các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại việt nam

LỜI CAM ĐOAN Công trình nghiên cứu với đề tài “Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam” là công trình nghiên cứu riêng của em, kết qu

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do nghiên cứu

Trong những năm gần đây, hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam đã tăng trưởng không ngừng về quy mô và số lượng Hiện nay, theo thống kê từ Ngân hàng Nhà Nước, giữa năm 2023 Việt Nam có 49 ngân hàng lớn nhỏ Hệ thống ngân hàng đã và đang giữ một vai trò quan trọng trong nền kinh tế thị trường, được xem là một hệ thần kinh trong nền kinh tế Trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, việc đối mặt với nhiều rủi ro là điều khó tránh khỏi, đặc biệt là rủi ro thanh khoản – là nguyên nhân chính dẫn đến sự đổ vỡ của nhiều ngân hàng trên thế giới Thanh khoản“không những tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng mà còn ảnh hưởng để sự tồn tại của cả hệ thống ngân hàng, gây ra những tiêu cực lớn cho nền kinh tế.”

Trong lịch sử hình thành và phát triển của thị trường tài chính thế giới, hệ thống ngân hàng đã xảy ra nhiều khủng hoảng và biến động: sau cuộc Đại suy thoái năm 1929 đã làm nhiều ngân hàng ở Mỹ phá sản, thời kỳ khủng hoảng tài chính năm 2008 ở Mỹ, ngân hàng Washington Mutual (WaMu) đã sụp đổ Gần đây nhất mảng ngân hàng của công Silvergate Capital Corp – công ty mẹ của ngân hàng Silvergate (SIB) đã dừng hoạt động, hay ngân hàng Silicon Valley (SVB) lớn thứ

16 của Mỹ và ngân hàng Signature Bank New York (SBNY) đã tuyên bố phá sản (Hamurcu, 2023) Hầu hết sự sụp đổ của các ngân hàng này đều có liên quan đến thanh khoản

Ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) tại Việt Nam thường tập trung vào việc cho vay trung hạn và dài hạn để tối đa hóa lợi nhuận Tuy nhiên, điều này làm tăng rủi ro trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, đặc biệt là rủi ro thanh khoản Năm 2015 là minh chứng cho những rủi ro này khi Ngân hàng Nhà nước phải mua lại ba ngân hàng TMCP là CBBank, GPBank và Đại Dương.

(OceanBank) Năm 2022 thị trường tài chính đã chứng kiến sự thất bại của ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn (SCB), phải nhờ vào sự can thiệp của Ngân hàng Nhà nước khi hàng loạt khách hàng của SCB đã đến rút tiền, dẫn đến sự giảm mạnh của thanh khoản Đặc biệt, giai đoạn 2020 – 2021 nền kinh tế thế giới cũng nhƣ là nền kinh tế Việt Nam đã gánh chịu hậu quả nặng nề từ đại dịch Covid – 19 Nền kinh tế trên toàn cầu rơi vào khủng hoảng, tác động đến mọi ngành nghề, trong đó ngành ngân hàng đã chịu nhiều ảnh hưởng và tiềm ẩn nhiều rủi ro Rủi ro thanh khoản luôn tồn tại và tiềm ẩn nhiều hệ lụy tác động tiêu cực đến sự an toàn và ổn định trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng cũng như là ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế Rủi ro thanh khoản vẫn luôn là một đề tài nhận đƣợc nhiều sự quan tâm từ nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới cũng nhƣ là Việt Nam, bởi rủi ro thanh khoản chịu tác động từ nhiều yếu tố bên ngoài và bên trong hoạt động ngân hàng Việc xác định các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản sẽ giúp cho các nhà quản trị rủi ro có thêm cơ sở để đánh giá và kiểm soát rủi ro Dựa vào sự kế thừa và phát huy từ kết quả của các nghiên cứu trước, tác giả đã chọn đề tài: “Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam”, đồng thời trong bài nghiên cứu này tác giả sẽ thực hiện kiểm tra tính vững của mô hình nghiên cứu trong giai đoạn xảy ra đại dịch Covid – 19 tức giai đoạn 2020 – 2022, ngoài ra tác giả còn bổ sung các biến tỷ lệ sở hữu nước ngoài và tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài vào mô hình nghiên cứu.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Nghiên cứu này có mục đích xác định ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Xác định các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam Đo lường mức độ tác động của các yếu tố này đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam Đề xuất hàm ý chính sách nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Các yếu tố nào tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại cổ phần tại Việt Nam?

Mức độ tác động của các yếu tố này đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam như thế nào?

Hàm ý chính sách nào sẽ hạn chế đƣợc rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam?

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Ngân hàng Thương mại Cổ phần (TMCP) tại Việt Nam hiện có tổng cộng 31 ngân hàng Tuy nhiên, do hạn chế trong quá trình thu thập dữ liệu và độ tin cậy của các dữ liệu này, nghiên cứu này chỉ tập trung phân tích 27 ngân hàng TMCP tại Việt Nam.

Về mặt thời gian: nghiên cứu đƣợc thực hiện trong giai đoạn năm 2011 –

2022, đây là giai đoạn nền kinh tế Việt Nam đƣợc phục hồi và đang trên đà phát triển sau cuộc khủng hoảng tài chính thế giới.

Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 27 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2011-2022 để phân tích 11 biến độc lập, bao gồm khe hở tài trợ, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài và tỷ lệ sở hữu nước ngoài Các dữ liệu này được thu thập từ hệ thống dữ liệu Fiinpro, báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các ngân hàng Ngoài ra, thông tin về tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp được thu thập từ Ngân hàng Thế giới (World Bank).

“Bài nghiên cứu được sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với dữ liệu của 27 ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022 Các phương pháp ước lượng được sử dụng: phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS, phương pháp hiệu ứng cố định FEM (Fix Effects Model) và phương pháp tác động ngẫu nhiên REM (Random Effects Model) Để có thể lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, thực hiện kiểm định Breusch-Pagan Lagrangrian để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM, kiểm định Hausman để lựa chọn giữa REM và FEM.”

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Ý nghĩa khoa học: nghiên cứu này nhằm mục đích xem xét lại mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng TMCP tại Việt Nam, ngoài ra bài nghiên cứu còn tóm tắt, tổng hợp lại các lý thuyết liên quan đến rủi ro thanh khoản, không nhằm mục đích tạo ra những lý thuyết mới

“Ý nghĩa thực tiễn: nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata để phân tích các dữ liệu của ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022, đây là giai đoạn gần với thời gian nghiên cứu của tác giả, do đó kết quả của mô hình sẽ có tính cập nhật và cung cấp bằng chứng thực nghiệm góp phần đƣa ra cái nhìn tổng quan hơn về các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng TMCP tại Việt Nam Đồng thời, bài nghiên cứu còn đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố này đến rủi ro thanh khoản, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách phù hợp Ngoài việc kế thừa kết quả các bài nghiên cứu trước, bài nghiên cứu này sẽ kiểm tra tính vững của mô hình giai đoạn xảy ra đại dịch Covid – 19 tức từ năm

2020 – 2022, bài nghiên cứu cũng sẽ bổ sung các yếu tố như tỷ lệ sở hữu nước ngoài và tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài vào mô hình.”

Bố cục của khoá luận

Đề tài “Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam” có bố cục gồm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 1 sẽ trình bày tính cấp thiết của đề tài, giới thiệu tổng quan vấn đề nghiên cứu nhƣ: mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, phạm vi, đối tƣợng và lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp

Chương 2: Cơ sở lý luận về vấn đề

Trong chương 2 sẽ trình bày tổng quan về rủi ro thanh khoản của ngân hàng, phương pháp để đo lường rủi ro thanh khoản Đồng thời đưa ra cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng này, sau đó lược khảo các nghiên cứu trước ở nước ngoài và Việt Nam về các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Dựa trên chứng cứ thực nghiệm trong Chương 2, chương này trình bày mô hình và phương pháp nghiên cứu, bao gồm quy trình nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu, cũng như giả thuyết nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Mô tả và trình bày kết quả mô hình nghiên cứu và các kiểm định: phân tích và giải thích các mối quan hệ tương quan giữa các biến, phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của 27 ngân hàng TMCP tại Việt Nam, sau đó lựa chọn mô hình phù hợp

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Từ kết quả có được sau khi chạy mô hình ở chương 4, chương này sẽ trình bày hệ thống lại kết quả hồi quy, đề xuất hàm ý chính sách Từ đó nêu lên các mặt hạn chế của bài nghiên cứu và đưa ra hướng nghiên cứu tiếp theo

Trong chương 1 đã nêu khái quát thị trường tài chính thế giới và Việt Nam, thể hiện tác động của rủi ro thanh khoản đến hệ thống ngân hàng, qua đó cho thấy tính cấp thiết của đề tài “Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam” Đồng thời, tác giả đã trình bày các vấn đề nghiên cứu, xác định đƣợc mục tiêu cụ thể, lựa chọn các đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu, và đưa ra hướng nghiên cứu phù hợp cho đề tài.

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Tổng quan về rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại

2.1.1 Tổng quan về ngân hàng thương mại

2.1.1.1 Khái niệm ngân hàng thương mại

Theo Peter (2002), cho rằng ngân hàng thương mại (NHTM) đại diện cho một số tổ chức tài chính có các danh mục đa dạng nhất về dịch vụ tài chính, chủ yếu tập trung vào lĩnh vực nhƣ thanh toán, tiết kiệm và tín dụng Ngoài ra, NHTM còn có các chức năng tài chính khác và vƣợt trội hơn bất kỳ tổ chức kinh doanh nào

Theo Đạo luật Ngân hàng của Cộng hòa Pháp 1941: NHTM đóng một vai trò quan trọng, thường xuyên nhận tiền từ công chúng qua các hình thức ký thác hoặc các phương tiện khác Ngân hàng sẽ sử dụng nguồn lực mà họ nhận được từ cộng đồng để thực hiện các hoạt động liên quan đến chiết khấu, tín dụng, tài chính

Tại Việt Nam, NHTM là một loại hình ngân hàng hoạt động với mục tiêu hướng đến lợi nhuận, được phép thực hiện tất cả hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác theo quy định (Khoản 3 Điều 4 Luật các tổ chức tín dụng 2010)

Theo Nguyễn Văn Tiến (2013) cho rằng trong hệ thống các trung gian tài chính, NHTM là một bộ phận lớn nhất Huy động tiền gửi chủ yếu ở dạng ngắn hạn, tài trợ thương mại chủ yếu bằng hình thức chiết khấu thương phiếu và cung cấp các dịch vụ thanh khoản là các dịch vụ truyền thống của NHTM

Ngân hàng thương mại là tổ chức tài chính được thành lập theo quy định pháp luật, chuyên hoạt động trong lĩnh vực tiền tệ, tài chính Nhiệm vụ chính của ngân hàng là huy động tiền gửi từ khách hàng và sử dụng để cung cấp dịch vụ tài chính, cấp tín dụng Mục tiêu chính của ngân hàng là tạo ra lợi nhuận thông qua các hoạt động kinh doanh.

Tóm lại, Ngân hàng thương mại được hiểu là một định chế tài chính hoạt động với mục tiêu là lợi nhuận, thực hiện nhiều dịch vụ tài chính ngân hàng nhƣ nhận tiền gửi, cấp tín dụng và cung ứng các dịch vụ khác về thanh toán

2.1.1.2 Hoạt động chính của ngân hàng thương mại

Theo Luật các tổ chức tín dụng 2010, hoạt động chính của ngân hàng thương mại gồm có: Huy động vốn từ các tổ chức, cá nhân trong và ngoài nước dưới các hình thức tiền gửi, trái phiếu ; cấp tín dụng cho các tổ chức, cá nhân dưới các hình thức cho vay, hùn vốn, mua trái phiếu ; cung ứng các dịch vụ ngân hàng như thanh toán, chuyển tiền, bảo lãnh

Nhận tiền gửi: NHTM nhận tiền gửi từ cá nhân hoặc các tổ chức, thường thông qua các hình thức nhƣ tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm, ngoài ra còn phát hành chứng chỉ tiền gửi, kỳ phiếu, tín phiếu và các phương thức khác Trong quá trình này, NHTM cam kết thực hiện theo nguyên tắc hoàn trả đầy đủ cả vốn gốc và lãi theo thỏa thuận ban đầu đối với người gửi tiền

Cấp tín dụng: là sự thỏa thuận giữa khách hàng với ngân hàng, nhằm sử dụng tiền hay cam kết cho phép sử dụng một số tiền trong khoảng thời gian nhất định Thông qua các hoạt động nhƣ cho vay, chiết khấu, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng, cho thuê tài chính và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác, cần phải tuân theo nguyên tắc có hoàn trả

“Cung ứng dịch vụ thanh toán qua tài khoản: cung cấp các phương tiện thanh toán và thực hiện các dịch vụ thanh toán nhƣ ủy nhiệm chi, lệnh chi, séc, ủy nhiệm thu, nhờ thu, thƣ tín dụng, thẻ ngân hàng và cùng với các dịch vụ thanh toán khác cho khách hàng thông qua tài khoản của khách hàng cá nhân hoặc doanh nghiệp.”

Ngoài ra, NHTM còn thực hiện các hoạt động kinh doanh khác nhƣ: Dịch vụ ủy thác, dịch vụ ngân quỹ, kinh doanh ngoại hối, môi giới tiền tệ và các dịch vụ khác

2.1.2 Tổng quan rủi ro thanh khoản

2.1.2.1 Khái niệm về rủi ro thanh khoản

Theo Gup và Kolari (2005), rủi ro thanh khoản (RRTK) phát sinh từ sự khan hiếm nguồn cung tiền mặt hoặc các tài sản có giá trị tương đương tiền, hay khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt và khả năng huy động nguồn cung thanh khoản với mức chi hợp lý bị hạn chế Hay theo Jenkinson (2008) lại cho rằng RRTK xảy ra trong khoảng thời gian nhất định, ngân hàng không thể đáp ứng đầy đủ hoặc một phần các yêu cầu của người gửi tiền

Theo Trương Quang Thông (2010), RRTK là tình trạng ngân hàng có nguy cơ không thể thanh toán đầy đủ do thiếu khả năng chuyển đổi thành tiền, hay không có khả năng vay mượn, huy động để đáp ứng các hợp đồng trước đó được cam kết

Tại một thời điểm nào đó, RRTK sẽ xảy ra khi ngân hàng mất khả năng thanh toán hay buộc phải huy động thêm nguồn vốn từ các nguồn có chi phí cao hơn để đáp ứng nghĩa vụ thanh toán (Đặng Văn Dân, 2015)

2.1.2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại

Nhóm các nhân tố vi mô:

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP):

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (VCSH) ảnh hưởng đến khả năng chịu đựng rủi ro (RRTK) của ngân hàng theo hai hướng Thứ nhất, theo "Lý thuyết hấp thụ rủi ro", VCSH càng lớn càng giúp ngân hàng chống chịu rủi ro tốt hơn Tuy nhiên, nghiên cứu của Bùi Đan Thanh và Nguyễn Quang Huy (2022) lại chỉ ra mối quan hệ ngược chiều, tức là VCSH càng cao thì RRTK càng thấp.

Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại

2.2.1 Lý thuyết ƣa thích thanh khoản (The Liquidity Preference Theory)

Lý thuyết thanh khoản của Keynes (1936) giả định trong nền kinh tế, người dân nắm giữ tài sản ở 2 dạng là tiền (gồm tiền mặt và tiền gửi) và trái phiếu Tiền mặt là tài sản có tính thanh khoản cao tuy nhiên không tạo ra lợi nhuận Việc giữ nhiều tiền mặt chỉ làm tăng tính thanh khoản chứ không thể tạo ra lợi nhuận Để đạt đƣợc lợi nhuận cao cần phải đánh đổi, đầu tƣ vào các tài sản có tính thanh khoản thấp để có đƣợc lợi nhuận, điều này sẽ góp phần làm tăng RRTK của ngân hàng

Theo Berger (1995), các ngân hàng có lợi nhuận thấp thường tập trung vào việc tăng trưởng lợi nhuận, do đó sẽ đầu tư vào các hoạt động rủi ro cao có tính thanh khoản thấp Điều này dẫn đến giảm dần tài sản có tính thanh khoản cao, làm tăng nguy cơ mất cân đối thanh khoản Trong khi đó, các ngân hàng có lợi nhuận cao sẽ thận trọng hơn, ưu tiên sự an toàn thanh khoản, kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng và tăng tài sản thanh khoản cao để tránh rủi ro mất cân đối thanh khoản (Bunda và Desquilbet, 2008).

2.2.2 Lý thuyết khả năng thay đổi (The Shiftability Theory)

Theo Moulton (1918), “thanh khoản là khả năng thay đổi” và đề xuất “Lý thuyết khả năng thay đổi” với phát biểu rằng các NHTM có thể tự phòng ngừa RRTK bằng cách tăng tài sản có thanh khoản cao trong cơ cấu tài sản Theo lý thuyết này, cho vay thương mại sẽ làm gia tăng nguy cơ xảy ra RRTK Các yếu tố khác nhƣ khả năng chuyển đổi của tài sản hay khả năng tích lũy vốn và tạo ra lợi nhuận sẽ đảm bảo đƣợc tính thanh khoản

Dựa vào lý thuyết khả năng thay đổi, Toby (2006) đã nghiên cứu nguyên nhân dẫn đến RRTK của các ngân hàng tại Mỹ Tác giả đã đƣa ra hai quan điểm đối lập về vốn và thanh khoản Theo quan điểm đầu tiên, vốn ngân hàng có thể làm giảm khả năng tạo thanh khoản thông qua “cấu trúc lấn át tiền gửi” và “cấu trúc mong manh tài chính” Đối với giả thuyết “cấu trúc mong manh tài chính”, trong bài nghiên cứu của Diamond và ctg (2001) cho rằng ngân hàng có VCSH thấp thường rất mong manh vì nguồn vốn chính của ngân hàng phụ thuộc vào việc huy động tiền gửi Các ngân hàng có lợi thế về thông tin trong việc giám sát người đi vay; do đó, họ có động cơ tăng lãi suất tiền gửi để có đƣợc phần thu nhập từ cho vay cao hơn so với chi phí của người gửi tiền Tóm lại, các ngân hàng có VCSH nhỏ thường tăng huy động tiền gửi để phát hành các khoản vay nhằm tối đa hóa việc tạo thanh khoản từ đó làm giảm RRTK

Trong khi đó theo Gorton và Winton (2000), giả thuyết “cấu trúc lấn át tiền gửi” có nghĩa rằng khi VCSH tăng cao, ngân hàng sử dụng vốn này để đầu tƣ vào các hoạt động kinh doanh, đa dạng hóa nguồn đầu tƣ và đầu tƣ mạo hiểm, điều này làm giảm sự cam kết của ngân hàng đối với người gửi tiền Từ đó, vốn chủ sở hữu cao sẽ làm giảm tính thanh khoản và tăng RRTK của ngân hàng

Quan điểm thứ hai cho rằng vốn cao làm tăng khả năng thanh khoản Theo Repullo (2004), khi vốn ngân hàng tăng thì khả năng chịu rủi ro cũng tăng Allen & ctg (2004) chỉ ra rằng khi vốn ngân hàng lớn, ngân hàng sẽ tăng dự trữ tài sản thanh khoản cao để đáp ứng nhu cầu thanh khoản, qua đó giảm RRTK.

Theo Akani và Vivian (2018) đã chỉ ra điểm yếu của lý thuyết này: Thứ nhất, khi toàn bộ ngân hàng trong nền kinh tế thực hiện chuyển đổi tài sản sẽ gây tác động lớn đến người đi vay và người cho vay Thứ hai, nếu nền kinh tế rơi vào khó khăn, các ngân hàng đều muốn bán các tài sản của mình trong khi không có người mua

2.2.3 Lý thuyết tín hiệu (Signalling Theory)

Spence (1973) đã đề xuất “Lý thuyết tín hiệu”, theo đó các ngân hàng có quy mô lớn sẽ tác động tích cực đến hoạt động của ngân hàng Điều này giúp các ngân hàng rất nhiều trong việc mở rộng thành nhiều nguồn vốn khác nhau, ngoài ra còn nâng cao khả năng thanh khoản của ngân hàng

Theo nghiên cứu Ahamed (2021) quy mô tác động tích cực đến RRTK của ngân hàng Khi ngân hàng sở hữu tài sản càng lớn sẽ tạo ra thanh khoản càng cao, từ đó sẽ tránh đƣợc RRTK Tuy nhiên lý thuyết quá lớn để sụp đổ (The too big to fail theory) của Greg (2009) cho rằng những ngân hàng có quy mô quá lớn sẽ dễ dẫn đến nguy cơ tăng RRTK và phá sản

2.2.4 Lý thuyết về thu nhập dự kiến (The Anticipated Income Theory)

Prochnow (1949) đề xuất “Lý thuyết thu nhập dự kiến” (Anticipated Income theory), lý thuyết này đƣợc phát triển dựa trên các khoản vay có kỳ hạn trên một năm của NHTM tại Mỹ Nội dung của lý thuyết cho rằng thu nhập không những đƣợc tạo ra khi tài sản đến hạn, mà còn phát sinh liên lục trong suốt quá trình sử dụng tài sản Đối với NHTM, các khoản cho vay trung và dài hạn của NHTM thường được thu lãi định kỳ và tiền gốc được trả dần qua từng kỳ, những khoản thu nhập dự kiến này sẽ giúp tăng tính thanh khoản của tài sản

Alshatti (2014) cho rằng khi xảy ra cuộc khủng hoảng thanh khoản, các khoản cho vay dài hạn vẫn có thể bán ra thị trường thị thứ cấp để thu được tiền mặt, tăng khả năng thanh khoản Akani và Vivian (2018) đƣa ra ý kiến rằng lý thuyết thu nhập dự kiến đầy đủ hơn, phù hợp hơn lý thuyết cho vay thương mại và lý thuyết khả thay đổi, bởi vì lý thuyết này có đủ cả 3 yếu tố: thanh khoản, an toàn và lợi nhuận.

Lược khảo các nghiên cứu trước đây

2.3.1 Nghiên cứu trên thế giới

“Mazreku và ctg (2019), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của hệ thống ngân hàng tại Balkan Nghiên cứu sử dụng mẫu của các ngân hàng hoạt động ít nhất 16 năm trong khu vực Balkan giai đoạn 2000-2015 Sử dụng mô hình bình phương tối thiểu thông thường gộp (OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM), mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Trong bài nghiên cứu, biến phục thuộc đƣợc sử dụng là tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn hạn, biến độc lập bao gồm: tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ an toàn vốn, tăng trưởng tiền gửi, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, GDP, lạm phát, lãi suất biên, thất nghiệp Theo kết quả của nghiên cứu mức an toàn vốn, tăng trưởng tiền gửi, GDP, lãi suất cận biên, tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu có tác động đáng kể đến mức độ thanh khoản Ngoài ra, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản không có ý nghĩa thống kê.”

Ghenimi, Chaibi và Omri (2022), xác định các yếu tố tác động đến RRTK của 49 NHTM ở Trung Đông - Bắc Phi giai đoạn 2005 _ 2015 Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy GMM Biến phụ thuộc được sử dụng là LR (tổng tài sản trên tài sản thanh khoản), với các biến độc lập: tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế, khủng hoảng tài chính, nợ xấu, tỷ lệ an toàn vốn, khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng và khe hở thanh khoản Kết quả cho thấy các biến khủng hoảng tài chính, nợ xấu, khả năng sinh lời trên VCSH tác động cùng chiều đến RRTK, các biến lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều đến RRTK của ngân hàng

Nghiên cứu của Jia, Chen và Kannan (2020) đã xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTM tại Malaysia Sử dụng dữ liệu từ 23 NHTM trong giai đoạn 2005-2018 và phương pháp OLS, nghiên cứu phát hiện mối tương quan nghịch giữa tăng trưởng GDP và RRTK, cho thấy nền kinh tế tăng trưởng mạnh mẽ có thể làm giảm RRTK của các NHTM Tuy nhiên, các yếu tố khác bao gồm tỷ lệ doanh thu tài sản, lạm phát, chênh lệch lãi suất và tỷ lệ thất nghiệp không có ảnh hưởng đáng kể đến RRTK.

Ahamed (2021) xem xét các yếu tố bên trong và bên ngoài tác động đến RRTK của các NHTM ở Bangladesh Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 23 NHTM ở Bangladesh giai đoạn 2005-2018, sử dụng các mô hình OLS, FEM và REM để phân tích dữ liệu Biến phụ thuộc:“LR (tổng các khoản cho vay/ tổng tiền gửi), và 7 biến độc lập: quy mô, lợi nhuận/ VCSH, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ cho vay/tổng tài sản, tỷ lệ lạm phát, GDP, tín dụng trong nước/GDP Tác giả cho rằng lạm phát tác động ngƣợc chiều đến rủi ro thanh khoản Các biến còn lại tác động cùng chiều đến RRTK.”

Gogo và Arundina (2021) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các ngân hàng Hồi giáo tại Indonesia, mẫu nghiên cứu gồm có 9 ngân hàng thương mại Hồi giáo trong 28 quý tính từ quý 1 năm 2013 đến quý 4 năm 2019 Với biến phụ thuộc là tài sản lưu động/ tiền gửi không cố định (Liquid Asset/Non-Core Deposit), và 6 biến độc lập: tỷ lệ an toàn vốn, thu nhập trên VCSH, rủi ro tín dụng, quy mô, lạm phát, tổng sản phẩm quốc nội Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp OLS, FEM và REM, kết quả của nghiên cứu này chỉ ra RRTK cao chủ yếu bị ảnh hưởng bởi các yếu tố: hoạt động tài chính, chất lượng thu nhập dựa trên VCSH và mức an toàn vốn

Zhang và Zhao (2021) xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của NHTM niêm yết ở Trung Quốc Nhà nghiên cứu lựa chọn 16 NHTM niêm yết trên sàn cổ phiếu A của Thƣợng Hải và Thâm Quyến từ 2010-2019 Biến phụ thuộc là NPL (tỉ lệ nợ xấu), và 8 biến độc lập: tổng tài sản, tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ suất lợi nhuận/ VCSH, tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát, cung tiền M2 Theo kết quả nghiên cứu: tổng tài sản, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ chi phí trên thu nhập và lạm phát đều là các biến số có ý nghĩa thống kê 1% Tỷ suất lợi nhuận/VCSH có ý nghĩa thống kê 5%

“Alrwashdeh và ctg (2023), xem xét các yếu tố quyết định RRTK của 13 NHTM ở Jordan giai đoạn 2003–2017 Tác giả đã sử dụng mô hình FEM và REM Biến phụ thuộc: LIQ (tiền mặt/ tổng tài sản), 9 biến độc lập: quy mô ngân hàng, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ suất lợi nhuận/VCSH, tỷ suất lợi nhuận/tổng tài sản, tỷ lệ nợ xấu, tổng VCSH, tổng nợ phải trả, thu nhập ròng, tổng vốn vay Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ nợ xấu, VCSH và trách nhiệm pháp lý có tác động cùng chiều RRTK Trong khi tỷ suất lợi nhuận/VCSH cho thấy tác động ngƣợc chiều và đáng kể đến RRTK của các NHTM ở Jordan Trong khi đó, các khoản cho vay và thu nhập ròng không tác động RRTK.”

Nghiên cứu của Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTK) của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Sử dụng phương pháp ước lượng tổng bình phương lỗi thu gọn (GLS), nghiên cứu đã xác định biến FGAP là biến phụ thuộc, trong khi các biến độc lập bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng xem xét các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và khủng hoảng kinh tế.

Nga, Hung và Giang (2021), xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam Tác giả phân tích mối quan hệ giữa đầu tƣ công nghệ và

RRTK bằng cách ƣớc lƣợng mô hình hồi quy REM với biến phụ thuộc là tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản Các biến độc lập là các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam Nghiên cứu 27 NHTM Việt Nam từ năm 2010-2018 cho thấy đầu tƣ công nghệ không làm tăng RRTK Mặt khác, các yếu tố: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng; Tỷ lệ thu nhập ròng trên tổng tài sản, tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ cho vay trên tài sản đều tác động đến RRTK của các NHTM Việt Nam

Nghiên cứu của Bùi Đan Thanh và Nguyễn Quang Huy (2022) đã chỉ ra tác động tiêu cực của tỷ lệ sở hữu nước ngoài đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2020 Kết quả từ nhiều phương pháp phân tích như Pooled OLS, FEM, REM và GLS đều cho thấy mối quan hệ nghịch đảo giữa hai biến này Nghiên cứu cũng xác định những yếu tố khác ảnh hưởng đến RRTK, bao gồm rủi ro tín dụng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ cho vay trên huy động vốn và tăng trưởng kinh tế.

“Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy Và Nguyễn Ngọc Huyền (2022), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam Sử dụng phương pháp OLS, REM, FEM để phân tích dữ liệu từ 26 ngân hàng NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021 Tác giả sử dụng biến phụ thuộc FGAP (khe hở tài trợ của ngân hàng), và 8 biến độc lập: quy mô ngân hàng, khả năng sinh lợi trên VCSH, tỷ lệ VCSH, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ cho vay trên tổng huy động, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế Kết quả bài nghiên cứu cho thấy hầu hết các biến độc lập đều tác động hệ cùng chiều với RRTK của ngân hàng, ngoại trừ biến khả năng sinh lợi trên VCSH, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lạm phát có tác động ngƣợc chiều với RRTK của ngân hàng.” Đỗ Thị Hằng và ctg (2022), thực hiện nghiên cứu các nhân tố tác động đến RRTK tại các NHTM Việt Nam Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 29 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2005-2019, phân tích dữ liệu bảng không cân bằng và sử dụng mô hình GMM Biến phụ thuộc đƣợc sử dụng là tỷ lệ cho vay trên huy động vốn, ngoài ra có 7 biến độc lập:“tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất liên ngân hàng, chính sách an toàn vĩ mô về thanh khoản, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản.“Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng các nhân tố vi mô và vĩ mô trong bài đƣợc đề cập đều có tác động đến RRTK tại các NHTM Việt Nam

Chung (2022), xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của 26 ngân hàng TMCP tại Việt Nam giai đoạn 2008-2018 Nghiên cứu sử dụng phương pháp FEM, REM, FGLS, SGMM Bài nghiên cứu chọn biến phụ thuộc là khe hở tài trợ, và các biến độc lập: tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tài sản, tính thanh khoản, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ tài trợ bên ngoài và dự phòng rủi ro tín dụng Kết quả nghiên cứu cho thấy biến tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản có tác động ngƣợc chiều đến RRTK Ngoài ra, các biến còn lại hầu hết đều có tác động cùng chiều đến RRTK Kết quả nghiên cứu tập trung vào các yếu tố bên trong của NHTM và không có bằng chứng thực nghiệm nào cho thấy các biến vĩ mô ảnh hưởng đến RRTK

Trong vòng 5 năm gần đây, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về chủ đề này, chứng tỏ sự quan tâm ngày càng tăng của các nhà khoa học và tính cấp thiết của vấn đề Các kết quả trước đây cho thấy ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh toán của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng giữa các yếu tố vẫn khác nhau tùy thuộc vào thời gian và nền kinh tế nghiên cứu, cũng như sự khác biệt trong các biến độc lập Các nghiên cứu trước thường tập trung vào các biến như quy mô ngân hàng, nợ xấu, khả năng sinh lời, GDP, trong khi ít nghiên cứu xem xét tỷ lệ sở hữu nước ngoài, tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài hay tỷ lệ thanh khoản Ngoài ra, các yếu tố liên quan đến giai đoạn như dịch bệnh, thiên tai, khủng hoảng kinh tế thường bị bỏ qua Do đó, nghiên cứu này bổ sung các biến tỷ lệ sở hữu nước ngoài, tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài, tỷ lệ thanh khoản và kiểm tra tính vững chắc của mô hình trong giai đoạn dịch bệnh Covid-19 từ năm 2020 đến 2022.

Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu trước

Các yếu tố ảnh hưởng

Dấu nghiên cứu Các nghiên cứu trước

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CAP

(+) - Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)

- Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022)

- Nga, Hung và Giang (2021) (-) - Bùi Đan Thanh và Nguyễn Quang Huy (2022)

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

-“Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)”

Quy mô ngân hàng SIZE

- Đỗ Thu Hằng và ctg (2022)

- Nga, Hung và Giang (2021) (-) - Ahamed (2021)

- Bùi Đan Thanh và Nguyễn Quang Huy (2022)

Tỷ lệ nợ xấu NPL

- Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy Và Nguyễn Ngọc Huyền (2022)

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản

-“Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)” (-) - Nga, Hung và Giang (2021)

Tỷ lệ thanh khoản LIQ

Tỷ lệ nguồn tài trợ từ bên ngoài

EFD (+) -“Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)”

Tỷ lệ sở hữu nước ngoài FOWN (-) - Bùi Đan Thanh và Nguyễn Quang Huy (2022)

- Vũ Đức Bình và Phạm Đức Trung (2022)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế

- Đỗ Thu Hằng và ctg (2022) Không - Gogo và Arundina (2021) có ý nghĩa

Tỷ lệ lạm phát INF

- Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)

Tỷ lệ thất nghiệp UNEM (+) Mazreku và ctg (2019)

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Chương 2 đã đề cập đến khung lý thuyết về các vấn đề cơ bản liên quan đến rủi ro thanh khoản Khung lý thuyết này bao gồm các khía cạnh sau: lý thuyết về rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại, lý thuyết về đo lường thanh khoản Bằng các lý thuyết cơ bản và dựa trên cơ sở lý luận, cũng nhƣ các mô hình nghiên cứu thực nghiệm trước đó về rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại từ đó đề xuất ra mô hình nghiên cứu và hướng đi cho đề tài.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết và nghiên cứu trước đó nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra Quy trình này gồm các bước sau: xác định các yếu tố ảnh hưởng, thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình hồi quy và phân tích kết quả nghiên cứu Các bước này giúp nghiên cứu đi sâu tìm hiểu các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu

Có nhiều đề tài nghiên cứu liên quan đến RRTK của NHTM: Gogo và Arundina (2021), Zhang và Zhao (2021), Ahamed (2021), Alrwashdeh và ctg (2023), Đỗ Thị Hằng và ctg (2022), Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy Và Nguyễn Ngọc Huyền (2022)… Dựa trên cơ sở tham khảo mô hình của các nghiên cứu trước, và có điều chỉnh để phù hợp với nền kinh tế của Việt Nam, từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu nhƣ sau: i,t 0 1 i,t 2 i,t 3 i,t 4 i,t 5 i,t 6 i,t

FGAP =β +β CAP +β ROE +β SIZE +β NPL +β TTA +β LIQ + β EFD +β FOW +β GDP +β INF +β UNEM +ε

Biến phụ thuộc FGAP i t , : Khe hở tài trợ dùng để đo lường RRTK của ngân hàng (i) tại năm (t)

CAPi,t: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng (i) tại năm (t)

ROEi,t: Tỷ suất sinh lời/ vốn chủ sở hữu của ngân hàng (i) tại năm (t)

SIZEi,t: Quy mô ngân hàng của ngân hàng (i) tại năm (t)

NPLi,t: Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng (i) tại năm (t)

TTAi,t: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng (i) tại năm (t)

LIQi,t: Tỷ lệ thanh khoản của ngân hàng (i), tại năm (t)

EFDi,t: Tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài

FOWNi,t: Tỷ lệ sở hữu nước ngoài của ngân hàng (i) tại năm (t)

GDPt: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tại năm (t)

INFt: Tỷ lệ lạm phát tại năm (t)

UNEM,t: Tỷ lệ thất nghiệp

Trong mô hình nghiên cứu, hệ số khe hở tài trợ (FGAP) đƣợc dùng làm biến phụ thuộc, các biến độc lập bao gồm hai nhóm:

Nhóm các yếu tố nội tại của ngân hàng: Tỷ lệ VCSH/ tổng nguồn vốn, tỷ suất sinh lời/ VCSH, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài, tỷ lệ sở hữu nước ngoài

Nhóm các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế: tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp

Như đã trình bày trong Chương 2, để đo lường RRTK của ngân hàng có nhiều biện pháp khác nhau, trong nghiên cứu này sẽ chọn phương pháp khe hở tài trợ để đo lường RRTK Bởi một số ưu điểm của khe hở tài trợ:

 Tính thanh khoản đƣợc xem xét dựa trên hai khía cạnh là nguồn vốn và sử dụng vốn

 Dữ liệu đƣợc sử dụng từ bảng cân đối kế toán, kết quả sẽ đảm bảo đƣợc độ tin cậy

Công thức tính chỉ số khe hở tài trợ (FGAP):

FGAP= Dƣ nợ tín dụng - Nguồn vốn huy động

Trong đó, dƣ nợ tín dụng chính là mục cho vay khách hàng (chƣa trừ đi khoản dự phòng rủi ro cho vay khách hàng), tổng nguồn vốn huy động là mục tiền gửi của khách hàng trong bảng cân đối kế toán

Khe hở tài trợ dương phản ánh rủi ro rửa tiền và tài trợ khủng bố (RRTK) tiềm tàng của ngân hàng Khi khe hở tài trợ lớn, ngân hàng sẽ giảm tiền mặt dự trữ, cắt giảm tài sản thanh khoản hoặc vay nợ, dẫn đến nguy cơ RRTK tăng cao Hệ số khe hở tài trợ được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về RRTK như của Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022), Chung (2022) và Phan Thị Hương Thảo (2019).

Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019).”

Nhóm các yếu tố đặc thù ngân hàng:

CAP=Vốn chủ sở hữu

Tỷ suất sinh lời/ VCSH (ROE):

ROE= Lợi nhuận sau thuế

Vốn chủ sở hữu bình quân Quy mô ngân hàng (SIZE):

Tỷ lệ nợ xấu (NPL):

NPL=Dƣ nợ nhóm 3+nhóm 4+nhóm 5

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TTA):

"TTA= Dƣ nợ cho vay

Tỷ lệ thanh khoản (LIQ):

LIQ= Tài sản thanh khoản

Tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài (EFD):

EFD= Nguồn tài trợ bên ngoài

Tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOWN):

FOWN=Cổ phần cổ đông nước ngoài

Tổng số cổ phần phát hành

Nhóm các yếu tố vĩ mô:

 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Được đo lường bằng tỷ lệ tăng trưởng GDP

 Tỷ lệ lạm phát (INF): Được đo lường bằng tỷ lệ lạm phát

 Tỷ lệ thất nghiệp (UNEM): Được đo lường bằng tỷ lệ thất nghiệp

Nguồn và phương pháp thu thập dữ liệu

“Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo năm trong giai đoạn 2011 -2022, bởi năm 2011 tình hình kinh tế Việt Nam đã đi vào ổn định kể từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2008 – 2009, còn năm 2022 là năm gần nhất với năm thực hiện nghiên cứu Dựa vào thông tin được công bố bởi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tính đến ngày 31/12/2022, tại Việt Nam có 31 ngân hàng TMCP, trong đó có

27 NHTM niêm yết trên sàn chứng khoán Do đó bài nghiên cứu sẽ sử dụng dữ liệu của 27 ngân hàng TMCP đƣợc niêm yết trên các sàn chứng khoán, dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập từ hệ thống dữ liệu FiinPro với 12 năm tạo thành 324 quan sát Bao gồm 17 ngân hàng đƣợc niêm yết trên sàn giao dịch HOSE, 2 ngân hàng niêm yết trên sàn HNX, 8 ngân hàng niêm yết trên sàn UPCOM đƣợc trình bày ở phụ lục 1.”

Phương pháp phân tích dữ liệu

“Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng phần mềm Stata 17.0 để phân tích dữ liệu Mô hình hồi quy bao gồm một biến phụ thuộc và 11 biến độc lập Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) thông qua hồi quy tuyến tính đa biến để đo lường sự tác động của các yếu tố lên RRTK của các NHTM Việt Nam Có 3 phương pháp ước ượng dữ liệu bảng phổ biến: OLS, FEM và REM.” Áp dụng kiểm định F-test để xác định sự lựa chọn giữa mô hình POLS và mô hình FEM, thực hiện kiểm định LM – Breusch & Pagan Lagrangian để lựa chọn giữa mô hình POLS và REM, sử dụng kiểm định Hausman để đánh giá mức độ phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM.

Giả thuyết nghiên cứu

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)

Theo “Cấu trúc lấn át tiền gửi”, các ngân hàng có nguồn VCSH cao sẽ thực hiện các hoạt động kinh doanh và đầu tƣ mạo hiểm để tăng lợi nhuận, điều này làm giảm sự cam kết của ngân hàng đối với các khoản tiền gửi, tính thanh khoản giảm làm tăng RRTK của ngân hàng (Gorton và Winton, 2000) Các nghiên cứu gần đây cũng ủng hộ quan điểm này nhƣ Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) Do đó, tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ VCSH sẽ tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H1: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Lý thuyết Ưa thích thanh khoản của Keynes (1936) nhấn mạnh sự đánh đổi giữa lợi nhuận và tính thanh khoản Để tăng lợi nhuận, ngân hàng phải đầu tư vào tài sản ít thanh khoản hơn, dẫn đến tăng RRTK Các nghiên cứu của Ghenimi và cộng sự (2020) và Alrwashdeh và cộng sự (2023) cho thấy ngân hàng cần tham gia vào các hoạt động đầu tư rủi ro cao để có lợi nhuận cao hơn, có thể thúc đẩy RRTK trong dài hạn.

“Giả thuyết H2: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng.”

Quy mô ngân hàng (SIZE)

Theo “Lý thuyết tín hiệu” của Spence (1973), các ngân hàng có quy mô lớn sẽ tạo ra tín hiệu tích cực, giúp các ngân hàng mở rộng nguồn vốn và nâng cao khả năng thanh khoản của ngân hàng Theo Vodová (2013), các ngân hàng có quy mô tài sản càng lớn sẽ càng ít xảy ra RRTK điều này đến từ lợi thế đƣợc tiếp cận với thị trường liên ngân hàng, ngoài ra còn được sự hỗ trợ từ “Người cho vay cuối cùng – Lender of last resort” về mặt thanh khoản Nghiên cứu của Ahamed (2021) cũng cho rằng quy mô ngân hàng tác động ngƣợc chiều đến RRTK, khi quy mô ngân hàng càng lớn, khả năng thanh khoản càng tăng từ đó làm giảm RRTK Phan Thị

Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) và Naseem (2021) cũng ủng hộ quan điểm này Tác giả kỳ vọng quy mô ngân hàng sẽ tác động ngƣợc chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H3: Quy mô ngân hàng (SIZE) tác động ngược chiều đến RRTK của ngân hàng

Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên, vừa tác động đến chất lượng tài sản vừa ảnh hưởng đến thanh khoản của ngân hàng Việc vẫn phải trả lãi cho những người gửi tiền trong khi không thu hồi được tiền gốc và lãi từ người đi vay sẽ làm giảm nguồn thu nhập của ngân hàng Trong bối cảnh này, ngân hàng sẽ đối mặt với nguy cơ khách hàng ồ ạt đến rút tiền ra, đồng thời gặp khó khăn trong việc huy động vốn khiến RRTK tăng cao Theo các nghiên cứu của Ghenimi (2020), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) cũng kết luận rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên sẽ làm tăng RRTK của ngân hàng Do đó, tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ nợ xấu tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H4: Tỷ lệ nợ xấu (NPL) tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TTA)

"Lý thuyết thu nhập dự kiến" của Prochnow (1949) nhấn mạnh rằng thu nhập phát sinh liên tục trong quá trình sử dụng tài sản Đối với ngân hàng thương mại, thu nhập dự kiến từ các khoản cho vay trung dài hạn được trả lãi và gốc định kỳ sẽ giúp nâng cao tính thanh khoản của tài sản, tránh rủi ro thanh khoản cho ngân hàng.

Tuy nhiên các nghiên cứu của Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) và Chung (2022) cho rằng các NHTM tại Việt Nam thường tập trung vào các hoạt động cho vay, do đó việc cho vay càng nhiều sẽ làm tăng RRTK của ngân hàng Vì vậy, tác giả kỳ vọng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H5: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TTA) tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Tỷ lệ thanh khoản (LIQ)

Theo Diamond và Rajan (2001) cho rằng việc các ngân hàng giữ đủ lƣợng dự trữ thanh khoản có thể ngăn chặn rủi ro thanh khoản xảy ra khi hàng loạt khách hàng đột ngột đến rút tiền gửi Việc dự trữ tài sản thanh khoản cũng sẽ tạo ra sự cân đối giữa lợi ít khi nắm giữ tài sản sản thanh khoản và chi phí thay thế bằng hình thức tài trợ khác Sopan và Naseem (2021) ủng hộ quan điểm rằng tỷ lệ thanh khoản tác động ngƣợc chiều đến RRTK của ngân hàng Do đó, tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ thanh khoản tác động ngƣợc chiều đến RRTK của ngân hàng.

Giả thuyết H6: Tỷ lệ thanh khoản (LIQ) tác động ngược chiều đến RRTK của ngân hàng

Tỷ lệ nguồn tài trợ từ bên ngoài (EFD)

Huy động vốn là một trong các hoạt động chủ yếu của NHTM, tuy nhiên tại Việt Nam các NHTM thường gặp khó khăn trong vấn đề huy động vốn Do đó, khi xảy ra tình trạng thiếu hụt thanh khoản, các NHTM có thể đi vay các NHTM khác hoặc từ người cho vay cuối cùng - ngân hàng Nhà nước Tuy nhiên, việc sử dụng nguồn tài trợ bên ngoài chỉ giúp giải quyết nhu cầu thanh khoản trong ngắn hạn, ngoài ra hoạt động này có thể làm tăng chi phí hoạt động và tăng RRTK của ngân hàng Kết quả nghiên cứu của Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) và Chung (2022) cũng cho rằng tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng Do đó, tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H7: tỷ lệ nguồn tài trợ bên ngoài (EFD) tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOWN)

Theo Detragiache & ctg (2006), các ngân hàng có vốn sở hữu nước ngoài thường thực hiện huy động các nguồn vốn từ bên ngoài dễ dàng và hiệu quả hơn so với các ngân hàng trong nước, điều này giúp các ngân hàng tránh được các nguy cơ xảy ra rủi ro thanh khoản Ngoài ra, các ngân hàng này có công tác quản trị và kiểm soát rủi ro khá tốt Kết quả nghiên cứu của Bùi Đan Thanh và Nguyễn Quang Huy (2022) cũng chỉ ra rằng các ngân hàng có tỷ lệ sở hữu nước ngoài cao sẽ làm giảm RRTK Do đó, tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ sở hữu nước ngoài tác động ngược chiều đến RRTK của ngân hàng

H8: Tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOWN) tác động ngược chiều đến RRTK của ngân hàng

Khi nền kinh tế tăng ổn định, thu nhập ổn định sẽ giúp khách hàng có nhu cầu đi vay nhiều và có khả năng chi trả các khoản vay Do đó, ngân hàng tăng cường việc cho vay để đáp ứng nhu cầu tăng cao từ phía khách hàng Tuy nhiên, việc này có thể dẫn đến giảm lƣợng tài sản thanh khoản mà ngân hàng giữ, từ đó nguy cơ xảy ra RRTK cũng sẽ cao hơn Nghiên cứu của Jia, Chen và Kannan (2020), Bùi Đan Thanh và ctg (2022) cho rằng khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng lên, ngân hàng sẽ giảm dự trữ để cho vay nhiều hơn từ đó làm tăng nguy cơ xảy ra RRTK Tác giả kỳ vọng rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H9: tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Tỷ lệ lạm phát (INF)

Tỷ lệ lạm phát phản ánh mức độ lạm phát của nền kinh tế, sẽ ảnh hưởng đến sự ổn định nền kinh tế Khi tỷ lệ lạm phát tăng, đồng tiền đang lưu hành sẽ giảm giá trị, lúc này ngân hàng Nhà nước sẽ thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ thông qua việc tăng lãi suất để kiềm chế lạm phát Đối với ngân hàng, việc thu hút khoản tiền gửi trở nên quan trọng bởi các người dân sẽ hạn chế vay vốn và tranh thủ gửi tiền vào ngân hàng vì lúc này lãi suất đang tăng, ngân hàng sẽ tránh đƣợc RRTK Kết quả nghiên cứu của Ghenimi (2020), Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) đƣa ra kết luận rằng tỷ lệ lạm phát tác động ngƣợc chiều đến RRTK Vì vậy, tác giả kỳ vọng tỷ lệ lạm phát tác động ngƣợc chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H10: Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động cùng ngược đến RRTK của ngân hàng

Tỷ lệ thất nghiệp (UNEM)

Khi số lượng người thất nghiệp càng tăng, thì nhu cầu về sử dụng vốn vay càng lớn, lúc này ngân hàng sẽ đối mặt với tình trạng rút tiền gửi tiết kiệm ồ ạt và không đáp ứng đủ nhu cầu cho vay từ đó tạo ra sự chênh lệch giữa tiền gửi và huy động vốn dẫn đến RRTK tăng Nghiên cứu của Mazreku và ctg (2019) cũng kết luận rằng khi tỷ lệ thất nghiệp tăng làm tăng RRTK Tác giả kỳ vọng tỷ lệ thất nghiệp tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H11: Tỷ lệ thất nghiệp (UNEM) tác động cùng chiều đến RRTK của ngân hàng

“Bảng 3.1 Mô tả các giả thuyết nghiên cứu”

STT Tên biến Mã biến Đo lường biến

1 Khe hở tài trợ FGAP

(Dƣ nợ tín dụng – nguồn vốn huy đông)/ Tổng tài sản

2 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu

CAP Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản

(+) -“Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)”

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu

4 Quy mô ngân hàng SIZE Ln (Tổng tài sản) (+)

5 Tỷ lệ nợ xấu NPL Tổng nợ xấu/Tổng dƣ nợ

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản

TTA Dƣ nợ cho vay/Tổng tài sản

LIQ Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản

Tỷ lệ nguồn tài trợ từ bên ngoài

Nguồn tài trợ bên ngoài/Tổng tài sản

- Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)

Tỷ lệ sở hữu nước ngoài FOWN

Cổ phần cổ đông nước ngoài/ Tổng sổ cổ phần phát hành

- Vũ Đức Bình và Phạm Đức Trung (2022)

GDP Tỷ lệ tăng trưởng GDP (+)

11 Tỷ lệ lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát (-)

- Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022

12 Tỷ lệ thất nghiệp UNEM Tỷ lệ thất nghiệp (+) - Mazreku và ctg (2019)

Trong chương 3, mô tả quy trình thực hiện trong nghiên cứu Theo đó, nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo 3 mô hình POLS, FEM và REM) Dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả của các nghiên cứu trước liên quan đến đề tài, chương này xây dựng mô hình nghiên cứu với biến phụ thuộc là khe hở tài trợ và 11 biến độc lập bao gồm 8 yếu tố đặc thù ngân hàng và 3 yếu tố vĩ mô.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu

Sau khi tiến hành thu thập và xử lý những số liệu của 27 ngân hàng TMCP tại Việt Nam trong thời gian 12 năm giai đoạn 2011 – 2022 Sử dụng phần mềm Stata 17.0 để thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Kết quả trích xuất từ phần mềm Stata 17

Qua bảng 4.1, cho thấy biến FGAP (khe hở tài trợ) dùng để đo lường rủi ro thanh khoản, có số quan sát là 321, giá trị trung bình là -0.0840, độ lệch chuẩn là 0.1137, giá trị nhỏ nhất là -0.3857 (ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam năm 2014), giá trị lớn nhất là 0.2865 (ngân hàng TMCP Bắc Á năm 2011) Nhìn chung, có thể thấy giá trị trung bình của biến FGAP đạt giá trị âm, có nghĩa rằng hầu hết các ngân hàng đều duy trì mức dƣ nợ tín dụng nhỏ hơn mức tiền gửi của khách hàng Điều này cho thấy các ngân hàng vẫn đang kiểm soát rủi ro thanh khoản một các hiệu quả, giảm thiểu các nguy cơ dẫn đến rủi ro thanh khoản

Biến CAP: Với 321 quan sát, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trung bình đạt -0,0915, độ lệch chuẩn là 0,0371 Giá trị thấp nhất ghi nhận là 0,0406 tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam năm 2017, trong khi giá trị cao nhất là 0,2384 của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương năm 2013.

Biến ROE (tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu): có số quan sát là 321, giá trị trung bình là 0.1073, độ lệch chuẩn là 0.0847, giá trị nhỏ nhất là -0.5633 (ngân hàng TMCP Tiên Phong năm 2011), giá trị lớn nhất là 0.3033 (ngân hàng TMCP Quốc tế năm 2021)

Biến SIZE (quy mô ngân hàng): có số quan sát là 321, giá trị trung bình là 18.6574, độ lệch chuẩn là 1.1555, giá trị nhỏ nhất là 16.5023 (ngân hàng TMCP Sài Gòn-Hà Nộinăm 2018), giá trị lớn nhất là 21.4750 (ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam năm 2022)

Biến NPL (tỷ lệ nợ xấu): có số quan sát là 319, giá trị trung bình là 0.0217, độ lệch chuẩn là 0.0149, giá trị nhỏ nhất là 0.0047 (ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam năm 2020), giá trị lớn nhất là 0.1793 (ngân hàng TMCP Quốc Dân năm 2022)

“Biến TTA (tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản): có số quan sát là 321, giá trị trung bình là 0.5773, độ lệch chuẩn là 0.1229, giá trị nhỏ nhất là 0.1473 (ngân hàng TMCP Tiên Phong năm 2011), giá trị lớn nhất là 0.8006 (ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam năm 2020).”

Biến LIQ (Tỷ lệ thanh khoản): có số quan sát là 320, giá trị trung bình là 0.1805, độ lệch chuẩn là 0.0806, giá trị nhỏ nhất là 0.0452”(ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín năm 2017), giá trị lớn nhất là 0.6100 (ngân hàng TMCP Đông Nam Á năm 2011).”

Biến EFD (tỷ lệ nguồn vốn tài trợ từ bên ngoài): có số quan sát là 320, giá trị trung bình là 0.1624, độ lệch chuẩn là 0.0949, giá trị nhỏ nhất là 0.0014 (ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín năm 2013), giá trị lớn nhất là 0.5176 (ngân hàng TMCP Tiên Phong năm 2011)

Biến FOWN (tỷ lệ sở hữu nước ngoài): có số quan sát là 320, giá trị trung bình là 0.1021, độ lệch chuẩn là 0.1164, giá trị nhỏ nhất là 0.0000 (ngân hàng TMCP Bắc Á, ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín, ngân hàng TMCP Xăng dầu Petrolimex, ngân hàng TMCP Việt Á, ngân hàng TMCP Nam Á, ngân hàng TMCP Kiên Long là các ngân hàng có tỷ lệ sở hữu nước ngoài xấp xỉ bằng 0%, hoặc chiếm tỉ trọng rất thấp), giá trị lớn nhất là 0.3000 (ngân hàng TMCP Á Châu và ngân hàng TMCP An Bình là những ngân hàng có tỷ lệ sở hữu nước ngoài cao nhất)

Biến GDP (tốc độ tăng trưởng kinh tế): giai đoạn 2011 – 2022 tốc độ tăng tưởng kinh tế có số quan sát là 324, giá trị trung bình là 0.0607, độ lệch chuẩn là 0.0166 Tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam nhìn chung ít có sự biến động, đạt giá trị nhỏ nhất là 0.0256 (năm 2021), lý giải điều này là do đây là thời điểm đại dịch Covid – 19 bùng phát, gây ra tác động lớn đến nền kinh tế Việt Nam Đạt giá trị lớn nhất là 0.0802 (năm 2022), kinh tế Việt Nam bắt đã dần dần phục hồi

Biến lạm phát (INF) trong giai đoạn 2011 - 2022 có nhiều biến động, với giá trị trung bình là 0,0498 và độ lệch chuẩn là 0,0464 Giá trị nhỏ nhất được ghi nhận vào năm 2015 là 0,0063, trong khi giá trị lớn nhất là 0,1868 vào năm 2011.

Tỷ lệ thất nghiệp (UNEM) trong giai đoạn 2011-2022 khá ổn định với số quan sát là 324, giá trị trung bình là 0,0162 và độ lệch chuẩn là 0,0043 Tương tự, tỷ lệ lạm phát cũng không có nhiều biến động trong cùng thời kỳ, giá trị nhỏ nhất được ghi nhận là 0,0100 vào năm 2011, trong khi giá trị lớn nhất là 0,0238 vào năm 2021.

Phân tích ma trận tương quan mô hình nghiên cứu

Việc phân tích ma trận tương quan sẽ xác định được mức tác động giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc của mô hình, ngoài ra, dựa vào kết quả của ma trận tương quan để nhận biết mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không Hệ số của ma trận tương quan có giá trị từ -1 đến +1, trường hợp các cặp biến số có hệ số tương quan bằng 0 thì không có mối tương quan với nhau Kết quả ma trận tương quan của mô hình nghiên cứu đƣợc thể hiện qua bảng 4.2:

Bảng 4.2 Kết quả ma trận tương quan của mô hình nghiên cứu

FGAP CAP ROE SIZE NPL TTA

LIQ EFD FOWN GDP INF UNEM

Theo lý thuyết của Farrar và Glauber (1967) về tương quan và hồi quy, cho rằng hệ số tương quan của các cặp biến số nhỏ hơn 0.8 và lớn hơn – 0.8 sẽ không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng Qua bảng 4.2, có thể thấy rằng kết quả ma trận tương quan cao nhất là 0.6104 và thấp nhất là – 0.6247

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập CAP là 0.2040, có nghĩa rằng khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập ROE là 0.3675, có nghĩa rằng khi tỷ suất sinh lời trên VCSH tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập SIZE là 0.1393, có nghĩa rằng khi quy mô ngân hàng tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan âm với biến độc lập NPL là - 0.1537, có nghĩa rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng sẽ làm giảm RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập TTA là 0.4835, có nghĩa rằng khi tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan âm với biến độc lập LIQ là - 0.1413, có nghĩa rằng khi tỷ lệ thanh khoản tăng sẽ làm giảm RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập EFD là 0.1725, có nghĩa rằng khi tỷ lệ nguồn tài trợ từ bên ngoài tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập FOWN là 0.1501, có nghĩa rằng khi tỷ lệ sở hữu nước ngoài tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan âm với biến độc lập GDP là - 0.0129, tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa vì p-value > 10%

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập INF là 0.1173, có nghĩa rằng khi tỷ lệ lạm phát tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập UNEM là 0.1011, có nghĩa rằng khi tỷ lệ thất nghiệp tăng sẽ làm tăng RRTK

Kết luận: Không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.

Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Thực hiện kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số VIF với ngưỡng dưới 10 để xác định mô hình có xảy ra đa cộng tuyến hay không Kết quả kiểm định được trình bày trong Bảng 4.3, cho thấy các biến trong mô hình đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10, chứng tỏ mô hình không có vấn đề về đa cộng tuyến.

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

UNEM 2.84 0.3524 INF 2.38 0.4196 TTA 2.32 0.4308 EFD 2.10 0.4771 LIQ 2.08 0.4818 SIZE 2.00 0.5001 ROE 1.50 0.6647 GDP 1.44 0.6933 FOWN 1.37 0.7322 CAP 1.21 0.8264 NPL 1.15 0.8678 Mean Vif 1.85

Từ bảng 4.3, hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10, với giá trị trung bình 1.85, do đó không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập

Kết luận: Dựa vào bảng 4.2 và bảng 4.3 có thể kết luận rằng không tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu.

Kết quả phân tích hồi quy

Để nghiên cứu mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của 27 NHTM tại Việt Nam, tác giả sử dụng các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với 3 mô hình: OLS, FEM và REM Trong mô hình, biến phụ thuộc đƣợc sử dụng là biến FGAP (khe hở tài trợ), và 11 biến độc lập: CAP, ROE, SIZE, NPL, TTA, LIQ, EFD, FOWN, GDP, INF, UNEM

Bảng 4.4 Kết quả ước lượng theo phương pháp Pooled OLS, FEM và REM Biến

Hệ số hồi quy P_Value Hệ số hồi quy P_Value Hệ số hồi quy P_Value

CAP 0.7871*** 0.000 1.1736*** 0.000 0.9337*** 0.000 ROE 0.2250*** 0.000 0.0763* 0.091 0.1791*** 0.000 SIZE 0.0119*** 0.000 0.0380*** 0.000 0.0137*** 0.002 NPL 0.0133 0.946 -0.5172*** 0.005 -0.2501 0.183 TTA 0.9070*** 0.000 0.9071*** 0.000 0.9030*** 0.000 LIQ -0.1731*** 0.000 -0.0176 0.775 -0.1126** 0.036 EFD 1.0094*** 0.000 0.8036*** 0.000 0.9247*** 0.000

Ghi chú: ***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Mô hình Pooled OLS (Pooled Ordinary Least Square):

Kết quả mô hình OLS: các biến CAP, ROE, SIZE, TTA, LIQ, EFD, INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và trong đó biến LIQ tác động ngƣợc chiều với FGAP, các biến còn lại tác động cùng chiều với FGAP Ngoài ra, biến UNEM có mức ý nghĩa 10% và tác động cùng chiều đến FGAP Các biến NPL, FOWN, GDP không có ý nghĩa thống kê do p lớn hơn 5% Bên cạnh đó, R 2 = 82.37% có nghĩa rằng 82.37% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập

Mô hình FEM (Fixed Effects Model):

Kết quả mô hình FEM: các biến CAP, SIZE, NPL, TTA, EFD, INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, trong đó biến NPL có quan hệ ngƣợc chiều với FGAP, các biến còn lại có quan hệ cùng chiều với FGAP Biến ROE có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% và có quan hệ cùng chiều với FGAP Ngoài ra, các biến LIQ, FOWN, GDP, UNEM không có ý nghĩa thống kê do giá trị p lớn hơn 5% Bên cạnh đó, R2 = 82.98% có nghĩa rằng 82.98% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập

Mô hình REM (RandomEFects Model):

Kết quả mô hình REM: các biến CAP, ROE, SIZE, TTA, EFD, INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và có quan hệ cùng chiều với FGAP Biến LIQ và UNEM có mức ý nghĩa 5% Các biến NPL, FOWN, GDP không có ý nghĩa thống kê do giá trị p lớn hơn 5% Bên cạnh đó, R 2 = 81.88% có nghĩa rằng 81.88% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập

4.4.1 So sánh mô hình Pooled OLS và FEM

Thực hiện so sánh mô hình OLS và FEM bằng kiểm định F – test với giả thuyết:

“H0: Lựa chọn mô hình Pooled OLS

H1: Lựa chọn mô hình FEM”

Bảng 4 5 Kết quả kiểm định F

Qua bảng 4.5 ta thấy kết quả kiểm định P-value < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 Điều này có nghĩa rằng mô hình FEM phù hợp hơn

4.4.2 So sánh mô hình FEM và REM

Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM vả REM Thực hiện kiểm định với giả thuyết:

H0: Lựa chọn mô hình REM

H1: Lựa chọn mô hình FEM

Bảng 4 6 Kết quả kiểm định Hausman

Kiểm định Hausman Chi2(10) P-value

Kết quả kiểm định cho thấy P-value < 5%, do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 (lựa chọn mô hình FEM)

Kết luận: Từ kết quả của các kiểm định trên, có thể kết luận rằng mô hình

REM là mô hình phù hợp để thực hiện ƣớc lƣợng Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình FEM

4.4.3 Kiểm định những khuyết tật của mô hình FEM

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

“Tác giả sử dụng kiểm định Wald để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, với giả thuyết:

H0: FEM không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi”

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Kiểm định Wald Chibar2(01) P-value

Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định có P-value = 0.000 nhỏ hơn 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 Kết luạn rằng mô hình hồi quy FEM có tồn tại hiện tƣợng phương sai sai số thay đổi

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình FEM, với giả thuyết:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan

H1: Có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Từ bảng 4.8, kết quả, ta thấy P-value = 0.0000 < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vậy mô hình FEM có xảy ra hiện tƣợng tự tương quan

Kết luận: Mô hình FEM tồn tại các khuyết cần tiến hành thực hiện khắc phục bằng phương pháp hồi quy FGLS.

Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng mô hình FGLS

Sau khi thực hiện kiểm định, mô hình FEM đƣợc xem là mô hình phù hợp Tuy nhiên, mô hình FEM còn mắc phải các khuyết tật, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS để khắc phục Dưới đây là kết quả mô hình hồi quy FGLS:

Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value

Ghi chú: ***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Từ bảng 4.9 cho thấy mô hình FGLS có mức ý nghĩa 1%, với Prob = 0.0000

Do đó mô hình hồi sau sau khi khắc phục là phù hợp

Sau khi khắc phục khuyết tật, hầu hết các biến độc đều có ý nghĩa, tuy nhiên biến GDP không có ý nghĩa thống kê vì giá trị P-value > 5% Đặc biệt các biến CAP, ROE, SIZE, TTA, LIQ, EFD, INF đều có mức ý nghĩa thống kê là 1%, trong đó biến LIQ tác động ngƣợc chiều đến FGAP và các biến còn lại đều tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc FGAP Biến FOWN có mức ý nghĩa thống kê là 5% và tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc FGAP, biến NPL và UNEM có mức ý nghĩa thống kê 10%

Phương trình hồi quy của mô hình:

TT - LIQ + EFD + FOWN + INF + UNE +

Kiểm tra tính vững

Từ năm 2020, đại dịch Covid – 19 bùng nổ và ảnh hưởng đến mọi mặt của nền kinh tế toàn thế giới, đặc biệt ngành ngân hàng cũng đã chịu nhiều ảnh hưởng từ đợt bùng phát Covid-19 Có thể nói đây là một cuộc khủng hoảng do đại dịch Covid-19 gây ra, mặc dù nguyên nhân xảy cuộc khủng hoảng này không xuất phát từ nội tại của hệ thống ngân hàng nhƣ cuộc khủng hoảng toàn cầu 2007-2009, nhưng các chính sách hạn chế của các nước để ngăn chặn sự bùng phát của đại dịch Covid-19 đã tác động không nhỏ đến tình hình hoạt động của các ngân hàng thương mại Các NHTM phải đối mặt với RRTK, bởi vì nhiều người lựa chọn việc rút tiền tiết kiệm để chi trả các chi phí sinh hoạt và bệnh tật (Barret và ctg, 2020)

Nghiên cứu của Karim và ctg (2021) cho rằng khi đại dịch Covid – 19 bùng phát đã làm tình trạng thanh khoản của các ngân hàng trở nên trầm trọng tại

Bangladesh Tuy nhiên, những phát hiện của Just và Echaust (2020) chỉ ra rằng COVID-19 không có tác động đến tính thanh khoản của thị trường ở Mỹ

Có thể thấy, ảnh hưởng từ đại dịch Covid-19 là không nhỏ, và đặc biệt là tác động đến RRTK của ngân hàng, vì vậy để kiểm tra tính vững của mô hình, tác giả lựa chọn phương pháp loại trừ giai đoạn 2020 -2022, nhằm xem xét sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của NHTM tại Việt Nam có bị thay đổi từ đại dịch Covid -19 hay không

4.6.1 Thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu

Bảng 4.10 dưới đây là kết quả thống kê mô tả các biến sau khi loại trừ giai đoạn 2020 – 2022:

Bảng 4.10 Thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu

Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Từ bảng 4.10, có thể thấy sau khi đã loại trừ giai đoạn 2020 – 2022, kết quả thống kê mô tả các biến không có sự thay đổi quá nhiều Số quan sát của các biến độc lập đều đã đồng loạt giảm 81 Nhìn chung, các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất không có sự thay đổi lớn

4.6.2 Phân tích ma trận tương quan của mô hình nghiên cứu

Bảng 4.11 Kết quả ma trận tương quan của mô hình nghiên cứu

FGAP CAP ROE SIZE NPL TTA FGAP 1.0000

LIQ EFD FOWN GDP INF UNEM LIQ 1.0000

Kết quả phân tích ma trận tương quan từ bảng 4.11 cho thấy có sự thay đổi về các hệ số tương quan và chiều tác động giữa biện phụ thuộc và các biến độc lập, hệ số tương quan lớn nhất là 0.6328, hệ số tương quan thấp nhất là -0.7105

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập CAP là 0.1821, có nghĩa rằng khi tỷ lệ VCSH tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập ROE là 0.2429, có nghĩa rằng khi tỷ suất sinh lời trên VCSH tăng sẽ làm tăng RRTK

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập SIZE là 0.0139, tuy nhiên không có mối quan hệ tương quan vì p-value >10%

FGAP có hệ số tương quan âm với biến độc lập NPL là - 0.1331, có nghĩa rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng sẽ làm giảm rủi ro thanh khoản

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập TTA là 0.4761, có nghĩa rằng khi tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng sẽ làm RRTK

FGAP có hệ số tương quan âm với biến độc lập LIQ là - 0.1311, có nghĩa rằng khi tỷ lệ thanh khoản tăng sẽ làm giảm RRTK

Tỷ lệ nguồn tài trợ từ bên ngoài (EFD) có mối quan hệ tương quan dương với FGAP, với hệ số tương quan là 0,1536 Điều này cho thấy rằng gia tăng EFD sẽ dẫn đến gia tăng RRTK.

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập FOWN là 0.0872, , tuy nhiên không có mối quan hệ tương quan vì p-value >10%

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập GDP là 0.1756, có nghĩa rằng khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng sẽ làm tăng RRTK Trong khi đó, ở bảng 4.2 FGAP lại có hệ số tương quan âm với biến độc lập GDP

FGAP có hệ số tương quan dương với biến độc lập INF là 0.2212, có nghĩa rằng khi tỷ lệ lạm phát tăng sẽ làm tăng rủi ro thanh khoản

FGAP có hệ số tương quan âm với biến độc lập UNEM là -0.0858, , tuy nhiên không có mối quan hệ tương quan vì p-value >10%

Kết luận: Không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu

4.6.3 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Bảng 4.12 Kết quả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

LIQ 2.49 0.4008 TTA 2.39 0.4178 INF 2.34 0.4271 EFD 2.31 0.4324 UNEM 2.19 0.4569 SIZE 1.94 0.5164 GDP 1.72 0.5811 CAP 1.45 0.6909 ROE 1.40 0.7143 NPL 1.34 0.7442 FOWN 1.29 0.7739 Mean Vif 1.90

Từ bảng 4.12, hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10, với giá trị trung bình 1.90, do đó không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập

Kết luận: Dựa vào bảng 4.11 và bảng 4.12 có thể kết luận rằng không tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu

4.6.4 Kết quả mô hình hồi quy

Bảng 4.13 Kết quả ước lượng theo phương pháp Pooled OLS, FEM và REM

Hệ số hồi quy P_Value Hệ số hồi quy P_Value Hệ số hồi quy P_Value

Ghi chú: ***, **, * lần lƣợt là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

Từ bảng 4.13, cho thấy rằng kết quả mô hình có sự thay đổi, số lƣợng biến độc lập có mức ý nghĩa thống kê đã giảm so với bảng 4.4 Cụ thể nhƣ sau:

Mô hình Pooled OLS (Pooled Ordinary Least Square):

“ Kết quả mô hình OLS: các biến CAP, ROE, SIZE, TTA, EFD, INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và có quan hệ cùng chiều với FGAP Biến LIQ có mức nghĩa thống kê 5% và tác động ngƣợc chiều đến FGAP Ngoài ra, các biến NPL, FOWN, UNEM không có ý nghĩa thống kê do giá trị p lớn hơn 5% Bên cạnh đó, R 2 = 80.78% có nghĩa rằng 80.78% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập.”

Mô hình FEM (Fixed Effects Model):

Kết quả mô hình FEM cho thấy: các biến CAP, SIZE, TTA, EFD, INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và có quan hệ cùng chiều với FGAP Biến NPL có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% và có quan hệ ngƣợc chiều với FGAP Ngoài ra, các biến ROE, LIQ, FOWN, GDP, UNEM không có ý nghĩa thống kê do giá trị p lớn hơn 5% Bên cạnh đó, R2 = 80.42% có nghĩa rằng 80.42% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập

Mô hình REM (Random Effects Model):

Kết quả mô hình REM cho thấy: các biến CAP, TTA, EFD, INF có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và có quan hệ cùng chiều với FGAP Biến ROE, SIZE, GDP có mức ý nghĩa 5% và có mối quan hệ cùng chiều với FGAP Ngoài ra, các biến NPL, LIQ, FOWN, UNEM không có ý nghĩa thống kê do giá trị p lớn hơn 5% Bên cạnh đó, R2 = 79.42% có nghĩa rằng 79.42% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập

4.6.5 So sánh mô hình Pooled OLS và FEM

Thực hiện so sánh OLS và FEM bằng kiểm định F – test với giả thuyết: H0: Lựa chọn mô hình Pooled OLS

Bảng 4 14 Kết quả kiểm định F – test

Qua bảng 4.14 ta thấy kết quả kiểm định P-value < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 Điều này có nghĩa rằng mô hình FEM phù hợp hơn

4.6.6 So sánh mô hình FEM và REM:

Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM vả REM Thực hiện kiểm định với giả thuyết:

H1: Lựa chọn mô hình REM

Bảng 4.15 Kết quả kiểm định Hausman

Kiểm định Hausman Chi2(10) P-value

Kết quả kiểm định cho thấy P-value < 5%, do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 (lựa chọn mô hình FEM)

Kết luận: Từ kết quả của các kiểm định trên, có thể kết luận rằng mô hình

FEM là mô hình phù hợp để thực hiện ƣớc lƣợng

4.6.7 Kiểm định những khuyết tật của mô hình FEM

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi:

Tác giả sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi, với giả thuyết:

H0: FEM không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.16 Kết quả kiểm định Wald

Kiểm định Wald Chibar2(27) P-value

“Với mức ý nghĩa 5%, kết quả kiểm định có P-value = 0.0000 nhỏ hơn 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 Kết luận rằng mô hình hồi quy FEM có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.”

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình REM, với giả thuyết:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan

H1: Có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.17 Kết quả Kiểm định Wooldridge

Từ bảng 4.17, kết quả cho ta thấy P-value = 0.0001 < 0.05, dó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Vậy mô hình FEM có xảy ra hiện tƣợng tự tương quan

Kết luận: Mô hình FEM tồn tại các khuyết tật, để khắc phục tác giả chọn phương pháp hồi quy FGLS

4.6.8 Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng mô hình FGLS

Bảng 4.18 Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Biến Hệ số hồi quy Sai số chuẩn P-value

Prob > chi2 0.0000 Ghi chú: ***, **, * lần lƣợt là mức ý nghĩa 1%,5% và 10%

Từ bảng 4.18 cho thấy mô hình FGLS có mức ý nghĩa 1%, với Prob=0.0000

Do đó mô hình hồi sau sau khi khắc phục là phù hợp

Sau khi khắc phục khuyết tật, số lƣợng biến độc lập có ý nghĩa không thay đổi so với mô hình khi chƣa loại trừ giai đoạn dịch Covid – 19 (bảng 4.9), tuy nhiên mức ý nghĩa thống kê đã có sự thay đổi giữa các biến Cụ thể, các biến: CAP, ROE, SIZE, TTA, EFD, INF đều có mức ý nghĩa thống kê là 1% và đều tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc FGAP Các biến NPL, LIQ, FOWN, GDP có mức ý nghĩa 5%, trong đó biến LIQ tác động ngƣợc chiều đến FGAP, các biến còn lại tác động cùng chiều đến FGAP Biến UNEM không có ý nghĩa thống kê do giá trị p lớn hơn 5%

Phương trình hồi quy của mô hình:

TT - LIQ + EFD + FOWN + GDP+ INF +

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả hồi quy của 3 mô hình OLS, FEM và REM đƣợc thực hiện trên dữ liệu nghiên cứu của 27 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2011-2022, trong đó cả

3 mô hình đều tồn tại khuyết tật, do đó sử dụng mô hình FGLS khắc phục khuyết tật Tác giả sử dụng kết quả của mô hình FGLS để thảo luận kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2011-2022 Từ bảng 4.19, cho thấy trong 11 biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình nghiên cứu thì có

1 biến GDP không có ý nghĩa thống kê Các yếu tố còn lại đều tác động đến RRTK, với mức ý nghĩa thống kê l%, 5% và 10%

Tuy nhiên, khi kiểm tra tính vững của mô hình bằng cách loại trừ thời gian xảy ra đại dịch Covid-19, thì kết quả mô hình FGLS cho thấy có sự thay đổi Số lƣợng các biến có ý nghĩa thống kê không thay đổi, tuy nhiên trong mô hình 1 có biến GDP không có ý nghĩa, trong khi đó ở mô hình 2 thì biến UNEM không có ý nghĩa thống kê Vậy kết luận rằng trong mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam chỉ có tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ thất nghiệp bị tác động từ đại dịch Covid-19

Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Hoan (2022), trong bài nghiên cứu tác giả đã kiểm tra sức chịu đựng RRTK của các NHTM Việt Nam vào thời điểm xảy ra đại dịch Covid-19 năm 2021, kết quả bài nghiên cứu cho rằng mức chịu đựng RRTK của các NHTM trong thời điểm xảy ra đại dịch Covid-19 có thể vƣợt qua cú sốc ở kịch bản cơ sở Có nghĩa rằng các NHTM đang ở trạng thái thặng dƣ thanh khoản và có thể vƣợt qua đƣợc các cú sốc RRTK từ đại dịch mà không cần sự hỗ trợ từ ngân hàng Nhà nước hay phải bán các tài sản có tính thanh khoản kém

Bảng 4.19 Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CAP H1 + + *** + ***

Tỷ suất sinh lời trên VCSH ROE H2 + + *** + ***

Quy mô ngân hàng SIZE H3 + + *** + ***

Tỷ lệ nợ xấu NPL H4 - - * - **

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài ản TTA H5 + + *** + ***

TỶ lệ thanh khoản LIQ H6 - - *** - **

Tỷ lệ nguồn tài trợ từ bên ngoài EFD H7 + + *** + ***

Tỷ lệ sở hữu nước ngoài FOWN H8 - + ** + **

Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP H9 + + + **

Tỷ lệ lạm phát INF H10 + + *** + ***

Tỷ lệ thất nghiệp UNEM H11 + + * +

 ***, **, * lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%

 Dấu (+): tác động cùng chiều; dấu (-): tác động ngược chiều

 Mô hình 1: Kết quả mô hình FGLS giai đoạn 2011 – 2022

 Mô hình 2: Kết quả mô hình FGLS giai đoạn 2011 - 2019

4.7.1 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) có tác động thuận chiều đến tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2011-2022 Mức độ ý nghĩa thống kê đạt 1% với điều kiện các yếu tố khác không đổi Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có hệ số là 0,7409, thể hiện rằng khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng 1%, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản sẽ tăng 0,7409%

VCSH tăng 1 đơn vị thì RRTK trung bình sẽ tăng 0.7409 đơn vị Kết quả này phù hợp với giả thuyết H1 của tác giả, và phù hợp với các nghiên cứu của Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019), Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022).”

Theo Gorton và Winton (2000) về quan điểm “cấu trúc lấn án tiền gửi”, khi tỷ lệ VCSH tăng, ngân hàng sẽ đầu tƣ kinh doanh, đa dạng hóa nguồn đầu tƣ và đầu tư mạo hiểm, điều này làm giảm sự cam kết của ngân hàng đối với người gửi tiền

Từ đó, VCSH cao sẽ làm giảm tính thanh khoản và tăng RRTK của ngân hàng Nhƣ vậy, kết quả của nghiên cứu phù hợp với quan điểm “cấu trúc lấn án tiền gửi”

Kiểm tra tính vững chắc của mô hình cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu vẫn có tác động thuận chiều đến doanh thu trên tổng tài sản (RRTK) với mức ý nghĩa 1% Cụ thể, khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng 1 đơn vị, RRTK trung bình dự kiến sẽ tăng 0,7675 đơn vị Điều này ngụ ý rằng mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và RRTK vẫn duy trì bất kể giai đoạn trước hay sau đại dịch Covid-19.

Kết luận: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) tác động cùng chiều đến RRTK của

4.7.2 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động thuận chiều đến rủi ro thanh khoản (RRTK) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam giai đoạn 2011-2022 Kết quả này phù hợp với giả thuyết của nghiên cứu và các nghiên cứu trước đó của Zhang và Zhao (2021), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019), Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) Trong bối cảnh các NHTM hướng đến mục tiêu gia tăng lợi nhuận, họ có xu hướng đầu tư vào các tài sản có khả năng sinh lời cao hơn là các tài sản thanh khoản, dẫn đến nguy cơ RRTK tăng cao Điều này phù hợp với Lý thuyết ưa thích thanh khoản của Keynes (1936).

Trong cả hai mô hình trước và sau đại dịch Covid-19, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) đều có tác động thuận chiều lên tỷ suất tăng trưởng vốn chủ sở hữu (RRTK) với cùng mức ý nghĩa 1% Tuy nhiên, hệ số hồi quy của biến ROE trong mô hình sau đại dịch (mô hình 2) nhỏ hơn so với mô hình trước đại dịch (mô hình 1) Cụ thể, khi ROE tăng 1 đơn vị thì RRTK trung bình sẽ tăng 0,0918 đơn vị.

Kết luận: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) tác động cùng chiều đến RRTK của NHTM tại Việt Nam

4.7.3 Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng (SIZE) tác động cùng chiều đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2011-2022, mức ý nghĩa thống kê 1% với điều kiện các yếu tố khác không đổi, quy mô ngân hàng có hệ số =0.0107 có nghĩa rằng khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì RRTK trung bình sẽ tăng 0.0107 đơn vị Kết quả này trái với kì vọng của tác giả, và phù hợp với nghiên cứu của Phan Thị Hằng Nga và ctg (2021), Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022)

Kết quả này phù hợp với “Lý thuyết quá lớn để sụp đổ”, cho thấy rằng khi quy mô ngân hàng càng lớn thì RRTK của ngân hàng sẽ càng tăng Bởi khi các ngân hàng tập trung vào việc mở rộng quy mô sẽ tác động lớn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, việc ngân hàng chấp nhận rủi ro để tăng đòn bẩy tài chính sẽ làm tăng nợ xấu Ngoài ra, các ngân hàng có quy mô lớn sẽ nhận đƣợc sự hỗ trợ của Chính phủ khi gặp khó khăn, bởi khi một ngân hàng sụp đổ sẽ làm ảnh hưởng đến cả hệ thống ngân hàng Từ đó các ngân hàng có quy mô lớn có RRTK cao

Khi kiểm tra tính vững của mô hình, nhận thấy rằng quy mô vẫn tác động cùng chiều đến RRTK với mức ý nghĩa 1%, tuy nhiên hệ số hồi quy của biến quy mô trong mô hình 2 có sự chênh lệch nhỏ so với mô hình 1 Cụ thể khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị thì RRTK trung bình sẽ tăng 0.0112 đơn vị Vậy kết luận rằng trong mô hình ngiên cứu này, trước hay sau đại dịch Covid -19 đều không làm ảnh hưởng đến mức tác động quy mô ngân hàng đến RRTK

Kết luận: Quy mô ngân hàng (SIZE) tác động cùng chiều đến RRTK của

4.7.4 Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) tác động ngƣợc chiều đến RRTK của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2011-2022, mức ý nghĩa 10%, tỷ lệ nợ xấu có hệ số = - 0.3494 có nghĩa rằng khi các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ nợ xấu tăng 1 đơn vị thì RRTK trung bình sẽ giảm 0.3494 đơn vị Kết quả này trái với kỳ vọng của tác giả, và phù hợp với các nghiên cứu của Mazreku và ctg (2019), Ghenimi, Chaibi và Omri (2020), Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022)

Tiêu đề	Các Yếu Tố Tác Động Đến Rủi Ro Thanh Khoản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam
Tác giả	Nguyễn Hoàng Mỹ Duyên
Người hướng dẫn	ThS. Bùi Ngọc Mai Phương
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài Chính – Ngân Hàng
Thể loại	khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. HỒ CHÍ MINH

Định dạng
Số trang	135
Dung lượng	4,64 MB