BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO NGÂNHÀNGNHÀNƢỚCVIỆTNAM TRƢỜNGĐẠIHỌCNGÂNHÀNGTP HỒCHÍMINH NGUYỄNHOÀNG HÂN CÁCYẾUTỐẢNHHƢỞNGĐẾNRỦIROTHANHKHOẢNCỦANG ÂNHÀNGTHƢƠNGMẠINIÊMYẾTTRÊN THỊTRƢỜNGCHỨNGKHOÁNVIỆTNAM KHOÁ LUẬNTỐTNGHI[.]
LÝDOCHỌNĐỀTÀI
Rủi ro thanh khoản là rủi ro nguy hiểm nhất trong các rủi ro của ngân hàng,nó không chỉ đe dọa sự an toàn của bản thân từng ngân hàng thương mại, mà cònliên quan đến sự an toàn của cả hệ thống ngân hàng (Eichberger và Summer, 2005).Ở Việt Nam trong quá khứ, đã xảy ra một số trường hợp ngân hàng bị rủi ro thanhkhoảngâyảnhhưởngnghiêmtrọngđếnhệthốngngânhàng(ĐặngVănDân,2015).Tình trạng căng thẳng thanh khoản tiêu biểu là NHTMCP Á Châu năm 2003, 2012hay NHTMCP Phương Nam năm
2005, biến động trên thị trường nửa cuối 2010cho đến nay đã cho thấy tầm quan trọng của quản lý rủi ro thanh khoản trong cácngânhàngthương mại(ĐặngMai Trâm,2018).
Hơn hai thập kỷ qua, kể từ khi hệ thống ngân hàng Việt Nam thực hiện quátrìnhcảicáchcácngânhàngthươngmạiđãcóbướcpháttriển,sựpháttriểncủanềnkinh tế cũng nhờ một phần đóng góp không kém phần quan trọng của thị trường tàichính Nền kinh tế mở ra nhiều cơ hội cho các ngân hàng thương mại, nhưng để đạtđược kết quả ấy phải chấp nhận nhiều rủi ro, nhiều ngân hàng phải đối mặt với tìnhtrạng căng thẳng thanh khoản khi mà sự cạnh tranh về thu hút nguồn tiền gửi huyđộngbắtbuộccácngânhàngphảitìmkiếmcácnguồntàitrợkhác.
Thêm vào đó, rủi ro thanh khoản còn là một trong những rủi ro đặc thù củahoạt động kinh doanh ngân hàng, bên cạnh những loại rủi ro khác nhƣ rủi ro tíndụng, rủi ro lãi suất, rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động R ủ i r o t h a n h k h o ả n c h ị u tác động của nhiều yếu tố, bao gồm cả yếu tố bên trong và yếu tố bên ngoài ngânhàng.
Do vậy, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại cácNgânhàngthương mạiViệtNamlàrấtcầnthiết,gópphầnnângcaokhảnăngthanhkhoản của các ngân hàng nói riêng và đảm bảo sự vững mạnh của hệ thống ngânhàngViệtNamnóichung.
Xuất phát từ tính cấpt h i ế t đ ó t á c g i ả đ ã l ự a c h ọ n đ ề t à i :
“Các yếu tố tácđộng đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng TMCP niêm yết trên thịtrường chứng khoán Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu, nhằm tìm hiểu những yếutốtácđộngchínhđếnrủirothanhkhoảncủacácngânhàngthươngmạiViệtNam.
MỤCTIÊUCỦA ĐỀTÀI
Mụctiêutổngquát
Xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đếnrủiro thanh khoảncủacácNHTMCPniêmyếttrênTTCK ViệtNam giaiđoạn2011–2021từđóđƣaracáckhuyếnnghịnhằmhạnchếrủirothanhkhoản.
Mụctiêucụ thể
Thứ hai:Xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến rủi rothanh khoản của các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2011 – 2021
CÂUHỎI NGHIÊNCỨU
Thứhai: Mứcđộtác đ ộ n g củacácy ế u tốđếnrủiro thanhkhoảncủ a các N HTMCPniêm yếttrênTTCKViệtNamgiaiđoạn2012 –2021nhƣ thếnào?
ĐỐITƢỢNGVÀPHẠMVINGHIÊNCỨU
Đối tƣợng nghiên cứu của đề tài:Các yếu tố tác động đến rủi ro thanhkhoảncủacácNHTMCPniêmyếttrênTTCKViệtNam.
K V i ệ t Nam Lý do tác giả lựa chọn số NHTMCP niêm yết này vì các ngân hàng này có sốliệutrênBCTCđầyđủquacácnămthuậnlợitrongviệcthuthập dữ liệuthứ cấp.
Thời gian thu thập dữ liệu:Từ năm 2011 đến 2021 Tác giả lựa chọn khoảnthời gian này là vì giai đoạn sau khủng hoảng kinh tế thế giới, nền kinh tế các quốcgia, trong đó có Việt Nam đang bắt đầu khôi phục lại do đó các điều kiện và bốicảnh kinh tế vĩ mô sau khủng hoảng sẽ có tác động nhất định đến rủi ro thanh khoảncủa NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam Ngoài ra trong giai đoạn này cókhủng hoảng tài chính 2018 và đại dịch Covid 19 trong
PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU
Tác giả sử dụng phương pháp phân tích, đánh giá dựa vào tài liệu và cácnghiêncứutrướcvềrủirothanhkhoảnnhằmđềxuấtmôhìnhnghiêncứucácyếutố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP niêm yết trên TTCK ViệtNam.
Bên cạnh đó nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lƣợngphân tích hồi quy đa biến trên cơ sở dữ liệu bảng cân bằng để đánh giá mức độ ảnhhưởng của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đến rủi ro thanh khoản của cácNHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam Để phân tích dữ liệu bảng, khóa luận sửdụngbaphươngphápướclượngkhácnhaubaogồm:môhìnhbìnhphươngbénhấtPooledOLS, mô hình tác động cố định FEM (Fix Effects Model) và mô hình tácđộng ngẫu nhiên REM (RandomEffects Model) Tiếp đến để đảm bảo sự phù hợpcủa mô hình với dữ liệu nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành thực hiện một số kiểm địnhBreusch-Pagan Lagrangrian để lựa chọn giữaPooled OLS và REM, kiểm địnhHausmanđểlựa chọngiữaREMvàFEM.
Sau cùng, tác giả tiến hành kiểm định các giả định trong phân tích mô hìnhhồi quy bao gồm: hiện tượng đa cộng tuyến; hiện tượng phương sai sai số thay đổi;hiện tượng tự tương quan; phần dư có phân phối chuẩn để khẳng định các kết quảhồiquylàhiệuquảvàđángtincậy.
ĐÓNGGÓPCỦANGHIÊNCỨU
Nghiên cứu góp phần xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoảncủa các NHTM Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liênquan, tác giả kế thừa và điều chỉnh mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tốnội tại và các yếu tố vĩ mô đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP niêm yết trênTTCK Việt Nam Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm giúp cácNHTMCP niêmyết trên TTCK Việt Nam cóthể lựa chọn cácg i ả i p h á p t h í c h h ợ p để tác động đến các yếu tố ảnh hưởng nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản, đảm bảo sựantoàn thanhkhoảnvàhiệuquảtrongquátrìnhhoạtđộngcủacácngânhàng.
KẾTCẤUKHÓA LUẬN
Trong chương này, tác giả sẽ tiến hành giới thiệu nêu tính cấp thiết của đềtài; đặt ra mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu và xác định phương pháp nghiêncứu;đồngthờixácđịnhđƣợcýnghĩacủađềtài mìnhthựchiện.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về rủi ro thanh khoản và các yếu tố liên quanđếnrủirothanhkhoản
Trong chương này, tác giả sẽ tiến hành tổng hợp các lý thuyết liên quan đếnrủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại, các khái niệm liên quan đến tác độngđến rủi ro thanh khoản Đồng thời, tác giả khảo lược các công trình nghiên cứutrongvàngoàinướcđểđưara môhìnhnghiên cứuđềxuất.
Trongchươngnày,tácgiảsẽtrìnhbàyquytrìnhnghiêncứutrongviệclấysốliệu, xử lý số liệu và các hệ số kết quả nào đƣợc trình bày để thể hiện ý nghĩa củakếtquảnghiêncứu.
Trongchươngnày,tácgiảsẽtrìnhbàykếtquảtừsốliệuđượcthuthậpthôngqua STATA, từ đó tác giả sẽ thảo luận các kết quả nghiên cứu thông qua các môhình hồi quy, đồng thời kiểm định các khuyết tật mô hình và đƣa ra kết luận với cácgiảthuyếtnghiêncứu.
Trong chương này, tác giả sẽ kết luận tổng hợp lại vấn đề và kết quản nghiêncứu Từ đó, tác giả dựa vào kết quả đó đƣa ra các hàm ý chính sách và các khuyếnnghịchocáctổchứcliênquan.
Trong chương 1, đã tiến hành giới thiệu nêu tính cấp thiết của đề tài; đặt ramụct i ê u n g h i ê n c ứ u , c â u h ỏ i n g h i ê n c ứ u v à x á c đ ị n h p h ƣ ơ n g p h á p n g h i ê n c ứ u ; đồngthờixácđịnhđƣợcýnghĩacủađềtài mìnhthựchiện.Đồngthờitrongchươngnày đã đưa ra được bố cục dự kiến của khóa luận để tạo cơ sở trình bày cho nhữngchươngtiếptheo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO THANH KHOẢN VÀ CÁC YẾU
TỔNGQUANVỀTHANHKHOẢNTẠINGÂNHÀNGTHƯƠNGMẠI6 1 Kháiniệmthanhkhoản
Cungvàcầuthanh khoản
Theo Đàng Quang Vắng (2018) thanh khoản đƣợc chia thành hai nhóm chínhđólàcungvàcầuthanhkhoản:
Cung thanh khoản:là nguồn cung cấp thanh khoản cho ngân hàng, bao gồmcáckhoảnvốnlàmtăngkhảnăngchitrảcủangânhànggồm:
Là nguồn cung thanh khoản chủ yếu của ngân hàng Để tăng cung thanh khoản,ngân hàng có thể thực hiện các biện pháp nhƣ: điều chỉnh lãi suất huy động, tạo cácdịch vụ hấp dẫn khác (như chương trình khuyến mại, thưởng), phong cách phục vụchuyênnghiệp,uytíncủa ngân hàng.
Là khoản tín dụng đƣợc thanh toán đầy đủ nguyên gốc sau khi sử dụng để ngânhàng bảo toàn nguồn vốn Nếu mọi khoản tín dụng đều đƣợc thanh toán đúng hạn thìkhông những đảm bảo hiệu quả hoạt động kinh doanh mà còn là nguồn cung thanhkhoảnchínhchongânhàng.
Là các khoản thu từ việc cung cấp dịch vục h o k h á c h h à n g n h ƣ t h u p h í b ả o lãnh,phímởL/C,phíchuyểntiền,…
Ngân hàng có thể phát hành cổ phiếu ra thị trường để tăng nguồn cung thanhkhoản.Tuynhiên,nguồnthutừpháthànhcổphiếuthườngđượcsửdụngcho mụctiêuphát triển mở rộng quy mô, thị phần hay cơ cấu lại vốn chủ sở hữu là chủ yếu, ít khi sửdụngchomụctiêuthanhkhoảncủangânhàng.
Cáckhoảnvaytừthịtrườngtiềntệ: Đểtăngnguồncungthanhkhoản,ngânhàngcóthểvaytrênthịtrườngtiềntệtừcác NHTM khác hoặc NHTW, nhất là trong thời kỳ khủng hoảng thanh khoản thì vaytừthịtrườngliênngânhàngcàngđóngvaitrò quantrọngđểgiảiquyếtkhókhănthanhkhoảntrongthờigiannhanhnhất.
Cầu thanh khoản:Cầu về thanh khoản phản ánh nhu cầu rút tiền khỏi ngânhàngởnhữngthờiđiểmkhác nhau.Nhucầu nàyphụthuộcvàocácnhântốsau:
Khách hàng có thể có nhu cầu rút tiền thường xuyên và tức thời, bao gồm cáckhoản tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi thanh toán, tiền gửi có kỳ hạn đến hạn và cáckhoảntiềnmàkháchhàngcóthểrúttrướchạn.Đánglưuýlàtiềngửikhôngkỳhạnvàtiền gửi thanh toán, ngân hàng luôn phải đảm bảo khoản dự trữ để đáp ứng nhu cầuthanhtoántừ tàikhoảnnày
Cấptíndụngchokháchhàng: Đây là nghiệp vụ chính của ngân hàng khi sử dụng vốn huy động để cho kháchhàng vay Nhu cầu vay tiền từ khách hàng có tác động mạnh đến cầu thanh khoản củangân hàng và nhu cầu này chịu ảnh hưởng bởi các nhu cầu đầu tư của khách hàng, lãisuấtchovay, cácquyđịnhvềđiều kiệnđƣợcvayvốn,…
Hoàntrảcáckhoảnkinhtế: Đây là khoản mà ngân hàng phải hoàn trả cho các khoản đi vay từ các tổ chứckinhtế,cánhân,TCTDkháchoặcNHNN.
Là các khoản chi phí hoạt động của ngân hàng như chi tiền lương, tiền thưởng,cácchiphídịchvụ muangoàinhưchiphíđiện,nước,quảngcáo,…
Là các khoản chi phí trả lãi huy động, trả lãi phát hành giấy tờ có giá mà ngânhàngđãhuyđộngtrướcđây.
Các khoản chi để mua cổ phiếu quỹ, cổ phiếu mà ngân hàng đã phát hành trướcđây nhằm mục đích kích cầu để tăng giá cổ phiếu, tăng thu nhập trên mỗi cổ phiếu(EPS)hoặcđểthưởng chonhânviên,…
Thanh khoản có 3 trạng thái chính đó là cân bằng, thặng du và thâm hụt(NguyễnVănTiến,2015).
Trạngtháithanhkhoản=Cungthanh khoản–Cầu thanhkhoản
Thặng dƣ thanh khoản:Khi cung thanh khoản vƣợt quá cầu thanh khoản,ngân hàng đang ở trạng thái thặng dƣ thanh khoản Nhà quản trị ngân hàng phải cânnhắcđầutƣsốvốnthặngdƣnàyvào đâuđể manglạihiệuquả.
Thâm hụt thanh khoản:Khi cầu thanh khoản lớn hơn cung thanh khoản, ngânhàng phải đối mặt với tình trạng thâm hụt thanh khoản Nhà quản trị phải xem xét,quyếtđịnh nguồn tàitrợthanhkhoảnlấytừđâu,baogiờthìcóvàchiphíbaonhiêu.
Cân bằng thanh khoản:Khi cung thanh khoản cân bằng với cầu thanh khoản,tình trạng này đƣợc gọi là cân bằng thanh khoản Tuy nhiên, đây là tình trạng rất khóxảyratrênthực tế.
Tóm lại, bản chất của thanh khoản trong ngân hàng nhƣ sau:Rất hiếm khitạimột thời điểm tổngcầu thanhkhoảnbằng tổng cung thanh khoản Vì vậy,n g â n hàngphảithườngxuyênđốiphóvớithặngdưthanhkhoảnhoặcthâmhụtthanhkhoản.Giữa thanh khoản và khả năng sinh lời có sự đánh đổi vì nếu thặng dƣ thanh khoản thìkhảnăngsinhlờilạithấptuynhiênthâmhụtthanhkhoảnlạicóthểxảyranhữngrủirokh ônglườngtrướcđượcchongânhàngvàcóthểảnhhưởngđếnlợinhuậncủangânhàng Một ngân hàng được xem có tình trạng thanh khoản tốt nếu có khả năng tiếp cậncácnguồnthanhkhoản đầyđủ,tứcthời,mứcchiphíhợplýtại thờiđiểmcónhucầu.
TỔNGQUANVỀRỦIROTHANHKHOẢN
Rủirothanhkhoản
Rủi ro thanh khoản (Liquidity Risk) là rủi ro khi ngân hàng không có khả năngcung ứng đầy đủ lƣợng tiền mặt cho nhu cầu thanh khoản tức thời; hoặc cung ứng đủthanh khoản nhƣng với chi phí cao hoặc quá cao Nói cách khác, đây là loại rủi ro xuấthiện trong trường hợp ngân hàng thiếu khả năng chi trả, do không chuyển đổi kịp thờicác loại tài sản ra tiền mặt, hoặc không thể vay mƣợn để đáp ứng yêu cầu của các hợpđồng thanh toán Cụ thể hơn, thì rủi ro thanh khoản là trạng thái thiếu hụt thanh khoảnkhátrầmtrọngdẫnđếnngânhàngmấtkhảnăngchitrảcáckhoảnnợđếnhạn.
Nguyênnhângâyrủirothanhkhoản
Nhiều nghiên cứu đã tương đối thống nhất khi chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản cóthể đến từ bên tài sản nợ hoặc tài sản có, hoặc từ hoạt động ngoại bảng của bảng cânđối tài sản của NHTM (Valla và Escorbiac, 2006) Bên cạnhđ ó , t h e o N g u y ễ n V ă n Tiến(2015)xuấtpháttừ bêntrongvàbênngoàingânhàng:
Thiếu ngân quỹ để đáp ứng các nhu cầu chi trả của ngân hàng:Nguyênnhân này xuất phát từ cả hai phía nguồn vốn và tài sản của ngân hàng Về phía nguồnvốn của ngân hàng thể hiện việc không đủ tiền mặt để đáp ứng các nhu cầu chi trả chonhữngngườigửitiềnhoặcthanhtoánchocáckhoảnnợngắnhạnmàngânhàng đãvay dẫn đến rủi ro thanh khoản Về phí tài sản của ngân hàng thể hiện việc thiếu ngânquỹ để đáp ứng nhu cầu giải ngân cho các khoản tín dụng đã cam kết Khi khách hàngmuốn rút vốn theo nhu cầu và lịch đã thỏa thuận trước đó làm phát sinh nhu cầu thanhkhoản Khi đó, ngân hàng phải sử dụng tiền mặt dự trữ, vay nợ bổ sung hoặc bán cáctàisảnđểđápứngnhucầuthanhkhoảncủakháchhàng(TrươngQuangThông,2010).
Sử dụng vốn ngắn hạn để đầu tƣ dài hạn:Ngân hàng sử dụng các khoản tiềngửi ngắn hạn huy động đƣợc từ nhiều nguồn khác nhau để tài trợ cho việc đầu tƣ hoặccho vay trung dài hạn Chính vì vậy đã xảy ra tình trạng mất cân xứng giữa thời gianđáo hạn của các khoản đầu tƣ, cho vay và ngày đáo hạn của các nguồn vốn huy động,màthườnggặpnhấtlàdòngtiềnthuhồitừcáctàisảnđầutưnhỏhơndòngtiềnphải chi ra để thanh toán các khoản lãi của tiền gửi khi đến hạn cũng nhƣ nhu cầu rút tiềngửicủakháchhàng(Trương Quang Thông, 2010).
Sự thay đổi của lãi suất thị trường:Các khách hàng gửi tiền và vay vốn ngânhàng rất nhạy cảm với sự thay đổi của lãi suất thị trường Khi lãi suất thị trường tăng,những khách hàng gửi tiền có xu hướng rút tiền từ ngân hàng để đầu tư vào nhữngkênhcótỷsuấtsinhlợicaohơn;đồngthờikháchhàngđivaysẽtìmđếncáctổchứ ctín dụng có lãi suất cho vay thấp hơn và ngược lại Có thể thấy, sự thay đổi lãi suất thịtrường tác động đến cả khách hàng gửi tiền và vay vốn, dẫn đến việc ảnh hưởng đếnthanh khoản của các ngân hàng Hơn nữa, những xu hướng về sự thay đổi lãi suất cònảnh hưởng đến giá trị thị trường của các tài sản mà ngân hàng có thể đem bán để tăngnguồn cung thanh khoản và trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí vay mượn trên thị trườngtiềntệ(TrươngQuangThông,2010).
Chiếnlƣợcquảntrịrủirothanhkhoảnkhôngphùhợp:Ngânhàngcóchiếnlƣợc và phương pháp quản trị thanh khoản không phù hợp và kém hiệu quả như cácchứng khoán mà ngân hàng đang sở hữu có tính thanh khoản thấp, dự trữ của ngânhàng không đủ nhu cầu chi trả trong danh mục tài sản của mình, ngân hàng có phầnđầu tƣ vào cổ phiếu và trái phiếu, trong đó quan trọng nhất là trái phiếu chính phủ, tínphiếu kho bạc Trái phiếu chính phủ, tín phiếu kho bạc mặc dù lãi suất không hấp dẫnnhƣng nó lại là một nguồn cực kỳ quan trọng cho ngân hàng để nhận chiết khấu từNHNN một khi thanh khoản có vấn đề Các ngân hàng nhỏ với tiềm lực tài chính yếukèm thì khó có thể cạnh tranh với các ngân hàng lớn hơn trong việc đấu thầu các loạitài sản trên Vì vậy các ngân hàng thường lựa chọn những danh mục rủi ro cao với tỷsuất sinh lợi cao để đầu tƣ, khi rủi ro xảy ra ngân hàng không thể thu hồi các khoản nợtrong ngắn hạn dẫn đến việc thiếu thanh khoản và tạo nên rủi ro thanh khoản (TrươngQuangThông,2010).
Khi nền kinh tế xảy ra các biến động lớn hoặc có những đồn đoán tiêu cực vềtình hình chính trị, xã hội hay những tin tức xấu xuất phát từ nội bộ các ngân hàng sẽxảy ra hiệu ứng rút tiền dây chuyền một cách ồ ạt từ phía khách hàng gửi tiền Khi đó,các ngân hàng không thể đáp ứng kịpthời nhu cầu về tiềnmặt dễđẫn đếnmấtk h ả năngthanhkhoảnvàđốimặtvớinguycơphásản.Đâylànguyênnhânquantrọng đến từ bên ngoài khiến các ngân hàng khó có thể dung công cụ thị trường để điều tiết hiệuquảtìnhtrạngthanhkhoản.
Chu kỳ kinh doanh của các khách hành doanh nghiệp cũng là một nguyên nhânquan trọng gây nên rủi ro thanh khoản cho các NHTM Tùy vào từng ngành nghề khácnhau, các doanh nghiệp sẽ có những thời gian cao điểm trong năm cần nhu cầu về vốnlớn hơn để phục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh của mình hoặc quyết toán công nợcho những doanh nghiệp khác, chi trả lương thưởng cho cán bộ nhân viên, thực hiệncam kết giải ngân cho các đối tác, giải quyết hàng tồn kho, nhập khẩu hàng hóa… tạonên một chu kỳ căng thẳng về nguồn vốn giữa ngân hàng và khách hàng vào nhữngtháng cuối năm hoặc những giai doạn cao điểm khi vào thời vụ của từng ngành nghềkhácnhau(NguyễnVănTiến,2015).
Chính phủ thực hiện việc điều tiết kinh tế vĩ mô thông qua Ngân hàng nhà nướcbằng các công cụ như tỷ lệ dự trữ bắt buộc, các loại lãi suất như lãi suất cơ bản, lãisuất tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu, lãi suất thị trường mở… Tuy nhiên nếu các chínhsách kinh tế vĩ mô thay đổi quá nhanh chóng sẽ dẫn đến nguy cơ khủng khoảng thanhkhoản cho các NHTM Mặt khác, chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa nếu khôngđƣợc phối hợp chặt chẽ và hợp lý sẽ làm giảm hiệu quả điều hành chính sách, đồngthời gây ra những áp lực về thanh khoản cho hệ thống NHTM (Nguyễn Văn Tiến,2015).
Cácphươngphápđolườngrủirothanhkhoản
Đểđolườngrủi ro thanh khoản ngân hàng, có thể dùng những phươngphápkhác nhau để lượng hóa rủi ro thanh khoản của ngân hàng (Trương Quang Thông,2010).Trongphạmvinghiêncứu,đềtàitrìnhbàymộtsốphươngphápđểđolườngrủirotha nhkhoảntạicácngânhàngnhƣsau:
Phương pháp này sử dụng những chỉ số thanh khoản được tính trên các khoảnmục của bảng cân đối kế toán để phản mức độ thanh khoản của ngân hàng Một sốnghiêncứutập trungvàocáctỷsốthanhkhoản màđặcbiệtlà4tỷlệthanhkhoảnsau:
L1 cung cấp thông tin chung về khả năng thanh khoản của ngân hàng, phản ánhtổng tài sản ngân hàng đƣợc cấu thành bởi bao nhiêu phần trăm từ tài sản thanh khoản.Tỷ trọng này càng cao thì khả năng thanh khoản của ngân hàng càng cao nhƣng cũngđồng nghĩa với việc ngân hàng đang nắm quá nhiều tài sản dưới hình thức dự trữkhôngsinhlợi.
(Tiengưi+vonhuy ®ng đ®ng ngǎnhạn) (2.2) L2 phản ánh khả năng thanh toán của ngân hàng khi gặp trường hợp các khoảntiền gửi của khách hàng và có nhu cầu tất toán tiền gửi không báo trước Tỷ số này caothểhiệnkhảnăngđápứngnhucầurúttiềnđộtngộttừk h á c h hàngcủangânhàng tốt.
L3= Khoǎ̌n Tongtàisǎ̌n cho vǎy (2.3) L3 cung cấp thông tin về tỷ trọng các khoản cho vay trong tổng tài sản của ngânhàng Do đó, tỷ số này càng cao thì rủi ro thanh khoản càng cao, nguyên nhân là dongân hàng tập trung tiền huy động đƣợc vào hoạt động cho vay, nếu tiền cho vaykhông thu hồi lại đƣợc thì ngân hàng sẽ gặp rủi ro do không có nguồn để tất toán tiềngửiđếnhạnchokháchhàng.
L4= (Tien gưi+ Nguonvonngǎn hạn) Khoǎ̌n chovǎy (2.4)
L4 đo lường khả năng đáp ứng nhu cầu thanh khoản các khoản cho vay của cáctài sản của ngân hàng, đặc biệt là các tài sản có tính thanh khoản cao nhƣ tiền gửi vànguồnv ố n n g ắ n h ạ n D o đ ó , t ỷ s ố n à y c à n g c a o t h ì r ủ i r o t h a n h k h o ả n c à n g c a o , nguyênnhânlàdongânhàng tậptrungtiềnhuyđộngđƣợcvàohoạtđộngchovay,nếutiền cho vay không thu hồi lại đƣợc thì ngân hàng sẽ gặp rủi ro do không có nguồn đểtất toán tiền gửi đến hạn cho khách hàng và thanh toán các khoản nợ đến hạn của ngânhàng.
2.2.3.2 Khehởtài trợ(Khe hởthanhkhoản–FGAP)
Theo Vodová (2013), khe hở tài trợ là chênh lệch giữa tài sản và nguồn vốn đốivới cả thời điểm hiện tại và tương lai Còn các hệ số thanh khoản là các hệ số khácnhauđượctínhtoántừbảngcânđốikếtoánngânhàng,thườngđượcsửdụngđểdự đoán xu hướng diễn biến của thanh khoản Hầu hết các mô hình nghiên cứu trước đâyđều sử dụng cách tiếp cận rủi ro thanh khoản thông qua các tỷ số đo lường thanhkhoản Tuy nhiên, Poorman và Blake (2005) cho rằng nếu nhƣ chỉ sử dụng các tỷ sốthanh khoản để đo lườngrủirothanhkhoảnl à k h ô n g đ ủ v à đ ó k h ô n g p h ả i l à g i ả i pháp để xử lý vấn đề rủi ro thanh khoản trong hoạt động ngân hàng. Khe hở tài trợ(FGAP) thể hiện dấu hiệu cảnh báo về rủi ro thanh khoản trong tương lai của ngânhàng Khi ngân hàng có tỷ lệ dƣ nợ tín dụng trên tổng tài sản càng lớn thì khi đó ngânhàng sẽ giảm dự trữ thanh khoản dẫn đến rủi ro thanh khoản tăng lên Hơn nữa khingân hàngmở rộng tín dụng sẽgia tăngrủiro tín dụng kéo theorủiro thanhk h o ả n tăngt h e o K h i ngâ nh à n g cók he h ở tà it rợ c à n g l ớn, k h i đ ó s ẽ b u ộ c n gân hà ng sẽ giảm tiền mặt dựtrữvà giảm các tài sản thanh khoản hoặc đi vay bổsung trên thịtrườngtiềntệ,dẫnđến rủirothanhkhoảncủangânhàngsẽtăngcaovàngượclại. Đồng thời nhóm tác giả Chung và cộng sự (2009) cũng đã chỉ ra điểm mạnh củaviệc sử dụngkhehở tài trợ để đo lường rủi ro thanh khoản so với hệ số thanh khoản,đó là các hệ số thanh khoản đƣợc tính toán từ bảng cân đối kế toán ngân hàng nênthường được sử dụng để dự đoán xu hướng diễn biến của thanh khoản trong khi khehở tài trợ đƣợc tính bằng chênh lệch giữa tài sản và nguồn vốn đối với cả thời điểmhiện tại và tương lai nên tác giả đã đề xuất việc sử dụng khe hở tài trợ để đo lường rủiro thanh khoản Nếu tỷ số này càng lớn thì rủi ro thanh khoản càng cao tại các NHTM.Bên cạnh đó, việc sử dụng khe hở tài trợ để đo lường rủi ro thanhkhoảnc ũ n g đ ư ợ c sựủnghộ và sử dụng trong các nghiên cứu củaGatev và Strahan (2006), Sauders vàCorrnett
(2007), Arif và Anees (2012) Tại Việt Nam, các nghiên cứu của các tác giảnhƣ Trương Quang Thông (2013), Đặng Văn Dân (2015) đã kế thừa từ những nghiêncứu trước đã đề xuất sử dụng khe hở tài trợ để đo lường rủi ro thanh khoản, trongnghiên cứu trên khe hở tài trợ đƣợc đo bằng chênh lệch giữa bình quân các khoản tíndụng và bình quân huy động vốn chia cho tổng tài sản Vì vậy, trong nghiên cứu nàytác giả sẽ sử dụng khe hở tài trợ cho việc nghiên cứu, đồng thời lấy chỉ tiêu này để đolường cho rủi ro thanh khoản của NHTM vàp h â n t í c h t á c đ ộ n g c ủ a c á c y ế u t ố đến rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam FGAP đƣợctínhvớicôngthứcsau:
FGAP= (Tong dưnợtíndụng− T o n g huy ®ng đ®ng von)
Tác động của rủi ro thanh khoản đến hoạt động kinh tế xã hội và đếnhoạtđộngcủaNHTM
Basel III (2010) chỉ ra rằng, một trong những nguyên nhân gốc rễ của cuộckhủnghoảngtàichínhlàvấnđềthanhkhoản,màphầnlớnbịcácquốcgianóichung và các tổ chức tín dụng nói riêng bỏ qua trong quá khứ Cuộc khủng hoảng cho thấy,những ngân hàng dựa nhiều vào thị trường tiền tệ ngắn hạn tài trợ cho các tài sản hoạtđộng của họ có xu hướng bị vấn đề thanh khoản rất lớn Rút kinh nghiệm từ cuộckhủnghoảngtrên,đasốcácNHTMđãquantâmđếnvấnđềthanhkhoảnvìnóchínhl àvấnđềsốngcòncủacácngânhàng. Đối với hệ thống tài chính quốc gia:Hệ thống NHTM đóng vai trò rất quantrọng trên thị trường tài chính nói chung Tuy nhiên, trong quá trình hoạt động cácNHTM luôn đối diện với rất nhiều rủi ro tiềm ẩn, trong đó quan trọng nhất là rủi ro tíndụng và rủi ro thanh khoản Khi xảy ra bất kỳ loại rủi ro nào cũng sẽ gây ra những tổnthất nhất định cho các ngân hàng, khiến chi phí hoạt động của ngân hàng tăng dẫn đếngiảm lợi nhuận của ngân hàng, thậm chí nghiêm trọng hơn ngân hàng có thể bị thua lỗdẫn đến phá sản Điều này sẽ làm cho các cổ đông mất vốn đầu tƣ, những người gửitiền mất đi những khoản tiền tiết kiệm Tình trạng tài chính xấu của một ngân hàngkhiến niềm tin của khách hàng gửi tiền về sự ổn định và khả năng thanh toán của cả hệthống ngân hàng suy giảm, gây tác động xấu đến tình hình tài chính của các ngân hàngkhác, kéo theo phản ứng dây chuyền vàphávỡ tính ổn địnhc ủ a t h ị t r ƣ ờ n g t à i c h í n h nóichungcủaquốcgia(TrươngQuangThông,2010). Đối với hoạt động kinh doanh của ngân hàng:Một trong những dấu hiệu chothấy ngân hàng đang gặp khó khan trong vấn đề tài chính đó là thường xuyên xẩy ratình trạng thiếu hụt thanh khoản Khi đó, uy tín của ngân hàng trên thị trường sẽ suygiảm và dẫn đến hệ quả số lƣợng khách hàng đến rút ngày càng gia tăng, đồng thờingân hàng cũng không thể thu hút thêm các khoản tiền gửi mới do người dân đã mấttín nhiệm đối với ngân hàng.Ngoài ra, các ngân hàng khác thì ở trong tình thế cho vayhỗtrợmộtcáchmiễncƣỡngvìphảihuyđộngvốnvớilãisuấtcaohơnlãisuấtchovay,cànglàms uygiảmlợinhuận củangânhàng.Tìnhtrạngthiếuhụtthanhkhoảnngày càng nghiêm trọng sẽ dẫn đến ngân hàng mất khả năng thanh khoản và đi đến phá sản.Một ngân hàng có thể bị phá sản nếu không đáp ứng đủ nhu cầu thanh khoản, mặc dùvề mặt kỹ thuật, ngân hàng đó vẫn có thể có khả năng trả nợ (Trương Quang Thông,2010). Đối với nền kinh tế, xã hội:Hoạt động kinh doanh của ngân hàng có liên quanđến toàn bộ nền kinh tế, đến tất cả các doanh nghiệp nhỏ, vừa và lớn đến toàn bộ cáctầng lớp dân cƣ, nên khi có rủi ro thanh khoản xảy ra thì chẳng những ngân hàng bịthiệt hại mà quyền lợi của người gửi tiền cũng bị ảnh hưởng Khi ngân hàng gặp phảirủi ro thanh khoản mà biểu hiện là mất khả năng chi trả có thể làm phá sản một vàingân hàng và có khả năng phát sinh lây lan sang các ngân hàng khác, tạo cho dânchúng một tâm lý bất an Khi đó, dân chúng có xu hướng đổ xô đến ngân hàng rút tiềntrướchạn,điềuđócóthểdẫnđếnnguycơphásảncủahàngloạtcácngânhàngvànhưvậy, toàn bộ hệ thống ngân hàng bị ảnh hưởng Một khi uy tín của ngân hàng bị giảmsút, hệ thống ngân hàng không còn thực hiện đƣợc chức năng trung gian tài chính sẽthiếu vốn cho doanh nghiệp sản xuất kinh doanh, dẫn đến suy thoái kinh tế, thất nghiệptăngvàxãhội mấtổnđịnh(TrươngQuangThông,2010).
Cácyếutốtácđộngđếnrủirothanhkhoảntàicácngânhàngthươngmại 16 2.3 MỘTSỐ NGHIÊNCỨULIÊNQUAN
Tăng trưởng kinh tế:Về mặt lí thuyết, ngân hàng sẽ giữ nhiều thanh khoảntrongthờikìkinhtếsuythoái,khimàchovaysẽgặpnhiềurủirohơn;ngƣợclại,trongthời kì tăng trưởng kinh tế, ngân hàng lại có xu hướng giảm dự trữ thanh khoản để cóthể cho vay nhiều hơn, trong khi huy động có thể giảm sút, từ đó làm gia tăng khe hởtài trợ, gia tăng rủi ro thanh khoản
(Shen và cộng sự, 2009) Dinger (2009) cho rằngviệcgiữtàisảnthanhkhoảncóquanhệnghịchchiềuvớităngtrưởngkinhtế.
Tỷ lệ lạm phát:Mối quan hệ gữa lạm phát và rủi ro thanh khoản ngân hàng làmột chủ đề còn khá nhiều tranh luận Perry (1992) chỉ ra quan hệ giữa thanh khoản vàhiệu năng ngân hàng tùy thuộc vào mức độ kì vọng lạm phát Nếu lạm phát đƣợc kìvọng hoàn toàn, ngânhàng có thểđiều chỉnhl ã i s u ấ t đ ể g i a t ă n g t h u n h ậ p l ã i n h a n h hơn so với mức độ gia tăng của chi phí lãi Ngân hàng do đó có thể gia tăng các khoảnchovay,trongkhidoáplựccạnhtranh,cáchoạtđộnghuyđộngvốncóthểsụtgiảm, do đó làm gia tăng khe hở tài trợ, gia tăng rủi ro thanh khoản Nghiên cứu của Vodová(2011,2013a,2013b)chothấymứcđộthayđổilạmphátcótácđộngcùngchiề uvớirủirothanhkhoản.
Thay đổi cung tiền M2:Theo Friedman (1963), tốc độ cung tiền phải bằng vớitốc độ phát triển kinh tế, một mức cung tiền quá mức sẽ là nguồn gốc gây ra lạm phát.Thay đổi cung tiền, qua các công cụ khác nhau của ngân hàng trung ƣơng có thể tácđộng đến thanh khoản của hệ thống NHTM Một chính sách tiền tệ nới lỏng có thể giatăngthanhkhoảnchongânhàng.
Quy mô tổng tài sản:Về mặt lí thuyết kinh tế quy mô, ngân hàng có tổng tàisản càng lớn thì sẽ ít gặp rủi ro thanh khoản hơn Ngân hàng lớn có thể dựa vào thịtrường liên ngân hàng, hay từ hỗ trợ thanh khoản từ phía người cho vay cuối cùng(Vodavá, 2013b) Thế nhƣng, những lập luận gần đây kiểu nhƣ “quá lớn nên khó sụpđổ” (“Too big to fail”) lại cho rằng các ngân hàng lớn, do hưởng dụng những đảm bảovà lợi thế mang tính ngầm định, có thể giảm thiểu chi phí huy động vốn và điều đó chophép họ có thể mạnh dạn đầu tƣ vào những tài sản nhiều rủi ro hơn, chẳng hạn nhữngkhoản cho vay Do đó, ngân hàng lớn có khả năng đầu tƣ nhiều hơn vào các khoản chovay, và từ đó, gia tăng khe hở tài trợ Tổng hợp lại, quan hệ giữa tài sản và rủi ro thanhkhoản(khehởtàitrợ)đƣợckìvọng cómối quanhệphituyếntính.
Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn:Đây có thể xem nhƣ biến thay thế cho tỉlệ an toàn vốn của Basel (Capital Adequacy Ratio-CAR), trong khuôn khổ của các quyđịnh an toàn vốn (Vodová, 2013a) Vốn tự có chính là tấm đệm, là phòng tuyến cuốicùngđểchốngđỡcácrủirokhácnhaucủangânhàng(TrươngQuangThông,2013).
Tăng trưởng tín dụng:Tăng trưởng tín dụng là đại diện quan trọng cho nguồngốc rủi ro của ngân hàng (Foos, 2010) Tăng trưởng tín dụng cao trong quá khứ lànguyên nhân của rủi ro tổn thất tín dụng trong các năm tiếp theo đồng thời làm giảm tỷlệ vốn và dẫn đến giảm khả năng thanh toán của ngân hàng Tăng trưởng tín dụng bấtthường trong một thời gian dài sẽ dẫn đến sự tăng rủi ro của ngân hàng bắt nguồn từviệc giảm khả năng thanh toán và gia tăng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ Theo
Amador(2013),tăngtrưởng t í n dụ ng nó ng đ ó n g m ộ t va i t r ò cơ bản t r o n g q uá t r ì n h p hásả n ngân hàng trong thời gian cuối năm 1990 của cuộc khủng hoảng tài chính ở Colombiamặc dù tăng trưởng tín dụng bất thường có thể có một tác động tích cực Tô NgọcHƣng và Nguyễn Đức Trung (2011) nghiên cứu về hoạt động ngân hàng Việt Nam,hậu quả của việc theo đuổi tăng trưởng tín dụng cao những năm trước đó trong khinănglựcquảnlýrủirocủahệthốngngânhàngcònthấp,cộngvớinhữngbiếnđộn gbất lợi của nền kinh tế đã khiến cho tỷ lệ nợ quá hạn, nợ xấu tăng lên đáng kể trongnăm 2011 Do đó tác giả cho rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng càng cao, rủi ro vỡ nợngânhàngcànglớn.
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản:Các ngân hàng thường tập trung sử dụng cácnguồnvốnvàohoạtđộngtruyềnthốnglàchovay.Cáckhoảnchovaythôngthườngcótínhthan hkhoảnthấpnênnhữngkhoảnrúttiềnlớnvàkhôngđượcdựbáotrướccóthểdẫnđếnviệcmấtthanh khoảncủangânhàng(Boninvàcộngsự,2008).
Dự phòng rủi ro tín dụng:Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dƣ nợ(LLPTL) cũng đƣợc sử dụng để kiểm định tác động đến rủi ro thanh khoản Dự phòngrủi ro tín dụng thể hiện mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng (Chen và cộng sự, 2018).Rủi ro tín dụng đến lƣợt nó sẽ tác động đến lợi nhuận và rủi ro thanh khoản Ngânhàng chi phí càng cao cho các dự phòng rủi ro tín dụng càng làm gia tăng rủi ro thanhkhoản.
Cácnghiêncứuởnướcngoài
Theo Vodová (2011),tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng để xácđịnh mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng thanh khoản của các ngân hàngthương mại tại nước cộng hòa Séc (The Czech republic) trong giai đoạn từ năm 2001đếnnăm2009.Điểmmớitrongnghiêncứucủatácgiảsovớicácnghiêncứutrướcđâylà ngoài các hệ số tài chính đƣợc tính từ báo cáo tài chính của các ngân hàng, tác giảcònđưathêmbiếnvĩmônhưlạmphát,tỷlệthấtnghiệp,tốcđộtăngtrưởngGDPhằngnăm và biến giả cho khủng khoảng tài chính vào trong nghiên cứu Trong mô hìnhnghiênc ứ u t á c g i ả s ử d ụ n g 4 b i ế n p h ụ t h u ộ c đ ể đ o l ƣ ờ n g l à t h a n h k h o ả n c ủ a n g â n hàng như sau: L1 = (Tiền + các khoản tương đương tiền)/Tổng tài sản; L2 (Tiền +cáckhoảntươngđươngtiền)/(Tiềngửi+tiềnvayngắnhạn);L3=Dưnợvay/Tổngtài sản; L4 = Dƣ nợ vay/(Tiền gửi + các khoản huy động ngắn hạn khác) Kết quả nghiêncứu cho thấy khả năng thanh khoản của ngân hàng có mối tương quan dương (+) vớicác biến nhƣ: tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (CAP); lãi suất cho vay; tỷ lệ nợxấu/tổng dƣ nợ (NPL) và lãi suất giao dịch liênngânhàng (IRB) Các biến tỷ lệ lạmphát (INF) và tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) có mối tương quan âm (-) đối với thanhkhoản của ngân hàng Biến quy mô ngân hàng (TOA), tỷ lệ thất nghiệp (UNE), suấtsinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), lãi suất theo chính sách tiền tệ (MIR) thì hầu nhƣkhôngcótácđộngmột cáchrõrệtđếnthanh khoảnngânhàng.
Theo Akhtar và cộng sự (2011) tìm hiểu về quản lý rủi ro thanh khoản của cácNHTM truyền thống và các NHTM Hồi giáo tại Pakistan Bài nghiên cứu sử dụng dữliệu của 12 ngân hàng thương mại ở Pakistan bao gồm 06 NHTM truyền thống và 06NHTM Hồi giáo tại Pakistan trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến năm 2009. Tínhthanh khoản được đo lường bằng tiền mặt/tổng tài sản ngân hàng Kết quả nghiên cứucho thấy có mối quan hệ cùng chiều (+) giữa thanh khoản của ngân hàng với các biến:Quy mô ngân hàng, vốn lưu động ròng Biến hệ số an toàn vốn và suất sinh lợi trêntổng tài sản ngân hàng cũng có tương quan dương với các ngân hàng nhƣng tác độngkhôngđángkể.
Munteanu( 2 0 1 2 ) t h ự c h i ệ n n g h i ê n c ứ u c á c y ế u t ố t á c đ ộ n g đế n t h a n h k h o ả n của ngân hàng thương mại Romania, thanh khoản được đo lường bằng 2 hệ số thanhkhoản: L1= Dư nợ/Tổng tài sản và L2= Tài sản thanh khoản/(Tiền gửi của khách hàngvà các khoản tài trợ ngắn hạn), kết quả phân tích hồi quy sử dụng dữ liệu bảng của 27ngân hàng hoạt động tại Romania trong giai đoạn 2002-2010 đã cho thấy rằng các yếutố: Hệ số an toàn vốn; tỷ lệ thất nghiệp và dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệcùng chiều với thanh khoản của ngân hàng Riêng lạm phát lại tác động đến thanhkhoản theo từng giai đoạn: Giai đoạn 2002 – 2007 có mối quan hệ cùng chiều (+) vớithanh khoản và giai đoạn 2008 – 2010 có mối quan hệ ngƣợc chiều (-) với thanhkhoản.
Arif và Anees (2012) cho rằng rủi ro thanh khoản của các NHTM đƣợc đolường bằng khe hở tài trợ hay khe hở thanh khoản (FGAP) đây được xem là biến phụthuộc nó được các biên độc lập ảnh hưởng đến như quy mô tổng tài sản (SIZE), tỷ lệchovaytrêntổngtàisản(TLA),tỷsuấtsinhlờitrênvốnchủsởhữu(ROE), tốcđ ộ tăngtrưởngkinhtế(GDP),tỷlệlạmphát(INF),thunhậplãithuần(NIM),cungtiền(M2).
Cucinelli (2013) đánhg i á r ủ i r o t h a n h k h o ả n t r o n g n g ắ n h ạ n v à d à i h ạ n c ủ a 1080 ngân hàng tại khu vực Châu Âu giai đoạn 2006-
2010, tác giả sử dụng 2 biến phụthuộc đểđo lườngtỷ lệ thanh khoản bao gồm: Hệ số thanhkhoản (LCR)v à t ỷ l ệ nguồn vốn ổn định ròng (NSFR).Kết quả cho thấy trong ngắn hạn các biến như quymô của ngân hàng (SIZE), tăng trưởng GDP, khủng hoảng tài chính, lãi suất biên(NIM) đều có mối quan hệ cùng chiều, còn biến chuyên môn hóa lĩnh vực cho vay(SPEC) có tác động ngƣợc chiều Mặt khác trong dài hạn, các biến quy mô (SIZE) vàchuyên môn hóa lĩnh vực cho vay (SPEC) có mối tương quan ngƣợc chiều với tỷ lệnguồn vốn ổn định ròng (NSFR), trong khi các biến khủng khoảng tài chính và GDPđềukhôngcónghĩathốngkê.
Teixeira (2013) nghiên cứu về thanh khoản của các ngân hàng tại các nước liênminh Châu Âu và Thụy Sĩ trong giai đoạn 2007-2011, bao gồm 5.715 ngân hàng Tácgiả sử dụng 4 hệ số để đo lường thanh khoản: L1 = Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản,L2 = Khoản cho vay ròng/ Tổng tài sản, L3 = Tài sản thanh khoản/ Tổng tiền gửi vàL4 = Vốn ngắn hạn tài sản thanh khoản/Tiền gửi và vay Kết quả cho thấy tỷ lệ thanhkhoản ảnh hưởng bởi các yếu tố: tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), rủi ro tín dụng (LLR), tỷlệtiềngửi(DEP)vàtốcđộtăngGDP(GDP).
Ferrouhi và Lahadiri (2014) đánh giá các yếu tố tác động đến thanh khoản củacác Ngân hàng Maroc trong giai đoạn 2001 đến 2012 Tác giả sử dụng 6 hệ số khácnhau để đo lường thanh khoản và rủi ro thanh khoản: L1= Tài sản thanh khoản/Tổngtài sản, L2= Tài sản thanh khoản/Các khoản phải trả ngắn hạn,L3= Tài sản thanhkhoản/Tổng tiền gửi,L4= Dƣ nợ cho vay/Tổng tài sản, L5= Dƣ nợ vay/(Tiền gửi +Cáckhoảnphảitrảngắn hạn),L6=(Dƣnợchovay-tiềngửicủakháchhàng)/Tổngtàisản.Kết quả nghiên cứu cho thấy thanh khoản có tác động bởi: Quy mô ngân hàng(LAGA ) , Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (CTA), các nguồn huy động bên ngoài trêntổng nợ (EFL), đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), Lợi nhuận/Tổng tài sản (ROA),GDP,Thâm hụtngânsách,khủnghoảngtàichính(FIC).
Cácnghiêncứutrongnước
Trương Quang Thông (2013) với đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi rothanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam” đã thu thập dữ liệu từ 27 NHTM tại ViệtNam từ năm 2002 - 2011 Theo nghiên cứu này, rủi ro thanh khoản đƣợc đo lườngbằng phương pháp khe hở tài trợ FGAP được tính bằng L1 = (Tổng dư nợ tín dụngtrung bình – Tổng nguồn vốn trung bình)/Tổng tài sản Kết quả phân tích cho thấy,nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản bao gồm các yếu tố bên trong ngân hàng tácđộng dương đến FGAP bao gồm quy mô tổng tài sản (SIZE), sự phụ thuộc các nguồntài trợ bên ngoài (EFD), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA), tỷ lệ vốn tự có trên tổngnguồn vốn (ETA) và nhân tố có tương quan dương đến FGAP là tỷ lệ dự trữ thanhkhoản trên tổng tài sản (LRA) Trong đó nhóm các nhân tố bên ngoài ngân hàng nhưtăng trưởng kinh tế (GDP), thay đổi lạm phát (INF) và thay đổi M2 (M2) đều có tácđộngngƣợcchiềuvớirủirothanhkhoản. Đặng Văn Dân (2015) nghiên cứu về các nhân tố tác động đến rủi ro thanhkhoản của 15 NHTM lớn tại Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2014 Tác giả sử dụngkhehởtàitrợđƣợctínhbằnghệsố(Tổngdƣnợtíndụngtrungbình–Tổngnguồnvốntrung bình)/ Tổng tài sản để đo lường rủi ro thanh khoản, các biến độc lập tác động đếnrủi ro thanh khoản đó là quy mô tổng tài sản (SIZE), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản(TLA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)và tỷ lệ lạm phát (INF) Kết quả nghiên cứu cho thấy biến quy mô tổng tài sản (SIZE)có mối quan hệ ngƣợc chiều (-) với rủi ro thanh khoản, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản(TLA)cómốiquanhệcùng chiều(+).
Trần Thị Thanh Nga (2018) nghiên cứu về “Tác động của rủi ro thanh khoảnđến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng: Nghiên cứu trường hợp các quốc giaĐông Nam Á”, dữ liệu 171 ngân hàng từ 9 quốc gia Đông Nam Á gồm: Brunei,Cambodia, Indonesia, Lào, Myanma, Malaysia, Philippines, Thái Lan, Việt Nam tronggiai đoạn 2004 – 2016 Tác giả đo lường rủi ro thanh khoản bằng 3 hệ số: Khe hở tàitrợ, Dư nợ tín dụng/Tổng tài sản, Dƣ nợ tín dụng/(Tiền gửi khách hàng + nguồn tài trợngắn hạn) Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố sau: Quy mô ngân hàng (SIZE);Độ trễ thanh khoản; Chất lƣợng tài sản thanh khoản gồm các biến: LIA (Tài sản thanhkhoản/tổng tài sản), LLR (tài sản thanh khoản/Tổng dƣ nơ tín dung), LADS(Tài sảnthanhkhoản/Tổngnguồnvốnhuyđộngngắnhạn);Vốnchủsởhữutrêntổngtàis ản
(ETA); Rủi ro tín dụng (LLP); Thu nhập lãi thuần (NIM); Tăng trưởng GDP (GDP);Cung tiền (M2); Lạm phát (INF); Khủng hoảng tài chính (D_CRIS) Các nhân tố trênđều có tác động đến rủi ro thanh khoản Riêng đối với trường hợp Việt Nam (dữ liệugồm 27 ngân hàng) nghiên cứu chƣa tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê về tácđộng của yếu tố khủng hoảng tài chính (D_CRIS), tăng trưởng GDP (GDP), quy môngânhàng(SIZE)đốivớirủirothanhkhoản.
Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) sử dụng dữ liệu bảng đượcthu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 25 ngân hàng thương mạiViệt Nam trong giai đoạn
2013 – 2019 để đánh giá nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanhkhoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Đồng thời, nghiên cứu sử dụng cáckiểm định Hausman và Breusch and Pagan Lagrangian multiplier để lựa chọn mô hìnhgiải thích tốt nhất các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản Kết quả nghiên cứucho thấy mức độ phụ thuộc vào nguồn vốn bên ngoài có tương quan dương với rủi rothanh khoản Các nhân tố còn lại gồm: (1) Quy mô ngân hàng; (2) Tỷ lệ vốn tự có trêntổng nguồn vốn; và (3) Tỷ lệ cho vay trên tổng vốn huy động và tỷ lệ dự trữ thanhkhoản đều có mối quan hệ nghịch chiều với rủi ro thanh khoản Kết quả nghiên cứu làthôngtinhữuíchgiúpcácnhàquản lýngânhànghạnchếrủirothanhkhoản.
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy FEM,REM
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản; lãi suấtcho vay; tỷ lệ nợ xấu/tổng dƣ nợ và lãisuất giao dịch liênngânhàng Có tươngquan (+) với khả năng thanh khoản Tỷ lệlạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP cómốitươngquanâm(-)vớikhản ă n g thanh khoản.
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy
Hệ số an toàn vốn; tỷ lệ thất nghiệp và dựphòngrủirotíndụngcómốiquanh ệ cùng chiều
(+) với thanh khoản của ngânhàng.Tỷlệlạmphátcómốiquanhệngƣợcc hiều(-) vớithanhkhoản.
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy
Quy mô tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trênvốn chủ sở hữu, tốc độ tăng trưởng kinhtế, thu nhập lãi thuần, cung tiền có mốiquan hệ cùng chiều (+) với thanh khoảncủa ngân hàng Tỷ lệ cho vay trên tổng tàisản; tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ ngƣợcchiều(-)vớithanhkhoảncủangânhàng.
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy
Quymôcủangânhàng,tăngt r ƣ ở n g GDP, khủng hoảng tài chính, lãi suất biênđều có mối quan hệ cùng chiều (+) vớithanh khoản Chuyên môn hóa lĩnh vựccho vay có tác động ngƣợc chiều (-) vớithanhkhoản.
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu; tỷ lệ tiền gửi và tốcđộ tăng GDP có mối quan hệ cùng chiều(+) với thanh khoản Rủi ro tín dụng cómối quan hệ ngƣợc chiều (-) với thanhkhoản.
Quy mô ngân hàng, Vốn chủ sở
OLS,FEM,REM hữu/Tổngtàisản,cácnguồnhuyđ ộ n g bên ngoài trên tổng nợ, đầu tư trực tiếpnướcngoài,Lợinhuận/ Tổngtàisản,GDPđều quan hệ cùng chiều (+) với khả năngthanh khoản Thâm hụt ngân sách, khủnghoảng tài chính quan hệ ngƣợc chiều (-)vớikhảnăngthanhkhoản.
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy
Quy mô tổng tài sản, sự phụ thuộc cácnguồn tài trợ bên ngoài, tỷ lệ cho vay trêntổngtàisản,tỷ lệvốntựcótrêntổngnguồn vốn có mối quan hệ cùng chiều (+)đến FGAP Tăng trưởng kinh tế, thay đổilạm phát và thay đổi M2 có mối quan hệngƣợcchiều(-)đếnFGAP. ĐặngVă nDân(201
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy
Quymôtổngtàisảncómốiquanhệngƣợc chiều( - ) v ớ i r ủ i r o t h a n h k h o ả n Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có mốiquanhệcùngchiều(+).
Nghiên cứu định lƣợng.Mô hình hồi quy
Tài sản thanh khoản/tổng tài sản; Tài sảnthanh khoản/Tổng nguồn vốn huy độngngắn hạn; Vốn chủ sở hữu trên tổng tàisản; Thu nhập lãi thuần, có mối quan hệcùng chiều (+) Tài sản thanh khoản/Tổngdƣnơtíndung;Rủirotíndụng;Lạ mphátcómốiquanhệngƣợcchiều(-).
MôhìnhhồiquyPooled OLS,FEM,REM,GMM tổngnguồnvốncómốiquanhệcùngchiều (+).
Tỷ lệ chov a y t r ê n t ổ n g v ố n huy động và tỷ lệ dự trữ thanh khoản đềucómốiquanhệnghịchchiều(-).
Khoảngtrốngnghiêncứu
Sau quá trình lƣợc khảo các nghiên cứu liên quan thì tác giả nhận thấy cáckhoảngtrốngnghiêncứunhƣsau:
Thứn h ấ t , c á c n g h i ê n c ứ u đ a p h ầ n s ử d ụ n g c á c c ô n g t h ứ c l i ê n q u a n đ ế n k h ả năng thanh khoản hay tỷ lệ thanh khoản để đo lường rủi ro thanh khoản Trong khi đó,khe hở thanh khoản sẽ mang dấu hiệu cảnh báo về rủi ro thanh khoản trong tương laicủa ngân hàng Khi ngân hàng có tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản càng lớn thì khiđó ngân hàng sẽ giảm dự trữ thanh khoản dẫn đến rủi ro thanh khoản tăng lên Do đó,vào thời điểm hiện nay khi các ngân hàng đều muốn đẩy mạnh dƣ dơn tín dụng nhằmgia tăng lợi nhuận và thị phần thì khe hở thanh khoản thực sự rất quan trọng để đánhgiá.
Thứ hai, đa phần các nghiên cứu khi phân tích các yếu tố đều không chú trọngvào dƣ nợ tín dụng hay tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản Trong khi, yếu tố này sẽ ảnhhưởng rất nhiều đến thanh khoản ngân hàng hay tỷ lệ dự trữ bắt buộc mà ngân hàng cóthể quản lý lỏng lẻo để tham vọng gia tăng dƣ nợ tín dụng Do đó, đây đƣợc xem làkhoảng trống nghiên cứu thứ hai mà tác giả xác định có ảnh hưởng đến rủi ro thanhkhoảnđốivớingânhàng.
Trong chương 2 tác giả đã đưa ra cơ sở lý thuyết về thanh khoản và đặc điểmthanh khoản của ngân hàng, rủi ro thanh khoản và tác động cảu nó trong đó tác giảcũngxácđịnhrủirothanhkhoảnđượcđolườngbởichỉsốđượctínhbớikhehởthanhkhoảnđượ c xãđịnhbởitỷlệ(Tổngdưnợtín dụng–Tổngtiềngửihuyđộng)/Tổngtàisản Trong chương này tác giả cũng đã liệt kê những yếu tố ảnh hưởng đến rủi rothanh khoản bao gồm các yếu tố đến từ NHTM và các yếu tố vĩ mô Đồng thời tác giảđã khảo lƣợc các nghiên cứu liên quan về vấn đề này trên thế giới đã đề cập để làm cơsởchonghiêncứunàytạicácchươngtiếptheo.
Bước3:Xácđịnhcácyếutốảnhhưởngđếnrủiroth anh khoảncủa NHTMCPniêmyết
PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU
Quytrìnhnghiêncứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng, hồi quy bằng phần mềmStata để kiểm định các giả thuyết trên Theo đó mô hình hồi quy với biến phụ thuộcvà7 b i ế n đ ộc l ậ p T i ế p t h e o, đ ể k i ể m địnhh i ệ n t ƣ ợ n g đ a c ộ n g t u yế n , t á c g i ảs ử dụnghệsốphóngđạiphươngsai(VIF–VarianceInflationFactor).
Sau đó sử dụng dữ liệu bảng kết hợp các quan sát nhiều đối tƣợng trong mộtgiaiđoạnthờigiannhấtđịnh,theophươngpháphồiquybìnhphươngnhỏnhấtcó3dạng mô hình dành riêng cho dữ liệu bảng là mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS),mô hình ảnh hưởng cố định (Fix effect model - FEM) và mô hình các tác động ngẫunhiên (Random effect model - REM) Để lựa chọn phương pháp hồi quy nào nàophù hợp nhất trong ba phương pháp nêu trên là kiểm định F-test và kiểm địnhBreusch-Pagan lagrangian (Breuch và Pagan, 1979) Kiểm định F-test để lựa chọngiữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Kiểm định Breusch-Pagan lagrangianđể lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM Để lựa chọn mô hình FEM hayREMsử dụngkiểmđịnhHausman.
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, sẽ tiến hạnh kiểm định hiện tƣợng tựtương quan và hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, nếu có hiện tượng tượngtự tương quan và/hoặc hiện tượng phương sai của sai số thay đổi thì nghiên cứu sẽsửdụngphươngphápbìnhphươngtốithiểutổngquátkhảthi(FeasibleGeneralizedLeast Squares - FGLS) để khắc phục hiện tượng tượng tự tương quan và/hoặc hiệntượng phương sai của sai số thay đổi và so sánh các kết quả từ các mô hình Cácbướcthựchiệnnhưsau:
Bước 1:Xác định yếu tố nội tại của ngân hàng và các yếu tố vĩ mô tác độngđếnrủirothanhkhoảncủa các ngânhàng.
Bước 5:Hồi quy mô hình Pooled OLS; Xem xét tương quan của các biến;Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến; Kiểm định phương sai sai số thay đổi;
Bước7:KiểmđịnhHausmanđểlựachọnmôhìnhFEMvàREM;Kiểmđịnhmôhìnhp hùhợpsauđó kiểm địnhF-testđểlựachọnmô hình Pooled OLSvàFEM hoặck i ể m đ ị n h B r e u s c h -
Dữliệunghiên cứu
Nghiên cứu này sửdụng số liệu thứcấp của 20 NHTMCPn i ê m y ế t t ạ i TTCK Việt Nam từ 2011 – 2021 thông qua báo cáo tài chính đã kiểm toán Chi tiếtdanh sách ngân hàng đƣợc thu thập bởi tác giả qua Website của 20 NHTMCP niêmyết tạiTTCKViệtNam,liệtkêtạiphầnphụlụcB.
MÔHÌNH NGHIÊNCỨUVÀCÁCGIẢ THUYẾTNGHIÊNCỨU
Môhìnhnghiêncứu
Qua xem xétcáclý thuyết vàcácnghiêncứu thực nghiệm kếthợp vớid ữ liệu thu thập đƣợc, đối với luận văn này tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các cácyếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP niêm yết trên TTCK ViệtNam từ việc kế thừa mô hình có chọn lọc từ những nghiên cứu trong nước và nướcngoài có liên quan đến đề tài, đặc biệt là nghiên cứu của Ferrouhi và Lahadiri(2014); Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) vì nghiên cứu sử dụngcác các biến độc lập nội tại của ngân hàng và các biến kinh tế vĩ mô phù hợp vớihoàn cảnh hoạt động của hệ thống NHTMCP niêm yết trên
TTCK và tình hình kinhtếxãhộitạiViệtNam.Bêncạnhđó,nghiêncứunàysửdụngbiếnphụthuộc đạidiện cho rủi ro thanh khoản là khe hở tài trợ (FGAP) Để xem xét diễn biến củathanh khoản trong khi khe hở tài trợ đƣợc tính bằng chênh lệch giữa tài sản vànguồn vốn đối với cả thời điểm hiện tại và tương lai Với mục tiêu nghiên cứu đãxácđịnh,môhìnhnghiêncứuđềnghịnhƣsau:
FGAP = α + β1SIZEit + β2ROEit + β3CAPit + β4TLAit+ β5NPLit+β6LLRit+ β7GDPt+β8INFt+ εitit
Trong đó:FGAP là khe hở tài trợ; SIZEit là quy mô ngân hàng thứ i tại thờiđiểmt;ROEitlàtỷlệlợinhuậntrênvốnchủsởhữuthứitạithờiđiểmt;CAPitlàtỷ lệ vốn chủ sở hữu thứ i tại thời điểm t; TLAit là tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản thứi tại thời điểm t; NPLit là tỷ lệ nợ xấu thứ i tại thời điểm t; LLRit là tỷ lệ dự phòngrủi ro tín dụng thứ i tại thời điểm t; GDPit là tốc độ tăng trưởng kinh tế năm t; INFitlàtỷlệlạmpháttrongnămthứ t. β1 là hệ số chặn; βi hệ số hồi quy; i là đại diện cho các NHTM thứ i; t là đạidiệnchothờigiantừ năm2011 –2021.
Mối quan hệ phi tuyến tính giữa quy mô ngân hàng (SIZE) và rủi ro thanhkhoản ngân hàng đƣợc khẳng định trong nghiên cứu của Shen và cộng sự (2009).Tuy nhiên trong các nghiên cứu của Lucchetta (2007); Akhtar và cộng sự (2011),Bonfim và Kim (2011); Đặng Văn Dân (2015) thì lại có tương quan âm giữa quymô ngân hàng với rủi ro thanh khoản Hoạt động của ngân hàng chủ yếu tập trungvào việc gia tăng lợi nhuận thông qua việc sử dụng tối đa các nguồn vốn huy độngđƣợc nhƣng khi làm vậy sẽ dẫn đến việc giảm dự trữ bắt buộc đe dọa đến rủi rothanh khoản vì vậy có sự tương quan dương giữa ROE và rủi ro thanh khoản theoBundavàDesquilbet( 2 0 0 8 ) ; Shenvàcộngsự(2009).
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản là con số phản ảnh về khả năng độc lập vàđảm bảo về mặt tài chính của ngân hàng Tỷ lệ này càng lớn thể hiện khả năng tựchủ càng cao của ngân hàng Đồng thời đảm bảo thanh khoản cao và ngƣợc lại, tuynhiên trong nghiên cứu của tác giả Trương Quang Thông (2013) thì lại đưa ra kếtluậnhaiyếu tốnàycómốitươngquancùngchiều.
Theo Bonin và cộng sự (2008) các khoản vốn mà ngân hàng huy động đƣợcchủ yếu tập trung vào hoạt động tín dụng, vì vậy các khoản vay thông thườngthườngcótínhthanhkhoảnthấpdođócáckhoảnrúttiềnlớnthìlạikhôngđượcbáotrước nênnếukhôngthuhồikịpcáckhoảnnợtíndụngthìngânhàngcókhảnăng rơi vào tình trạng mất thanh khoản Kết quả thực nghiệm chứng minh tỷ lệ cho vaycó tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản cũng được tác giả Trương QuangThông(2013)đềcập.
Các nghiên cứu của các tác giả: Lucchetta (2007); Vong và Chan (2009) chothấy mối quan hệ cùng chiều với rủi ro thanh khoản đó là tỷ lệ nợ xấu của các ngânhàng Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng phản ánh chất lƣợng của khoản cho vay hayrủi ro tín dụng (Shen và cộng sự, 2009); nếu chi phí dự phòng tăng cao phản ánhchất lƣợng của cáck h o ả n c h o v a y b ị g i ả m v à n g u y c ơ x ả y r a r ủ i r o t í n d ụ n g g i a tăng.Đasốcácnghiêncứuđềuchothấymốitươngquandươnggiữatỷlệdựphòngdự phòng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản của các ngân hàng nhƣ: Delécha vàcộng sự (2012), Cucinelli (2013). Nghiên cứu của Vong và chan (2009); Vodova(2011); Bonfim và Kim (2011) cho kết quả cho thấy mối tương quan âm giữa khảnăngthanhkhoảnvàlạmphát,điềunàyhàmýrằngrủirothanhkhoảncaohơn.
Qua việc nghiên cứu lý thuyết về thanh khoản và các yếu tố ảnh hưởng đếnrủi ro thanh khoản cùng với việc khảo lược các công trình nghiên cứu trước đây thìtác giả lựa chọn mô hình nghiên cứu của tác giả Trương Quang Thông
(2013) đểlàm mô hình gốc để xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất áp dụng cho bài nghiêncứu này vì công trình này phù hợp với thực trạng hoạt động của nền kinh tế ViệtNamcũngnhưhệthốngngânhàngthươngmại.
Dấu kỳvọ ng Biếnđộclập:Cácyếutốnộitại củangânhàng
(Tong dư nợ tín dụng− Tong huy
= Tong ngtàisǎ̌n dư nợ cho vǎy To +
Lucchetta(2007);Vo ngvàChan(2009) = Tong nợ u Tongdư nợ +
Tốc độ GDP lấy từ sốliệu nền kinh tế theocácnămcụthể.
Tỷ lệ lạm phát (INF)lấy từ số liệu nền kinhtếtheocácnămcụth ể
Giảthuyết nghiêncứu
Quy mô ngân hàng (SIZE):Quy mô ngân hàng có liên quan chặt chẽ vớihiệuquảhoạtđộngcủacácngânhàng.Nếucác ngânhànghoạtđộngkinhdo anhtốt,đạtlợinhuậncaothìviệcmởrộngquymôsẽtạorađƣợcnhiềucơhộiđểthuhút khách hàng từ đó nâng cao thanh khoản của ngân hang từ việc huy động đƣợcnhiều hơn tiền gửi Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô sẽ khiến ngân hàng có thể gặprủi ro lớn nếu hoạt động kinh doanh kém hiệu quả do không đáp ứng đƣợc nhu cầutất toán các khoản tiền gửi hay thanh toán các khoản nợ đến hạn của ngân hàng Dođó việc mở rộng quy mô ngân hàng có thể tác động cùng chiều hoặc ngƣợc chiềuđến rủi ro thanh khoản tùy thuộc vào tình hình kinh doanh của ngân hàng đó Chínhvì vậy, các nghiên cứu đã cho thấy các kết quả khác nhau về sự ảnh hưởng của quymô ngân hàng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng Về lý thuyết kinh tế quy mô,ngân hàng có tổng tài sản càng lớn thì sẽ có thanh khoản tốt hơn Bên cạnh đó,ngânhànglớnlạicólợithếhơnkhitiếpcậnvớithịtrườngliênngânhànghayđượchỗ trợ thanh khoản từphía “Người cho vaycuốicùng (Vodova, 2013) Từ những lýthuyết, lập luận và kết quả nghiên cứu ở trên tác giả đƣa ra giả thuyết về mối quanhệgiữaquymôvà rủirothanhkhoảncủangânhàng.Vìvậytácgiảđềxuất.
Giả thuyết (H1): Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với rủi rothanhkhoảncủangânhàng.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE):Hệ số phản ánh hiệu quảquản trị của ngân hàng trong việc sử dụng vốn chủ sởhữu Đểdựphòng trong cáctrường hợp rút tiền đột ngột, ngân hàng thường dựtrữc á c l o ạ i t à i s ả n t h a n h k h o ả n ở một mức phù hợp Trong thực tế, tài sản có tính thanh khoản cao thường mang lạiít lợi nhuận cho ngânh à n g T ừ n h ữ n g k ế t q u ả n g h i ê n c ứ u ở t r ê n t á c g i ả k ỳ v ọ n g biến ROE có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng Vì vậy tácgiảđềxuất:
Giả thuyết (H2): Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu có tác động cùngchiềuvớirủirothanhkhoảncủangânhàng.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP):Ngân hàng sử dụng vốn chủ sở hữu và nợ vayđể tài trợ hoạt động kinh doanh của mình, khác với nợ vay mang tính chất phải hoàntrả thì nguồn vốn chủ sở hữu đƣợc xem là nguồn quỹ tự có của ngân hàng, đại diệncho khả năng tự chống đỡ khi có rủi ro xảy ra Các ngân hàng vốn càng lớn có xuhướng nắm giữ tài sản thanh khoản ít hơn, nên rủi ro thanh khoản càng lớn vàngượclại.Dođó,tácgiảkỳvọngtỷlệvốnchủsởhữucótươngquandươngvớirủirothanh khoảncủangânhàng.Vìvậytácgiảđềxuất:
Giả thuyết (H3): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều với rủi rothanhkhoảncủangânhàng.
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA):Tại Việt Nam, cũng nhƣ hệ thốngngân hàng các nền kinh tế mới nổi, các ngân hàng thường tập trung sử dụng cácnguồn vốn vào hoạt động truyền thống là cho vay Các khoản cho vay thông thườngcó tính thanh khoản thấp; do đó, những khoản rút tiền lớn và không được dự báotrướccóthểdẫnđếnviệc mấtthanhkhoảncủangânhàng Vìvậytác giảđềxuất:
Giả thuyết (H4): Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có tác động cùng chiềuvớirủirothanhkhoảncủangânhàng.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL):Tỷ lệ này đƣợc xác định bằng cách lấy tổng nợ xấuchia tổng dƣ nợ của ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu cho biết chất lƣợng và rủi ro của danhmục cho vay của ngân hàng Tỷ lệ này càng cao cho thấy ngân hàng đang gặp khókhăn trong việc quản lý chất lƣợng các khoản vay và đối mặt với rủi ro tín dụng,ngân hàng có khả năng mất vốn, suy giảm lợi nhuận và giảm thanh khoản Tác giảđềxuất:
Giả thuyết (H5): Tỷ lệ nợ xấu có tác động cùng chiều với rủi ro thanhkhoảncủangânhàng.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dƣ nợ (LLR):Chi phí dự phòngrủi ro tín dụng phản ánh chất lƣợng của khoản cho vay hay rủi ro tín dụng, nếu chiphí dự phòng tăng cao phản ánh chất lƣợng của các khoản cho vay bị giảm và nguycơ xảy ra rủi ro tín dụng gia tăng Vì vậy, nghiên cứu này cũng kỳ vọng sẽ tìm ramối mối tương quan dương giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng với rủi ro thanhkhoảnngânhàng.Vìvậytác giảđềxuất:
Giả thuyết (H6): Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động cùng chiềuvớirủirothanhkhoảncủangânhàng.
GDPlàchỉsốgiátrịthịtrườngcủatấtcả hànghóakểcảhữuhìnhvàvôhìnhđược sản xuất ra trên phạm vi một lãnh thổ quốc gia trong một thời kỳ nhất định(thường là một năm) Tăng trưởng GDP chính là mức gia tăng GDP năm sau so vớinăm trước và được thể hiện bằng đơn vị tính phần trăm Vì vậy, nghiên cứu này kỳvọngGDPcótácđộng ngƣợcchiềuvớirủiro thanhkhoản.
Giả thuyết (H7): Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều vớirủirothanhkhoảncủangânhàng.
Lạm phát là sự tăng mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian vàsựmấtgiátrịcủamộtloạitiềntệ.Tỷlệlạmpháttácđộngđếntoànbộcácchủthể trong nền kinh tế Dựa vào mức lạm phát, các chủ thể sẽ ra quyết định đầu tƣ haygửi tiền vào ngân hàng, do đó để thu hút đƣợc các khoản tiền gửi, các nhà quản trịdựa vào mức lạm phát kỳ vọng mà niêm yết lãi suất Kết quả các nghiên cứu trướccho thấy mối tương quan âm giữa khả năng thanh khoản và lạm phát, điều này hàmý rằng rủi ro thanh khoản cao hơn Nghiên cứu này kỳ vọng lạm phát tác động cùngchiềuđếnrủirothanhkhoản.Vìvậytácgiảđềxuất:
Giả thuyết (H8): Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến rủi ro thanhkhoảncủangânhàng.
Tại Chương 3 tác giả đã mô tả phương pháp nghiên cứu của đề tài, đồngthười tác giả đã đưa ra những giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa khe hở tàitrợ và các yếu tố tác động đó là nhóm yếu tố nội tại của ngân hàng và tỷ lệ lạm phát(nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô) dựa trên những mô hình nghiên cứu thực nghiệm củacáchọc giảvàcôngtrìnhnghiêncứutrênthếgiới.
Dữliệuthuthậpđƣợctácgiảsẽtiếnhànhtínhtoán,xửlýthôngquasựhỗtrợ của phần mềm STATA Kết quả này sẽ được tác giả thống kê mô tả, phân tích,tương quan và hồi quy tại cũng như sẽ trình bày kết quả nghiên cứu tại chương tiếptheo.
Thực trạng rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Namtronggiaiđoạntừ2011–2021
Hình 4.1: Biểu đồ biểu diễn tình hình rủi ro thanh khoản của các
Dựat r ê n k ế t q u ả c ủ a b i ể u đ ồ t ạ i h ì n h 4 1 t a t h ấ y r ằn g r ủ i r o t h a n h k h o ả n được biểu diễn qua khe hở tài trợ qua các năm có xu hướng tăng từ 2011 – 2021.Trong từ năm 2014 – 2016 là thời điểm nổi bật của sự phát triển của ngành ngânhàng do đó rủi ro thanh khoản của ngân hàng có xu hướng giảm sâu nên khe hở tàitrợlà-28,15%.Nhưng đếnnăm2018khikhủnghoảngtàichínhxảyratìnhtrạngnợxấu và các hoạt động kinh doanh của ngân hàng bị đình trệ nên rủi ro thanh khoảntăng cao và khe hở tài trợ là -17,32% Sau đó có xu hướng giảm đến năm 2020 là -22,26%nhƣngvớitácđộngcủađạidịchCovid– 19thìhoạtđộngkinhdoanhkhó Đ ơ n vị :% khănn ê n r ủ i r o t h a n h k h o ả n g c ó x u h ƣ ớ n g t ă n g l ạ i v ớ i t ỷ l ệ k h e h ở t à i t r ợ l à -21,68%.
Thốngkêmôtảmẫunghiêncứu
Tênbiến Giá trịtrungbì nh Độlệchc huẩn
Khe hở tài trợ (FGAP) thể hiện dấu hiệu cảnh báovề rủi ro thanh khoản trongtương lai của ngân hàng Nếu khe hở tài trợ là dương và ngân hàngcó khe hở tài trợlớn, khi đó sẽ buộc ngân hàngphải giảm tiền mặt dự trữ và giảm các tài sảnthanhkhoản hoặc đi vay bổ sung trên thị trường tiền tệ, dẫn đến rủi ro thanh khoản củangânhàngsẽtănglên cao.(Đặng VănDân,2015).
FGAP trong bảng 4.1 có giá trị trung bình là -0.2287, độ lệch chuẩn0.1206và giá trị nhỏ nhất của biến là -0.6176 (Ngân hàng TPB năm 2012), giá trị lớn nhấtlà 0.1373 (Ngân hàng VPB năm 2018) Khi so sánh giá trị các quan sát với giá trịtrung bình, cho thấy chênh lệch giá trị khe hở tài trợ giữa các quan sát là tương đốilớn Sự chênh lệch này không phải chỉ do sự khác biệt giữa các ngân hàng, mà còndochínhsự biếnđộngcủa từngngânhàngquathờigian.
SIZE có giá trị trung bình theo cơ số Log là 8.1614, độ lệch chuẩn 0.4967 vàgiá trị nhỏnhất là6.97 (NgânhàngPVBnăm 2011), giátrị lớnn h ấ t l à
9 3 9 3 7 (Ngân hàng BID năm 2021) Hiện tại BIDV là Ngân hàng có tổng tài sản lớn nhấttrong nhóm NHTM Tuy rằng có sự khác biệt về quy mô tài sản giữa các ngân hàngtại mỗi thời điểm và sự gia tăng tài sản của từng ngân hàng qua thời gian là rất lớn;nhƣng khi logarit hóa giá trị tổng tài sản các đối tƣợng quan sát thì sự chênh lệchgiữagiá trịnhỏnhấtvàgiátrịlớnnhấtkhông cònnhiều.
ROEcógiátrịtrungbìnhlà0.094,độlệchchuẩn0.0896vàgiátrịnhỏnhấtlà - 0.8200 (Ngân hàng TPB năm 2012), giá trị lớn nhất là 0.2682 (Ngân hàng ACBnăm 2012) Kết hợp bảng dữ liệu gốc và bảng thống kê mô tả, tác giả nhận thấy cósự khác biệt lớn về hiệu quả kinh doanh giữa các ngân hàng là do khả năng của từngngânhàng.
CAP có giá trị trung bình là 0.0880, độ lệch chuẩn 0.0368 và giá trị nhỏ nhấtlà 0.0406 (Ngân hàng BID năm 2018), giá trị lớn nhất là 0.2564 (Ngân hàng KLBnăm2011).
TLA có giá trị trung bình là 0.5394, độ lệch chuẩn 0.1316 và giá trị nhỏ nhấtlà 0.1448 (Ngân hàng TPB năm 2012), giá trị lớn nhất là 0.7660 (Ngân hàng BIDnăm 2021) NPL có giá trị trung bình là 0.0208, độ lệch chuẩn 0.0137 và giá trị nhỏnhất là 0, giá trị xấp xỉ bằng 0 (Ngân hàng BVB năm 2011, Ngân hàng TPB năm2011),giátrịlớnnhấtlà0.09(NgânhàngSHBnăm2013)
LLRcógiátrịtrungbìnhlà0.014,độlệchchuẩn0.0054vàgiátrịnhỏnhấtlà 0, giá trị 0 do không có thông tin dữ liệu, giá trị lớn nhất là 0.0353 (Ngân hàngPVB năm 2014) Giá trị trung bình của dự phòng rủi ro tín dụng toàn ngành tươngđốit h ấ p , b i ế n đ ộ n g x o a y q ua n h g i á t r ị t r u n g b ì n h t h ấ p , t u y nh iê n, s ự c h ê n h l ệ c h giữacácđốitượng quansátlàtương đốilớn.
GDP có giá trị trung bình là 0.0540, độ lệch chuẩn 0.0063 cho thấy tính ổnđịnh của tăng trưởng kinh tế Việt Nam, biến động xoay quanh giá trị trung bình rấtthấpvới0.013vàgiátrịnhỏnhấtlà0.0258(năm2021),giátrịlớnnhấtlà0.0707
(năm2018).INFcógiátrịtrungbìnhlà0.0658,độlệchchuẩn0.05vàgiátrịnhỏnhấtlà0.006(năm2016),giátrịlớnnhấtlà0.1813(năm2012).
Phântíchtươngquancủacácbiếnđộclậptrongmôhình
FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF
Ma trận tương quan nhằm xác định sự tác động cũng như mức độ tác độngcủa các biến độc lập theo từng cặp Điều này giúp ta thấy đƣợc các cặp biến độc lậpnào có tương quan với nhau, tức là ảnh hưởng đến nhau trong mô hình hệ số tươngquan giữa các biến có giá trị không cao,cao nhất là -0.7631, chuẩn so sánh theoFarrar và Glauber (1967) là 0.8 vì vậy mô hình sẽ không có hiện tƣợng đa cộngtuyếnnghiêmtrọng.
KẾTQUẢ MÔHÌNH HỒIQUY
Kếtquảhồiquycủacácmôhình
Tác giả đã tiến hành hồi quy dữ liệu bảng được thu thập với ba phương phápướclượngđólàPooledOLS,REMvàFEMđểxácđịnhmứcđộảnhhưởngcủacácbiên độc lập đến biến phụ thuộc thông qua các hệ số ƣớc lƣợng Kết quả hồi quyđƣợctácgiảtổnghợpvàobảng4.3cụthể nhƣsau:
Bảng4.3: Tổng hợpkếtquảhồiquyPooledOLS,REMvà FEM
Dựa trên kết quả bảng 4.3 ta thấy rằng mức độ tương đồng của các mô hìnhvề chiều tác động của cácy ế u t ố đ ế n F G A P T r o n g đ ó S I Z E ,
R O E , C A P , T L A , GDP và INF đều có tương quan dương đến FGAP với ý nghĩa thống kê lần lƣợt là1%; 5%, 10% Tuy nhiên, biến NPL không có ý nghĩa thống kê tác động đến FGAPvì hệ số p-value lớn hơn 5% Đặc biệt, đối với LLR thì tại mô hình Pooled OLS thìkhông có ý nghĩa thống kê nhƣng tại mô hình tác động cố định FEM và mô hình tácđộng ngẫu nhiên REM lại cso nghĩa thống kê với mức ý nghĩa lần lƣợt là 10% và5% Do đó, tác giả sẽ tiếp tục kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và REM đểphânt í c h v ì h a i m ô h ì n h n à y c ó t í n h v ữ n g h ơ n s o v ớ i P o o l e d O L S ( B r e u c h v à Pagan,1979).
So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định FEM và tác độngngẫunhiên REM
Test:Ho:difference in coefficients not systematicchi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(- 1)](b-B)
Giả thuyết H0: Không có tương quan giữa các biến độc lập và phần dư cónghĩalàmôhìnhREMphùhợp.
Giả thuyết H1:Có tương quan giữa các biến các biến độc lập và phần dư cónghĩalàmôhìnhFEMphùhợp.
TheokếtquảkiểmđịnhHausmantạibảng4.4(PhụlụcA)thìgiátrịProb>chi2 0.0535 lớn hơn 0.05 vì vậy chấp nhận giả thuyết giả thuyết H0, bác bỏgiả thuyếtH1 điều này đồng nghĩa sẽ là mô hình REM là mô hình phù hợp nghiêncứu hơn,tuy nhiên mô hình REM có tính vững hơn Pooled OLS do đó tác giả sẽ lựachọn môhìnhREMlàmmôhìnhnghiêncứucuốicùng.
KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG NGẪUNHIÊNREM
Kiểmđịnhhiệntƣợngđacộngtuyến
Giả thuyết H0:Mô hình tác động ngẫu nhiên REM không xảy ra hiện tƣợngđacộngtuyến.
Giả thuyết H1:Mô hình tác động ngẫu nhiên REM xảy ra hiện tƣợng đacộngtuyến.
Kết quả Bảng 4.5 cho thấy đa số các biến đều giá trị VIF chi2 = 0.000 bé hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏ giảthuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 điều này có nghĩa là mô hình xảy ra hiện tượngphươngsaithayđổitrong môhìnhtácđộngngẫunhiên REM.
Kiểmđịnhtựtươngquan
Wooldridge test for autocorrelation in panel dataH0:nofirstorderautocorrelation
Giảt h u y ế t H 1: M ôh ì n h t ác đ ộ n g n g ẫ u n h i ê n R E M xả y rah i ệ n t ƣ ợ n g t ự tươngquan.
Theo kết quả bảng 4.7 thì Prob>chi2 = 0.0015 bé hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏgiả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 điều này có nghĩa là mô hình xảy ra hiệntượngtựtươngquantrongmôhìnhtácđộngngẫunhiênREM.
Sau các kiểm định bêntrên thì mô hình tác động ngẫu nhiên REMđ a n g b ị các khuyết tật đó là phương sai thay đổi và tự tương quan Vì vậy, tác giả tiến hànhsử dụng phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật này để đưa ra kết quả cuốicùngcủamôhình đểtiếnhànhthảoluậnvàkếtluậnvấn đềnghiêncứu.
FGAP Hệsốhồi quy Saisốchuẩn GiátrịP- value
Với biến phụ thuộc là FGAP sau khi sử dụng FGLS để khắc phục hiện tượngtự tương quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%(do Prob = 0.0000) nên mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM đƣợc xây dựnglàphùhợp.
THẢOLUẬNKẾTQUẢNGHIÊNCỨU
Kết luận mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục cáckhuyếttật môhình
Kết quả mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục khuyết tật thìchokếtquảmôhìnhhồiquynhƣsau:Dựavàokếtquả4.8và giátrịP-valuecủa cácbiến NPL;LLR lớn hơn 0.05 vì vậy hai biến này không có ý nghĩa thống kê đối vớimô hìnhnêntácgiảsẽloạihaibiếnnàyrakhỏimôhìnhcuốicùng.
Giảthuyết Kếtquả Ảnhhưởng Ảnhhưởng Mứcýnghĩa
FGAP=α+0.0034*SIZEit+0.0939*ROEit+0.8071*CAPit+SIZEit+0.0939*SIZEit+0.0939*ROEit+0.8071*CAPit+ROEit+0.8071*SIZEit+0.0939*ROEit+0.8071*CAPit+CAPit+0.6863*SIZEit+0.0939*ROEit+0.8071*CAPit+TLAit+ 0.8 698*SIZEit+0.0939*ROEit+0.8071*CAPit+GDPt+ 0.2489*SIZEit+0.0939*ROEit+0.8071*CAPit+INFt+ εit i t (1)
Kết quả hồi quy và kiểm định cho thấy cả ba phương pháp ước lượng thôngthường cho dữ liệu bảng bao gồm: Pooled OLS, REM và FEM đều không phù hợpđối với mô hình nghiên cứu của khóa luận do vi phạm các giả thuyết hồi quy như tựtương quan, phương sai sai số thay đổi Để khắc phục các vi phạm này tác giả đã sửdụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS, kết quả của môhình hồi FGLS sẽ đƣợc sử dụng để thảo luận và phân tích các yếu tố tác động đếnrủi ro thanh khoản: Hệ số R-Square là 0.7929 thì các biến độc lập trongm ô h ì n h giải thích đƣợc 79.29% sự biến thiên của biến phụ thuộc FGAP Các biến
SIZE,CAP,TLA,GDP,INFcóýnghĩathốngkêởmứcýnghĩa1%.BiếnGDP,ROEcóý nghĩaởmức5% BiếnNPL,LLRkhôngcóýnghĩathốngkê.
Bảng 4.9 cho thấy kết quả tương đối thống nhất với giả thuyết ban đầu, cóbiến SIZE cho kết quả ngƣợc Sau đây là những phân tích về kết quả các yếu tố cóảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại của Việt Namtronggiaiđoạn2011-2021.
Dựa vào kết quả mô hình (1) ta có nhận xét chiều tác động với cácy ế u t ố nhƣsau: Đối với GDP thì hệ số bê ta là 0.8698 có tương quan dương với FGAP điềunày có nghĩa là khi GDP tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP tăng lên 0.8698 đơn vị. Khinền kinh tế đạt mức tăng trưởng GDP thì ngân hàng và các cá thể kinh tế trong nềnkinhtếlàmănthuậnlợisẽtạorathịtrườngkinhtếổnđịnhnóichungvàchokinhtếcủa ngân hàng nói riêng Tuy nhiên, khi tình hình thuận lợi như vậy ngân hàngthường có những tham vọng liên quan đến phát triển dƣ nợ tín dụng hay “tín dụngnóng”đểgiatănglợinhuận,dođócácchínhsáchliênquanđếndựtrữbắtbuộcsẽbị xem nhẹ từ đó đẩy ngân hàng rơi vào trạng thái tiềm ẩn rủi thanh khoản (Arif vàAnees,2012). Đối với CAP thì hệ số bê ta là 0.807 điều này chứng tỏ biến này có tươngquan dương với khe hở tài trợ Hay nói cách khác CAP tăng thêm 1 đơn vị thìFGAP tăng 0.807 đơn vị Điều này có thể lý giải do ngân hàng sử dụng vốn chủ sởhữu và nợ vay để tài trợ hoạt động kinh doanh của mình, khác với nợ vay mang tínhchất phải hoàn trả thì nguồn vốn chủ sở hữu đƣợc xem là nguồn quỹ tự có của ngânhàng, đại diện cho khả năng tự chống đỡ khi có rủi ro xảy ra Các ngân hàng vốncàng lớn có xu hướng nắm giữ tài sản thanh khoản ít hơn, nên rủi ro thanh khoảncànglớnvàngƣợc lại(GatevvàStrahan,2006). Đối với TLA thì hệ số bê ta là 0.686 có tương quan dương với FGAP điềunày có nghĩa là khi TLA tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP tăng thêm 0.686 đơn vị. Điềunày chứng tỏ các ngân hàng thương mại thường tập trung sử dụng các nguồn vốnvào hoạt động truyền thống là cho vay Các khoản cho vay thông thường có tínhthanh khoản thấp; do đó,những khoản rút tiền lớn và không được dự báo trước cóthểdẫnđếnviệcmất thanhkhoảncủangânhàng(ArifvàAnees,2012). Đối với INF thì hệ số bê ta là 0.2489 có tương quan dương với FGAP điềunày có nghĩa là nếu INF tăng 1 đơn vị thì FGAP sẽ tăng 0.2489 đơn vị Khi có làmphátxảyrathìđồngtiềnsẽmấtgiáđồngthờitỷlệlạmpháttácđộngđếntoànbộc ác chủ thể trong nền kinh tế Dựa vào mức lạm phát, các chủ thể sẽ ra quyết địnhđầu tƣ hay gửi tiền vào ngân hàng, do đó để thu hút đƣợc các khoản tiền gửi, cácnhà quản trị dựa vào mức lạm phát kỳ vọng mà niêm yết lãi suất Do đó làm chothanh khoản của ngân hàng giảm xuống (Shenv à c ộ n g s ự , 2 0 0 9 ; G a t e v v à Strahan,2006). Đối với ROE thì hệ số bê ta là 0.094 điều này chứng tỏ biến này có tươngquan dương với khe hở tài trợ Hay nói cách khác nếu ROE tăng thêm 1 đơn vị thìFGAP tăng 0.094 đơn vị Điều này có thể lý giải nếu ngân hàng có lợi nhuận cànglớn thì các hạng mục kinh doanh càng nhiều, giá trị đầu tƣ cũng khá lớn nên nhữngyếu tố này nếu do thị trường tác động vào làm công việc không thuận lợi trongtương lai cũng là nguyên nhân gây ra đe dọa đến thanh khoản cho ngân hàng (Shenvàc ộ n g s ự , 2009). Đối với yếu tố SIZE hệ số bê ta là 0.0341 điều này chứng tỏ biến này cótương quan dương với khe hở thanh khoản Hay nói cách khác nếu SIZE tăng thêm1 đơn vị thì FGAP sẽ tăng 0.0341 đơn vị Điều này đồng nghĩa với việc khi quy môngân hàng càng lớn thì rủi ro thanh khoản có thể ngày càng gia tăng do ngân hàngcần phải tập trung nguồn lực để đầu tƣ cho ngân hàng và việc này làm cho có thểgiảm lƣợng dự trữ nguồn vốn của ngân hàng Các ngân hàng có quy lớn,đặc biệtnhận đảm bảo, hỗ trợ từ chính phủ trong các tình huống xấu, từ nhận định này, cácngân hàng sẽ tận dụng quy mô lớn của mình để giảm phần dự trữ các tài sản thanhkhoản để đầu tƣ vào các tài sản có tính thanh khoản cao nhƣng đem lại lợi nhuậncao tương ứng cho ngân hàng, điều này có thể gây gia tăng rủi ro thanh khoản chongân hàng (Shenvàcộngsự ,2009; Gatev và Strahan, 2006; Sauders vàCorrnett,2007;ArifvàAnees,2012).
Kếtluậngiảthuyết nghiêncứu
Quy mô ngân hàng (SIZE):Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều (+) đếnrủirothanhkhoảncủangânhàngtrongđiềukiệncácyếutốkháckhôngđổiởmứcý nghĩa thống kê 10% Kết quả này phù hợp với giả thuyết H1 đặt ra của mô hìnhnghiên cứu Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Akhtar và cộng sự (2011),Doriana Cucinelli (2013) Theo thuật ngữ “Too big to fail” mà nhiều nhà kinh tếtừng đềcập cho rằng chính phủ sẽ can thiệp vào các tình huống mà hoạt động kinhdoanh của một doanh nghiệp có ảnh hưởng quá lớn đến chức năng của nền kinh tế,đến mức sự sụp đổ của nó sẽ là thảm họa đối với toàn bộ nền kinh tế nói chung Cácngân hàng có quy lớn, đặc biệt nhận đảm bảo, hỗ trợ từ chính phủ trong các tìnhhuống xấu, từ nhận định này, các ngân hàng sẽ tận dụng quy mô lớn của mình đểgiảm phần dự trữ các tài sản thanh khoản để đầu tƣ vào các tài sản có tính thanhkhoản cao nhưng đem lại lợi nhuận cao tương ứng cho ngân hàng, điều này có thểgâygiatăngrủirothanhkhoảnchongânhàng.VìvậychấpnhậngiảthuyếtH1.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE):Ngân hàng có lợi nhuậncàng lớn thì các hạng mục kinh doanh càng nhiều, giá trị đầu tƣ cũng khá lớn nênnhững yếu tố này nếu do thị trường tác động vào làm công việc không thuận lợitrong tương lai cũng là nguyên nhân gây ra đe dọa đến thanh khoản cho ngân hàng.BácbỏgiảthuyếtH2.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP):Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trêntổng tài sản có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng vớimức ý nghĩa 1%, phù hợp với giả thuyết H3 của mô hình và phù hợp với nghiên cứucủa các tác giả: Aspachs và cộng sự (2005); Munteanu (2012); Vodová (2011);Cucinelli (2013); Trương Quang Thông (2013); Đàng Quang Vắng (2017) Kết quảnghiên cứu cho thấy vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tương quan thuận với rủi rothanh khoản của ngân hàng Điều này đƣợcg i ả i t h í c h l à k h i c á c N H T M g i a t ă n g vốn chủ sở hữu để nâng cao năng lực tài chính của ngân hàng nhưng tốc độ tăngtrưởng của tín dụng và các nguồn thu dịch vụ khác không theo kịp tốc độ gia tăngcủavốnchủsởhữuthìđiềunàysẽlàmgiảmtỷsuấtsinhlờitrênvốnchủcủacác ngânhàng.Dođóviệctăngnguồnvốnchủsởhữusẽtạosứcépngƣợclênchínhcác nhà quản lý của ngân hàng phải tìm cách để gia tăng lợi nhuận thông qua việcmởrộngtíndụng,đầutƣtàichính… Chínhđiềunàycũnggópphầnlàmgiatăngrủirocho ngânhàng.ChấpnhậngiảthuyếtH3.
Tỷlệ cho vaytrêntổng tài sản (TLA):Tỷ lệ cho vay trênt ổ n g t à i s ả n c ó tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng với mức ý nghĩa 1%,phù hợp với giả thuyết H4 của mô hình và nghiên cứu của tác giả Trương QuangThông (2013) Điều này đƣợc giải thích nhƣ là khi nền kinh tế có nhu cầu vay caothì các ngân hàng sẽ giảm nắm giữ các tài sản thanh khoản cao để tập trung việc chovay gia tăng lợi nhuận, điều này làm gia tăng rủi ro cho ngân hàng khi những khoảnrút tiền lớn và không được dự báo trước có thể dẫn đến việc mất thanh khoản củangânhàng.ChấpnhậngiảthuyếtH4.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL):Tỷ lệ nợ xấu không có ý nghĩa thống kê đối với môhình trong giai đoạn nghiên cứu ở cácmức ý nghĩa chấp nhận, kếtq u ả k h ô n g ủ n g hộ giả thuyết H5 của mô hình Điều này đƣợc lý giải là do các ngân hàng tại ViệtNam có tình trạng che giấu các khoản nợ xấu, hay các ngân hàng cố tình làm đẹpđể giảm tỷ lệ này xuống vì thế số liệu này có thể chƣa phản ánh chính xác hoặcchƣa phản ánh toàn diện thực tế tình hình hoạt động của các ngân hàng Bác bỏ giảthuyếtH5.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR):Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụngkhông có ý nghĩa thống kê đối với mô hình trong giai đoạn nghiên cứu ở các mức ýnghĩa chấp nhận, kết quả không ủng hộ giả thuyết H6 của mô hình Điều này đƣợclý giải là do các ngân hàng tại Việt Nam có tình trạng che giấu các khoản nợ xấu,phân loại nợ không đúng nhóm nợ Theo đó, có những khoản nợ xấu đáng lẽ đã đủđiều kiện phân loại vào nhóm 5 nhƣng vẫn đƣợc phân loại vào nhóm 3, vì vậy cáckhoản trích lập dự phòng tín dụng sẽ không phản ánh chính xác hoặc chƣa phản ánhtoàndiệnthực tếtìnhhìnhhoạtđộngcủacácngânhàng.BácbỏgiảthuyếtH6.
Tăng trưởng GDP:Tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều (+) đến rủi rothanhkhoảncủangânhàngvớimứcýnghĩa5%,khôngphùhợpvớigiảthuyếtH7 của mô hình Kết quả này phù hợp với thực tế, khi nền kinh tế phát triển, đặc biệt làtrongthời điểmcácngânhànggiatăngtín dụngnóng BácbỏgiảthuyếtH7.
Lạm phát (INF):Lạm phát có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanhkhoản của ngân hàng với mức ý nghĩa 1%, phù hợp với giả thuyết H8 của mô hình.Lạm phát cao sẽ làm cho môi trường kinh tế vĩ mô xấu đi, do đó làm giảm thanhkhoản của các ngân hàng (Vodová, 2011) Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng tốt,lạm phát tăng, nhu cầu tín dụng tăng cao, việc huy động vốn của ngân hàng gặpnhiều khó khăn, các ngân hàng phải tăng lãi suất tiền gửi nhằm thu hút vốn huyđộng, việc cạnh tranh thu hút vốn giữa các ngân hàng trở nên khốc liệt hơn, đồngthời tâm lý lo ngại đồng tiền mất giá, khiến người dân dùng tiền nhàn rỗi đầu từ vàotài sản khác mà không để tiền vào mục đích gửi tiết kiệm Từ đó, cung thanh khoảncủa các ngân hàng bị suy giảm, sẽ gia tăng rủi ro thanh khoản Khi xem xét lãi suấtcho vay, lạm phát tăng dẫn đến sự gia tăng lãi suất của các ngân hàng, làm giảm khảnăng trả nợ của người vay, dẫn đến rủi ro nợ xấu tăng rủi ro thanh khoản của ngânhàng Bên cạnh đó, nền kinh tế tăng trưởng tốt, các ngân hàng sẽ đặt mục tiêu sinhlợi cao, các ngân hàng sẽ gia tăng việc cấp tín dụng thay vì dự trữ tài sản thanhkhoảnvàsẽgiatăngrủirothanhkhoản.Chấp nhậngiảthuyếtH8.
Trong chương này tác giả đã tiến hành sử dụng số liệu thứ cấp thu thập đƣợctrênbáocáotàichínhđểchạyrakếtquảthôngquaphầnmềmSTATA.Từđóđƣara đƣợc các kết luận liên quan đến thống kê mô tả mẫu; kết quả mô hình hồi quyPooled OLS; tác động cố định FEM; tácđ ộ n g n g ẫ u n h i ê n R E M Đ ồ n g t h ờ i , d ù n g các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp và khắc phục các khuyết tật của môhìnhđƣợc chọn.
Tác giả đã tiến hành so sánh các kết quả mình đạt đƣợc với các nghiên cứutrướcđểđưarakếtluậnchocácgiảthuyếtvàđịnhhướngchocáchàmýchínhsáchởchươn gsau.
KẾTLUẬNNGHIÊNCỨU
Kết quả nghiên cứu từ 20 NHTMtại ViệtNam trong giai đoạn năm 2011 -
2021, cho thấy rủi ro thanh khoản của ngân hàng bị tác động bởi cácy ế u t ố :
Q u y mô ngân hàng, Tỷ suất lợi nhuận, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, Tỷ lệ chovaytrêntổngtàisản,TăngtrưởngGDP,Lạmphát.
Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiềuvới rủi ro thanh khoản, nghĩa là không phải cứ tăng quy mô ngân hàng là sẽ giảmđƣợc rủi ro thanh khoản, các ngân hàng có lợi thế quy mô tài sản lớn cần chú trọng,quan tâm đầu tư vào tài sản có thanh khoản cao, tránh các trường hợp chỉ tập trungvào việc tập trung đầu tư kinh doanh gia tăng lợi nhuận Mặt khác trong quá trìnhgia tăng tài sản của ngân hàng có thể ngân hàng phải sử dụng đến các khoản nợ vay,vì thế ngân hàng cũng có thể đối diện với rủi ro thanh toán đến hạn nên tình hìnhkinh doanh không hiệu quả Trong trường hợp thiếu hụt thanh khoản, nếu nắm giữcác tài sản thanh khoản cao hay tình hình thanh khoản tốt các ngân hàng sẽ tránhđƣợc bất ổn trong tài chính Do đó, các ngân hàng cần xây dựng và tuân thủ chínhsách đảm bảo các chỉ số an toàn trong hoạt động; giảm thiểu và kiểm soát chặt chẽcác tài sản có rủi ro cao; tự chủ trong việc nắm giữ các tài sản có tính thanh khoảncao,phânbổtàisảnmộtcáchphùhợp.
Tiếp đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều vớirủi ro thanh khoản của ngân hàng, khi các NHTM gia tăng vốn chủ sở hữu để nângcao năng lực tài chính của ngân hàng cải thiện thanh khoản đáp ứng nhu cầu thanhkhoản khi phát sinh các nhu cầu rút vốn đột ngột nhưng tốc độ tăng trưởng của tíndụng và các nguồn thu dịch vụ khác không theo kịp tốc độ gia tăng của vốn chủ sởhữu thì điều này sẽ làm giảm tỷ suất sinh lời trên vốn chủ của các ngân hàng Do đóviệc tăng nguồn vốn chủ sở hữu sẽ tạo sức ép ngƣợc lên chính các ban lãnh đạo củangân hàng phải tìm cách để gia tăng lợi nhuận thông qua việc mở rộng tín dụng, đầutƣtàichính…Chínhđiềunàycũng gópphầnlàmgiatăng rủirochongânhàng.
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro thanhkhoản, khi các ngân hàng tiến hành hoạt động cho vay một cách không kiểm soáthay công tác thẩm định lỏng lẻo không theo quy trình chủ yếu chạy theo mục tiêutăng trưởng tín dụng của ngân hàng Vì thế có thể ngân hàng sẽ bị dẫn đến tình hìnhnợ quá hạn, nợ xấu có thể tăng cao nếu rủi ro xảy ra làm giảm hiệu quảhoạt độngcủangânhàng,giảmlợinhuận.Khiđósẽbuộcngânhàngphảigiảmtiềnm ặtdựtrữ và giảm các tài sản thanh khoản hoặc đi vay bổ sung trên thị trường tiền tệ đểbù đắp thanh khoản Do đó mà khi nguồn vốnchủ sở hữu tăng cao, đẩy tăntrưởngtíndụngt ă n g cao,đồngthờilàthanhkhoảncủa ngân hànggiảmxuống. Đối với tăng trưởng GDP và lạm phát, Ngân hàng Nhà nước và các cơ quanquản lý vĩ mô cần có các chính sách phù hơp để giúp thực hiện mức tăng trưởng sátvới kế hoạch đề ra Từ đó, các ngân hàng lập ra phương án cho việc thiết lập lại quymô, cơ cấu nguồn vốn.v.v… phù hợp với hoạt động cho vay theo nhu cầu của thịtrường mà không gây ảnh hưởng tới thanh khoản của ngân hàng Ví dụ điển hình làgiai đoạn năm 2008, nhằm hạn chế lạm phát và phục hồi kinh tế, NHNN đã sử dụngchính sách tiền tệ thắt chặt thông qua công cụ lãi suất và dự trữ bắt buộc, đã gây nênáplựcthanhkhoảncho cácngânhàngthương mại.Mặtkháckhitốc độtăngtrưởng(GDP) tăng thì nền kinh tế làm ăn thuận lợi nhu cầu vay tiền của các khách hàngngày càng tăng để mở rộng sản xuất kinh doanh do đó ngân hàng sẽ tiến hành tăngtrưởng tín dụng hạ mức dự trữ tiền trong ngân hàng để cho vay từ đó làm thanhkhoản ngân hàng giảm xuống để tăng trưởng tín dụng đe dọa rủi ro thanh khoản cóthểxảyra.
Nếu xét ở yếu tố lạm phát, khi có lạm phát xảy ra thì trong nền kinh tế giá cảleo thang hay bản thân ngân hàng cũng sẽ có khả năng tăng lãi suất cho vay vì thếcác khách hàng hạn chế vay để bổ sung vốn mà sử dụng một kênh khác vì thế tăngtrưởng tín dụng có thể giảm xuống và thanh khoản của ngân hàng có thể được duytrìhayítphảiđốimặtvớirủiro.
HÀMÝCHÍNH SÁCH
Kếtquảnghiêncứuchothấycácyếutốnhƣ“Tỷlệgiữavốnchủsởhữungânhàng / tổng tài sản có ngân hàng”, “Tỷ lệ tổng dư nợ cho vay/ tổng tài sản có ngânhàng” và “Quy mô ngân hàng” có ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngânhàng Trên thực tế, những năm vừa qua, các NHTMCP niêm yết trên TTCK ViệtNamt r o n g đ ã q u ả n l ý v ố n c h ƣ a t ố t , t ỷ l ệ n ợ x ấ u g i a t ă n g T h e o T r u n g t â m T h ô n g tin &
Dự báo Kinh tế - Xã hội quốc gia (NCEIF), tại thời điểm 30/6/2018, nợ nhóm5 chiếm gần 50% tổng nợ xấu của 15 ngân hàng đã công bố báo cáo tài chính 6tháng đầu năm 2018 (các ngân hàng này chiếm khoảng 75% dƣ nợ toàn hệ thốngngân hàng Điều này cho thấy việc quản lý cho vay chƣa chặt chẽ dẫn đến nợ xấucao. Cho nên, nhóm tác giả đề xuất một số khuyến nghị đối với các nhà quản lýNHTMCPniêmyếttrênTTCKViệtNamnhƣsau:
Giải pháp tăng vốn:Các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam cần xâydựng chiến lƣợc tăng vốn phù hợp quy mô của ngân hàng, phù hợp với từng giaiđoạn khác nhau của nền kinh tế, bên cạnh đó, tăng vốn đi kèm với việc sử dụngnguồn vốn hiệu quả, phát triển bền vững Ngân hàng nên tận dụng những nguồn vốnchi phí rẻ và hạn chế đƣợc áp lực rủi ro thanh toán hay những thời điểm ngân hàngkhó khăn cũng không vì thế mà phải bị đe dọa đến rủi ro thanh khoản để thanh toánnợvàđápứng nhucầutấttoántiềngửichokháchhàng.
Vốn và quản trị vốn phải đảm bảo tính an toàn trong hoạt động, đây là yếu tốbảo vệ chính của mỗi ngân hàng, đảm bảo khả năng thanh khoản góp phần tránh vàvƣợt qua đƣợc các cuộc khủng hoảng tài chính Có thể nhận định rằng ở Việt Nam,các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam đều đang ở giai đoạn đầu tiên củaquá trình phát triển nên cần phải nỗ lực quản lý vốn có hiệu quả để ngày càng pháttriểnhơn.Dođó,việcquảnlývốntrongngânhàngcầncóchươngtrìnhquảnlývốnhiệu quả, cần cải thiện năng lực trong đánh giá đúng về mức độ an toàn của vốn;phân bổ và quản trị vốn hiệu quả hơn và tiết kiệm vốn hơn; đo lường hiệu quả hoạtđộng và quản lý dựa trên giá trị Ngoài các quy định chung về đảm bảo đủ vốn phápđịnhtheoThôngtƣ36,cácngânhàngcầnphảicócácquyđịnhriêng.Đểđảmbảo vốn này, các ngân hàng cần có phương pháp đo lường, đánh giá về hiện trạng vốnvà tác động của các đòn bẩy để giảm lãng phí vốn, điều chỉnh các mảng kinh doanhcó hiệu quả cao nhƣng cần ít vốn hơn, xác định cơ cấu tổ chức và quản trị nhằmthúc đẩy các mô hình quản lý vốn có hiệu quả cũng nhƣ các mô hình phối hợp chocácb ộ p h ậ n c ó l i ê n qua nđ ế n quả nt r ị t à i chí nh và r ủ i r o t r o n g n gân hà ng. Đ ồ n g thời, các ngân hàng cần xây dựng chính sách cân đối trong quá trình phân phối kếtquả tài chính cho việc chi trả cổ tức, phần lợi nhuận giữ lại để bổ sung vào vốn chủsởhữuđểtăngquymôvốn.Đâylànguồnvốntựtàitrợkhôngtốnchiphínhằ mtăng khả năng tự chủ về mặt tài chính góp phần tăng khả năng thanh khoản Việctăng vốn điều lệ của các NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam trong những nămvừa qua đã làm tăng năng lực tài chính, nâng cao khả năng thanh khoản, khả năngcạnh tranh và bảo đảm các hệ số an toàn vốn (hệ số
CAR) cũng nhƣ đáp ứng tốt choviệctăngtrưởngnóngcủatíndụngngânhàngvàtàisảncórủirokháctrongtổngtài sản Mặc dù việc tăng trưởng về quy mô (vốn tối thiểu 3.000 tỷ đồng) có thể tuỳthuộc vào từng ngân hàng, hầu hết các ngân hàng đều phải đảm bảo mức lợi nhuậnhợp lý trong việc phát triển hoạt động cho vay, tín dụng Điều này dễ dẫn đến chấtlƣợng tài sản suy giảm và tác động trực tiếp đến lợi nhuận, hiệu quả hoạt động vốncủacác ngânhàng.
Giải pháp tăng trưởng cho vay:Các NHTMCP niêm yết trên TTCK
ViệtNam cần nâng cao công tác quản trị, kiểm soát nội bộ, thẩm định, nguồn nhân lực,nhằmđ ả m b ả o v i ệ c t ă n g t r ƣ ở n g c h o v a y h i ệ u q u ả , g i ả m n ợ x ấ u c h o n g â n h à n g , giảm rủi ro thanh khoản cho ngân hàng Tín dụng là hoạt động mang lại lợi nhuậnlớn cho ngân hàng và cũng là hoạt động có thể gây ra rủi ro thanh khoản lớn chongân hàng Vì vậy với tất cả các khoản cho vay thì các ngân hàng cần phải tuân theomột quy trình chặt chẽ để hạn chế rủi ro thanh khoản bị kéo theo từ các khoản nợkhó thu hồi Mặt khác tăng trưởng tín dụng đi đôi với chất lƣợng tín dụng, hạn chếviệc áp đặt chỉ tiêu cho vay đến nhân viên tín dụng để tránh việc cho vay mất kiểmsoát và gây ra rất nhiều rủi ro cho ngân hàng đó là rủi ro tín dụng và rủi ro thanhkhoản. Để nâng cao chất lƣợng tín dụng tại các NHTMCP niêm yết trên TTCK ViệtNam và tránh để nợ xấu làm ảnh hưởng tới khả năng thanh khoản của ngân hàng,các nhà lãnh đạo của các ngân hàng cần có sự quyết tâm cao và có cái nhìn tổng thểvàs â u s ắ c h ơ n đ ố i v ớ i v i ệ c q u ả n l ý t h a n h k h o ả n t ạ i c h í n h n g â n h à n g c ủ a m ì n h Theo đó, họ cần phải ƣu tiên vấn đề thanh khoản ngân hàng lên hàng đầu trong sựpháttriểnlâudàicủangânhàng.Theokếtquảcủamôhình,yếutốtỷlệchovay trên tổng tài sản có ảnh hưởng mạnh đến khả năng thanh khoản của các NHTMCPniêm yết trên TTCK Việt Nam
Do đó, các NHTMCP niêm yết trên TTCK ViệtNamnêncải thiệnchínhsáchnàybằngmộtsốgiảiphápnhƣsau:
(1) Xây dựng hệ thống quản lý rủi ro chặt chẽ và trích lập dự phòng rủi ro tíndụng một cách đầy đủ, chính xác về tỷ lệ bảo đảm an toàn vốn, bao gồm giới hạncấp tín dụng, các tỷ lệ về an toàn vốn tối thiểu, tỷ lệ khả năng chi trả, dự trữ thanhkhoản,tỷlệvốnchovaytrungvàdàihạn, vàdƣnợchovay.
(2) Xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ trong ngân hàng đúng vớithực tế phát triển của kinh tế Việt Nam và đánh giá đúng năng lực hoạt động kinhdoanh của doanh nghiệp, cá nhân Ngân hàng cần có một bộ phận độc lập để xếphạng tín dụng khách hàng một cách khách quan Bộ phận đó không đƣợc tiếp xúcriêngvớikháchhàng.
(3) Việc định giá và xử lý tài sản đảm bảo của các ngân hàng cũng cần phảicó một bộ phận xử lý độc lập và chuyên nghiệp nhằm giúp các ngân hàng kháchquan và định giá tài sản chính xác hơn khi thẩm định giá trị tài sản so với nhu cầuvay vốn của khách hàng Ngoài ra, bộ phận này cũng giúp ngân hàng nhanh chóngthu hồi đƣợc nguồn vốn khi cần xử lý tài sản giúp ngân hàng có thể xoay vòng chukỳ cho vay và thanh toán mới, không bị ứ đọng vốn trong các khoản nợ xấu làm ảnhhưởngđếnkhảnăngthanhkhoảncủamình.
Giải phápmở rộngquy mô ngân hàng:C á c N H T M C P n i ê m y ế t t r ê nTTCK Việt Nam cần có lộ trình phù hợp để mở rộng quy mô ngân hàng,nâng caohiệu quả hoạt động tương ứng, đảm bảo việc mở rộng quy mô trong tầm kiểm soát,từđónângcaokhảnăngthanhkhoản.Khi mởrộngquymôcủamình cácngânhàng cần lưu ý đến việc tập trung gia tăng các loại tài sản có tính thanh khoản cao đểphòng ngừa cho các rủi ro Mặt khác mở rộng quy mô ngân hàng cũng xét đến khíacạnh độ phủ sóng hoạt động của ngân hàng, bản thân ngân hàng cũng cần phải cóchiến lược mở rộng thị trường của mình một cách bền vững, an toàn, tập trung mởrộngn â n g c a o c ạ n h t r a n h c ủ a m ì n h t ạ i n h ữ n g đ ị a b à n h a y đị a đ i ể m t h ậ t s ự t i ề m năngvàantoàn.Đƣasựhoạtđộngbềnvữngcủangânhànglàmyếutốtiênquy ếtđểmởrộngquymô.
HẠNCHẾCỦAĐỀTÀI
Thứ nhất,nghiên cứu chỉ tập trung đánh giá rủi ro thanh khoản dựa trên chỉtiêu FGAP mà chƣa đánh giá dựa trên các chỉ tiêu khác nên chƣa có thể khái quátđƣợc thực trạng rủi ro thanh khoản của các NHTMCP niêm yết trên TTCK ViệtNam.
Thứ hai, vẫn còn nhiều yếu tố nội tại và vĩ mô chƣa đƣợc xem xét trong môhìnhnhƣ: Tỷlệ dƣnợ sovới sốvốnhuyđộng,Thu nhậplãicậnbiên(NIM),Nguồnvốn tài trợ bên ngoài (EFD), Lãi suất thị trường tiền tệ, tỷ lệ thất nghiệp, Khủnghoảngtàichính,Đầutưnướcngoài.v.v…
Thứ ba, hiện tại tác giả chỉ phân tích những yếu tố nội tại của ngân hàng vàcác yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, chưa phân tích những nhómnguyên nhân khách quan và chủ quan gây rủi ro thanh khoản của ngân hàng để cóthểđềxuấtnhữngbiệnphápphòngngừa.
HƯỚNGNGHIÊNCỨUTIẾPTHEO
Từ những hạn chế nêu trên của bài viêt, tác giả đề xuất hướng nghiên cứutiếp theo trong tương lai là tăng số lượng mẫu nghiên cứu, tăng thêm các biến nộitại và vĩ mô, sử dụng các mô hình và phương pháp nghiên cứu khác nhau để đánhgiá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản một cách đầy đủ, toàndiệnhơn.Xuhướngnghiêncứumớitácgiảsẽkéo dàithờigiannghiêncứuthêmvàsẽnghiêncứuthêmcácNHTMtạiViệtNammộtcác hđầyđủhơn.Đồngthờisẽ dùngnhiềuchỉtiêuđểđolườngrủirothanhkhoảnđểtìmrasựđolườnghợplývàchínhxáccụt hểhơn.
Tạichươngnàytácgiảđãtiếnhànhđưaranhữnggiảiphápđểhạnchếrủirothanh khoản cho các NHTMCP niêm yết trên TTCK tại Việt Nam Các kiến nghịnày không chỉ dừng lại ở chủ thế ngân hàng mà còn có cả các cơ quan có thẩmquyền Nâng cao hiệu quả về việc hoạt động an toàn và giữ vững cơ cấu tài sản vànguồn vốn hợp lý là những giải pháp hợp lý để phòng tránh rủi ro Đồng thời tạichương này tác giả cũng đã khái quát được những hạn chế cũng của nghiên cứucũngnhưhướngnghiêncứutiếptheocủa mìnhvớichủ đềnày.
1 ĐàngQ u a n g V ắ n g ( 2 0 1 8 ) ,“ C á c n h â n t ố ả n h h ư ở n g đ ế n t h a n h k h o ả n c ủ a ngân hàng thương mại Việt Nam”, Luận án tiến sĩ kinh tế, trường Đại họcKinhtế-
2 Đặng Mai Trâm (2018),“Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản củangân hàng thương mại tại Việt Nam”, Luận văn thạc sỹ kinh tế, trường ĐạihọcNgânhàng ThànhphốHồChí Minh.
3 Đặng Văn Dân (2015),“Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản củangân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí tài chính, số tháng 11/2015, trang60-66.
4 Hƣng, T N., & Trung, N Đ (2011) Hoạt động ngân hàng Việt Nam-Nhìn lạinăm 2011vàmột sốgiải phápchonăm 2012.Khoahọc& Đàot ạ o N g â n hàng, (118),1-7.
5 Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021), “Nhân tố ảnh hưởng đếnrủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí
6 NguyễnVănTiến(2009),GiáotrìnhNgânhàngthương mại,NXB Thốngkê
7 NguyễnVănTiến(2015),QuảntrịNgân hàng thươngmại,NXBLao Động.
9 Trương Quang Thông (2013) “Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoảncủa hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam”,Tạp chí Phát triển Kinh tế,50-62.
10 Vũ Thị Hồng (2015),“Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngânhàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, Số 23 (33) -
1 Ali, K., Akhtar, M F., & Sadaqat, S (2011) Financial and non- financialbusiness risk perspectives–empirical evidence from commercial banks.MiddleEasternFinanceandEconomics,11(11),150-160.
2 Arif, A., & Anees, A N (2012) Liquidity risk and performance of bankingsystem.JournalofFinancialregulationandcompliance.
3 Aspachsetal,„„Liquidity,BankingRegulationandtheMacroeconomy.Evidence on bank liquidity holdings from a panel of UK-resident banks”,Unpublishedmanuscript.BIS,2005.
4 Berger A N and Bouwman C H S., “Bank Liquidity Creation”, OxfordUniversityPress,2009.
7 Chen, Y K., Shen, C H., Kao, L., & Yeh, C Y (2018) Bank liquidity riskandp e r f o r m a n c e Reviewo f p a c i f i c basinfinancialmarketsandpo licies,21(01),1850007.
9 Cornett, M M., Marcus, A J., Saunders, A., & Tehranian, H (2007). Theimpact of institutional ownership on corporate operating performance.JournalofBanking&Finance,31(6),1771-1794.
10 Cucinelli, D (2013) „The Determinants of Bank Liquidity Risk within theContextofEuroArea‟.InterdisciplinaryJournalofResearchinBusinessISSN,20
11 Danielsson,J.,Embrechts,P.,Goodhart,C.,Keating,C.,Muennich,F.,Renault,O.,
12 Doriana Cucinelli,“The determinants of bank liquidity risk within the contextof Euro area”,Interdisciplinary journal of research in business, ISSN:
14 Duttweiler, R (2011).Managing liquidity in banks: a top down approach.John Wiley&Sons.
15 Eichberger, J., & Summer, M (2005) Bank capital, liquidity, and systemicrisk.JournaloftheEuropeanEconomicAssociation,3(2-3),547-555.
16 Fernández-Amador, Octavio, et al "Does monetary policy determine stockmarket liquidity? New evidence from the euro zone."Journal of
18 Foos, D., Norden, L., & Weber, M (2010) Loan growth and riskiness ofbanks.JournalofBanking&Finance,34(12),2929-2940.
19 Friedman, M (1963),Inflation: Causes and Consequences, Proquest Info andLearning.
20 Gatev, E., & Strahan, P E (2006) Banks' advantage in hedging liquidity risk:Theoryandevidencefromthecommercialpapermarket.TheJournalofFinanc e,61(2),867-892.
21 King, P., & Tarbert, H (2011) Basel III: an overview.Banking & financialservicespolicyreport,30(5),1-18.
22 Lucchetta, M., “What do data say about monetary policy,bankliquidityandbankr i s k taking?”,EconomicNotes36(2007),189.
23 Malik, M F., & Rafique, A (2013) Commercial Banks Liquidity inPakistan:FirmSpecificandMacroeconomicFactors.RomanianEconomicJournal,16(48).
25 Perry, P (1992), “Do Banks Gain or Lose from Inflations?”,Journal of
26 Poorman Jr., F & J Blake (2005),Measuring and Modeling Liquidity
27 Rose, K D (2001) One Nation Underground InOne Nation
28 Teixeira, D (2013) Off-balance sheet items in european banking: a panel dataeconometricmodelonriskandliquidity.Socialsciences:EconomicsandBusiness.
29 Thông,T.Q.(2013).FactorsaffectingliquidityriskinthesystemofVietnamese commercial Banks Economics Article, University of EconomicsHCMC.
(2011).LiquidityofCzechcommercialbanksa n d i t s determinants.Internation al Journal of mathematical models and methods inappliedsciences,5(6),1060-
(2011),“LiquidityofCzechCommercialBanksandItsDeterminants”,proceedingsofthe 30thInternationalJ o u r n a l o f MathematicalModelsandMethodsinAplliedSc iences.
34 Vodová.P.,(2013b),“DeterminantsofCommercialBanks’LiquidityinPoland”, inProceedings of the 30th International Conference MathematicalMethods in Economics.
Variable | Obs Mean Std.Dev Min Max
| FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP
Source| SS df MS Numberofobs= 220
FGAP| Coef.S t d Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
FGAP| Coef.S t d Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
SIZE | 0048066 0284343 0.17 0.866 -.0512772 0608904 ROE | 144854 0571309 2.54 0.012 0321692 2575388 CAP| 8410018 1655462 5.08 0.000 514479 1.167525 TLA| 6579224 0594892 11.06 0.000 5405862 7752586 NPL | -.4757052 3744288 -1.27 0.205 -1.214227 262817 LLR | 2.793247 9922481 2.82 0.005 8361401 4.750353 GDP| 9844698 315184 3.12 0.002 3628021 1.606138 INF | 3107785 1142316 2.72 0.007 0854685 5360884
Waldchi2(8) = 294.95 corr(u_i,X)= 0 (assumed) Prob >chi2 = 0.0000
FGAP| Coef.S t d Err z P>|z| [95%Conf.Interval]
SIZE | 0338061 0211804 1.60 0.110 -.0077067 0753189 ROE | 1370292 0565135 2.42 0.015 0262648 2477936 CAP| 8755995 1568013 5.58 0.000 5682746 1.182924 TLA| 6874641 053486 12.85 0.000 5826335 7922947 NPL | -.2792362 3693246 -0.76 0.450 -1.003099 4446268 LLR | 2.379996 9777569 2.43 0.015 4636277 4.296364 GDP| 1.199961 2942319 4.08 0.000 6232769 1.776645
TLA| 6579224 6874641 -.0295417 0260425 NPL | -.4757052 -.2792362 -.1964689 0616138 LLR | 2.793247 2.379996 4132508 1689608 GDP| 9844698 1.199961 -.215491 1129978 INF | 3107785 420635 -.1098565 0467261 b =consistentunderHoandHa;obtainedfromxtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtregTest:H o : d i f f e r e n c e incoefficientsnotsystematic chi2(8)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effectsFGAP[x,t]=Xb+u[x]+e[x,t]
Wooldridge test for autocorrelation in panel dataH0:nofirstorderautocorrelation
Cross-sectional time-series FGLS regressionCoefficients:generalized least squaresPanels: heteroskedastic
Correlation:common AR(1) coefficient for all panels(0.3974)Estimatedcovariances = 20
FGAP| Coef.S t d Err z P>|z| [95%Conf.Interval]
SIZE | 0341125 0158521 2.15 0.031 0030429 065182 ROE | 0939834 045914 2.05 0.041 0039937 1839731 CAP| 8071252 1474508 5.47 0.000 5181269 1.096124 TLA| 6863084 0420254 16.33 0.000 6039401 7686767 NPL | -.1543794 3212301 -0.48 0.631 -.7839789 4752202 LLR | 5422546 9744007 0.56 0.578 -1.367536 2.452045 GDP| 8698405 2732716 3.18 0.001 334238 1.405443 INF | 2488889 0924879 2.69 0.007 0676159 4301619 _cons|-
6 Ngânhàng TMCP Xuấtnhậpkhẩu ViệtNam EIB
13 Ngânhàng TMCP XăngdầuViệt Nam PVB
NH YEAR FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF
ACB 2011 -0,2369 8,311972 0,205225 0,055469 0,421634 0,003386 0,008288 0,064 0,1175BAB 2011 -0,11889 7,400325 0,039523 0,12748 0,559414 0,007 0,007829 0,064 0,1175BID 2011 0,007869 8,563799 0,15515 0,066126 0,679553 0,025812 0,021266 0,064 0,1175BVB 2011 -0,34469 7,137385 0,08085 0,120155 0,406804 0,000083 0,005988 0,064 0,1175CTG 2011 -0,00183 8,565508 0,18908 0,049415 0,629391 0,006648 0,011968 0,064 0,1175EIB 2011 -0,21214 8,117639 0,134311 0,103048 0,470728 0,014348 0,010177 0,064 0,1175
HDB 2011 -0,27908 7,536422 0,129717 0,060394 0,338576 0,008379 0,007286 0,064 0,1175 KLB 2011 -0,08266 7,099604 0,060648 0,256425 0,5523 0,011188 0,008886 0,064 0,1175 LPB 2011 -0,37293 7,543878 0,166302 0,117377 0,278848 0,0042 0,008025 0,064 0,1175 MBB 2011 -0,25827 8,039902 0,19275 0,081026 0,438395 0,012759 0,015363 0,064 0,1175 MSB 2011 -0,43529 8,061965 0,182869 0,054862 0,273302 0,0187 0,009771 0,064 0,1175 NAB 2011 -0,30529 7,161629 0,063733 0,149902 0,361696 0,0218 0,01036 0,064 0,1175
SHB 2011 -0,29005 7,70785 0,11817 0,081971 0,472304 0,014145 0,011308 0,064 0,1175STB 2011 -0,07928 8,182948 0,133518 0,091992 0,5359 0,005443 0,010049 0,064 0,1175TCB 2011 -0,33557 8,176934 0,22076 0,062473 0,348103 0,0229 0,011679 0,064 0,1175TPB 2011 -0,45989 7,319923 0,050563 0,153073 0,246824 0,000186 0,013348 0,064 0,1175VCB 2011 -0,28698 8,488016 0,206484 0,06741 0,556663 0,03006 0,033223 0,064 0,1175VIB 2011 -0,27005 7,972328 0,119962 0,070269 0,439721 0,0159 0,011472 0,064 0,1175VPB 2011 -0,21163 7,776752 0,096705 0,087025 0,419592 0,012123 0,009134 0,064 0,1175ACB 2012 -0,26727 8,448736 0,268234 0,042556 0,362334 0,008579 0,009688 0,0589 0,1813BAB 2012 -0,06147 7,410578 0,046915 0,126052 0,649532 0,00642 0,008761 0,0589 0,1813BID 2012 0,114345 8,608264 0,131575 0,060111 0,709983 0,028196 0,020333 0,0589 0,1813
BVB 2012 -0,30016 7,121393 0,069163 0,126368 0,501569 0,0453 0,011683 0,0589 0,1813 CTG 2012 -0,05447 8,663328 0,219151 0,061856 0,630472 0,005804 0,010456 0,0589 0,1813 EIB 2012 -0,24681 8,263795 0,186405 0,08881 0,403365 0,016247 0,008357 0,0589 0,1813 HDB 2012 -0,37906 7,653458 0,144446 0,065577 0,30443 0,021295 0,010264 0,0589 0,1813 KLB 2012 -0,25752 7,251619 0,114178 0,19363 0,465515 0,028049 0,011409 0,0589 0,1813 LPB 2012 -0,53374 7,749213 0,148169 0,117472 0,225182 0,0214 0,009269 0,0589 0,1813 MBB 2012 -0,40669 8,142488 0,220564 0,069452 0,417429 0,016175 0,018852 0,0589 0,1813 MSB 2012 -0,39569 8,058331 0,083932 0,083059 0,326893 0,0227 0,009749 0,0589 0,1813 NAB 2012 -0,30508 7,279616 0,072878 0,173356 0,325274 0,0284 0,008507 0,0589 0,1813
ACB 2013 -0,18842 8,246271 0,062105 0,071605 0,574636 0,024934 0,014826 0,0503 0,0681 BAB 2013 -0,20685 7,528123 0,010989 0,093276 0,653742 0,057298 0,012103 0,0503 0,0681 BID 2013 0,047209 8,685549 0,097032 0,054652 0,688985 0,027427 0,017708 0,0503 0,0681 BVB 2013 -0,17242 7,123304 0,028892 0,237397 0,497692 0,0613 0,020758 0,0503 0,0681 CTG 2013 0,040899 8,702026 0,182948 0,066778 0,654743 0,014832 0,011142 0,0503 0,0681 EIB 2013 -0,16865 8,230847 0,135253 0,092928 0,436752 0,01329 0,008159 0,0503 0,0681 HDB 2013 -0,31909 7,722493 0,073016 0,0847 0,396954 0,023747 0,009329 0,0503 0,0681 KLB 2013 -0,19413 7,269069 0,101898 0,185397 0,513514 0,029693 0,014869 0,0503 0,0681 LPB 2013 -0,42004 7,822251 0,117462 0,111289 0,34012 0,0271 0,017858 0,0503 0,0681 MBB 2013 -0,33595 8,244549 0,179252 0,073253 0,416638 0,018747 0,017942 0,0503 0,0681 MSB 2013 -0,44585 8,04109 0,024908 0,082694 0,256479 0,0265 0,026624 0,0503 0,0681 NAB 2013 -0,16017 7,204343 0,055128 0,204698 0,42344 0,0271 0,010271 0,0503 0,0681
VCB 2013 -0,16033 8,617512 0,105844 0,100236 0,569109 0,024571 0,022376 0,0503 0,0681VIB 2013 -0,14402 7,81307 0,0625 0,128745 0,512324 0,026617 0,017236 0,0503 0,0681VPB 2013 -0,37531 8,011457 0,095899 0,065344 0,355722 0,02747 0,010409 0,0503 0,0681ACB 2014 -0,22996 8,221672 0,066097 0,075056 0,63411 0,030332 0,014653 0,054219 0,0604BAB 2014 -0,26174 7,701635 0,058063 0,065832 0,581316 0,023391 0,009177 0,054219 0,0604BID 2014 0,064102 8,739086 0,125802 0,058426 0,701859 0,022966 0,015966 0,054219 0,0604BVB 2014 -0,31347 7,225009 0,033294 0,189662 0,46803 0,0391 0,012652 0,054219 0,0604CTG 2014 -0,04055 8,7607 0,107119 0,09382 0,647136 0,010108 0,008848 0,054219 0,0604EIB 2014 -0,19069 8,230028 0,04487 0,086438 0,486608 0,019992 0,008603 0,054219 0,0604HDB 2014 -0,28467 7,935641 0,0311 0,081143 0,502547 0,037309 0,016097 0,054219 0,0604KLB 2014 -0,12333 7,329848 0,090176 0,162628 0,561644 0,024969 0,010422 0,054219 0,0604LPB 2014 -0,51083 7,900882 0,077741 0,091354 0,363772 0,0248 0,02051 0,054219 0,0604MBB 2014 -0,3342 8,256191 0,150247 0,083979 0,476617 0,024962 0,02059 0,054219 0,0604MSB 2014 -0,44158 8,02985 0,035046 0,087873 0,249042 0,02782 0,027486 0,054219 0,0604NAB 2014 -0,24013 7,459117 0,041377 0,113213 0,399335 0,014864 0,006653 0,054219 0,0604PVB 2014 -0,15751 8,004855 0,002998 0,094496 0,39911 0,049 0,035256 0,054219 0,0604SHB 2014 -0,19213 8,157232 0,082056 0,072102 0,524433 0,057518 0,015767 0,054219 0,0604
STB 2014 -0,1588 8,207843 0,130634 0,105738 0,676762 0,014741 0,012375 0,054219 0,0604TCB 2014 -0,349 8,201115 0,047347 0,087605 0,434803 0,037144 0,01717 0,054219 0,0604TPB 2014 -0,28674 7,506343 0,103058 0,115329 0,36802 0,0197 0,009903 0,054219 0,0604VCB 2014 -0,23395 8,671167 0,102818 0,090377 0,571145 0,027907 0,024082 0,054219 0,0604VIB 2014 -0,20659 7,885783 0,006295 0,103839 0,446352 0,028966 0,026969 0,054219 0,0604VPB 2014 -0,30558 8,083733 0,131702 0,063718 0,427738 0,028423 0,011658 0,054219 0,0604ACB 2015 -0,24003 8,25433 0,076775 0,069024 0,638859 0,022077 0,013759 0,059837 0,0409BAB 2015 -0,26702 7,757259 0,06649 0,072086 0,631059 0,021752 0,009783 0,059837 0,0409BID 2015 -0,03028 8,813141 0,148714 0,05116 0,675139 0,020627 0,015084 0,059837 0,0409BVB 2015 -0,40727 7,383196 0,032058 0,134111 0,401858 0,015 0,008294 0,059837 0,0409CTG 2015 -0,04646 8,82036 0,103807 0,083228 0,658613 0,011263 0,010026 0,059837 0,0409EIB 2015 -0,27976 8,204514 0,025985 0,081924 0,537786 0,024899 0,011875 0,059837 0,0409HDB 2015 -0,33612 7,99793 0,054583 0,087785 0,417073 0,022975 0,011651 0,059837 0,0409KLB 2015 -0,21418 7,363686 0,052291 0,145608 0,579554 0,019733 0,010194 0,059837 0,0409LPB 2015 -0,47146 8,003468 0,063111 0,073323 0,40491 0,011 0,0116 0,059837 0,0409MBB 2015 -0,35149 8,302091 0,149505 0,082603 0,489334 0,027984 0,025103 0,059837 0,0409MSB 2015 -0,45301 8,01857 0,015113 0,090503 0,220052 0,052808 0,02364 0,059837 0,0409
NAB 2015 -0,38543 7,571627 0,056185 0,089326 0,421294 0,014817 0,009564 0,059837 0,0409PVB 2015 -0,3066 8,034622 0,015668 0,089512 0,387481 0,0288 0,025754 0,059837 0,0409SHB 2015 -0,24661 8,227978 0,07544 0,061999 0,609626 0,020453 0,010163 0,059837 0,0409STB 2015 -0,20164 8,278302 0,122151 0,095168 0,667252 0,012022 0,010809 0,059837 0,0409TCB 2015 -0,34217 8,24527 0,072191 0,085196 0,451091 0,02412 0,012096 0,059837 0,0409TPB 2015 -0,27536 7,711618 0,126489 0,082299 0,381522 0,012292 0,010141 0,059837 0,0409VCB 2015 -0,24202 8,761173 0,105043 0,075343 0,548104 0,023584 0,022401 0,059837 0,0409VIB 2015 -0,2524 7,906663 0,061489 0,105383 0,4623 0,025741 0,023846 0,059837 0,0409VPB 2015 -0,28052 8,21283 0,139594 0,055012 0,47326 0,025745 0,014538 0,059837 0,0409ACB 2016 -0,21448 8,304182 0,080409 0,063475 0,664199 0,013233 0,011515 0,066793 0,006BAB 2016 -0,1832 7,802501 0,071914 0,078973 0,650364 0,007095 0,011689 0,066793 0,006BID 2016 0,0055 8,929678 0,137527 0,049777 0,694783 0,017014 0,012721 0,066793 0,006BVB 2016 -0,31581 7,487123 0,02574 0,10948 0,416286 0,0803 0,008873 0,066793 0,006CTG 2016 -0,00363 8,891807 0,101549 0,071984 0,684466 0,009263 0,008528 0,066793 0,006EIB 2016 -0,17336 8,096387 0,003043 0,105284 0,671927 0,01878 0,01037 0,066793 0,006HDB 2016 -0,20398 8,027292 0,056173 0,085769 0,524513 0,016062 0,012633 0,066793 0,006KLB 2016 -0,18911 7,403502 0,048983 0,133217 0,635022 0,011353 0,008569 0,066793 0,006
LPB 2016 -0,27026 8,031761 0,04603 0,070645 0,515582 0,0088 0,012524 0,066793 0,006MBB 2016 -0,29712 8,344475 0,107665 0,104881 0,540043 0,016332 0,016556 0,066793 0,006MSB 2016 -0,37752 8,018331 0,008539 0,130535 0,26354 0,034853 0,021868 0,066793 0,006NAB 2016 -0,28895 7,549861 0,056899 0,096268 0,582784 0,009217 0,009437 0,066793 0,006PVB 2016 -0,30179 7,993901 0,007152 0,102242 0,401419 0,0196 0,014847 0,066793 0,006SHB 2016 -0,21076 8,311127 0,070629 0,054995 0,635091 0,017404 0,010933 0,066793 0,006STB 2016 -0,26707 8,465432 0,029343 0,07561 0,628902 0,058687 0,012288 0,066793 0,006TCB 2016 -0,20473 8,283287 0,092917 0,085719 0,57821 0,016788 0,010489 0,066793 0,006TPB 2016 -0,40045 7,882074 0,117149 0,062957 0,367061 0,008141 0,009388 0,066793 0,006VCB 2016 -0,2577 8,828914 0,117637 0,066982 0,562153 0,018826 0,022711 0,066793 0,006VIB 2016 -0,1531 7,925873 0,060513 0,102134 0,557765 0,021035 0,016002 0,066793 0,006VPB 2016 -0,12798 8,287525 0,178944 0,069059 0,593484 0,027333 0,015138 0,066793 0,006ACB 2017 -0,20191 8,368623 0,094233 0,060179 0,69156 0,00879 0,011118 0,062108 0,0474BAB 2017 -0,2219 7,88046 0,086219 0,076472 0,627594 0,008187 0,009316 0,062108 0,0474BID 2017 -0,04525 9,002772 0,139034 0,043863 0,709092 0,020219 0,014103 0,062108 0,0474BVB 2017 -0,31366 7,535184 0,027558 0,098738 0,444703 0,0475 0,009713 0,062108 0,0474CTG 2017 -0,04356 8,977068 0,113385 0,063577 0,690609 0,010293 0,010531 0,062108 0,0474
EIB 2017 -0,16808 8,109921 0,022972 0,104412 0,666334 0,02983 0,012427 0,062108 0,0474HDB 2017 -0,23705 8,176942 0,078905 0,062243 0,540899 0,014746 0,011322 0,062108 0,0474KLB 2017 -0,207 7,483602 0,035967 0,110469 0,643547 0,010698 0,008664 0,062108 0,0474LPB 2017 -0,28364 8,151876 0,127556 0,058731 0,554792 0,011277 0,01233 0,062108 0,0474MBB 2017 -0,23009 8,408678 0,109514 0,103756 0,580224 0,013365 0,013789 0,062108 0,0474MSB 2017 -0,28749 7,966638 0,010294 0,146859 0,374348 0,0217 0,013039 0,062108 0,0474NAB 2017 -0,33706 7,631967 0,009572 0,080115 0,551899 0,029852 0,016471 0,062108 0,0474PVB 2017 -0,36144 8,056745 0,006808 0,084475 0,431598 0,0138 0,016803 0,062108 0,0474SHB 2017 -0,12523 8,369119 0,06902 0,056558 0,686387 0,019549 0,011193 0,062108 0,0474STB 2017 -0,29687 8,521168 0,003993 0,066839 0,59161 0,054183 0,012379 0,062108 0,0474TCB 2017 -0,20157 8,371738 0,160766 0,083218 0,599586 0,015918 0,010597 0,062108 0,0474TPB 2017 -0,3159 8,026579 0,099483 0,053442 0,43489 0,007568 0,008854 0,062108 0,0474VCB 2017 -0,24248 8,896475 0,142027 0,06105 0,57454 0,015101 0,017947 0,062108 0,0474VIB 2017 -0,16753 8,019187 0,064251 0,083649 0,566074 0,026193 0,01716 0,062108 0,0474VPB 2017 0,023423 8,359401 0,229081 0,075086 0,623258 0,029506 0,014658 0,062108 0,0474ACB 2018 -0,19997 8,453801 0,132128 0,056384 0,691726 0,007066 0,009379 0,068122 0,0353BAB 2018 -0,24583 7,962758 0,094511 0,069454 0,597879 0,006408 0,01117 0,068122 0,0353
BID 2018 -0,02622 9,080007 0,138975 0,040618 0,711592 0,016439 0,013266 0,068122 0,0353BVB 2018 -0,21444 7,688971 0,033617 0,071591 0,44206 0,0267 0,015048 0,068122 0,0353CTG 2018 -0,04113 9,036658 0,120514 0,05668 0,712054 0,011631 0,010717 0,068122 0,0353EIB 2018 -0,16716 8,174262 0,057738 0,095409 0,671277 0,022923 0,010532 0,068122 0,0353HDB 2018 -0,15552 8,277229 0,14508 0,063581 0,545788 0,015321 0,011232 0,068122 0,0353KLB 2018 -0,22831 7,572021 0,056789 0,095149 0,655444 0,00835 0,008988 0,068122 0,0353LPB 2018 -0,24701 8,213341 0,145801 0,057413 0,608148 0,010805 0,012369 0,068122 0,0353MBB 2018 -0,2368 8,496761 0,118902 0,094308 0,580042 0,012181 0,011676 0,068122 0,0353MSB 2018 -0,30611 8,051497 0,008906 0,121697 0,317663 0,0217 0,01199 0,068122 0,0353NAB 2018 -0,20459 7,735917 0,065241 0,06736 0,652136 0,014 0,023755 0,068122 0,0353PVB 2018 -0,24056 8,102219 0,008953 0,080065 0,460333 0,0175 0,015437 0,068122 0,0353SHB 2018 -0,11449 8,456381 0,104765 0,051366 0,683338 0,023658 0,014577 0,068122 0,0353STB 2018 -0,28983 8,566401 0,05085 0,063062 0,597602 0,042091 0,012484 0,068122 0,0353TCB 2018 -0,12354 8,430385 0,23934 0,099968 0,590085 0,016255 0,011855 0,068122 0,0353TPB 2018 -0,28448 8,093837 0,144324 0,053793 0,505548 0,011069 0,010752 0,068122 0,0353VCB 2018 -0,2212 9,015063 0,172972 0,050766 0,517072 0,011598 0,015155 0,068122 0,0353VIB 2018 -0,05458 8,090467 0,12794 0,071351 0,640792 0,025174 0,011972 0,068122 0,0353
VPB 2018 0,137294 8,443658 0,216892 0,106914 0,646327 0,034537 0,017532 0,068122 0,0353ACB 2019 -0,19049 8,517636 0,244413 0,06382 0,692256 0,007347 0,011159 0,070758 0,0354BAB 2019 -0,23245 7,986902 0,095618 0,072993 0,653265 0,0077 0,009366 0,070758 0,0354BID 2019 -0,07047 9,118277 0,138252 0,041546 0,743569 0,017618 0,012706 0,070758 0,0354BVB 2019 -0,35214 7,747251 0,023021 0,062246 0,455244 0,004117 0,012108 0,070758 0,0354CTG 2019 -0,07325 9,066115 0,080296 0,05793 0,731615 0,016092 0,01527 0,070758 0,0354EIB 2019 -0,20788 8,183703 0,044384 0,0975 0,674548 0,018656 0,010405 0,070758 0,0354HDB 2019 -0,21734 8,334569 0,202709 0,073099 0,563701 0,003495 0,011002 0,070758 0,0354KLB 2019 -0,18865 7,626441 0,061835 0,088635 0,690544 0,009505 0,008656 0,070758 0,0354LPB 2019 -0,13523 8,243273 0,094105 0,058259 0,672268 0,014276 0,012598 0,070758 0,0354MBB 2019 -0,24553 8,559098 0,181135 0,094315 0,583661 0,013523 0,015184 0,070758 0,0354MSB 2019 -0,38783 8,139151 0,062828 0,100314 0,346729 0,030688 0,020807 0,070758 0,0354NAB 2019 -0,21912 7,875403 0,139778 0,056357 0,666715 0,015681 0,015426 0,070758 0,0354PVB 2019 -0,36747 8,147817 0,008519 0,072701 0,49061 0,02501 0,014529 0,070758 0,0354SHB 2019 -0,17376 8,509573 0,102392 0,050522 0,661932 0,024295 0,01403 0,070758 0,0354STB 2019 -0,25512 8,608569 0,072675 0,060665 0,623337 0,021582 0,013918 0,070758 0,0354TCB 2019 -0,25012 8,50649 0,163645 0,161322 0,49084 0,017794 0,015138 0,070758 0,0354
TPB 2019 -0,24478 8,134111 0,169958 0,077998 0,560255 0,011289 0,011664 0,070758 0,0354VCB 2019 -0,23917 9,031015 0,235159 0,057894 0,578732 0,010012 0,01656 0,070758 0,0354VIB 2019 -0,13654 8,143534 0,205661 0,076654 0,684512 0,025421 0,009214 0,070758 0,0354VPB 2019 -0,02068 8,509594 0,211671 0,107488 0,675537 0,035561 0,016332 0,070758 0,0354ACB 2020 -0,19239 8,602812 0,246857 0,064458 0,699179 0,00742 0,011271 0,029 0,0474BAB 2020 -0,23478 8,066771 0,096574 0,073723 0,659798 0,007777 0,00946 0,029 0,0474BID 2020 -0,07118 9,20946 0,139634 0,041961 0,751005 0,017794 0,012833 0,029 0,0474BVB 2020 -0,35567 7,824724 0,023251 0,062869 0,459797 0,004158 0,012229 0,029 0,0474CTG 2020 -0,07399 9,156776 0,081099 0,058509 0,738931 0,016253 0,015422 0,029 0,0474EIB 2020 -0,20996 8,26554 0,044828 0,098475 0,681294 0,018842 0,010509 0,029 0,0474HDB 2020 -0,21951 8,417915 0,204736 0,07383 0,569338 0,00353 0,011112 0,029 0,0474KLB 2020 -0,19054 7,702705 0,062453 0,089522 0,697449 0,0096 0,008743 0,029 0,0474LPB 2020 -0,13659 8,325705 0,095046 0,058842 0,678991 0,014419 0,012724 0,029 0,0474MBB 2020 -0,24798 8,644689 0,182946 0,095259 0,589497 0,013658 0,015336 0,029 0,0474MSB 2020 -0,39171 8,220542 0,063456 0,101317 0,350196 0,030995 0,021015 0,029 0,0474NAB 2020 -0,22131 7,954157 0,141176 0,05692 0,673382 0,015838 0,015581 0,029 0,0474PVB 2020 -0,37114 8,229295 0,008605 0,073428 0,495516 0,02526 0,014675 0,029 0,0474
SHB 2020 -0,17549 8,594669 0,103416 0,051027 0,668551 0,024538 0,01417 0,029 0,0474STB 2020 -0,25767 8,694655 0,073402 0,061271 0,62957 0,021798 0,014057 0,029 0,0474TCB 2020 -0,25262 8,591555 0,165282 0,162936 0,495748 0,017971 0,01529 0,029 0,0474TPB 2020 -0,24723 8,215453 0,171657 0,078778 0,565858 0,011402 0,011781 0,029 0,0474VCB 2020 -0,24157 9,121325 0,237511 0,058473 0,584519 0,010112 0,016726 0,029 0,0474VIB 2020 -0,1379 8,224969 0,207718 0,077421 0,691357 0,025675 0,009306 0,029 0,0474VPB 2020 -0,02089 8,59469 0,213787 0,108563 0,682293 0,035916 0,016495 0,029 0,0474ACB 2021 -0,19624 8,774868 0,251794 0,065747 0,713163 0,007569 0,011496 0,0258 0,0184BAB 2021 -0,23947 8,228106 0,098506 0,075198 0,672994 0,007933 0,009649 0,0258 0,0184BID 2021 -0,0726 9,393649 0,142427 0,042801 0,766025 0,01815 0,013089 0,0258 0,0184BVB 2021 -0,36278 7,981218 0,023716 0,064126 0,468993 0,004241 0,012474 0,0258 0,0184CTG 2021 -0,07547 9,339912 0,082721 0,059679 0,753709 0,016578 0,015731 0,0258 0,0184EIB 2021 -0,21416 8,43085 0,045724 0,100444 0,69492 0,019219 0,010719 0,0258 0,0184HDB 2021 -0,2239 8,586273 0,208831 0,075307 0,580725 0,003601 0,011334 0,0258 0,0184KLB 2021 -0,19435 7,85676 0,063702 0,091312 0,711398 0,009792 0,008918 0,0258 0,0184LPB 2021 -0,13932 8,492219 0,096947 0,060019 0,692571 0,014707 0,012979 0,0258 0,0184MBB 2021 -0,25294 8,817583 0,186605 0,097164 0,601287 0,013931 0,015642 0,0258 0,0184
