ ra hai biến thể của giả thuyết ES đó là:
Giả thuyết Cấu trúc Hiệu quả trực tiếp (Direct Efficient Structure Hypothesis): Giả thuyết này cho rằng hiệu quả phụ thuộc trực tiếp vào cấu trúc tổ chức của ngân hàng như kích thước của ngân hàng, tỷ lệ sở hữu của các cổ đông lớn, và sự đa dạng về sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng.
Giả thuyết Cấu trúc Hiệu quả gián tiếp (Indirect Efficient Structure Hypothesis): Giả thuyết này cho rằng hiệu quả phụ thuộc vào cấu trúc và sự cạnh tranh trên thị trường Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của ngân hàng trong giả thuyết này bao gồm độ tập trung của thị trường, số lượng ngân hàng trên thị trường, và mức độ cạnh tranh giữa các ngân hàng.
Bên cạnh đó, nghiên cứu của Ghulam Ali Bhatti và cộng sự (2010), Lý thuyết ES được trình bày như là một giả thuyết cho rằng hiệu quả phụ thuộc vào cấu trúc tổ chức của nó, bao gồm kích thước, tập trung thị trường, đa dạng hóa sản phẩm và quy mô hoạt động. Theo lý thuyết ES, một ngân hàng có thể đạt được hiệu quả cao hơn nếu nó có cấu trúc tổ chức hiệu quả Nhưng điều này cũng có thể tùy thuộc vào độ tập trung của thị trường và độ đa dạng hóa sản phẩm Vì vậy, lý thuyết ES chỉ là một trong nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của ngân hàng.
2.3.2 Lý thuyết Quyền lực thị trường (MP – market power)
Lý thuyết Quyền lực thị trường (Market Power - MP) là một khái niệm trong kinh tế học, mô tả khả năng của một hoặc nhiều doanh nghiệp có thể tác động đến giá cả và sản lượng trên thị trường một cách độc đáo mà không gặp sự can thiệp từ các đối thủ cạnh tranh Theo lý thuyết MP, nếu một doanh nghiệp có quyền lực thị trường, nó có thể tạo ra mức giá cao hơn và sản lượng bán ra ít hơn so với tình trạng cạnh tranh hoàn hảo, từ đó đạt được lợi nhuận tốt hơn Khi đó, quyền lực thị trường là một yếu tố quan trọng trong việc xác định hiệu quả của một doanh nghiệp và thị trường nó hoạt động.
Tuy nhiên, việc có quyền lực thị trường cũng có thể dẫn đến một số hậu quả không mong muốn, chẳng hạn như giảm sự cạnh tranh, tăng giá cả cho người tiêu dùng, giảm chất lượng, và cản trở sự phát triển của các doanh nghiệp mới Do đó, chính phủ và tổ chức quốc tế thường thực hiện các biện pháp kiểm soát đối với các doanh nghiệp có quyền lực thị trường, như hạn chế tập trung thị trường, kiểm soát giá cả và sản lượng, và bảo vệ quyền lợi của người tiêu dùng.
2.3.3 Lý thuyết cấu trúc–hành vi–hiệu quả (Structure-Conduct-
Theo Lê Thị Thúy (2015), lý thuyết SCP (Structure-Conduct- Performance)nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc thị trường, hành vi của các công ty trên thị trường và hiệu quả của ngành công nghiệp đó Lý thuyết này thể hiện cấu trúc thị trường (Structure) ảnh hưởng đến hành vi của các doanh nghiệp (Conduct), và hành vi của các công ty này sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả ngành (Performance) Học thuyết SCP trong ngành ngân hàng thường tập trung vào việc đánh giá mức độ tập trung của thị trường, hành vi cạnh tranh và hiệu quả hoạt động của ngành.
Lý thuyết Quyền lực thị trường tương đối (Relative Market Power - RMP) được phát triển từ Học thuyết cạnh tranh và hiệu quả (SCP) bởi các nhà kinh tế học như HaroldDemsetz (1973), Sam Peltzman (1977) và George Brozen (1982) RMP nhấn mạnh vào mức độ quyền lực của các công ty ngành này so với công ty thuộc ngành khác và khối lượng kinh doanh của chúng Theo RMP, mức độ cạnh tranh trên thị trường phụ thuộc vào mức độ quyền lực tương đối của từng công ty trong ngành Tuy nhiên, RMP cũng coi trọng sự đối đầu giữa các công ty trong ngành, do đó cơ hội để các công ty khác có thể chiếm ưu thế bằng cách tăng cường cạnh tranh và đưa ra các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.
Trong nghiên cứu của Gillian và đồng nghiệp (1984), họ xác định rằng học thuyết RMP giải thích về sự khác biệt của hiệu quả giữa các ngân hàng Theo họ, những ngân hàng có quy mô lớn và độ tập trung cao hơn có thể tận dụng lợi thế quyền lực thị trường để tăng giá cả và giảm chi phí Nhưng họ cần phải chuẩn bị với sự cạnh tranh gay gắt hơn từ đối thủ Nghiên cứu của Gillian và đồng nghiệp (1984) cho thấy rằng học thuyết RMP là hữu ích để giải thích hiệu quả ở thị trường cạnh tranh Ngoài ra, những ngân hàng có hình ảnh tốt thì thường được tin tưởng bởi khách hàng, tạo ra lợi thế cạnh tranh trong việc thu hút và giữ chân khách hàng (Berger, 1995) Leykun (2016) khẳng định rằng sức mạnh thị trường tăng lên mang lại lợi nhuận độc quyền Với ngân hàng, giả thuyết MP cho rằng cầu trúc thị trường ngành ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động Theo Trầm Thị Xuân Hương, Trần Thị Thanh Nga (2018), hiệu quả hoạt động hay khả năng sinh lợi của ngân hàng dựa vào ES và MP.
2.3.4 Lý thuyết ưa thích thanh khoản
Tổng quan nghiên cứu
Phần này tác giả sẽ tiến hành tổng quan lại những nghiên cứu trước đây để có cái nhìn toàn cảnh Từ đó rút ra khoảng trống nghiên cứu phù hợp cho nghiên cứu của tác giả.
2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Kiểm soát rủi ro thanh khoản là ưu tiên hàng đầu của các tổ chức tài chính (Purbaningsih và Fatimah, 2018) Quản lý thanh khoản thực sự là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực ngân hàng Ibe (2013) Có nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động là cùng chiều nhưng cũng có nghiên cứu cho kết quả ngược lại hoặc không có đủ bằng chứng để kết luận (Ndoka và cộng sự, 2017), điều này tạo ra sự mâu thuẫn trong kết quả nghiên cứu (Madhuwanthi và Morawakage 2019) Lartey, Antwi và Boadi (2013) cho rằng duy trì một mức độ thanh khoản tốt có thể giúp tăng lợi nhuận ngân hàng ở Ghana (2004 – 2010) Bên cạnh đó tác giả cho thấy rằng quy mô thì tiêu cực đến thanh khoản của ngân hàng, nhưng ảnh hưởng lọi nhuận không lớn Tốc độ tăng trưởng tài sản có tác động thuận chiều đến lợi nhuận, nhưng thanh khoản thì không nhiều Tỷ lệ tiền gửi/nguồn vốn có tác động âm đến thanh khoản và lợi nhuận của ngân hàng Tuy nhiên, các tác động của các biến này đều không được xác định rõ ràng và có độ tin cậy thấp, phạm vi nghiên cứu hạn chế, thiếu dữ liệu chi tiết, không xác định được mối tương quan nhân quả và không xem xét được những yếu tố liên quan đến thị trường.
Tương tự, Alshatti (2015) cho thấy rằng quản lý thanh khoản ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận của các ngân hàng tại Jordan Nghiên cứu sử dụng một mẫu dữ liệu bao gồm các ngân hàng thương mại ở Sở giao dịch chứng khoán Amman trong giai đoạn 2005 - 2012.
Họ chỉ ra các ngân hàng có khả năng quản lý thanh khoản tốt hơn thường có lợi nhuận cao hơn và tăng trưởng nhanh hơn so với các ngân hàng quản lý thanh khoản kém Tuy nhiên, nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng sự tác động của quản lý thanh khoản có giới hạn và phụ thuộc vào kích thước, năng lực và môi trường tổng thể của Jordan Nghiên cứu của Khalid và cộng sự (2019) sử dụng dữ liệu từ 25 ngân hàng trong một số quốc gia mới nổi như Bangladesh, Ấn Độ, Indonesia, Pakistan, Philippines và Việt Nam, trong khoảng thời gian từ 2011 đến 2017 Kết quả cho thấy rằng rủi ro thanh khoản có tác động đáng kể đến hiệu suất hoạt động của các ngân hàng Các ngân hàng có mức độ rủi ro thanh khoản cao hơn thường có hiệu suất hoạt động thấp hơn (Bourke, 1989; Kosmidou và cộng sự, 2005) Ở các thị trường mới nổi thường gặp phải các vấn đề về thanh khoản cao hơn so với thị trường phát triển Tuy nhiên, nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng giảm rủi ro thanh khoản và cải thiện hiệu suất hoạt động bằng cách tăng tỷ lệ tiền gửi/nguồn vốn và giảm tỷ lệ vay/ nguồn vốn Ngoài ra, thanh khoản dựa vào lệ tài sản lưu động trên khách hàng và nguồn vốn ngắn hạn tỷ lệ thuận với ROA trong nghiên cứu của Kosmidou và cộng sự (2005). Tuy nhiên, nghiên cứu của Kosmidou và cộng sự (2005) sử dụng dữ liệu quá chung chung và không phân tích tác động của các biến không liên quan đến thu nhập ngoài lãi. Olagunju và cộng sự (2012), Charity (2012) cũng có kết quả tích cực và bị ảnh hưởng đáng kể bởi tính thanh khoản Arif và Anees (2012) đã kiểm tra các yếu tố rủi ro thanh khoản và đánh giá tác động của chúng đối với ngân hàng Pakistan trong giai đoạn (2004-
2009) Ông tìm thấy được bằng chứng về việc tăng tiền gửi dẫn đến tăng khả năng lợi nhuận về mặt giảm sự phụ thuộc vào ngân hàng trung ương trong việc đáp ứng các nghĩa vụ của khách hàng và khả năng sinh lời. Nhưng các tác giả chỉ tập trung sử dụng dữ liệu chỉ từ ba ngân hàng thương mại ở Pakistan, do đó không thể áp dụng kết quả cho toàn bộ ngành ngân hàng hoặc các nước khác và không xét đến các yếu tố khác.
Có thể thấy được việc quản lý thanh khoản hiệu quả sẽ nâng cao tính lành mạnh của ngân hàng Agbada và Osuji (2013) Lartey và cộng sự (2013) thấy rằng có một mối quan hệ cùng chiều rất yếu giữa tính thanh khoản và lợi nhuận của các ngân hàng niêm yết ở Ghana Addin và cộng sự (2013) chỉ ra rằng có mối quan hệ đồng biến nhưng không có mối quan hệ giữa chỉ số vòng quay tiền cũng như số dư thanh khoản ròng và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Almazari (2014) phát hiện ra rằng có mối tương quan thuận giữa khả năng sinh lời được đo bằng ROA của các ngân hàng Ả Rập và Jordan với một số chỉ số thanh khoản, cũng như có mối tương quan nghịch với các chỉ số thanh khoản khác giữa khả năng sinh lời được đo bằng ROA của các ngân hàng Ả Rập và Jordan Tuy nhiên, nghiên cứu không đề cập yếu tố bên ngoài.
Shen và cộng sự (2010) tìm được mối quan hệ tích cực giữa rủi ro thanh khoản với biên lãi ròng Điều này cho thấy tài sản kém thanh khoản lại nhận được lãi suất sao cao hơn nhưng kết quả chỉ áp dụng cho Ngân hàng ở Đài Loan khó áp dụng cho quốc gia khác vì nhiều khác biệt về kinh tế, văn hoa, thu nhập, Tương tự chỉ nghiên cứu ở Kosovo, Ndoka và cộng sự (2017) đã nhận định rằng kết quả này đi ngược với cơ sở ban đầu về biên lãi ròng Họ nghĩ rằng ngân hàng sẽ chịu khoản phí huy động cao hơn trên thị trường nếu có tài sản kém thanh khoản Nghiên cứu của Mustafa (2019) cho thấy rằng có sự đối nghịch giữa tính thanh khoản và tính lợi nhuận của ngân hàng Tác giả đề xuất nhà quản lý ngân hàng để cân bằng giữa hai yếu tố này và đảm bảo sự ổn định và tăng trưởng bền vững của ngân hàng Tuy nhiên, ông chỉ tập trung vào mâu thuẫn giữa tính thanh khoản và sinh lợi.
Bessis (2010) xem xét rủi ro thanh khoản từ ba khía cạnh khác nhau Trong trường hợp đầu tiên, ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc huy động vốn với chi phí hợp lý vì các điều kiện liên quan đến lãi suất, khối lượng giao dịch và khó khăn trong việc cấp vốn cho đối tác Trong quan điểm thứ hai, tính thanh khoản được xem như một tấm đệm an toàn giúp kiếm lời trong những tình huống khó khăn, tuy nhiên, tính thanh khoản cũng có nguy cơ không phù hợp khi tài sản ngắn hạn không đủ để thanh toán cho các khoản nợ ngắn hạn Quan điểm cuối cùng là rủi ro thanh khoản được coi là tình huống cực đoan, phát sinh khi có một khoản lỗ lớn tạo ra các vấn đề về thanh khoản Ủy ban Basel về ngân hàng và giám sát (2008) đã công bố các nguyên tắc giám sát và quản lý rủi ro thanh khoản lành mạnh, trong đó nhấn mạnh các nguyên tắc cơ bản cho việc quản lý và giám sát rủi ro thanh khoản.
Vì vậy nên có khung quản lý rủi ro để đảm bảo sẵn có tài sản thanh khoản đủ để tồn tại trong môi trường căng thẳng (Kim, 2015) Các nguyên tắc khuyến nghị rằng các ngân hàng nên xác định, theo dõi, đo lường và kiểm soát các dòng tiền tiềm ẩn liên quan đến các khoản ngoại tệ, các cam kết và nợ tiềm ẩn vì hầu hết các ngân hàng cho vay đều đánh giá thấp rủi ro thanh khoản Distinguin và cộng sự (2014) đề xuất một khung nghiên cứu dựa trên thị trường để dự đoán sự khó khăn tài chính của các ngân hàng Họ xác định các chỉ số thanh khoản như tài sản liên ngân hàng so với nợ liên ngân hàng, tổng cho vay khách hàng và vốn ngắn hạn, tài sản lưu động đối với khách hàng và nguồn vốn ngắn hạn, và tài sản lưu động trên tổng tiền gửi Họ phát hiện rằng tài sản lưu động trên tổng tiền gửi có đóng góp tiêu cực đáng kể vào thay đổi về thanh khoản, do đó dự đoán sự khó khăn tài chính Ngoài ra, các công ty lớn hơn có thể thu hút rủi ro lớn hơn, và do đó quy mô có thể ảnh hưởng đến hiệu suất (DeNicolo, 2000).
Katuku và Dzingirai (2014) cho thấy quy mô ngân hàng có ý nghĩa thống kê và có mối quan hệ nghịch chiều với khả năng đổ vỡ Khi quy mô ngân hàng tăng lên, xác suất đổ vỡ giảm xuống Điều này khác với nghiên cứu của Anas và Fauziah (2014), nghiên cứu tập trung vào rủi ro tài chính đối với các ngân hàng Hồi giáo và khả năng sinh lời, trong đó quy mô ngân hàng được sử dụng như một biến kiểm soát có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lời.
Nghiên cứu của Lepetit và cộng sự (2008) về ngân hàng tại châu Âu trong giai đoạn 1996-2002, đã tìm hiểu tác động của thu nhập ngoài lãi đến cấu trúc rủi ro của các ngân hàng, bao gồm cả ngân hàng niêm yết và không niêm yết Kết quả cho thấy rủi ro tăng ở các ngân hàng nhỏ hơn khi so sánh với thu nhập từ hoạt động, trong khi các ngân hàng lớn hơn thì ít rủi ro hơn Tương tự, DeNicolo (2000) đã nghiên cứu mối quan hệ tích cực đáng kể giữa quy mô ngân hàng và khả năng sinh lời của các ngân hàng ở Mỹ, Nhật Bản và một số nước châu Âu Amr và Osama (2015) đã tiến hành nghiên cứu so sánh hiệu quả tài chính giữa ngân hàng truyền thống và ngân hàng Hồi giáo ở Ai Cập và cho thấy quy mô ngân hàng không ảnh hưởng đến mức sinh lời Nghiên cứu của Ndoka và cộng sự (2017) đã chỉ ra rằng có mối tương quan giữa Lợi nhuận trước thuế và Tiền mặt Điều này có thể có ý nghĩa quan trọng trong việc quản lý tài chính của các ngân hàng Kết quả phân tích hồi quy của nghiên cứu cũng cho thấy mối tương quan nghịch giữa Tiền gửi và Khoảng cách thanh khoản với Lợi nhuận trước thuế Điều này có thể đưa ra đề xuất rằng các ngân hàng nên đưa ra chính sách quản lý tiền gửi và thanh khoản hợp lý để tối đa hóa lợi nhuận trước thuế Almekhlafi và cộng sự (2016) đã phân tích một số yếu tố độc lập như Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản (LA), Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Lạm phát (INF) và cho thấy Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lời ROA trong khi các biến còn lại cho thấy mối quan hệ ngược chiều với ROA Các tác giả đề xuất cho các ngân hàng rằng cần tập trung vào quản lý tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản để tối đa hóa lợi nhuận và giảm rủi ro thanh khoản.
2.4.2 Các nghiên cứu trong nước
Trong nước cũng có nhiều nghiên cứu xét về khía cạnh ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức tài chính nói chung và ngân hàng nói riêng.
Có thể kể đến như nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) tập trung vào việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng các nhân tố như lợi nhuận, tỷ lệ dư nợ cho vay, tỷ lệ tiền gửi và tỷ lệ tài sản cố định ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của NHTMCP tại Việt Nam Tuy nhiên, tác giả chỉ sử dụng dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn.
Tương tự, nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2015) sử dụng phương pháp nghiên cứu mô tả và phân tích hồi quy đa biến để phân tích dữ liệu từ 24 ngân hàng thương mại trong giai đoạn từ 2008 đến 2013 Ông tìm được bằng chứng về tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dư nợ cho vay và lợi nhuận gộp ảnh hưởng mạnh đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu của ông chỉ tập trung vào các nhân tố nội tại của ngân hàng và không đề cập đến các yếu tố bên ngoài như môi trường kinh tế, chính sách tài chính, hoặc biến động thị trường. Đoàn Việt Hùng (2016) đã tìm thấy được rủi ro thanh khoản ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động, tác giả chỉ ra các yếu tố như tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu, độ tin cậy của khách hàng và biến động lãi suất là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của các ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu này còn một số hạn chế, bao gồm việc sử dụng chỉ số ROA (Return on Assets) để đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng mà chưa thể hiện đầy đủ tình hình hoạt động kinh doanh.
Tăng Mỹ Sang (2020) sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính để đánh giá quan hệ giữa các biến số Tác giả nhận định rằng quản trị thanh khoản có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các ngân hàng Nó giúp tăng khả năng thanh toán của ngân hàng và giảm nguy cơ mất tiền gửi của khách hàng, đồng thời giúp tăng cường khả năng tài chính và cải thiện năng lực cạnh tranh của ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu từ một số ngân hàng lớn và không đại diện cho toàn bộ hệ thống ngân hàng. Đồng thời cũng chỉ xem xét tác động của quản trị thanh khoản đến khả năng sinh lời, mà không xem xét đến các yếu tố khác như rủi ro và chi phí.
Khoảng trống nghiên cứu
Sau khi xem xét các nghiên cứu, tác giả nhận thấy rằng trong lĩnh vực nghiên cứu về ngân hàng, hiện chưa có nhiều nghiên cứu đồng thời xem xét được những yếu tố liên quan đến thanh khoản và các yếu tố đại diện cho kinh tế vĩ mô Thường thì các nghiên cứu chỉ sử dụng một số chỉ tiêu để đại diện cho tính thanh khoản hoặc hiệu quả hoạt động của ngân hàng, dẫn đến khó khăn trong việc đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố này vì mỗi thước đo có sự ảnh hưởng khác nhau.
Hơn nữa, một số nghiên cứu chưa xem xét được các yếu tố không ổn định trong nền kinh tế như khủng hoảng tài chính hay dịch bệnh Các kết quả nghiên cứu cũng tồn tại nhiều mâu thuẫn và chưa thống nhất, đồng thời, không thể áp dụng trực tiếp những nghiên cứu nước ngoài vào thị trường ngân hàng Việt Nam do sự khác biệt về văn hóa, quan điểm sống, tâm lý, thu nhập cũng như chính sách.
Ngoài ra, các nghiên cứu trong nước cũng có nhược điểm là khá cũ và chưa xem xét đủ số lượng ngân hàng lớn để đem đến kết quả và đánh giá chính xác Một khía cạnh khác ít được nghiên cứu đề cập đến là biên lãi ròng (NIM - Net Interest Margin).
Do những khoảng trống và hạn chế trên, tác giả quyết định sử dụng các thước đo về thanh khoản và hiệu quả hoạt động đa dạng hơn, đồng thời xem xét số lượng ngân hàng nhiều hơn, nhằm đem đến kết quả có tính bao hàm, chính xác và mang tính cập nhật cao hơn trong nghiên cứu của mình.
Trong chương này tác giả tiến hành tổng quan các lý thuyết liên quan làm cơ sở để định nghĩa biến và thực hiện nghiên cứu Ngoài ra tác giả còn tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước Từ đó tác giả trình bày những khoảng trống nghiên cứu cho luận văn.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu
Để xem xét mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động của Ngân hàng, tác giả sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập từ Báo cáo tài chính và Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của 29/41 ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam, giai đoạn 2010 – 2021).
Tuy nhiên, để có dữ liệu đầy đủ, độ tin cậy cao tránh ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu, tác giả đã tiến hành loại bỏ những ngân hàng không có đầy đủ dữ liệu hoặc đã bị sáp nhập Đồng thời chỉ sử dụng những ngân hàng đã được niêm yết trên sàn chứng khoán. Những đại diện cho thanh khoản, hiêu quả hoạt động và biến kiểm soát xuất phát từ nội bộ ngân hàng được tính toán cẩn thận dựa trên những thông tin được lọc ra từ Báo cáo kế quả hoạt động kinh doanh và bảng cân đối kế toán của các ngân hàng.
Ngoài ra, các dữ liệu vĩ mô như GDP và lạm phát được thu thập từ Tổng cục Thống kê công bố qua các năm, từ NHNN và WorldBank Các rủi ro như khủng hoảng kinh tế(2011-2012) và COVID-19 (2020 -2021) cũng được ghi nhận dựa trên tình hình thực tế.
Phương pháp nghiên cứu
Nhiều nghiên cứu trước đây sử dụng mô hình hồi qui bình phương nhỏ nhất (OLS) để xem xét mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động của Ngân hàng Vì đây là mô hình đơn giản, phổ biến và tin cậy được nhiều nghiên cứu sử dụng (Arif và Anees, 2012; Bassey, 2015; Kosmidou và cộng sự, 2012; Ndoka và cộng sự, 2017; Poposka và Trpkoski, 2013; Trang và cộng sự, 2021) Trong nghiên cứu này, tác giả cũng áp dụng mô hình OLS với phương trình hồi quy tuyến tính tổng quát như sau:
• X là các biến giải thích hay biến độc lập.
• βn là hệ số của các biến độc lập trong đó B0 là hệ số tự do
• £ là hạng nhiễu hay sai số ngẫu nhiên
• i là ký hiệu cho quan sát thứ i trong tổng thể.
Tuy nhiên, mô hình này phù hợp sẽ nhất nếu không có yếu tố riêng biệt (tức là từng ngân hàng) và yếu tố thời gian Vì vậy, nó có thể dẫn đến những ràng buộc quá chặt chẽ không đáp ứng được điều kiện thực tế Có thể nhận định rằng mô hình OLS tuy đơn giản có nhiều ưu điểm nhưng đồng thời nó có những khuyết điểm gây khó khăn và có thể ảnh hưởng đến kết quả của nghiên cứu.Nên tác giả xem xét thêm mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Hai mô hình này đều không bỏ qua thời gian và các yếu tố riêng biệt.
Mô hình hồi quy hiệu ứng cố định (Fixed Effects Model - FEM) là một phương pháp thống kê phổ biến được sử dụng trong nghiên cứu xã hội Nó có nhiều ưu điểm có thể đề cập đến như: (1) Mô hình FEM cho phép kiểm soát và loại bỏ hiệu ứng không quan sát được (unobserved effects) thông qua việc bao gồm hiệu ứng cố định cho mỗi đơn vị nghiên cứu Điều này giúp loại bỏ các yếu tố ẩn không xác định có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (2) FEM thường được sử dụng trong trường hợp dữ liệu có tính chất đại diện, tức là dữ liệu thu thập từ các đơn vị đại diện cho một nhóm lớn hơn Khi sử dụng mô hình FEM, ta có thể điều chỉnh cho các hiệu ứng không quan sát được ở mỗi đơn vị đại diện.
(3) Nó cung cấp khả năng phân tích sự thay đổi của biến phụ thuộc theo thời gian Bằng cách bao gồm hiệu ứng cố định cho mỗi thời điểm, ta có thể xem xét sự ảnh hưởng của các yếu tố không thay đổi theo thời gian và yếu tố thay đổi theo thời gian đến biến phụ thuộc. Tuy nhiên mô hình này cũng có những nhược điểm khó khắc phục như: (1) Mô hình FEM giả định rằng hiệu ứng cố định là không thay đổi giữa các đơn vị nghiên cứu Điều này có nghĩa là mô hình không thể xem xét sự biến đổi đặc biệt của từng đơn vị, và chỉ có thể phân tích hiệu ứng trung bình của các đơn vị (2) Mô hình FEM không thể ước lượng hiệu ứng của các biến giải thích không thay đổi theo thời gian, bởi vì các biến này bị loại bỏ qua hiệu ứng cố định Do đó, mô hình có thể bỏ qua một phần thông tin quan trọng trong dữ liệu (3) Nó yêu cầu có một số lượng quan sát lớn để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của ước lượng Nếu số lượng quan sát ít, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc ước lượng hiệu quả
Tương tự, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) cũng là một phương pháp phân tích trong lĩnh vực kinh tế và xã hội Và bản thân nó cũng tồn tại những ưu nhược điểm khác nhau Đầu tiên về ưu điểm thì (1) Mô hình REM cho phép ước lượng cả hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên Hiệu ứng cố định được hiểu là các yếu tố không thay đổi giữa các đơn vị nghiên cứu, trong khi hiệu ứng ngẫu nhiên là các yếu tố thay đổi ngẫu nhiên giữa các đơn vị Điều này giúp phân tích được cả yếu tố không quan sát được và yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình (2) REM phù hợp cho việc phân tích dữ liệu có tính chất thay đổi theo thời gian Nó cho phép ước lượng hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên của biến giải thích theo thời gian, giúp đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố thay đổi theo thời gian lên biến phụ thuộc (3) Nó có khả năng sử dụng dữ liệu có số lượng quan sát ít hơn so với mô hình FEM Điều này làm cho mô hình REM phù hợp trong trường hợp dữ liệu thu thập khó khăn hoặc khi số lượng quan sát bị hạn chế Tiếp theo nó cũng có những hạn chế nhất định như: (1) Mô hình REM giả định rằng hiệu ứng ngẫu nhiên là không tương quan với các biến giải thích Nếu giả định này không đúng, ước lượng từ mô hình REM có thể không chính xác (2) REM không cung cấp phương pháp cụ thể để phân biệt hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên Việc đánh giá và xác định loại hiệu ứng nào đang có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc có thể khó khăn và yêu cầu sự đánh giá cẩn thận từ người nghiên cứu (3) Nó giả định rằng các hiệu ứng ngẫu nhiên giữa các đơn vị nghiên cứu là đồng nhất Nếu dữ liệu không đáp ứng giả định này, mô hình REM có thể dẫn đến ước lượng không chính xác và sai lệch.
Mỗi mô hình có ưu nhược điểm riêng nên để xem xét mô hình hồi quy phù hợp nhất trong số ba mô hình trên, tác giả đã thực hiện thêm kiểm định F và kiểm định Hausman.
Cụ thể kiểm định F giúp tác giả chọn giữa mô hình OLS và FEM với giả định:
H0: Mô hình hồi quy OLS phù hợp
H 1 : Mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp
Nếu giá trị P ≤ 0.05 thì bác bỏ giả thuyết mô hình OLS phù hợp, chấp nhận H 1 tức là chọn FEM là mô hình phù hợp Ngược lại, P > 0.05 thì chọn mô hình OLS là mô hình phù hợp để nghiên cứu.
Tương tự để lựa chọn giữa FEM và REM, tác giả dùng kiểm định Hausman:
H 0 : Ước lượng của FEM và REM không khác nhau
H 1 : Ước lượng của FEM và REM khác nhau
Nếu giá trị P ≤ 0,05 thì bác bỏ H 0 , khi đó REM không phù hợp, nghiên cứu nên sử dụng FEM Ngược lại, P > 0.05, chọn mô hình REM.
Kiểm tra Breusch và Pagan để lựa chọn chọn OLS và REM.
Khi giá trị P ≤ 5%, chọn mô hình REM, nếu không thì sử dụng mô hình OLS.
Sau khi chọn mô hình phù hợp, để đảm bảo mô hình không tồn tại quá nhiều khuyết tật dẫn đến sai sót thì tác giả tiến hành xem xét thêm mô hình có bị phương sai sai số thay đổi và tự tương quan không Nếu kết quả kiểm định cho giá trị P là ≤ 5%, thì mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan và ngược lại.
Hơn thế nữa, trong trường hợp có xảy ra một trong 2 khuyết tật trên thì tác giả sẽ sử dụng mô hình Bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) để khắc phục.
Mặc dù mô hình hồi quy cố định với điều chỉnh sai số được sử dụng để xử lý vấn đề về các biến không đồng nhất phương sai thay đổi và tự tương quan nếu có nhưng những sai lệch liên quan đến vấn đề nội sinh vẫn tồn tại trong kiểm định (Wintoki và cộng sự,
2012) mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động Theo Cameron Colin
(2007), một số nghiên cứu trước đây sử dụng mô hình OLS, FEM hay REM để ước tính sẽ có sự sai lệch, đặc biệt là với những dữ liệu bảng ngắn Trong đó GLS thì chỉ xử lý được vấn đề tự tương quan và phương sai sai sốt thay đổi mà bỏ qua vấn đề nội sinh Theo kiến thức giới hạn của tác giả thì một số nghiên cứu đã sử dụng ước lượng biến IV – Ước lượng công cụ để giải quyết vấn đề này Nhưng vấn đề đặt ra là tìm được biến công cụ phù hợp vì nếu chọn biến công cụ không đủ mạnh ước lượng công cụ sẽ có thể không chính xác Tức là vấn đề nội sinh sẽ không được khắc phục nếu tác giả sử dụng ước lượng công cụ (ước lượng
IV) mà không chọn được biến công cụ tốt Do đó, tác giả đã sử dụng mô hình GMM(Arellano và Bond, 1991) vì mô hình này dễ dàng chọn biến công cụ hơn vì nó sử dụng độ trễ các biến như là biến công cụ cho các biến nội sinh tại thời điểm hiện tại Bên cạnh đó,Arellano và Bond (1991) đã đề xuất hai kiểm định xem xét tính hiệu lực(Overidentification) của mô hình GMM: Kiểm định Sargan/Hansen Kiểm định Sargan(hay kiểm định Hansen) để xác định tính phù hợp của các biến công cụ trong mô hìnhGMM Đây là kiểm định ràng buộc xác định quá mức (over-identifying restrictions) hay kiểm tra sự phù hợp của biến công cụ.
Kiểm định Arellano-Bond được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991) để kiểm tra tính chất tự tương quan của phương sai sai số mô hình GMM ở dạng sai phân bậc 1 Giả thuyết H 0 của kiểm định Arellano - Bond là không có tự tương quan bậc 2 cho phần dư và vì thế giá trị P-value của kiểm định AR (2) càng lớn thể hiện không có tự tương quan bậc
Ngoài ra, GMM có 2 dạng ước lượng thay thế lẫn nhau là ước lượng Dif-GMM vàSys-GMM Nhưng Blundell và Bond (1998) cho rằng, ước lượng Sys-GMM cho kết quả tốt hơn ước lượng Dif-GMM, bởi vì có dự đoán tốt hơn biến cho biến nội sinh trong mô hình, thậm chí khi chuỗi dữ liệu có tác động dai dẳng.
Mô hình nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm mà đề tài đã phân tích, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu cho đề tài Mô hình xây dựng dựa trên mô hình nghiên cứu của Dezfouli và cộng sự (2014), Khalid và cộng sự (2019) và Siaw và cộng sự (2013) với các yếu tố: Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH), Tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động (LDR), Chỉ số năng lực cho vay (LA), Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP), Quy mô ngân hàng (SIZE); các yếu tố thuộc môi trường kinh tế vĩ mô, bao gồm: Tăng trưởng kinh tế (GDP), Lạm phát (INF) và cú sốc trong nền kinh tế (RISK) khủng hoảng kinh tế (2011-2012) và đại dịch Covid- 19 (2020-2021) Những nhân tố đại diện cho hiệu quả hoạt động là: Tỷ suất sinh lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), Biên lãi ròng (NIM) Bên cạnh đó dựa vào mô hình hồi quy (1) nghiên cứu có mô hình như sau:
ROA it = β 0 + β 1 CASH it + β 2 LDR it + β 3 LA it + β 4 DEP it + β 5 SIZE it + β 6 GDP it + β 7 INF it
ROE it = β 0 + β 1 CASH it + β 2 LDR it + β 3 LA it + β 4 DEP it + β 5 SIZE it + β 6 GDP it + β 7 INF it
NIM it = β 0 + β 1 CASH it + β 2 LDR it + β 3 LA it + β 4 DEP it + β 5 SIZE it + β 6 GDP it + β 7 INF it
+ β 8 RISK it + ε it (4) Định nghĩa biến
ROA là viết tắt của thuật ngữ "Return on Assets" trong tiếng Anh ROA là chia lợi nhuận sau thuế cho tổng tài sản của doanh nghiệp ROA thường được sử dụng để đánh giá khả năng quản lý tài sản và tạo ra lợi nhuận của một doanh nghiệp, cũng như so sánh hiệu quả của các doanh nghiệp khác nhau hoặc trong cùng ngành ROA càng cao thì doanh nghiệp càng có khả năng tạo ra lợi nhuận từ tài sản đầu tư của mình Alzorqan (2014), Trabelsi (2015), Abbas và cộng sự (2012), Mogusu và cộng sự (2022), Strahan (2004), Altarawneh và Shafie (2018), Cai và Zhang (2017), Alshatti (2015), Trầm Thị Xuân Hương và Trần Thị Thanh Nga (2018), Siaw (2013), Dezfouli và cộng sự (2014), Khalid và cộng sự (2019), Almekhlafi và cộng sự (2016) và Mustafa (2019) đã sử dụng chỉ số.
ROE là viết tắt của thuật ngữ "Return on Equity" trong tiếng Anh ROE được tính bằng cách chia lợi nhuận sau thuế cho vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp ROE thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các quyết định đầu tư và quản lý vốn của doanh nghiệp ROE càng cao thì doanh nghiệp càng có khả năng tạo ra lợi nhuận từ vốn chủ sở hữu của mình Cũng giống như ROA, ROE cũng thường được sử dụng trong các nghiên cứu như Farooq và cộng sự (2015), Paul và cộng sự (2013), Al- Rdaydeh và cộng sự
(2017), Trabelsi (2015), Alshatti (2015), Trầm Thị Xuân Hương và Trần Thị Thanh Nga
(2018), Siaw (2013), Dezfouli và cộng sự (2014), Khalid và cộng sự (2019) và Islam và cộng sự (2009).
NIM là viết tắt của thuật ngữ "Net Interest Margin" trong tiếng Anh, có nghĩa là biên lợi nhuận ròng từ lãi suất NIM được tính bằng cách chênh lệch giữa tỷ suất lãi thuần và tỷ suất chi phí vốn NIM thường được sử dụng để đo lường khả năng sinh lợi của các ngân hàng hoặc tổ chức tài chính khác thông qua hoạt động cấp tín dụng và quản lý tài sản. NIM càng cao thì ngân hàng càng có khả năng tạo ra lợi nhuận từ hoạt động cấp tín dụng của mình Cũng giống như ROA và ROE, NIM cũng là chỉ tiêu được sử dụng để đo lường lợi nhuận của các ngân hàng (Hua Shen và cộng sự, 2009; Chen và cộng sự, 2018; Trầm Thị Xuân Hương, Trần Thị Thanh Nga, 2018; Adusei, 2015; Siaw, 2013)
• Biến chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH)
Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) là một chỉ số tài chính thường được sử dụng để đánh giá khả năng thanh toán ngay lập tức của một công ty hoặc tổ chức Chỉ số này thể hiện tỷ lệ giữa số tiền mặt và tương đương tiền mặt của một công ty so với tổng tài sản của công ty CASH cho thấy khả năng của công ty để đáp ứng các nhu cầu thanh toán ngắn hạn một cách linh hoạt và hiệu quả CASH càng cao, công ty càng có khả năng thanh toán nhanh chóng các khoản nợ và chi phí ngắn hạn.
• Biến Tỷ lệ cấp tín dụng/ nguồn vốn huy động (LDR)
Biến Tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động (LDR) là một chỉ số thường được sử dụng trong ngành ngân hàng để đo lường mức độ rủi ro tín dụng Tỷ lệ LDR được tính bằng tổng giá trị của các khoản cho vay chia cho tổng số tiền ngân hàng huy động được từ khách hàng Tỷ lệ LDR cao có nghĩa là ngân hàng đã cấp nhiều khoản cho vay hơn là huy động được từ khách hàng, điều này có thể làm tăng nguy cơ rủi ro tín dụng dẫn đến kém thanh khoản của ngân hàng Ngược lại, nếu tỷ lệ LDR thấp nghĩa là ngân hàng đang giữ một khoản tiền dư và có thể ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh do lượng cho vay của ngân hàng bị hạn chế.
• Biến chỉ số năng lực cho vay trên tài sản
Chỉ số năng lực cho vay (Loan-to-Asset Ratio - LA) là một chỉ số tài chính thường được sử dụng để đo lường khả năng của một tổ chức tài chính, trong việc cấp tín dụng LA thể hiện tỷ lệ giữa tổng dư nợ cho vay của tổ chức tài chính và tổng tài sản của nó Nó cho thấy khả năng của tổ chức tài chính trong việc tăng cường hoạt động cho vay và tăng lợi nhuận Tuy nhiên, nếu LA quá cao, tổ chức tài chính có thể phải đối mặt với rủi ro tín dụng và khả năng thanh toán bị suy giảm trong trường hợp khách hàng không thể trả nợ Chỉ số này được sử dụng trong nghiên cứu của Liu (2011), Alshatti
• Biến Tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA)
Tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA) được sử dụng để đánh giá mức độ khả năng tài chính của một công ty Nó được tính bằng cách chia tổng số vốn tự (bao gồm cả vốn chủ sở hữu và lợi nhuận sau thuế) cho tổng số tài sản của công ty và được biểu thị dưới dạng phần trăm Trần Huy Hoàng (2011) và Trương Quang Thông, 2013 đã dùng chỉ số này để đại diện cho thanh khoản.
• Biến Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP)
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) được sử dụng để đánh giá mức độ sử dụng tài nguyên tài chính Chỉ số này đo lường tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng số tài sản và được biểu thị dưới dạng phần trăm Một chỉ số DEP cao hơn cho thấy ngân hàng sử dụng mức độ tiền gửi khách hàng cao hơn, điều này có thể cho thấy ngân hàng đó có nguồn vốn ổn định và có khả năng đáp ứng các yêu cầu rút tiền của khách hàng Tuy nhiên, nếu chỉ số DEP quá cao, điều này có thể cho thấy ngân hàng đang sử dụng quá nhiều tiền gửi của khách hàng để cho vay, điều này có thể làm giảm tính thanh khoản của ngân hàng và tăng rủi ro nợ xấu Có thể tìm thấy biến này trong các nghiên cứu của Arif và Anees (2012) và Dezfouli và cộng sự (2014) và Liu (2011).
• Biến Quy mô ngân hàng (SIZE)
Trong ngành ngân hàng, Size (quy mô) thường được đo bằng các chỉ số như tổng tài sản, khoản vay, số tiền gửi, hoặc số lượng chi nhánh, số lượng khách hàng, số lượng nhân viên, doanh thu, lợi nhuận và các chỉ số tài chính khác Tuy nhiên, trong nghiên cứu này quy mô được đo bằng Logarit tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng Việc đo lường quy mô của ngân hàng là rất quan trọng vì nó cho phép các nhà đầu tư, khách hàng và các cơ quan quản lý có cái nhìn tổng quan về khả năng và năng lực của ngân hàng trong việc cung cấp dịch vụ tài chính và phục vụ khách hàng Các ngân hàng lớn thường có quy mô lớn hơn và có nhiều lợi thế trong việc tăng trưởng và cạnh tranh trong ngành Biến này đã đường sử dụng ở các nghiên cứu như Siaw (2013), Dezfouli và cộng sự (2014), Hua Shen và cộng sự (2009), Đoàn Việt Hùng (2018) và Tăng Mỹ Sang (2020) Quy mô ngân hàng được tính như sau:
SIZE = Log (Tổng tài sản)
• Biến Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Biến Tăng trưởng kinh tế (GDP - Gross Domestic Product) là một chỉ để đo lường giá trị tất cả các hàng hóa và dịch vụ sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một quý hoặc một năm Tăng trưởng GDP cho thấy tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế Việc tăng trưởng GDP bền vững được xem là mục tiêu quan trọng của nhiều quốc gia, vì nó cho thấy sức khỏe và sự phát triển của nền kinh tế Trầm Thị Xuân Hương và Trần Thị Thanh Nga (2018) Các nghiên cứu của Goddard và cộng sự
(2004), Shen và cộng sự (2009) và Chen và cộng sự (2001) đã sử dụng biến này trong nghiên cứu của họ.
Công thức tính tốc độ tăng trưởng kinh tế:
Lạm phát là một trong những yếu tố bên ngoài có tác động đến tính thanh khoản của ngân hàng, bởi khi nền kinh tế đang bị lạm phát, ngân hàng sẽ cấp ít tín dụng hơn Khi tỷ lệ lạm phát tăng cao thì hiệu quả hoạt động của ngân hàng càng giảm, nhưng các nghiên cứu đã cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa lạm phát và hiệu quả hoạt động ngân hàng (Thị Xuân Hương và cộng sự, 2018; Dezfouli và cộng sự, 2014; Mustafa, 2019; Almekhlafi và cộng sự, 2016) Trong nghiên cứu này, tỷ lệ lạm phát hàng năm được đo bằng CPI được coi là yếu tố bên ngoài duy nhất, vì CPI đo lường sự thay đổi trung bình theo thời gian của giá cả hàng hóa và dịch vụ Tác động của lạm phát đến khả năng sinh lời của ngân hàng phụ thuộc vào việc liệu nhà quản lý ngân hàng có dự đoán lạm phát chính xác hay không Các nghiên cứu trước đó đã chỉ ra rằng hiệu quả hoạt động và thanh khoản của ngân hàng bị ảnh hưởng tiêu cực bởi cả lạm phát dự đoán và không dự kiến (Athanasoglou và cộng sự (2006) Do lạm phát làm giảm giá trị tương lai của đồng tiền, việc dự báo lạm phát trong khoảng thời gian thích hợp là cần thiết đối với cả người cho vay và người đi vay.
• Biến cú sốc trong nền kinh tế (RISK)
Chỉ số RISK được sử dụng để đánh giá mức độ rủi ro trong nền kinh tế Khủng hoảng kinh tế (2011-2012) được xác định bởi sự suy giảm của nền kinh tế toàn cầu sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, khi nhiều quốc gia đối mặt với tình trạng nợ công tăng cao, giảm sản xuất, tăng thất nghiệp và suy giảm tốc độ tăng trưởng GDP Đặc biệt, khủng hoảng nợ châu Âu đã tác động đến nền kinh tế toàn cầu Chỉ số RISK trong thời gian đó đã tăng cao, cho thấy mức độ rủi ro trong nền kinh tế tăng cao và nhiều doanh nghiệp phải đối mặt với khó khăn trong việc tăng trưởng, duy trì hoạt động và trả nợ Đại dịch Covid-19 đã tác động đến nền kinh tế toàn cầu một cách đáng kể từ năm 2020 đến
2021 Việc áp đặt các biện pháp phong tỏa và giãn cách xã hội đã khiến nhiều doanh nghiệp đã đối mặt với khó khăn trong việc duy trì hoạt động và trả nợ, trong khi đó các chính phủ đã áp đặt các biện pháp hỗ trợ tài chính để giảm bớt tác động của đại dịch lên nền kinh tế Nếu thời gian nghiên cứu rơi vào năm 2011-2012 (Khủng hoảng kinh tế) và 2020-2021 (đại dịch Covid-19) thì ghi nhận 1 còn lại là 0.
Từ các lý thuyết và học thuyết nền liên quan cùng với những nghiên cứu cứu thực nghiệm trước đây trong và ngoài nước đã đề cập ở chương 2 thì chương 3 sẽ cung cấp thông tin về việc thu thập dữ liệu cũng như mô hình và phương pháp áp dụng cho nghiên cứu này Bên cạnh đó định nghĩa những biến kiểm soát tham gia mô hình nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨUVÀ THẢO LUẬN
Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả cung cấp cho người nghiên cứu và độc giả một cái nhìn tổng quát về dữ liệu nghiên cứu và các thước đo phản ánh đối tượng nghiên cứu Bằng cách xem xét các giá trị được tính từ thống kê mô tả, ta có thể nhanh chóng đánh giá mức độ biến động và độ đồng đều của dữ liệu trong các biến được thu thập trong nghiên cứu thực nghiệm. Nhờ đó, có thể phát hiện các giá trị ngoại lai trong tập dữ liệu Kết quả của thống kê mô tả sẽ cung cấp thông tin về phạm vi giá trị, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến độc lập, biến kiểm soát và biến phụ thuộc trong nghiên cứu.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata Đối với các biến phụ thuộc đại diện cho hiệu quả hoạt động, đầu tiên biến ROA, ta có thể thấy được Trung bình ROA của các quan sát xấp xỉ là 0,0189, tuy nhiên, độ lệch chuẩn cao hơn nhiều so với trung bình là 0,0446, cho thấy sự biến động của
ROA khá lớn trong mẫu dữ liệu Giá trị nhỏ nhất của ROA là -0,0551, trong khi giá trị lớn nhất là 0,4349 Bởi vì ROA là chỉ số cho biết lợi nhuận trên mỗi đơn vị tài sản, do đó, việc ROA có sự biến động lớn có thể chỉ ra rủi ro trong đầu tư vào các khoản tài sản của công ty Tiếp theo là ROE có dữ liệu tính toán trung bình các quan sát là 0,1017, có độ lệch chuẩn là 0,0555, cho thấy ROE không có sự biến động quá lớn so với trung bình Điều này thể hiện không có sự biến động quá lớn cho thấy công ty có khả năng sinh lợi nhuận tốt từ vốn chủ sở hữu Bên cạnh đó, giá trị nhỏ nhất của ROE là 0,0160, trong khi giá trị lớn nhất là 0,4349 Cuối cùng, thông tin về biến NIM cho thấy độ lệch chuẩn của nó là 0,0411, với mức trung bình là 0.0385, cho thấy sự biến động của NIM trong mẫu dữ liệu khá lớn BiếnNIM thể hiện khả năng thu nhập từ hoạt động lãi suất của công ty, vì vậy việc biến động lớn này có thể ảnh hưởng đến khả năng kiếm lợi nhuận của công ty từ hoạt động này.Đối với các biến độc lập, biến CASH ở bảng 4.1 thấy rằng độ lệch chuẩn là 0,0907.Các quan sát của biến này nằm trong khoảng giá trị từ 0,016 đến 0,610, với giá trị trung bình xấp xỉ 0,18 Với LDR, có thể nhận thấy rằng trung bình của biến này là 0,8730, cho thấy tỷ lệ cho vay của các ngân hàng trong nghiên cứu khá cao Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của biến này là 0,1908 cũng khá lớn, cho thấy mức độ phân tán của dữ liệu khá rộng. Ngoài ra, giá trị nhỏ nhất của biến là 0,3632 và giá trị lớn nhất là 1,7893 thể hiện sự khác biệt đáng kể giữa các quan sát của biến LDR trong nghiên cứu Sự khác biệt này có thể ảnh hưởng đến tính khả thi của các kết quả nghiên cứu và cần được đánh giá và xử lý kỹ lưỡng để đảm bảo tính toàn vẹn của nghiên cứu Ngoài ra, ta có thể nhận thấy rằng biến
LA có giá trị trung bình khá cao, gần bằng 1 Điều này cho thấy rằng trung bình các công ty trong mẫu đều có tỷ lệ tài sản ngắn hạn so với tổng tài sản khá cao Ngoài ra, độ lệch chuẩn của biến này cũng khá thấp, cho thấy rằng sự phân bố của các giá trị xung quanh trung bình khá đều Tuy nhiên, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của biến LA khá khác nhau, cho thấy rằng trong mẫu dữ liệu, có sự đa dạng về tỷ lệ tài sản ngắn hạn so với tổng tài sản của các công ty Trong khi đó, biến DEP cho biết tỷ lệ tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng Với khoảng giá trị quan sát từ 0,25 đến 0,91 và giá trị trung bình là 0,65 Tuy nhiên, độ lệch chuẩn khá cao (0,1325647), cho thấy sự biến động của tỷ lệ tiền gửi khách hàng tại ngân hàng khá lớn Hơn nữa, biến SIZE cho biết kích thước của công ty, được đo bằng tổng giá trị tài sản Khoảng giá trị quan sát của biến này từ 17,02 đến 34,99, với giá trị trung bình là 31,26 Ta có thể thấy rằng các công ty trong mẫu dữ liệu này có kích thước khác nhau khá đáng kể, với giá trị độ lệch chuẩn lớn là 3,76.
Cuối cùng đối với các biến độc lập đến từ bên ngoài, tổng quan về biến GDP trong tập dữ liệu này Nó cho biết rằng trung bình tỷ lệ tăng trưởng kinh tế của quốc gia là 0,057, với độ lệch chuẩn khá thấp là 0,014, tuy nhiên giá trị nhỏ nhất và lớn nhất cũng khá xa nhau với khoảng giá trị từ 0,0258 đến 0,0708 Từ đó, tác giả có thể dự đoán được các quốc gia trong tập dữ liệu này sẽ có mức độ tăng trưởng kinh tế khá ổn định, với sự biến động không quá lớn Độ lệch chuẩn của biến INF là khá lớn, cho thấy dữ liệu của biến này phân tán khá rộng và không đồng đều Khi giá trị độ lệch chuẩn lớn, việc áp dụng các phép thống kê như kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy sẽ khó khăn hơn và kết quả có thể không chính xác Ngoài ra, việc sử dụng giá trị trung bình để miêu tả trung tâm của dữ liệu cũng có thể không thể hiện được tính chất thực sự của dữ liệu, vì phân phối của biến có thể không đối xứng Biến RISK được phân tích với 2 giá trị: 0 và 1 Giá trị 0 xuất hiện 232 lần trong tổng số 348 lần quan sát, chiếm tỷ lệ 66,67% Giá trị 1 xuất hiện 116 lần trong tổng số 348 lần quan sát, chiếm tỷ lệ 33,33% Lũy kế của giá trị 0 là 66,67%, và lũy kế của giá trị 1 là 100% được thể hiện ở bảng 4.2
Bảng 4.2 Thống kê mô tả biến nhị phân cú sốc trong nền kinh tế
RISK Tần suất Phần trăm Lũy kế
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Bảng 4.3 Kiểm định mối tương quan giữa các biến độc lập
CASH LDR LA DEP SIZE GDP INF RISK
Ghi chú: ** và * Tương quan có ý nghĩa tương ứng ở mức 0,01 và 0,05 (2 phía).
Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Bảng Kiểm định mối tương quan giữa các biến độc lập cho thấy sự tương quan khá phức tạp giữa các biến, một số biến có mối tương quan cao với nhau, trong khi một số khác thì không Nhìn chung các cặp biến đều ở mức tương quan thấp, không có cặp biến nào tương quan trên 0,8 vì vậy kết quả này có thể hữu ích để xác định mối quan hệ giữa các biến và tạo ra các mô hình phù hợp cho việc dự đoán các biến tương lai.
Bảng 4.4 Kiểm định đa cộng tuyến
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Phân tích đa cộng tuyến, VIF (variance inflation factor) được sử dụng để đánh giá mức độ tương quan giữa các biến độc lập Giá trị VIF càng cao, tương ứng với mức độ tương quan càng cao và biến đó càng có khả năng bị ảnh hưởng bởi các biến khác trong mô hình Trong bảng 3, giá trị VIF của tất cả các biến đều dưới ngưỡng 5, cho thấy không có biến nào bị tăng mức độ tương quan đáng kể bởi các biến khác trong mô hình VIF trung bình của mô hình là 2,52, thấp hơn ngưỡng 5, cho thấy không có vấn đề về đa cộng tuyến trong mô hình.
Tóm lại, mô hình không có vấn đề về đa cộng tuyến và các biến độc lập trong mô hình không quá tương quan với nhau.
Bảng 4.5 Kết quả lựa chọn mô hình
Kiểm định Hausman (FEM - REM)
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Sau khi thực hiện quá trình lựa chọn biến, tác giả đã tiến hành phân tích hồi quy bằng cách sử dụng ba mô hình, bao gồm OLS, FEM và REM Tác giả cũng đã thử nghiệm những điểm yếu của các mô hình này để đưa ra lựa chọn tốt nhất cho mô hình phù hợp nhất cho nghiên cứu Đầu tiên, tôi đã chọn trong số này ba mô hình và kết quả từ Bảng 4.5 cho thấy mô hình FEM là phù hợp nhất mô hình phù hợp vì thử nghiệm F cho kết quả lớn hơn 0,05 Mặt khác, kiểm định Hausman cho kết quả trong (Prob > chi 2 = 0,0000< 0,05) giữa các mô hình FEM và REM, cho thấy rằng FEM mô hình là phù hợp nhất.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định mô hình
Kiểm định Wooldridge về vấn đề tự tương quan
Kiểm định Modified Wald về vấn đề phương sai sai số thay đổi
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Ngoài ra, để kiểm tra lại một lần nữa xem mô hình REM có sai sót nào không, chúng tôi tiến hành thêm các kiểm định về tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy và nhận thấy mô hình FEM có phương sai sai số thay đổi và tự tương quan (xem Bảng 4.6) Do mô hình có hiện tượng thay đổi phương sai sai số nên mô hình GLS được lựa chọn để khắc phục vấn đề này Tuy nhiên, như đã thảo luận trong phần phương pháp luận, chúng tôi nhận thấy mô hình GMM khá phù hợp vì nó khắc phục được nhiều sai sót hơn Sau khi so sánh kết quả từ mô hình GLS và GMM, chúng tôi nhận thấy mô hình GMM cho kết quả tốt hơn nên chúng tôi sẽ sử dụng kết quả của mô hình GMM để phân tích.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Bảng 4.7 Kết quả các mô hình OLS, FEM, REM, GLS và GMM với biến ROA
OLS FEM REM GLS GMM
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Với mô hình đầu tiên là rủi ro thanh khoản ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động với biện đại diện là ROA, tác giả có kết quả 7/8 biến có ý nghĩa thống kê gồm CASH,
LDR,LA, DEP, GDP và RISK có mối quan hệ cùng chiều với ROA và chỉ co biến SIZE là có nghĩa thống kê nhưng nghịch chiều với ROA Ngoài ra, nghiên cứu này chưa đủ cơ sở để xác định mối quan hệ giữa biến INF và hiệu quả hoạt động (ROA) Có thể dễ dàng nhận thất tác động của GDP và LA là có sự ảnh hưởng đáng kể nhất Vì vậy, nếu quản lý ngân hàng quan tâm đến ROA thì cân nhắc chú ý đến 2 nhân tố này Ta có được công thức như sau:
ROA = 0,0689 + 1,127*L.ROA + 0,0147*CASH + 0,0265*LDR + 0,161*LA
Bảng 4.8 Kết quả các mô hình OLS, FEM, REM, GLS và GMM với thuộc ROE
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Tương tự với hồi quy thứ 2 để tìm ra mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động với biện đại diện là ROE, tác giả có kết quả 7/8 biến có ý nghĩa thống kê gồm CASH, LDR và DEP có mối quan hệ cùng chiều với ROE và biến LA,
SIZE, GDP và RISK là có nghĩa thống kê nhưng nghịch chiều với ROA Ngoài ra, nghiên cứu này chưa đủ cơ sở để xác định mối quan hệ giữa biến INF và hiệu quả hoạt động (ROE) Đồng thời kết của cũng cho tác giả thấy được sự ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến từ
LA và GDP tương tự như mô hình với biến ROA Do đó, cần có sự quan tâm nhiề hơn về 2 biến này khi xem xét mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động với sự đại diện là ROE Ta có được công thức như sau:
ROE = 1,265 – 0,226*L.ROE + 0,0760*CASH + 0,0152*LDR – 1,124*LA + 0,0601*DEP
Bảng 4.9 Kết quả các mô hình OLS, FEM, REM, GLS và GMM với biến NIM
OLS FEM REM GLS GMM
Ghi chú: Kết quả được tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata
Cuối cùng là hồi quy để xác định mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động với biện đại diện là NIM, tác giả có kết quả 8/8 biến có ý nghĩa thống kê gồm CASH, LDR, LA, DEP và GDP có mối quan hệ cùng chiều với NIM và biến SIZE và INF là có nghĩa thống kê nhưng nghịch chiều với NIM Tương tự như hai hồi quy trên, LA và GDP có sự ảnh hưởng rất đáng kể đến hiệu quả hoạt động Ta có được công thức như sau: NIM = - 0,0225 + 1,460*L.NIM + 0,0998*CASH + 0,0186*LDR + 0,175*LA
+ 0,0540*DEP – 0,00777*SIZE + 0,561*GDP – 0,117*INF + 0,0230*RISK
Từ kết quả hồi quy có thể thấy được trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, việc quản lý và sử dụng tiền mặt là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Kết quả hồi quy trên dựa trên dữ liệu thực tế của Ngân hàng Việt Nam chỉ ra khi CASH tăng 1 đơn vị, ROA của ngân hàng tăng 0.0147 ở mức độ ý nghĩa 0.1, ROE tăng 0.0760 ở mức ý nghĩa 0.01, NIM tăng 0.0998 ở mức ý nghĩa 0.01 Kết quả phân tích cho thấy sự thay đổi ở CASH sẽ ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Từ đó có thể thấy được tỷ lệ nắm giữ tiền mặt cao đối với một ngân hàng có thể cho thấy ngân hàng đó đang quản lý tài sản và rủi ro với mức độ cẩn thận cao hơn Nó có thể giúp đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của khách hàng, đặc biệt là trong các trường hợp cần phải thanh toán ngay lập tức Giúp ngân hàng tạo được uy tín hơn dễ thu hút được nguồn tiền nhàn rỗi trong xã hội và thông qua đó chuyển sang các khoản vay và đầu tư để đem đến lợi nhuận cho ngân hàng Ngoài ra, nó cũng giúp giảm rủi ro và đảm bảo tính ổn định trong hoạt động của ngân hàng Kết quả nghiên cứu này nhận được sự ủng hộ từ các nghiên cứu như Ali Sulieman Alshatti (2015), Arif và Anees (2012), Dezfouli và cộng sự (2014) và Mustafa (2019).
Ngoài ra, từ kết quả của bảng 4.7, 4.8 và 4.9, LDR có mối tương quan thuận với hiệu quả hoạt động, cụ thể khi LDR tăng 1 đơn vị, ROA của ngân hàng tăng 0,0265, ROE tăng0,0152 và NIM tăng 0,0186 Điều này cho thấy rằng, trong trường hợp của ngân hàng Việt
Nam, việc tăng tỷ lệ tiền gửi cho vay có thể dẫn đến tăng trưởng và hiệu quả tài chính của ngân hàng Tỷ lệ cấp tín dụng/ nguồn vốn huy động cao có thể giúp ngân hàng tăng hiệu quả hoạt động vì nó cho phép ngân hàng có thể sử dụng vốn của khách hàng để cấp cho những khoản vay, tăng doanh số và thu nhập từ lãi suất Nếu ngân hàng có thể cấp tín dụng nhiều hơn so với số tiền mà nó huy động được từ khách hàng, thì nó sẽ có thể tăng doanh số và tăng lợi nhuận Kết quả nghiên cứu ngược với những nghiên cứu trước có thể xuất phát từ đặc điểm của Ngân hàng tại Việt Nam.
Với biến độc lập LA đại diện cho tính thanh khoản của Ngân hàng thì khi tổng nợ/tài sản của ngân hàng đồng biến với ROA và NIM nhưng lại nghịch biến với ROE ở mức ý nghĩa 1% Cụ thể là tăng 1 đơn vị thì ROA tăng 0,161, tức là tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản của ngân hàng cũng tăng theo Tuy nhiên, ROE giảm 1,124, tức là tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng giảm Mối quan hệ thuận chiều được tìm thấy trong các nghiên cứu như Almekhlafi và cộng sự (2016), Ali Sulieman Alshatti (2015)và Trầm Thị Xuân Hương, Trần Thị Thanh Nga (2018) Điều này có thể được giải thích bởi sự tăng trưởng nợ/tài sản không đồng đều so với vốn chủ sở hữu của ngân hàng NIM tăng 0,175, tức là tỷ suất lợi nhuận ròng trên tài sản của ngân hàng cũng tăng theo Việc nợ trên tài sản càng cao sẽ tăng lượng tiền lãi phải trả hàng tháng của ngân hàng, do đó, nếu khách hàng không trả nợ đúng hạn hoặc mặt hàng đóng băng, ngân hàng sẽ gặp rủi ro về nợ xấu và giảm lợi nhuận Đồng thời, nợ trên tài sản càng cao cũng cho thấy ngân hàng đang có quá nhiều khoản nợ không đảm bảo bằng tài sản có giá trị Trong trường hợp khách hàng không thể trả nợ, ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc thu hồi tiền và có thể phải chịu thiệt hại tài chính Do đó, mặc dù nợ trên tài sản có thể giúp ngân hàng tăng doanh số và lợi nhuận, nhưng cũng có thể làm giảm hiệu quả hoạt động nếu không được quản lý cẩn thận. Đối với ngân hàng, DEP là biến độc lập đại diện cho tiền gửi của khách hàng có nghĩa thống kê ở mức 1% Khi DEP tăng 1 đơn vị, ROA của ngân hàng tăng 0,0296, ROE tăng 0,0601 và NIM tăng 0,0540 Arif và Anees (2012), Dezfouli và cộng sự (2014) và Tăng Mỹ Sang (2020) cũng cho kết quả đồng biến với hiệu quả hoạt động Điều này có thể được giải thích bởi việc tiền gửi của khách hàng được sử dụng để cho vay, tạo ra lợi nhuận của ngân hàng Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) càng cao giúp ngân hàng có nhiều lợi nhuận vì có những nguyên nhân sau: (1)Tiền gửi của khách hàng là một nguồn vốn rẻ và ổn định cho ngân hàng Ngân hàng có thể sử dụng tiền gửi này để cấp tín dụng hoặc đầu tư với lợi suất cao hơn, giúp tăng doanh thu và lợi nhuận của ngân hàng (2) Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản càng cao càng cho thấy ngân hàng có sức mạnh và uy tín với khách hàng Điều này có thể giúp thu hút thêm khách hàng và tiền gửi mới, đồng thời giúp giảm rủi ro cho ngân hàng trong việc huy động vốn (3) tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản cao cũng giúp ngân hàng duy trì mức dư nợ an toàn và tăng khả năng thanh khoản Điều này giúp ngân hàng có thể đáp ứng nhu cầu về tài chính của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả, giảm rủi ro trong hoạt động cho vay và đầu tư của ngân hàng Tóm lại, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản càng cao giúp ngân hàng có thể tăng lợi nhuận, thu hút thêm khách hàng và tăng sức mạnh, cùng với đó là giảm rủi ro và đảm bảo tính thanh khoản trong hoạt động kinh doanh.
Kết quả hồi quy cho thấy rằng tăng trưởng quá nhanh về quy mô tài sản (SIZE) đã thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng dựa vào kết quả nghiên cứu của tác giả. Khi SIZE tăng/giảm 1 đơn vị, ROA giảm/tăng 0,00870 và ROE giảm/tăng 0,00522 Thể hiện khi tăng quy mô tài sản sẽ dẫn đến sự giảm lợi nhuận trên tài sản và vốn chủ sở hữu của ngân hàng Kết quả này không được ủng hộ bởi các nghiên cứu trước đây nhưng vấn đề “ too big to fail” vẫn tồn tại nhiều tranh cải Tuy nhiên, phải lưu ý rằng kết quả phân tích này chỉ là quan hệ tương quan thống kê và không phải là mối quan hệ nhân quả Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng khi quy mô tài sản càng lớn, một số nguyên nhân chính có thể kể đến như sau:
Chi phí vận hành tăng cao: Khi quy mô tài sản tăng lên, ngân hàng sẽ phải tăng cường đầu tư vào các hệ thống và công nghệ, thuê nhân viên và mở rộng mạng lưới chi nhánh để phục vụ khách hàng Tất cả những yếu tố này đều làm tăng chi phí vận hành của ngân hàng, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động.
Quản lý rủi ro khó khăn: Khi quy mô tài sản tăng lên, ngân hàng sẽ có nhiều khoản vay và đầu tư hơn, dẫn đến rủi ro tài chính tăng cao Do đó, ngân hàng sẽ phải tăng cường quản lý rủi ro và đầu tư vào các hệ thống phòng ngừa rủi ro, điều này cũng làm tăng chi phí vận hành.
Khó khăn trong việc tìm kiếm cơ hội đầu tư mới: Khi quy mô tài sản càng lớn, ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc tìm kiếm cơ hội đầu tư mới để tăng trưởng do lượng tiền có sẵn trong tài khoản càng lớn Điều này dẫn đến sự giảm tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản và vốn chủ sở hữu.
