Khóa luận tốt nghiệp: Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy đa biến gồm biến phụ thuộc là “Thanh khoản của ngân hàng LIQ” và các biến độc lập là “Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản CAP”, “Tỷ suất sinh lờ

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Trong thời đại toàn cầu hoá và sự phát triển kinh tế không ngừng, ngành ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong việc hỗ trợ sự phát triển kinh tế của đất nước, là một trong những chủ thể giúp nền kinh tế trong tối ưu hóa việc sử dụng nguồn vốn nhàn rỗi, đồng thời cung cấp nhiều dịch vụ ngân hàng tiên tiến để phục vụ và đáp ứng nhu cầu của khách hàng Ở nhiều nước trên thế giới, các NHTM được xem như trung gian tài chính, điều đó các NHTM đôi khi gặp phải nhiều rủi ro và một trong những yếu tố cơ bản đánh giá sức khoẻ và hiệu suất của các ngân hàng là thanh khoản Thanh khoản không chỉ tác động đến khả năng chi trả ngắn hạn mà còn liên quan đến việc cung cấp tín dụng trung và dài hạn, cũng như đảm bảo thanh khoản ổn định ở mọi thời điểm

Nghiên cứu nguyên nhân dẫn đến khủng hoảng tài chính toàn cầu cũng như toàn hệ thống ngân hàng (NH) ở thời gian từ 2007 đến 2008, theo Uỷ ban giám ngân hàng Basel (2008) đã chỉ ra rằng: “một trong những nguyên nhân chính dẫn đến khủng hoảng của các NHTM đó là vấn đề thanh khoản” Và điều này gián tiếp gây tác động xấu đến nền kinh tế của nhiều nước trên thế giới, bao gồm cả Việt Nam Một ngân hàng có thanh khoản tốt sẽ tạo được uy tín và sự tin cậy của khách hàng, từ đó dễ dàng thúc đẩy các hoạt động huy động vốn, cho vay và các hoạt động khác (Gambacorta and Mistrulli,

2004) Ngược lại, với một ngân hàng gặp vấn đề về thanh khoản có thể làm suy yếu vốn cũng như tài sản của ngân hàng (Diamond and Rajan, 2001)

Trên thế giới, giai đoạn 2019 – 2021 trong bối cảnh đại dịch Covid - 19 diễn ra phức tạp, các nước đều phải đối mặt với sự suy thoái kinh tế chưa từng thấy trong nhiều thập kỷ qua, trong đó có Việt Nam Qua đó, khiến hệ thống ngân hàng ẩn chứa nhiều rủi ro thanh khoản gây ảnh hưởng đến ngân hàng trong quá trình hoạt động Có thể nói, khả năng thanh khoản là vấn đề rất nhạy cảm trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng bên cạnh các rủi ro khác như rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro lãi suất Việc đối mặt với tình trạng khan hiếm vốn, sự gia tăng nợ xấu và sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng cùng với các biện pháp giãn cách xã hội và phong tỏa đã làm gián đoạn dòng tiền, từ đó đặt ra nhiều thách thức cho các NHTM tại Việt Nam Vì vậy để giảm thiểu rủi ro thanh khoản trong hoạt động ngân hàng, việc nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản tại các NHTM tại Việt Nam là vô cùng cần thiết và từ đó làm cơ sở cho các nhà quản trị trong quá trình xây dựng kế hoạch phù hợp nhằm nâng cao thanh khoản của các NHTM Ngoài ra, việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản sẽ giúp các ngân hàng xây dựng chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả hơn, đảm bảo an toàn tài chính và duy trì niềm tin của khách hàng và nhà đầu tư Với cơ sở trên, tác giả đã quyết định chọn đề tài “ Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt

Nam” để làm đề tài nghiên cứu.

Mục tiêu của đề tài

Xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến thanh khoản (TK) của các NHTM tại Việt Nam Từ những kết quả nghiên cứu được đưa ra một số khuyến nghị nhằm khắc phục rủi ro cũng như nâng cao thanh khoản trong các hoạt động của hệ thống NHTM tại Việt Nam

Từ các mục tiêu tổng quát đã đề cập, tác giả xác định được các mục tiêu cụ thể như sau:

Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản tại các NHTM Việt

Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng của những yếu tố đó tới thanh khoản tại các

Thứ ba, từ những kết quả nghiên cứu và phân tích, đề xuất một số khuyến nghị nhằm khắc phục rủi ro cũng như nâng cao thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để thực hiện được những mục tiêu đã xác định, khoá luận cần đặt ra một số câu hỏi để đạt được những mục tiêu đó như sau:

Thứ nhất, có những yếu tố nào gây ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam?

Thứ hai, mức độ ảnh hưởng của những yếu tố đó như thế nào đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam?

Thứ ba, từ kết quả nghiên cứu có những đề xuất những khuyến nghị nào nhằm khắc phục rủi ro cũng như nâng cao thanh khoản của hệ thống NHTM tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Trong bài khoá luận này, đối tượng nghiên cứu mà tác giả muốn đề cập đến là thanh khoản của NHTM và những yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam

Không gian: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 26 NHTM đang hoạt động ở Việt

Nam, gồm NHTM nhà nước và NHTM cổ phần tư nhân (không tính NH liên doanh, NH 100% vốn nước ngoài và các chi nhánh NH nước ngoài) được niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoán bao gồm: HOSE, HNX và Upcom Dữ liệu vi mô của NHTM là dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo tài chính (BCTC) đã qua kiểm toán hàng năm với số liệu được công bố minh bạch và đầy đủ trên các trang chính thống của các NH hoặc các trang website như VietstockFinance (finance.vietstock.vn), Cafef (cafef.vn) Các dữ liệu kinh tế vĩ mô được lấy từ các nguồn như Tổng Cục Thống kê, Ngân hàng Thế giới (World Bank)

Thời gian: Các số liệu được thu thập từ BCTC của từng NH và các số liệu kinh tế vĩ mô trong giai đoạn 2013 – 2022 Bởi vì đây là khoảng thời gian khá ổn định sau hoạt động tái cơ cấu hệ thống NHTM trên khía cạnh mua, bán, sáp nhập, hợp nhất, ổn định tạm thời thanh khoản theo Quyết định 254/QĐ-TTg năm 2012.

Phương pháp nghiên cứu

1.5.1 Dữ liệu nghiên cứu Đến nay, Việt Nam có 35 NHTM đang hoạt động chỉ bao gồm NHTM nhà nước và NHTM cổ phần tư nhân Tuy nhiên, thu thập dữ liệu của một vài NH còn hạn chế nên để đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của bộ dữ liệu để phục vụ cho việc chạy mô hình, thì tác giả sẽ tập trung vào nghiên cứu 26 NHTM vì đây là những NHTM công bố khá đầy đủ những thông tin cần thiết về kết quả kinh doanh cho bộ dữ liệu của bài nghiên cứu và những NHTM này có tổng tài sản chiếm tỷ trọng khoảng 75% trong hệ thống

NH, do đó có tính đại diện cao cho tổng thể

Trong khoá luận này, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data Regression) thông qua phần mềm Stata 17.0 để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM qua 3 mô hình: “Mô hình hồi quy bình phương bé nhất (Pooled OLS)”, “Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM)”, “Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM)”

Bên cạnh đó, tác giả sử dụng các kỹ thuật để kiểm định trong phần mềm Stata 17.0 để lựa chọn ra mô hình hồi quy phù hợp giữa 3 mô hình trên bao gồm:

- Kiểm định F: giữa 2 mô hình FEM và Pooled OLS

- Kiểm định Breusch - Pagan Larganian multiplier: cho 2 mô hình REM và Pooled OLS

- Kiểm định Hausman: đối với 2 mô hình FEM và REM

Hơn nữa, tác giả tiến hành thực hiện các kiểm định “ hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan ” trong phần mềm Stata 17.0 Nếu có bất kỳ khiếm khuyết nào của mô hình, kết quả cuối cùng sẽ được thực hiện theo “ phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) ” bằng phần mềm Stata 17.0.

Nội dung nghiên cứu

Bài khoá luận tập trung vào việc phân tích các yếu tố tác động tới TK của các NHTM tại Việt Nam, bao gồm các yếu tố kinh tế vi mô và vĩ mô Dựa trên cơ sở lý thuyết cũng như các nghiên cứu thực nghiệm trước đây để xác định yếu tố ảnh hưởng và xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp nhằm đo lường ảnh hưởng những yếu tố đó tới

TK của những NHTMVN giai đoạn 2013 - 2022 Qua đó nhận xét, thảo luận và đề xuất một vài khuyến nghị nhằm nâng cao TK ở các NHTMVN nói riêng và toàn bộ ngân hàng nói chung Song với đó, bài khoá luận sẽ gợi ý một vài hướng nghiên cứu mới để bổ sung thêm cho những hạn chế có trong bài nghiên cứu của tác giả.

Đóng góp của đề tài

Bài nghiên cứu này cho thấy cái nhìn thực tế và đầy đủ hơn về những yếu tố gây tác động đến thanh khoản của các NHTMVN, trên cơ sở này giúp các nhà quản trị nhận định được tình hình kinh doanh của NH cũng như có nền tảng để lập các chiến lược về quản lý tài chính, nâng cao khả năng thanh khoản và ngăn chặn các rủi ro về thanh khoản, từ đó tối ưu hoá lợi nhuận Ngoài ra, nghiên cứu có thể cung cấp căn cứ cho chính phủ xem xét và điều chỉnh các quy định, chính sách liên quan đến hoạt động thanh khoản.

Kết cấu của đề tài

Nội dung của bài nghiên cứu này bao gồm 5 chương, cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu Ở chương này tác giả sẽ bao quát những nội dung làm cơ sở cho việc chọn đề tài, từ đó đặt ra các mục tiêu và câu hỏi tương ứng phục vụ cho nghiên cứu, tìm kiếm đối tượng và xác định phạm vi nghiên cứu phù hợp Đồng thời, trình bày những phương pháp, dữ liệu nghiên cứu được dùng ở bài khoá luận nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của yếu tố đến TK của các NHTMVN

Chương 2: Khung lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Xây dựng cơ sở lý thuyết liên quan đến thanh khoản của NHTM bao gồm khái niệm, những lý thuyết liên quan đến thanh khoản và rủi ro thanh khoản Ngoài ra, chương này cũng trình bày các phương pháp đánh giá thanh khoản và khảo lược một số nghiên cứu thực nghiệm trước đây trong nước và quốc tế đồng thời đưa ra một vài yếu tố ảnh hưởng để giúp tăng tính thuyết phục hơn cho đề tài, từ đó giúp hiểu rõ hơn về thanh khoản và cách đo lường nó trong bối cảnh ngân hàng

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu Ở chương này tác giả chú trọng nhiều hơn vào mô hình và phương pháp nghiên cứu Đưa ra quy trình xử lý dữ liệu và đề xuất một mô hình nghiên cứu có biến phụ thuộc và các biến độc lập bao gồm các biến vi mô và vĩ mô Trình bày về giả thuyết nghiên cứu và giải thích các biến số cũng như phương pháp nghiên cứu được dùng trong bài

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Bài khoá luận sẽ thể hiện các kết quả đã nghiên cứu bao gồm thống kê mô tả các biến phụ thuộc và biến độc lập, phân tích tương quan giữa các biến, kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu có xuất hiện hay không Bên cạnh đó, thực hiện hồi quy để đánh giá mối quan hệ giữa TK và các yếu tố tác động đến nó Tác giả cũng xem xét để lựa chọn mô hình phù hợp, kiểm tra các khiếm khuyết cho mô hình được chọn và cải thiện những khiếm khuyết đó Cuối cùng là thảo luận các kết quả đã thực hiện được

Chương 5: Kết luận và đề xuất khuyến nghị

Tổng kết kết quả đạt được và đề xuất một số giải pháp giúp các NHTMVN nâng cao TK cũng như giảm thiểu các rủi ro thanh khoản Trong chương này cũng nêu ra một số điểm yếu của bài khoá luận và đưa ra hướng nghiên cứu tiếp theo để mở rộng, củng cố kiến thức về quản lý TK ở lĩnh vực NHTM tại Việt Nam

Bài khoá luận đã nêu ra được các yếu tố cốt lõi để khái quát về đề tài của mình

Từ đó, người đọc sẽ có cái nhìn toàn diện hơn, dễ dàng nắm bắt được trọng tâm của bài viết Ở chương này các nội dung được trình bày bao gồm lý do chọn đề tài và nêu một vài vấn đề đã xảy ra trước đây liên quan đến thanh khoản Ngoài ra, tác giả cũng làm rõ về mục tiêu, câu hỏi, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Từ đó, xác định các phương pháp nghiên cứu phù hợp, trình bày nội dung, ý nghĩa và kết cấu đề tài của bài khoá luận này.

LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Cơ sở lý thuyết về thanh khoản của NHTM

Ngày nay khi nhắc đến thuật ngữ “thanh khoản” đã có khái niệm không đồng nhất, cụ thể có các thuật ngữ tiêu biểu như:

“Thanh khoản được coi là thước đo các khoản tương đương tiền có thể nhanh chóng chuyển đổi thành tiền mặt mà không mất giá trị sẵn có để đáp ứng các khoản nợ ngắn hạn” (Penman, 2007)

Theo Moir (1997) đã định nghĩa rằng: “’Thanh khoản của một tổ chức là khả năng thanh toán khi đến hạn”

Theo Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (2000) thì “Thanh khoản hay khả năng tài trợ cho việc tăng lên của tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi chúng đến hạn mà không gây ra những khoản tổn thất không thể chấp nhận được” Điều này là rất quan trọng đối với sự tồn tại liên tục trong bất kỳ ngân hàng nào

Theo Diamond and Rajan (2001) định nghĩa “Thanh khoản của ngân hàng là mức độ dễ dàng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt để ngân hàng có thể đáp ứng các nghĩa vụ của mình đúng hạn mà không phải gánh chịu bất kỳ tổn thất không thể chấp nhận được nào” Ngoài ra thanh khoản cũng được hiểu “Là lượng tiền mặt có sẵn của ngân hàng để đáp ứng yêu cầu rút tiền của người gửi tiền hoặc yêu cầu của người đi vay khi cấp tín dụng cho cá nhân, công ty hoặc chính phủ”

Theo Praet and Herzberg (2008) cho rằng thanh khoản có ba định nghĩa cơ bản thường được sử dụng: “(1) thanh khoản của các công cụ tài chính phản ánh sự dễ dàng khi chúng có thể chuyển đổi thành tiền mặt mà không bị mất đi giá trị của chúng; (2) thanh khoản của thị trường được định nghĩa là khả năng thị trường giao dịch một khối lượng tài sản hoặc chứng khoán nhất định mà không ảnh hướng đáng kể đến giá của chúng; (3) thanh khoản của tiền tệ liên quan đến số lượng tài sản có thanh khoản hoàn toàn lưu thông trong nền kinh tế, thường được đo bằng tỷ lệ của nó trên GDP danh nghĩa”

Qua các định nghĩa trên, khái niệm thanh khoản được hiểu theo cách đơn giản là

“khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt nhanh chóng với chi phí hợp lý và khả năng thanh toán nợ khi đến hạn mà không gây bất kỳ tổn thất nào không thể chấp nhận được”

Mặc dù có rất nhiều tài liệu lý thuyết, thực nghiệm về thanh khoản và các vấn đề liên quan nhưng vẫn chưa có một định nghĩa thích hợp về thanh khoản cũng như thước đo thanh khoản nhất quán cho tất cả các thị trường Điều này là do thực tế khái niệm thanh khoản có một vài khía cạnh như số lượng giao dịch, thời gian giao dịch và tác động của giá cả (Liu, 2006)

2.1.2 Các lý thuyết về thanh khoản

2.1.2.1 Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory)

Thuyết ưa thích thanh khoản có tên gọi tiếng Anh là Liquidity Preference Theory được John Maynard Keynes đưa ra lần đầu tiên vào năm 1936 để giải thích việc xác định lãi suất theo cung và cầu tiền Lý thuyết này cho rằng: “các nhà đầu tư sẽ yêu cầu một tỉ suất sinh lời cao hơn đối với các chứng khoán có kỳ hạn dài Lí do là vì các chứng khoán có thời gian nắm giữ càng dài thì có rủi ro càng lớn Bên cạnh đó trong điều kiện các yếu tố khác là như nhau, các nhà đầu tư ưa thích nắm giữ tiền mặt hoặc các chứng khoán có thanh khoản cao khác” (Minh Lan, 2019)

Theo Keynes (1936), nhu cầu thanh khoản được đánh giá bởi ba động cơ:

“Động cơ giao dịch: Đây là nhu cầu thanh khoản cơ bản để thực hiện các giao dịch hàng ngày như mua sắm hàng hoá và dịch vụ Mọi người muốn giữ một mức độ thanh khoản đủ để có thể thực hiện các giao dịch này mà không gặp phải khó khăn Điều này đặc biệt quan trọng đối với những người có thu nhập không đều đặn hoặc biến động Lượng cầu thanh khoản được xác định bởi mức thu nhập, khi thu nhập càng cao thì nhu cầu tiền mặt để đáp ứng các chi tiêu cơ bản cũng tăng theo Động cơ phòng ngừa: Động cơ này đề cập đến nhu cầu nắm giữ tiền mặt để đối phó với những thay đổi và trường hợp khẩn cấp không lường trước được Người ta muốn giữ một lượng tiền mặt đủ lớn để có thể đối phó với các tình huống khẩn cấp như mất việc làm hoặc chi phí không mong đợi Nhu cầu đối với lượng tiền cho mục đích này tăng lên khi thu nhập tăng lên Động cơ đầu cơ: Điều này liên quan đến việc giữ tiền mặt nhằm tận dụng các cơ hội đầu cơ hoặc suy đoán về thị trường tài chính Người ta có thể muốn giữ một phần tài sản của mình dưới dạng tiền mặt để có thể đầu cơ trên thị trường chứng khoán, thị trường ngoại hối hoặc thị trường trái phiếu Khi lãi suất giảm, nhu cầu nắm giữ tiền mặt cho mục đích đầu cơ có thể tăng lên, vì giảm lãi suất có thể làm giảm giá trị của các tài sản khác như trái phiếu và họ muốn nắm giữ tiền mặt để tận dụng lợi ích từ sự giảm giá này Như vậy, lãi suất càng thấp thì cầu tiền càng cao và ngược lại”

Theo Thomas (2023), “lý thuyết ưa thích thanh khoản cho rằng mọi người ưa thích nắm giữ tài sản có thanh khoản hơn là tài sản kém thanh khoản Lý thuyết này tập trung vào sự đánh đổi giữa việc giữ tiền và thu lãi từ các tài sản khác”

2.1.2.2 Lý thuyết cho vay thương mại và thanh khoản

Theo nghiên cứu của Smith (1776) cho rằng: “cho vay thương mại chủ yếu là ngắn hạn và với giả định này, ngân hàng chắc chắn rủi ro cao trong một cuộc khủng hoảng tài chính ngay cả khi danh mục cho vay của ngân hàng đã phù hợp với các tiêu chuẩn lý thuyết Về cơ bản, đây là lý thuyết về quản lí tài sản có nhấn mạnh thanh khoản, các ngân hàng có thể duy trì thanh khoản cần thiết để đáp ứng các yêu cầu rút tiền gửi của khách hàng”

Lý thuyết cho vay thương mại bên cạnh việc đánh giá TK của các khoản cho vay thương mại đã không chú ý tới tính chất thanh khoản nguồn vốn của các khoản cho vay phi thương mại nên không đảm bảo TK cho ngân hàng Thực tế, có rất nhiều khoản tiền gửi không được đáo hạn khi đến hạn mà tiếp tục gia hạn mới, bởi vì những nguồn tiền như vậy có thể được dùng để cho hoạt động vay trung và dài hạn Do đó, “lý thuyết hàm ý các ngân hàng luôn trong tình trạng rủi ro cao, đặc biệt là rủi ro thanh khoản và các khoản cho vay càng tăng thì rủi ro thanh khoản càng tăng” (Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự, 2023)

2.1.2.3 Mô hình Diamond – Dybvig (Diamond – Dybvig Model)

Mô hình Diamond – Dybvig được xuất bản vào năm 1983 bởi Douglas Warren Diamond và Philip Hallen Dybvig là một trong các mô hình tiêu biểu nhất giúp hiểu về các vấn đề liên quan đến TK và rủi ro trong hệ thống NH, tài chính Mô hình này giải thích tại sao NH chọn phát hành các khoản gửi thanh toán linh hoạt hơn so với tài sản của họ bởi vì cần phải đáp ứng mong đợi của khách hàng về TK Đồng thời, nhằm hiểu tại sao NH phải đương đầu với các vụ tháo chạy ngân hàng (bank run), khi một số lượng lớn khách hàng yêu cầu rút tiền trước hạn do mất niềm tin vào khả năng thanh toán của ngân hàng, gây ra sự suy giảm về thanh khoản và rủi to đối với tính ổn định của NH (Diamond, 2007)

Theo Diamond và Dybvig (1983), mô hình bắt đầu với giả định rằng có hai nhóm người tiêu dùng: những người cần thanh khoản ngay lập tức để đối phó với các chi phí không mong muốn và những người có mục tiêu đầu tư lâu dài

Mô hình đã chỉ ra rằng đầu tư kinh doanh thường đòi hỏi phải chi tiêu ở hiện tại để thu được lợi nhuận trong tương lai Vì vậy, họ thích các khoản vay có thời gian đáo hạn dài (nghĩa là thanh khoản thấp) Mặt khác, những người tiết kiệm cá nhân (cả hộ gia đình và doanh nghiệp) có thể có những nhu cầu tiền mặt đột ngột, không thể đoán trước do những khoản chi tiêu không lường trước được Vì vậy, họ yêu cầu các tài khoản có thanh khoản cao cho phép họ truy cập ngay vào tiền gửi của mình (các tài khoản tiền gửi có kỳ hạn ngắn) “Tuy nhiên, tình hình trở nên nguy hiểm khi quá nhiều người tiêu dùng cùng rút tiền cùng một lúc Điều này dẫn đến việc ngân hàng phải đối mặt với tình trạng chạy rút tiền, trong đó ngân hàng không đủ tiền mặt để đáp ứng yêu cầu rút tiền của tất cả các khoản tiền gửi” (Diamond, 2007)

Theo Đỗ Thiên Anh Tuấn (2022) trình bày các chính sách để ứng phó với vấn đề tháo chạy ngân hàng như:

“Đình chỉ quyền rút tiền: Một lệnh đình chỉ quyền rút tiền tạm thời sẽ được ngân hàng trung ương ban hành Bản thân các ngân hàng gặp trục trặc cũng có thể đưa ra các lệnh đình chỉ như vậy trừ khi luật pháp ngăn chặn điều đó Khi cơn hoảng loạn qua đi thì lệnh đình chỉ quyền rút tiền sẽ được tháo bỏ dần Có một cách để kiểm soát việc rút tiền có trật tự là chỉ đáp ứng nhu cầu rút tiền đối với người thực sự cần thiết Tuy nhiên khó khăn là làm sao để xác định được ai là người thực sự có nhu cầu rút tiền Phương pháp ứng phó này có thể tạm thời ngăn chặn làn sóng rút tiền ào ạt dẫn đến đổ vỡ dây chuyền, nhưng lại gây tốn kém về mặt kinh tế và thực tế vẫn không hoàn toàn ngăn được tình trạng tháo chạy ngân hàng

Phương pháp đo lường thanh khoản

2.2.1 Phương pháp đo lường khe hở thanh khoản

Khe hở thanh khoản là chênh lệch giữa số dư bình quân của các khoản cho vay và số dư bình quân vốn huy động Theo Nguyễn Thành Đạt (2019) cho rằng “phương pháp khe hở thanh khoản là phương pháp thích hợp nhất trong phân tích, chỉ số khe hở thanh khoản phản ánh được cơ bản nhất về khả năng thanh khoản của ngân hàng Công thức được tính như sau:

Khe hở thanh khoản = Tổng dư nợ tín dụng trung bình – Tổng nguồn vốn huy động trung bình

Khe hở thanh khoản đưa ra tín hiệu báo động về rủi ro thanh khoản trong tương lai của NH Nếu khe hở thanh khoản là dương và NH có khe hở thanh khoản lớn, khi đó sẽ buộc NH phải giảm tiền mặt dự trữ và giảm các tài sản thanh khoản hoặc đi vay bổ sung trên thị trường tiền tệ, dẫn đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng sẽ tăng lên cao”

2.2.2 Phương pháp các chỉ số thanh khoản

Hiện nay, nhiều nghiên cứu đã sử dụng phương pháp chỉ số thanh khoản để đo lường thanh khoản Một vài nghiên cứu tiêu biểu của các tác giả Vodova (2011), Vũ Thị Hồng (2015), Bhati và cộng sự (2011) đã nghiên cứu thanh khoản của các NHTM qua 4 chỉ số thanh khoản, cụ thể như sau:

L1 = Tài sản thanh khoản/ Tổng tài sản

Nguồn: Vodova (2011), Bhati và cộng sự (2019)

Theo Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2022), “hệ số này cho biết khả năng chịu đựng cú sốc thanh khoản Hệ số tài sản thanh khoản càng cao thì khả năng thanh khoản của ngân hàng càng tốt Tuy nhiên, hệ số này chỉ đánh giá thanh khoản một bên, bên tài sản của ngân hàng, không đánh giá khả năng đáp ứng yêu cầu thực hiện nghĩa vụ nợ của ngân hàng hoặc nhu cầu vay vốn của khách hàng”

L2 = Tài sản thanh khoản/ (Tiền gửi + Vốn huy động ngắn hạn)

Nguồn: Vodova (2011), Vũ Thị Hồng (2015)

“Hệ số này tập trung nhiều hơn đến sự lựa chọn nguồn tài trợ thanh khoản của ngân hàng (tiền gửi của hộ gia đình, doanh nghiệp và TCTD) qua đó phát hiện được những tổn thương của ngân hàng khi sử dụng các nguồn tài trợ khác nhau Bên cạnh đó, hệ số còn đánh giá khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ của ngân hàng bằng các nguồn tài trợ khác nhau và nhạy cảm với những khoản rút tiền gửi của khách hàng” (Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh, 2022)

L3 = Khoản cho vay/ Tổng tài sản

Nguồn: Bhati và cộng sự (2011)

“Hệ số này thể hiện phần trăm dư nợ trên tổng tài sản và thường được gắn liền với các khoản dư nợ dài hạn (thanh khoản kém), do vậy hệ số này càng cao thì thanh khoản ngân hàng càng kém” (Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh, 2022)

L4 = Khoản cho vay/ (Tiền gửi + Nguồn vốn ngắn hạn)

“Tỷ số này cũng giống L3 , tức là nếu cao thì khả năng thanh khoản của ngân hàng yếu Các tỷ số này tương ứng với nhiều nghiên cứu khác nhau sẽ sử dụng làm biến phụ thuộc để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại” (Vũ Thị Hồng, 2015)

2.2.3 Phương pháp tiếp cận nguồn vốn và sử dụng vốn

Theo Phạm Thị Phương Thanh (2022), “phương pháp tiếp cận nguồn vốn và sử dụng vốn được hiểu là khả năng thanh khoản của ngân hàng tăng khi tiền gửi tăng và cho vay giảm Ngược lại, nó giảm khi tiền gửi giảm và cho vay tăng Bất cứ khi nào nguồn thanh khoản và sử dụng thanh khoản không bằng nhau, ngân hàng đều phải đối mặt với khe hở thanh khoản Phương pháp này gồm 3 giai đoạn chính:

Giai đoạn 1: Ước lượng nhu cầu vay vốn và lượng tiền gửi trong giai đoạn ngân hàng ước tính trạng thái thanh khoản (giai đoạn kế hoạch)

NLP = Dự báo thay đổi nguồn vốn huy động – Dự báo thay đổi tín dụng +/- Dự báo thay đổi dự trữ tối thiểu

Giai đoạn 2: Tính toán những thay đổi dự tính về cho vay và tiền gửi trong giai đoạn kế hoạch

Trong đó: thay đổi dự tính tổng nguồn vốn huy động là một hàm của: Tốc độ tăng trưởng dự tính trong thu nhập cá nhân; Mức tăng trưởng dự tính trong doanh thu bán lẻ năm; Mức tăng cung tiền của NHNN; Tỷ lệ thu nhập dự tính từ tiền gửi trên thị trường tiền tệ; Tỷ lệ lạm phát dự tính Thay đổi dự tính của tín dụng là một hàm của: Tăng trưởng dự tính kinh tế nơi ngân hàng hoạt động; Thu nhập của công ty; Mức tăng cung tiền của NHNN; Lãi suất cho vay; Tỷ lệ lạm phát dự tính

Giai đoạn 3: Ước lượng trạng thái thanh khoản ròng của ngân hàng (trên cơ sở so sánh mức độ thay đổi dự tính trong cho vay và trong tiền gửi)”

Những lý thuyết tổng quát về TK và đặc biệt là những phương thức đánh giá thanh khoản trên đây đã chỉ ra được mỗi phương thức đều có những ưu, nhược điểm riêng, tuỳ theo tình huống nghiên cứu để chọn phương thức đánh giá TK phù hợp

Bài nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng phương pháp các chỉ số thanh khoản để đo lường thanh khoản của các NHTMVN trong khoảng thời gian 2013 – 2022

Cụ thể là sử dụng chỉ số L1: Tài sản thanh khoản/ Tổng tài sản.

Lược khảo một số nghiên cứu thực nghiệm trước đây

2.3.1 Các nghiên cứu trong nước

Vũ Thị Hồng (2015) thực hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến TK của NHTM tại Việt Nam, được sử dụng kỹ thuật hồi quy bảng để phân tích tác động của các yếu tố đến thanh khoản của 37 NHTM được thu thập trong giai đoạn 2006 – 2011 Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng những yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các

NHTMVN là: “tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)”, “tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR)”, “tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)”, “lệ nợ xấu (NPL)” Sau khi nghiên cứu, các biến CAP, ROE, NPL có sự tương quan thuận và biến LDR có sự tương quan nghịch với

TK của các NHTMVN Bên cạnh đó, không chỉ ra sự tác động của của các biến “tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng” và “quy mô ngân hàng” đến TK của các NHTMVN

Theo Nguyễn Hoàng Phong và Phan Thị Thu Hà (2017) cũng đã thực hiện bài nghiên cứu về các yếu tố tác động đến thanh khoản ngân hàng – thực tiễn nghiên cứu tại Việt Nam Tác giả dựa trên cả 2 phương pháp là dữ liệu bảng tĩnh và dữ liệu bảng động để phân tích các tác nhân ảnh hưởng đến thanh khoản của 32 NHTMVN trong khoảng thời gian 2006 – 2015 Kết quả ước lượng chỉ ra tỷ lệ thanh khoản có quan hệ thuận chiều với “tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản”, “mức độ tập trung thị trường”, “lãi suất liên ngân hàng”, “tốc độ tăng trưởng kinh tế” và có quan hệ ngược chiều đến “quy mô ngân hàng”, “tỷ lệ dư nợ cho vay” Song, tác giả còn phát hiện ra tỷ lệ thanh khoản

NH cũng chịu sự tác động của “độ trễ thanh khoản kỳ trước”

Theo Trần Phi Dũng và Lê Hoàng Vinh (2020) đã sử dụng bộ dữ liệu của 23 NHTM trong thời gian từ 2009 đến 2018 để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến TK của NHTM cổ phần Việt Nam Tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy theo FGLS cho thấy

“khả năng sinh lời”, “hiệu quả hoạt động”, “thu nhập ngoài lãi cận biên”, “niêm yết cổ phiếu” hiệu ứng tích cực đến thanh khoản Trong khi đó “tăng trưởng tín dụng”, “lượng tiền gửi của khách hàng”, “quy mô ngân hàng”, “chất lượng tài sản” và “quản lý tài sản” hiệu ứng tiêu cực đến TK của NH

Nguyễn Thị Hạnh Vân và Võ Văn Dức (2021) đã tiến hành nghiên cứu để đánh giá những yếu tố quyết định tới thanh khoản của các NHTMVN Cụ thể, bài nghiên cứu sử dụng số liệu từ 17 NHTM niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ quí I - 2006 đến quí I - 2020 Nghiên cứu được thực hiện bằng “phương pháp hồi quy tác động cố định (FEM)” và “hồi quy GMM (Generalized method of moment)” với dữ liệu bảng không cân bằng Nghiên cứu chỉ ra TK của các NHTM niêm yết dựa vào “quy mô ngân hàng (SIZE)”, “tăng trưởng tín dụng (CGR)”, “lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA)” và “sự tương tác giữa quy mô ngân hàng và lợi nhuận (SIZE*ROA)” Ngoại trừ yếu tố SIZE*ROA có tác động tiêu cực, 3 biến còn lại đều có tác động tích cực đến TK của các NHTMVN Ngoài ra, tác giả chưa chỉ ra được tác động từ “tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP)”, “mức độ tập trung tín dụng (CRE)”, “tỷ lệ dự trữ rủi ro tín dụng (FCRER)”, “tăng trưởng kinh tế (GDP)”, “tỷ lệ lạm phát (INF)” đến TK của các ngân hàng niêm yết

Theo nhóm nghiên cứu của Đoàn Thanh Hà và cộng sự (2021) đã sử dụng số liệu từ 28 NHTM trong thời gian sau khủng hoảng kinh tế từ 2009 – 2020 để phân tích các yếu tố quyết định đến thanh khoản của các NHTMVN Bài nghiên cứu được sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính bội cho thấy kết quả các biến “tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản”, “tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản”, “dự phòng rủi ro tín dụng”, “tỷ lệ lạm phát” có ảnh hưởng cùng chiều và các biến “quy mô ngân hàng”, “tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi”, “tốc độ tăng trưởng kinh tế” có ảnh hưởng ngược chiều đến thanh khoản của các NHTMVN trong mẫu nghiên cứu

2.3.2 Các nghiên cứu nước ngoài

Vodova (2011) đã tiến hành đánh giá về các yếu tố tác động đến thanh khoản của các NHTM ở Cộng hoà Séc Dữ liệu được lấy ở khoảng thời gian từ 2001 – 2009 và dữ liệu này được dùng để đánh giá bằng thuật toán hồi quy dữ liệu bảng Tác giả cho rằng việc chọn lựa các biến được căn cứ vào các nghiên cứu liên quan trước đó, bên cạnh đó xem xét liệu các biến đó có mang lại kết quả tốt về mặt kinh tế trong bối cảnh ở Cộng hoà Séc hay không Vì vậy, tác giả đã loại trừ một số biến như “sự cố chính trị”, “tác động của cải cách kinh tế” và “chế độ tỷ giá hối đoái” Sau khi xem xét các biến được chọn bao gồm 4 biến vi mô và 8 biến vĩ mô cho 4 tỷ lệ thanh khoản

Từ kết quả nghiên cứu, Vodova kết luận rằng từ danh sách các biến độc lập chỉ có một số biến được chứng minh là có ý nghĩa thống kê Ngoại trừ yếu tố “quy mô ngân hàng”, mối quan hệ của tất cả các yếu tố với thanh khoản đều nhất quán trong các ước thanh khoản của 4 mô hình Các biến có tác động cùng chiều với thanh khoản bao gồm

“lãi suất cho vay”, “mức an toàn vốn”, “tỷ lệ nợ xấu” và “lãi suất giao dịch liên ngân hàng” Bên cạnh đó thanh khoản cũng có tác động ngược chiều với “tỷ lệ lạm phát”,

“khủng hoảng tài chính” và “tốc độ tăng trưởng sản phẩm quốc nội” Nghiên cứu cũng chỉ ra “tỷ lệ thất nghiệp”, “biên lãi ròng”, “tỷ suất sinh lời” và “chính sách lãi suất” không có tác động đến TK tại các NHTM ở Cộng hoà Séc

Fola (2015) đã nghiên cứu các yếu tô bên trong và bên ngoài bằng nguồn dữ liệu thứ cấp để phân tích sự tác động đến thanh khoản của ngân hàng đối với 8 NHTM ở Ethiopia trong giai đoạn 2002 – 2013 bằng cách sử dụng hồi quy bảng tác động cố định cân bằng Để đạt được mục tiêu này, tác giả đã áp dụng phương pháp nghiên cứu theo phương pháp hỗn hợp bằng cách kết hợp phân tích tài liệu và phỏng vấn sâu Nghiên cứu chỉ ra có 5 yếu tố bên trong và 3 yếu tố bên ngoài trong đó “mức độ an toàn vốn”, “biên lãi suất”, “tỷ lệ lạm phát” có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa thống kê với thanh khoản của ngân hàng Mặt khác, “tăng trưởng cho vay” có mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê với thanh khoản của ngân hàng Tuy nhiên, “lợi nhuận”, “tỷ lệ nợ xấu”, “quy mô ngân hàng” và “tổng sản phẩm quốc nội” được cho là không có ý nghĩa thống kê

Singh and Sharma (2016) đã làm nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố kinh tế vi mô và vĩ mô ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng Ấn Độ Dữ liệu thứ cấp được sử dụng dưới dạng dữ liệu bảng cân bằng của 59 NHTM trong khoảng thời gian từ

2000 – 2013 Các ngân hàng bao gồm NH tư nhân, NH đại chúng và NH nước ngoài hoạt động tại Ấn Độ Bài nghiên cứu được sử dụng mô hình FEM và mô hình REM Ngoài ra, tác giả kiểm định Hausman để xác định mô hình nào là phù hợp Sau khi nghiên cứu, kết quả cho thấy “tỷ lệ an toàn vốn (CAR)”, “tiền gửi (DEP)”, “khả năng sinh lời (ROA)” và “tỷ lệ lạm phát” có mối quan hệ tích cực đối với thanh khoản của ngân hàng Tác giả nhận thấy rằng “quy mô ngân hàng”, “tốc độ tăng trưởng kinh tế” có mối quan hệ tiêu cực với thanh khoản, trong khi “chi phí huy động vốn (COF)” và “tỷ lệ thất nghiệp

(UNEM)” có ảnh hưởng không đáng kể đến thanh khoản ngân hàng

Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản

2.4.1 Các yếu tố vi mô

❖ Quy mô ngân hàng (SIZE)

Quy mô ngân hàng phản ánh tổng tài sản của ngân hàng Thông thường quy mô ngân hàng sẽ được tính bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng nhằm tránh sự chênh lệch quá lớn trong quy mô tổng tài sản của các ngân hàng lớn và các ngân hàng nhỏ

Các ngân hàng có quy mô lớn cho phép ngân hàng cung cấp nhiều loại hình dịch vụ tài chính hơn, tạo ra sự phức tạp trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng Tuy nhiên, theo thuyết “Too Big To Fail – Quá lớn để đổ vỡ” lại chỉ ra quy mô ngân hàng càng lớn sẽ làm giảm thanh khoản của ngân hàng Điều đó có nghĩa là quy mô tài sản của ngân hàng không đảm bảo rằng ngân hàng sẽ an toàn trước gánh nặng của khủng hoảng thanh khoản và thậm chí là rủi ro hệ thống

Trên thế giới và trong nước đã có nhiều nghiên cứu sử dụng biến quy mô ngân hàng để nghiên cứu về thanh khoản của các NHTM Cụ thể Kashyap và cộng sự (2002) và Delechat và cộng sự (2012) đã quan sát các yếu tố ảnh hưởng đến việc nắm giữ tài sản thanh khoản của các ngân hàng và phát hiện ra rằng mức độ thanh khoản bị ảnh hưởng đáng kể bởi quy mô ngân hàng Tuy nhiên, Aspachs và cộng sự (2005) lại phát hiện ra quy mô ngân hàng có tác động không đáng kể đến thanh khoản của ngân hàng Bên cạnh đó, Choon và cộng sự (2013) tìm thấy mối quan hệ tiêu cực đáng kể giữa quy mô ngân hàng và thanh khoản Từ những lý thuyết, tham khảo những bài nghiên cứu trên tác giả đưa ra giả thuyết về mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô tài sản và thanh khoản của ngân hàng, có nghĩa là ngân hàng có tổng tài sản càng cao thì thanh khoản của ngân hàng càng giảm

❖ Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)

Các ngân hàng thường sử dụng vốn chủ sở hữu và nợ vay để tài trợ cho các hoạt động kinh doanh của mình Trong khi nợ vay đòi hỏi phải hoàn trả, vốn chủ sở hữu được coi là nguồn vốn tự có của ngân hàng, biểu thị khả năng tự khắc phục khi gặp rủi ro

Tỷ lệ này được tính bằng cách lấy vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại chia cho tổng tài sản hiện có Tỷ lệ này phản ánh mức độ an toàn và sự ổn định tài chính của ngân hàng, bởi nó cho thấy tỷ trọng của tài sản được tài trợ bằng vốn chủ sở hữu Tỷ lệ này càng cao, khả năng tự đảm bảo về tài chính của ngân hàng càng lớn, đồng nghĩa với thanh khoản của ngân hàng càng cao và ngược lại Điều này cũng có nghĩa là tỷ lệ vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng trực tiếp đến thanh khoản

Các nghiên cứu của Bunda and Desquilbet (2008) và Waemustafa and Sukri

(2016) chỉ ra tỷ lệ CAP có sự tác động tích cực với thanh khoản của NHTM Trong khi đó Moussa (2015) lại tìm thấy mối quan hệ tiêu cực

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

Tỷ lệ này phản ánh hiệu quả quản trị trong việc sử dụng vốn chủ sở hữu của ngân hàng và được đo lường thông qua tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu Trong hoạt động kinh tế nói chung và trong lĩnh vực ngân hàng nói riêng, có một nguyên tắc bất di bất dịch là lợi nhuận càng cao thì rủi ro càng lớn Một ngân hàng muốn đạt được mức lợi nhuận cao phải chấp nhận thanh khoản thấp và ngược lại

Nhiều nghiên cứu cho thấy ROE có tác động tiêu cực đến thanh khoản của ngân hàng như Aspachs và cộng sự (2005), Lucchetta (2007) và Vodova (2011) Ngoài ra, các nghiên cứu khác chặng hạn như Ayoush và cộng sự (2020), Bonfim and Kim (2012), Bourke (1989) và Bunda and Desquilbet (2008) lại tìm thấy kết quả có quan hệ tích cực giữa ROE và thanh khoản của NHTM

❖ Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LDR)

Khi duy trì ở mức phù hợp, tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động có thể gia tăng hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Tuy nhiên, nếu tỷ lệ này quá cao, áp lực huy động các nguồn vốn chi phí cao sẽ tăng, dẫn đến giảm hiệu quả sử dụng nguồn lực của NHTM Tăng trưởng dư nợ quá nhanh có thể dẫn đến gia tăng nợ xấu Các ngân hàng thường không tìm cách tối ưu hóa hiệu quả hoạt động vì họ không tối ưu hóa các quyết định đầu tư danh mục bằng cách cho vay ít hơn nhu cầu Số lượng các khoản vay không tốt có tác động ngược chiều đến thanh khoản của ngân hàng

Các nhà nghiên cứu như Adenuga và cộng sự (2021), Aspachs và cộng sự (2005), Nguyễn Hoàng Phong và Phan Thị Thu Hà (2017) đã tìm thấy kết quả tỷ lệ LDR có mối tương quan âm với thanh khoản của các NHTM

❖ Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn (DEP)

Hiện nay, tại Việt Nam khi nguồn huy động tiền gửi càng tăng cao, các ngân hàng thương mại càng đẩy mạnh hoạt động cấp tín dụng nhằm tối đa hóa lợi nhuận Tuy nhiên, cấp tín dụng là một hoạt động tiềm ẩn nhiều rủi ro và có thể làm suy giảm thanh khoản của các NHTM Ngược lại, khi hoạt động cấp tín dụng giảm, thanh khoản của các ngân hàng có thể được cải thiện

Theo nghiên cứu của Singh and Sharma (2016) và Bonner và cộng sự (2015), khi lượng tiền gửi của khách hàng tăng, thanh khoản của ngân hàng cũng tăng theo Điều này được giải thích bởi khi tiền gửi chiếm một tỷ trọng lớn trong tổng nguồn vốn của ngân hàng, ngân hàng sẽ có khả năng đáp ứng kịp thời các nhu cầu thanh toán phát sinh

❖ Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM)

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên có ảnh hưởng đáng kể đến tính thanh khoản của các NHTM Khi NIM cao, ngân hàng có khả năng tạo ra thu nhập từ lãi cao hơn so với chi phí lãi phải trả, giúp tăng lợi nhuận tổng thể Lợi nhuận cao hơn này có thể được sử dụng để tăng cường dự trữ thanh khoản, giảm bớt sự phụ thuộc vào các nguồn tài trợ ngắn hạn và cải thiện khả năng đáp ứng các nhu cầu thanh toán bất ngờ Ngược lại, khi NIM thấp, lợi nhuận của ngân hàng bị suy giảm, làm hạn chế khả năng duy trì và nâng cao thanh khoản, từ đó có thể gia tăng rủi ro thanh khoản

Theo kết quả nghiên cứu của Fola (2015) tìm thấy tỷ lệ NIM có tương quan dương với thanh khoản của ngân hàng Bên cạnh đó, Nguyễn Thị Nguyệt Dung và cộng sự

(2021) không tìm thấy bằng chứng tỷ lệ NIM có tác động đến thanh khoản của NHTM

❖ Hiệu quả chi phí hoạt động (CEA)

Xác định bởi chi phí hoạt động trên tổng tài sản của ngân hàng Chi phí hoạt động bao gồm các chi phí liên quan đến quá trình hoạt động của ngân hàng, chẳng hạn như chi phí quản lý, chi phí nhân viên, chi phí tài sản và các chi phí hoạt động khác Trong bối cảnh kinh tế hiện nay, chi phí hoạt động của các NHTM tại Việt Nam có xu hướng tăng cao Điều này dẫn đến việc kiểm soát chi phí hoạt động kém hiệu quả, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến thanh khoản của các NHTM

Theo các nghiên cứu của Moussa (2015), Lê Hoàng Vinh & Trần Phi Dũng (2020) đều cho kết quả đồng nhất là tỷ lệ CEA có tác động tiêu cực đến thanh khoản của các NHTM

❖ Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Khoảng trống tri thức và hướng thực hiện bài nghiên cứu của tác giả

Thông qua các nghiên cứu trong nước và ngoài nước, tác giả nhận thấy một vài khoảng trống tri thức trong các bài nghiên cứu như sau:

Một số nghiên cứu tại Việt Nam và nước ngoài không phân loại thành từng nhóm ngân hàng khác nhau mà chỉ nghiên cứu cho toàn bộ hệ thống các ngân hàng Bởi vì, quy mô tài sản và quyền chủ sở hữu (Nhà nước và tư nhân) khác nhau nên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tới thanh khoản ngân hàng là khác nhau Ngoài ra một số ngân hàng chỉ mới được thành lập trong những năm gần đây, những thông tin cũng như dữ liệu do những ngân hàng này cung cấp sẽ không đầy đủ, từ đó dẫn đến những hạn chế trong việc thu thập dữ liệu để thực hiện bài nghiên cứu

Nhìn chung các nghiên cứu chỉ tập trung đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của ngân hàng bao gồm: “tỷ lệ vốn chủ sở hữu”, “tỷ lệ dư nợ cho vay”, “khả năng sinh lời”, “quy mô ngân hàng” và các yếu tố vĩ mô như: “tăng trưởng kinh tế”, “tỷ lệ lạm phát” và “tỷ lệ thất nghiệp” Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu vẫn còn tồn tại mặt hạn chế bởi vì tuỳ theo mỗi quốc gia, bối cảnh kinh tế hoặc thời gian nghiên cứu khác nhau mà kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng cũng sẽ khác nhau

Các nghiên cứu đa phần sử dụng dữ liệu bảng và các mô hình tác động nhưng hầu hết các nghiên cứu vẫn chưa tiến hành kiểm định các vi phạm liên quan đến hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan Mặc dù những vi phạm này thường xảy ra trong mô hình kinh tế, tuy nhiên các nghiên cứu chỉ dừng lại ở kết quả hồi quy ban đầu theo mô hình Pooled OLS, mô hình FEM và mô hình REM nên kết quả ước lượng chưa đáng tin cậy

Có thể thấy rằng đề tài các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM được các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước quan tâm tương đối nhiều, mặc dù đề tài này không quá mới mẻ nhưng với sự thay đổi của những chính sách, nền kinh tế sau giai đoạn dịch Covid – 19 đã tác động rất lớn cả trong nước và trên thế giới Vì vậy, việc nghiên cứu xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTMVN trong bối cảnh kinh tế ngày này là thật sự cần thiết Từ những khoảng trống nghiên cứu của những bài trước đây, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo cho bài nghiên cứu về đề tài thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam là: tăng số lượng mẫu nghiên cứu thêm, mở rộng thêm kỳ quan sát để bao quát hơn về sự thay đổi của các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTMVN như thế nào Cuối cùng, bổ sung thêm các chỉ số về biến vi mô và biến vĩ mô đặc biệt là yếu tố Covid – 19, bài viết này là ý tưởng tiên phong trong việc đánh giá tác động của dịnh bệnh Covid – 19 đến thanh khoản của các NHTMVN, từ đó giúp phân tích sâu hơn, tăng tính hiệu quả trong việc giải thích cho biến phụ thuộc

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 Ở chương này tác giả đã tổng quan lại khung lý thuyết về thanh khoản của NHTM bao gồm: khái niệm thanh khoản, các lý thuyết liên quan thanh khoản cũng như rủi ro thanh khoản là gì Ngoài ra, tác giả cũng trình bày về các phương pháp đo lường thanh khoản và lược khảo một số nghiên cứu trước đây cả trong nước và ngoài ngước làm cơ sở cho bài nghiên cứu này Từ đó chỉ ra được khoảng trống tri thức và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo phù hợp với bài nghiên cứu.

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình xử lý dữ liệu

Từ những dữ liệu được tổng hợp của các NHTMVN trong giai đoạn 2013 – 2022 Tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu và kiểm định mô hình với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 17.0 Quy trình thực hiện như sau:

Bước 1: Phân tích thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Bước 2: Phân tích ma trận tương quan và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình hồi quy

Bước 3: Phân tích mô hình hồi quy bao gồm ba mô hình: mô hình Pooled OLS, mô hình FEM và mô hình REM

Bước 4: Thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp giữa ba mô hình trên bằng các kiểm định như sau:

- Kiểm định F: giữa 2 mô hình FEM và Pooled OLS

- Kiểm định Breusch - Pagan Larganian multiplier: giữa 2 mô hình REM và Pooled OLS

- Kiểm định Hausman: giữa 2 mô hình FEM và REM

Bước 5: Sau khi chọn ra mô hình phù hợp trong ba mô hình trên, kiểm định các khiếm khuyết của mô hình hồi quy bằng kiểm định hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bước 6: Nếu mô hình tồn tại cái vi phạm trên thì tiến hành xử lý và khắc phục mô hình bằng phương pháp FGLS

Bước 7: Từ những kết quả trên, tác giả tiến hành so sánh với giả thuyết nghiên cứu ban đầu và thảo luận nhận xét những kết quả đạt được.

Mô hình nghiên cứu

Theo các nghiên cứu đã được thực hiện, tác giả nhận thấy việc chọn biến phụ thuộc là “chỉ số tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (LIQ)” để đo lường thanh khoản của các NHTM được nhiều nghiên cứu khác ủng hộ như Vũ Thị Hồng (2015), Ahmad and Rasool (2017), Nguyễn Hoàng Phong & Phan Thị Thu Hà (2017), Ali Mustafa AL- QUDAH (2017), Đoàn Thanh Hà & cộng sự (2022), Vũ Cẩm Nhung & cộng sự (2023)

Mô hình được đề xuất như sau:

LIQ i,t : Tỷ lệ thanh khoản của các ngân hàng i trong năm t

CAP i,t : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của NHTM i trong năm t

ROE i,t : Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của NHTM i trong năm t

LDR i,t : Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động của NHTM i trong năm t

DEP i,t : Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn của NHTM i trong năm t NIM i,t : Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của NHTM i trong năm t

CEA i,t : Hiệu quả chi phí hoạt động của NHTM i trong năm t

GDP i,t : Tốc độ tăng trưởng kinh tế trong năm t

INF i,t : Tỷ lệ lạm phát trong năm t

COVID ∗ CEA i,t : Tương tác giữa dịch bệnh COVID – 19 và hiệu quả chi phí hoạt động của NHTM i trong năm t

Với i, t tương ứng với ngân hàng và năm khảo sát, β 0 là hệ số chặn, β 1 - β 9 là các hệ số góc của các biến độc lập, ε i,t là phần dư thống kê.

Giải thích các biến trong mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Biến phụ thuộc Liquidity – LIQ là một trong các chỉ số đại diện cho tỷ lệ thanh khoản để ước lượng khả năng thanh toán ngắn hạn của ngân hàng, tức là khả năng chi trả các nghĩa vụ tài chính trong thời kỳ ngắn hạn Biến này được các nhà nghiên cứu khác áp dụng điển hình là: Vodova (2011), Singh and Sharma (2016), Choon và cộng sự

(2013) Theo các lý thuyết về thanh khoản của NHTM đã phân tích nhằm thuận tiện cho việc lấy dữ liệu để thực hiện trong bài khoá luận, tác giả đã quyết định sử dụng công thức sau để tính tỷ lệ thanh khoản:

“LIQ = Tài sản thanh khoản/ Tổng tài sản”

Theo đó, tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt tại quỹ và các khoản tương đương tiền, tiền gửi tại ngân hàng trung ương và các TCTD khác, các khoản cho vay kỳ hạn dưới hoặc bằng 1 năm, chứng khoán chính phủ, chứng khoán khác, trái phiếu ngắn hạn,… Tổng tài sản là toàn bộ giá trị tài sản của ngân hàng, bao gồm tài sản cố định và tài sản lưu động

Chỉ số LIQ càng cao, tức là tỷ lệ tài sản thanh khoản so với tổng tài sản càng lớn, thì ngân hàng càng có khả năng thanh toán các nghĩa vụ ngắn hạn một cách linh hoạt Ngược lại, nếu chỉ số này thấp, có thể gây ra lo ngại về khả năng thanh toán của ngân hàng trong tương lai

3.3.2 Các biến độc lập vi mô

❖ Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)

Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là nguồn vốn quan trọng thể hiện tình trạng vốn, mức độ tự chủ trong hoạt động của ngân hàng Tỷ lệ này được tính bởi công thức sau:

“CAP = Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản”

Một ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao thì ngân hàng sử dụng nguồn vốn tự có nhiều hơn thay vì sử dụng các nguồn vốn khác, điều này dẫn đến việc giảm bớt chi phí vốn mà ngân hàng bỏ ra và mang lại khoản lợi nhuận lớn

Ngoài ra, tỷ lệ CAP cao cũng giúp ngân hàng tạo dựng được niềm tin và thu hút khách hàng trong mọi hoạt động

Các nghiên cứu của Bunda and Desquilbet (2008) và Waemustafa and Sukri

(2016) chỉ ra tỷ lệ CAP có sự tác động tích cực với thanh khoản của NHTM Trong khi đó Moussa (2015) lại tìm thấy mối quan hệ tiêu cực Theo lý thuyết cho vay thương mại và thanh khoản đã được làm rõ vì sự chênh lệch giữa thời hạn huy động và thời hạn cho vay khiến các NHTM bị kém thanh khoản Với tỷ lệ CAP cao, ngân hàng sẽ có ít sự chênh lệch về thời gian hơn vì vốn chủ sở hữu đóng vai trò là một lớp bảo vệ chống lại các biến động và rủi ro tài chính Điều này có nghĩa ngân hàng sử dụng một lượng lớn vốn chủ sở hữu (vốn mà ngân hàng tự có) so với các nguồn vốn khác như vay mượn Từ những lập luận trên tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết H1: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có quan hệ cùng chiều với thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam

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

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu cho thấy khả năng sử dụng vốn một cách hiệu quả của ngân hàng và đồng thời cho thấy sức cạnh tranh của một ngân hàng so với các ngân hàng khác Chỉ số này được tính theo công thức sau:

“ROE = Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu”

Thông thường các ngân hàng có hiệu quả hoạt động kinh doanh sẽ tạo ra nguồn lợi nhuận cao, đồng thời tạo nên sự uy tín của ngân hàng trong thị trường tiền tệ, từ đó dễ dàng tiếp cận được các luồng tiền huy động ở bên ngoài và giúp đáp ứng được nhu cầu thanh khoản của ngân hàng Ngoài ra, một ngân hàng có thể tạo ra nhiều nguồn thu nhập khác nhau bằng cách phục vụ đa dạng sản phẩm và dịch vụ Việc này không chỉ giúp tối ưu hóa tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu mà còn có thể giảm rủi ro thanh khoản bằng cách tạo ra nguồn thu nhập ổn định từ nhiều nguồn

Nhiều nghiên cứu cho thấy ROE có tác động tiêu cực đến thanh khoản của ngân hàng như Aspachs và cộng sự (2005), Lucchetta (2007) và Vodova (2011) Ngoài ra, các nghiên cứu khác chặng hạn như Ayoush và cộng sự (2020), Bonfim and Kim (2012), Bourke (1989) và Bunda and Desquilbet (2008) lại tìm thấy kết quả có quan hệ tích cực giữa ROE và thanh khoản của NHTM Từ đó, tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết H2: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có quan hệ cùng chiều với thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam

❖ Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LDR)

Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động được dùng để đo lường mức độ sử dụng vốn chủ sở hữu so với vốn huy động bên ngoài của ngân hàng, thường được biểu thị bằng phần trăm Chỉ số này cũng cho biết mức độ sinh lời cao hay thấp của ngân hàng và được tính bằng công thức như sau:

“LDR = Tổng dư nợ cho vay/ Tổng vốn huy động”

Tổng dư nợ cho vay: là tổng số tiền mà ngân hàng đã cho vay

Vốn huy động ngắn hạn: là tổng số vốn mà ngân hàng đã huy động từ các nguồn khác nhau, bao gồm: tiền gửi khách hàng, giấy tờ có giá, tiền gửi và vay của TCTD khác

“Tại Việt Nam, theo Thông tư 36/2014/TT-NHNN, tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động đối với nhóm NHTM nhà nước là 90%, ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) là 80% Nhưng với Thông tư 22/2019/TT-NHNN, tất cả các ngân hàng đều phải duy trì ở mức 85% với thời gian chuyển tiếp là 2 năm, trước ngày 1/1/2022 Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động ở các NHTMCP được nới lên 85% đồng nghĩa với việc các ngân hàng có thể cho vay nhiều hơn hoặc giảm được áp lực huy động vốn để đảm bảo tỷ lệ theo đúng quy định” (Phạm Việt Phương, 2021)

Chỉ số này thường được sử dụng để đánh giá khả năng của ngân hàng trong việc giám sát rủi ro thanh khoản Tỷ lệ LDR thấp hơn có thể chỉ ra rằng ngân hàng đang giữ một lượng vốn lớn hơn so với dư nợ cho vay, nâng cao khả năng xử lý việc rút tiền từ khách hàng và giảm áp lực rủi ro thanh khoản Tỷ lệ LDR cao thì khả năng sinh lời càng cao nhưng đồng thời thanh khoản của ngân hàng cũng giảm đi tương ứng, rủi ro thanh khoản cũng tăng theo Điều này được hiểu là ngân hàng đang cho vay quá nhiều, vượt nguồn huy động đầu vào từ bên ngoài

Các nhà nghiên cứu như Adenuga và cộng sự (2021), Aspachs và cộng sự (2005), Nguyễn Hoàng Phong và Phan Thị Thu Hà (2017) đã tìm thấy kết quả tỷ lệ LDR có mối tương quan âm với thanh khoản của các NHTM Từ các lập luận trên, tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết H3: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động có quan hệ ngược chiều với thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam

❖ Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn (DEP)

Dữ liệu nghiên cứu

Trong bài khoá luận này, nghiên cứu được thực hiện trên dữ liệu bảng, dữ liệu thứ cấp được tác giả sử dụng với 260 mẫu nghiên cứu của 26 NHTM tại Việt Nam đang niêm yết trên các sàn chứng khoán chỉ bao gồm các NHNN và ngân hàng tư nhân (NHTN) Dữ liệu kinh tế vi mô của các NHTM được lấy từ BCTC hợp nhất trong giai đoạn từ 2013 – 2022 được thu thập từ các trang chính thống như Cafef, VietstockFinance Bên cạnh các dữ liệu vi mô, trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng thêm các dữ liệu vĩ mô được thu thập từ các báo cáo của Tổng cục thống kế, Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước

Cụ thể, dữ liệu tác giả sử dụng trong bài nghiên cứu này bao gồm cả biến phụ thuộc (LIQ) và các biến độc lập vi mô như: “tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)”, “tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)”, “tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LDR)”, “tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn (DEP)”, “hiệu quả chi phí hoạt động (CEA)” và “tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM)” Các biến độc lập vĩ mô như

“tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)”, “tỷ lệ lạm phát (INF)” và “tương tác giữa dịch bệnh COVID–19 và hiệu quả chi phí hoạt động (COVID*CEA)” Dữ liệu thu thập được kiểm tra trước khi phân tích nhằm đảm bảo tính chính xác về mặt giá trị, tính phù hợp với mô hình và phương pháp nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định tính được dùng để (i) tiếp cận và diễn giải những lý thuyết cơ bản về thanh khoản và các yếu tố ảnh hưởng đến nó, (ii) tổng hợp và nhận xét về các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam và trên thế giới về các yếu tố tác động đến thanh khoản của các NHTM, (iii) xây dựng mô hình nghiên cứu và giải thích các giả thuyết của các biến liên quan đến mô hình, (iv) thảo luận về kết quả nghiên cứu, đưa ra nhận định và đề xuất khuyến nghị có liên quan

Trong bài khoá luận này, phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng bằng phần mềm Stata 17.0 để kiểm định các giả thuyết của mô hình và đo lường sự ảnh hưởng của những yếu tố đến thanh khoản của các NHTMVN giai đoạn 2013 – 2022

3.5.2.1 Phân tích thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng giúp mô tả và hiểu được các tính chất của một bộ dữ liệu cụ thể bằng cách đưa ra các tóm tắt ngắn về mẫu và các thông số của dữ liệu Các chỉ tiêu thống kê mô tả thường được sử dụng như: số quan sát (Observations), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Standard deviation), giá trị nhỏ nhất (Minimum), giá trị lớn nhất (Maximum)

3.5.2.2 Phân tích ma trận tương quan

Ma trận tương quan là một bảng thể hiện hệ số tương quan giữa các biến khi có nhiều hơn 2 biến trong bộ dữ liệu Mỗi ô trong bảng hiển thị mối tương quan giữa hai biến bao gồm giữa biến phụ thuốc với các biến độc lập và giữa các cặp biến độc lập với nhau, đây là bước đầu tiên để đánh giá mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Theo Kenedy (2008), khi phân tích ma trận tương quan, nếu giá trị tuyệt đối của các biến độc lập có tương quan rất cao, cụ thể là lớn hơn 0.8 thì mô hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến cao (chuẩn so sánh theo Farra & Glauber (1967)) Điều này có thể làm sai sót trong kết quả của mô hình hồi quy

3.5.2.3 Phân tích hồi quy dữ liệu bảng

Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để định lượng mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập Nó thường được áp dụng để đo lường và dự đoán biến phụ thuộc dựa trên giá trị của các biến độc lập Kết quả sau khi hồi quy được coi là bằng chứng thực nghiệm để đánh giá tác động

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình Pooled OLS để hồi quy dữ liệu bảng Tuy nhiên, hạn chế của mô hình Pooled OLS là giá trị thống kê Durbin Watson ước lượng khá thấp, cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu Để khắc phục hạn chế này, tác giả sử dụng thêm các mô hình là mô hình tác động cố - FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên - REM (Gujarati, 2004) Để chọn ra mô hình phù hợp trong 3 mô hình trên, tác giả tiến hành các kiểm định như sau:

- Kiểm định F - test để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled OLS và FEM, nếu giá trị Prob (P – value) < α = 5% thì mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS và ngược lại

- Kiểm định Hausman (1978) cho mô hình FEM và mô hình REM để chọn ra mô hình phù hợp, nếu giá trị Prob < α = 5% thì mô hình FEM phù hợp và ngược lại

- Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian (1980) để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình REM, nếu giá trị Prob < α = 5% thì mô hình REM là phù hợp và ngược lại (Tấn Đăng, 2021)

Sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp, tác giả thực hiện kiểm định các khiếm khuyết của mô hình hồi quy thông qua các kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi Nếu có xảy ra một trong những vi phạm trên, sẽ khắc phục các khiếm khuyết thông qua phân tích hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) (Wooldridge, 2002)

❖ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan rất mạnh với nhau Mô hình hồi quy tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm nhiều chỉ số bị sai lệch, từ đó kết quả của việc phân tích định lượng không còn mang lại nhiều ý nghĩa Ở bài khoá luận này, tác giả sử dụng hệ số nhân tố phóng đại phương sai (VIF) để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Theo nghiên cứu của Daoud (2017), “trường hợp biến có giá trị VIF nhỏ hơn 5 hoặc 10 thì các biến trong mô hình không tác động đáng kể đến kết quả hồi quy và không có hiện tượng đa cộng tuyến Ngược lại, với hệ số VIF lớn hơn

5 hoặc 10 thì mô hình có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, khi đó tác giả sẽ loại trừ những biến đó ra khỏi mô hình”

❖ Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Hiện tượng tự tương quan là sự tương quan giữa các phần dư Khi có hiện tượng này thì các ước lượng của R – Squared cao hơn so với thực tế dẫn đến những sai sót kết quả của mô hình Mặc dù, các ước lượng của mô hình theo mô hình Pooled OLS không thiên lệch, nhưng nó trở nên không hiệu quả Trong bài khoá luận này, đối với dữ liệu bảng bài nghiên cứu này sẽ sử dụng kiểm định Wooldridge (2002) để kiểm định hiện tượng tự tương quan (Bùi Ngọc Toản, 2016)

H0: Không tồn tại hiện tượng tự tương quan

H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan

Nếu giá trị Prob < α = 5% thì bác bỏ H0, chấp nhận H1, khi đó mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và ngược lại

❖ Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Trong mô hình Pooled OLS thì giả định của mô hình yêu cầu phương sai sai số đồng nhất Trong trường hợp, tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi, sẽ làm ảnh hưởng xấu đến kết quả của phương trình hồi quy, làm sai lệch kết quả so với thực tế Để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi cho mô hình REM, tác giả sử dụng kiểm định

Breusch and pagan Lagrangian Multiplier Và sử dụng kiểm định Wald đối với mô hình FEM (Lê Việt Phú, 2024)

H0: Không tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Nếu giá trị Prob < α = 5% thì bác bỏ H0, chấp nhận H1, khi đó mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và ngược lại

Trong trường hợp kết quả kiểm định cho ra mô hình hồi quy có tồn tại các vi phạm trên, thì sẽ tiến hành phân tích hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) để khắc phục các khiếm khuyết trong mô hình nhằm đảm bảo kết quả được chính xác nhất

Trong chương 3 này, tác giả đã xây dựng được mô hình nghiên cứu, giải thích sự ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc và đề xuất giả thuyết nghiên cứu cho các biến độc lập trên Ngoài ra, trong chương này cũng làm rõ hơn về dữ liệu, phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài và tóm tắt được quy trình thực hiện xử lý dữ liệu trong mô hình Đây là những tiền đề quan trọng để thực hiện phân tích các kết quả nghiên cứu và thảo luận kết quả đạt được trong bài khoá luận.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

Từ những dữ liệu đã được thu thập từ 26 NHTMVN trong khoảng thời gian 2013 – 2022, tác giả thực hiện thống kê mô tả để mô tả các giá trị của các biến trong mô hình thông qua việc trình bày những thông tin cơ bản về các biến, bao gồm: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của từng biến Kết quả thống kê mô tả được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4 1: Bảng thống kê mô tả các biến

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Từ bảng thống kê trên, biến LIQ đại diện cho thanh khoản của các NHTMVN có số quan sát là 260, giá trị trung bình là 16.79% và độ lệch chuẩn là 6.83%, nhìn chung thì giá trị trung bình tương đối cao và có giá trị dương cho thấy đa số các ngân hàng vẫn đảm bảo khả năng sở hữu tài sản thanh khoản cao trong mức an toàn, khó có khả năng xảy ra rủi ro thanh khoản Ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản lớn nhất là ngân hàng KLB với 42.56% vào năm 2021 và ngân hàng STB có tỷ lệ thanh khoản nhỏ nhất là 4.52% vào năm 2017

Biến CAP thể hiện tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, với giá trị trung bình là 8.74% và độ lệch chuẩn là 3.24% Ngoài ra trong giai đoạn nghiên cứu, giá trị lớn nhất với 23.84% thuộc về ngân hàng SGB vào năm 2013 và giá trị nhỏ nhất là ngân hàng BID với 4.06% vào năm 2017 Từ năm 2020, theo Thông tư 13/2010/TT-NHNN đã quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu riêng lẻ và tỷ lệ an toàn vốn hợp nhất tối thiểu là 9% và phương pháp tính toán đã từng bước tiếp cận Basel II

Biến ROE đại diện để đo lường tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt là 10.11% và 6.84% Giá trị lớn nhất đạt 26.39% thuộc ngân hàng VIB vào năm 2021, giá trị nhỏ nhất là 0.01% của ngân hàng NVB vào năm 2022

Biến LDR thể hiện tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt bằng 68.53% và 12.76% Ngân hàng SGB năm 2013 có tỷ lệ LDR lớn nhất là 98.58% và tỷ lệ LDR nhỏ nhất thuộc về ngân hàng MSB năm 2014 ở mức 25.45%

Biến DEP thể hiện tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn Trong giai đoạn nghiên cứu, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các NHTMVN lần lượt là 67.59% và 10.22% Trong đó ngân hàng có tỷ lệ DEP cao nhất là STB ở mức 89.37% trong năm

2015 và ngân hàng có tỷ lệ DEP thấp nhất là TPB ở mức 42.01% vào năm 2014

Biến NIM thể hiện tỷ lệ thu nhập lãi cận biên với giá trị trung bình là 2.96%, độ lệch chuẩn là 1.22%, giá trị nhỏ nhất là 0.44% thuộc ngân hàng HDB năm 2013 và giá trị lớn nhất là 8.88% thuộc ngân hàng VPB năm 2019

Biến CEA đại diện cho hiệu quả chi phí hoạt động Trong giai đoạn nghiên cứu, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các NHTMVN lần lượt là 1.65% và 0.47% Trong đó ngân hàng có tỷ lệ CEA cao nhất là VPB ở mức 3.29% trong năm 2018 và ngân hàng có tỷ lệ CEA thấp nhất là VAB ở mức 0.65% vào năm 2021

Biến GDP thể hiện tốc độ tăng trưởng kinh tế, với tốc độ trung bình là 5.88% và độ lệch chuẩn là 1.72% Trong năm 2021, tốc độ tăng trưởng thấp nhất đạt 2.56% do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 gây ra khó khăn cho nền kinh tế Trong khi đó, năm 2022 ghi nhận tốc độ tăng trưởng cao nhất là 8.12%, vượt xa dự báo Điều này cho thấy nền kinh tế Việt Nam đang phục hồi mạnh mẽ

Biến INF phản ánh tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam Giá trị trung bình là 3.21%, với độ lệch chuẩn là 1.47% Giá trị thấp nhất của tỷ lệ lạm phát xảy ra vào năm 2015, chỉ ở mức 0.63%, trong khi giá trị cao nhất ghi nhận vào năm 2013, đạt 6.59%

Biến COVID*CEA thể hiện sự tương tác giữa dịch bệnh COVID–19 và hiệu quả chi phí hoạt động ở các NHTMVN Trong giai đoạn nghiên cứu, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các NHTMVN lần lượt là 0.47% và 0.76% Trong đó ngân hàng có tỷ lệ COVID*CEA cao nhất là VPB ở mức 2.72% trong năm 2020 và có tỷ lệ COVID*CEA thấp nhất mức 0% ở tất cả các ngân hàng từ năm 2013 - 2019.

Kết quả nghiên cứu

4.2.1 Phân tích ma trận tương quan

Với mục đích tìm ra quan hệ giữa các biến trong mô hình, tác giả dựa trên phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các cặp biến độc lập Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy có giá trị lớn hơn 0.8, khả năng xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình là rất cao

Bảng 4 2: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

❖ Tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Mối tương quan giữa biến CAP và biến phụ thuộc LIQ là -0.0288, cho thấy có một mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và thanh khoản của NHTM Nói cách khác, khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tăng lên, thì thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm đi tương ứng

Biến ROE có tương quan âm với biến phụ thuộc LIQ là -0.0690 Có thể hiểu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu và thanh khoản của NHTM là ngược chiều nhau Điều này ngụ ý rằng, khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu tăng lên, thì thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm đi tương ứng

Biến LDR có tác động âm với biến phụ thuộc LIQ là -0.4662 Điều này cho thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động và thanh khoản của NHTM là ngược chiều nhau Tức là, khi tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động tăng thì thanh khoản của ngân hàng cũng sẽ giảm với mức tương ứng

Biến DEP có tác động âm với biến phụ thuộc LIQ là -0.3883 Điều này cho thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn và thanh khoản của

“ LIQ CAP ROE LDR DEP NIM CEA GDP INF COVID

NHTM là ngược chiều nhau Tức là, khi tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn tăng thì thanh khoản của ngân hàng cũng sẽ giảm với mức tương ứng

Biến NIM có mức độ tương quan âm với biến phụ thuộc LIQ là -0.3045 Điều này cho thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và thanh khoản của NHTM là ngược chiều nhau Tức là, khi tỷ lệ thu nhập lãi cận biên tăng thì thanh khoản của ngân hàng cũng sẽ giảm với mức tương ứng

Biến CEA và biến phụ thuộc LIQ có mức độ tương quan âm là -0.2729 Điều này cho thấy có một mối quan hệ ngược chiều giữa hiệu quả chi phí hoạt động và thanh khoản của Ngân hàng Thương mại Nói cách khác, khi hiệu quả chi phí hoạt động tăng lên, thì thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm đi

Biến GDP có mức độ tương quan âm với biến phụ thuộc LIQ là -0.0942 Ngụ ý rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế và thanh khoản của NHTM là ngược chiều nhau Nói cách khác, khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng thì thanh khoản của ngân hàng cũng sẽ giảm với mức tương ứng

Biến INF có mối quan hệ dương với biến phụ thuộc LIQ là 0.1633 Chỉ ra rằng tỷ lệ lạm phát và thanh khoản của NHTM có mối quan hệ cùng chiều Tức là, khi tỷ lệ lạm phát tăng thì thanh khoản của ngân hàng cũng sẽ tăng theo

Biến COVID*CEA có mối quan hệ dương với biến phụ thuộc LIQ là 0.0533 Có thể hiểu rằng, mối quan hệ giữa sự tương tác giữa dịch bệnh COVID–19 và hiệu quả chi phí hoạt động với thanh khoản của NHTM là cùng chiều nhau Điều này có nghĩa là khi COVID*CEA tăng thì thanh khoản của ngân hàng cũng sẽ tăng theo

❖ Tương quan giữa các cặp biến độc lập

Dựa vào lý thuyết tương quan và hồi quy, hệ số tương quan của các cặp biến lớn hơn 0.8 là tương quan mạnh, khoảng 0.4 – 0.8 là tương quan trung bình và nhỏ hơn 0.4 là tương quan yếu Từ kết quả ở bảng ma trận tương quan trong bảng 4.2 cho thấy, không có cặp biến nào có hệ số tương quan cao hơn 0.8, cao nhất là 0.7171 Điều này cho thấy mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình

4.2.2 Phân tích đa cộng tuyến Để xem xét kỹ lưỡng hơn về vấn đề đa cộng tuyến, tác giả tiếp tục phân tích bằng hệ số nhân tố phóng đại phương sai (VIF) trên phần mềm Stata 17.0 Với giả thuyết, nếu kết quả VIF của các biến độc lập bé hơn 10 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại Kết quả được thể hiện ở bảng sau:

Bảng 4 3: Kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số nhân tố phóng đại phương sai

Nguồn: Từ phần mềm Stata 17.0

Từ kết quả trên cho thấy, VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, nên không gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, không ảnh hưởng đến kết quả hồi quy

Kết luận: Dựa vào kết quả từ phân tích ma trận tương quan và hệ số nhân tố phóng đại phương sai đều không có hiện tượng đa cộng tuyến Do đó không có biến nào bị loại ra khỏi mô hình hồi quy.

Phân tích kết quả hồi quy

Tác giả tiến hành phân tích dữ liệu bằng phương pháp hồi quy trên phần mềm Stata 17.0 Ba phương pháp ước lượng được sử dụng là Pooled OLS, FEM và REM để đánh giá tác động của 9 biến độc lập bao gồm: CAP, ROE, LDR, DEP, NIM, CEA, GDP,

INF và COVID*CEA đến biến phụ thuộc LIQ qua các hệ số ước lượng và mức ý nghĩa thống kê của từng hệ số Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện quả bảng 4.4 dưới đây:

Bảng 4 4: Kết quả hồi quy với ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM

“ Mô hình Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM

Hệ số β P - value Hệ số β P - value Hệ số β P - value

Ghi chú *, **, *** lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0.

Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp

❖ Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM

Tác giả tiến hành kiểm định F- test để lựa chọn giữa 2 mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Với giả thuyết như sau:

H0: Pooled OLS là mô hình phù hợp

H1: FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4 5: Kết quả lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Sau khi thực hiện, giá trị Prob (P – value) = 0.0000 < 5%, với độ tin cậy 95% Do đó, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Vì vậy, có thể nói mô hình FEM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS

❖ Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM

Tác giả tiến hành kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian để lựa chọn giữa 2 mô hình Pooled OLS và mô hình REM Với giả thuyết như sau:

H0: Pooled OLS là mô hình phù hợp

H1: REM là mô hình phù hợp

Bảng 4 6: Kết quả lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM

Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian chibar2(01) = 221.12 Prob > chibar2 = 0.0000

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Sau khi thực hiện, giá trị Prob (P – value) = 0.0000 < 5%, với độ tin cậy 95% Do đó, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Vì vậy, có thể nói mô hình REM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS

❖ Lựa chọn giữa mô hình REM và FEM

Tác giả tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM và mô hình REM Với giả thuyết như sau:

H0: REM là mô hình phù hợp

H1: FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4 7: Kết quả lựa chọn giữa mô hình FEM và REM

Kiểm định Hausman chi2(8) = 38.89 Prob > chi2 = 0.0000

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Sau khi thực hiện, giá trị Prob (P – value) = 0.0000 < 5%, với độ tin cậy 95% Do đó, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Vì vậy, có thể nói mô hình FEM là phù hợp hơn so với mô hình REM

Kết luận: Sau khi tác giả sử dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp của 1 trong 3 mô hình trên Thì kết quả cho thấy mô hình tối ưu nhất trong 3 mô hình là mô hình FEM Từ đó, tác giả sẽ tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình được lựa chọn như hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phuong sai sai số thay đổi dựa trên kết quả của mô hình.

Kiểm định các khuyết tật của mô hình lựa chọn

❖ Hiện tượng tự tương quan

Tác giả tiến hành kiểm định Wooldridge để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mô hình FEM Với giả thuyết như sau:

H0: Không tồn tại hiện tượng tự tương quan

H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan

Bảng 4 8: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Sau khi thực hiện, giá trị Prob (P – value) = 0.0000 < 5%, với độ tin cậy 95% Do đó, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Vì vậy, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy có tồn tại hiện tượng tự tương quan

❖ Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Tác giả sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với mô hình FEM Với giả thuyết như sau:

H0: Không tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Bảng 4 9: Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Kiểm định Wald chi2 (26) = 264.67 Prob > chi2 = 0.0000

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Prob (P – value) = 0.0000 < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 Vì vậy, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy có tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Khắc phục các khiếm khuyết của mô hình hồi quy

Sau khi thực hiện kiểm định các khiếm khuyến của mô hình hồi quy theo mô hình FEM, kết quả của mô hình gặp các khiếm khuyết về hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi Vì vậy, trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) để khắc phục các khiếm khuyết trên Kết quả ước lượng được thể hiện ở bảng 4.10 dưới đây:

Bảng 4 10: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Hệ số ước lượng Sai số chuẩn Giá trị P – value

Ghi chú *, **, *** lần lượt chỉ mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5%, 1%

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0

Kết quả ước lượng của mô hình sau khi sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai sai số thay đổi, kết quả được thể hiện ở bảng 4.10 Qua đó, có 3 biến là CAP, GDP và COVID*CEA không có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, 6 biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê, trong đó ở mức 1% gồm 4 biến như ROE, LDR, DEP và CEA, ở mức 10% gồm 2 biến NIM và INF

Trong các biến độc lập có ý nghĩa thống kê, có 2 biến có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc thanh khoản (LIQ) là ROE và INF Các biến còn lại như LDR, DEP, NIM và CEA có mối quan hệ ngược chiều với LIQ

Bảng 4 11: Bảng tóm tắt giả thuyết nghiên cứu và kết quả thực nghiệm

Biến Giả thuyết nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu Mức ý nghĩa

CAP Cùng chiều (+) Cùng chiều (+) Không có ý nghĩa thống kê

ROE Cùng chiều (+) Cùng chiều (+) Mức ý nghĩa 1%

LDR Ngược chiều (-) Ngược chiều (-) Mức ý nghĩa 1%

DEP Cùng chiều (+) Ngược chiều (-) Mức ý nghĩa 1%

NIM Ngược chiều (-) Ngược chiều (-) Mức ý nghĩa 10%

CEA Ngược chiều (-) Ngược chiều (-) Mức ý nghĩa 1%

GDP Ngược chiều (-) Cùng chiều (+) Không có ý nghĩa thống kê

INF Cùng chiều (+) Cùng chiều (+) Mức ý nghĩa 10%

COVID*CEA Ngược chiều (-) Ngược chiều (-) Không có ý nghĩa thống kê

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ phần mềm Stata 17.0.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Bảng 4.11 tổng hợp về các dấu ảnh hưởng của giả thuyết nghiên cứu và kết quả nghiên cứu, cho thấy kết quả thực nghiệm chưa thực sự đồng nhất so với sự kỳ vọng ban đầu Sau đây là những thảo luận cũng phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2022

❖ Tác động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) đến thanh khoản

Mô hình chỉ ra rằng CAP có ảnh hưởng cùng chiều với thanh khoản của các NHTMVN, phù hợp với giả thuyết nghiên cứu ban đầu, tuy nhiên biến số này lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu Điều này có nghĩa, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng càng cao thì khả năng thanh khoản càng cao Ngoài ra, khả năng hấp thụ rủi ro và tạo ra mức thanh khoản cao hơn cho công chúng bên ngoài thông qua các khoản cho vay và tạm ứng Nói cách khác, tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng cao sẽ tạo ra tín hiệu tích cực cho công chúng và có thể thu hút nhiều khách hàng gửi tiền vào

❖ Tác động của tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) đến thanh khoản Đối với tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và tác động cùng chiều đến thanh khoản, điều đó đồng nhất với giả thuyết nghiên cứu ban đầu Kết quả này phù hợp với kết quả của các nghiên cứu cả trong và ngoài nước như: Moussa

(2015), Bonfim and Kim (2012), Bourke (1989), Lê Hoàng Vinh và Trần Phi Dũng

(2020), Vũ Thị Hồng (2015) đều có cùng kết quả là ROE có tác động tích cực đến thanh khoản của các NHTM Điều này được giải thích là khi ROE tăng 1 đơn vị thì thanh khoản của ngân hàng sẽ tăng 0.1870 đơn vị Mối quan hệ cùng chiều này có thể được lý giải bởi khía cạnh như: ở Việt Nam một NHTM có khả năng sinh lời cao và uy tín của ngân hàng đó trên thị trường tài chính nếu tăng lên thì ngân hàng sẽ dễ dàng huy động vốn từ nền kinh tế với chi phí huy động có thể thấp hơn, do đó cung cấp thanh khoản từ nguồn vốn sẽ tăng lên

Ngoài ra, các khoản thu từ việc phát hành cổ phiếu không chỉ làm tăng vốn điều lệ mà còn tăng đáng kể nguồn cung thanh khoản cho ngân hàng Thay vì chỉ tập trung vào hoạt động kinh doanh truyền thống là huy động và cho vay để kiếm lợi nhuận từ chênh lệch lãi suất, các NHTM đã đa dạng hóa các dịch vụ Họ khai thác lợi nhuận từ các hoạt động bán lẻ, kinh doanh ngoại hối, kinh doanh chứng khoán, tư vấn tài chính và đầu tư góp vốn

❖ Tác động của tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động (LDR) đến thanh khoản

Kết quả cho thấy tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động có tác động ngược chiều với thanh khoản của ngân hàng và có ý nghĩa ở mức 1%, đồng nhất với kỳ vọng ban đầu Đây là dấu hiệu cho thấy khi tăng tỷ lệ LDR thêm 1 đơn vị sẽ dẫn đến giảm thanh khoản đi 0.2388 đơn vị Vì thế nghiên cứu không bác bỏ giả thuyết cho rằng tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động có tác động ngược chiều đến thanh khoản của các NHTM tại Việt

Nam Kết quả này phù hợp với kết quả thực nghiệm của Bonfim and Kim (2012), Aspachs và cộng sự (2005), Delechat và cộng sự (2012)

Qua đó có thể hiểu là khi tỷ lệ LDR tăng cao, ngân hàng có thể đối mặt với rủi ro về thanh khoản, tức là khả năng của ngân hàng để đáp ứng các yêu cầu thanh toán ngắn hạn của khách hàng cũng sẽ bị ảnh hưởng Do đó, ngân hàng cần phải đảm bảo rằng duy trì một mức độ thanh khoản đủ lớn để đối phó với bất kỳ biến động không mong muốn nào trong lưu lượng tiền mặt hoặc yêu cầu thanh toán của khách hàng Ngoài ra, kết quả này cũng có thể ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh của NH Một tỷ lệ LDR cao có thể chỉ ra rằng ngân hàng đang chú trọng tương đối nhiều vào việc cho vay so với khả năng huy động vốn Trong khi việc cho vay có thể tạo ra lợi nhuận cao, nhưng nó cũng đồng nghĩa với việc tăng cường rủi ro tài chính Do đó, ngân hàng có thể cần phải điều chỉnh chiến lược của mình để đảm bảo cân đối giữa việc cho vay và khả năng huy động vốn, cũng như bảo đảm thanh khoản

❖ Tác động của tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn (DEP) đến thanh khoản

Kết quả cũng cho thấy tỷ lệ DEP có tác động tiêu cực và đáng kể đến thanh khoản của ngân hàng với mức ý nghĩa 1% Kết quả này không đồng nhất với kỳ vọng giả thuyết ban đầu của bài nghiên cứu Có thể giải thích rằng việc tăng tỷ lệ DEP thêm 1 đơn vị sẽ giảm thanh khoản của ngân hàng đi 0.2073 đơn vị Kết quả này phù hợp với kết quả thực nghiệm của Mahmood và cộng sự (2019), Lê Hoàng Vinh và Trần Phi Dũng (2020) đã chỉ ra, việc tăng trưởng tín dụng mạnh mẽ và tập trung vào mục tiêu lợi nhuận có thể dẫn đến suy giảm thanh khoản của ngân hàng Do đó, các NHTM cần thận trọng trong việc cân đối giữa việc sử dụng vốn để sinh lợi và duy trì mức thanh khoản đủ để đảm bảo an toàn hoạt động Việc tăng tỷ lệ DEP có thể mang lại những thách thức cụ thể đối với các NHTM Khi tỷ lệ tiền gửi tăng, các ngân hàng có thêm nguồn vốn để triển khai vào các hoạt động tín dụng và đầu tư, nhằm tìm kiếm lợi nhuận cao hơn Tuy nhiên, việc này cũng đồng nghĩa với việc các ngân hàng phải giảm dự trữ các tài sản thanh khoản, chẳng hạn như tiền mặt hoặc các tài sản dễ chuyển đổi thành tiền mặt, để tối ưu hóa lợi nhuận Điều này có thể khiến ngân hàng gặp khó khăn trong việc đáp ứng các nhu cầu thanh toán đột xuất hoặc rút tiền ồ ạt từ khách hàng, từ đó gây ra tình trạng thanh khoản giảm

❖ Tác động của tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) đến thanh khoản

Kết quả cho thấy tỷ lệ thu nhập lãi cận biên có tác động ngược chiều với thanh khoản của ngân hàng và có ý nghĩa ở mức 10%, nghĩa là khi tỷ lệ NIM tăng thêm 1 đơn vị thì thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm đi 0.8120 đơn vị trong trường hợp các yếu tố khác không đổi Kết quả này đồng nhất với kỳ vọng ban đầu của bài khoá luận Vì vậy, các NHTM có thể tăng lãi suất để thu hút tiền gửi, từ đó thúc đẩy thanh khoản, nhưng đồng thời làm giảm biên lãi suất của họ, tức là khoản thu được từ việc cho vay và đầu tư sẽ giảm đi so với tỷ lệ lãi suất mà họ phải trả cho các khoản tiền gửi Điều này cũng liên quan đến tác động của chính sách tiền tệ trong việc tăng lượng dự trữ, có thể làm tăng thanh khoản của ngân hàng bởi vì buộc ngân hàng phải giữ một phần tiền gửi khách hàng dưới dạng dự trữ, làm giảm khả năng của họ trong việc cung cấp cho vay và đầu tư

Khi muốn thanh khoản cao, có nghĩa các ngân hàng phải giảm tỷ lệ thu nhập lãi cận biên để đảm bảo họ có đủ tiền mặt đáp ứng các nhu cầu thanh toán ngắn hạn của khách hàng Cụ thể, nếu một ngân hàng có thanh khoản cao, với nhiều tiền mặt và các khoản đầu tư dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt, ngân hàng sẽ không cần phải tập trung vào việc kiếm nhiều lợi nhuận từ cho vay hay đầu tư vào các khoản nợ để duy trì thanh khoản Kết quả này phù hợp với kết quả của Vodova (2011) là tỷ lệ thu nhập lãi cận biên có tác động tiêu cực với thanh khoản của ngân hàng

❖ Tác động của hiệu quả chi phí hoạt động (CEA) đến thanh khoản

Biến CEA có hệ số ước lượng âm với ý nghĩa thống kê ở mức 1% cho thấy hiệu quả chi phí hoạt động là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTMVN Kết quả này đồng nhất với giả thuyết ban đầu của bài khoá luận là CEA có ảnh hưởng ngược chiều với thanh khoản của ngân hàng và có kết quả đồng nhất với các nghiên cứu khác như Moussa (2015), Lê Hoàng Vinh và Trần Phi Dũng (2020) Điều này có nghĩa khi CEA tăng thêm 1 đơn vị thì thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm 3.2252 đơn vị

Hiệu quả chi phí hoạt động phản ánh mức độ quản lý chi phí của ngân hàng trong quá trình hoạt động Khi các ngân hàng không kiểm soát tốt chi phí, các khoản chi phí hoạt động như chi phí quản lý, chi phí nhân viên, và chi phí duy trì hệ thống tăng cao Điều này có thể làm giảm lợi nhuận và làm suy yếu khả năng dự trữ thanh khoản Trong bối cảnh kinh tế hiện nay, khi lạm phát tăng cao ở một số quốc gia, bao gồm cả Việt Nam, ngân hàng gặp nhiều khó khăn hơn trong việc duy trì lợi nhuận do chi phí hoạt động gia tăng Việc này dẫn đến tình trạng giảm thanh khoản, vì ngân hàng phải sử dụng nhiều nguồn lực hơn để bù đắp chi phí thay vì duy trì dự trữ thanh khoản cần thiết Thêm vào đó, khi chi phí hoạt động tăng cao, ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc duy trì mức lãi suất cạnh tranh cho các khoản tiền gửi, từ đó ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn Điều này làm tăng thêm áp lực lên thanh khoản của ngân hàng, đòi hỏi ngân hàng phải thực hiện các biện pháp quản lý chi phí hiệu quả hơn để duy trì sự ổn định tài chính và đảm bảo khả năng thanh khoản trong mọi tình huống của nền kinh tế

❖ Tác động của tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) đến thanh khoản

Từ kết quả nghiên cứu cho thấy biến tốc độ tăng trưởng kinh tế có sự ảnh hưởng cùng chiều với thanh khoản của ngân hàng Kết quả này trái ngược với giả thuyết ban đầu và không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Trong bối cảnh kinh tế tăng trưởng, nhu cầu vay vốn sẽ tăng cao Nếu các NHTM không mở rộng tăng trưởng tín dụng hợp lý sẽ gây bất lợi đến thanh khoản của họ Bởi vì, khi kinh tế tăng trưởng, nhu cầu tín dụng và nhu cầu về các sản phẩm, dịch vụ khác của ngân hàng sẽ tăng theo Điều này dẫn đến việc các ngân hàng có nguồn thu dồi dào và đa dạng hơn, từ đó làm tăng tính thanh khoản của ngân hàng

❖ Tác động của tỷ lệ lạm phát (INF) đến thanh khoản

Kết quả cho thấy INF có ảnh hưởng tích cực với thanh khoản của ngân hàng và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, kết quả này đồng nhất với kỳ vọng của nghiên cứu Đây là dấu hiệu cho thấy khi tăng tỷ lệ lạm phát thêm 1 đơn vị sẽ dẫn đến tăng thanh khoản thêm 0.1972 đơn vị Vì thế tác giả không bác bỏ giả thuyết cho rằng lạm phát có tác động cùng chiều đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam Điều này là do lạm phát một mặt làm tăng lãi suất và chi phí đi vay, mặt khác lạm phát tác động làm suy giảm hoạt động kinh tế và do đó làm giảm nhu cầu vay vốn Lạm phát cũng buộc các nhà quản lý ngân hàng phải tuân theo chính sách tín dụng thận trọng Tất cả những điều đó làm giảm hoạt động vay mượn, ảnh hưởng tích cực đến TK của ngân hàng

Nói rõ hơn là khi tỷ lệ lạm phát của nền kinh tế tăng lên, các ngân hàng bắt đầu giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn, tức là nắm giữ nhiều tiền mặt hơn Điều này giúp hạn chế lượng tiền được đưa vào thị trường, nhằm giảm tác động của lạm phát đến nền kinh tế Chính phủ cũng có thể áp dụng các biện pháp ứng phó với lạm phát như phát hành tín phiếu bắt buộc các NHTM phải mua, tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc và điều chỉnh các loại lãi suất chủ chốt Chính sách thắt chặt tiền tệ trong giai đoạn lạm phát cao khiến các ngân hàng không chỉ hạn chế cho vay và tăng cường dự trữ tài sản thanh khoản mà còn liên tục tăng lãi suất tiền gửi theo diễn biến thị trường huy động vốn, nhằm đáp ứng nhu cầu thanh khoản khi cần thiết Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các kết quả của AL- QUDAH (2020), Tesfaye (2012), Fola (2015), Singh and Sharma (2016)

❖ Tác động của tương tác giữa dịch bệnh COVID – 19 và hiệu quả chi phí hoạt động (COVID*CEA) đến thanh khoản