Từ những vấn đề được nêu trên, đã gợi mở cho tác giả thực hiện đề tài “ Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam: Vai trò tương tác của s
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Rủi ro thanh khoản là một trong những vấn đề mà các hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần phải đối mặt gần như mỗi ngày Trên thực tế, rủi ro thanh khoản luôn tồn tại dưới mọi góc độ và đòi hỏi nhà quản trị phải có những chiến lược thích đáng để kiểm soát được rủi ro này Việc tìm kiếm những nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản sẽ giúp cho nhà quản trị hoạch định được chiến lược rủi ro phù hợp với nền kinh tế trong nước và từng đặc điểm riêng của ngân hàng
Việt Nam hiện là nước có nền kinh tế đang phát triển tuy nhiên chính sách quản lý vĩ mô thị trường của Việt Nam chưa hoàn chỉnh Điều này dẫn đến các hệ thống ngân hàng trong nước gặp không ít khó khăn với việc thích ứng khi thị trường thay đổi đột ngột Bên cạnh sự gia nhập của các ngân hàng nước ngoài, làm tăng tính cạnh tranh giữa các ngân hàng, ảnh hưởng đến việc huy động vốn và tác động đến RRTK
Vốn chủ sở hữu được tài trợ một phần do Nhà nước là một đặc điểm nổi bật, các ngân hàng thương mại Nhà nước tại Việt Nam: Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (VietinBank) Những ngân hàng này có thời gian hoạt động trong ngành tương đối lâu và có giá trị thương hiệu trong việc hạn chế gặp phải rủi ro thanh khoản
Từ những vấn đề được nêu trên, đã gợi mở cho tác giả thực hiện đề tài “ Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam: Vai trò tương tác của sở hữu Nhà nước” nhằm làm rõ thêm về RRTK của các hệ thống ngân hàng, từ đó đưa ra các kiến nghị và giải pháp, hy vọng giúp các nhà quản trị đưa ra được các chính sách để đảm bảo tính an toàn trong hệ thống ngân hàng và tăng tính ổn định của hoạt động ngân hàng.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xác định và đánh giá những yếu tố tác động đến hiệu quả rủi ro trên vốn (RRTK) của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Nghiên cứu cũng xem xét ảnh hưởng của các biến độc lập đến RRTK trong bối cảnh có sự tương tác của biến sở hữu nhà nước, từ đó đề xuất những giải pháp giúp các nhà quản lý kiểm soát RRTK trong hệ thống ngân hàng, đảm bảo sự ổn định trong quá trình hoạt động.
Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu tổng quát trên, đề tài xác định các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:
- Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương Mại Cổ phần Việt Nam giai đoạn 2011 – 2023
- Phân tích và đưa ra đánh giá về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam dưới sự tương tác của sở hữu Nhà nước trong giai đoạn 2011 – 2023
- Đề xuất các giải pháp và đưa ra định hướng nhằm quản lý rủi ro thanh khoản cho các Ngân hàng Thương Mại Cổ phần Việt Nam hiện nay.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu này sẽ trả lời các câu hỏi sau:
- Các nhân tố nào tác động đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương
Mại Cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023?
- Sự tác động của các nhân tố đến RRTK ở các Ngân hàng Thương Mại Cổ phần Việt Nam dưới sự tương tác của nhân tố sở hữu Nhà nước thời gian qua như thế nào?
- Các giải pháp nào cho các Ngân hàng Thương Mại Cổ phần Việt Nam tối ưu hoá việc quản lý rủi ro thanh khoản trong giai đoạn hiện nay từ việc phân tích các nhân tố tác động lên rủi ro thanh khoản?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đề tài nghiên cứu các nhân tố vi mô và vĩ mô gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam, tỷ lệ lạm phát, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nguồn vốn tài trợ bên ngoài (EFD), ảnh hưởng đến RRTK của các Ngân hàng Thương Mại Cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2011-2023
Phạm vi không gian: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 27 ngân hàng TMCP
Việt Nam vì dữ liệu của 27 ngân hàng này tương đối đầy đủ, liên tục trong vòng 13 năm từ 2011 đến năm 2023 và phù hợp với nghiên cứu
Phạm vi thời gian: Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn 2011 - 2023, trong 13 năm là thời gian đủ dài để phản ánh những thay đổi của ngân hàng và gần với thời gian hiện tại.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, thu thập mẫu số liệu của 27 Ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2023
Kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là hồi quy dữ liệu bảng với 3 phương pháp: Ước lượng bình phương tối thiểu gộp (POOLED OLS), ước lượng với tác động cố định (FEM), và ước lượng với tác động ngẫu nhiên (REM)
Sau đó, tác giả sẽ so sánh các kết quả hồi quy của từng phương pháp thông qua các kiểm định như F-test, Hausman, đa cộng tuyến để lựa chọn mô hình phù hợp nhất Ngoài ra tác giả cũng kiểm tra sự tự tương quan thông qua kiểm định Wooldridge và phương sai thay đổi (nếu lựa chọn mô hình FEM) thông qua kiểm định LM – Breusch and pagan, đồng thời để khắc phục 2 khuyết tật trên tác giả sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) Cuối cùng khắc phục hiện tượng nội sinh bằng mô hình phương pháp tổng quát khoảnh khắc (GMM)
Bước 1: Xác định lý do chọn đề tài
Bước 2: Lược khảo các nghiên cứu có liên quan
Bước 3: Tiến hành tìm kiếm và thu thập thông tin, dữ liệu
Bước 4: Lựa chọn phương pháp và mô hình nghiên cứu cụ thể
Bước 5: Xử lý, diễn giải và phân tích dữ liệu trên phần mềm Stata 15.1
Bước 6: Đưa ra kết luận và đề xuất giải pháp
Tính đóng góp của đề tài
Bài nghiên cứu này được tác giả thực hiện với mục đích góp phần xác định những nhân tố và đánh giá mức độ tác động của những nhân tố đến RRTK của các Ngân hàng TMCP trong giai đoạn 2011-2023 Kết quả của nghiên cứu về đề tài này không đưa ra lý thuyết mới mà chỉ mang tính cập nhật vì dữ liệu được thu nhập đến năm 2023, là thời điểm gần nhất lúc tác giả thực hiện đề tài Bên cạnh đó, tác giả cung cấp thêm những dẫn chứng cụ thể giúp những nhà quản trị ngân hàng đánh giá được mức độ RRTK trong hệ thống và đưa ra những biện pháp hiệu quả nhằm hạn chế tối đa vấn đề RRTK của các ngân hàng TCMP Việt Nam.
Kết cấu khóa luận
Ngoài phần mở đầu và kết luận, danh mục từ viết tắt, danh mục bảng, danh mục hình, danh mục tài liệu tham khảo, phụ lục, đề tài nghiên cứu bao gồm 5 chương chính, cụ thể:
Chương 1: Giớ i thi ệu đề tài nghiên c ứ u
Chương này sẽ trình bày đặt vấn đề và tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, tổng quan vấn đề nghiên cứu, thông qua đó xác định các mục tiêu nghiên cứu, đồng thời xác định câu hỏi nghiên cứu tương ứng, phạm vi và đối tượng nghiên cứu Ngoài ra trình bày phương pháp nghiên cứu và bố cục của bài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
Chương này sẽ trình bày khái niệm, ý nghĩa và lý thuyết về thanh khoản và các yếu tố ảnh hưởng đến nó Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trong nước và quốc tế về chủ đề này để xác định khoảng trống nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu cho đề tài.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây của nước ngoài cũng như tại Việt Nam Chương 3 sẽ trình bày mô hình nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu và đưa ra dự kiến về tác động của các biến dựa trên những nghiên cứu thực nghiệm và đưa ra trình tự chạy dữ liệu cho bài khóa luận tốt nghiệp
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Trên cơ sở phương pháp nghiên cứu, chương 4 sẽ trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả các biến trong mô hình, phân tích tương quan mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu và đưa ra các so sánh để lựa chọn mô hình phù hợp đồng thời khắc phục các khuyết tật có trong mô hình thông qua phương pháp FGLS và nếu mô hình tồn tại hiện tượng nội sinh thì khắc phục bằng phương pháp GMM Sau đó, tác giả sẽ thảo luận kết quả nghiên cứu và từ mô hình xác định nhân tố nào thực sự tác động đến RRTK của ngân hàng và mức độ tác động của từng nhân tố , ngoài ra xem xét sự tác động đó tăng hay giảm khi có sự tương tác của nhân tố sở hữu Nhà nước
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Chương 5 sẽ tóm tắt lại kết quả của chương 4, nêu ra các kết luận chính và đưa ra các gợi ý về hàm ý chính sách liên quan đến RRTK của các ngân hàng TMCP Việt Nam Sau cùng, chương này cũng sẽ trình bày những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo
Thông qua chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu, tác giả đã thể hiện được lý do thực hiện đề tài, mục tiêu tổng quát, mục tiêu cụ thể, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, và đóng góp của đề tài Tất cả nội dung của chương 1 đã tổng quan được nội dung của bài nghiên cứu và đồng thời cho thấy được ý nghĩa tính cấp thiết của đề tài Tiếp nối nội dung của chương 1, nội dung chương 2 bao gồm nội dung về cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Trong chương 2, tác giả sẽ mở rộng khái quát về khái niệm của thanh khoản và RRTK, đưa ra các cơ sở đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới RRTK của các ngân hàng TMCP Việt Nam thông qua các nghiên cứu có liên quan ở Việt Nam và nước ngoài, bên cạnh đó tìm ra khoảng trống nghiên cứu, cũng như đưa ra hướng nghiên cứu chính của đề tài.
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Khái niệm về thanh khoản
Theo Ngân hàng Dự trữ của Ấn Độ (2012) thì thanh khoản là khả năng của hệ thống ngân hàng nhằm tài trợ cho việc tăng tài sản và có thể đáp ứng được các nghĩa vụ liên quan đến tiền mặt và tài sản thế chấp dự kiến khi đến hạn
Theo Uỷ ban Basel về Giám sát ngân hàng (2010) cho rằng thanh khoản là một thuật ngữ chuyên ngành nhằm chỉ khả năng ngân hàng có thể đáp ứng các nhu cầu về sử dụng vốn để phục vụ cho các hoạt động như tài trợ cho việc gia tăng tài sản và giải quyết được các nghĩa vụ khi đến hạn mà không phải chịu những tổn thất nào
Thanh khoản được định nghĩa là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt nhanh chóng và dễ dàng với chi phí thấp tương ứng với nguồn vốn huy động trong thời gian ngắn Từ quan điểm tài sản và nguồn vốn, thanh khoản là sự tiếp cận các tài sản và nguồn vốn này với chi phí hợp lý để đáp ứng nhu cầu và hoạt động kinh doanh của ngân hàng Một tài sản có tính thanh khoản cao khi chi phí chuyển đổi thấp và thời gian nhanh chóng; trong khi nguồn vốn có tính thanh khoản cao khi thời gian huy động nhanh và chi phí huy động thấp.
2.1.2 Khái niệm về rủi ro thanh khoản
“Rủi ro thanh khoản là việc ngân hàng không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ đó khi đến hạn mà không ảnh hưởng xấu đến tình hình tài chính của ngân hàng Quản lý rủi ro thanh khoản hiệu quả giúp đảm bảo khả năng đáp ứng các nghĩa vụ
Các lý thuyết về cấu trúc vốn
Dự trữ của Ấn Độ (2012)
Bessis (2015) nhận thấy rằng RRTK là một loại rủi ro rất phổ biến, nó dùng để phản ảnh tình trạng một ngân hàng mất khả năng chi trả ngay lập tức các nghĩa vụ tài chính phát sinh của chính ngân hàng RRTK đề cập đến những khó khăn tìm tiền mà đơn vị có thể gặp phải trong việc đắp ứng các nghĩa vụ tài chính ngắn hàng do không đủ khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt mà không gánh chịu một khoản lỗ đáng kể
Vento và La Ganga (2009) đã lập luận rằng rủi ro thanh khoản là mối quan tâm chính trong chiến lược quản lý rủi ro của ngân hàng Thanh khoản đo lường khả năng hoạt động bình thường của công ty tài chính và duy trì sự cân bằng giữa dòng tiền vào và dòng tiền ra trong cùng một kỳ
Puspitasari và cộng sự (2021) chỉ ra sự bền vững của ngân hàng bị đe doạ bởi
4 rủi ro: rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động, rủi ro thanh khoản và rủi ro thị trường
Bên cạnh đó, “ RRTK xảy ra thường gây ra hậu quả nghiêm trọng không chỉ ở một ngân hàng mà còn cả hệ thống ngân hàng Xét ở ngân hàng riêng lẻ, việc không đảm bảo khả năng thanh khoản khách hàng có thể mất niềm tin vào ngân hàng và ảnh hưởng đến danh tiếng thậm chí dẫn đến phá sản Khi một ngân hàng mất khả năng thanh khoản khách hàng mất niềm tin vào ngân hàng đó và có thể gây ra hiện tượng rút tiền hàng loạt, tạo ra sự bất ổn cho cả hệ thống ngân hàng” (Nguyễn Đức Trung và Lê Hà Diễm Chi, 2024)
2.2 Các lý thuyết về rủi ro thanh khoản
2.2.1.Lý thuyết ưa thích thanh khoản
Theo Keynes (2013) cho rằng tiền là nhân tố tài sản có tính thanh khoản cao nhất nên việc nắm giữ nhiều tiền sẽ có khả năng tăng thanh khoản tuy nhiên mất đi cơ hội tạo ra lợi nhuận và vì thế bất kì chủ thể nào cũng cần có sự đánh đổi giữa mục tiêu thanh khoản và lợi nhuận Lý thuyết ưa thích thanh khoản của Keynes nhận định nắm giữ tiền không vì mục tiêu lợi nhuận nhưng nếu muốn sinh lời thì phải đầu tư, ví dụ như mua chứng khoán kinh doanh Nếu muốn đạt lợi nhuận cao thì phải bớt đi tài sản thanh khoản để đầu tư vào những tài sản ít thanh khoản hơn và ngược lại
2.2.2.Lý thuyết về khả năng thay đổi
Moulton (1918) cũng đề xuất Lý thuyết khả năng thay đổi (The Shiftability theory) rằng các NHTM có thể phòng ngừa rủi ro thanh khoản bằng cách nắm giữ nhiều tài sản có tính thanh khoản cao trong cơ cấu tài sản của mình Theo lý thuyết này, việc cho vay là một mâu thuẫn cơ bản trong việc giải thích các vấn đề về thanh khoản Khi các NHTM gặp vấn đề về thanh khoản, nhân tố có thể đảm bảo thanh khoản là khả năng tạo ra lợi nhuận và tích lũy vốn cũng như khả năng chuyển đổi tài sản
Theo lý thuyết tín hiệu - Signalling theory (Spence, 1973), có mối tương quan dương giữa quy mô của NHTM với tính thanh khoản Các ngân hàng có quy mô lớn hơn sẽ mang lại tín hiệu tích cực cho hoạt động huy động vốn, có khả năng mở rộng huy động từ nhiều nguồn vốn khác nhau và giúp tăng tính thanh khoản cho ngân hàng
2.2.4.Lý thuyết quá lớn để đổ vỡ
Lý thuyết quá lớn để đổ vỡ - The too big to fail theory (Greg, 2009) cho thấy quy mô càng lớn thì tính thanh khoản của ngân hàng càng thấp; theo đó, các ngân hàng có quy mô lớn hơn có xu hướng chấp nhận rủi ro lớn hơn và mạnh dạn chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn đối với các tài sản sinh lời và kỳ vọng lợi nhuận cao hơn
2.2.5.Lý thuyết cho vay thương mại và thanh khoản
Wilson và cộng sự (2010) cho rằng khi thị trường tài chính chưa phát triển, cho vay sẽ đem lại lợi nhuận chủ yếu cho ngân hàng Nếu ngân hàng muốn duy trì tính thanh khoản ổn định thì cần phải nắm giữ nhiều tài sản có tính thanh khoản cao và các khoản cho vay thương mại Dựa trên nguyên tắc khi ngân hàng huy động các nguồn tiền ngắn hạn thì việc cho vay cũng ngắn hạn cụ thể là tài trợ ngắn hạn tài sản lưu động cho các doanh nghiệp cần phải đảm bảo về kỳ hạn để đảm bảo tính thanh khoản cho ngân hàng.
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm
2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Singh và Sharma (2016) đã nghiên cứu các nhân tố quyết định tính thanh khoản của các ngân hàng Ấn Độ Bài nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy OLS trên bộ dữ liệu của 59 ngân hàng từ năm 2000 đến năm 2013 Các nhân tố cụ thể của ngân hàng được nghiên cứu có 5 biến bao gồm SIZE, ROE, chi phí cấp vốn, mức an toàn vốn và tiền gửi Bên cạnh đó GDP, lạm phát và thất nghiệp cũng là những nhân tố kinh tế vĩ mô được xem xét Kết quả nghiên cứu cho thấy quyền sở hữu ngân hàng ảnh hưởng đến tính thanh khoản của ngân hàng Dựa trên phân tích dữ liệu bảng, nhóm tác giả cho rằng các nhân tố cụ thể của ngân hàng (ngoại trừ chi phí vốn) và các nhân tố kinh tế vĩ mô (trừ thất nghiệp) ảnh hưởng đáng kể đến tính thanh khoản của ngân hàng Chúng bao gồm SIZE, tiền gửi, lợi nhuận, an toàn vốn, GDP và INF Hơn nữa, quy mô ngân hàng và GDP được cho là có tác động tiêu cực đến tính thanh khoản của ngân hàng Mặt khác, tiền gửi, khả năng sinh lời, an toàn vốn và lạm phát đều có tác động tích cực đến thanh khoản ngân hàng Chi phí tài trợ và tỷ lệ thất nghiệp cho thấy tác động không đáng kể đến tính thanh khoản của ngân hàng
Ahamed (2021) đã xem xét các nhân tố bên ngoài và đặc thù của ngân hàng có ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản Nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu của 23 ngân hàng ở Bangladesh từ năm 2005 đến năm 2018 và sử dụng phương pháp hồi quy Kết quả của nghiên cứu này nhận định rằng quy mô tài sản có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro thanh khoản, quy mô càng lớn thì tính thanh khoản càng tốt và rủi ro thanh khoản càng thấp Bên cạnh đó, tỷ suất lợi nhuận trên VCSH và tỷ lệ an toàn vốn có mối quan hệ cùng chiều nhưng không đáng kể với RRTK Xét về nhóm nhân tố vĩ mô, lạm phát tác động tiêu cực đến RRTK, trong khi GDP và tín dụng trong nước có tác động tích cực.Tín dụng khu vực tư nhân và công cộng làm tăng đầu tư, từ đó thúc đẩy tăng trưởng GDP Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tài sản có quan hệ cùng chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng Các ngân hàng thường tăng khoản vay/giải ngân tạm ứng để tăng lợi nhuận, làm cạn kiệt tính thanh khoản và tăng rủi ro thanh khoản
Mục đích bài nghiên cứu của Vodová (2011) là xác định các nhân tố quyết định tính thanh khoản của các ngân hàng thương mại ở Czech Dữ liệu được lấy trong giai đoạn từ năm 2001-2009 Kết quả phân tích hồi quy dữ liệu bảng cho thấy có mối liên hệ tích cực giữa thanh khoản ngân hàng và mức an toàn vốn, tỷ lệ nợ xấu và lãi suất cho vay và giao dịch liên ngân hàng Tác giả nhận thấy ảnh hưởng tiêu cực của tỷ lệ lạm phát, chu kỳ kinh doanh và khủng hoảng tài chính đến thanh khoản Bên cạnh đó, tác giả phát hiện rằng mối quan hệ giữa quy mô của ngân hàng và tính thanh khoản của họ là không rõ ràng
Rauch và cộng sự (2010) đo lường khả năng tạo thanh khoản của các Ngân hàng tiết kiệm Đức trong giai đoạn 1997-2006 Sử dụng khung hồi quy bảng động đa biến, chúng tôi phân biệt giữa hai nhóm nhân tố quyết định thanh khoản tiềm năng khác nhau: các nhân tố vĩ mô như chính sách tiền tệ hoặc các chỉ số kinh tế, cũng như những nhân tố đặc trưng của ngân hàng như quy mô kinh doanh hoặc trọng tâm kinh doanh Xét về các nhân tố ảnh hưởng, bài nghiên cứu cho thấy rất có ý nghĩa và mạnh mẽ giá trị cho nền kinh tế và các chỉ số chính sách tiền tệ Có thể thấy rằng việc tạo thanh khoản dường như phụ thuộc tiêu cực mạnh mẽ vào sự thắt chặt của chính sách tiền tệ: một chính sách tiền tệ thắt chặt gây ra sự giảm thanh khoản được tạo ra Nhóm tác giả không tìm thấy bất kỳ nhân tố cụ thể nào của ngân hàng, chẳng hạn như hiệu suất hoặc quy mô tài chính, có bất kỳ ảnh hưởng nào đến việc tạo ra thanh khoản
Chen và cộng sự (2018) đã sử dụng nhóm dữ liệu của các ngân hàng thương mại ở 12 nền kinh tế từ năm 1994 đến năm 2006 Nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy và đưa ra kết luận các nhân tố tác động ngược chiều với RRTK bao gồm hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong hệ thống tài chính dựa trên thị trường, tỷ lệ tài sản lưu động trên tổng tài sản (LRLA), tỷ lệ tài sản lưu động rủi ro trên tổng tài sản (RLA), nguồn tài trợ bên ngoài (FED) Và chỉ một nhân tố quy mô ngân hàng tác động cùng chiều RRTK của các ngân hàng phụ thuộc vào quy mô ngân hàng, tỷ lệ dự trữ thanh khoản trên tổng tài sản, sự phụ thuộc nguồn tài trợ bên ngoài cùng với tăng trưởng lạm phát là những nhân tố đại diện cho nhân tố vĩ mô Trong đó, quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và quy mô ngân hàng là phi tuyến Về môi trường kinh tế vĩ mô, kết quả chỉ ra rằng nền kinh tế đang bùng nổ làm tăng rủi ro thanh khoản ngân hàng trong hệ thống tài chính dựa trên thị trường
2.3.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam Đặng Văn Dân (2015) phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến RRTK, với mẫu dữ liệu bao gồm 15 NHTM lớn tại Việt Nam ở giai đoạn 2007 đến 2014 Bằng phương pháp hồi quy cho dữ liệu bảng bao gồm mô hình Pooled OLS, FEM và REM RRTK có quan hệ nghịch chiều với quy mô tổng tài sản càng lớn thì ngân hàng có nhiều lợi thế cạnh tranh trên thị trường và càng giảm rủi ro thanh khoản Bên cạnh đó, khi ngân hàng có tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản càng cao thì ngân hàng sẽ giảm dự trữ thanh khoản dẫn đến rủi ro thanh khoản tăng lên Thêm nữa, khi các ngân hàng mở rộng các khoản cho vay sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng kéo theo rủi ro thanh khoản tăng theo
Bài nghiên cứu của Nguyễn Hoàng Chung (2022) dựa vào mẫu của 26 Ngân hàng TMCP Việt Nam được niêm yết trên sàn HOSE từ năm 2008 đến năm 2018 để ước tính mô hình GMM Tác giả đã sử dụng các biến số bao gồm: DEPO, LTA, LIQ, CRD, EFD, và LLP Nghiên cứu khẳng định các nhân tố bên trong ngân hàng thương mại đóng vai trò quan trọng nhất và không có bằng chứng thực nghiệm nào về các biến vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản Nhận thấy tỷ lệ cho vay trên tài sản (LTA) của các ngân hàng, thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (CRD), tỷ lệ tài trợ bên ngoài của các ngân hàng thương mại, tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLP) tác động cùng chiều với RRTK Bên cạnh đó DEPO và NIM có tác động ngược chiều với RRTK
Kết quả của Nguyễn Thị Mỹ Linh (2016) đã xem xét các nhân tố tác động lên tỷ lệ thanh khoản của 19 ngân hàng thương mại ở Việt Nam từ năm 2007 đến 2016 và nhận thấy rằng rủi ro tín dụng, khả năng sinh lời, lãi suất biên, quy mô của ngân hàng và tỷ lệ vốn ảnh hưởng tiêu cực lên tỷ lệ thanh khoản
Dựa vào bài nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2019) đã phân tích dữ liệu của 27 Ngân hàng TMCP Việt Nam giai đoạn 2008-2017 nhằm kiểm tra các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản Tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy FEM và REM và nhận thấy rằng quy mô tổng tài sản càng lớn thì RRTK càng giảm, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên VCSH tác động ngược chiều với RRTK Tốc độ tăng trưởng, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn hầu như không có sự tác động lên RRTK của ngân hàng
Vũ Cẩm Nhung, Nguyễn Thị Thẩm, Nguyễn Xuân Hoàng Tuấn, Bùi Thị Nhi
(2023) phân tích những nhân tố tác động đến thanh khoản của 25 Ngân hàng thương mại của Việt Nam từ năm 2010-2022 Nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy OLS, FEM, REM và kiểm định GLS nhằm khắc phục những khuyết tật có trong quá trình làm bài Kết quả của nghiên cứu cho thấy có 8 nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản bao gồm: quy mô ngân hàng, tỷ lệ lợi nhuận, tỷ lệ VCSH/ tổng tài sản, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dư nợ/ tổng tiền gửi khách hàng, lạm phát,tỷ lệ nợ ngắn hạn/ VCSH, lãi cận biên Cụ thể quy mô ngân hàng, tỷ lệ dư nợ/ tổng tiền gửi khách hàng, tỷ lệ nợ ngắn hạn/ VCSH, lãi cận biên tác động ngược chiều với RRTK Tỷ lệ lợi nhuận, tỷ lệ VCSH/ tổng tài sản, tỷ lệ nợ xấu, lạm phát có tác động cùng chiều Nhưng tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ thất nghiệm và tỷ lệ chi phí trên thu nhập không có sự tác động lên RRTK Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh ( 2022) nhận thấy việc xác định các nhân tố bên trong lẫn bên ngoài của ngân hàng tác động đến RRTK là một vấn đề quan trọng nên bài nghiên cứu này đã thực hiện dựa vào bộ dữ liệu của 15 Ngân hàng TMCP tại Việt Nam Bằng phương pháp hồi quy nhóm tác giả đã kết luận rằng quy mô ngân hàng, tỷ lệ VCSH, tỷ lệ cho vay/ tổng huy động ngắn hạn (LDR), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) có tác động ngược chiều đến thanh khoản
Tỷ suất sinh lời/ VCSH, lãi suất tiền gửi, lạm phát, tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế có tác động cùng chiều với RRTK
Mai Thị Phương Thuỳ và Bùi Thị Điệp (2018) đã xác định những nhân tốc ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản Tác giả đã sử dụng Pooles OLS, FEM và REM để xác định mô hình phù hợp nhất với bộ dữ liệu đã thu nhập Nhận thấy rằng các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng bao gồm: tỷ lệ VCSH, tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR), tỷ lệ lợi nhuận (ROE), tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Bài nghiên cứu của Vũ Thị Hồng (2015) đã sử dụng phương pháp định lượng FEM để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của 35 NHTM cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2006-2011.Tác giả nhận xét rằng tỷ lệ VCSH, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lợi nhuận có sự tác động cùng chiều; ngược lại, tỷ lệ cho vay trên huy động có mối tương quan nghịch với khả năng thanh khoản Hơn nữa, trong nghiên cứu không phát hiện ra sự ảnh hưởng của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và quy mô của ngân hàng đối với thanh khoản của các ngân hàng
Bùi Đan Thanh, Nghiêm Hoàng Thảo Vy và Nguyễn Ngọc Huyền (2022) đã nghiên cứu 26 Ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 đến 2021 Bài viết đã xem xét 8 nhân tố bao gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), khả năng sinh lời trên VCSH (ROE), tỷ lệ VCSH (CAP), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro (LLR), tỷ lệ cho vay/ tổng huy động (LDR), lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng (GDP) Bằng phương pháp OLS, FEM và REM nhóm tác giả nhận thấy quy mô ngân hàng, tỷ lệ VCSH, GDP, tỷ lệ cho vay/ tổng huy động và tỷ lệ dự phòng RRTD có tác động cùng chiều và những biến còn lại có tác động ngược chiều với RRTK
STT Năm Tên đề tài Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
An empirical analysis of macroeconomic
Phương pháp hồi quy tuyến tính OLS Bài khóa luận
Thông qua bài nghiên cứu này cho ra kết quả: iền gửi, khả năng sinh and bank- specific factors affecting liquidity of Indian banks sử dụng dữ liệu của
59 Ngân hàng ở Ấn Độ trong giai đoạn từ năm 2000 đến
2013 lời,an toàn vốn, lạm phát tác động cùng chiều với RRTK; nhân tố quy mô ngân hàng và GDP tác động ngược chiều lên RRTK
Liquidity Risk in the Commercial
Bằng phương pháp hồi quy, bài nghiên cứu đã sử dụng mẫu số liệu của 23 Ngân hàng ở Bangladesh từ năm
Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động cùng chiều với RRTK bao gồm tỷ suất lợi nhuận trên tài sản, tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tăng trưởng GDP và tín dụng trong nước tính theo phần trăm GDP và tỷ lệ vốn vay trên tài sản Bên cạnh đó nhân tố quy mô ngân hàng và tỷ lệ lạm phát tác động ngược chiều
Czech Commercial Banks and its Determinants
Tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính và dựa vào dữ liệu của các Ngân hàng TMCP ở Czech bao gồm bảng cân đối kế toán và báo cáo thường niên trong giai đoạn 2001-
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả tổng hợp dữ liệu từ BCTC, BCTN đã được kiểm toán của 27 Ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011-2023 từ nguồn tham khảo VietstockFinance – là trang thông tin cập nhật nhiều tin tức về thị trường và tổng hợp chính xác BCTC của các ngân hàng và dữ liệu tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) từ nguồn tham khảo World Bank- https://www.worldbank.org/en/home
Mô hình nghiên cứu
Dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm của Đặng Văn Dân (2015), Ahamed
(2021), Vũ Cẩm Nhung và cộng sự (2023), tác giả đưa ra hai mô hình cho bài luận như sau:
Mô hình 1: Phân tích tác động của những biến độc lập đến biến phụ thuộc:
Mô hình 2: Phân tích tác động của những biến độc lập trên nhưng có sự tương tác của biến sở hữu Nhà nước đến biến phụ thuộc:
Trong đó: o Biến phụ thuộc: FGAP it là khe hở tài trợ - rủi ro thanh khoản của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t) o Biến độc lập:
• STATE it : sở hữu Nhà nước của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t)
• ROE it : khả năng sinh lời của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t)
• SIZE it : quy mô của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t)
• LLP it : tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t)
• GDP t : tốc độ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam tại thời điểm (t)
• INF t : tỷ lệ lạm phát của Việt Nam tại thời điểm (t)
• CAP it : tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t)
• EFD it : tỷ lệ cho vay các TCTD khác trên VCSH của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t) o Biến tương tác:
• ε it : sai số của mô hình
• STATE it : sở hữu Nhà nước của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t).
Giả thuyết nghiên cứu
FGAP là khe hở tài trợ được tính bằng công thức tổng dư nợ tín dụng trừ tổng nguồn vốn huy động và chia tổng tài sản FGAP đại diện cho rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng TMCP Việt Nam Chỉ số này càng cao thì RRTK càng lớn và ngược lại, nếu chỉ số này thấp thì RRTK càng nhỏ
ROE là chỉ số đại diện cho khả năng sinh lời và được tính bằng công thức tỷ lệ lợi nhuận sau thuế chia cho VCSH Theo nghiên cứu của Cucinelli (2013), ROE có tương quan dương với thanh khoản của ngân hàng Trong bài khóa luận này, tác giả đặt kì vọng nhân tố khả năng sinh lời tác động ngược chiều với RRTK
Vốn chủ sở hữu Giả thuyết 𝐻 1 : Khả năng sinh lời tác động ngược chiều với RRTK
SIZE là chỉ số đại diện cho quy mô ngân hàng và được tính bằng công thức logarit tự nhiên của tổng tài sản Ngân hàng (i) tại thời điểm (t)
𝑆𝐼𝑍𝐸 = ln Tổng cộng tài sản Nghiên cứu của Vũ Thi Cẩm Nhung và cộng sự (2023) nhận thấy SIZE có tác động ngược chiều lên RRTK Bên cạnh đó, Chen và cộng sự (2018) đã nghiên cứu và chỉ ra rằng mối quan hệ giữa quy mô (SIZE) và RRTK là tích cực đáng kể Lý thuyết quá lớn để đổ vỡ - The too big to fail theory (Greg, 2009), quy mô ngân hàng càng lớn thì RRTK càng cao Dựa trên những bài nghiên cứu trước, tác giả kì vọng nhân tố quy mô ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với RRTK
Giả thuyết 𝐻 2 : Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với RRTK
3.3.2.3 T ỷ l ệ d ự phòng r ủ i ro cho vay c ủ a Ngân hàng
LLP là chỉ số đại diện cho tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay của ngân hàng và được tính bằng công thức dự phòng rủi ro cho vay và cho thuê tài chính khách hàng chia cho vay khách hàng
𝐿𝐿𝑃 = Dự phòng rủi ro cho vay và cho thuê tài chính khách hàng
Chung-Hua Shen và cộng sự (2009) nghiên cứu và đo lường mức độ rủi ro thanh khoản đã đánh giá rằng LLP càng cao thì RRTK càng cao Trong bài luận này, tác giả kì vọng nhân tố tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay tác động ngược chiều với RRTK
Giả thuyết 𝐻 3 : tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay tác động ngược chiều với RRTK
3.3.2.4 T ốc độ tăng trưở ng kinh t ế c ủ a Vi ệ t Nam
GDP là thước đo tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam tại thời điểm t Nghiên cứu của Ahamed (2021) và Sopan & Dutta (2018) đều chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa GDP và RRTK Dựa trên các nghiên cứu này, tác giả giả định có mối quan hệ cùng chiều giữa GDP và RRTK trong bài luận này.
Giả thuyết 𝐻 4 : tốc độ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam tác động cùng chiều với RRTK
Chỉ số giá tiêu dùng (INF) phản ánh tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam theo thời gian (t) Các nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa lạm phát và thu nhập ròng trên vốn chủ sở hữu (RRTK) Cụ thể, Ahamed (2021) cho rằng lạm phát có tác động tiêu cực đến RRTK Tương tự, Zaghdoudi và cộng sự (2017) cũng kết luận rằng "INF có ảnh hưởng tiêu cực nhưng không đáng kể đối với RRTK" Do đó, bài luận này kỳ vọng mối quan hệ nghịch chiều giữa tỷ lệ lạm phát và RRTK.
Giả thuyết 𝐻 5 : tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam tác động ngược chiều với RRTK
3.3.2.6 T ỷ l ệ VCSH trên t ổ ng tài s ả n c ủ a Ngân hàng
CAP là tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và tổng tài sản của ngân hàng tại một thời điểm nhất định, thường dùng để đánh giá khả năng thanh khoản của ngân hàng CAP cao phản ánh khả năng thanh khoản cao của ngân hàng Theo nghiên cứu của Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh, CAP là một chỉ số quan trọng trong đánh giá hiệu quả quản lý rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
(2022) kết luận rằng “ trong điều kiện những nhân tố khác không có sự thay đổi và đều có ý nghĩa thống kê, khi tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản tăng thì RRTK giảm” Trong bài luận này, dựa vào nghiên cứu trước, tác giả kì vọng có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản và RRTK
CAP = Vốn chủ sở hữu
Tổng tài sản Giả thuyết 𝐻 6 : tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản tác động ngược chiều với RRTK
3.3.2.7 T ỷ l ệ vay các TCTD khác trên VCSH c ủ a Ngân hàng
EFD là chỉ số đại diện cho tỷ lệ vay các TCTD khác chia VCSH của Ngân hàng (i) tại thời điểm (t) Nguyễn Văn Chung (2022) cho thấy tỷ lệ vay các TCTD khác trên VCSH của Ngân hàng có tác động tích cực đến RRTK Trong bài khóa luận này, tác giả kì vọng rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ vay các TCTD khác trên VCSH với RRTK
EFD = Vay các TCTD khác
Vốn chủ sở hữu Giả thuyết 𝐻 7 : tỷ lệ vay các TCTD khác trên VCSH tác động cùng chiều với RRTK
3.3.3 Biến tương tác – sở hữu Nhà nước
Biến tương tác có vai trò điều tiết mô tả tình huống trong đó mối quan hệ giữa hai biến không phải là một hằng số, nó thay đổi phụ thuộc vào giá trị của biến thứ ba được gọi là biến tương tác Biến tương tác thay đổi mức độ tác động hoặc chiều hướng tác động của mối quan hệ giữa hai biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình
STATE là chỉ số đại diện cho sở hữu Nhà nước của Ngân hàng TMCP (i) tại thời điểm (t) Với bài luận này được tác giả đặt ra biến giả với 2 phép đo lường sau :
0: Ngân hàng không có tính sở hữu của Nhà nước
1: Ngân hàng có tính sở hữu của Nhà nước
Xem xét dựa trên báo cáo thường niên của các Ngân hàng TMCP qua các năm, các ngân hàng được xem là có sở hữu của Nhà nước khi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam có cổ phần trong ngân hàng (i) và ngược lại, nếu Ngân hàng Nhà nước Việt Nam không có cổ phần thì được xem là không có tính sở hữu của Nhà nước
Hình 3.1 Sơ đồ biểu thị mô hình biến tương tác Z ảnh hưởng đến sự tác động của biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Nhân tố tác động đến RRTK
Biến kiểm soát bên ngoài
Bảng 3.1 Mô tả biến phụ thuộc, biến độc lập và kỳ vọng dấu
Tên biến Ký hiệu Đo lường Nguồn tham khảo
Kỳ vọng về dấu Biến phụ thuộc
Khe hở tài chính FGAP
(Tổng dư nợ tín dụng – tổng nguồn vốn huy động)/ Tổng tài sản Đặng Văn Dân (2015)
Ngân hàng được xem là có sở hữu của Nhà nước khi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam có cổ phần trong Ngân hàng, biến sẽ nhận giá trị 1 và ngược lại, biến sẽ nhận giá trị 0
Khả năng sinh lời ROE Lợi nhuận sau thuế/
Cucinelli (2013); Đặng Văn Dân (2015); Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần
Quy mô ngân hàng SIZE Logarit (tổng tài sản) Vũ Thi Cẩm Nhung và cộng sự (2023); Chen và + cộng sự (2018); Greg,
Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay của Ngân hàng
Dự phòng rủi ro cho vay và cho thuê tài chính khách hàng/ Cho vay khách hàng
Chung-Hua Shen và cộng sự (2009), Nguyễn Văn Chung (2022)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt
Tỷ lệ lạm phát INF
Zaghdoudi và cộng sự (2017); Faruque Ahamed (2021); Waeibrorheem Waemustafa và Suriani Sukri (2016); Đặng Văn Dân (2015)
VCSH trên tổng tài sản
CAP Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2022); Vũ Thị Hồng (2015); Pavla Vodová
Tỷ lệ vay các TCTD khác trên
Vay các tổ chức tín dụng khác/ Vốn chủ sở hữu
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu của bài luận này bao gồm 9 bước chính:
Bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu, tác giả đi sâu vào nền tảng lý thuyết liên quan đến RRTK của các ngân hàng Đồng thời tiến hành tổng hợp, lược khảo các nghiên cứu liên quan đến nhân tố RRTK trên cả phạm vi trong nước và thế giới Qua đó giúp nắm bắt được các góc nhìn khác nhau, các phương pháp nghiên cứu và kết quả đạt được từ các nghiên cứu trước đó.
Bước 2: Tác giả sẽ trình bày mô hình nghiên cứu, biến nghiên cứu và thu thập dữ liệu
Bước 3: Bằng việc sử dụng phần mềm STATA 15.1 thống kê mô tả nhằm tổng hợp các đặc điểm số liệu các biến của mô hình bao gồm giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn
Bước 4: Phân tích mối tương quan các biến độc lập của mô hình Bên cạnh đó tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra mức độ đa cộng tuyến
Bước 5: Thực hiện hồi quy theo ba phương pháp: Pooled OLS, FEM, và REM
Bước 6: Lựa chọn mô hình phù hợp nhát trong các mô hình: Pooled OLS, FEM, hoặc REM bằng các phép thử F-Test, Breusch and Pagan Lagrangian multiplier và Hausman
• Kiểm định F-Test là chỉ số đo lường trong thống kê dùng để kiểm tra ý nghĩa của bất kì mối liên hệ hoặc sự khác biệt giữa hai mẫu độc lập
• Kiểm định Hausman là một kiểm tra giả định thống kê trong kinh tế lượng, để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn và xem xét có tồn tại tự tương quan
• Kiểm định Breush-Pagan dùng để kiểm định phương sai sai số thay đổi trong phần mềm STATA
Bước 7: Kiểm tra và khắc phục các khuyết tật có trong mô hình như hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và biến nội sinh thông qua hai phương pháp FGLS và GMM
Bước 8: Chạy mô hình đo lường kết quả tương tác của sở hữu Nhà nước tới tác động của các cặp biến độc lập và biến phụ thuộc bằng phương pháp GMM
Bước 9: Thảo luận kết quả và trình bày các kết luận chính, đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến RRTK và từ đó đưa ra những ý kiến về hàm ý chính sách liên quan đến hạn chế RRTK xảy ra tại các Ngân hàng TMCP Việt Nam
Trong chương 3, dựa trên các công thức tính các biến và phương pháp cùng với các bước để chạy dữ liệu, tác giả sẽ đi vào tính toán và phân tích chi tiết ở chương
4 Trong chương 4, tác giả sẽ trình bày và giải thích các kết quả nghiên cứu của bài khóa luận thông qua phần mềm Stata 15.1.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả
Bằng phần mềm STATA 15.1, tác giả thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu trên các phương diện: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến phụ thuộc FGAP và các biến độc lập Kết quả của thống kê này được trình bày dưới dạng bảng dưới đây:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả dữ liệu nghiên cứu trong STATA 15.1)
Bảng 4.1 cho thấy có tổng số 351 quan sát từ 27 Ngân hàng TMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011-2023, bao gồm:
Biến phụ thuộc: Biến FGAP là khe hở tài chính- đại diện cho RRTK, có số quan sát là 351, giá trị lớn nhất là 0,7998 Giá trị nhỏ nhất là 0,2428, giá trị trung bình là 0,6188 và độ lệch chuẩn là 0,1041
- Biến ROE đại diện biến khả năng sinh lời và có giá trị trung bình là 0,0969, độ lệch chuẩn là 0,0837 Giá trị nhỏ nhất là -0,8200 và giá trị lớn nhất là 0,2682
- Biến SIZE đại diện biến quy mô ngân hàng và có giá trị trung bình là 18,7036, độ lệch chuẩn là 1,1891 Giá trị nhỏ nhất là 16,3976 và giá trị lớn nhất là 21,5565
Biến LLP đại diện cho biến tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay, có giá trị trung bình là 0,0134 và độ lệch chuẩn là 0,0054 Giá trị nhỏ nhất ghi nhận là -0,0248 và giá trị lớn nhất là 0,0322 Các giá trị này cung cấp thông tin về sự phân bổ của tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay, với giá trị trung bình là 0,0134 và phần lớn các giá trị nằm gần với giá trị trung bình này.
- Biến GDP đại diện biến tốc độ tăng trưởng kinh tế và có giá trị trung bình là 0,0579, độ lệch chuẩn là 0,0152 Giá trị nhỏ nhất là 0,026 và giá trị lớn nhất là 0,0802
- Biến INF đại diện biến tỷ lệ lạm phát và có giá trị trung bình là 0.0485385, độ lệch chuẩn là 0.0446648 Giá trị nhỏ nhất là 0.0063 và giá trị lớn nhất là 0.1858
- Biến CAP đại diện biến tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản và có giá trị trung bình là 0,0921, độ lệch chuẩn là 0,0375 Giá trị nhỏ nhất là 0,0406 và giá trị lớn nhất là 0,2384
- Biến EFD đại diện biến tỷ lệ vay các TCTD khác trên VCSH và có giá trị trung bình là 0,6309, độ lệch chuẩn là 0,6364 Giá trị nhỏ nhất là 0 và giá trị lớn nhất là 4,2490.
Phân tích tương quan biến và đa cộng tuyến
Bảng 4.2 Ma trận tương quan
Biến FGAP ROE SIZE LLP GDP INF CAP EFD
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả dữ liệu nghiên cứu trong STATA 15.1)
Dựa vào lí thuyết tương quan và hồi quy và kết quả của bảng 4.2 nhận thấy hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0,8 khi xét giá trị tuyệt đối Điều này cho thấy không có sự đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình Các biến độc lập khả năng sinh lời (ROE) và quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động tích cực đến biến phụ thuộc FGAP Ngược lại, các biến độc lập còn lại tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLP), tốc độ tăng trưởng (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF), tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (CAP) và tỷ lệ vay các TCTD khác trên VCSH (EFD) tác động tiêu cực đến FGAP
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả thực hiện kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF Kết quả được thể hiện dưới bảng 4.3
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
SIZE ROE CAP LLP INF EFD GDP VIF trung bình
(Nguồn: Kết quả dữ liệu nghiên cứu trong STATA 15.1)
Dựa vào giá trị VIF của các biến độc lập trong Bảng 4.3, có thể kết luận rằng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình này Giá trị VIF lớn nhất là 2,22 tương ứng với biến SIZE, giá trị VIF nhỏ nhất là 1,01 tương ứng với biến GDP, trong khi giá trị VIF trung bình là 1,38 Các giá trị VIF này đều nhỏ hơn 10, ngưỡng thường được sử dụng để đánh giá sự hiện diện của đa cộng tuyến Do đó, các biến độc lập trong mô hình có liên quan nhưng không quá phụ thuộc vào nhau, đảm bảo độ chính xác và tin cậy của kết quả hồi quy.
Hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp Pooled OLS, FEM và REM
Phân tích hồi quy dữ liệu bằng phần mền STATA 15.1 theo ba phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM và REM nhằm đánh giá mức độ tác động của các biến STATE, SIZE, ROE, LLP, GDP, INF, CAP, EFD lên biến phụ thuộc FGAP (khe hở tài chính – đại diện cho biến RRTK) dựa vào hệ số ước lượng và mức ý nghĩa thống kê của các hệ số Kết quả này được trình bày ở bảng 4.4:
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy theo Pooled OLS, FEM, và REM
Mô hình Pooled OLS Mô hình FEM Mô hình REM
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả dữ liệu nghiên cứu trong STATA 15.1)
Mô hình Pooled OLS: Thông qua bảng dữ liệu 4.4, tác giả nhận thấy có biến
GDP không có sự tương quan với FGAP Hai biến ROE và SIZE có mối quan hệ cùng chiều với FGAP ở cùng mức ý nghĩa là 1% với hệ số hồi quy là 0,228 và 0,0173 Bên cạnh đó, bốn biến bao gồm LLP, INF, CAP và EFD có sự tương quan nghịch chiều với FGAP, cùng ở mức ý nghĩa 1% và hệ số hồi quy tương ứng 2,653, 0,339, 0,938 và 0,0506
Mô hình FEM: Kết quả bảng 4.4 với mô hình FEM, nhận thấy có biến LLP,
GDP, INF không có sự tương quan với FGAP Biến ROE và SIZE có sự tác động cùng chiều với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa là 1% Ngược lại các biến CAP và EFD tác động ngược chiều với FGAP và cùng mức ý nghĩa 1%
Mô hình REM: Tác giả nhận thấy hai biến ROE và SIZE tương tự ở mô hình
Tuy nhiên, các biến LLP, GDP, INF không có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc FGAP Trong khi đó, các biến CAP và EFD có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%.
Lựa chọn mô hình hồi quy giữa Pool OLS, FEM, REM
4.4.1 Kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và FEM Để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp trong 2 mô hình Pooled OLS và FEM, tác giả dựa trên kiểm định F, với giả thuyết:
H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình FEM
H1: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và FEM
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Từ bảng 4.5 cho thấy kết quả kiểm định F-test có giá trị P là 0,0000 và giá trị
P này nhỏ hơn 5%, bác bỏ H0 Đồng nghĩa với việc mô hình FEM phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS
4.4.2 Kiểm định giữa Mô hình FEM và REM Để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp trong 2 mô hình FEM và REM, tác giả dựa trên kiểm định Hausman, với giả thuyết:
H0: Lựa chọn mô hình REM
H1: Lựa chọn mô hình FEM
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định giữa Mô hình FEM và REM
Kiểm định Hausman Prob > chi2 = 0,4644 > 5%
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Từ bảng 4.6 cho thấy kết quả kiểm định có giá trị P là 0,4644 và giá trị P này lớn hơn 5%, chấp nhận H0 Vì vậy mô hình REM phù hợp hơn so với mô hình FEM
Kết luận: Dựa vào ba kết quả kiểm định trên, nhận thấy REM là mô hình phù hợp nhất để tác giả sẽ tiếp tục tiến hành các kiểm định khuyết tật có thể xảy ra trong mô hình dựa trên kết quả hồi quy của mô hình REM.
Kiểm định hiện tượng tương quan trong mô hình REM
Tác giả kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng việc sử dụng kiểm định Wooldridge và giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:
H0: Mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan
Nếu kết quả kiểm định thu được với Prob > F > 5% thì mô hình nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định tự tương quan
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Từ bảng 4.7 cho thấy kết quả của kiểm định trên mô hình REM là Prob > F 0,0000, nhỏ hơn 5% Vì vậy sẽ bác bỏ H0 và chấp nhận giả thuyết H1
Kết luận: dựa vào ba kiểm định trên, tác giả đã chọn ra mô hình REM là mô hình phù hợp nhất Tuy nhiên thông qua kiểm định Wooldrigde nhận thấy có hiện tượng tự tương quan Từ kết quả này, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan.
Khắc phục các khuyết tật của mô hình lựa chọn
Sau khi tác giả đã kiểm định khuyết tật của mô hình REM, nhận thấy có hiện tượng tự tương quan Vì vậy, nhằm khắc phục hiện tượng này tác giả đã sử dụng phương pháp FGLS Kết quả của FGLS như sau:
Bảng 4.8 Kết quả ước lượng mô hình bằng FGLS
FGAP Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn z P>z [95% Conf Interval] ROE 0,0909* 0,0480 1,89 0,059 -0,0033 0,1851
Number of obs = 351 Prob > chi2 = 0,0000
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Với 351 quan sát trong giai đoạn 13 năm, bằng phương pháp FGLS, tác giả đánh giá mô hình là có ý nghĩa thống kê vì hệ số Prob > chi2 = 0,0000, và hệ số P nhỏ hơn 0,05 Do đó, tác giả nhận định đây là kết quả ước lượng phù hợp cho bài luận.
Biến nội sinh và phương pháp GMM
Mặc dù tác giả sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan trong mô hình Tuy nhiên, mô hình vẫn có thể gặp phải các biến nội sinh mà phương pháp FGLS không thể khắc phục được Vì vậy, bài viết này sử dụng kiểm định Wu-Hausman để kiểm định các biến nội sinh của mô hình đối với 7 biến độc lập của mô hình nghiên cứu và đưa ra các giả thuyết sau:
Bảng 4.9 Kiểm tra hiện tượng biến nội sinh trong mô hình
Các biến độc lập Kiểm định Wu - Hausman Kết luận
Chấp nhận giả thuyết H0 Biến ROE là biến ngoại sinh
Chấp nhận giả thuyết H0 Biến SIZE là biến ngoại sinh
Chấp nhận giả thuyết H0 Biến LLP là biến ngoại sinh
Chấp nhận giả thuyết H0 Biến GDP là biến ngoại sinh
Bác bỏ giả thuyết H0 Biến INF là biến nội sinh
Chấp nhận giả thuyết H0 Biến CAP là biến ngoại sinh
EFD p-value = 0,5464 > 5% Chấp nhận giả thuyết H0
Biến EFD là biến ngoại sinh
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Bằng phương pháp Wu – Hausman tác giả đã thực hiện kiểm tra biến nội sinh thông qua phần mềm STATA 15.1, tác giả nhận thấy biến INF (p-value = 0,0471 < 5%) là biến nội sinh duy nhất tồn tại trong mô hình Tác giả thực hiện phương pháp GMM để khắc phục hiện tượng biến nội sinh xuất hiện trong mô hình
Bằng phương pháp ước lượng tổng quát khoảnh khắc (Generalized Method of Moments – GMM), tác giả sử dụng phần mềm STATA 15.1 để khắc phục hiện tượng biến nội sinh, kết quả phân tích hồi quy theo GMM được trình bày ở bảng 4.10:
Bảng 4.10 Kết quả phân tích hồi quy theo GMM
Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn t P>t [95% Conf Interval] FGAP
Prob > F = 0,000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0,28
Pr > z = 0,781 Hansen test of overid Restrictions: chi2(3) = 0,76 Prob > chi2 = 0,858 Sargan test of overid Restrictions: chi2(3) = 0,41 Prob > chi2 = 0,937 Number of instruments = 12 10%, kiểm định Hansen có Prob > chi2 = 0,858 > 10%, kiểm định Sargan có Prob > chi2 = 0,937 > 10%, và số biến công cụ là 12 nhỏ hơn số lượng nhóm là 27 Như vậy, kiểm định này cho thấy phương pháp GMM đáng tin cậy
- Biến ROE có p-value = 0,032, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là -1,3444 Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi biến ROE giảm 1% thì biến phụ thuộc tăng 1,3444%
Biến SIZE có giá trị p = 0,029, đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5% Hệ số hồi quy là 0,0523, cho biết trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến SIZE tăng 1% thì biến phụ thuộc sẽ tăng 0,0523%.
Biến LLP có giá trị p là 0,427, không cho thấy sự khác biệt thống kê trong mô hình Do đó, tác giả không có cơ sở kết luận về ảnh hưởng của biến LLP lên biến phụ thuộc.
- Biến GDP có p-value = 0,002, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và hệ số hồi quy là 0,8937 Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi biến ROE tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0,8937 %
- Biến INF có p-value = 0,020, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là -3,2303 Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, khi biến INF giảm 1% thì biến phụ thuộc tăng 3,2303 %
- Biến CAP có p-value = 0,467, không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Tác giả chưa có cơ sở để kết luận tác động của biến CAP lên biến phụ thuộc
- Biến EFD có p-value = 0,674, không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Tác giả chưa có cơ sở để kết luận tác động của biến EFD lên biến phụ thuộc
Vậy mô hình hồi quy có phương trình dạng như sau:
Từ kết quả trên, tác giả sẽ tóm tắt lại giả thuyết, kết quả nghiên cứu và kết luận của mô hình hồi quy GMM:
Bảng 4.11 Tóm tắt giả thuyết và kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu Mức ý nghĩa Kết luận
ROE - - Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% (**)
Có tác động phù hợp với giả thuyết H1
SIZE + + Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% (**)
Có tác động phù hợp với giả thuyết H2
LLP - - Không có ý nghĩa thống kê
Chưa có cơ sở để kết luận về giả thuyết H3
Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%
Có tác động phù hợp với giả thuyết H4
INF - - Có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% (**)
Có tác động phù hợp với giả thuyết H5
CAP - + Không có ý nghĩa thống kê
Chưa có cơ sở để kết luận về giả thuyết H6
EFD + + Không có ý nghĩa thống kê
Chưa có cơ sở để kết luận về giả thuyết H7
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(+): Mối quan hệ cùng chiều
(-) : Mối quan hệ ngược chiều
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc dưới sự tương tác của sở hữu Nhà nước
sự tương tác của sở hữu Nhà nước Để xem xét tác động của biến STATE đến từng cặp biến độc lập và biến phụ thuộc, tác giả đã sử dụng phương pháp GMM để tiến hành thực hiện mô hình hồi quy, trong đó xuất hiện các biến nhân giữa biến STATE và từng biến độc lập
4.8.1 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu Nhà nước và khả năng sinh lời bằng phương pháp GMM
Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.12 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và ROE:
Bảng 4.12 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*ROE
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Bảng 4.12 thể hiện AR(2) > 10%, kiểm định Hansen, kiểm định Sargan đều có p-value > 10%, và số biến công cụ là 12 nhỏ hơn số nhóm Nhận thấy mô hình thỏa bốn nhân tố trên, tác giả kết luận rằng kiểm định theo phương pháp GMM là đáng tin cậy, có bộ công cụ phù hợp Vì vậy, tác giả chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong bài khóa luận
Biến STATE*ROE có p-value = 0,087, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 10% và hệ số hồi quy là -0,9197 Kết quả cho thấy biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến ROE lên biến phụ thuộc FGAP
4.8.2 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu Nhà nước và quy mô ngân hàng bằng phương pháp GMM
Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.13 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và SIZE:
Bảng 4.13 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*SIZE
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Bảng 4.13 thể hiện AR(2) > 10%, kiểm định Hansen, kiểm định Sargan đều có p-value > 10%, và số biến công cụ là 12 nhỏ hơn số nhóm Nhận thấy mô hình thỏa bốn nhân tố trên, tác giả kết luận rằng kiểm định theo phương pháp GMM là đáng tin cậy, có bộ công cụ phù hợp Vì vậy, tác giả chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong bài khóa luận
Biến STATE*SIZE có p-value = 0,036, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 10% và hệ số hồi quy là -0,0055 Kết quả cho thấy biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến SIZE lên biến phụ thuộc FGAP
4.8.3 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu Nhà nước và tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay của Ngân hàng bằng phương pháp GMM
Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.14 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và LLP:
Bảng 4.14 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*LLP
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Bảng 4.14 thể hiện AR(2) > 10%, kiểm định Hansen có p-value > 10%, và số lượng nhóm là 27 lớn hơn số biến công cụ là 14 Tuy nhiên kiểm định Sargan có p- value < 10%, không thỏa điều kiện lớn hơn 10% Vì vậy tác giả kết luận kết quả kiểm định theo phương pháp GMM là không đáng tin cậy khi không có đủ bộ công cụ phù hợp Vì vậy, tác giả không lựa chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong bài khóa luận
4.8.4 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu Nhà nước và tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản bằng phương pháp GMM
Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.15 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và CAP:
Bảng 4.15 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*CAP
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Bảng 4.15 thể hiện AR(2) > 10%, và số lượng nhóm là 27 lớn hơn số biến công cụ là 14 Tuy nhiên kiểm định Sargan và Hansen có p-value < 10%, không thỏa điều kiện lớn hơn 10% Vì vậy tác giả kết luận kết quả kiểm định theo phương pháp GMM là không đáng tin cậy khi không có đủ bộ công cụ phù hợp Vì vậy, tác giả không lựa chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong bài khóa luận
4.8.5 Kết quả hồi quy tương tác giữa sở hữu Nhà nước và tỷ lệ vay các TCTD khác trên VCSH bằng phương pháp GMM
Thông qua phần mềm STATA 15.1, cùng phương pháp GMM, bảng 4.16 trình bày kết quả phân tích hồi quy tương tác giữa biến STATE và EFD:
Bảng 4.16 Kết quả hồi quy tương tác giữa STATE*EFD
Ghi chú: *,**,***: hệ số có ý nghĩa thống kê lần lượt tại mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả xử lý trong STATA 15.1)
Trong khi Table 4.16 cho thấy AR(2) > 10%, kiểm định Hasen có p-value > 10% và số lượng nhóm (27) lớn hơn số biến công cụ (14); thì kiểm định Sargan lại có p-value < 10%, không thỏa điều kiện lớn hơn 10% Do đó, tác giả kết luận kết quả kiểm định theo phương pháp GMM không đáng tin cậy vì thiếu đủ bộ công cụ phù hợp, dẫn đến việc không lựa chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong bài luận án.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.9.1 Khả năng sinh lời (ROE)
4.9.1.1 Tác động của khả năng sinh lời (ROE) đến RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Khả năng sinh lời theo như kết quả mô hình cho thấy có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc FGAP với mức ý nghĩa thống kê 5% và hệ số hồi quy là -1,3444 Nghĩa là khi các nhân tố khác không thay đổi, khả năng sinh lời (ROE) tăng 1% thì biến phụ thuộc FGPA giảm 1,3444% Kết quả phù hợp với giả thuyết H1 và phù hợp với nghiên cứu của Ahamed (2021) và Zaghdoudi và cộng sự (2017) Khả năng sinh lời ảnh hưởng tích cực lên rủi ro thiếu hụt thanh khoản cho biết do các ngân hàng lớn có khoản giữ lại LNST càng nhiều thì rủi ro thanh khoản được giảm xuống, Jedidia và cộng sự (2015) đã dự báo Trên thực tế, hầu hết các ngân hàng hoạt động dựa vào các hoạt động cấp tín dụng hoặc đầu tư vào những danh mục có rủi ro cao Thường những khoản chi vào các hoạt động này có trị giá lớn, nếu thị trường tài chính có sự thay đổi nhỏ hoặc lớn đều khiến cho ngân hàng đối mặt với khó khăn, nhất là ảnh hưởng đến tính thanh khoản của ngân hàng
=> Kết luận: Khả năng sinh lời tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng TMCP Việt Nam
4.9.1.2 Tác động của nhân tố sở hữu Nhà nước (STATE) lên mối quan hệ của khả năng sinh lời (ROE) và RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Dựa vào kết quả ở bảng 4.13, biến STATE*ROE tác động lên biến phụ thuộc FGAP có mức ý nghĩa thống kê là 10% cùng hệ số hồi quy là -0,9197 Từ kết quả trên, có thể thấy biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập ROE lên biến phụ thuộc FGAP
Từ kết quả hồi quy, với sự tác động ngược chiều của ROE đến FGAP và hệ số hồi quy của biến nhân (STATE*ROE) cũng là số âm Có thể kết luận, sự tác động ngược chiều của biến độc lập ROE lên biến phụ thuộc FGAP tăng lên khi có sự tương tác của biến STATE Sự can thiệp của Nhà nước đôi khi có thể dẫn đến việc ngân hàng phải thực hiện các chính sách tín dụng và đầu tư không tối ưu về mặt kinh tế, làm ảnh hưởng đến khả năng sinh lời và tăng RRTK Chẳng hạn, ngân hàng có thể bị yêu cầu hỗ trợ các dự án công cộng hoặc doanh nghiệp Nhà nước không hiệu quả
4.9.2 Quy mô ngân hàng (SIZE)
4.9.2.1 Tác động của quy mô ngân hàng (SIZE) đến RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến FGAP (mức ý nghĩa 5%, hệ số hồi quy 0,0523) Khi quy mô ngân hàng tăng 1%, FGAP tăng 0,0523% Điều này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu, cũng như các nghiên cứu trước của Chen và cộng sự (2018), Ahamed (2021) và lý thuyết "Quá lớn để đổ vỡ" (Greg, 2009) Các ngân hàng lớn có xu hướng tin rằng họ không thể bị sụp đổ và chấp nhận nhiều rủi ro hơn Hơn nữa, sự tự mãn của các ngân hàng lớn có thể dẫn đến hành vi rủi ro, vì họ tin rằng chính phủ hoặc ngân hàng trung ương sẽ can thiệp trong trường hợp khủng hoảng Tâm lý này có thể dẫn đến quản lý rủi ro thanh khoản lỏng lẻo Sự mở rộng nhanh chóng của các ngân hàng có thể làm tăng rủi ro thanh khoản do nhu cầu vốn lớn để duy trì hoạt động và đáp ứng nhu cầu khách hàng.
=> Kết luận: Quy mô ngân hàng tác động c ùng chiều đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng TMCP Việt Nam
4.9.2.2 Tác động của nhân tố sở hữu Nhà nước (STATE) lên mối quan hệ của quy mô ngân hàng (SIZE) và RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Dựa vào kết quả ở bảng 4.14, tích số STATE*SIZE tác động lên biến phụ thuộc FGAP với mức ý nghĩa thống kê 5% cùng hệ số hồi quy là -0,0055 Từ kết quả trên, có thể kết luận biến STATE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập SIZE lên biến phụ thuộc FGAP
Từ kết quả hồi quy, với sự tác động cùng chiều của SIZE đến FGAP trong khi hệ số hồi quy của biến nhân (STATE*SIZE) là số âm Có thể kết luận, khi có sự tác động của biến tương tác STATE đã làm thay đổi chiều hướng tác động của biến độc lập SIZE lên biến phụ thuộc FGAP Trên thực tế, những ngân hàng TMCP có sự tham gia của Nhà nước thường được coi là có tính ổn định và uy tín cao hơn nhờ sự hỗ trợ của chính phủ Điều này giúp giảm rủi ro thanh khoản vì các ngân hàng này có thể dễ dàng tiếp cận nguồn hỗ trợ vốn trong trường hợp khẩn cấp hoặc khủng hoảng Các ngân hàng có sự tham gia của Nhà nước có thể có quy mô vốn lớn hơn và nguồn vốn phong phú hơn, giúp họ giảm thiểu rủi ro thanh khoản do có nhiều nguồn vốn hơn Hơn nữa, sự hiện diện của Nhà nước trong cơ cấu sở hữu có thể tạo sự ổn định tâm lý, an tâm cho khách hàng, khuyến khích họ gửi tiền vào ngân hàng, từ đó nâng cao tính thanh khoản
4.9.3Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLP)
4.9.3.1 Tác động của tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLP) đến RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa biến độc lập LLP và biến phụ thuộc FGAP Tuy nhiên, kết quả này không đạt mức ý nghĩa thống kê trong mẫu nghiên cứu và tương ứng với giả thuyết H3 Vì vậy, tác giả chưa có đủ cơ sở để kết luận về tác động của LLP đến FGAP trong luận văn này.
=> Chưa có cơ sở để kết luận tỷ lệ dự phòng rủi ro tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng TMCP Việt Nam
4.9.3.2 Tác động của nhân tố sở hữu Nhà nước (STATE) lên mối quan hệ của tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLP) và RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Kết quả kiểm định theo phương pháp GMM của biến nhân STATE*LLP được trình bày trong bảng 4.15 là không đáng tin cậy khi không có đủ bộ công cụ phù hợp
Vì vậy tác giả chưa có cơ sở để kết luận về hiệu ứng tương tác của biến STATE lên mối quan hệ của biến độc lập LLP và biến phụ thuộc FGAP
4.9.4 Tốc độ tăng trưởng (GDP)
Tốc độ tăng trưởng theo như kết quả mô hình cho thấy có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc FGAP với mức ý nghĩa thống kê 1% và hệ số hồi quy là 0,8937 Nghĩa là khi các nhân tố khác không thay đổi, tốc độ tăng trưởng (GDP) tăng 1% thì biến phụ thuộc FGAP tăng 0,8937% Kết quả phù hợp với giả thuyết H4 và phù hợp với kết quả nghiên cứu của Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2022) và Ahamed (2021) Trên thực tế, khi nền kinh tế tăng trưởng thì ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng các hoạt động của ngân hàng bao gồm: nhu cầu tín dụng, nhu cầu về các sản phẩm hay dịch vụ khác của ngân hàng tăng lên và cũng đồng thời thu hút vốn đầu tư dài hạn, hạn chế việc nắm giữ tài sản Bên cạnh đó, kỳ vọng của thị trường và niềm tin của khách hàng vào hệ thống tài chính và ngân hàng thường cao hơn Điều này có thể thúc đẩy các ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay Tuy nhiên, nếu không có sự kiểm soát rủi ro thích hợp, việc mở rộng này có thể dẫn đến tình trạng quá tải thanh khoản khi nhiều khoản vay đến hạn mà ngân hàng không kịp thời huy động vốn
=> Kết luận: Tốc độ tăng trưởng tác động c ùng chiều đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng TMCP Việt Nam
4.9.5 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Tỷ lệ lạm phát theo như kết quả mô hình cho thấy có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc FGAP với mức ý nghĩa thống kê 5% và hệ số hồi quy là -3,2303 Nghĩa là khi các nhân tố khác không thay đổi, tỷ lệ lạm phát (INF) tăng 1% thì biến phụ thuộc FGAP giảm 3,2303% Kết quả phù hợp với giả thuyết H5 và phù hợp với nghiên cứu của Ahamed (2021), Waeibrorheem Waemustafa và Suriani Sukri (2016), và Pavla Vodová (2011) Khi tỷ lệ lạm phát tăng cao, Ngân hàng Nhà nước sẽ áp dụng những biện pháp thắt chặt chính sách tiền tệ để kiểm soát lạm phát Khi lãi suất tăng, chi phí vay vốn của các ngân hàng và khách hàng đều tăng, dẫn đến giảm nhu cầu vay vốn Điều này có thể làm giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng, giúp ngân hàng duy trì lượng thanh khoản ổn định hơn vì không cần huy động quá nhiều vốn để đáp ứng nhu cầu cho vay Đồng thời, lạm phát cao khiến người gửi tiền lo ngại về việc giá trị thực của tiền gửi giảm Tuy nhiên, nếu lãi suất tăng để chống lạm phát, các khoản tiền gửi trở nên hấp dẫn hơn do lãi suất cao hơn Điều này có thể khuyến khích người dân gửi tiền nhiều hơn vào ngân hàng, cải thiện thanh khoản của ngân hàng Khi ngân hàng có lượng tiền gửi tăng lên, áp lực thanh khoản sẽ giảm
=> Kết luận: Tỷ lệ lạm phát tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng TMCP Việt Nam
4.9.6 Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (CAP)
4.9.6.1 Tác động của tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (CAP) đến RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Kết quả mô hình nghiên cứu cho thấy biến độc lập CAP có dấu cùng chiều với biến phụ thuộc FGAP, tuy nhiên kết quả này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu và đồng thời cũng không phù hợp với giả thuyết H6 Như vậy, trong bài khóa luận, tác giả chưa có đủ cơ sở để kết luận sự tác động của biến độc lập CAP đến biến phụ thuộc FGAP
=> Chưa có cơ sở để kết luận tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng TMCP Việt Nam
4.9.6.2 Tác động của nhân tố sở hữu Nhà nước (STATE) lên mối quan hệ của tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (CAP) và RRTK của Ngân hàng TMCP Việt Nam
Kết quả kiểm định theo phương pháp GMM của biến nhân STATE*CAP được trình bày trong bảng 4.18 là không đáng tin cậy khi không có đủ bộ công cụ phù hợp
