GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đã làm nổi bật mối liên hệ giữa thanh khoản ngân hàng và thanh khoản thị trường tài chính trong hệ thống tài chính dựa vào ngân hàng Tại Việt Nam, khủng hoảng này đã ảnh hưởng sâu sắc đến lĩnh vực ngân hàng thương mại, dẫn đến những tác động tiêu cực đến nền kinh tế Hiện tại, nền kinh tế Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm tốc độ tăng trưởng thấp, lạm phát gia tăng, sản xuất trì trệ, sức mua giảm và tỷ lệ thất nghiệp tăng cao.
Hệ thống ngân hàng Việt Nam đã chịu ảnh hưởng nặng nề từ sự sụt giảm nhanh chóng của thị trường chứng khoán, đặc biệt là về thanh khoản Nợ xấu gia tăng khi chất lượng tài sản suy giảm, gây khó khăn cho việc mở rộng tín dụng và huy động nguồn lực Để thu hút người gửi tiền, các ngân hàng thương mại đã áp dụng nhiều biện pháp như tăng lãi suất, khuyến mãi lãi suất và bồi thường bằng tiền mặt hoặc hiện vật Ngoài ra, sự cạnh tranh giữa các ngân hàng đã dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán, lãi suất liên ngân hàng tăng cao và cuộc đua lãi suất diễn ra trong toàn hệ thống, như trường hợp của Ngân hàng TMCP Đệ Nhất, Ficombank, TinnghiaBank, v.v.
RRTK ảnh hưởng đến danh tiếng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, trong khi vị thế thanh khoản thấp có thể dẫn đến các hình phạt theo quy định Do đó, duy trì cấu trúc thanh khoản hợp lý là rất quan trọng Rủi ro thanh khoản trở thành một thách thức lớn cho các ngân hàng hiện đại, và ngay cả những ngân hàng có thu nhập cao, chất lượng tài sản tốt và đủ vốn cũng có thể thất bại nếu không đảm bảo đủ thanh khoản.
Việc đánh giá RRTK của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn hiện nay là vô cùng quan trọng, vì nó cung cấp cơ sở cho các nhà quản lý trong việc tái cấu trúc hệ thống ngân hàng Điều này không chỉ giúp định hướng cho các hoạt động sáp nhập và hợp nhất mà còn đảm bảo tính khoa học trong quá trình ra quyết định.
Dựa trên các yếu tố đã nêu, tác giả tiến hành nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam” nhằm khám phá và làm nổi bật những yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản (RRTK) của ngân hàng Nghiên cứu cũng đề xuất các giải pháp để cải thiện tính thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
Mục tiêu nghiên cứu là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mối lo ngại về thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2022 Nghiên cứu đánh giá tác động của các yếu tố này và đề xuất giải pháp nhằm giảm rủi ro thanh khoản trong hoạt động của các NHTMCP tại Việt Nam.
1.2.2 Mục tiêu riêng Đề tài nghiên cứu này tập trung vào ba mục tiêu chính nhƣ sau:
Thứ nhất, xác định đƣợc các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTMCP tại Việt
Thứ hai, phân tích tác động của các yếu tố đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam;
Thứ a, đề xuất các biện pháp nhằm duy trì thanh khoản, đồng thời giảm bớt nỗi lo thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt đƣợc mục tiêu nghiên cứu trên, một số câu hỏi nghiên cứu đƣợc đặt ra:
C u hỏi 1 Các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam là gì?
C u hỏi 2 Các yếu tố có ảnh hưởng như thế nào đến RRTK của các NHTMCP Việt
C u hỏi 3 Các hàm ý quản trị thích hợp nào cần đƣợc giải quyết để giảm tác động của các yếu tố này đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam?
ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu của đề tài các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ tập trung vào 19 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) niêm yết trên ba sàn giao dịch HOSE, HNX và UPCoM, mặc dù Việt Nam hiện có 31 NHTMCP đang hoạt động Việc lựa chọn này nhằm đảm bảo độ tin cậy và tính ổn định của bộ dữ liệu nghiên cứu, do hạn chế trong việc thu thập dữ liệu từ các ngân hàng chưa niêm yết.
Trong giai đoạn 2013 - 2022, Việt Nam tham gia Cộng đồng Kinh tế ASEAN (2015) và cam kết nới lỏng chính sách ngân hàng, đồng thời ngân hàng cần huy động vốn trung dài hạn để đáp ứng Thông tư số 06/2016/TT-NHNN ngày 27/5/2016 Ngoài ra, các yếu tố khách quan như chiến tranh Mỹ - Trung, sự thay đổi lãi suất của Fed, và việc áp dụng thí điểm Basel II cho 10 ngân hàng từ quý 4 năm 2017 cũng đã ảnh hưởng đến tình hình ngân hàng trong giai đoạn này.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp thu thập dữ liệu trong nghiên cứu bao gồm việc tạo mô hình và mẫu nghiên cứu để thu thập thông tin Tác giả áp dụng phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp, sử dụng thông tin từ các website của ngân hàng thương mại, bao gồm báo cáo lưu chuyển tiền tệ, báo cáo thường niên và kết quả kinh doanh từ năm 2013 đến nay.
Nghiên cứu này áp dụng phần mềm Stata 17.0 và phương pháp nghiên cứu định lượng để xử lý số liệu Tác giả thực hiện phân tích hồi quy và kiểm tra dữ liệu bảng, sử dụng các mô hình như bình phương tối thiểu (Pooled OLS), tác động ngẫu nhiên (REM) và tác động cố định (FEM) Để đánh giá tính phù hợp của mô hình, tác giả thực hiện các kiểm định như Hausman, tự tương quan và đa cộng tuyến Sau khi xác minh các sai sót, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa khả thi (FGLS) được áp dụng để điều chỉnh mô hình Dựa trên kết quả phân tích, tác giả đưa ra những phát hiện và đề xuất nhằm giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Ý NGHĨA ĐỀ TÀI
Nghiên cứu đã hệ thống hóa các lý thuyết phân tích báo cáo tài chính và kiểm tra các chỉ tiêu tài chính trong quản trị ngân hàng hiện đại Mục tiêu là cung cấp cái nhìn toàn diện về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2022.
Nghiên cứu sử dụng Stata 17.0 đã chứng minh hiệu quả trong việc đánh giá số liệu và mức độ ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, từ đó cung cấp nhiều kết quả thực nghiệm hữu ích Điều này giúp các ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, góp phần vào việc phát triển và cải thiện công tác quản lý rủi ro thanh khoản trong tương lai.
BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu được chia thành 5 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Chương 1 của nghiên cứu trình bày lý do chọn đề tài, vấn đề nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, cùng với đối tượng và phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa của nghiên cứu, cũng như cấu trúc tổng thể của nghiên cứu.
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Trong chương này, tác giả phân tích chi tiết các khái niệm quan trọng liên quan đến RRTK của NHTM Để xác định các đặc điểm định lượng hỗ trợ mô hình nghiên cứu, tác giả đã xem xét các cuộc điều tra thực nghiệm trước đó.
Chương 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 3 đề cập đến mô hình nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, các biến nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu được sử dụng trong bài viết để đưa ra những phát hiện phù hợp với mục đích đã định, tất cả đều dựa trên khung lý thuyết của Chương 2
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Sử dụng mô hình nghiên cứu đề xuất và dữ liệu thu thập từ 19 NHTMCP tại Việt Nam, tác giả đã tiến hành ước lượng hệ số hồi quy và kiểm định các biến thông qua phần mềm Stata 17.0 Dựa trên giả thuyết nghiên cứu, kết quả cho thấy những vấn đề tồn tại trong mô hình, từ đó đưa ra các kết luận quan trọng về mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Chương này tổng kết kết quả nghiên cứu, đồng thời chỉ ra những hạn chế và hướng đi tiềm năng cho tương lai Bên cạnh đó, bài viết cũng đưa ra các gợi ý cho các ngân hàng thương mại Việt Nam về những điều cần tránh để giảm thiểu nguy cơ thanh khoản.
Chương đầu tiên của bài nghiên cứu giới thiệu đề tài, xác định nhu cầu nghiên cứu và đặt ra mục tiêu cụ thể Tác giả cũng nêu rõ phạm vi và đối tượng nghiên cứu, cùng với phương pháp nghiên cứu được sử dụng Cuối cùng, hình thức của bài nghiên cứu được cấu trúc thành 5 chương.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
RỦI RO THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Tính ổn định và an toàn của hệ thống ngân hàng bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tính thanh khoản và rủi ro hệ thống, trong đó có rủi ro tín dụng (RRTK) Khi một ngân hàng gặp khó khăn, khối lượng và mức độ lan truyền của RRTK có thể tác động tiêu cực đến các ngân hàng khác, làm gia tăng rủi ro trong toàn hệ thống.
Nguy cơ không thể nhanh chóng thoát khỏi vị thế ở mức giá hợp lý đƣợc gọi là rủi ro thanh khoản (Muranaga, G F., & Ohsawa, H, 2002)
RRTK xảy ra khi ngân hàng thương mại không thể thực hiện thanh toán đúng hạn, buộc phải huy động vốn với chi phí cao để đáp ứng nghĩa vụ tài chính Điều này có thể do các nguyên nhân tiêu cực khác dẫn đến mất khả năng thanh toán, gây ra những hậu quả bất lợi cho ngân hàng.
RRTK đề cập đến rủi ro khi không thể đảm bảo nguồn cung thanh khoản với chi phí hợp lý, dẫn đến việc không thể bán tài sản hoặc chuyển đổi chúng thành tiền mặt với giá hợp lý Điều này có thể gây khó khăn trong việc thực hiện các nghĩa vụ tài chính dự kiến hoặc không chắc chắn do thiếu hụt tiền mặt hoặc các khoản tương đương tiền.
RRTK xuất hiện khi ngân hàng đối mặt với khó khăn, phá sản hoặc không thể nhanh chóng chuyển đổi tài sản và sản phẩm thành tiền mặt để thực hiện các giao dịch chưa thanh toán.
2.1.2 Tác động của rủi ro thanh khoản
Quản lý thanh khoản là yếu tố sống còn đối với sự tồn tại của ngân hàng, yêu cầu ngân hàng phải duy trì khả năng đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu thanh toán của khách hàng Rủi ro thanh khoản (RRTK) có thể gây ra những tác động tiêu cực nghiêm trọng, không chỉ đối với bản thân ngân hàng mà còn cho khách hàng và nền kinh tế Khi RRTK xảy ra, ngân hàng buộc phải huy động nguồn lực nhanh chóng, dẫn đến chi phí cao và lợi nhuận giảm Khách hàng sẽ mất niềm tin vào ngân hàng, dẫn đến việc rút tiền ồ ạt, làm giảm nguồn cung thanh khoản và có thể đẩy ngân hàng vào tình trạng phá sản Mối quan hệ phức tạp giữa các ngân hàng và nền kinh tế có thể bị ảnh hưởng nghiêm trọng khi tính thanh khoản không được đảm bảo, gây ra tình trạng suy thoái kinh tế và gia tăng tỷ lệ thất nghiệp do doanh nghiệp thiếu vốn hoạt động.
Ngân hàng cần duy trì đủ nguồn vốn để đáp ứng nhu cầu thị trường, nếu không sẽ ảnh hưởng đến khả năng thanh toán và uy tín tín dụng, dẫn đến sự sụp đổ hệ thống Khi ngân hàng có nguồn vốn khả dụng hợp lý, thanh khoản sẽ mạnh mẽ và không xảy ra rủi ro tín dụng Do đó, nghiên cứu tính thanh khoản trong hệ thống ngân hàng và các yếu tố tác động đến nó là rất quan trọng để ổn định thị trường và nền kinh tế.
2.1.3 Nguyên nhân của rủi ro thanh khoản
Nhiều nghiên cứu cho thấy mức độ RRTK thường nhất quán và có thể xuất phát từ cả tài sản lẫn nợ phải trả, cũng như từ các hoạt động ngoại bảng trên bảng cân đối kế toán của ngân hàng thương mại (Valla, N., Saes-Escorbiac, B., & Tiesset, M., 2006).
Theo Goodhart (2008), hai yếu tố chính ảnh hưởng đến RRTK bao gồm tính thanh khoản vốn có của tài sản ngân hàng và khả năng chuyển đổi kỳ hạn, tức là mức độ mà tài sản có thể được bán mà không làm giảm giá trị đáng kể trong mọi điều kiện thị trường.
Nguyễn Văn Tiến (2010) xác định ba điều kiện chính dẫn đến vấn đề thanh khoản ở ngân hàng Đầu tiên, ngân hàng thường huy động vốn ngắn hạn và trả nợ qua các khoản vay trả góp hàng tuần, tạo ra sự không đồng nhất giữa tài sản và nợ Thứ hai, tính nhạy cảm của tài sản tài chính trước biến động lãi suất khiến nhiều người gửi tiền rút tiền để tìm kiếm lãi suất cao hơn khi lãi suất tăng, trong khi người vay có thể hoãn hoặc rút hạn mức tín dụng với lãi suất đã thỏa thuận Cuối cùng, ngân hàng cần đáp ứng đầy đủ nhu cầu thanh khoản của khách hàng, vì vấn đề thanh khoản có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến danh tiếng của ngân hàng.
Hiệu ứng domino là một nguyên nhân bên ngoài ảnh hưởng đến hệ thống ngân hàng, khi các ngân hàng có mối quan hệ chặt chẽ trên thị trường liên ngân hàng Nếu một ngân hàng gặp vấn đề về thanh khoản, nó có thể tác động tiêu cực đến các ngân hàng khác, dẫn đến sự mất niềm tin và rút tiền hàng loạt từ các ngân hàng thương mại Mức độ giao dịch giữa các ngân hàng quyết định mức độ chênh lệch, và hiện tượng này có thể gây ra gián đoạn toàn bộ ngành tài chính.
2.1.4 Đo lường rủi ro thanh khoản
Tỷ lệ thanh khoản và khe hở thanh khoản là hai phương pháp quan trọng trong việc tính toán RRTK Theo Vodová (2013), sự khác biệt giữa tài sản và vốn, cả trong hiện tại và tương lai, phản ánh chênh lệch thanh khoản Để dự báo xu hướng thanh khoản, bảng cân đối kế toán của ngân hàng được sử dụng để xây dựng các yếu tố gọi là tỷ lệ thanh khoản.
Theo nghiên cứu thực nghiệm đƣợc thực hiện cho đến nay bởi Aspachs và cộng sự
(2005), Rychtárik (2009), Praet và Herzberg (2008), có bốn tỷ lệ RRTK đƣợc sử dụng thường xuyên:
Tỷ lệ thanh khoản ngân hàng phản ánh tỷ lệ phần trăm tài sản lưu động trong tổng tài sản của ngân hàng Tỷ lệ cao cho thấy khả năng thanh khoản vượt trội, cho thấy ngân hàng có khả năng đáp ứng nhanh chóng các nghĩa vụ tài chính.
Tỷ lệ thanh khoản là một phương pháp hiệu quả để đo lường tính thanh khoản thông qua tài sản lưu động, phản ánh sự nhạy cảm của ngân hàng trong việc lựa chọn nguồn tài chính như tiền gửi từ cá nhân, doanh nghiệp và các tổ chức tài chính khác Tỷ lệ này tương đương với L1, vì vậy tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng có tính thanh khoản tốt.
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng phản ánh khả năng thanh khoản của ngân hàng Tỷ lệ phần trăm cao cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc duy trì thanh khoản.
Tương tự như L3, tỷ lệ cao cho thấy khả năng thanh khoản của ngân hàng đang ở mức thấp
2.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.2.1 Các yếu tố bên ngoài ngân hàng
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) ảnh hưởng đến quyết định của ngân hàng trong việc quản lý thanh khoản Theo Aspachs và các cộng sự (2005), trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế, ngân hàng thường nắm giữ nhiều tiền mặt hơn do các lựa chọn cho vay bị hạn chế và rủi ro gia tăng Ngược lại, trong giai đoạn phát triển kinh tế, các ngân hàng cắt giảm dự trữ thanh khoản để thúc đẩy cho vay, nhưng sự giảm sút tiền gửi có thể dẫn đến nguy cơ mất thanh khoản Do đó, khi nền kinh tế phát triển, tỷ lệ RRTK cũng tăng theo.
LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu của Fentaw Leykun (2016) điều tra các biến số ảnh hưởng đến RRTK trong ngành ngân hàng Ethiopia giai đoạn 2005-2014, sử dụng ba phương pháp: mô hình REM, FEM và FGLS Kết quả cho thấy tỷ lệ tổng khoản vay trên tổng tài sản, tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ tổng tiền gửi/tổng tài sản là những chỉ số quan trọng liên quan đến vốn hóa, mức cho vay và tiền mặt của ngân hàng Tiền gửi có ảnh hưởng tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến RRTK với mức ý nghĩa 0,01% Các yếu tố khác như chỉ số Lerner, tỷ lệ chi phí hoạt động/tổng tài sản và thị phần thể hiện sức mạnh thị trường, hiệu quả hoạt động và khả năng cạnh tranh, nhưng ít ảnh hưởng đến RRTK; ngoại trừ chỉ số Lerner, các biến còn lại đều có dấu hiệu âm, phản ánh mối quan hệ tiêu cực.
Nghiên cứu của Desalegn và Veni (2019) nhằm xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTK) tại 11 ngân hàng thương mại (NHTM) ở Ethiopia trong giai đoạn 2010–2017 Kết quả từ mô hình REM cho thấy hiệu quả, lợi nhuận và rủi ro tín dụng có tác động tích cực đến RRTK của ngân hàng Ngược lại, RRTK bị ảnh hưởng tiêu cực bởi quy mô ngân hàng, tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ đòn bẩy Trong số các yếu tố kinh tế vĩ mô, chỉ có sự ổn định chính trị tác động bất lợi đến RRTK, trong khi ảnh hưởng của sức mạnh thị trường, lạm phát và GDP là không đáng kể.
Nghiên cứu của Ghenimi, A., Chaibi, H., & Omri, M A B (2020) chỉ ra rằng ROE, chênh lệch thanh khoản, rủi ro tín dụng và CAR là những yếu tố quyết định RRTK trong hệ thống ngân hàng Hồi giáo Những kết quả này có thể được giải thích bởi luật Hồi giáo cấm lãi suất (Riba), sự kém hiệu quả của thị trường tiền tệ Hồi giáo do thiếu thanh khoản và sự phụ thuộc nhiều vào bất động sản, điều này gợi ý rằng các cơ quan quản lý cần tập trung vào chiến lược quản lý rủi ro và nâng cao hiệu suất quản lý.
Nghiên cứu của Liulu Zhang và Qiujing Zhao (2021) sử dụng dữ liệu từ năm 2010 đến 2019, tập trung vào 16 ngân hàng thương mại (NHTM) có cổ phiếu loại A niêm yết tại Thượng Hải và Thâm Quyến Các biến số như tổng tài sản (TA), tỷ lệ thanh khoản (LR), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tỷ lệ chi phí/thu nhập (CIR), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), và lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu (ROE) đã được phân tích Kết quả cho thấy, ở nhóm 5 NHTMCP nhà nước lớn đã niêm yết, TA, ROE và CIR là những biến số có ý nghĩa Phân tích hồi quy chứng minh rằng các biến nội bộ có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến rủi ro tín dụng (RRTK) của các NHTM lớn niêm yết tại Trung Quốc Đối với nhóm 11 NHTMCP quy mô vừa và lớn khác, có sự so sánh đáng kể với các NHTM niêm yết về GDP, cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ đồng nhất với tỷ lệ nợ xấu; khi GDP tăng, tỷ lệ nợ xấu cũng gia tăng, dẫn đến khả năng phát sinh RRTK lớn hơn.
Nghiên cứu của Faruque Ahamed (2021) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK tại các NHTM Bangladesh từ năm 2005 đến 2018, sử dụng dữ liệu bảng từ 23 ngân hàng và ba mô hình phân tích hồi quy: REM, FEM và Pooled OLS Kết quả cho thấy quy mô tài sản có tác động tiêu cực đến RRTK, trong khi RRTK có mối tương quan dương nhưng không đáng kể với lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ an toàn vốn Về các yếu tố kinh tế vĩ mô, GDP và tín dụng trong nước có ảnh hưởng tích cực đến RRTK, trong khi lạm phát lại có tác động tiêu cực Đặc biệt, RRTK của ngân hàng có mối liên hệ chặt chẽ với tỷ trọng dư nợ cho vay trên tổng tài sản.
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước Để nghiên cứu tác động của các biến số đến RRTK của các NHTMCP, Nguyễn Thành Đạt (2019) đã kiểm tra dữ liệu từ 27 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008 -
Năm 2017, mô hình FEM và REM đã được áp dụng trong nghiên cứu RRTK Kết quả cho thấy RRTK giảm khi tổng tài sản tăng, đồng thời lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ vốn vay trên tổng tài sản có mối tương quan nghịch với RRTK Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các biến ETA, GDP, INF không có ý nghĩa thống kê Phạm Thị đã tiến hành kiểm tra, phân tích và đánh giá tác động của các biến số đến RRTK.
Mỹ Hạnh và Tống Thị Lâm Vy (2019) đã sử dụng chênh lệch tài chính (FGAP) để ước tính RRTK trong hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2008 - 2017 Nghiên cứu áp dụng ba phương pháp: mô hình REM, FEM và Pooled OLS, với FGLS để kiểm định và khắc phục Kết quả cho thấy quy mô ngân hàng có ảnh hưởng đến RRTK, trong khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng vốn, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ cho vay trên tài sản lại tác động ngược Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự phụ thuộc vào nguồn vốn bên ngoài làm tăng RRTK, và các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế cùng khủng hoảng tài chính có tác động tích cực đến RRTK.
Mai Thị Phương Thuỳ và Bùi Thị Điệp (2018) đã tiến hành thu thập dữ liệu khảo sát từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán cùng với báo cáo thường niên của 31 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
Nghiên cứu giai đoạn 2007 - 2016 đã áp dụng ba phương pháp chính: mô hình REM, FEM và Pooled OLS, cùng với FGLS để kiểm định và khắc phục Kết quả cho thấy các biến số như tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ nợ xấu (NPL), lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ cho vay trên tổng vốn huy động (LDR) có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro thanh khoản mà các ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam phải đối mặt Đặc biệt, CAP và ROE đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
Nguyễn Giang Tuấn (2020) nghiên cứu các yếu tố tác động tới RRTK của các
Nghiên cứu về NHTM tại Việt Nam tập trung vào 24 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2009-2018, với biến phụ thuộc là khoảng cách thanh khoản (FGAP) Tám biến độc lập được phân tích bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ nợ xấu (NPL), lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA), tỷ lệ lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Nghiên cứu áp dụng ba phương pháp: mô hình REM, FEM và Pooled OLS, với FGLS để kiểm định và khắc phục Kết quả cho thấy GDP có tác động bất lợi đến RRTK, trong khi SIZE, CAP, TLA và INF lại có tác động thuận lợi, trong khi ROE, NPL và LLR không có ý nghĩa thống kê.
Dựa trên dữ liệu thu thập từ 17 NHTMCP lớn của Việt Nam trong giai đoạn 2010 -
Năm 2017, một nghiên cứu của Lê Thái Triệu Luân (2019) đã được thực hiện để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK, trong đó biến phụ thuộc là FGAP và 10 biến độc lập bao gồm LAGA, ETA, GDP, INF, UNE, ROA, ROE, NPL, EFL, và FDI Nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS để xử lý hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, cùng với ba phương pháp ước lượng khác là Pooled OLS, FEM và REM Kết quả cho thấy NPL có ảnh hưởng tích cực nhất đến RRTK, trong khi LAGA, ETA, ROE, EFL và FDI lại có tác động tiêu cực ROA bị loại trừ do đa cộng tuyến, và các yếu tố GDP, INF, UNE không có ý nghĩa thống kê.
Các cơ sở lý thuyết liên quan đến RRTK và các nghiên cứu trước đây đã được phân tích để cung cấp cái nhìn rõ ràng về các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTMCP tại Việt Nam Phân tích này sẽ là nền tảng cho mô hình nghiên cứu của tác giả về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam trong chương 3.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dữ liệu bảng, theo Frees (2004), là thông tin thu thập từ các cuộc khảo sát lặp đi lặp lại về một nhóm cá nhân theo thời gian Bài viết này sẽ xem xét dữ liệu từ 19 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, được thu thập từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán và công bố trên website của các ngân hàng cũng như một số trang thông tin tài chính khác Nghiên cứu kéo dài trong 10 năm, từ 2013 đến 2022, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghiên cứu rủi ro tín dụng (RRTK) trong bối cảnh các thị trường và tổ chức tài chính, đặc biệt sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, như đã chỉ ra bởi Aspachs (2005) và Nikolau.
Thanh khoản thị trường phụ thuộc vào nhiều yếu tố chủ quan và khách quan, bao gồm cơ sở hạ tầng, chi phí giao dịch thấp, số lượng lớn người mua và bán, cũng như tính minh bạch của tài sản Ngoài ra, các biến số nội bộ cũng đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là cách các bên tham gia thị trường phản ứng với sự không chắc chắn và thay đổi trong định giá tài sản.
(2008) đều đã tiến hành các nghiên cứu chỉ tập trung vào việc thay đổi tỷ lệ thanh khoản nội bộ của ngân hàng
Nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2013) cho thấy "Khe hở tài trợ - Funding Gap" là phương pháp tối ưu cho nghiên cứu định lượng Theo Trương Quang Thông (2013), ngoài các yếu tố nội bộ như sự phụ thuộc vào nguồn vốn bên ngoài, tỷ lệ dự trữ thanh khoản trên tổng tài sản, quy mô tổng tài sản, cho vay liên ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng vốn và rủi ro tín dụng dự phòng trên tổng dư nợ, các yếu tố bên ngoài như tăng trưởng kinh tế, lạm phát và lượng tiền trong nền kinh tế cũng ảnh hưởng đáng kể đến tính thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam.
Nghiên cứu cho thấy cần có sự cân bằng giữa các yếu tố bên ngoài và bên trong để tối ưu hóa khả năng quản lý RRTK Sự hỗ trợ từ bên ngoài cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao tính thanh khoản của tài khoản Để giảm thiểu RRTK, nghiên cứu nhấn mạnh ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô và chỉ số toàn ngành Mô hình được giới thiệu là kết quả từ việc áp dụng kỹ thuật chênh lệch tài trợ.
FGAP it = α + β 1 CAP it + β 2 NIM it + β 3 SIZE it + β 4 TLA it + β 5 ROE it + β 6 LLR it + β 7 INF it
FGAP, hay chênh lệch vốn, được xác định bằng tổng vốn huy động trung bình trừ đi tổng số dư tín dụng trung bình Chỉ số này giúp đánh giá rủi ro thanh khoản mà các ngân hàng thương mại phải đối mặt.
CAP it : Vốn tự có của ngân hàng i tại thời điểm t
NIM it : Biên lãi ròng của ngân hàng i tại thời điểm t
SIZE it : Quy mô ngân hàng của ngân hàng i tại thời điểm t
TLA it : Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t
ROE it : Lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu i tại thời điểm t
LLR it : Dự phòng cho vay của ngân hàng i tại thời điểm t
INF it : Tỷ lệ lạm phát tại thời điểm t
GDP it : Tăng trường kinh tế tại thời điểm t εit: sai số của mô hình hồi qui
3.1.2 Giải thích các biến trong mô hình
3.1.2.1 Biến phụ thuộc - Khe hở thanh khoản (FGAP)
Nghiên cứu của Chung Hua Shen và cộng sự (2009) đã chứng minh rằng việc sử dụng chênh lệch tài chính để đánh giá RRTK là hiệu quả hơn so với tỷ lệ thanh khoản Khe hở thanh khoản được xác định là sự khác biệt giữa tài sản và vốn tại thời điểm hiện tại và trong tương lai, trong khi tỷ lệ thanh khoản được tính toán từ bảng cân đối kế toán và thường được dùng để dự đoán xu hướng thanh khoản.
Nhiều nghiên cứu, bao gồm của Gatev và Strahan (2006), Sauders và Corrnet (2007), và Đặng Văn Dân (2013), đã đồng thuận về việc sử dụng khe hở thanh khoản như một chỉ số quan trọng Khi khe hở thanh khoản của ngân hàng (FGAP) ngày càng mở rộng, việc cho vay trên thị trường tiền tệ trở nên cần thiết hơn, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro về vấn đề thanh khoản cho nguồn tài chính này.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) là chỉ số quan trọng cho thấy cách các ngân hàng sử dụng vốn chủ sở hữu và nợ thay vì chỉ dựa vào các khoản vay Vốn chủ sở hữu được xem như nguồn dự trữ tự bảo vệ của ngân hàng, giúp đảm bảo khả năng hoạt động trong trường hợp xảy ra sự cố Đặc biệt, RRTK có xu hướng tăng khi quy mô ngân hàng lớn hơn, vì các ngân hàng lớn thường giữ nhiều tài sản ít thanh khoản hơn.
Biên lãi ròng (NIM) là chỉ số quan trọng đo lường hiệu quả tài chính của ngân hàng thông qua tài sản sinh lãi như chứng khoán đầu tư, khoản vay và tài sản cho thuê NIM được tính bằng cách chia thu nhập lãi cho tổng tài sản, giúp đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng Nhiều nghiên cứu, bao gồm các công trình của San và Heng (2013), Ongore & Kusa (2013), và Robin và Bloch (2018), đã sử dụng NIM như một chỉ số chính trong phân tích tài chính.
Quy mô ngân hàng (SIZE) được đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản, cho thấy mối quan hệ tích cực giữa quy mô và tính thanh khoản Khi ngân hàng phát triển, tính thanh khoản tăng, mở rộng khả năng huy động vốn từ nhiều nguồn khác nhau để hỗ trợ hoạt động Kích thước ngân hàng còn phản ánh tính kinh tế của quy mô, với các ngân hàng lớn hưởng lợi từ quy mô kinh tế, giúp giảm chi phí sản xuất và thu thập thông tin (Boyd, J H., & Runkle, D E., 1993).
SIZE = Log (tổng tài sản)
Tỷ lệ tổng cho vay trên tổng tài sản (TLA) tại Việt Nam và các nền kinh tế mới nổi cho thấy các ngân hàng tập trung vào việc sử dụng vốn cho các hoạt động cho vay truyền thống Tuy nhiên, tính thanh khoản của các khoản vay này thường thấp, dẫn đến nguy cơ ngân hàng có thể gặp khó khăn nếu có sự rút tiền lớn và không ổn định.
Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) là chỉ số đo lường hiệu quả lợi nhuận của doanh nghiệp dựa trên vốn của cổ đông ROE đánh giá khả năng sử dụng vốn từ cổ phiếu phổ thông để tạo ra lợi nhuận, phản ánh cách mà doanh nghiệp quản lý tài sản ròng để tối đa hóa thu nhập Công thức tính ROE đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu, bao gồm các tác giả như San và Heng (2013), Ongore và Kusa (2013), cùng với Robin và Bloch (2018).
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) cao hơn cho thấy chất lượng khoản vay kém và rủi ro tín dụng (RRTK) tăng lên Ngược lại, LLR thấp hơn thường liên quan đến chất lượng khoản vay tốt hơn và rủi ro tín dụng thấp hơn, theo Trương Quang Thông.
(2013) và Lucchetta (2007), có mối tương quan thuận giữa RRTK của ngân hàng và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
"Tỷ lệ lạm phát (INF): Tỷ lệ lạm phát của năm quan sát đƣợc sử dụng để xác định tỷ lệ lạm phát thay đổi."
INF = Chỉ số lạm phát =
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): GDP cho thấy sự tăng trưởng của hoạt động kinh tế trong nước
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) phản ánh sự kết hợp giữa vốn chủ sở hữu và nợ trong hoạt động của ngân hàng, với vốn chủ sở hữu được coi là quỹ tự bảo vệ của ngân hàng trong trường hợp rủi ro RRTK tăng lên khi ngân hàng có nhiều vốn hơn, giúp ngân hàng nắm giữ các tài sản kém thanh khoản Tỷ lệ này không chỉ thể hiện mức độ an toàn về vốn mà còn về tài chính của ngân hàng; một tỷ lệ thấp cho thấy sự phụ thuộc vào đòn bẩy tài chính, tiềm ẩn nhiều rủi ro và có thể giảm lợi nhuận khi chi phí vay cao Các nghiên cứu như của Chikoko Laurine (2013) và Gorton & Winton (2017) đã chỉ ra rằng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có ảnh hưởng trực tiếp đến tính thanh khoản, do đó, có thể kỳ vọng mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và RRTK của ngân hàng.
Giả thuyết H1: RRTK của ngân hàng bị tác động tích cực bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu
NIM (Biên lãi ròng) là chỉ số quan trọng cho các ngân hàng, phản ánh chênh lệch giữa thu lãi và chi phí lãi, đồng thời thể hiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng Nghiên cứu của Mohamed M.A.B (2015) chỉ ra rằng việc gia hạn khoản vay lớn có thể làm tăng thu nhập lãi cận biên, nhưng nếu tài sản lưu động giảm, RRTK sẽ tăng lên Do đó, khi tỷ suất lợi nhuận ròng tăng, nguy cơ thanh khoản của ngân hàng cũng gia tăng Tác giả dự đoán rằng có mối quan hệ thuận lợi giữa RRTK và tỷ suất lợi nhuận ròng.
Giả thuyết H2: RRTK của ngân hàng bị tác động tích cực bởi biên lãi ròng
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng, sử dụng phần mềm Stata 17.0 để thực hiện hồi quy và xác định ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình với 1 biến phụ thuộc và 8 biến độc lập Các giai đoạn cụ thể trong quy trình được minh họa rõ ràng.
Bước đầu tiên, tác giả tiến hành đánh giá các nghiên cứu trước đây liên quan đến thanh khoản và rủi ro tín dụng (RRTK) của các ngân hàng cả trong nước và quốc tế Kết quả từ 19 nghiên cứu này sẽ được xem xét kỹ lưỡng và sử dụng làm cơ sở để xác định các biến số cũng như phát triển mô hình nghiên cứu.
Tác giả phát triển một mô hình thích hợp và áp dụng các phương pháp nghiên cứu chính xác để xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến RRTK, dựa trên nền tảng lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trong giai đoạn tiếp theo.
Bước 3, tác giả sử dụng mô hình hồi quy dựa trên nền tảng thiết lập ở bước 2 cùng với dữ liệu biến số đã thu thập Tác động của các yếu tố độc lập đối với biến kết quả sẽ được đo lường và đánh giá một cách chi tiết.
Trong giai đoạn này, tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và sự thay đổi của phương sai Nếu phát hiện bất kỳ khiếm khuyết nào trong mô hình đã chọn, mô hình FGLS sẽ được áp dụng để khắc phục các vấn đề này.
Bước 5 Tác giả mô tả kết quả nghiên cứu sau khi phân tích mô hình hồi quy
Bước 6 Những hạn chế của nghiên cứu và những hệ quả chính sách tiềm ẩn đƣợc tác giả đề xuất.
Dữ liệu nghiên cứu
Để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả đã sử dụng dữ liệu từ các NHTM Việt Nam được công bố hàng năm từ năm 2013 đến 2022 Mẫu nghiên cứu không bao gồm các ngân hàng đã được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam mua lại, cũng như những ngân hàng đã bị sáp nhập hoặc hợp nhất trong thời gian nghiên cứu, do sự biến động lớn trong hoạt động của chúng và thời gian cần thiết để ổn định Ngoài ra, các ngân hàng thiếu dữ liệu trong 5 năm trước cũng bị loại khỏi mẫu Cuối cùng, các NHTM đã cung cấp số liệu tài chính cho Vietstock.
Phương pháp nghiên cứu
3.5.1 Bình phương nhỏ nhất thông thường (Pooled OLS)
Mô hình Pooled OLS, hay còn gọi là "mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất", được sử dụng để ước tính các hệ số của biến giải thích đối với giá trị trung bình của biến phụ thuộc Mô hình này dựa trên nguyên tắc giảm thiểu tổng bình phương của các phần dư, trong đó phần dư được định nghĩa là chênh lệch giữa giá trị thực tế và giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc.
3.5.2 Mô hình tác động cố định (FEM)
Khi các đơn vị chéo không đồng nhất, mô hình FEM được áp dụng để phân tích ảnh hưởng của biến giải thích đến biến phụ thuộc, đồng thời xem xét các đặc tính riêng biệt của biến phụ thuộc Mô hình này giả định rằng các hệ số hồi quy từng phần là giống nhau, nhưng các điểm chặn hồi quy có thể khác nhau giữa các đơn vị chéo.
3.5.3 Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Các điểm chặn riêng lẻ và tác động tổng thể của các yếu tố được sử dụng để ước tính cho từng đơn vị chéo thông qua mô hình REM Mỗi đơn vị chặn chéo bao gồm một điểm chặn chung không thay đổi theo thời gian và chủ đề, cùng với một biến ngẫu nhiên là thành phần lỗi, thay đổi theo chủ đề nhưng không thay đổi theo thời gian.
3.5.4 Bình Phương Tối Thiểu Tổng Quát Khả Thi (FGLS)
Mô hình REM xác định các điểm chặn cho từng đơn vị chéo và đánh giá tác động tổng thể của các biến giải thích Mỗi đơn vị chặn chéo bao gồm một khối chung không thay đổi theo thời gian và chủ đề, cùng với một biến ngẫu nhiên là thành phần lỗi, thay đổi theo chủ đề nhưng không thay đổi theo thời gian.
Thay vì giả định cấu trúc phương sai, có thể ước tính nó bằng Pooled OLS Kiểm định FGLS là phương pháp tối ưu để xử lý phương sai biến đổi và tự tương quan trong mô hình hồi quy Dù có tự tương quan và phương sai thay đổi, mô hình vẫn được ước tính bằng Pooled OLS thay vì FGLS Các sai số của mô hình sẽ được sử dụng để tính hiệp phương sai trong ma trận phương sai, và ma trận này sẽ được áp dụng để điều chỉnh các biến ban đầu và ước lượng giá trị tham số.
Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan về cách tìm kiếm dữ liệu phân tích và áp dụng nó vào mô hình nghiên cứu Tác giả trình bày các kỹ thuật ước tính như Pooled OLS, FEM, REM và FGLS, đồng thời minh họa mối liên hệ giữa các thử nghiệm giả thuyết và mô hình ước tính Chương cũng tóm tắt sự tồn tại của biến thiên nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi, tạo nền tảng cho các chương tiếp theo.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
THỐNG KÊ MÔ TẢ
Nghiên cứu này xây dựng mô hình với 9 biến, trong đó khe hở thanh khoản (FGAP) là biến phụ thuộc, còn 8 biến độc lập bao gồm CAP, NIM, SIZE, TLA, ROE, LLR, GDP và NF, nhằm khảo sát tác động đến RRTK của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam Các yếu tố này được phân tích dựa trên 190 quan sát từ 19 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2013-2022 Bảng 4.1 trình bày các giá trị mô tả cho các biến định lượng trong mô hình và phản ánh đặc điểm của từng biến.
Bảng 4 2: Kết quả thống kê mô tả các biến
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Giá trị lớn nhất FGAP 190 -0,0869456 0,1224124 -0,3856743 0,192565
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata của tác giả
Khe hở tài trợ - FGAP thể hiện đo lường RRTK với 190 quan sát, giá trị trung bình đạt -8,69% và độ lệch chuẩn là 12,24% Giá trị dao động từ -38,57% đối với MSB năm 2014 đến 19,26% của VPBank năm 2022, cho thấy RRTK tại các NHTMCP tại Việt Nam là thuận lợi Rủi ro âm cho thấy các NHTM luôn duy trì đủ thanh khoản.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) trong các ngân hàng tại Việt Nam có giá trị thấp nhất là 4,06% (BIDV năm 2017) và cao nhất là 16,97% (Techcombank năm 2020), với giá trị trung bình đạt 8,16% và độ lệch chuẩn là 2,61%.
Biên lãi ròng (NIM) dao động từ 0,36% (HDBANK năm 2013) đến 8,13% (VPBank năm 2019), trung bình là 2,82% và độ lệch chuẩn là 1,22%
Quy mô ngân hàng (SIZE) dao động từ mức tối thiểu 10.464 tỷ đồng (NCB năm
2013) đến mức cao nhất là 12.326 tỷ đồng (BIDV năm 2022) với trung bình của là 11.363 tỷ đồng và độ lệch chuẩn là 0,405
Tỷ lệ tổng cho vay trên tổng tài sản (TLA) dao động từ 22,53% (MSB 2014) đến 80,06% (BIDV năm 2020) với trung bình của giá trị là 59,62% và độ lệch chuẩn là 6,78%
Tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình đạt 11,69% với độ lệch chuẩn 11,18% Giá trị ROE tối thiểu ghi nhận là 0,000139% từ NCB năm 2022, trong khi giá trị tối đa là 26,39% từ VIB năm 2021 Phạm vi giá trị ROE nằm trong khoảng từ 0,000139% đến 26,39%.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) trung bình đạt 1,24%, với độ lệch chuẩn 1,01%, giá trị tối đa 5,41% (VPBank năm 2021) và tối thiểu 0,64% (SHB năm 2013) Giá trị âm của SHB năm 2013 là do sự giảm mạnh chi phí dự phòng rủi ro tín dụng so với năm 2012 Theo quy định pháp luật, các ngân hàng thương mại phải duy trì tỷ lệ khả năng thanh toán tối thiểu là 10%, do đó, việc không có đủ dự trữ thanh khoản sẽ là vi phạm pháp luật và cần được khắc phục kịp thời.
Tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình 3,26% và độ lệch chuẩn 1,47%, với mức thấp nhất ghi nhận là 0,63% vào năm 2015 và mức cao nhất đạt 6,59% vào năm 2013.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) với trung bình của giá trị là 6,11%, độ lệch chuẩn là 1,83% và dao động từ 2,56% vào năm 2021 đến 8,02% vào năm 2022.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN CỦA CÁC BIẾN VÀ ĐA CỘNG TUYẾN
Đa cộng tuyến tính là hiện tượng xảy ra do sự tương quan mạnh mẽ giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính Nghiên cứu sử dụng chỉ số VIF (hệ số phóng đại phương sai) để kiểm tra giả thuyết về sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến, kết quả được trình bày trong Bảng 4.2.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến với VIF
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata của tác giả
Chỉ số VIF sẽ đƣợc sử dụng trong kiểm định đa cộng tuyến của nghiên cứu này; nếu
VIF > 10 thì không có hiện tƣợng đa cộng tuyến; mặt khác, nên loại bỏ các biến có VIF >
10 Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng các biến độc lập không biểu hiện"đa cộng tuyến vì chỉ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10"(dao động từ 1,03 đến 5,28)
Bảng 4.4: Kết quả tương quan giữa FGAP và các biến độc lập
FGAP CAP NIM SIZE TLA ROE LLR INF GDP FGAP 1,0000
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata của tác giả
Hệ số Sig nhỏ hơn 5% cho thấy biến phụ thuộc FGAP có ý nghĩa thống kê khi xét với các biến CAP, NIM, SIZE, TLA, ROE và LLR, với các mối quan hệ tương quan tích cực do hệ số Pearson lớn hơn 0 Ngược lại, INF và GDP có mối tương quan nghịch với FGAP, vì hệ số Pearson của chúng nhỏ hơn 0 và không có ý nghĩa thống kê khi Sig lớn hơn 5% Các yếu tố TLA và SIZE ảnh hưởng rõ rệt đến FGAP; đặc biệt, nếu ngân hàng cho vay quá mức, sẽ dẫn đến mất thanh khoản Trong ngành ngân hàng Việt Nam, SIZE thể hiện sự hỗ trợ của Chính phủ, cho thấy tầm quan trọng của ngành này đối với tăng trưởng kinh tế dài hạn, khiến Chính phủ liên tục giám sát và ưu tiên lợi ích của các ngân hàng lớn.
4.3 ƢỚC LƢỢNG CÁC MÔ HÌNH POOLED OLS, FEM, REM
Trong phần này, tác giả áp dụng các mô hình hồi quy như Pooled OLS, REM và FEM để lựa chọn mô hình tối ưu cho việc kiểm định sai số Tiếp theo, tác giả sẽ tính toán tác động của mô hình, xác định mức ý nghĩa của từng hệ số và đánh giá mức độ giải thích cho RRTK của 19 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
Bảng 4.5: Ƣớc lƣợng mô hình Pooled OLS, FEM và REM
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata của tác giả
Bảng 4.6: Kiểm tra lựa chọn mô hình phù hợp
Kiểm định F-test Hausman Breusch Pagan
Mô hình Pooled OLS và
FEM FEM và REM Pooled OLS và REM
Mô hình Pooled OLS vƣợt trội hơn mô hình FEM
Không có mối tương quan giữa sai số đặc trƣng giữa đối tƣợng và các biến độc lập
Mô hình Pooled OLS vƣợt trội hơn mô hình
REM Giá trị thống kê F(18, 163) = 15,98 chi2(8) = -0,44 chibar2(01) = 204,17
P-value Prob > F = 0,0000 Prob > chi2 = 0,9999 Prob > chibar2
Lựa chọn FEM REM REM
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata của tác giả
4.4 KIỂM ĐỊNH CHỌN 3 MÔ HÌNH
Tác giả đã tiến hành kiểm tra sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM ở mức ý nghĩa 5% bằng cách sử dụng F-test Giả thuyết H0 được đặt ra là mô hình Pooled OLS vượt trội hơn so với FEM Kết quả cho thấy sự so sánh giữa hai mô hình hồi quy này.
Kết quả của Mô hình 1, Mô hình 2 và Mô hình 3 là giống nhau:
Do Pro>chi2 = 0,0000 < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, mô hình FEM là phù hợp hơn Kiểm tra sự phù hợp giữa các mô hình FEM và REM
Vì mô hình FEM (Fixed Effects Model) được coi là ưu việt hơn so với mô hình Pooled OLS, việc thực hiện kiểm định Hausman là cần thiết để xác định mô hình nào phù hợp hơn Các giả thuyết của kiểm định này sẽ giúp đánh giá sự thích hợp của hai mô hình trong phân tích dữ liệu.
H0: Không có mối tương quan giữa εit và các biến độc lập
H1: Có mối tương quan giữa εit và các biến độc lập
Theo đó, kết quả ƣớc lƣợng cho thấy Prob > chi2 = 0,9999 > 0,05 Kết quả là trong hai mô hình này, REM đƣợc chọn và H0 đƣợc chấp thuận
Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM
Nghiên cứu đã áp dụng thử nghiệm Breusch-Pagan để kiểm tra giả thuyết H0, nhằm xác định xem mô hình Pooled OLS có ưu thế hơn mô hình REM hay không Kết quả của mô hình cho thấy
Kết quả của Mô hình 1, Mô hình 2 và Mô hình 3 là giống nhau:
"Kết quả cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0,0000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, mô hình REM là phù hợp hơn."
4.4.1 Kiểm định lại mô hình đƣợc sử dụng
Kiểm định lại mô hình là kỹ thuật quan trọng nhằm nâng cao giá trị và ứng dụng của kết quả nghiên cứu Trong nghiên cứu định lượng, ba lỗi phổ biến cần kiểm tra bao gồm đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan Kết quả kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) trong Bảng 4.2 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Phần tiếp theo sẽ sử dụng Modified Wald Test để kiểm tra sự thay đổi phương sai của biến, cùng với kiểm định Breusch-Godfrey để phát hiện tự tương quan.
4.4.2 Kiểm định phương sai thay đổi
Phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến hiệu quả ước lượng mô hình và làm giảm tính hợp lệ của kiểm tra hệ số Để kiểm định phương sai, tác giả sử dụng phương pháp của Breusch và Pagan (1979) với giả thuyết cụ thể.
H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi
H1: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
H0: phương sai không đổi chibar2 Prob > chibar2
Từ kết quả cho thấy P, value = 0,0000 < 5%, bác bỏ H0, mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng Pvalue = 0,000 < 5%, bác bỏ H0 và tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình nghiên cứu
4.4.3 Kiểm định tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan có thể ảnh hưởng đến hiệu quả ước lượng mô hình, làm giảm tính hợp lệ của kiểm tra hệ số Để kiểm tra phương sai, tác giả đã áp dụng kỹ thuật Wooldridge (2002) và đưa ra những kết luận quan trọng.
H0: Mô hình không xuất hiện hiện tượng tương quan bậc 1
H1: Mô hình xuất hiện hiện tượng tương quan bậc 1
Kiểm định Wooldridge H0: không có tự tương quan
Mô hình REM không đảm bảo cho giả thuyết vì kết quả kiểm tra chỉ ra rằng Prob
> F = 0,0011 < 5% cho thấy rằng cả hai mô hình đều xảy ra hiện tượng tự tương quan
Nghiên cứu sẽ không áp dụng mô hình REM để thảo luận, mà sẽ tập trung vào việc xử lý sai sót trong các mô hình REM thông qua phương pháp FGLS.
Nghiên cứu áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) nhằm giải quyết vấn đề phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM.
Bảng 4.7: Kết quả mô hình FGLS
FGAP Coef Std Err z P>z [95% Conf Interval]
CAP 0,9217*** 0,2765424 3,33 0,01 0,3797271 1,463753 NIM 1,51111* 0,8427298 1,79 0,073 -0,1406065 3,162833 SIZE 0,0610*** 0,0228105 2,68 0,007 0,0163508 0,1057664 TLA 0,4738*** 0,0642975 7,37 0,000 0,3477863 0,5998279 ROE 0,3488*** 0,1164933 2,99 0,003 0,1204775 0,5771229 LLR -0,3528478 0,607815 -0,58 0,562 -1,544143 0,8384478 INF 0,1833289 0,1826663 1,00 0,316 -0,1746905 0,5413483 GDP 0,1387475 0,140154 0,99 0,322 -0,1359492 0,4134442 _cons -1,221383 0,251118 -4,86 0,000 -1,713566 -0,7292011
*p 0,05 Kết quả là trong hai mô hình này, REM đƣợc chọn và H0 đƣợc chấp thuận
Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM
Nghiên cứu đã áp dụng thử nghiệm Breusch-Pagan để kiểm tra giả thuyết H0: Mô hình Pooled OLS vượt trội hơn mô hình REM Kết quả của mô hình cho thấy những thông tin quan trọng liên quan đến hiệu suất của hai phương pháp này.
Kết quả của Mô hình 1, Mô hình 2 và Mô hình 3 là giống nhau:
"Kết quả cho thấy hệ số Prob > chibar2 = 0,0000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, mô hình REM là phù hợp hơn."
4.4.1 Kiểm định lại mô hình đƣợc sử dụng
Kiểm định lại mô hình là một kỹ thuật quan trọng nhằm nâng cao giá trị và khả năng ứng dụng của kết quả nghiên cứu Trong nghiên cứu định lượng, có ba lỗi phổ biến cần kiểm tra, bao gồm đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai thay đổi, và tự tương quan Kết quả kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong Bảng 4.2 Phần này sẽ tiếp tục với việc áp dụng Modified Wald Test để kiểm tra sự thay đổi phương sai của biến và sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey để phát hiện tự tương quan.
4.4.2 Kiểm định phương sai thay đổi
Phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến hiệu quả ước lượng mô hình và giảm tính hợp lệ của kiểm tra hệ số Để kiểm định phương sai, tác giả đã áp dụng phương pháp của Breusch và Pagan (1979) với giả thuyết được đưa ra.
H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi
H1: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
H0: phương sai không đổi chibar2 Prob > chibar2
Từ kết quả cho thấy P, value = 0,0000 < 5%, bác bỏ H0, mô hình nghiên cứu có hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng Pvalue = 0,000 < 5%, bác bỏ H0 và tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình nghiên cứu
4.4.3 Kiểm định tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan có thể ảnh hưởng đến hiệu quả ước lượng mô hình và làm giảm tính hợp lệ của kiểm tra hệ số Để kiểm tra phương sai, tác giả đã áp dụng kỹ thuật Wooldridge (2002) và đưa ra những kết luận quan trọng.
H0: Mô hình không xuất hiện hiện tượng tương quan bậc 1
H1: Mô hình xuất hiện hiện tượng tương quan bậc 1
Kiểm định Wooldridge H0: không có tự tương quan
Mô hình REM không đảm bảo cho giả thuyết vì kết quả kiểm tra chỉ ra rằng Prob
> F = 0,0011 < 5% cho thấy rằng cả hai mô hình đều xảy ra hiện tượng tự tương quan
Nghiên cứu này sẽ không áp dụng mô hình REM để thảo luận, mà thay vào đó sẽ xử lý sai sót trong các mô hình REM bằng phương pháp FGLS.
Nghiên cứu áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) nhằm giải quyết vấn đề phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM.
Bảng 4.7: Kết quả mô hình FGLS
FGAP Coef Std Err z P>z [95% Conf Interval]
CAP 0,9217*** 0,2765424 3,33 0,01 0,3797271 1,463753 NIM 1,51111* 0,8427298 1,79 0,073 -0,1406065 3,162833 SIZE 0,0610*** 0,0228105 2,68 0,007 0,0163508 0,1057664 TLA 0,4738*** 0,0642975 7,37 0,000 0,3477863 0,5998279 ROE 0,3488*** 0,1164933 2,99 0,003 0,1204775 0,5771229 LLR -0,3528478 0,607815 -0,58 0,562 -1,544143 0,8384478 INF 0,1833289 0,1826663 1,00 0,316 -0,1746905 0,5413483 GDP 0,1387475 0,140154 0,99 0,322 -0,1359492 0,4134442 _cons -1,221383 0,251118 -4,86 0,000 -1,713566 -0,7292011
*p