GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
LÝ DO LỰA CHỌN ĐỀ TÀI
Cùng với những bước tiến mới của công nghệ - khoa học và kỹ thuật hiện đại, ngành ngân hàng đang ngày càng cho thấy vai trò vượt trội của mình trong nền kinh tế, là động lực và là xương sống chính giúp nền kinh tế - xã hội của một quốc gia phát triển Nếu hoạt động của ngân hàng hiệu quả thì sẽ mang đến những hiệu quả tích cực cho quốc gia, giúp mọi lĩnh vực ngành nghề trong nền kinh tế phát triển theo các khía cạnh khác nhau nhưng ngược lại nó cũng có thể tàn phá hệ thống tài chính của một nền kinh tế dù đó có là nền kinh tế phát triển vượt bậc nếu ngành ngân hàng phải đối diện với nhiều loại rủi ro khác nhau Theo đó, Eichberger và Summer (2005) đã đánh giá một trong những loại rủi ro nguy hiểm nhất mà các ngân hàng phải đối diện chính là những vấn đề liên quan đến rủi ro thanh khoản Đặc biệt, sau khi chứng kiến ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu diễn ra trong năm 2007 – 2008, các nhà hoạch định chính sách và các nhà nghiên cứu lớn trên thế giới đã dần nhận ra được mức độ ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản đối với hệ thống ngân hàng và cả nền kinh tế Theo Ủy ban giám sát ngân hàng Basel (2008), chính việc các ngân hàng chưa quan tâm đúng mức đến vấn đề thanh khoản là nguyên nhân cơ bản dẫn đến sự kiện khủng hoảng tài chính năm 2008 Có thể nói, đối với một ngân hàng, dù có chất lượng tài sản tốt đến đâu, thu nhập cao đến đâu mà không thể duy trì tính thanh khoản trong suốt quá trình hoạt động thì vẫn có thể sụp đổ như thường (Crowe, 2009) Chính vì thế mà Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng đã ủng hộ việc quản lý tích cực rủi ro thanh khoản
Khủng hoảng kinh tế 2008 kết thúc nhưng hệ quả để lại là những vấn đề nặng nề khiến cho một số ngân hàng ở Việt Nam đứng trước nguy cơ thiếu hụt thanh khoản khi nguồn cung tăng trưởng không đủ để đáp ứng nguồn cầu cho khách hàng Bên cạnh đó thị trường vào cuối năm 2010 với những bất ổn đến từ bất động sản cũng như việc khách hàng rút tiền hàng loạt vì tâm lý lo sợ đã khiến ngân hàng rơi vào tình huống “khó khăn chồng thêm khó khăn” Hơn thế làn sóng dịch bệnh xuất hiện với những diễn biến khó lường và phức tạp đã giáng một đòn nặng nề vào kinh tế của nhiều nước trong đó có cả Việt Nam Đây có thể coi là giai đoạn mở ra thời kỳ khủng hoảng với những “gam màu xám” bao trùm lên cả kinh tế - xã hội – chính trị của đất nước ta Dưới những khó khăn ấy, ngành ngân hàng cũng đón đầu thách thức với những con số tăng trưởng chậm gần như là kỷ lục của nền kinh tế Tính đến tháng 9/2022, tốc độ tăng trưởng huy động vốn của ngân hàng chỉ tăng 4,6%, trong khi đó theo số liệu của NHNN Việt Nam tính đến ngày 29/11/2022, tín dụng toàn nền kinh tế tăng 12,2% Điều này phần nào phản ánh lên sự khó khăn của người dân và các doanh nghiệp trong bối cảnh hậu đại dịch Nhu cầu tín dụng tăng cao trong bối cảnh dịch bệnh kết thúc với những diễn biến theo chiều hướng tích cực của mọi lĩnh vực ngành nghề nhưng song song với đó là khả năng huy động vẫn chưa được khôi phục trở lại tạo nên một sự chênh lệch khó bù đắp làm ngành ngân hàng phải đối diện với việc cung – cầu thanh khoản không được điều tiết cân bằng Đặc biệt là trong tình hình kinh tế ngày càng phát triển và có nhiều biến động phức tạp như hiện nay, quản trị thanh khoản của các NHTM vẫn còn gặp nhiều khó khăn và thử thách
Xuất phát từ thực tiễn trên, tác giả quyết định lựa chọn đề tài “Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” Từ lâu quản trị rủi ro thanh khoản hiệu quả luôn là vấn đề được các nhà chức trách ưu tiên hàng đầu trong công cuộc giúp ngân hàng hoạt động vững mạnh hơn cũng như nắm vững lợi thế cạnh tranh trên thị trường, tránh gây ra những hậu quả đáng tiếc về rủi ro an toàn và làm suy giảm tính lành mạnh của ngân hàng Vì vậy, đề tài này có thể được xem là tài liệu góp phần giúp các NHTM và cơ quan quản lý Nhà nước nâng cao hiệu quả công tác quản trị rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam, góp phần đảm bảo an toàn trong hoạt động hệ thống ngân hàng.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu chung Đề tài xác định và đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra một vài đề xuất và kiến nghị nhằm hạn chế RRTK trong hệ thống NHTM Việt Nam
Một là, hệ thống hoá cơ sở lý thuyết về những yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam để lựa chọn được mô hình phù hợp cho Việt Nam
Hai là, xác định các yếu tố tác động và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2022
Ba là, dựa trên kết quả nghiên cứu, đưa ra một số đề xuất và kiến nghị nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam nói chung.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Thông qua việc giải đáp các câu hỏi nghiên cứu sau, tác giả sẽ lần lượt giải quyết từng mục tiêu nghiên cứu cụ thể đã trình bày ở trên:
Một là, cơ sở lý thuyết về các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam bao gồm những vấn đề gì? Mô hình nghiên cứu nào phù hợp cho Việt Nam?
Hai là, các yếu tố nào tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022? Mức độ tác động của các yếu tố đó đến rủi ro thanh khoản của các NHTM là như thế nào?
Ba là, dựa trên kết quả nghiên cứu trên, những đề xuất và kiến nghị nào có thể hạn chế rủi ro thanh khoản trong quá trình hoạt động của NHTM Việt Nam nói chung?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu về rủi ro thanh khoản và các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM
Trong nghiên cứu này phạm vi không gian áp dụng là ở các NHTMCP Việt Nam Nghiên cứu dự kiến lựa chọn 24 NHTMCP mang tính đại diện cho hệ thống
NHTMCP Việt Nam Đề tài sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính với tiêu chí là hoạt động liên tục trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu
Khóa luận được thực hiện dựa trên bộ dữ liệu kéo dài từ năm 2011 đến năm
2022 Đây là khoảng thời gian ghi nhận nhiều dấu ấn mới trong sựu phát trển của ngành ngân hàng khi vừa là thời gian các ngân hàng dần ổn định lại hậu cuộc khủng hoảng tài chính 2008 vừa là khung thời gian thực hiện kế hoạch tái cấu trúc 15 năm nên các ngân hàng sẽ có những thay đổi với các bước tiến mới Hơn hết, năm 2019 còn chứng kiến sự xuất hiện đại dịch lớn đã gây ảnh hưởng vô cùng nặng nề tạo nên bức tranh “xám xịt” cho toàn nền kinh tế Việt Nam, gây ra nhiều tác động cũng như khiến ngành ngân hàng có nhiều thay đổi trong cấu trúc hoạt động.
PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
1.5.1 Phương pháp nghiên cứu Đề tài này sử dụng cả hai phương pháp nghiên cứu là phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng
Phương pháp nghiên cứu định tính: tác giả đã kết hợp nhiều phương pháp như mô tả, so sánh, phân tích, tổng hợp và đánh giá để đưa ra cơ sở lý thuyết về các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTM, thông qua đó mà đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến RRTK tại các NHTMCP Việt Nam và thảo luận cũng như phân tích kết quả Cuối cùng dựa trên những gì đã phân tích ở chương 4 mà đưa ra các gợi ý nhằm giảm thiểu RRTK trong hệ thống NHTM Việt Nam
Phương pháp nghiên cứu định lượng: đề tài sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và sử sử dụng phần mềm STATA 17.0 để chạy mô hình, cụ thể:
(1) Để ước lượng mô hình, trước tiên nghiên cứu thực hiện phương pháp hồi quy dữ liệu bảng cho ba mô hình Pooled OLS, REM và FEM Sau đó lựa chọn mô hình phù hợp và kiểm định các khuyết tật của mô hình đã chọn;
(2) Cuối cùng tác giả sẽ kiểm định những khuyết tật mà mô hình được lựa chọn mắc phải để tiến hành khắc phục các khiếm khuyết đó thông qua ước lượng
FGLS Mô hình thu được từ phương pháp FGLS chính là kết quả cuối cùng của nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm dữ liệu vi mô và dữ liệu vĩ mô: Đối với dữ liệu của các biến vi mô, được thu thập từ báo cáo thường niên và báo cáo tài chính của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022 từ website của các ngân hàng, website website Vietstock: http://vietstock.vn/ Đối với dữ liệu của các biến vĩ mô, bao gồm các yếu tố tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát và lãi suất bình quân liên ngân hàng Trong đó hai yếu tố tăng trưởng kinh tế và lạm phát sẽ được thu thập từ nguồn dữ liệu sẵn có tại World Bank, trong khi đó lãi suất bình quân liên ngân hàng sẽ được thu thập từ website của NHNN Việt Nam.
ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Về mặt khoa học: Đề tài nghiên cứu góp phần làm phong phú cơ sở lý thuyết về các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTM
Về mặt thực tiễn: Thông qua việc nghiên cứu, khóa luận cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2022 Thông qua đó, nghiên cứu sẽ gợi mở các khuyến nghị phù hợp nhằm nâng cao hoạt động quản trị rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam nói chung.
BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
Bố cục của khóa luận với đề tài “Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” gồm 5 chương được trình bày cụ thể như sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Chương 1 trình bày khái quát về nghiên cứu trong đó gồm có việc giải thích rõ lý do lựa chọn đề tài và thông qua việc xác định tính cấp thiết của đề tài, tác giả đưa ra những mục tiêu để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra Đồng thời chương này cũng giới thiệu sơ quát về phương pháp và dữ liệu được sử dụng trong khóa luận Từ đó mà làm nổi bật lên những mặt đóng góp của đề tài trong đời sống lẫn khoa học và làm cơ sở cho các chương tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI
TỔNG QUAN VỀ KHẢ NĂNG THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.1.1 Khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại
2.1.1.1 Khái niệm Ủy ban Basel về giám sát hoạt động ngân hàng - BCBS (2008, trang 1) đã đưa ra định nghĩa về thanh khoản: “Thanh khoản ngân hàng là khả năng ngân hàng có thể tài trợ việc gia tăng của tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi đến hạn mà không gây ra những tổn thất không chấp nhận được.”
Duttweiler (2009) định nghĩa tính thanh khoản là năng lực đáp ứng mọi nghĩa vụ thanh toán khi đến hạn của ngân hàng, hay năng lực mà ngân hàng có thể gia tăng tiền mặt hiện có một cách dễ dàng thông qua việc chuyển đổi tài sản và mức độ chấp nhận của thị trường
Theo Đặng Thị Quỳnh Anh (2022) thì “Thanh khoản có thể được hiểu như sau: xét trong ngắn hạn, thanh khoản là khả năng mà ngân hàng có thể thực hiện thanh toán ngay tại thời điểm nghĩa vụ phát sinh Trong dài hạn, thanh khoản cho thấy khả năng vay đủ vốn dài hạn cùng với lãi suất hợp lý nhằm đảm bảo khả năng thanh toán dài hạn và hỗ trợ tăng tài sản.”
Từ các định nghĩa trên, có thể khái quát khái niệm về tính thanh khoản là năng lực mà ngân hàng có thể đáp ứng kịp thời mọi nghĩa vụ tài chính đã cam kết với mức chi phí thấp nhất, tránh gây tổn thất đáng kể
2.1.1.2 Ý nghĩa khả năng thanh khoản của NHTM
Dựa vào các định nghĩa về tính thanh khoản của NHTM được trình bày ở trên, có thể thấy, từ các diễn biến của tình hình thanh khoản có thể đánh giá được tình hình tài chính của một ngân hàng trong việc các yêu cầu thanh toán và tài chính ngắn hạn một cách linh hoạt và hiệu quả Việc thanh khoản của một ngân hàng không ổn định chính là dấu hiệu cho thấy tình hình tài chính của ngân hàng đó đang xảy ra vấn đề và cần phải xem xét để khắc phục ngay tránh gây ra những hậu quả không đáng có
Duy trì thanh khoản ở mức hợp lý không chỉ đảm bảo cho ngân hàng cung ứng đủ nhu cầu thanh toán thông qua các hình thức khác nhau cho khách hàng mà còn đảm bảo việc thanh toán các khoản lãi suất và chi trả các chi phí hoạt động một cách đúng hạn, từ đó mà có thể giảm thiểu một phần nào đó nguy cơ về sự cố tài chính dễ xảy ra cũng như giữ được niềm tin và ấn tượng tốt đẹp về ngân hàng trong mắt khách hàng Bên cạnh đó, nguồn thanh khoản ổn định sẽ là sức mạnh, lợi thế giúp ngân hàng có thể cạnh tranh trên thị trường huy động vốn cũng như mạnh dạn đẩy mạnh các hoạt động kinh doanh, từ đó mà tối ưu hóa lợi nhuận trong môi trường kinh doanh đa dạng và ngày càng cạnh tranh khốc liệt Do đó, giám sát và quản lý thanh khoản là một trong những nhiệm vụ quan trọng hàng đầu cần được đưa vào chiến lược quản lý và kiểm soát rủi ro của các NHTM.
TỔNG QUAN VỀ RỦI RO THANH KHOẢN
2.2.1 Khái niệm về rủi ro thanh khoản
Theo BCBS (2009) thì “rủi ro thanh khoản diễn ra do ngân hàng không thể đáp ứng được nhu cầu rút tiền của khách hàng trong thời gian nhất định” Điều này có nghĩa là nguồn vốn của ngân hàng đang không đủ để cung cấp các dịch vụ thanh toán theo yêu cầu của khách hàng, dẫn đến việc ngân hàng buộc phải đi vay trên thị trường liên ngân hàng với mức lãi suất cao để kịp thời cân bằng cung – cầu thanh khoản của ngân hàng
Theo Decker (2000), có thể chia rủi ro thanh khoản thành hai loại chính: rủi ro thanh khoản tài trợ và rủi ro thanh khoản thị trường Trong đó, rủi ro thanh khoản thị trường là rủi ro xảy ra trong trường hợp thị trường không có đủ độ sâu hoặc bị gián đoạn khiến ngân hàng phải đối diện với tình huống buộc phải đánh đổi giữa hai lựa chọn một là phá giá so với mức giá thị trường để có thể dễ dàng loại bỏ vị thế, hai là giữ nguyên mức giá nhưng ngược lại việc bù đắp hoặc loại bỏ vị thế của ngân hàng sẽ không thể diễn ra dễ dàng Rủi ro thanh khoản tài trợ xảy ra do ngân hàng không thanh lý được tài sản hoặc thiếu hụt vốn dẫn đến việc các nghĩa vụ sẽ không được ngân hàng thực hiện theo yêu cầu ban đầu khi có nghĩa vụ nợ phát sinh
Khi bàn về lý do dẫn đến rủi ro thanh khoản, Ali (2004) đã đưa ra lập luận rằng bên cạnh các yếu tố đặc trưng của ngân hàng, rủi ro thanh khoản còn có thể bắt nguồn từ các nhân tố vĩ mô hay các chính sách tài chính, điều hành và quản lý của ngân hàng Thật vậy, Bonfim và Kim (2012) đã lập luận rằng các NHTM thường phải đối diện với RRTK do sự phức tạp của vai trò trung gian tài chính, khi mà phần lớn các nguồn lực tài chính mà ngân hàng huy động được thường gắn liền với nghĩa vụ nợ phải trả dưới dạng tiền gửi Để đạt được lợi nhuận mong muốn, các ngân hàng sẽ chuyển các khoản tiền gửi (ngắn hạn) huy động được này thành các khoản cho vay trung dài hạn và khi xuất hiện sự không tương thích về về kỳ hạn thì các ngân hàng sẽ phải đối diện với nguy cơ xảy ra rủi ro thanh khoản (Diamond và Dybvig, 1983)
2.2.2 Đo lường rủi ro thanh khoản
Cho đến nay đã có nhiều phương pháp được xây dựng để đo lường rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng nhưng trong đó phổ biến và được sử dụng thường xuyên hơn cả là phương pháp đo lường bằng khe hở tài trợ và các chỉ số thanh khoản
2.2.2.1 Đo lường rủi ro thanh khoản bằng các hệ số thanh khoản
Phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản bằng hệ số thanh khoản được sử dụng khá phổ biến, đến nay đã có nhiều nhà nghiên cứu áp dụng phương pháp này để nghiên cứu về rủi ro thanh khoản hay tính thanh khoản của ngân hàng, có thể kể đến như Bunda và Desquilbet (2008), Delecha và ctg (2012) Hầu hết các nghiên cứu trên đều cho rằng khi một ngân hàng có chỉ số thanh khoản càng thấp, càng cho thấy ngân hàng đó đang có cấu trúc thanh khoản ở mức không tốt, khả năng đáp ứng được nhu cầu thanh toán của khách hàng trong thời gian nhất định chưa cao
Các hệ số thanh khoản phổ biến gồm:
Hệ số này sẽ cung cấp thông tin về khả năng chịu đựng cú sốc thanh khoản của ngân hàng Tài sản thanh khoản trong trường hợp này bao gồm các khoản mục tiền gửi tại các tổ chức tài chính khác và ngân hàng trung ương và chứng khoán kinh doanh Tỷ trọng tài sản thanh khoản so với tổng tài sản của ngân hàng càng thấp chứng tỏ khả năng thanh khoản của ngân hàng không được tốt, con số này cũng đang báo động cho ngân hàng rằng tình hình thanh khoản của ngân hàng đang tiềm ẩn nhiều nguy cơ Hệ số này có một nhược điểm là không thể đánh giá thanh khoản một cách toàn diện mà chỉ có thể cho thấy được một bên là tài sản, trong khi đó việc NHTM có thể thực hiện được nghĩa vụ nợ hay không vẫn đang còn là một ẩn số
L2 = Tài sản thanh khoản Tiền gửi + Các khoản đi vay ngắn hạn∗ 100%
Khá giống với hệ số L1, hệ số L2 cũng sử dụng khái niệm tài sản thanh khoản để đánh giá tính thanh khoản của một ngân hàng Tuy nhiên, khác với hệ số L1 ở chỗ L2 tập trung nhiều hơn vào việc đánh giá lựa chọn các loại hình tài trợ của ngân hàng (bao gồm tiền gửi của doanh nghiệp, ngân hàng, các tổ chức tín dụng khác và hộ gia đình)
Hệ số L3 và L4 đề cập đến tài sản có tính thanh khoản kém cùng nợ phải trả khi đo lường tỷ lệ dư nợ cho vay với tổng tài sản của ngân hàng Chỉ số L3 và L4 càng thấp chứng tỏ khả năng thanh khoản càng cao, tức là nguy cơ mà ngân hàng phải đối diện với rủi ro thanh khoản thấp
Tổng tiền gửi + Vốn lưu động ngắn hạn∗ 100%
Nguồn: Bunda và Desquilbet (2008) 2.2.2.2 Đo lường rủi ro thanh khoản bằng khe hở tài trợ
Theo Arif và cộng sự (2012), khe hở tài trợ (Financing Gap - FGAP) xảy ra khi có sự mất cân xứng giữa những khoản cho vay và những khoản ký gửi Khe hở tài trợ giúp cho các ngân hàng có cái nhìn đúng đắn về khả năng thanh khoản hiện tại của mình
Trước đó việc sử dụng khái niệm khe hở tài trợ để đo lường rủi ro thanh khoản cũng được đề xuất bởi Lucchetta (2007), Bunda và ctg (2008) Ở Việt Nam, năm 2014 thì có Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến và gần đây hơn thì có Phan Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương (2018), Nguyen (2022) với công thức sau:
FGAP =Tổng dư nợ tín dụng − Tổng nguồn vốn huy động
Tổng tài sản Thông thường, một ngân hàng sẽ buộc phải giảm dự trữ thanh khoản xuống, hoặc vay vốn trên thị trường tiền tệ để đảm bảo nhu cầu thanh khoản nếu như khe hở tài trợ của ngân hàng đó ở mức đáng báo động Tuy nhiên việc này sẽ khiến ngân hàng phải đối mặt với rủi ro thanh khoản của thị trường rất cao Đặc biệt là khi ngân hàng phải vay mượn với một mức lãi suất rất cao trên thị trường liên ngân hàng trong thời kỳ khủng hoảng của thanh khoản
2.2.3 Hệ quả rủi ro thanh khoản Đối với hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại:
Việc thiếu hụt thanh khoản khiến cho ngân hàng gặp nhiều khó khăn trong việc đáp ứng các nhu cầu thanh toán của khách hàng cũng như các hoạt động cần sử dụng nguồn vốn khác Để bổ sung nguồn thanh khoản, giải quyết nhu cầu về vốn, ngân hàng phải chấp nhận huy động vốn hay vay mượn trên thị trường liên ngân hàng với mức lãi suất cao, làm ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng Đồng thời, việc ngân hàng thiếu hụt thanh khoản còn gây ra hiệu ứng không tốt, khi các dấu hiệu cho thấy ngân hàng đang thiếu nguồn thanh khoản ngày càng rõ ràng trên thị trường làm uy tín của ngân hàng trên thị trường bị suy giảm, khiến khách hàng bất an trước khả năng có thể bị mất vốn, từ đó dẫn đến hiện tượng khách hàng rút tiền hàng loạt, gây ra nhiều hiệu ứng không tốt cho ngân hàng Đối với hệ thống ngân hàng và kinh tế - xã hội:
Rủi ro thanh khoản là loại rủi ro có sức lan truyền rất lớn, đặc biệt là trong hệ thống NHTM, các ngân hàng có mối quan hệ qua lại, hỗ trợ lẫn nhau trong các hoạt động cho vay, hợp tác dự án Khi một ngân hàng trong hệ thống mất khả năng chi trả các khoản nợ, sẽ ảnh hưởng đến tình hình tài chính của các ngân hàng khác có quan hệ với ngân hàng đó, phá vỡ tính ổn định cũng như tạo nên sự sụp độ theo phản ứng “domino” của ngành ngân hàng, thậm chí là có thể làm sụp đổ toàn bộ hệ thống Việc hệ thống ngân hàng lún sâu vào tình trạng không ổn định, ngân hàng mất khả năng thanh toán sẽ khiến cho doanh nghiệp, cá nhân không tiếp cận được với nguồn vốn, khiến cho hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp bị trì trệ, dây chuyền sản xuất bị thiếu hụt, dẫn đến suy thoái kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp gia tăng, lạm phát tăng cao và kèm theo đó là các hệ lụy về an ninh trật tự xã hội
2.2.4 Cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại
2.2.4.1 Lý thuyết ưa thích thanh khoản
Lý thuyết thanh khoản của Keynes (1936) giả định người dan nắm dữ tài sản ở 2 dạng là tiền và trái phiếu Trong đó, tiền mặt là tài sản có tính thanh khoản cao tuy nhiên không tạo ra lợi nhuận Để thu được lợi nhuận cao thì cần có sự đánh đổi với việc nắm giữ tài sản có tính thanh khoản thấp, tuy nhiên điều này sẽ góp phần làm tăng RRTK của các ngân hàng Theo Bunda và Desquilbet (2008), các ngân hàng có lợi nhuận cao thường sẽ thận trọng hơn trong việc duy trì thanh khoản ở mức ổn định bằng cách nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao, đồng thời luôn kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng ở mức cho phép để tránh RRTK và ngược lại
2.2.4.2 Lý thuyết khả năng thay đổi
Lý thuyết khả năng thay đổi được đề xuất bởi Moulton (1918) khi ông cho rằng các NHTM có thể hạn chế RRTK bằng cách tăng tài sản có tính thanh khoản cao Theo lý thuyết này thì hoạt động cấp tín dụng sẽ làm tăng nguy cơ RRTK Trong khi đó, khả năng chuyển đổi của tài sản và khả năng tích lũy vốn sẽ giúp phòng ngừa RRTK tại các ngân hàng Dựa vào lý thuyết khả năng thay đổi mà nhiều nhà nghiên cứu đã đưa ra lập luận về các yếu tố dẫn đến RRTK tại các NHTM Trong khi Diamond và ctg (2005) cho rằng các ngân hàng có VCSH thấp sẽ phải tăng huy động tiền gửi để thực hiện các hoạt động cấp tín dụng từ đó thu được lợi nhuận để tăng nguồn dự trữ thanh khoản làm giảm RRTK Nhưng ở một khía cạnh khác, theo Repullo (2004) thì khi lượng vốn của ngân hàng lớn, khả năng chịu đựng rủi ro của ngân hàng cũng tăng lên từ đó mà giảm nguy cơ xảy ra RRTK trong ngân hàng
LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Chung – Hua Shen và ctg (2009) đã có bài viết “Bank liquidity risk and performance” nghiên cứu về RRTK và mối quan hệ giữa RRTK với hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM Dữ liệu mà nghiên cứu sử dụng được thu thập trong giai đoạn 1994 – 2006 từ các hệ thống ngân hàng thương mại thuộc 12 nền kinh tế hàng đầu trên thế giới Mô hình ước lượng đánh giá RRTK bao gồm biến phụ thuộc là khe hở tài trợ và các biến độc lập gồm: tài sản có rủi ro thanh khoản, sự phụ thuộc vốn đầu tư bên ngoài, quy mô tài sản, tài sản ít rủi ro hơn, bình phương quy mô tài sản, tỷ lệ vốn tự có, thay đổi tăng trưởng kinh tế, sự thay đổi tăng trưởng kinh tế năm ngoái, thay đổi lạm phát và thay đổi lạm phát năm ngoái Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và công cụ ước tính bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (2SLS) được nhóm tác giả sử dụng trong nghiên cứu này nhằm ước tính mối quan hệ giữ hiệu quả hoạt động và RRTK của ngân hàng Kết quả cho thấy một mối quan hệ phi tuyến giữa quy mô tài sản đến RRTK Điều này có nghĩa là nếu tăng quy mô tài sản có thể sẽ làm RRTK giảm xuống trong giai đoạn đầu, nhưng nếu việc tài sản của NHTM tăng liên tục và vượt ngưỡng thì ngược lại sẽ làm tăng RRTK Bên cạnh đó, các yếu tố khác như tỷ trọng tài sản rủi ro thanh khoản, tỷ trọng tài sản ít rủi ro có tương quan âm với RRTK Tuy nhiên, sự phụ thuộc vào đầu tư nước ngoài có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng Ngoài ra tất cả các yếu tố vĩ mô được đưa vào mô hình nghiên cứu đều có tương quan cùng chiều với khe hở tài trợ (RRTK)
Jedidia và Hamza (2015) đã có bài “Determinants of liquidity risk in Islamic Banks: A Panel Study” nghiên cứu về rủi ro thanh khoản của các ngân hàng hồi giáo Dữ liệu trong bài nghiên cứu được nhóm tác giả lấy từ 60 ngân hàng hồi giáo ở Trung Đông - Bắc Phi và các nước Đông Nam Á trong khoảng thời gian từ 2004 -
2012 Mô hình nghiên cứu gồm biến phụ thuộc là chỉ số thanh khoản và các biến độc lập như biến trễ của RRTK, hệ số an toàn vốn (CAR), quy mô ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản, tỷ lệ sở hữu nước ngoài và khủng hoảng tài chính Nghiên cứu sử dụng ước lượng GMM để khắc phục các vấn đề xảy ra trong mô hình điển hình là hiện tượng nội sinh, hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Kết quả nghiên cứu cho thấy biến trễ, ROA tương quan cùng chiều rõ ràng với các hệ số thanh khoản Trong khi đó, hệ số CAR, tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản, tỷ lệ sở hữu nước ngoài lại có tương quan âm đáng kể với thước đo rủi ro thanh khoản Tuy nhiên vẫn chưa có cơ sở nào cho thấy GDP, khủng hoảng tài chính và quy mô ngân hàng có ảnh hưởng đến RRTK của các NHTM
Muchtar và Rustimulya (2018) đã có bài viết về các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTM được niêm yết ở Indonesia Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của
25 NHTM được niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán Indonesia (IDX) trải dài từ năm 2008 – 2017 Trong nghiên cứu này, mô hình xây dựng theo biến phụ thuộc là RRTK, các biến độc lập bao gồm: quy mô ngân hàng, tỷ lệ tiền gửi, biên lãi ròng, chi phí vốn, chất lượng tài sản, tỷ lệ an toàn vốn, chu kỳ kinh tế được đo lường bằng GDP và lạm phát Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng trong nghiên cứu này để kiểm tra và phân tích ảnh tác động của các yếu tố đến RRTK Thông qua kết quả nghiên cứu có thể thấy, biên lãi ròng, quy mô ngân hàng, chi phí vốn và chất lượng tài sản có tương quan ngược chiều đến RRTK Mặc khác, tỷ lệ tiền gửi, tỷ lệ an toàn vốn, GDP và tỷ lệ lạm phát không có tác động đến RRTK
Ahamed (2021) đã có bài viết “Determinants of Liquidity Risk in the Commercial Banks in Bangladesh” nghiên cứu về rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại ở Bangladesh Nghiên cứu này được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu lấy từ báo cáo thường niên của 23 ngân hàng, trong đó có 17 ngân hàng thương mại thông thường và sáu ngân hàng Hồi giáo chính thức ở Bangladesh trải dài từ năm 2005 – 2018 Để phân tích dữ liệu, sau khi tiến hành thử nghiệm Hausman tác giả đã rút ra mô hình REM là phù hợp với bộ dữ liệu trong nghiên cứu này, đồng thời để kiểm tra độ chắc chắn, tác giả đã sử dụng phương pháp Pooled OLS Trong bài nghiên cứu tác giả sử dụng biến phụ thuộc là RRTK và biến độc lập là quy mô của ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), hệ số CAR, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng kinh tế theo GDP, tín dụng trong nước và lạm phát Nghiên cứu kết luận rằng quy mô ngân hàng càng lớn thì RRTK mà ngân hàng phải đối diện càng thấp Hệ số CAR, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản, tăng trưởng tín dụng trong nước và GDP có tác động cùng chiều đến RRTK Trong khi đó, ở một khía cạnh khác, tỷ lệ lạm phát lại có tương quan ngược chiều với rủi ro thanh khoản
Alrwashdeh và ctg (2023) đã có bài viết đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của NHTM ở Jordan Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu thu thập được từ 13 NHTM ở Jordan trong giai đoạn từ 2003 – 2017 Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc là RRTK được đo lường bằng tỷ lệ tiền mặt trên tổng tài sản và các biến độc lập là hệ số an toàn vốn, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tổng vốn chủ sở hữu, tổng nợ, thu nhập ròng, các khoản cho vay và tài sản có tỷ lệ rủi ro Phương pháp phân tích định lượng thông qua mô hình FEM, REM, Pooled OLS, 2SLS, và ước lượng GMM được nhóm tác giả sử dụng để mô hình cho ra kết quả đáng tin cậy Thông qua nghiên cứu, nhóm tác giả cho rằng ROA, quy mô ngân hàng, hệ số CAR, tài sản có tỷ lệ rủi ro, tỷ lệ nợ xấu và tổng vốn chủ sở hữu có tương quan dương với RRTK Trong khi đó, các khoản cho vay và thu nhập ròng lại không có ảnh hưởng đáng kể đến RRTK
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Trần Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương (2018) đã có bài nghiên cứu
“Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản ngân hàng nghiên cứu thực nghiệm: trường hợp Việt Nam” Nghiên cứu sử dụng số liệu được lấy từ Bankscope của 26 NHTM ở Việt Nam và dữ liệu thông tin vĩ mô từ Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB) trải dài từ 2005 - 2015 Các biến được đưa vào gồm biến phụ thuộc là RRTK, dư nợ cho vay trên tổng nguồn vốn ngắn hạn, tỷ trọng dư nợ cho vay trên tổng tài sản và các biến độc lập gồm biến đặc trung ngân hàng và các yếu tố vĩ mô
Trong đó, các biến đặc trưng của ngân hàng được nhóm tác giả sử dụng gồm biến trễ (RRTK năm trước), quy mô ngân hàng, bình phương quy mô ngân hàng, chất lượng tài sản thanh khoản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên dư nợ cho vay, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, biên lãi ròng, tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế GDP, cung tiền và biến giả khủng hoảng nhằm đánh giá tác động của khủng hoảng đến rủi ro thanh khoản Nghiên cứu sử dụng lần lượt các phương pháp OLS, FEM, REM để ước lượng cho mô hình nghiên cứu, đồng thời sử dụng kỹ thuật ước lượng GMM để xử lý hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan cũng như nội sinh xảy ra trong mô hình Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, các yếu tố như tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, chất lượng tài sản, cung tiền và tỷ lệ lạm phát đều có tương quan ngược chiều đến RRTK Ngược lại, biến trễ, biên lãi ròng, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lại có tương quan cùng chiều đến các biến đo lường biến phụ thuộc Ở khía cạnh khác, nhóm tác giả vẫn chưa tìm thấy cơ sở cho thấy các biến như khủng hoảng kinh tế, GDP và quy mô ngân hàng có tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam
Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) đã có bài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam” để phân tích và đánh giá tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu được thu thập từ 21 NHTM Việt Nam và số liệu của Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) trải dài từ 2008 – 2017 Trong việc xây dựng mô hình nghiên cứu, biến phụ thuộc được nhóm tác giả lựa chọn là khe hở tài trợ và các biến độc lập bao gồm tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế (GDP), khủng hoảng kinh tế, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn, quy mô ngân hàng và sự phụ thuộc của các nguồn tài trợ bên ngoài Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng theo mô hình OLS và REM được nhóm tác giả sử dụng cho nghiên cứu Thông qua kết luận của nhóm tác giả cho thấy các biến tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời, sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài, tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế có tương quan cùng chiều với rủi ro thanh khoản trong khi quy mô của ngân hàng lại có tác động ngược chiều với RRTK Mặt khác, nhóm tác giả vẫn chưa tìm thấy cơ sở nào cho thấy khủng hoảng kinh tế và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ có tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM
Bùi Đan Thanh và ctg (2022) đã có bài viết nghiên cứu tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam Với dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 26 NHTM trong hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 –
2022 Các biến được sử dụng trong nghiên cứu gồm có biến phụ thuộc là RRTK (khe hở tài trợ) và biến độc lập khác bao gồm tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ cho vay trên huy động, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu và quy mô ngân hàng Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng OLS, mô hình REM và mô hình FEM để xem xét các yếu tố trên đến rủi ro thanh khoản của NHTM Việt Nam Thông qua kết quả nghiên cứu cho thấy, các yếu tố như tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ cho vay trên vốn huy động có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng Trong khi đó, các yếu tố như khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn chưa tìm thấy bằng chứng về mối tương quan giữa rủi ro thanh khoản và ba yếu tố quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và GDP Đỗ Thu Hằng và ctg (2022) đã có bài nghiên cứu các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam Với nguồn dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu là bảng dữ liệu không cân bằng được tác giả thu thập từ báo cáo tài chính của 29 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2005 đến 2019 Nhóm tác giả đã đánh giá tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến RRTK qua mô hình có biến phụ thuộc là tỷ lệ cho vay trên huy động vốn của khách hàng (RRTK) Trong khi đó các biến độc lập bao gồm các biến mang tính đặc trưng của ngân hàng: quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ xấu và các biến vĩ mô là: lãi suất liên ngân hàng, tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chính sách ATVM về thanh khoản Trong quá trình nghiên cứu nhóm tác giả đã sử dụng mô hình GMM để tránh khuyết tật Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu, quy mô ngân hàng và khả năng sinh lời có tác động cùng chiều đến RRTK, trong khi đó giữa tăng trưởng kinh tế và rủi ro thanh khoản lại có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nhau Đối với lãi suất liên ngân hàng và chính sách ATVM về thanh khoản lại có tác động không giống nhau đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam Riêng biến lạm phát lại không có ý nghĩa thống kê với rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
Nguyen (2022) đã có đề tài “Factors affecting liquidity risks of joint stock commercail banks in Vietnam” nghiên cứu về các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản trong các NHTM Việt Nam Trong bài nghiên cứu này, nguồn dữ liệu mà tác giả sử dụng được thu thập từ 26 NHTM ở Việt Nam niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán lớn của Việt Nam trải dài từ năm 2008 – 2018 Các biến được sử tác giả sử dụng gồm biến phụ thuộc là RRTK và các biến độc lập gồm biến trễ RRTK, tỷ lệ phát triển tín dụng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, chỉ số thanh khoản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ tài trợ bên ngoài, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, quy mô ngân hàng, ngân hàng niêm yết, tỷ lệ lãi thu nhập thuần, khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), khả năng sinh lời trên tổng tài sản (ROA), lạm phát, khủng hoảng tài chính, cung tiền và tăng trưởng kinh tế (GDP) Nghiên cứu sử dụng mô hình GMM để khắc phục khiếm khuyết nội sinh xảy ra trong mô hình, sau đó sử dụng kỹ thuật Boostrap và phương pháp ước lượng dựa trên Ngôn ngữ lập trình R Thông qua kết quả nghiên cứu có thể thấy một mối tương quan ngược chiều từ tỷ lệ tiền gửi đến RRTK Trong khi đó, các biến sau đều cho thấy tương quan cùng chiều đến rủi ro thanh khoản gồm: tỷ lệ thanh khoản, tỷ lệ tài trợ bên ngoài, tỷ lệ cho vay trên tài sản, tỷ lệ phát triển tín dụng và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Bên cạnh đó, biến trễ cũng có tương quan với rủi ro thanh khoản và tồn tại một mối quan hệ phi tuyến giữa rủi ro thanh khoản và quy mô ngân hàngTuy nhiên, đối với các biến vĩ mô (lạm phát, tổng sản phẩm quốc nội, cung tiền và biến khủng hoảng tài chính), nghiên cứu vẫn chưa có bằng chứng thực nghiệm nào cho thấy chúng ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản
Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu trong nước và nước ngoài
Tác giả Dữ liệu nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu Mô hình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu Các nghiên cứu nước ngoài
12 nền kinh tế hàng đầu trong thời gian 1994 -
Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (2SLS)
Biến phụ thuộc: RRTK (đo lường bằng khe hở tài trợ) Biến độc lập: quy mô tài sản, tài sản có rủi ro thanh khoản, tài sản ít rủi ro hơn, bình phương quy mô tài sản, tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản, sự phụ thuộc nguồn vốn đầu tư bên ngoài, tăng trưởng kinh tế và sự thay đổi tăng trưởng kinh tế năm ngoái, thay đổi lạm phát và thay đổi lạm phát năm ngoái
(+) Sự phụ thuộc vào đầu tư nước ngoài, tăng trưởng kinh tế, sự thay đổi tăng trưởng kinh tế năm ngoái, thay đổi lạm phát, thay đổi lạm phát năm ngoái
(-) Tỷ lệ tài sản ít rủi ro trên tổng tài sản, tỷ lệ tài sản rủi ro thanh khoản trên tổng tài sản
Phi tuyến: Quy mô tài sản
Không tác động: Bình phương quy mô tài sản, tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản
60 ngân hàng hồi giáo ở Trung Đông - Bắc Phi và các nước Đông
Mô hình Pooled OLS và phương pháp GMM
Biến phụ thuộc: RRTK (các chỉ số thanh khoản)
Biến độc lập: biến trễ của rủi ro thanh khoản, quy mô ngân hàng, hệ số an toàn vốn, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ sở hữu nước ngoài và khủng hoảng tài chính
(+) Biến trễ, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản
(-) Hệ số an toàn vốn, tỷ lệ đầu tư trên tổng tài sản, tỷ lệ sở hữu nước ngoài
Không tác động: Quy mô ngân hàng, GDP, khủng hoảng tài chính
25 ngân hàng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán
Pooled OLS, FEM, REM và phương pháp FGLS
Biến phụ thuộc: RRTK (các hệ số thanh khoản tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản)
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
GIỚI THIỆU MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1.1 Cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu
Về biến phụ thuộc: Cho đến nay, khe hở tài trợ và các chỉ số thanh khoản là hai phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản được sử dụng phổ biến nhất trong các nghiên cứu Trong khi các tác giả như Jedidia và Hamza (2015); Muchtar và Rustimulya (2018); Ahamed (2021); Alrwashdeh và ctg (2023); Đỗ Thu Hằng và ctg (2022) sử dụng các hệ số thanh khoản biến phụ thuộc thì Chung - Hua Shan và ctg (2009); Trần Thị Thanh Nga và Trần Thị Xuân Hương (2018); Phan Thị Mỹ Hạnh, Tống Lâm Vy (2019); Bùi Đan Thanh và ctg (2022); Nguyen (2022) lại cho rằng sử dụng khe hở tài trợ làm biến phụ thuộc sẽ thích hợp hơn Nguyên nhân được giải thích là do các chỉ số thanh khoản thường được sử dụng với mục đích dự đoán xu hướng của thanh khoản Còn trong phân tích định lượng về rủi ro thanh khoản thì phương pháp được coi là cơ bản nhất và thích hợp nhất để phản ánh tính thanh khoản cũng như mức độ rủi ro thanh khoản của một ngân hàng chính là khe hở tài trợ (FGAP) Chính vì thế mà nghiên cứu này sẽ dùng khe hở tài trợ là biến phụ thuộc và được xác định:
Tổng dư nợ cho vay − Tổng vốn huy động
Về biến độc lập: Trong mô hình của Alrwashdeh và ctg (2023); Trần Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương (2018); Bùi Đan Thanh và ctg (2022); Nguyen (2022) thường có các biến độc lập như: biên lãi ròng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu Trong khi đó, từ mô hình nghiên cứu của Chung - Hua Shen và ctg (2009); Đỗ Thu Hằng và ctg (2022), tác giả rút ra được các biến vĩ mô sau: lãi suất bình quân liên ngân hàng, tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế theo GDP Vì vậy, nghiên cứu đã lựa chọn ra các biến độc lập sau để đưa vào mô hình nghiên cứu, bao gồm 3 biến vĩ mô là: tăng trưởng kinh tế theo GDP, tỷ lệ lạm phát và lãi suất bình quân liên ngân hàng, cùng với 5 biến vi mô là: biên lãi ròng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Về phương pháp thực hiện: Thông qua lược khảo, tác giả thấy phương pháp nghiên cứu được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu trước là phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Có thể kể đến một số nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp này như Jedidia và Hamza (2015); Muchtar và Rustimulya (2018); Ahamed (2021); Alrwashdeh và ctg (2023); Trần Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương (2018); Bùi Đan Thanh và ctg (2022) Ngoài ra, nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp ước lượng FGLS để giải quyết các khiếm khuyết có thể xuất hiện trong mô hình như các nghiên cứu của Muchtar và Rustimulya (2018); Phan Thị Mỹ Hạnh vàTống Lâm Vy (2019); Bùi Đan Thanh và ctg (2022); Nguyen (2022)
Tóm lại, nghiên cứu sử dụng mô hình với biến phụ thuộc là khe hở tài trợ; các biến độc lập gồm 5 biến vi mô là: biên lãi ròng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu kết hợp với 3 biến vĩ mô là tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và lãi suất thị trường liên ngân hàng Bên cạnh đó, tác giả sẽ dùng phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng các mô hình REM, FEM, và Pooled OLS Đồng thời khóa luận sẽ sử dụng phương pháp ước lượng FGLS để xử lý các khiếm khuyết có thể xảy ra trong mô hình
3.1.2 Thiết kế mô hình nghiên cứu
Dựa trên cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu đã được trình bày ở mục 3.1.1, mô hình xác định các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam được xây dựng như sau:
Biến phụ thuộc: Khe hở tài trợ - FGAP
Nhóm các yếu tố vi mô Nhóm các yếu tố vĩ mô
SIZE: Quy mô ngân hàng
ROE: Tỷ lệ lợi nhuận trên VCSH
NPL: Tỷ lệ nợ xấu
CAP: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
GDP: Tăng trưởng kinh tế INF: Tỷ lệ lạm phát IRB: Lãi suất bình quân liên ngân hàng
Với: i: ngân hàng; t: năm khảo sát β 0 là hệ số chặn;
𝛽 1 … 𝛽 8 : hệ số hồi quy riêng của từng biến độc lập ε i,t là phần dư thống kê
CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Khe hở tài trợ (Financing Gap - FGAP) trợ xảy ra khi có sự mất cân xứng giữa các khoản cho vay và tài sản tại một thời điểm bất kỳ Khe hở tài trợ có thể phản ánh được mức độ cho vay và huy động của một ngân hàng tại một thời điểm xác định, thông qua đó mà có thể nhìn nhận được tình hình thanh khoản tại thời điểm đó của ngân hàng
Các nghiên cứu của Chung - Hua Shen và ctg (2009); Trần Thị Thanh Nga và Trần Thị Xuân Hương (2018); Bùi Đan Thanh và ctg (2022); Nguyen (2022) đều lấy khe hở tài trợ đại diện cho rủi ro thanh khoản, với công thức được biểu diễn như sau:
FGAP =Tổng dư nợ cho vay − Tổng vốn huy động
3.2.2 Các biến độc lập và giả thuyết nghiên cứu
3.2.2.1 Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng được coi là một biến đặc trưng của ngân hàng, phản ánh sức mạnh tài chính của ngân hàng Theo nhiều nghiên cứu như Muchtar và Rustimylya (2018); Ahamed (2021); Alrwashdeh và ctg (2023) quy mô ngân hàng được xác định bằng công thức cụ thể sau:
SIZE = ln(Tổng tài sản)
Quy mô ngân hàng càng lớn thì càng dễ thể tiếp cận và thu hút khách hàng gửi tiền vào ngân hàng hơn các ngân hàng nhỏ Tuy nhiên việc mở rộng quy mô cũng tiềm ẩn rất nhiều rủi ro, đặc biệt là trong trường hợp ngân hàng hoạt động không hiệu quả, kế hoạch kinh doanh diễn ra không thuận lợi, không thể thu được mức lợi nhuận như mong muốn Điều này làm cho nguồn dự trữ thanh khoản của ngân hàng giảm xuống và khiến rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng lên Các nghiên cứu của Alrwashdeh và ctg (2023), Bùi Đan Thanh và ctg (2022) đã chứng minh quy mô ngân hàng có tác động thuận chiều đến RRTK Dựa trên lập luận đó, tác giả kỳ vọng quy mô ngân hàng sẽ có tương quan thuận chiều đến RRTK
Giả thuyết H 1 : Quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều đến rủi ro thanh khoản
3.2.2.2 Tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE) là một trong những phương thức đo lường hiệu quả hoạt động sử dụng vốn của ngân hàng cũng như phản ánh sức khỏe, tình hình tài chính của ngân hàng Theo Ahamed (2021), ROE được xác định bằng công thức sau:
ROE = Lợi nhuận sau thuế
ROE cao chứng tỏ các ngân hàng đang tăng cường các hoạt động cho vay để tối đa hóa lợi nhuận lên mức cao nhất có thể hoặc là đầu tư vào các hạng mục mang tính rủi ro nhưng lại có thể thu được lợi nhuận Tuy nhiên các khoản đầu tư này thường có giá trị lớn và tiềm ẩn nhiều loại rủi ro khác nhau nếu gặp phải biến động đột ngột của thị trường thì có thể khiến ngân hàng rơi vào tình trạng khó khăn, đặc biệt là về vấn đề thanh khoản, cụ thể hơn là khả năng đáp ứng nhu cầu thanh khoản cho khách hàng Hơn thế nữa, việc tập trung nguồn vốn để tăng lợi nhuận sẽ khiến cho nguồn thanh khoản của ngân hàng có thể bị giảm xuống, đây cũng là một trong những nguyên nhân khiến ngân hàng phải đối mặt với nguy cơ RRTK cao hơn Nghiên cứu của Ahamed (2021) cũng đã chứng minh điều này Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng một mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ thu nhuận trên vốn chủ sở hữu và rủi ro thanh khoản
Giả thuyết H 2 : Tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu có mối quan hệ cùng chiều đến rủi ro thanh khoản
Tỷ lệ nợ xấu là một thước đo hữu hiệu phản ánh chất lượng của một khoản vay Tỷ lệ nợ xấu còn được biết đến với tên gọi là tỷ lệ mất vốn cho vay hay nợ khó đòi hoặc các khoản nợ bị quá hạn
Theo nghiên cứu của Alrwashdeh và ctg (2023) thì tỷ lệ nợ xấu có tương quan thuận chiều đến RRTK Tỷ lệ nợ xấu tăng phản ánh thực trạng cho vay của ngân hàng đang không hiệu quả dẫn đến tình trạng ngân hàng không thể thu hồi các khoản cho vay đúng thời hạn và đúng mong muốn khiến cho nguồn vốn của ngân hàng bị trì trệ, thậm chí là có khả năng mất vốn, dẫn tới việc ngân hàng không những bị giảm lợi nhuận mà còn giảm khả năng thanh khoản từ đó sẽ kéo theo việc rủi ro thanh khoản tăng lên Chính vì thế, trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tỷ lệ nợ xấu có tương quan cùng chiều đến RRTK của ngân hàng
Giả thuyết H 3 : Tỷ lệ nợ xấu tác động có tương quan cùng chiều đến rủi ro thanh khoản
3.2.2.4 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu là một trong những chỉ tiêu phản ánh khả năng tự chủ tài chính của một ngân hàng trong hoạt động kinh doanh Tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng càng cao cho thấy ngân hàng đó có thể chịu đựng được trước những cú sốc bất ngờ một cách mạnh mẽ, vừa có thể đảm bảo cho chính mình vừa có thể đảm bảo được quyền lợi của khách hàng Theo các nghiên cứu của Trần Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương (2018) tỷ lệ này được biểu diễn dưới dạng sau:
Các nghiên cứu trước của Trần Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương (2018) đã chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tương quan cùng chiều đến RRTK Để lý giải cho điều này, nhóm tác giả đã đưa ra lập luận rằng, các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao sẽ có tiềm lực tài chính mạnh mẽ, từ đó mà có thể dễ dàng tạo được ấn tượng và niềm tin trong mắt khách hàng, thu hút được lượng lớn khách hàng gửi tiền vào ngân hàng Tuy nhiên chính vì có thể tiếp cận được nguồn vốn trên thị trường một cách thuận lợi mà các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao sẽ có xu hướng nắm giữ ít tài sản có tính thanh khoản cao hơn, do đó rủi ro thanh khoản mà ngân hàng phải đối mặt cũng sẽ tăng lên và ngược lại Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng tỷ lệ vốn chủ sở hữu sẽ có tương quan cùng chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng
Giả thuyết H 4 : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu tương quan cùng chiều đến rủi ro thanh khoản
Biên lãi ròng (NIM) là thước đo lợi nhuận ròng từ tài sản sinh lười của ngân hàng, bao gồm các khoản cho vay, cho thuê và cả chứng khoán đầu tư Chỉ số này còn có thể đánh giá một ngân hàng trong thời gian dài có thể phát triển mạnh hay không Công thức tính biên lãi ròng của ngân hàng được biểu diễn cụ thể như sau:
NIM = Thu nhập lãi thuần
Tổng tài sản sinh lãi
Trong nghiên cứu của Muchtar và Rustimulya (2018) có đề cập đến việc khi biên lãi ròng tăng lên sẽ kéo theo RRTK của ngân hàng giảm xuống Điều này có nghĩa là biên lãi ròng có tương quan nghịch chiều đến RRTK, do nhóm tác giả cho rằng khi biên lãi ròng tăng lên tức là mức chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi có sự kéo dài khoảng cách, mà thu nhập lãi cũng là một nguồn tạo ra lợi nhuận, nguồn cung ứng cho thanh khoản của ngân hàng nên các ngân hàng có biên lãi ròng cao sẽ có thể đáp ứng được các nhu cầu về tài sản thanh khoản hay nói một cách khác là có thể quản lý thanh khoản hợp lý hơn, nhờ đó mà giảm chỉ số rủi ro thanh khoản xuống Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng một mối tương quan ngược chiều giữa biên lãi ròng đến rủi ro thanh khoản
Giả thuyết H 5 : Biên lãi ròng tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản 3.2.2.6 Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Theo Chung Hua – Shen và ctg (2009); Ahamed (2021) thì tăng trưởng kinh tế được xác định bằng công thức sau:
𝐺𝐷𝑃 𝑡−1 Nền kinh tế tăng trưởng sẽ giúp nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân, thu nhập của người dân tăng lên, các hoạt động sản xuất kinh doanh cũng có xu hướng mở rộng để theo kịp sự phát triển của nền kinh tế Tất cả các những hoạt động đó đều làm tăng nhu cầu của người dân trong việc sử dụng dịch vụ ngân hàng Ngân hàng không chỉ có thể tiếp cận được một nguồn vốn một cách dễ dàng từ khách hàng mà song song với đó còn có thể đẩy mạnh được hoạt động cho vay để kiếm lợi nhuận Tuy nhiên việc tăng cường cho vay sẽ khiến ngân hàng phải giảm dự trữ thanh khoản xuống, từ đó mà làm tăng rủi ro thanh khoản trong ngân hàng Nghiên cứu trước như Ahamed (2021) đều chỉ ra rằng GDP có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản Trong nghiên cứu này, tác giả cũng kỳ vọng giữa GDP và RRTK tồn tại một mối quan hệ cùng chiều
Giả thuyết H 6 : Tăng trưởng kinh tế có tương quan cùng chiều đến rủi ro thanh khoản
3.2.2.7 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Theo các nghiên cứu của Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019); Chung – Hua Shen và ctg (2009), công thức tính tỷ lệ lạm phát được biểu diễn như sau:
Kết quả của các nghiên cứu Chung – Hua Shen và ctg (2009) cho thấy tỷ lệ lạm phát có tương quan thuận chiều đến RRTK Lạm phát tăng cao sẽ khiến đồng tiền trong tay người dân mất giá trầm trọng, từ đó cũng làm giảm giá trị của các khoản cho vay của ngân hàng Trong khi đó, lãi suất huy động sẽ được các ngân hàng điều chỉnh tăng lên với mục đích là cạnh tranh thu hút khách hàng gửi tiền vào trong thời kỳ lạm phát tăng cao, khiến cho chi phí cho vay tăng lên, để hoạt động cho vay có hiệu quả, mang lại lợi nhuận thì ngân hàng phải tăng lãi suất cho vay lên để thu nhập lãi tăng Ở một khía cạnh khác, việc thu hồi nợ của các ngân hàng cũng gặp phải nhiều khó khăn hơn trong bối cảnh mà lạm phát tăng cao do tình hình xã hội không ổn định, đời sống của người dân đi xuống, dẫn đến việc khách hàng mất dần khả năng trả nợ, khiến ngân hàng phải đối diện với nhiều nguy cơ không thu hồi được nợ, dẫn tới lợi nhuận của ngân hàng bị giảm xuống, khả năng thanh khoản của ngân hàng cũng giảm theo, từ đó khiến cho rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng lên Chính vì thế, nghiên cứu này kỳ vọng về một mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ lạm phát và RRTK
Giả thuyết H 7 : Tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản 3.2.2.8 Lãi suất bình quân liên ngân hàng (IRB)
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Theo danh sách về các NHTMCP ở Việt Nam được Ngân hàng Nhà nước công bố thì hiện nay nước ta có tổng cộng 31 NHTMCP trong nước Danh sách NHTMCP trong mẫu nghiên cứu được thể hiện chi tiết trong Phụ lục 1 Tuy nhiên trong quá trình thu thập số liệu, do có một vài NHTM không có đủ số liệu trong giai đoạn này nên nghiên cứu chọn ra 24 NHTMCP có đầy đủ dữ liệu trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 2011 đến 2022, tạo thành 288 quan sát, hình thành nên dữ liệu dạng bảng cân xứng của 24 NHTMCP Việt Nam trong 12 năm Đây là khoảng thời gian ghi nhận nhiều dấu ấn mới trong sựu phát trển của ngành ngân hàng khi vừa là thời gian các ngân hàng dần ổn định lại hậu cuộc khủng hoảng tài chính 2008 vừa là khung thời gian thực hiện kế hoạch tái cấu trúc 15 năm và chịu ảnh hưởng của dịch bệnh COVID-19 nên các ngân hàng sẽ có những thay đổi với các bước tiến mới
3.3.2 Dữ liệu nghiên cứu Đối với các biến độc lập vi mô thì được thu thập từ các khoản mục trong báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn từ 2011 - 2022 Dữ liệu được lấy trên các website của các ngân hàng đồng thời có tham khảo thêm website Vietstock: https://vietstock.vn/ Đối với các biến độc lập vĩ mô, dữ liệu tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát hằng năm được thu thập từ nguồn dữ liệu có sẵn tại website của Ngân hàng thế giới (World Bank), còn lãi suất thị trường liên ngân hàng sẽ được lấy từ tại website của NHNN Việt Nam.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU
Thông qua việc phân tích thống kê mô tả dữ liệu, nghiên cứu trình bày khái quát thông tin về các biến trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu gồm 288 quan sát từ 8 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, trong đó dữ liệu các biến vi mô được tổng hợp từ BCTN và BCTC của 24 NHTMCP, còn dữ liệu của các biến vĩ mô được trích xuất từ nguồn dữ liệu có sẵn tại website của Ngân hàng Thế giới (World Bank) và NHNN Việt Nam trong khoảng thời gian 12 năm từ 2011 – 2022 Kết quả cụ thể được thể hiện qua Bảng 4.1 dưới dây:
Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả các biến
Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm STATA 17.0 Đối với biến khe hở tài trở (FGAP) có giá trị trung bình là 0.1513, ứng với độ lệch chuẩn là 0.1128 Trong đó, NHTMCP Kiên Long có khe hở tài trợ đạt mức thất nhất vào năm 2013 là -0.4669, còn ở một khía cạnh khác khe hở tài trợ lớn nhất là 0.1210 thuộc về NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) trong năm
2011 Giá trị FGAP càng nhỏ càng cho thấy mức dự trữ thanh khoản của ngân hàng đang ổn định và có khả năng chịu đựng mạnh trước những tình huống bất ngờ từ nền kinh tế Đối với biến quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị trung bình là 11,8958 tương đương với 146,649.4 tỷ đồng với độ lệch chuẩn lên đến 1.1763, giá trị trung bình dao động trong khoảng từ 10.7195 đến 13.0721 Quy mô ngân hàng nhỏ nhất là 9.5946 thuộc về NHTMCP Sài gòn Công Thương vào năm 2013 và giá trị quy mô ngân hàng lớn nhất là 14.5672 thuộc về NHTMCP BIDV vào năm 2022 Tính đến ngày 31/12/2022, BIDV là ngân hàng có giá trị tổng tài sản cao nhất trong hệ thống NHTMCP Việt Nam, ngân hàng ghi nhận mức tổng tài sản lên đến 2,210,609.38 tỷ đồng Đối với biến tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE) có giá trị trung bình là 9.91% với độ lệch chuẩn là 0.0691 Năm 2022 là một năm khá đặc biệt khi cả hai mức cao nhất và thấp nhất của ROE đều được ghi nhận trong thời gian này Trong khi NHTMCP Á Châu cho thấy một năm hoạt động đầy hiệu quả với chỉ số ROE đạt mức cao nhất trong suốt 12 năm nghiên cứu là 26.82% thì NHTMCP Quốc Dân lại có một mức ROE đáng báo động khi chỉ đạt 0.00017%, với lợi nhuân sau thuế ở mức 8 triệu đồng Đây có thể nói là một con số thấp kỷ lục và đầy báo động dành cho ngân hàng so với kết quả của những năm trước đây Đối với biến tỷ lệ nợ xấu (NPL) có giá trị trung bình là 2.19% với độ lệch chuẩn là 0.0153, giá trị trung bình của NPL dao động trong khoảng 0.66% đến 3.72% Trong đó, mức tỷ lệ nợ xấu nhỏ nhất là 0.34% thuộc về NHTMCP Sài Gòn vào năm 2015, đây là bằng chứng cho thấy ngân hàng đã rất cố gắng trong công tác kiểm soát và xử lý nợ xấu Trong khi đó, mức tỷ lệ nợ xấu cao nhất lên tới 17.93% thuộc về NHTMCP Quốc Dân vào năm 2022, nghĩa là trong 100 đồng cho vay khách hàng thì có đến 18 đồng là nợ xấu Điềm báo này cho thấy chất lượng tín dụng đáng cảnh báo của ngân hàng cũng như công tác quản lý tín dụng của ngân hàng đang không đạt hiệu quả, khiến cho hoạt động thu hồi nợ của ngân hàng diễn ra không thuận lợi Đối với biến tỷ lệ vốn chủ sở hửu (CAP) có giá trị trung bình của trong giai đoạn 2011 - 2022 là 8.97% ứng với độ lệch chuẩn là 0.0377 Giá trị trung bình của CAP dao động trong khoảng từ 5.2% đến 12.74% Tỷ lệ vốn chủ sở hữu nhỏ nhất là 2.62% thuộc về NHTMCP Sài Gòn vào năm 2020 và tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao nhất là 23.84% thuộc về NHTCP Sài Gòn Công Thương vào năm 2013 Nhìn chung, trong suốt giai đoạn nghiên cứu, tỷ lệ CAP của các NHTMCP Việt Nam không biến động nhiều và có xu hướng giảm nhẹ ở một số thời kỳ nhưng vẫn được duy trì ở mức ổn định
Biên lãi ròng (NIM): Giá trị trung bình của NIM trong giai đoạn 2011 - 2022 là 3.13%, ứng với độ lệch chuẩn là 0.0127, giá trị trung bình dao động trong khoảng từ 1.86% đến 3.27% Trong giai đoạn này, NHTMCP Phát triển Thành Phố Hồ Chính là ngân hàng có giá trị biên lãi ròng nhỏ nhất chỉ đạt 0.46% vào năm 2013, khi hoạt động cho vay không đạt được hiệu quả như mong muốn, chênh lệch giữa chi phí lãi vay và thu nhập lãi không cao Trong khi đó, biên lãi ròng cao nhất đạt mức 8.73% thuộc về NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng vào năm 2021 Đối với biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có độ lệch chuẩn là 0.0166 và giá trị trung bình là 6.06% Tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam biến động không nhiều, tương đối ổn định và đạt mức thấp nhất là 2.60% vào năm 2021 Sang đến năm 2022, tăng trưởng GDP đạt mức cao nhất khi ghi nhận mức tăng trưởng lên đến 8.02%, đây có thể coi là một thành quả đầy ngoạn mục sau thời gian thị trường kinh tế bị trì trệ, nhiều doanh nghiệp đã dần ổn định và khôi phục lại quá trình sản xuất kinh doanh, tiếp tục đẩy mạnh xuất khẩu đã góp phần đưa nền kinh tế Việt Nam trở lại đầy ngoạn mục Đối với biến tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình là 4.98% với độ lệch chuẩn là 0.0464 trong suốt giai đoạn nghiên cứu từ 2011 - 2022 Thông qua bảng 4.1 có thể thấy trong giai đoạn này, tỷ lệ lạm phát có biến động khá lớn khi ghi năm
2011 Việt Nam ghi nhận mức giá trị lạm phát cao nhất là 18.86% nhưng sang đến năm 2015 thì lại giảm xuống mức thấp nhất là 0.63% Cùng với mục tiêu kiểm soát lạm phát dưới 5%, đến năm 2022 mức tỷ lệ lạm phát là 3.16% chứng tỏ Chính phủ cùng với NHNN đã thực hiện các chính sách quản lý có hiệu quả Đối với biến lãi suất bình quân liên ngân hàng (IRB) có độ lệch chuẩn là 0.018 và giá trị trung bình là 4.77% Giai đoạn 2011 - 2022 là giai đoạn chứng kiến sự biến động tương đối lớn của lãi suất bình quân liên ngân hàng, trong khi giá trị nhỏ nhất của bình quân liên ngân hàng là 1.65% vào năm 2022 thì năm 2011 lại ghi nhận con số cao nhất vào mức khoảng 7.03%.
PHÂN TÍCH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
Dựa trên việc phân tích hệ số tương quan mà nghiên cứu đánh giá được mức độ tác động mạnh/yếu của các biến với nhau cũng như xu hướng tác động ngược chiều hay cùng chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến
FGAP SIZE ROE NPL CAP NIM
Nguồn: Tác giả trích xuất từ STATA
THỰC HIỆN CÁC MÔ HÌNH HỒI QUY DỮ LIỆU BẢNG
Bảng 4.3 Hồi quy theo mô hình Pooled OLS, FEM và REM
FGAP Pooled OLS FEM REM
FGAP Hệ số hồi quy P _value Hệ số hồi quy P
_value Hệ số hồi quy P
Ghi chú: ***,**,* lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Nguồn: Tác giả trích xuất từ STAT 17.0
Mô hình Pooled OLS: Các biến độc lập trong mô hình Pooled OLS giải thích được 32.47% sự thay đổi của biến phụ thuộc FGAP (R 2 = 32.47%) Với ba mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%, mô hình có 7 biến độc lập ảnh hưởng đến FGAP bao gồm: SIZE, ROE, CAP, NIM, GDP, INF, IRB với hệ số góc
IRB 0.2686 0.5096 1.0000 lần lượt là 0.0154; 0.4974; 1.2582; -1.2158; 0.5943; 0.5470; -1.9741 Trong đó, các biến như SIZE, ROE CAP, GDP và INF có tác động cùng chiều với FGAP, còn hai biến NIM và IRB thì có tác động ngược chiều đến FGAP Với mức ý nghĩa 5% và giá trị p-value = 0.0000, có thể kết luận mô hình hồi quy theo phương pháp Pooled OLS là phù hợpvới nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản Do đó, mô hình có thể dự đoán được sự thay đổi của chỉ số FGAP thông qua việc phân tích mức độ cũng như xu hướng tác động của các biến độc lập
Kết quả hồi quy theo Pooled OLS:
Mô hình FEM: Mô hình hồi quy theo phương phương pháp FEM cho ra kết quả có 5 biến độc lập tác động đến chỉ số FGAP với các mức ý nghĩa là 1%, 5% và 10% bao gồm: SIZE, CAP, GDP, INF và IRB Trong đó, các biến SIZE, CAP, GDP và INF tương quan cùng chiều với RRTK với hệ số góc lần lượt là 0.0429; 1.0556; 0.5676; 0.6404, còn biến IRB thì tác động ngược chiều với RRTK với hệ số góc là - 1.8072 Mô hình FEM có giá trị R – squared = 37.33% với mức ý nghĩa 5%, P- value = 0.0000 cho thấy mô hình FEM là phù hợp để xác định xu hướng và mức độ tác động của các biến độc lập đến RRTK
Kết quả hồi quy theo mô hình FEM:
Mô hình REM: Mô hình FEM có giá trị R – squared = 36.80% và P-value 0.0000, thấp hơn mức ý nghĩa 5%, có nghĩa là mô hình FEM đáng tin cậy để sử dụng sử dụng xác định xu hướng và mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Có 6 biến độc lập tác động đến chỉ số FGAP với từng mức ý nghĩa là 1%, 5% và 10% Trong đó, các biến CAP, INF và IRB cho thấy mức độ tác động mạnh mẽ của mình đến RRTK với mức ý nghĩa 1%, với hệ số góc lần lượt là 1.1188; 0.5835 và -2.1432 Trong khi đó, ở mức ý nghĩa 5%, GDP lại cho thấy xu hướng tác động cùng chiều của mình đến chỉ số FGAP với hệ số góc là 0.6082 Đối với mức ý nghĩa 10%, với hệ số góc lần lượt là 0.0212 và 0.2358, hai biến SIZE và ROE có tác động không đáng kể đến chỉ số FGAP của các NHTM
Kết quả hồi quy theo mô hình REM:
KIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH PHÙ HỢP
4.4.1 Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM
Nghiên cứu sử dụng kiểm định F - test (Likelihood Ratio) để kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và FEM với giả thuyết được đặt ra là:
H0: Các đối tượng là đồng nhất (Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn)
H1: Các đối tượng là không đồng nhất (Mô hình FEM phù hợp hơn)
Kết quả kiểm định thu được, được thể hiện qua bảng 4.4 Ta thấy p - value 0.0000, nhỏ hơn mức 0.05, kết luận mô hình FEM phù hợp
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định F
Giá trị thống kê F P_value
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata
4.4.2 Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình Pooled OLS và REM
Kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian multiplier (LM) được nghiên cứu sử dụng để kiểm định sự tồn tại của phương sai sai số ngẫu nhiên với giả thuyết được đặt ra như sau:
H0: Phương sai số ngẫu nhiên bằng 0 (Mô hình Pooled OLS là phù hợp)
H1: Phương sai số ngẫu nhiên khác 0 (Mô hình REM là phù hợp)
Căn cứ vào bảng 4.5, ta thấy p - value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, kết luận mô hình REM phù hợp
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Breusch – Pagan chibar2(01) P_value
Nguồn: Tác giả trích xuất từ STAT 17.0
4.4.3 Kiểm định sự phù hợp giữa mô hình FEM và REM Để chọn ra mô hình tối ưu giữa hai mô hình FEM và REM, nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman test, với giả thuyết được đặt ra là:
H0: Không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên
H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Hausman chi2(8) P_value
Nguồn: Tác giả trích xuất từ Stata 17.0
Kết quả kiểm định (xem bảng 4.6) cho thấy p - value = 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, kết luận giữa mô hình REM và FEM thì mô hình FEM phù hợp hơn
Thông qua các kiểm định F - test, Breusch - Pagan và Hausman test về sự phù hợp giữa 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM, cuối cùng tác giả lựa chọn mô hình FEM là mô hình hồi quy để nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam.
KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH
Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng cũng đặt ra những vấn đề cần phải chú ý như: hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng đa cộng tuyến Để kiểm định sự tồn tại của các khuyết tật đó nghiên cứu sử dụng lần lượt các kiểm định VIF, kiểm định Wald và kiểm định Wooldridge
4.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflatin factor – VIF) được sử dụng để nhận biết xem mô hình có đang bị đa cộng tuyến hay không
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Biến độc lập VIF 1/VIF
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STAT 17.0
Dựa vào bảng 4.7 có thể thấy, giá trị của tất cả các hệ số VIF của biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên có thể kết luận mô hình không bị đa cộng tuyến, các biến độc lập vẫn mang ý nghĩa thống kê mạnh
4.5.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định Wald được sử dụng để nhận biết hiện tượng phương sai sai số thay đổidodotrong mô hình FEM với giả thuyết được đặt ra là:
H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Từ kết quả ở bảng 4.8 có thể thấy, kiểm định Wald cho p-value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, nên bác bỏ H0, chấp nhận giả thuyết H1 Do đó, có thể kết luận mô hình FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi chi2 (24) = 272.26
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 17.0
4.5.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kiểm định Wooldridge được sử dụng để nhận biết hiện tượng tự tương quan với giả thuyết được đặt ra là:
H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định tự tương quan
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm STAT 17.0
Qua bảng 4.9 có thể thấy, giá trị p-value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ H0, chấp nhận giả thuyết H1, mô hình FEM có hiện tượng tự tương quan.
ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH THEO PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG TỐI THIỂU TỔNG QUÁT KHẢ THI (FGLS)
TỐI THIỂU TỔNG QUÁT KHẢ THI (FGLS)
4.6.1 Ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS Để khắc phục các hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan, nghiên cứu ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS thông qua câu lệnh xtgls trong phần mềm STATA, thêm vào đó hai lựa chọn là panels (h) và corr (ar1) nhằm giải quyết lần lượt hai khuyết tật của mô hình nghiên cứu Từ đó mà ước lượng thông số chính xác phù hợp với các biến, nâng cao độ tin cậy và độ chính xác cho kết quả hồi quy
Kết quả ước lượng bằng phương pháp FGLS (xem ở bảng 4.10) cho thấy mô hình có 7 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc là chỉ số FGAP Trong đó, các biến CAP, INF, SIZE, GDP, ROE và NPL cho thấy xu hướng tương quan thuận chiều đến FGAP theo mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10% CAP và INF là hai biến có mức độ tác động mạnh nhất đến FGAP khi có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Biến NPL thì có tác động yếu hơn khi có ý nghĩa ở mức 10% Riêng biến IRB thì có tác động mạnh và tác động ngược chiều với rủi ro thanh khoản ở mức ý nghĩa 1% Ở mức ý nghĩa 5%, mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với giá trị p- value = 0.0000 Vì vậy, tác giả sẽ sử dụng kết quả nghiên cứu của phương pháp ước lượng này làm kết quả cho đề tài nghiên cứu
Bảng 4.10 Hồi quy theo mô hình FGLS
FGAP Hệ số hồi quy P_value
Ghi chú: ***,**,* lần lượt là mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 17.0
Mô hình hồi quy được thể hiện như sau:
4.6.2 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Sau khi thu được kết quả cuối cùng, tác giả tiến hành thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được đặt ra ở và được trình bày ở bảng 4.13 Có thể thấy, có đến 6 biến có tương quan cùng chiều đến RRTK gồm: INF, GDP, CAP, NPL, ROE và SIZE Trong khi đó, IRB (lãi suất bình quân liên ngân hàng) lại có tác động ngược chiều đến FGAP, điều này cũng có nghĩa là khi lãi suất bình quân liên ngân hàng giảm sẽ kéo theo sự gia tăng của RRTK tại các NHTM Ngoài ra kết quả từ mô hình nghiên cứu cho thấy biến biên lãi ròng (NIM) không có tương quan với RRTK của ngân hàng
Bảng 4.11 Bảng kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Tên biến Ký hiệu Giả thuyết nghiên cứu Kết quả nghiên cứu Mức ý nghĩa Kiểm định giả thuyết
Quy mô ngân hàng SIZE + + 5% Chấp nhận
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE + + 5% Chấp nhận
Tỷ lệ nợ xấu NPL + + 10% Chấp nhận
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CAP + + 1% Chấp nhận
Không có ý nghĩa thống kê Bác bỏ
Tăng trưởng kinh tế GDP + + 5% Chấp nhận
Tỷ lệ lạm phát INF + + 1% Chấp nhận
Lãi suất bình quân liên ngân hàng IRB + - 1% Bác bỏ
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Kết quả hồi quy của mô hình cho thấy chiều hướng tác động giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc khá tương đồng so với kỳ vọng ban đầu của các giả thuyết mà nghiên cứu đã đặt ra ở Chương 3, ngoài biến lãi suất bình quân liên ngân hàng (IRB) cho kết quả tác động ngược với kỳ vọng ban đầu.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tương đồng với kỳ vọng ban đầu, quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản với mức ý nghĩa 5% (p - value = 0.013) Điều này có nghĩa là quy mô ngân hàng tăng (giảm) 1 đơn vị thì hệ số FGAP cũng tăng (giảm) 0.0226 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi Kết quả này trùng với các nghiên cứu của Alrwashdeh và ctg (2023), Bùi Đan Thanh và ctg (2022) Các ngân hàng có quy mô lớn, tức là tổng tài sản của ngân hàng ở mức cao và vì thế họ sẽ thường tận dụng lợi thế này mà mạnh dạn hơn trong việc đầu tư vào các hoạt động có thể mang lại nguồn lợi nhuận cao mặc dù các khoản đầu tư đó mang tính rủi ro cụ thể là đầu tư mạo hiểm và để đáp ứng nguồn tài chính cho các khoản đầu tư ấy thì các ngân hàng phải giảm dự trữ thanh khoản xuống Điều này có thể sẽ giúp ngân hàng tăng lợi nhuận hằng năm nhưng đồng thời cũng chính là nguyên nhân dẫn đến việc rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng lên
Thực tế tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại lớn, có uy tín thương hiệu cao, mạng lưới chi nhánh và phòng giao dịch trải dài khắp các tỉnh thành nên thường sẽ có tệp khách hàng lớn, có thể dùng sức mạnh thị trường và danh tiếng của mình để thu hút khách hàng gửi tiền vào ngân hàng hơn Nhưng cũng vì thế mà các ngân hàng lớn sẽ có tâm lý tận dụng điều này mà mạnh dạn hơn trong việc giảm dự trữ thanh khoản xuống để đầu tư vào các khoản mục tuy có tính rủi ro nhưng lại có thể đem về cho ngân hàng một nguồn lợi nhuận lớn Tuy nhiên, như thế cũng đồng nghĩa với việc RRTK của ngân hàng tăng lên
4.7.2 Tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu Đúng với giả thuyết ban đầu ROE tỷ lệ thuận với chỉ số FGAP ở mức ý nghĩa 5% với giá trị p-value = 0.48 Với hệ số hồi quy là 0.2319, ROE giảm (tăng) 1% thì FGAP sẽ giảm (tăng) 0.2319 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi Kết quả tương đồng với giả thuyết và nhiều nghiên cứu như nghiên cứu của Ahamed (2021) Hơn hết, mục đích chính của các NHTM là hoạt động vì lợi nhuận nên ROE tăng chứng tỏ các ngân hàng đang tăng cường các hoạt động cho vay để tối đa hóa lợi nhuận lên mức cao nhất có thể hoặc là đầu tư vào các hạng mục mang tính rủi ro nhưng lại có thể thu được lợi nhuận Tuy nhiên các khoản đầu tư này thường có giá trị lớn và tiềm ẩn nhiều loại rủi ro khác nhau nếu gặp phải biến động đột ngột của thị trường thì có thể khiến ngân hàng rơi vào tình trạng khó khăn, đặc biệt là về vấn đề thanh khoản, cụ thể hơn là khả năng đáp ứng nhu cầu thanh khoản cho khách hàng Hơn thế nữa, việc tập trung nguồn vốn để tăng lợi nhuận sẽ khiến cho nguồn thanh khoản của ngân hàng có thể bị giảm xuống, đây cũng là một trong những nguyên nhân khiến ngân hàng phải đối mặt với nguy cơ rủi ro thanh khoản cao hơn Một trường hợp điển hình cho việc ROE có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản chính là HDBank Trong giai đoạn 2020 - 2022, mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức và khó khăn nhưng ROE của HDBank vẫn ghi nhận xu hướng tăng trưởng tích cực từ 18.81% năm 2020 lên đến 21.05% vào năm 2022 ROE của ngân hàng tăng liên tục cũng đã khiến cho chỉ số FGAP của ngân hàng tăng lên đáng kể và đạt mức dương 0.1202, con số cao nhất trong suốt giai đoạn nghiên cứu, khi khoảng cách chênh lệch giữa tăng trưởng tín dụng và huy động vốn ngày càng lớn, nguy cơ tiềm ẩn về vấn đề thanh khoản của ngân hàng cũng ngày càng cao hơn Qua đó có thể thấy được, chỉ số ROE có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản
4.7.3 Tỷ lệ nợ xấu Đúng với giả thuyết ban đầu, kết quả ước lượng FGLS cho thấy chỉ số này có giá trị p-value là 0.068 nên biến NPL có tác động đến rủi ro thanh khoản nhưng không đáng kể ở mức ý nghĩa thống kê là 10% Với hệ số góc là 0.4441, tỷ lệ nợ xấu cho thấy xu hướng tác động cùng chiều đến RRTK, điều này có nghĩa là khi tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng tăng (giảm) 1 đơn vị thì chỉ số FGAP tăng (giảm) 0.4441 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi, Tương đồng với kết quả của nghiên cứu của Alrwashdeh và ctg (2023) hay nghiên cứu của Đỗ Thu Hằng và ctg (2022) “tỷ lệ nợ xấu tăng lên sẽ kéo theo sự gia tăng của rủi ro thanh khoản” Như trong năm 2022, bối cảnh kinh tế của Việt Nam chịu nhiều biến động với những diễn biến thay đổi phức tạp của cuộc xung đột giữa Nga và Ukraine khiến cho chuỗi cung ứng toàn cầu bị đứt gãy, ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng tín dụng của hệ thống ngân hàng, khiến các ngân hàng thương mại phải đối mặt với nguy cơ gia tăng các khoản nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu của các NHTM trong 2022 có xu hướng tăng mạnh nhưng để không làm ảnh hưởng tới lợi nhuận hàng năm, một số ngân hàng thậm chí đã giảm chi phí dự phòng rủi ro tín dụng xuống, khiến tỷ lệ bao phủ nợ xấu của ngân hàng không tăng tương xứng với tỷ lệ nợ xấu Hệ quả là không thể đảm bảo được khả năng bù đắp các tổn thất với các khoản tín dụng tiềm ẩn đầy rủi ro, cũng như khiến cho nguy cơ gặp vấn đề về thanh khoản của ngân hàng tăng cao trong trường hợp gặp phải cú sốc bất ngờ từ thị trường Những ngân hàng thương mại như NCB, LPBank, ABBank, là những ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu tăng nhanh trong thời gian qua Trong đó, tính đến ngày 31/12/2022, tổng nợ xấu của ngân hàng NCB đạt gần 8,557 tỷ đồng, cao gấp khoảng 7 lần so với năm 2021, nâng mức tỷ lệ nợ xấu từ 3,73% trong năm 2021 lên mức 17.93% (Sỹ Bắc, 2023) Những con số này đều đang phản ánh lên một hiện thực là mặc dù tăng trưởng tín dụng của ngân hàng ổn định nhưng chất lượng nợ của ngân hàng vô cùng đáng báo động, ngân hàng đang đứng trước nguy cơ mất vốn rất cao khiến cho ngân hàng không có nguồn cung ổn định cho các hoạt động thanh toán theo yêu cầu của khách hàng khiến cho tình trạng căng thẳng thanh khoản dễ diễn ra nếu khách hàng đồng loạt rút tiền
4.7.4 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Hệ số hồi quy theo FGLS của CAP là 1.1504 nên ở mức ý nghĩa 1% (p-value
= 0.000), biến tỷ lệ CAP tác động cùng chiều đến RRTK Điều này này phù hợp với giả thuyết ban đầu của mô hình và tương đồng với nghiên cứu của Trần Thị Thanh Nga và Trầm Thị Xuân Hương (2018) Như vậy nếu tỷ lệ CAP tăng 1% thì RRTK của ngân hàng sẽ tăng 1.1504 đơn vị, với điều kiện là các yếu tố khác không đổi Có thể nói, vốn chủ sở hữu được coi là tấm đệm bảo toàn cho ngân hàng, tuy nhiên tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng cao sẽ khiến cho chi phí vốn tăng lên và để bù đắp cho khoản chi phí gia tăng này các ngân hàng có thể sẽ giảm các tài sản có tính thanh khoản xuống và đầu tư vào các tài sản có rủi ro cao để đạt được lợi nhuận cao hơn
Từ đó mà khiến ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro về vấn đề thanh khoản hơn Như Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) đã nói: “bởi các cổ đông có thể gây áp lực lớn cho ngân hàng để tăng lợi nhuận nhuận bằng cách chuyển đổi một phần tài sản thanh khoản của ngân hàng thành tài sản dưới hình thức cho vay dài hạn cũng như đầu tư tài dài hạn” Đơn cử như MBBank trong giai đoạn 2018 – 2021, đây là một minh chứng cho việc CAP tăng sẽ kéo theo chỉ số FGAP của ngân hàng tăng Trong năm 2021, với mục tiêu tăng vốn thêm gần 10,700 tỷ đồng, giúp MBBank tiếp tục ghi danh vào top những ngân hàng thương mại có vốn lớn nhất hệ thống, MBBank đã chào bán ra thị trường hơn 1,600 triệu cổ phiếu với tỷ lệ chi trả cổ tức là 35% (Quang Thắng, 2021) Thực tế, mặc dù mức tăng trưởng huy động vốn vẫn lớn hơn tăng trưởng dư nợ tín dụng nhưng so với các năm trước thì con số chênh lệch giữa hai khoản mục này đang ngày càng lớn hơn, do đó cũng làm cho chỉ số FGAP của ngân hàng trong giai đoạn này tăng lên liên tục Qua đó, có thể thấy chỉ số CAP tăng lên sẽ kéo theo rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng lên hay nói cách khác tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của các NHTM
Kết quả hồi quy của biến tăng trưởng kinh tế là 0.4117 và có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% (p-value = 0.040) cho thấy biến GDP tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản Có nghĩa là khi GDP tăng (giảm) 1 đơn vị thì sẽ khiến rủi ro thanh khoản tăng (giảm) 0.4117 đơn vị với điều kiện là các yếu tố khác không đổi Kết quả này phù hợp với kết quả của các nghiên cứu nước ngoài như nghiên cứu của của Chung
- Hua Shen và ctg (2009) hay nghiên cứu của Ahamed (2021) cũng chỉ ra rằng GDP có tương quan dương với rủi ro thanh khoản Có thể nói, với một nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng tốt thì việc mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh là một điều cần thiết, trong bối cảnh đó, vì mục tiêu nâng cao lợi nhuận, ngân hàng sẽ đẩy mạnh các hoạt động cho vay nhưng việc tăng trưởng tín dụng cũng đồng nghĩa ngân hàng phải giảm các khoản tài sản có tính thanh khoản xuống để có đủ nguồn vốn cung ứng cho nhu cầu tín dụng của khách hàng, làm tăng khe hở tài trợ Chẳng hạn như trong giai đoạn 2016 – 2018, nhờ các chính sách thúc đẩy phát triển kinh tế cũng như ổn định đời sống của nhân dân mà tốc độ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam gia tăng liên tục từ 6.69% trong năm 2016 lên 7.47% vào năm 2018 Đây cũng là thời kỳ mà tăng trưởng tín dụng của nước ta có nhiều kết quả khả quan khi ghi nhận mức tăng đều qua các năm lần lượt là 18.25% năm 2016, 18.28% năm 2017 và 13.89% vào năm 2018 (Nhuệ Mẫn, 2020) Trong khi đó, huy động vốn toàn ngành dù đạt mức ổn định và được đánh giá là đủ cung thanh khoản cho nền kinh tế nhưng ở một số ngân hàng huy động vốn vẫn tăng trưởng chậm hơn so với tăng trưởng tín dụng, từ đó mà dẫn đến việc khoảng cách chênh lệch giữa dư nợ tín dụng toàn ngành và huy động vốn của hệ thống ngân hàng đang dần rút ngắn lại Kết quả là chỉ số FGAP của các ngân hàng trong thời gian này cũng có xu hướng tăng cao khi tăng từ mức -0.1856 (2016) lên đến -0.1329 (2018)
Trong nghiên cứu này, kết quả ước lượng cho thấy p-value của biến tỷ lệ lạm phát là 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 1% nên biến tỷ lệ lạm phát có tác động đáng kể đến rủi ro thanh khoản Hệ số hồi quy là 0.4852 nên đúng với giả thuyết ban đầu, INF tác động cùng chiều với FGAP và nếu INF tăng (giảm) 1 đơn vị thì khe hở tài trợ sẽ tăng (giảm) 0.4852 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi Điều này tương đồng với hầu hết các nghiên cứu đã lược khảo như nghiên cứu Chung – Hua Shen và ctg (2009); Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019)
Chỉ số lạm phát cao nhất trong giai đoạn 2011 - 2022 là 18.68% vào năm
2011 Đây là con số kỷ lục được ghi nhận kể từ cuộc khủng hoảng tài chính 2008 và còn được đánh giá là khó khăn hơn 2008 với thâm hụt ngân sách sâu khiến chính sách tài khóa kém linh hoạt, bên cạnh đó NHNN cũng khó can thiệp vào việc dự trữ ngoại hối mỏng của hệ thống tài chính chính vì vậy mà các nhà nghiên cứu cho rằng các ngân hàng thương mại đang đối mặt với bốn loại rủi ro nguy hiểm: rủi ro sai lệch cơ cấu đồng tiền, rủi ro nợ xấu, rủi ro tổng dư nợ với thị trường bất động sản và đặc biệt là rủi ro thanh khoản bởi sự “đi hoang” của dòng tiền trong khi tăng trưởng lại không tạo ra được bước đột phá nào (Hưng và Quân, 2011) Thật vậy, ứng với tỷ lệ lạm phát tăng cao 18.86% của năm 2011, chỉ số FGAP của các NHTM trong giai đoạn này cũng nằm ở mức cao là -0.0906, chỉ thấp hơn năm 2022 Điều này cho thấy, lạm phát tăng vẫn sẽ khiến cho rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng lên nên có thể thấy giữa tỷ lệ lạm phát và RRTK tồn tại một mối quan hệ cùng chiều
4.7.7 Lãi suất bình quân liên ngân hàng
Trái ngược với giả thuyết ban đầu, lãi suất bình quân liên ngân hàng tác động ngược chiều và đáng kể đến rủi ro thanh khoản với hệ số hồi quy là -1.2456 ở mức ý nghĩa 1% (p-value =0.001) Có nghĩa là lãi suất bình quân liên ngân hàng tăng (giảm) 1 đơn vị thì rủi ro thanh khoản của ngân hàng giảm (tăng) 1.2456 đơn vị, với điều kiện là các yếu tố khác không đổi Kết quả này khác với nghiên cứu của Bùi Đan Thanh và ctg (2022) khi cho rằng lãi suất thị trường liên ngân hàng có tương quan cùng chiều với rủi ro thanh khoản đối với những nhóm ngân hàng lớn
Thực tế cũng đã cho thấy lãi suất liên ngân hàng giảm trong thời gian dài sẽ khiến các NHTM tận dụng thời cơ mà sử dụng nguồn vốn ngắn hạn của ngân hàng, thay vì phải quay ra huy động vốn với mức chi phí cao đồng thời chấp nhận rủi ro mà giảm dự trữ thanh khoản xuống, đẩy mạnh các hạng mục tín dụng hay hoạt động đầu tư mạo hiểm để có thể đem về lợi nhuận cao nhưng đây không phải là cách thức an toàn và hiệu quả do biến động của thị trường liên ngân hàng khá là phức tạp và chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố lẫn trong và ngoài nước nên bản thân nó cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, trong đó có cả rủi ro thanh khoản Những ngân hàng như ACB, MBBank, BIDV, NAB,… là những ngân hàng có chỉ số FGAP tăng mạnh so với năm 2016 Từ đó, có thể thấy lãi suất liên ngân hàng tác động nghịch chiều đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng
Kết quả ước lượng cho thấy biên lãi ròng với p-value là 0.987, lớn hơn mức ý nghĩa 10% nên biên lãi ròng không tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2022 Điều này trái với kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu nhưng kết quả này lại tương đồng với nghiên cứu của Nguyen (2022), khi tác giả cũng cho ra kết luận giữa biên lãi ròng và RRTK không tồn tại mối tương quan nào Biên lãi ròng trung bình của 24 NHTMCP trong giai đoạn
2011 – 2022 có xu hướng giảm nhưng không đáng kể giảm từ 3.80% vào năm 2011 xuống còn 3.76% vào năm 2022, tức chỉ dao động 0.04%, gần như không biến động, là một đường thẳng Trong khi đó, chỉ số FGAP trung bình của ngân hàng thương mại trong giai đoạn này lại có nhiều biến động phức tạp, với biên độ dao động rất mạnh Do đó, không thể nào thấy rõ được tác động của biên lãi ròng đến rủi ro thanh khoản
Trong chương 4, tác giả trình bày các kết quả thống kê mô tả có được thông qua việc xử lý số liệu từ phần mềm STATA Đồng thời thực hiện các kiểm định để lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất cho khóa luận Dựa vào đó mà khóa luận thảo luậ, phân tích xu hướng và mức độ tác động của từng yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Từ đó đưa ra kết luận cho nghiên cứu cũng như gợi mở một vài đề xuất và kiến nghị ở Chương 5.
