Ảnh hưởng của cấu trúc tài chính Đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại việt nam

Từ kết quả nghiên cứu tác giả cũng đã đưa ra các khuyến nghị về chính sách và biện pháp nhằm cân bằng được cấu trúc tài chính qua đó giảm thiểu rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thươn

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Với sự phát triển của hệ thống ngân hàng Thương mại Việt Nam Với mục tiêu là xây dựng hệ thống NHTM hoạt động ngày càng hiệu quả, nâng cao chất lượng và dịch vụ, đồng thời giảm thiểu rủi ro Việc cân bằng và tối ưu cấu trúc tài chính ngân hàng là điều cần thiết trong kinh doanh ngân hàng hiện đại Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là tối ưu cấu trúc tài chính như thế nào để giảm thiểu các rủi ro trong hoạt động của NHTM Hadenan & Borhan (2006) cùng Rosland & Borhan (2013) đã nêu trong nghiên cứu của mình rằng, ngân hàng không chỉ đóng vai trò là nguồn cung cấp vốn không giới hạn cho người vay và người cho vay, mà còn là đối tác, dưới hình thức nhà đầu tư Ngân hàng thường tìm kiếm lợi nhuận bằng việc tận dụng các nguồn tiền gửi khách hàng để đầu tư vào các tài sản khác cũng như là từ lãi suất từ các khoản vay mà ngân hàng cung cấp Trong tình huống này, các khoản vay do các ngân hàng thương mại cung cấp thường dài hạn và có nguy cơ vỡ nợ tín dụng đối với khách hàng Cùng lúc đó, không cung cấp đủ lượng tiền mặt cho khách hàng khi họ cần và không nhận được số tiền tài trợ sẽ làm giảm uy tín của ngân hàng trong việc quản lý rủi ro thanh khoản, dù là ngắn hạn hay dài hạn.Trong lịch sử Việt Nam, đã có một số vụ việc ngân hàng gặp phải rủi ro thanh khoản, gây ra những hệ lụy khó giải quyết cho hệ thống ngân hàng (Đặng Văn Dân, 2015) Các tình huống khó khăn về thanh khoản đáng chú ý như NHTMCP Á Châu vào năm

2003 và 2012, cũng như NHTMCP Phương Nam vào năm 2005 Những biến động trên thị trường từ cuối năm 2010 cho thấy sự quan trọng của việc quản lý rủi ro thanh khoản trong các ngân hàng thương mại (Đặng Mai Trâm, 2018)

Khủng hoảng tài chính toàn cầu từ 2007-2009 đã khiến nhiều ngân hàng lớn gặp khó khăn và phá sản Theo Ủy ban Basel (2008), nguyên nhân chính là vấn đề quản lý thanh khoản của ngân hàng, gây ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế của nhiều quốc gia, bao gồm Việt Nam Cucinelli (2013) cho rằng sau khủng hoảng, các nhà quản trị NHTM đã chú trọng hơn đến vấn đề thanh khoản để đảm bảo sự tồn tại của ngân hàng Rủi ro thanh khoản được coi là quan trọng hơn hẳn so với các loại rủi ro khác (Adalsteinsson, 2014) bởi nó có khả năng gây ra sự sụp đổ của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia khi có sự hoảng loạn trong ngân hàng Khả năng không đáp ứng được nhu cầu rút tiền gửi, do không thể bán nhanh chóng tài sản lưu động hoặc thu hồi nợ vào thời điểm cần thiết, có thể làm mất đi uy tín của ngân hàng trong việc quản lý rủi ro thanh khoản

Thanh khoản là tiêu chí lý tưởng để đánh giá được độ uy tín khi ngân hàng thực hiện cam kết tiền gửi của khách hàng đồng thời là tiêu chí để các ngân hàng quan tâm đề giảm chí phí Rủi ro thanh khoản là một trong những yếu tố cần chú ý bởi vì nó quyết định đến sự ổn định và vị thế của ngân hàng trên thị trường (Basel,

2008) Khi một ngân hàng mất khả năng thanh khoản và đứng trước nguy cơ phá sản, các ngân hàng khác cũng sẽ bị ảnh hưởng Mức độ ảnh hưởng này phụ thuộc vào quy mô của giao dịch giữa các ngân hàng Đây được gọi là hiệu ứng ‘domino’, ảnh hưởng đến nhiều ngân hàng khác (Schoenmaker & Oosterloo, 2007) Do vậy, việc đảm bảo một cấu trúc tài chính cân bằng để giảm thiểu rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam là việc làm cần thiết, góp phần nâng cao tính thanh khoản của các ngân hàng nói riêng và đảm bảo sự vững mạnh của hệ thống ngân hàng Việt Nam nói chung

Trong hơn hai thập kỷ vừa qua, từ khi hệ thống ngân hàng Việt Nam bắt đầu cải cách, các ngân hàng thương mại đã phát triển đáng kể Sự phát triển này đã góp phần quan trọng vào sự tăng trưởng của nền kinh tế, cũng như sự mở rộng của thị trường tài chính Mặc dù nền kinh tế đã tạo ra nhiều cơ hội cho các ngân hàng thương mại, nhưng để đạt được những thành công này, họ đã phải đối mặt với rủi ro thanh khoản do chưa cân bằng được cấu trúc tài chính Nhiều ngân hàng đã phải đối mặt với tình trạng căng thẳng thanh khoản do tận dụng đòn bẫy tài chính quá mức dự việc tận dụng các khoản tiền gửi cũng như tài trợ bên ngoài để tài trợ các tài sản sinh lời khác cũng như không đảm được lượng VCSH để kịp thời để thanh khoản các vấn đề cần thiết Đầu năm 2012, hệ thống Ngân hàng Thương mại đã bắt đầu quá trình tái cấu trúc nhằm đối phó với các ngân hàng hoạt động kém hiệu quả, với mục đích duy trì sự ổn định cho hệ thống ngân hàng toàn diện và thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế Theo báo cáo thường niên của NHNN năm 2015, ba ngân hàng có hoạt động kém hiệu quả, bao gồm Ngân hàng Đại Dương (OceanBank), Ngân hàng Dầu khí Toàn cầu (GB Bank) và Ngân hàng Xây dựng Việt Nam (VNCB), đã được NHNN mua lại với giá 0 đồng

Trên thế giới mối quan hệ giữa CTTC và RRTK vẫn còn ít các nhà nghiên quan tâm Như trong nghiên cứu của A Abdul-Rahman, NLHM Said, AA Sulaiman

(2017) và Ali, H., Qadri, H M U D., & Mustafa, A U (2021) đều cho rằng ảnh hưởng của CTTC có ảnh hưởng đến RRTK kể cả trong ngắn hạn và dài ở ngân hàng Hồi Giáo và ngân hàng thông thường

Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản, nhưng chưa có nghiên cứu nào tập trung riêng vào ảnh hưởng của cấu trúc tài chính Nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) cho thấy rủi ro thanh khoản không chỉ phụ thuộc vào các yếu tố nội tại như tổng tài sản, các khoản vay liên ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng vốn mà còn bị chi phối bởi các yếu tố bên ngoài như tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và chính sách của chính phủ Các biến số này có tác động khác nhau tùy theo thời gian, chẳng hạn như mức tăng trưởng nhanh có thể giảm rủi ro trong năm đó nhưng làm tăng rủi ro trong năm sau, trong khi chỉ số lạm phát không ảnh hưởng đến rủi ro trong năm đó nhưng có thể làm giảm rủi ro trong tương lai Vì vậy, việc xây dựng một cấu trúc tài chính hợp lý là rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro thanh khoản trong hệ thống ngân hàng, góp phần vào sự ổn định của thị trường tài chính và nền kinh tế quốc gia.

Từ các lý do trên, tác giả tiên phong chọn đề tài nghiên cứu “Ảnh hưở ng c ấu trúc tài chính đế n r ủ i ro thanh kho ả n c ủa các ngân hàng thương mạ i Vi ệ t Nam.” Thông qua đề tài nghiên cứu, tác giả hy vọng rằng bài nghiên cứu này sẽ đóng góp được cách đo lường mới về cấu trúc tài chính cũng như là đo lường được ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là phân tích ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam từ năm 2012 đến năm

2022, Từ đó, đưa các giải pháp, hàm ý chính sách, chiến lược rõ ràng trong việc quản lý cấu trúc tài chính qua đó có thể quản lý rủi ro thanh khoản

Dựa trên mục tiêu tổng quát đã đề ra, đề tài nghiên cứu này đã xác định một số mục tiêu cụ thể cho việc nghiên cứu:

Một là, chỉ ra những thành phần và cấu trúc tài chính có ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Hai là, đánh giá chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến đến rủi ro thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam

Ba là, đưa ra một số giải pháp tài chính nhằm giảm thiểu rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu, bài nghiên cứu này cần giải đáp một số câu hỏi cụ thể được đề ra như sau:

Thứ nhất, những nhân tố và cấu trúc tài chính nào có thể ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam?

Thứ hai, chiều hương và mực độ ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đối với rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam như thế nào?

Thứ ba, những giải pháp tài chính nào được đề xuất có thể giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam?

Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu Ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại tại Việt Nam

Về thời gian: Khoảng thời gian từ năm 2012 đến năm 2022, sau cuộc khủng hoảng kinh tế trên thế giới, là thời kì mà nền kinh tế Việt Nam bắt đầu hồi phục Đây cũng là thời điểm có thể thu thập dữ liệu nghiên cứu một cách đầy đủ và tránh sự biến động mạnh mẽ của dữ liệu Trong ba năm từ 2019 đến 2021, do ảnh hưởng nặng nề của đại dịch Covid-19, các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam đã gặp phải một số vấn đề về thanh khoản Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu trong khoảng thời gian từ 2012 đến 2022 để phản ánh đầy đủ việc các ngân hàng có sự thay đổi về cấu trúc tài chính tác động lên rủi ro thanh khoản của các ngân hàng

Nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ 26 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, đáp ứng các tiêu chuẩn về tính minh bạch, rõ ràng và đầy đủ của số liệu trên báo cáo tài chính do các tổ chức uy tín kiểm toán Các ngân hàng được lựa chọn chủ yếu là những ngân hàng lâu đời và có ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

Dựa vào dữ liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đến cuối năm 2023, có tổng cộng 35 ngân hàng thương mại (NHTM) hoạt động tại Việt Nam, trong đó bao gồm 31 ngân hàng TMCP và 4 NHTM nhà nước Trong quá trình thực hiện khóa luận, 5 ngân hàng đã bị loại bỏ khỏi mẫu nghiên cứu, bao gồm 2 ngân hàng đang bị kiểm soát đặc biệt là ngân hàng TMCP Đông Á (EAB), Sài Gòn (SCB), cùng với ngân hàng TMCP Bảo Việt (BAOVIETBANK), Đại Chúng Việt Nam (PVcomBank), TMCP Việt Nam Thương Tín (VBB) do không thu thập được số liệu nghiên cứu Vì vậy, kết quả từ nghiên cứu sẽ chỉ áp dụng cho 26 ngân hàng đang niêm yết trên 3 sàn giao dịch chứng khoán lớn

Các thông tin về yếu tố nội tại của NHTM đã được lấy từ các báo cáo tài chính đã qua kiểm toán, dựa trên cơ sở dữ liệu từ Vietstock, Cafef, thư viện Python trong vòng 11 năm từ 2012 đến 2022 và đã công bố đầy đủ thông tin Với những biến độc lập thuộc nhóm nhân tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát được lấy từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) Ngân hàng Thế giới (Worldbank) để phục vụ cho việc nghiên cứu

Bài nghiên cứu về “Ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của Ngân hàng Thương mại Việt Nam” sẽ sử dụng các phương sau để trả lời các câu hỏi ở mục 1.3 Để trả lời câu hỏi 1, tác giả đã áp dụng phương pháp định tính trong việc thực nghiệm các nghiên cứu trước đây Mục tiêu là để lựa chọn, xác định và triển khai mô hình với các biến mô tả liên quan đến hiệu suất hoạt động và rủi ro thanh khoản Việc thống kê các biến độc lập, biến kiểm soát cũng như biến phụ thuộc trong mô hình giúp ta có cái nhìn toàn diện về mẫu nghiên cứu đã được tiến hành Đề trả lời câu hỏi thứ 2, tác giả thực hiện phương pháp định lượng trong việc nghiên cứu số liệu của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2012-2022 Để đạt được kết quả mong muốn, nhiều kỹ thuật khác nhau như Pooled OLS, FEM, REM Tác giả tiếp tục tiến hành các bước kiểm định để chọn lựa mô hình tốt nhất, sau đó kiểm tra khuyết tật trong mô hình Trong trường hợp mô hình vi phạm hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi hoặc cả hai, phương pháp bình phương tổng quát khả thi FGLS đã được áp dụng để khắc phục các hiện tượng trên Nếu có vấn đề nội sinh xảy ra trong mô hình, khóa luận sẽ dùng phương pháp thống kê tổng quát GMM để khắc phục, để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của mô hình Để trả lời câu hỏi cuối cùng, tác giả sử dựa vào kết quả số liệu cuối cùng về ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam nhằm đưa ra các hàm ý chính sách.

Đóng góp của đề tài

Tác giả đã thực hiện nghiên cứu này với mục đích đóng góp vào việc xác định và đánh giá ảnh hưởng của cấu trúc tài chính lên RRTK của các NHTM trong khoảng thời gian từ 2012 đến 2022 Bài nghiên cứu này mang tính cập nhật do dữ liệu được thu thập cho đến năm 2022, đây cũng là thời điểm gần đây nhất mà tác giả thực hiện đề tài Bài luận không tạo ra lý thuyết mới mà dựa trên các lý thuyết đã có để thực hiện khóa luận Cuối cùng, tác giả cung cấp kết quả nghiên cứu và chứng minh thực nghiệm về ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các NHTM ở Việt Nam

Luận văn đã đạt được trong việc xác định cấu trúc tài chính và đánh giá ảnh hưởng của nó đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng Dựa trên việc phân tích từng biến, kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã cung cấp cho các nhà quản trị ngân hàng một cái nhìn toàn diện, giúp họ xây dựng các biện pháp quản lý rủi ro thanh khoản phù hợp, từ đó cải thiện khả năng phòng ngừa RRTK trong tương lai của các NHTM tại Việt Nam.

Bố cục của khóa luận

Đề tài “Ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của Ngân hàng Thương mại Việt Nam” bao gồm 5 phần:

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu Ở chương này tác giả đưa ra tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu của đề tài và câu hỏi nghiên cứu nhằm giải thích cho các mục tiêu, đối tượng và phạm vi và phương pháp nghiên cứu, trình bày các đóng góp và bố cục của luận văn

Chương 2: Tổng quan về các lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Chương này trình bày về lý thuyết cơ bản và các phương pháp định lượng rủi ro thanh khoản cũng như cấu trúc tài chính của các ngân hàng thương mại Đồng thời, chúng tôi cũng sẽ đề cập đến một số công trình nghiên cứu đã khám phá ảnh hưởng của cấu trúc tài chính lên rủi ro thanh khoản trong ngân hàng, nhằm làm nền tảng cho việc phát triển mô hình nghiên cứu trong chương kế tiếp

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 sẽ dựa trên nền tảng lý thuyết đã được giới thiệu ở chương trước để mô phỏng hình thức nghiên cứu Chương này sẽ trình bày các giả thuyết, cách khai thác dữ liệu, và mô tả chi tiết phương pháp nghiên cứu cùng quy trình thực hiện Mục tiêu cuối cùng là đạt được những kết quả thống nhất với các mục tiêu đã đưa ra

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Trong chương này, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu dựa trên mô hình đã trình bày ở chương ba Việc thu thập dữ liệu sẽ được thực hiện để kiểm tra và đánh giá các biến liên quan Khi có kết quả như mục tiêu đề ra, tác giả sẽ phân tích và thảo luận dựa vào những giả thuyết đã được đưa ra

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 sẽ tổng hợp và đánh giá toàn diện những kết quả đạt được trong chương 4, đưa ra các hàm ý chính sách thích hợp cho các NHTMCP Việt Nam giữ cân bằng được cấu trúc tài chính qua đó giảm rủi ro thanh khoản Bên cạnh đó, còn chỉ ra những hạn của đề tài để đưa ra các hướng nghiên cứu kế tiếp qua đó hoàn thiện hơn đề tài nghiên cứu

Chương đầu tiên đã trình bày mục tiêu tổng quát của việc nghiên cứu, đó là đánh giá ảnh hưởng của rủi ro thanh khoản lên lợi nhuận của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Ngoài ra, tác giả đã thảo luận về những vấn đề như việc xác định đối tượng, phạm vi, phương pháp và nội dung nghiên cứu, và những đóng góp của nó Dựa trên những nền tảng kiến thức này, chương tiếp theo sẽ giới thiệu những khái niệm và lý thuyết liên quan, cũng như tổng quan các nghiên cứu trước đây có trong và ngoài nước.

TỔNG QUAN VỀ CÁC LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Các nguyên nhân xảy ra rủi ro thanh khoản

Có thể nhận thấy rằng, rủi ro thanh khoản có thể bắt nguồn từ nhiều yếu tố, nhưng hai nguyên nhân quan trọng nhất cần được chú ý đến là nguyên nhân chủ quan và nguyên nhân khách quan (Nguyễn Hải Long, 2017)

Nguyên nhân chủ quan gây ra rủi ro thanh khoản bao gồm: sự chênh lệch giữa kỳ hạn tiền gửi và kỳ hạn hạn các khoản cho vay; sự mất cân đối trong cấu trúc tài sản; việc xác định mục tiêu khách hàng không phù hợp; chính sách cho vay ưu đãi mà không xem xét đầy đủ rủi ro; khả năng tài chính của từng ngân hàng; và hậu quả của các rủi ro khác (Nguyễn Văn Tiến, 2010; Trần Huy Hoàng, 2011) Bonfim và cộng sự (2012) chỉ ra rằng, để đạt được mục tiêu lợi nhuận, ngân hàng thường sử dụng nguồn vốn từ tiền gửi có kỳ hạn ngắn để cung cấp tín dụng trung và dài hạn Điều này đã tạo ra sự không khớp về kỳ hạn và là lý do khiến các ngân hàng gặp rủi ro thanh khoản Ngoài ra, việc tăng đầu tư vào danh mục có mức độ rủi ro cao để có tỷ suất sinh lời cao cũng là nguyên nhân dẫn tới rủi ro thanh khoản

Nguyên nhân khách quan gây ra rủi ro thanh khoản bao gồm: tài sản tài chính thường phản ứng mạnh với những biến động của lãi suất, điều này có thể ảnh hưởng đến tâm lý của khách hàng; chính sách tiền tệ và những thay đổi bất ngờ của nền kinh tế; chu kỳ kinh doanh của khách hàng; và tin đồn không chính xác (Trần Huy Hoàng, 2011; Nguyễn Hải Long, 2017) Bất cứ thông tin nào liên quan đến vấn đề thanh khoản của ngân hàng sẽ ngay lập tức tác động đến tâm lý của người dân, hậu quả là người dân sẽ rút tiền gửi, đe dọa đến trạng thái thanh khoản của ngân hàng Ngoài ra, theo chu kỳ kinh doanh, vào cuối năm, nhu cầu vốn của các doanh nghiệp thường tăng cao để đẩy mạnh sản xuất và thanh toán công nợ cuối năm Tuy nhiên, vào thời điểm này, các NHTM thường ít cấp tín dụng do các ràng buộc về tỷ lệ tăng trưởng tín dụng do ngân hàng nhà nước đề ra Chính vì lý do này mà các doanh nghiệp phải dùng vốn tự để trang trải cho các khoản công nợ, do đó mà khả năng trả nợ ngân hàng có xu hướng bị kéo dài.

Các phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản

Trong quá trình nghiên cứu về rủi ro thanh khoản, các nhà nghiên cứu đã áp dụng nhiều tiêu chí khác nhau để đánh giá Trong số đó, hai phương pháp được ưa chuộng và thường xuyên được sử dụng trong các nghiên cứu cả trong và ngoài nước là hệ số thanh khoản và khe hở tài trợ Cụ thể, các phương pháp này được mô tả như sau:

2.1.2.1 Các hệ số thanh khoản

Hệ số thanh khoản là công cụ đánh giá khả năng tài chính linh hoạt của các tổ chức ngân hàng, cũng như khả năng chuyển hóa nhanh chóng các khoản đầu tư tài chính thành tiền mặt với chi phí thấp Cách tính này dựa trên các số liệu từ báo cáo tài chính công khai, rõ ràng của các ngân hàng Các hệ số thanh khoản bao gồm:

Tỷ lệ L1 đo lường tỷ lệ tài sản dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt so với tổng tài sản, phản ánh khả năng thanh khoản của ngân hàng Giữ nhiều tài sản thanh khoản có thể ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận do chi phí cơ hội cao Vì vậy, ngân hàng cần tối ưu hóa giữa lợi nhuận và rủi ro thanh khoản Một số nghiên cứu đã sử dụng L1 như một đại diện để đo lường rủi ro thanh khoản, bao gồm nghiên cứu của Abbas và cộng sự (2019) và Pradhan & Shrestha (2016).

Chỉ số L2, tỷ lệ giữa tài sản có thể chuyển đổi thành tiền mặt và tổng số tiền gửi của ngân hàng, là một chỉ số đánh giá khả năng thanh khoản của ngân hàng khi khách hàng có yêu cầu rút tiền gửi Giống với chỉ số L1, chỉ số càng cao, khả năng đảm bảo tính thanh khoản của ngân hàng càng tốt và đáp ứng được nhu cầu rút tiền đột ngột của người gửi tiền Các khoản tiền gửi bao gồm tiền gửi cá nhân, tiền gửi của doanh nghiệp và tiền gửi của các tổ chức tài chính khác Chỉ số này đã được khám phá trong nhiều nghiên cứu như (Chen & cộng sự 2018; Vodova 2013; Salim

L3 cho biết về tỷ trọng các khoản vay có trong tổng tài sản của ngân hàng Vì vậy, tỷ trọng càng cao cho thấy rủi ro thanh khoản càng lớn, bắt nguồn từ việc ngân hàng dùng nguồn tiền huy động cho hoạt động cho vay, khi cần thu hồi các khoản vay sẽ có trường hợp không thu hồi được dẫn đến ngân hàng gặp rủi ro không đủ tiền để tất toán tiền gửi của khách hàng khi đến kì hạn Các nghiên cứu như của Vodova (2011), Arif và Anees (2012) đã sử dụng hệ số này đại diện cho RRTK

Chỉ số L4, cho thấy tỷ trọng khoản cho vay với các khoản tiền gửi, thể hiện hai trạng thái thanh khoản của tài sản có tính thanh khoản kém và tài sản có tính thanh khoản cao Qua đó, khi tỷ số L4 càng cao thì rủi ro thanh khoản cản cao và ngược lại Tỷ số L4 được sử trong một số nhiên cứu như của Vodava (2011), Salim

& Bilal 2016 để đo lường rủi ro thanh khoản

Khe hở tài trợ (Financing Gap – FGAP) là một trong những phương pháp sử dụng để đo lường RRTK Phương pháp được sử dụng ở các bài nghiên cứu thực nghiệm như của Trương Quang Thông (2013), Đặng Văn Dân (2015), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tông Lâm Vy (2019), Incekara và Cetinkaya (2019) Theo tác giả Vodova

(2013) nhận định rằng khe hở tài trợ là sự khác biệt dư nợ và huy động vốn ở thời điểm hiện tại và cả tuơng lai Công thức được xác định bằng:

Các yếu tố trong công thức được trích từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của ngân hàng, trong đó Tổng nguồn vốn huy động được lấy từ mục "Tiền gửi khách hàng" và Tổng dư nợ tín dụng được lấy từ mục "Cho vay khách hàng" (chưa bao gồm dự phòng rủi ro).

Trong quá trình hoạt động của ngân hàng, việc cân đối giữa tiền gửi khách hàng và các khoản cho vay là rất quan trọng Đặc biệt, trong hoạt động kinh doanh, tài sản của ngân hàng thường được tài trợ bởi các khoản tiền gửi, trong đó tiền gửi không kỳ hạn chiếm phần lớn Tuy nhiên, khách hàng có thể rút tiền bất cứ lúc nào mà không cần thông báo trước, dẫn đến ngân hàng mất thanh khoản và có thể gặp rủi ro thanh khoản (Arif và Nauman, 2012) Theo Đặng Văn Dân (2015), nếu tỷ lệ này ở mức cao, có thể hiểu rằng ngân hàng đang dùng một phần lớn số tiền gửi của khách hàng để cung cấp cho các khoản vay, tạo ra một chênh lệch đáng kể giữa dư nợ cho vay và số tiền khách hàng gửi vào Trong trường hợp này, ngân hàng sẽ phải tìm kiếm thêm nguồn vốn từ các kênh khác như vay từ thị trường tài chính hoặc từ các nguồn vốn không di động, điều này sẽ làm tăng RRTK

Theo Vodava (2013), hệ số thanh khoản thường được áp dụng để dự đoán xu hướng thanh khoản, được tính toán dựa trên dữ liệu từ bảng cân đối kế toán của ngân hàng Trong khi đó, khe hở tài trợ là sự khác biệt giữa tài sản và nguồn vốn của ngân hàng ở cả thời điểm hiện tại và tương lai Nếu chỉ dựa vào hệ số thanh khoản để đánh giá rủi ro thanh khoản, điều này có thể không đủ và không thể xử lý rủi ro thanh khoản trong hoạt động kinh doanh ngân hàng (Poorman và Blake,

2005) Việc sử dụng hệ số thanh khoản có nghĩa là đánh giá dòng tiền tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ Do đó, để đánh giá rủi ro thanh khoản của ngân hàng, việc sử dụng khe hở tài trợ sẽ có lợi hơn so với hệ số thanh khoản.

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

Dựa trên lý thuyết tín hiệu của Spence (1973), nêu rằng “Các ngân hàng quy mô càng lớn cho thấy ảnh hưởng tích cực đến hoạt động của họ” Điều này giúp họ mở rộng thành nhiều nguồn vốn khác nhau và nâng cao khả năng thanh khoản Nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2015) cho thấy quy mô ngân hàng ảnh hưởng tiêu cực đến (RRTK) Tuy nhiên, lý thuyết “Quá lớn để vỡ” của Greg (2009) lại cho rằng khi quy mô ngân hàng tăng lên, rủi ro thanh khoản và nguy cơ phá sản cũng tăng theo Nghiên cứu của Ahamed (2021) cũng ủng hộ quan điểm rằng quy mô ngân hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến RRTK

Dựa trên lý thuyết ưu thanh khoản của Keynes (1936), cho rằng tiền mặt là loại tài sản mang tính thanh khoản cao nên việc giữ lượng tiền mặt nhiều có thể giảm được rủi ro thanh khoản nhưng đồng thời cũng làm giảm đi lợi nhuận Để đạt được lợi nhuận cao, cần phải đánh đổi và đầu tư vào các tài sản có tính thanh khoản thấp Tuy nhiên, điều này đồng thời góp phần làm tăng rủi ro thanh khoản (RRTK) của ngân hàng

Trong lý thuyết mối quan hệ giữa vốn và đệm thanh khỏan của Baltensperger

(1980) cho rằng việc nắm giữ càng nhiều tài sản thanh khoản sẽ phải đánh đổi chi phí cơ hội là lời nhuận từ các khoản cho vay Việc nắm giữa tài sản thanh khoản giúp ngân hàng không bị tình trạng thiếu hụt tiền mặt và tối ưu chi phí từ việc huy động vốn từ bên ngoài Tuy nhiên, việc nắm giữ tài sản thanh khoản có chi phí cơ hội lớn hơn lợi ích của việc đảm bảo khả năng thanh khoản (Akhtar, Ali, & Sadaqat,

Theo lý thuyết hấp thụ rủi ro, cho rằng NHTM sử dụng khoản tiền gửi khách hàng để cho các cá nhân hoặc doanh nghiệp vay với kì hạn từ trung đến dài hạn Lý thuyết này thể hiện mối liên kết của vốn chủ sở hữu với khả năng thanh khoản Việc có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao trong thời gian dài khiến NHTM đối mặt với rủi ro thanh khoản Tuy nhiên việc có VCSH cao cũng làm các ngân hàng tăng khả năng hấp thụ rủi ro Như trong nghiên cứu Gorton và Winton (1999) cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao làm giảm đi thanh khoản của ngân hàng thông qua việc giảm tỷ lệ giữa lượng tiền mặt mà ngân hàng nắm giữ so với các khoản đầu tư có trong vốn chủ sở hữu.

Tổng quan về cấu trúc tài chính của ngân hàng thương mại

2.2.1 Khái niệm cấu trúc tài chính

Theo Lê Công Hoa và Nguyễn Thành Hiếu (2012), cấu trúc tài chính được cho là “cơ cấu nguồn vốn mà doanh nghiệp huy động dùng để tài trợ cho phần tài sản của doanh nghiệp” Cơ cấu tài chính đề cập mối quan hệ giữa các nguồn tài trợ khác nhau trong doanh nghiệp (Brigham và Houston 2019) Và nhấn mạnh là sự kết hợp giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu (Nguyễn Minh Kiều, 2006)

Nói một cách khác, cấu trúc vốn được hiểu là các tiêu chí đánh giá tỷ lệ của từng loại nguồn vốn cụ thể trong tổng số vốn của doanh nghiệp và ngân hàng thương mại Tổng nguồn vốn này gồm nhiều hình thức tài trợ đa dạng, tuy nhiên chủ yếu được chia thành hai nhóm lớn là vốn sở hữu và nợ phải trả

Khoản nợ phải trả phản ánh số tiền doanh nghiệp cần hoàn trả cho bên cho vay Dựa trên thời hạn thanh toán, nợ phải trả được chia thành nợ ngắn hạn và nợ dài hạn Nợ ngắn hạn bao gồm các khoản nợ hoặc nghĩa vụ tài chính mà doanh nghiệp cần giải quyết trong vòng một năm Ngược lại, nợ dài hạn là khoản nợ mà người đi vay cần trả cả gốc và lãi cho người cho vay trong thời gian dài hơn.

Vốn sở hữu bao gồm các nguồn vốn thuộc quyền kiểm soát của chủ sở hữu doanh nghiệp, ngân hàng, cổ đông của các công ty cổ phần và ngân hàng thương mại, cũng như các thành viên trong công ty liên doanh Các thành phần cấu thành vốn sở hữu gồm có: cổ phần thông thường, lợi nhuận tích lũy chưa chia, giá trị gia tăng từ đánh giá lại tài sản, phần vốn cổ phần vượt mệnh giá, các quỹ dự trữ và nguồn tài chính khác

Nghiên cứu về các định nghĩa liên quan đến cấu trúc vốn doanh nghiệp đã tạo ra một cơ sở kiên cố cho việc phân tích cấu trúc vốn ngân hàng Tuy nhiên, có những điểm khác biệt giữa cấu trúc vốn của ngân hàng và doanh nghiệp không thuộc lĩnh vực tài chính như sau:

Bảng 2-1 So sánh cơ cấu nguồn vốn của ngân hàng thương mại và doanh nghiệp

BẢNG CÂN ĐỐI KẾ TOÁN NGÂN

HÀNG Mẫu số B02-Tổ chức tài chính

BẢNG CÂN ĐỐI KẾ TOÁN DOANH NGHIỆP PHI TÀI CHÍNH Mẫu số B01-Doanh nghiệp

I Các khoản nợ chính phủ và Ngân hàng nhà nước

II Tiền gửi và vay các tổ chức tín dụng khác

III Tiền gửi khách hàng

IV Các công cụ tài chính phái sinh và các khoản nợ tài chính khác

V Vốn tài trợ, ủy thác đầu tư, cho vay tổ chức tài chính chịu rủi ro

VI Phát hành các giấy tờ có giá

VII Các khoản nợ khác

II Nợ dài hạn VỐN CHỦ SỞ HỮU

II Nguồn kinh phí và quỹ khác

Nguồn: Mẫu số B01/DN, ban hành theo TT số 200/2014/TT-BTC ngày 22/12/2014 của

Bộ tài chính và B02/TCTD, ban hành theo

TT số 22/2017/TT-NHNN ngày 29/12/2017 của NHNN.)

Trong bài luận văn này, tác giả tập trung phân tích và nghiên cứu cấu trúc tài chính của ngân hàng thương mại Cấu trúc tài chính gồm có các khoản mục sau:

Nợ phải trả bao gồm các khoản nợ chính phủ và ngân hàng nhà nước; tiền gửi và vay các tổ chức tín dụng khác; tiền gửi của khách hàng; công cụ tài chính phái sinh và nợ tài chính khác; vốn tài trợ, ủy thác đầu tư, cho vay chịu rủi ro; phát hành giấy tờ có giá và các khoản nợ khác.

2.2.2 Các phương pháp đo lường cấu trúc tài chính Để đo lường cấu trúc tài chính của NHTM “Với đặc thù cơ cấu vốn của ngành không thể tách bạch giữa hệ số nợ ngắn hạn và hệ số nợ dại hạn”, (Đường Thị Thanh Hải, 2019) Vì vậy, trong phạm vi của bài luận án này, tác giả đề cập một số chỉ tiêu phổ biến như sau:

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài tài sản (Ali, Akhtar và Ahmed, 2011) phản ánh khả năng tự cấp vốn của ngân hàng thông qua vốn sở hữu của mình Nó cũng chỉ ra tỷ lệ phần trăm của vốn sở hữu so với tổng tài sản của ngân hàng Khi chỉ số này cao cho thấy ngân hàng có khả năng tự chủ tài chính nhưng qua đó cũng thấy được ngân hàng chưa vận dụng được lợi thế của đòn bẫy tài chính Chỉ số được xác định bằng cách chia tổng vốn sở hữu cho tổng tài sản của ngân hàng thương mại

Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (Halov, Heider và John, 2009) chỉ số này cung cấp thông tin về khả năng của ngân hàng trong việc sử dụng vốn sở hữu để bảo đảm cho các khoản nợ phải trả, điều này còn được biết đến với thuật ngữ là đòn bẫy tài chính Hay nói các khác, “một đồng nợ của ngân hàng được đảm bảo bằng bao nhiêu đồng của VCSH” Chỉ số này cũng có thể nói lên mức độ rủi ro của ngân hàng khi chỉ số càng cao cho thấy cấu trúc đang thiên về nợ, càng thấp cho thấy ngân hàng đang dùng vốn có hiệu quả Chỉ tiêu này được tính bằng công thức lấy tổng nợ phải trả của NHTM chia cho tổng vốn chủ sở hữu

Tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản (Halov, Heider và John, 2009) chỉ số này cho biết để hình thành được một đồng tài sản của NHTM thì cần bao nhiêu đồng nợ Khi chỉ số này thấp cho thấy ngân hàng có khả năng tự chủ tài chính nhưng vẫn chưa biết vận dụng đòn bẫy tài chính bằng cách huy động vốn qua hình thức vay Ngược lại, khi chỉ số này cao cho thấy ngân hàng đang mất khả năng tự chủ tài chính và đang mang gánh nặng về nợ của ngân hàng

Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (Gropp and Heider 2010; Sibindi 2018; Widyastuti và cộng sự, 2019) cho thấy tiền gửi của khách hàng chiếm bao nhiêu phần trăm trong tổng tài sản Khi tỷ lệ cao thì ngân hàng có được lòng tin ở khách tốt Việc có được nguồn vốn lớn và liên tục có thể giúp ngân hàng tiếp tục hoạt động kinh doanh, phát triển và mở rộng các sản phẩm tín dụng qua đó mở rộng quy mô ngân hàng

Vì vậy, trong nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản, dùng nguồn tài trợ bên ngoài trên tổng tài sản thay cho tỷ lệ nợ phải phải trả trên tổng tài sản và tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tồng tài sản đại diện cho cấu trúc tài chính để tránh sự tương quan với các chỉ tiêu đo lường rủi ro thanh khoản

2.2.3 Cơ sở lý thuyết về cấu trúc tài chính của ngân hàng thương mại

2.2.3.1 Lý thuyết về cấu trúc vốn của Modigliani và Miller (M&M Theory)

Theo Modigliani và Miller (1958) đã đưa ra quan điểm rằng giá trị của một doanh nghiệp chỉ phụ thuộc vào các quyết định đầu tư của nó Họ khẳng định rằng

“sự lựa chọn giữa việc sử dụng vốn chủ sở hữu hay vay nợ không ảnh hưởng tới giá trị của doanh nghiệp”, và do đó, doanh nghiệp có quyền tự do trong việc chọn lựa nguồn vốn cho các hoạt động kinh doanh Lý thuyết được đưa ra dựa trên cơ sở trong một môi trường lý tưởng, nơi thông tin được chia sẻ đồng đều, không có sự phân biệt giữa người trong và ngoài doanh nghiệp; chi phí giao dịch và rủi ro phá sản hay những vấn đề liên quan đến thuế được loại bỏ; lựa chọn giữa vốn chủ sở hữu và nợ không còn quan trọng, vốn từ bên trong và nguồn vốn từ bên ngoài có thể thay thế lẫn nhau Đến năm 1963, hai tác giả Modigliani và Miller tiền hành nghiên cứu khác bằng việc loại bỏ giả thuyết về thuế thu nhập doanh nghiệp Modigliani và Miller

Tác động của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các NHTM

Để đánh giá tác động của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam, luận văn sẽ sử dụng kết quả từ một số nghiên cứu

Theo Gorton & Winton (1999), Trương Quang Thông (2013) ngân hàng thường dùng nợ vay và vốn chủ sở hữu là nguồn tài trợ cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng Đây là nguồn vốn tự có của ngân hàng, thể hiện khả năng tự bảo vệ khi gặp rủi ro Thường thì các ngân hàng lớn sở hữu ít tài sản thanh khoản, dẫn đến tăng rủi ro thanh khoản và ngược lại

Theo nghiên cứu của Aspachs, Nier và Tiesset (2005), sử dụng nguồn tài trợ ngoài là một trong những biện pháp các nhà quản trị áp dụng để kiểm soát rủi ro thanh khoản Khi khả năng thanh khoản của ngân hàng bị thiếu hụt, ngân hàng có thể vay von từ các ngân hàng khác để đảm bảo đáp ứng nghĩa vụ phát sinh kịp thời Tuy nhiên, việc lạm dụng các khoản vay này có thể dẫn đến rủi ro thanh toán liên hệ Đồng thời, khi vay mượn từ bên ngoài, ngân hàng sẽ phải chịu mức chi phí lãi vay cao, ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Theo tác giả Singh và Sharma (2016), Nguyen (2022) việc ngân hàng có lượng tiền gửi khách hàng cho thấy khả năng thu hút vốn huy động tiền gửi của khách hàng Là nguồn vốn có tính chất liên tục và có độ thanh khoản cao nên thường dùng cho việc cho vay, chi trả, thanh toán, v.v Qua đó thấy được việc có tiền gửi khách hàng càng nhiều càng giảm được nguy cơ rủi ro thanh khoản.

Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm

2.4.1 Các nghiên cứu trong nước

Trương Quang Thông (2013) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, tác giả đã dùng số liệu của 27 NHTM có tại Việt Nam từ năm 2002 đến 2011 Tác giả sử dụng sử dụng khe hở tài trợ làm đại diện cho rủi ro thanh khoản cũng là biến phụ thuộc của bài nghiên cứu này Các biến độc lập hay được gọi là các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản được chia thanh hai nhóm: nhóm yếu tố bên trong và nhóm yếu tố bên ngoài Kết quả ước lượng của các mô hình cho thấy các biến như nguồn tài trợ bên ngoài, tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và quy mô ngân hàng có ảnh hưởng cùng chiều với RRTK, Còn lại, các biến như tỷ lệ dư trữ thanh khoản, tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều với RRTK

Trần Thị Thanh Nga & Trầm Thị Xuân Hương (2018) nghiên cứu về “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản ngân hàng Nghiên cứu thực nghiệm: Trường hợp Việt Nam” từ năm 2005 đến năm 2015 Bằng phương pháp SGMM, kết quả thấy RRTK bị ảnh hưởng bởi các yếu tố sau: chất lượng TSTK, vốn ngân hàng, dự phòng rủi ro tín dụng, thu nhập lãi thuần, lạm phát và cung tiền Tuy nhiên, nghiên cứu chưa thể chứng minh các yếu tố tăng trưởng kinh tế, quy mô ngân hàng và khủng hoảng tài chính ảnh hưởng đến RRTK

Nghiên cứu của Mai Thị Phương Thùy và Bùi Thị Điệp (2018) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản (RRTK) của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016 Sử dụng mô hình FEM, nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lợi nhuận, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ cho vay trên huy động có tác động đáng kể đến RRTK Trong khi đó, các biến khác như tỷ lệ trả lãi tiền gửi và tỷ lệ chi phí hoạt động không có mối quan hệ thống kê với RRTK.

Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam” trong giai đoạn từ

2008 – 2017 Biến phụ thuộc là rủi ro thanh khoản được đo lường bằng khe hở tài trợ Qua kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô tổng tài sản có tác động ngược chiều với RRTK, khi đó các yếu tô như tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên VCSH, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và nguồn tài trợ bên ngoài tác động cùng chiều với RRTK Bên cạnh đó các yếu tố bên ngoài như tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với RRTK

Qua nghiên cứu của Nguyễn Hoàng Chung (2022), sử dụng dữ liệu tài chính kiểm toán của 26 ngân hàng thương mại niêm yết tại HOSE và HNX từ 2008-2018, các biến nội tại như LTA, LLPLT, LIQ, EFD, CRD và DEP có tác động đáng kể đến rủi ro thanh khoản Phân tích hồi quy cho thấy tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro thanh khoản, trong khi cho vay trên tài sản, phát triển tín dụng, tài trợ bên ngoài và dự phòng rủi ro tín dụng lại tác động cùng chiều Nghiên cứu này nhấn mạnh vai trò quan trọng của các biến nội tại trong việc quản lý rủi ro thanh khoản ở các ngân hàng thương mại Việt Nam.

2.4.2 Các nghiên cứu nước ngoài

Shen, Chen, Kao, & Yeh (2009) nghiên cứu về “Rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động của ngân hàng” từ năm 1994 đến năm 2006 Dữ liệu được thu thập từ

12 đất nước có nền kinh tế mạnh Kết quả cho thấy quy mô tổng tài sản ảnh hưởng phi tuyến đến RRTK của ngân hàng Giai đoạn ban đầu, khi tăng tài sản, tỷ lệ rủi ro thanh khoản giảm Tuy nhiên, khi tổng tài sản tăng đến một mức nhất định, RRTK lại tăng Tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản và sự phụ thuộc vào các nguồn tài trợ bên ngoài có tương quan đồng hướng với RRTK Trong khi đó, dự trữ thanh khoản và tăng trưởng kinh tế có tương quan âm với RRTK Lạm phát không ảnh hưởng đến RRTK trong cùng năm, nhưng có ảnh hưởng làm giảm RRTK trong năm tiếp theo

Nghiên cứu của Vodová (2011, 2013) nghiên cứu về thanh khoản của các NHTM ở Hungary, Phần Lan và Cộng hòa Séc đã xem xét nhiều yếu tố ảnh hưởng Các biến độc lập bao gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tổng tài sản ngân hàng (TOA), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ suất sinh lợi (ROE) và tám biến bên ngoài của ngân hàng (tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát (INF), lãi suất liên ngân hàng (IRB), tỷ lệ thất nghiệp (UNE), lãi suất cận biên (IRM), lãi suất tín dụng (INF) và biến giả khủng hoảng tài chính (FIC) Biến phụ thuộc là khả năng thanh khoản của ngân hàng, được đo bằng tỷ số tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (L1), tỷ số tài sản thanh khoản trên tiền gửi và các khoản vay mượn (L2), tỷ số tín dụng trên tổng tài sản (L3) và tỷ số tín dụng trên tiền gửi & các khoản tài trợ ngắn hạn (L4) Kết quả nghiên cứu cho thấy thanh khoản có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ vốn chủ sở hữu và lãi suất tín dụng ở cả ba quốc gia Tuy nhiên, khủng hoảng tài chính, tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ ngược chiều với thanh khoản ở Cộng hòa Séc, trong khi ở Phần Lan, quan hệ này cùng chiều Tổng tài sản ngân hàng và thanh khoản có mối quan hệ ngược chiều ở Slovakia và Phần Lan, trong khi ở Cộng hòa Séc, quan hệ này là phi tuyến Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất cận biên, tỷ suất sinh lợi của vốn và lãi suất chính sách tiền tệ không ảnh hưởng đến thanh khoản ở Cộng hòa Séc; lãi suất cận biên và lãi suất chính sách tiền tệ có mối quan hệ ngược chiều ở Hungary và Phần Lan; tỷ suất sinh lợi của vốn có mối quan hệ cùng chiều ở Hungary và ngược chiều ở Phần Lan; tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với thanh khoản ở Phần Lan

Nghiên cứu của Arif và Anees (2012) tập trung vào rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động của 22 ngân hàng tại Pakistan trong từ năm 2004 đến 2009 Thông qua kết quả, RRTK tác động cùng chiều với tiền gửi của khách hàng và tiền mặt, và ngược chiều đối với ROE và nợ xấu Điều này có nghĩa là khi rủi ro thanh khoản tăng, tiền gửi và tiền mặt cũng tăng, trong khi ROE giảm và nợ xấu tăng

Nghiên cứu của Delechat và cộng sự (2012) tập trung vào yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng tại Trung Mỹ và khu vực lân cận trong giai đoạn từ 2006 đến 2010 Kết quả cho thấy, các yếu tố nội tại như quy mô và lợi nhuận ảnh hưởng tích cực đến thanh khoản, trong khi nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu ảnh hưởng tiêu cực đến thanh khoản1 Điều này có nghĩa là khi quy mô ngân hàng và lợi nhuận tăng, thanh khoản cũng tăng Tuy nhiên, nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao có thể gây áp lực đối với thanh khoản của ngân hàng

Singh và Sharma (2016) Nghiên cứu về khả năng thanh khoản của 59 ngân hàng tại Ấn Độ trong giai đoạn 2000–2013 đã phát hiện một số yếu tố ảnh hưởng Quy mô ngân hàng (SIZE) và tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động ngược chiều với khả năng thanh khoản, trong khi các biến như tiền gửi (DEP) và lạm phát (INF) tác động dương đến RRTK

Nghiên cứu của Aisyah Abdul-Rahman và cộng sự (2017) xem xét mối liên hệ của cơ cấu tài chính với rủi ro thanh khoản Chúng tôi so sánh những phát hiện giữa các ngân hàng Hồi giáo và ngân hàng thông thường đối với trường hợp của Malaysia Chúng tôi áp dụng bốn biện pháp để thể hiện cơ cấu tài chính; cụ thể là 1) tài trợ bất động sản, 2) tập trung tài chính, 3) ổn định cơ cấu tài chính ngắn hạn và

4) ổn định cơ cấu tài chính trung hạn Hai biện pháp rủi ro thanh khoản BASEL III được thử nghiệm; cụ thể là tỷ lệ đảm bảo thanh khoản (LCR) và tỷ lệ tài trợ ròng ổn định (NSFR) để đo lường rủi ro thanh khoản ngắn hạn và dài hạn tương ứng Dựa trên hồi quy dữ liệu bảng bao gồm 17 ngân hàng Hồi Giáo và 27 ngân hàng truyền thống của Malaysia từ năm 1994 đến năm 2014, phát hiện của chúng tôi cho thấy rằng tài trợ bất động sản và sự ổn định của cơ cấu tài chính ngắn hạn cho các ngân hàng Hồi giáo có mối liên quan tích cực đến cả hai thước đo rủi ro thanh khoản Điều này ngụ ý rằng số lượng tài trợ bất động sản ngày càng tăng và cơ cấu tài chính ngắn hạn ổn định có thể làm tăng RRTK trong ngắn và dài hạn của các ngân hàng Hồi giáo Tuy nhiên, mặc dù tài chính bất động sản không ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thông thường, cơ cấu tài chính ngắn hạn ổn định và sự tập trung tài chính ngày càng tăng có thể ảnh hưởng tích cực đến rủi ro thanh khoản dài hạn của ngân hàng Phát hiện của chúng tôi làm sáng tỏ những ý nghĩa chính sách quan trọng đối với các cơ quan quản lý và người tham gia thị trường trong bối cảnh khuôn khổ quản lý rủi ro thanh khoản cũng như nhu cầu phát triển một khuôn khổ riêng biệt giữa các tổ chức ngân hàng truyền thống và Hồi giáo

Nghiên cứu của Hassnian Ali và cộng sự (2021) tìm hiểu xem việc tài trợ trong các lĩnh vực cụ thể có làm tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng hay không và điều này diễn ra như thế nào với cả ngân hàng Hồi giáo và ngân hàng thông thường ở Paskitan từ năm 2009 đến năm 2018 Bài báo sử dụng hồi quy gộp, mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên SPEC chỉ có mối quan hệ với quản lý thanh khoản dài hạn trong trường hợp của tất cả các ngân hàng trong khi thay đổi cơ cấu cho vay và khu vực rủi ro có mối liên hệ với tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng, đặc biệt là trong trường hợp các ngân hàng Hồi giáo Và tất cả các biến số cụ thể của ngân hàng khác không thể cho thấy kết quả đáng kể Ngược lại, biến số kinh tế vĩ mô GDP và lạm phát chỉ có mối quan hệ chặt chẽ trong thời gian ngắn

Vì vậy, nghiên cứu cho thấy các ngân hàng Hồi giáo có thể không liên quan đến việc thay đổi cơ cấu cho vay và đầu tư vào các lĩnh vực rủi ro để tự cứu mình khỏi rủi ro thanh khoản Bài viết này bổ sung giá trị cho các tài liệu hiện có về rủi ro thanh khoản theo các chỉ số mới do Basel III ban hành.

Khoản trống các nghiên cứu hiện tại

Dựa trên việc tổng hợp các nghiên cứu có trong và ngoài nước, tác giả nhận thấy một số khoản trống nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, việc nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc tài chính và rủi ro thanh khoản vẫn chưa được các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước quan tâm Phần lớn các bài nghiên cứu đều xoay quanh việc rủi ro thanh khoản bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau cũng như cấu trúc tài chính có ảnh hưởng đến rủi ro tài chính Do đó, tác giả tập trung nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Thứ hai, chưa có sự đồng nhất nhất về cách đo lường của cấu trúc tài chính cũng như là rủi ro thanh khoản Bên cạnh đó, sự khác nhau về các phương pháp hồi quy tùy vào từng quan điểm của các nhà nghiên cứu Hạn chế về mặt thời gian và không gian nghiên cứu cũng như là các nền kinh tế khác nhau với những chính sách quản lý của nhà nước là khác nhau

Có thể thấy lĩnh vực nghiên cứu này còn nhiều khoảng trống Nghiên cứu tác động của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại tại Việt Nam là cần thiết và mới mẻ Khóa luận đề xuất các hàm ý chính sách giúp các nhà quản lý giảm thiểu rủi ro thanh khoản và tối ưu hóa cấu trúc tài chính một cách hợp lý, đảm bảo lợi nhuận và thanh khoản trong tương lai.

Chương 2 đã trình bày khái khái niệm và cơ sở lý thuyết của cấu trúc tài chính, cách đo lường cấu trúc tài chính của ngân hàng thương mại Trong chương này tác giả cũng đề cập đến khái niệm, cách thức đo lường và nguyên nhân dẫn đến rủi ro thanh khoản ở các ngân hàng thương mại Việt Nam Đồng thời tác giả trình bày kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm trong nước và ngoài nước có liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, sự tác động của cấu trúc tài chính đến rủi ro tài chính của ngân hàng thương mại Qua đó, góp phần giúp tác giả có cở sở đưa ra mô hình nghiên cứu và trình bày phương pháp nghiên cứu ở chương 3

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Để thực hiện bài nghiên cứu một cách mạch lạc, thuận lợi và đạt được mục tiêu, tác giả đưa ra quy trình nghiên cứu như sau:

Hình 3-1 Quy trình thực hiện bài nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Những bước thực hiện theo quy trình nghiên cứu như sau:

Bước 1: Để nghiên cứu về tác động của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản, tác giả đã tiến hành khảo sát lý thuyết liên quan và phân tích kết quả của các nghiên cứu có liên quan Dựa trên những thông tin này, chúng tôi xác định các biến quan trọng và xây dựng mô hình nghiên cứu

Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu và xác định phương pháp nghiên cứu

FEM, REM và khắc phục khuyết tật mô hình bằng FGLS

Bước 3: Thống kê mô tả, phân tích tương quan và kiểm tra đa cộng tuyến

Bước 5: Kiểm tra sự nội sinh trong mô hình và hôi quy theo phương pháp GMM

Bước 6: Thảo luận và phân tích, đối chiếu kết quả ước lượng mô hình

Bước 7: Kết luận chung và đưa các khuyến nghị

Bước 1: Lược khảo lý thuyết nền và các nghiên cứu trước có liên quan

Bước 2: Dựa trên kiến thức lý thuyết và kết quả từ các nghiên cứu trước đó, từ xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp Trong mô hình này, xác định tác động cảu các yếu tố, bao gồm cấu trúc tài chính đến RRTK tại các NHTM Việt Nam

Bước 3: Phân tích ma trận hệ số tuơng quan, đồng thời kiểm định hiện tuợng đa cộng tuyến

Bước 4: Dựa trên mô hình nghiên cứu được đề xuất, tác giả dùng các phương pháp định lượng lần lượt OLS, FEM và REM Thông qua các kiểm định, tác giả chọn mô hình thích hợp, sau đến kiểm tra các khuyết tật của mô hình Điều này bao gồm kiểm tra phương sai của sai số (sử dụng kiểm định Wald hoặc kiểm định Breusch và Pagan) và kiểm tra tự tương quan (sử dụng kiểm định Wooldridge) Nếu kết quả kiểm định mô hình cho thấy có khuyết tật, tác giả sẽ sử dụng phương pháp hồi quy FGLS (bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi) để đảm bảo kết quả hồi quy là chính xác nhất

Bước 5: Kiểm tra các biến có hiện tượng nội sinh trong mô hình và khắc phục hiện tượng nội sinh bằng phương pháp GMM Sau đó, kiểm tra độ tin cậy và tình hợp lý được sử dụng trong mô hình thông qua các kiểm định như AR (2) và Sargan hoặc Hansen

Bước 6: Phân tích kết quả hồi quy và thảo luận kết quả nghiên cứu

Bước 7: Dựa vào kết quả của mô hình hồi quy nghiên cứu, từ đó đưa ra các các hàm ý chính sách nhằm giải đáp các câu hỏi nghiên cứu và giải quyết các mục tiêu nghiên cứu được đề ra Bên cạnh đó là hướng nghiên cứu mới cho đề tài.

Mô hình nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc được sử dụng là rủi ro thanh khoản được đo lường dựa trên các chỉ số đã được nghiên cứu trước đây bởi Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019), Trương Quang Vinh (2015), Phạm Văn Tấn, Nguyễn Thị Cẩm Bình, Đoàn Ngọc Tuấn (2015).

Thông (2013), Singh và Sharma (2016), Chen và cộng sự (2009), Trần Thị Thanh Nga và cộng sự (2018)

Các biến độc lập của nghiên cứu được xây dựng dựa trên các nghiên cứu trước đó của Mai Thị Phương Thùy và cộng sự (2018), Mai Thị Phương Thùy và cộng sự (2018), Trương Quang Thông (2013), Nguyễn Hoàng Chung (2022), Chen và cộng sự (2009), Vodová.

(2011), Delechat và cộng sự (2012), Singh và Sharma (2016), Arif và Anees (2012)

Tương tự, các biến kiểm soát cũng được lấy từ các bài nghiên cứu đi trước: Moussa (2015), Vodová (2013), Mazreku và cộng sự (2019), Chen và cộng sự

(2009), Singh và Sharma (2016), Arif và Anees (2012)

Tác giả đưa ra mô hình bao gồm các biến như sau:

FGAP i,t = β 0 + β 1 ETA i,t + β 2 EFD i,t + β 3 DEP i,t + β 4 SIZE i,t + β 5 NPL i,t + β 6 ROE i,t + β 7 LLPTL i,t + β 8 GDP t + β 9 INF t + ε i,t

- Biến phụ thuộc: FGAP i,t: Chỉ số khe tài trợ của ngân hàng i ở năm t

- Biến độc lập: o ETA i,t: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i vào năm t o EFD i,t: Nguồn tài trợ bên ngoài của ngân hàng i vào năm t o DEP i,t: Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản của ngân hàng i vào năm t

- Biến kiểm soát: o SIZE i,t: Quy mô của ngân hàng i vào năm t o NPL i,t: Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i vào năm t o ROE i,t: Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i vào năm t o LLPTL i,t: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ của ngân hàng i vào năm t o GDP t: Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm t o INF t: Tỷ lệ lạm phát trong năm t o β0 là hệ số chặn; β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, δ1, δ2 là hệ số hồi quy của các biến; Với i đại diện cho ngân hàng và t là năm được khảo sát; ε i,t là sai số của mô hình

Bảng 3-1 Diễn các biến và phương pháp đo lường

Ký hiệu Tên biến Phương pháp đo lường

FGAP Khe hở tài trợ 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔 − 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑣ố𝑛 ℎ𝑢𝑦 độ𝑛𝑔

Biến độc lập ETA Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản

EFD Nguồn tài trợ bên ngoài

DEP Tỷ lệ tiền gửi khách hàng

Biến kiểm soát SIZE Quy mô ngân hàng log(𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛)

NPL Tỷ lệ nợ xấu 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑥ấ𝑢

ROE Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu

LLPLT Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế

𝐺𝐷𝑃 𝑡 − 𝐺𝐷𝑃 𝑡−1 𝐺𝐷𝑃 𝑡−1 Lấy theo số liệu của Việt Nam trong các năm nghiên cứu

INF Tỷ lệ lạm phát

𝐼𝑁𝐹 𝑡 − 𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 Lấy theo số liệu của Việt Nam trong các năm nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Các giả thuyết nghiên cứu

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA): Ngân hàng sử dụng vốn chủ sở hữu và nợ vay để tài trợ hoạt động kinh doanh của mình Tuy nhiên, khác với nợ vay mang tính chất phải hoàn trả, nguồn vốn chủ sở hữu được xem là nguồn quỹ tự có của ngân hàng Đây đại diện cho khả năng tự chống đỡ khi có rủi ro xảy ra Việc các ngân hàng càng nắm giữ nhiều vốn chủ sở hữu và dùng vốn để đầu tư vào các tài sản khác nhau nhầm giảm đi chi phí lãi vay cùng lúc đó cũng dẫn đến nguy cơ RRTK càng cao và ngược lại Các nghiên cứu của Mai Thị Phương Thùy và Bùi Thị Điệp (2018), Vodova (2011), Mazreku và cộng sự (2019) cho rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực với RRTK Một nghiên cứu của Delachat và cộng sự (2014) lại có ảnh huởng tiêu cực đến RRTK Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tương quan thuận với RRTK

Giả thuyết H1: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với RRTK của các ngân hàng

Sự phụ thuộc vào nguồn tài trợ bên ngoài (EFD): Khi ngân hàng cần thanh khoản, có thể vay mượn từ thị trường liên ngân hàng Tuy nhiên, lạm dụng việc vay liên ngân hàng quá nhiều có thể tăng chi phí hoạt động và ảnh hưởng đến việc duy trì cấu trúc vốn tối ưu của ngân hàng Đối với giai đoạn khủng hoảng, các ngân hàng phải vay mượn với mức lãi suất rất cao, làm gia tăng rủi ro thanh khoản Theo nghiên cứu của tác giả Shen, Chen, Kao, & Yeh (2009), Trương Quang Thông

(2013) và Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019) cho thấy có tác động dương giữa sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài và RRTK Do đó, tác giả kì vọng một mối quan hệ cùng chiều giữa sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài và RRTK

Giả thuyết H2: Sự phụ thuộc vào nguồn tài trợ bên ngoài có tác động cùng chiều với RRTK của các ngân hàng

Tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DEP): Tỷ số giữa tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản của các NHTM Qua đó đánh giá được khả năng thu hút vốn nguồn vốn từ khách hàng Là nguồn vốn quan trọng trong kinh doanh tài chính của NHTM và là tài sản mang tính thanh khoản cao nên việc các ngân hàng có lượng tiền gửi lớn sẽ giúp ngân hàng giảm rủi ro thanh khoản Theo đó, tác giả Singh và Sharma (2016), Nguyễn Hoàng Chung (2022) đã chứng minh đuợc DEP và tính thanh khoản của ngân hàng có tác động tiêu cực với nhau Vì vậy, tác giả kì vọng mối quan hệ tiêu cực giữa tiền gửi khách hàng và RRTK

Giả thuyết H3: Tiền gửi khách hàng có tác động ngược chiều với RRTK của các ngân hàng

Có hai quan điểm trái ngược nhau về mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và tính thanh khoản Theo quan điểm thứ nhất, ngân hàng lớn hơn có ít rủi ro thanh khoản hơn so với ngân hàng nhỏ hơn Ngược lại, quan điểm thứ hai cho rằng quy mô ngân hàng có tác động dương đến rủi ro thanh khoản, tức là ngân hàng càng lớn thì rủi ro thanh khoản càng lớn Nghiên cứu này kỳ vọng sẽ có mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và rủi ro thanh khoản, đặc biệt đối với các ngân hàng nhỏ ở Việt Nam vốn thường tập trung vào hoạt động cho vay.

Giả thuyết H4: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều với RRTK của các ngân hàng

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Nợ xấu là khoản vay có tác động tiêu cực đến các ngân hàng trong quá trình phát triển kinh tế Sự gia tăng danh mục nợ xấu ảnh hưởng đến lợi nhuận ngân hàng Cụ thể, nợ xấu làm giảm lợi nhuận của ngân hàng, vì ngân hàng phải tăng trích lập dự phòng tương ứng với tỷ lệ nợ xấu để phòng ngừa rủi ro mất vốn Bên cạnh đó, nợ xấu cản trở khả năng thu hồi vốn và ngân hàng chậm trễ việc giải ngân khoản vay với khách hàng mới Tỷ lệ nợ xấu càng cao cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc quản lí các khoản vay và đối mặt với rủi ro tín dụng Điều này có thể dẫn đến mất vốn, giảm lợi nhuận và rủi ro thanh khoản Theo tác giả Mazreku và cộng sự (2019), nợ xấu càng cao, tính thanh khoản ngân hàng giảm, và ngân hàng sẽ phải đối mặt với vấn đề rủi ro thanh khoản ngày càng lớn Tác giả kỳ vọng tỷ lệ nó xấu tương quan dương với RRTK của ngân hàng

Giả thuyết H5: Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng có tác động cùng chiều với RRTK của các ngân hàng

Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) là thước đo hiệu quả hoạt động của ngân hàng, thể hiện mức độ tạo ra lợi nhuận từ một đồng vốn chủ sở hữu Ngân hàng có lợi nhuận cao thường đầu tư vào tài sản rủi ro cao để đạt lợi nhuận lớn hơn, dẫn đến tăng nguy cơ rủi ro thanh khoản (RRTK) Nghiên cứu của Moussa (2015), Ghenimi, Chaibi, & Omri (2020) và Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019) xác nhận mối quan hệ cùng chiều giữa ROE và RRTK, cho thấy sự gia tăng ROE có thể đi kèm với sự gia tăng RRTK.

Giả thuyết H6: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng có tác động cùng chiều với RRTK của các ngân hàng

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLPLT): được tính bằng tỷ lệ phần trăm của giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ tín dụng Nếu ngân hàng duy trì mức dự phòng rủi ro cao, điều này có nghĩa là hoạt động cho vay của họ không hiệu quả Các ngân hàng thương mại đang có các khoản nợ khó đòi, điều này ảnh hưởng tính thanh khoản của họ Tuy nhiên, việc dự phòng rủi ro tín dụng lớn đồng nghĩa ngân hàng đang nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản cao Điều này giúp ngân hàng đối phó với những tổn thất có thể xảy ra khi khách hàng không tuân thủ nghĩa vụ hợp đồng vay Do đó, việc dự phòng này giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản (RRTK) cho ngân hàng Theo tác giả Trương Quang Thông (2013), Lucchetta (2007) nhận thấy mối tuơng quan nguợc chiều giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản của NHTM Vì vậy, tác giả kỳ vọng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối tương quan âm với RRTK

Giả thuyết H7: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ có mối quan hệ ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của NHTM

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Khi đất nước có nền kinh tế đang phát triển, các NHTM thường có xu hướng dữ trữ ít tài sản thanh khoản và tập chung vào các hoạt động cung cấp tài chính nhiều hơn do đó RRTK sẽ cao hơn Ngược lại, khi kinh tế suy thoái, các ngân hàng hạn chế việc cho vay làm cho RRTK giảm xuống Theo các nghiên cứu truớc đây của Vodová (2013), Moussa (2015) hay Phan Thị

Tốc độ tăng trưởng kinh tế tỷ lệ thuận với RRTK (Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy, 2019) Do đó, tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng thì RRTK cũng tăng (tương quan cùng chiều).

Giả thuyết H8: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của NHTM

Tỷ lệ lạm phát (INF): Tỷ lệ thể hiện mức độ lạm phát của nền kinh tế, là biến kinh tế vĩ mô, vì nó tác động đến các yếu tố kinh tế khác Khi lạm phát tăng, giá trị của đồng tiền đang lưu hành trong nền kinh tế bị giảm đi, do đó để kiểm soát được lạm phát ở mức kỳ vọng, Ngân hàng nhà nước sẽ ban hành các chính sách thắt chặt tiền tệ như tăng mức lãi suất cho vay và tiền gửi tiết kiệm nhầm lượng tiền được tung ra thị trường Do việc tăng lãi suất cho vay khiến các cá nhân, doanh nghiệp cũng hạn chế việc đi vay để đầu tư hay việc tăng lãi suất tiết kiệm khiến người dân muốn gửi tiền vào ngân hàng để được hưỡng lãi suất cao, qua đó việc ngân hàng nắm giữ lượng tiền mặt lớn thì tính thanh khoản tăng, rủi ro thanh khoản cũng sẽ không xuất hiện Theo tác giả Moussa (2015), Singh và Sharma (2016) kết luận có mối quan hệ âm giữa tỷ lệ lạm phát và rủi ro thanh khoản Do đó, tác giả kỳ vọng tỷ lệ lạm phát có mối tương quan ngược chiều với RRTK

Giả thuyết H9: Tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của NHTM

Bảng 3-2 Mô tả các giả thuyết nghiên cứu

Ký hiệu Tên biến Dấu kỳ vọng

Các nghiên cứu thực nghiệm trước

FGAP Khe hở tài trợ Trương Quang Thông (2013), Phan Thị Mỹ

Hạnh và Tống Lâm Vy (2019), Đặng Văn Dân

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản +

Trương Quang Thông (2013), Mai Thị Phương Thùy và Bùi Thị Điệp (2018), Vodova (2011),

EFD Nguồn tài trợ bên ngoài + Shen, Chen, Kao, & Yeh (2009), Trương

Quang Thông (2013) và Phan Thị Mỹ Hạnh &

DEP Tỷ lệ tiền gửi khách hàng - Singh và Sharma (2016), Nguyễn Hoàng

SIZE Quy mô ngân hàng + Bunda và Desquilber (2008), Đặng Văn Dân

(2015), Bonfim và Kim (2011), Akhtar và cộng sự (2011)

NPL Tỷ lệ nợ xấu + Mai Thị Phương Thùy và Bùi Thị Điệp (2018),

ROE Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu

(2020) và Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy

LLPLT Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng - Trương Quang Thông (2013), Lucchetta

GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế +

Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019), Shen, Chen, Kao, & Yeh (2009), Truơng Quang Thông (2013), Vodava (2013), Moussa

INF Tỷ lệ lạm phát - Moussa (2015), Singh & Sharma (2016)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Dữ liệu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng dữ liệu bảng từ 286 mẫu quan sát, được thu thập và tính toán thông qua báo cáo tài chính được kiểm toán của 26 ngân hàng thương mại ở Việt Nam được niêm yết trên các sàn chứng khoán như HOSE, HNX, Upcom từ năm 2012 đến năm 2022 Để đảm bảo tính chính xác, tác giả loại các ngân hàng không có đủ số liệu hoặc thuộc diện kiểm soát đặc biệt Đối với các biến vĩ mô của nền kinh tế như tốc độ tăng trưởng và tỷ lệ lạm phát, tác giả đã thu thập số liệu từ Ngân hàng Thế giới (WORLD BANK) và Quỹ Tiền tệ (IMF) Sau khi thu thập dữ liệu bảng, tác giả đã sử dụng phần mềm Microsoft Execel để tổng hợp và tính toán các biến cần thiết và phần mềm Stata 17 để xử lý và phân tích dữ liệu.

Phương pháp nghiên cứu

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả các đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập từ nghiên cứu Các thông tin bao gồm tên của các biến được sử dụng trong mô hình, tổng số mẫu quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất

3.5.2 Phân tích ma trận tương quan giữa các biến

Ma trận tương quan xác định mối liên hệ giữa các biến trong mô hình Giá trị của hệ số tương quan luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1 Hệ số tương quan bằng 1 có nghĩa là có mối tương quan dương tuyệt đối giữa hai biến và hệ số -1 có nghĩa là có mối tương quan âm tuyệt đối giữa hai biến Nếu hệ số bằng 0 thì không có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến Đối với các biến độc lập có hệ số tương quan cao (0,8), điều này có thể cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến Tình trạng này làm cho việc đánh giá không hiệu quả và kết quả đưa ra không đáng tin cậy (Gujarati, 2004)

Sau khi phân tích ma trận tương quan, để đảm bảo rõ hơn về sự tương quan giữa các biến, tiếp đến kiểm định đa cộng tuyến bằng chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) Hiện tuợng đa cộng tuyến là cho thấy các biến độc lập có trong mô hình hồi quy có tác động qua lại lẫn nhau Giá trị VIF < 10 cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, tác giả sẽ loại bỏ biến gây ra hiện tượng đa cộng tuyến ra khỏi mô hình

3.5.3 Phân tích mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy Pooled OLS: Mô hình này không bị ảnh hưởng bởi các giả định về sự thay đổi phương sai, sự tự tương quan hoặc sự khác biệt về thời gian và không gian của các biến quan sát Mỗi sai số của từng cá thể đều bắt nguồn từ các yếu tố không thể quan sát được và chúng không thay đổi theo thời gian, cũng như là đặc điểm của các cá thể đó Đây là một trong những trường hợp đơn giản nhất, vì chúng ta có thể bỏ qua không gian, thời gian của dữ liệu bảng này và chỉ ước lượng mô hình Pooled-OLS

Mô hình tác động cố định (FEM) phân tích tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, giả định rằng mỗi đối tượng nghiên cứu có những đặc điểm riêng ảnh hưởng đến biến giải thích Thay vì xét toàn bộ biến giải thích, FEM chỉ tập trung vào phần dư của mỗi đối tượng nghiên cứu sau khi loại bỏ ảnh hưởng của các đặc điểm riêng Nhờ đó, FEM giải quyết được vấn đề biến bị bỏ sót.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM): Trong mô hình này, sự biến động của các thực thể được xem là ngẫu nhiên và không có liên quan đến các biến giải thích Điều này có nghĩa là sự biến động giữa các quan sát chéo có liên quan đến các biến giải thích trong mô hình với một mức độ tác động cố định Do đó, khi quan sát chéo ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, REM sẽ phù hợp hơn so với FEM Phần dư của mỗi quan sát chéo được xem như là một biến giải thích

Sau khi thực hiện hồi quy ước lượng 3 mô hình, tác giả sẽ lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu bằng cách thực hiện F-test để so sánh giữa mô hình bình phương bé nhất (Pooled OLS) với mô hình tác động cố định (FEM), kiểm định Hausman để lựa chọn giữ mô hình tác động cố đinh (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)

Các mức thống kê có ý nghĩa thường được áp dụng là 1%, 5% và 10%, ứng với độ tin cậy lần lượt là 99%, 95% và 90% Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng mức thống kê có ý nghĩa là 10% Điều này có nghĩa là khi giá trị p của các biến giải thích trong mô hình hồi quy nhỏ hơn 10% (P-value < 10%), biến giải thích đó được coi là có tác động thực sự đến biến phụ thuộc với mức độ tin cậy 90%.

3.5.4 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình được chọn

Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp, tác giả sẽ kiểm định các vấn đề của mô hình Đối với mô hình Fixed Effects Model (FEM), kiểm định Wald được sử dụng để đánh giá phương sai của sai số thay đổi Nếu mô hình là Random Effects Model (REM), kiểm định Breusch and Pagan được áp dụng Đồng thời, tác giả cũng kiểm tra tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge Nếu kết quả kiểm định cho thấy có vấn đề, tác giả sẽ áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalised Least Squares) để đảm bảo kết quả hồi quy là chính xác nhất

3.5.5 Phương pháp hồi quy SGMM

Tuy nhiên, phương pháp FGLS không đảm bảo vững và hiệu quả khi tồn tại hiện tượng nội sinh Hiện tượng nội sinh xuất hiện khi các biến giải thích trong mô hình không hoàn toàn độc lập với biến được giải thích và có mối tương quan hai chiều giữa chúng Các biến độc lập có tương quan hai chiều với biến phụ thuộc được gọi là biến nội sinh (endogenous variable), trong khi các biến khác được gọi là biến công cụ (instrumental variable) Để khắc phục hiện tượng nội sinh, tác giả sử dụng phương pháp System GMM (S-GMM) Ngoài việc giải quyết hiện tượng nội sinh, phương pháp S-GMM còn giúp ước lượng vững khi có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan

Ngoài ra, phương pháp ước lượng mô hình theo hồi quy GMM cung cấp kết quả về việc khắc phục vi phạm tương quan chuỗi bậc 1 (AR1) và bậc 2 (AR2) Các kiểm định Hansen và Sargan giúp kiểm tra hiệu quả của việc xử lý nội sinh trong mô hình

Trong chương 3, tác giả trình bày quy trình nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và các phương pháp đo lường tác động của cấu trúc tài chính đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam Đối với phương pháp định lượng, tác giả khái quát về các mô hình bao gồm Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM) và System GMM (SGMM) Nội dung chương 3 sẽ làm cơ sở để tác giả vận dụng, phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu ở chương

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Phân tích thống kê mô tả các biến

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng bảng, bao gồm 286 quan sát về biến trong nghiên cứu Các biến này được tính toán từ dữ liệu thứ cấp, lấy từ từ báo cáo tài chính hợp nhất của 26 Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam với khoảng thời gian từ năm 2010 đến 2022

Bảng 4-1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Giá trị trung bính Độ lệch chuẩn

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Thông qua Bảng 4-1 cho thấy, Trong giai đoạn từ 2012 đến 2022, giá trị trung bình khe hở tài trợ (FGAP) của các ngân hàng là -0,0817 đồng, với độ lệch chuẩn là 0,1114 đồng Giá trị nhỏ nhất ghi nhận là -0,3805 đồng (tại Ngân hàng TMCP MSB năm 2014), và giá trị lớn nhất là 0,2142 đồng (tại Ngân hàng TMCP VPB năm 2022)

Trong giai đoạn từ 2012 đến 2022, giá trị trung bình của tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (ETA) là 0,0902 đồng, với độ lệch chuẩn là 0,0354 đồng Giá trị nhỏ nhất ghi nhận là 0,0406 đồng (tại Ngân hàng TMCP BID năm 2017), và giá trị lớn nhất là 0,2384 đồng (tại Ngân hàng TMCP SGB năm 2013)

Giá trị trung bình của nguồn tài trợ bên ngoài (EFD) là 0,0578 đồng, với độ lệch chuẩn là 0,0533 đồng Giá trị nhỏ nhất được ghi nhận là 0,0000 đồng (Ngân hàng TMCP NVB năm 2020), trong khi giá trị lớn nhất là 0,3047 đồng (Ngân hàng TMCP SSB năm 2013)

Giá trị trung bình của tỷ lệ tiền gửi của khách hàng (DEP) là 0,6699 đồng và độ lệch chuẩn là 0,1029 đồng Giá trị thấp nhất được ghi nhận là 0,4141 đồng (Ngân hàng TMCP EIB năm 2012), trong khi giá trị cao nhất đạt 0,8937 đồng (Ngân hàng TMCP STB năm 2015)

Quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị trung bình là 14,1413 đồng với độ lệch chuẩn là 0,4968 đồng Với giá trị nhỏ nhất là 13,1669 đồng (Ngân hàng TMCP SGB

2013) và giá trị lớn nhất 15,3265 đồng (Ngân hàng TMCP BID 2022)

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có giá trị trung bình là 0,0215 đồng với độ lệch chuẩn là 0,0152 đồng Với giá trị nhỏ nhất là 0,0047 (Ngân hàng TMCP TCB 2020) và giá trị lớn nhất 0,1793 đồng (Ngân hàng TMCP NVB 2022)

Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có giá trị trung bình là 0,0984 đồng với độ lệch chuẩn là 0,0671 đồng Với giá trị nhỏ nhất là 0,00000139 đồng (Ngân hàng TMCP NVB 2022) và giá trị lớn nhất 0,2639 đồng (Ngân hàng TMCP VIB

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLPLT) có giá trị trung bình là 0,0134 đồng với độ lệch chuẩn là 0,0046 đồng Với giá trị nhỏ nhất là 0,0066 đồng (Ngân hàng TMCP NAB 2013) và giá trị lớn nhất 0,0312 (Ngân hàng TMCP VPB 2022)

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có giá trị trung bình là 0,0603 với độ lệch chuẩn là 0,0173 Với giá trị nhỏ nhất là 0,0256 và giá trị lớn nhất 0,0802

Tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình là 0,0374 với độ lệch chuẩn là 0,0220 Với giá trị nhỏ nhất là 0,0063 và giá trị lớn nhất 0,0909.

Phân tích ma trận tương quan

Bảng 4-2 Ma trận tương quan

FGAP ETA EFD DEP SIZE NPL ROE LLPLT GDP INF FGAP 1

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Kết quả từ Bảng 4 - 2 cho thấy sự tương quan giữa các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu theo từng cặp với nhau Theo kết quả, có thể hệ số tương quan giữa DEP và EFD là -0,686, ROE và SIZE là 0,6393 khá cao Còn các cặp biến còn có hệ số tương quan nằm ở mức chấp nhận được và hệ số đều nhỏ hơn 0,8 theo chuẩn so sánh của Farrar và Glauber (1967).

Kiểm tra đa cộng tuyến

Để kiểm tra tính đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy mô hình OLS Kết quả chỉ số được dùng để đánh giá mức độ đa cộng tuyến giữa các biến

Bảng 4-3 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến

Nguồn: Kết quả xử lý từ Stata 17

Từ kết quả kiểm tra đa cộng tuyến thông qua việc thực hiện hồi quy theo phương pháp OLS, cho thấy chỉ số VIF của tất cả các biến độc lập đều phù hợp trong điều kiện cho phép, với giá trị VIF nhỏ hơn 10 Cụ thể, chỉ số VIF trung bình của tất cả các biến độc lập trong mô hình là 1,81 Biến độc lập có VIF cao nhất là biến ETA, đạt 2,95, trong khi biến độc lập có giá trị VIF nhỏ nhất là INF, với chỉ số 1,02 Kết quả này phù hợp với giả định trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển và đáp ứng điều kiện cần để hồi quy: “Các biến độc lập không được có mối quan hệ tuyến tính với nhau.” Do đó, mô hình không vi phạm đa cộng tuyến giữa các biến độc lập và không có biến nào bị loại khỏi mô hình.

Ước lượng các mô hình và kiểm định các giả thuyết hồi quy

4.4.1 Kết quả các mô hình hồi quy

Bảng 4-4 Kết quả phân tích hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

FGAP Hệ số hồi quy Gía trị P Hệ số hồi quy Gía trị P Hệ số hồi quy Gía trị P ETA 0,654*** 0,000 0,903*** 0,000 0,832*** 0,000

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

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Kết quả ước lượng OLS: Kết quả ước lượng cho thấy mô hình hồi quy OLS với biến phụ thuộc là FGAP có sự phù hợp với dữ liệu nghiên cứu là 49,25% Đồng thời, các biến độc lập trong mô hình với FGAP có tương quan tác động một cách không quá chặt chẽ Trong đó các biến như ETA, EFD, DEP, SIZE, NPL ROE, LLPLT và INF mang ý nghĩa thống kê đối với khe hở tài trợ (FGAP) Cụ thể, tại mức ý nghĩa 1% có ETA, SIZE và ROE có tác động tích cực đến RRTK có hệ số hồi quy lần lượt là 0,654, 0,0717, 0,375 và EFD, DEP, LLPLT có tác động tiêu cực đến FGAP cùng hệ số hồi quy lần lượt là -0,543, -0,679, -5,665 Tại mức ý nghĩa 5% có INF tác động ngược chiều với FGAP với hệ số hồi quy là -0,624 Và cuối cùng, ở mức ý nghĩa 10% có biến NPL tương quan dương lên RRTK cùng hệ số hồi quy là 0,624 Bên cạnh đó, có biến GDP không có mối quan hệ tác động đến khe hở tài trợ

Kết quả ước lượng mô hình FEM: cho thấy các biến độc lập giải thích được 64,5% sự thay đổi của FGAP Trong đó có các biến như ETA, DEP, SIZE, ROE, LLPLT INF có ý nghĩa thống kê với FGAP Cụ thể, tại mức ý nghĩa 1% có ETA, SIZE và ROE có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản khi hệ số hồi quy mang giá trị dương và DEP có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản khi hệ số hồi quy âm Tại mức ý nghĩa 5%, LLPLT có tác động ngược chiều FGAP khi hệ số hồi quy âm Và cuối cùng, tại mức ý nghĩa 10%, INF có tác động ngược chiều với khe hở tài trợ Bên cạnh, có các biến như EFD, NPL, GDP không mang ý nghĩa thống kê

Kết quả ước lượng mô hình REM: Từ kết quả kiểm tra đa cộng tuyến thông qua việc thực hiện hồi quy theo phương pháp FEM (Fixed Effects Model), mô hình REM (Random Effects Model) đã cho thấy sáu biến độc lập có hệ số thống kê nhỏ hơn 10%: ETA, EFD, DEP SIZE, ROE, LLPLT, INF Kết quả hồi quy REM cũng cho thấy sự phù hợp của mô hình với các biến độc lập này, đạt mức 63,72% về giá trị R-squared Tại mức ý nghĩa 1%, ta thấy sự tương quan ngược chiều giữa biến EFD và DEP đối với rủi ro thanh khoản FGAP, khi cả hai biến đều mang giá trị thống kê âm Ngược lại, các biến còn lại đều có hệ số hồi quy dương và có cùng hướng tác động đến FGAP tại mức ý nghĩa 1%, trừ hai biến NPL và GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình ước lượng

Từ kết quả ước lượng, tác giả có thể chọn mô hình với nhiều biến tác động có ý nghĩa thống kê nhất để phục vụ việc dẫn chứng và phân tích bài nghiên cứu Tiếp theo, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện các kiểm định khác để lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu của mẫu nghiên cứu

4.4.2 Lựa chọn giữa mô hình bình phương nhỏ nhất thông thường gộp (OLS) và mô hình tác động cố định (FEM)

Kiểm định F-test hay còn gọi là Pooling test, được sử dụng để lựa chọn giữa hai mô hình FEM và Pooled OLS với hai giả thuyết như sau:

H 0 : OLS là phương pháp phù hợp nhất

H 1 : FEM là phương pháp phù hợp nhất

Bảng 4-5 Kết quả kiểm định F – test

Kiểm định F - test Chi2 Prob > F

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Bảng 4-5 cho thấy, ở mức ý nghĩa 5%, giá trị Prob > F = 0,0000 < 5% Vì vậy, giả thuyết H0 bị bác bỏ, kết luận mô hình FEM phù hợp cho mô hình hồi quy nghiên cứu của tác giả

4.4.3 So sánh mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên

Từ kiểm định F-test, mô hình FEM là mô hình phù hợp hơn nên việc lựa chọn mô hình FEM hay REM sẽ dựa trên kiểm định Hausman Kiểm định đuợc tiến hành với hai giả thuyết:

Bảng 4-6 Kết quả kiểm định Hausman

Kiểm định Hausman Chi2 (9) Prob > F

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Bảng 4-6 cho thấy với mức ý nghĩa 5%, thì Prob = 0,0002 < 5% Do đó, bác bỏ giả thuyết H 0 , kết luận REM không phù hợp để uớc luợng dữ liệu bảng Vì vậy, FEM là phuơng pháp phù hợp nhất để uớc luợng mô hình Thông qua hai kết quả kiểm định trên trong việc để lựa chọn giữa các mô hình OLS, FEM và REM, tác giả chọn mô hình hiệu ứng tác động cố định FEM là mô hình phù hợp nhất cho các biến của bài nghiên cứu

4.4.4 Kiểm các khuyết tật của mô hình lựa chọn Để đảm bảo tính chính xác của kết quả ước lượng từ mô hình FEM đã chọn và tránh việc bỏ sót biến độc lập và kiểm soát có mối tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện các kiểm định như phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan Các kiểm định này nhằm phát hiện và khắc phục những vi phạm trong mô hình

Để kiểm định phương sai của sai số thay đổi cho mô hình FEM, tác giả sử dụng kiểm định Wald với hai giả thuyết đối lập:- Giả thuyết không (H0): Phương sai của sai số thay đổi bằng 0- Giả thuyết đối lập (H1): Phương sai của sai số thay đổi khác 0

H 0 : Không xảy ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi

H 1 : Có xảy ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi

Bảng 4-7 Kết quả kiểm định Wald

Kiểm định Wald Chi2 (26) Prob > F

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Bảng 4-7 với mức ý nghĩa 5%, giá trị Prob = 0,0000 < 5% Do đó, bác bỏ giả thuyết H 0 hay nói cách khác, mô hình nghiên cứu có xảy ra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi

• Kiểm định tự tương quan

Tuơng tự, để kiểm tra tính tự tuơng quan, tác giả sẽ thực hiện kiểm định Wooldridge với giả thuyết sau về mô hình:

H 0 : Không có hiện tượng tự tương quan

H 1 : Có hiện tượng tự tương quan

Bảng 4-8 Kết quả kiểm định Wooldridge

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Với Bảng 4-8 với mức ý nghĩa 5%, thì Prob = 0,0000 < 5%, Do đó, bác bỏ giả thuyết hay nói cách khác, mô hình nghiên cứu có xảy ra hiện tuợng tự tuơng quan

4.4.4.1 Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng phương pháp FGLS

Vì mô hình FEM đã được lựa chọn và tồn tại khuyết tật phương sai của sai số thay đổi cùng với tự tương quan, tác giả sẽ sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục khuyết tật này và đảm bảo kết quả hồi quy là chính xác nhất

Bảng 4-9 Kết quả hồi quy FGLS của mô hình

FGAP Hệ số hồi quy Gía trị P-value

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

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Sau khi thực hiện ước lượng FGLS, mô hình nghiên cứu đã đạt được mức ý nghĩa thống kê cao (Prob = 0,0000 < 5%), chứng tỏ mô hình phù hợp với dữ liệu và có khả năng dự đoán tốt về mối quan hệ giữa các biến.

So với mô hình FEM trước đó, mô hình ước lượng theo phương pháp FGLS cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tắc động của biến độc lập và biến kiểm soát đến RRTK, khi đã khắc phục được các khuyết tật có trong mô hình FEM Ở kết quả, tác giả nhận được bảy biến có ý nghĩa tác động đến khe hở tài trợ Cụ thể, ở mức ý nghĩa 1% cùng hệ số hồi quy của ETA là 0,763, SIZE là 0,0834 và ROE là 0,177 ở mức ý nghĩa là 5% có tác động cùng chiều với khe hở tài trợ (FGAP) Ngược lại, với mức ý nghĩa 1% các biến như DEP là -0,604 và LLPLT là -1,853, INF là -0,309, cuối cùng là EFD là -0,126 với mức ý nghĩa 10% có tác động ngược chiều với RRTK Ngoài ra, NPL và GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu

4.4.4.2 Mô hình tổng quát thời điểm GMM (Generalized Method of Moments)

Tiếp theo, tác giả thực hiện kiểm tra nội sinh trong mô hình Biến nội sinh là hiện tượng một biến độc lập tác động lên các biến độc lập khác trong mô hình hoặc chịu sự ảnh hưởng của các biến khác Để xác định xem mô hình có hiện tượng nội sinh hay không, tác giả đã sử dụng kiểm định Durbin-Wu-Hausman.

H 0 : Biến không bị nội sinh

H 1 : Biến là biến nội sinh

Nếu P-Value > 5%, chấp nhận H0, biến không bị nội sinh Ngược lại, P- Value < 5% bác bỏ H0, là biến nội sinh trong mô hình

Bảng 4-10 Kết quả kiểm định Durbin Wu – Hausman

Durbin Wu - Hausman Gía trị P Kết luận

EFD 0,0132 < 5% Bác bỏ H0, EFD là biến nội sinh

LLPLT 0,0004 < 5% Bác bỏ H0, LLPLT là biến nội sinh

INF 0,0023 < 5% Bác bỏ H0, INF là biến nội sinh

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Từ Bảng 4-10 trong mô hình nghiên cứu có các biến như EFD, LLPLT và INF là biến nội sinh, có tác động qua lại với các biến độc lập khác có trong mô hình Vì vậy, để giải quyết được vấn đề nội sinh tác giả sử dụng phương pháp ước lượng GMM của tác giả Arellano & Bond (1991) mà những mô hình thông thường như OLS, FEM, REM và FGLS không giải quyết được

Bảng 4-11 Kết quả hồi quy GMM của mô hình

Biến Hệ số hồi quy β Gía trị kiểm định P

Kiểm định Arellano - Bond AR (2) 0,522

Kiểm định Sargan Prob > chi2 = 0,261

Kiểm định Hansen Prob > chi2 = 0,567

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

Nguồn: Kết quả hồi quy từ Stata 17

Thỏa luận kết quả nghiên cứu

Dựa trên phương trình hồi quy đã ước lượng và các kết quả kiểm định, tác giả đưa ra những thảo luận về tác động của mô hình cấu trúc tài chính và các biến kiểm soát khác đến khoảng cách tài trợ (FGAP), phản ánh rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

• Tác động của biến trễ FGAP đến FGAP

Biến trễ FGAP hay được ký hiệu là L1.FGAP với hệ số hồi quy từ kết quả ước lượng là 0,353 với mức ý nghĩa 1%, đã cho thấy biến L1.FGAP có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản hay với biến đại diện FGAP Điều này, có nghĩa là khe hở tài trợ của các NHTM năm trước biểu thị mối quan hệ thuận chiều với biến đại diện cho rủi ro thanh khoản của năm nay Và theo tác giả Trần Thị Thanh

Nga & Trầm Thị Xuân Hương (2018) cũng kết luận "Rủi ro thanh khoản có tác động lẫn nhau và có tương quan dương giữa các thời kỳ"

• Tác động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) đối với FGAP

Theo kết quả ước lượng, tác giả nhận được kết quả của biến độc lập ETA như sau: với giá trị thống kê P = 0,006 tại mức ý nghĩa 1% cho thấy ETA có sự tác động với biến phụ thuộc FGAP cùng với hệ số hồi quy 0,345 có nghĩa rằng khi ETA tăng hoặc giảm 1 đơn vị qua đó RRTK cũng tăng hoặc giảm 0,345 đơn vị Điều này trùng với giả thuyết H1 và các nghiên cứu trước của Trương Quang Thông (2013), Vodova (2011) Có thể thấy rằng các NHTM Việt Nam hiện đang có xu hướng sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu để tập trung gia tăng lợi nhuận thông qua việc đầu tư vào các tài sản có thanh khoản thấp hoặc nhiều rủi ro Tuy nhiên, điều này dẫn đến tình trạng thâm hụt thanh khoản và gia tăng rủi ro thanh khoản của NHTM

• Tác động của nguồn tài trợ bên ngoài (EFD) đến FGAP

Với giả trị thống kê P = 0,003 với mức ý nghĩa 1% cho thấy biến EFD có tác động đến khe hở tài trợ Với hệ số hồi quy là -0,840 thể hiện tác động tiêu cực của EFD đến rủi ro thanh khoản có nghĩa rằng khi nguồn tài trợ bên ngoài tăng 1 đơn vị sẽ làm cho rủi ro thanh khoản giảm đi 0,840 đơn vị Kết quả này khác với giả thuyết H2 và ngược với các nghiên cứu của Shen, Chen, Kao & Yeh (2009), Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019) Nguyên nhân trên thực tế khi bị giảm tính thanh khoản trong thời gian ngắn, việc ngân hàng phải đi vay trên thị trường liên ngân hàng nhầm đáp ứng nhu cầu thanh ngay lập tức của ngân hàng để phục vụ cho nhu cầu đầu tư, chi trả hoặc thanh toán Từ đó làm tăng khả năng thanh khoản trong một thời gian ngắn, hạn chế việc ngân hàng gặp rủi ro thanh khoản Ngoài việc thiết lập chính sách và chiến lược đầu tư hợp lý, việc sử dụng tốt đòn bẩy tài chính cũng đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của ngân hàng Điều này giúp ngân hàng tận dụng và khai thác tối đa khoản nợ vay, đồng thời đảm bảo thanh khoản không bị ảnh hưởng và mang lại lợi nhuận hiệu quả Khi ngân hàng thực hiện tốt việc sử dụng đòn bẩy, rủi ro về thanh khoản cũng được giảm thiểu, từ đó tạo cơ hội cho hoạt động kinh doanh phát triển

• Tác động của tiền gửi khách hàng (DEP) đến FGAP

Với giá trị thống kê P = 0,001 ở mức ý nghĩa 1% cho thấy biến DEP có tác động đến rủi ro thanh khỏa với hệ số hồi quy là -0,535 thể mối quan hệ tiêu cực giữa DEP và FGAP Nghĩa là khi DEP tăng 1 đơn vị thì FGAP giảm 0,535 đơn vị Kết quả phù hợp với giả thuyết H3 và được ủng hộ bởi các nghiên cứu của Singh và Sharma (2016) và Nguyễn Hoàng Chung (2022) Từ lý luận thực tế, khi tỷ lệ huy động vốn (DEP) tăng, ngân hàng thể hiện khả năng thu hút nguồn vốn huy động cao Điều này phản ánh sự tin tưởng và tín nhiệm từ phía khách hàng Khi tiền gửi tăng, không những ngân hàng có thanh khoản lớn từ việc nhận tiền gửi, mà còn thu hút thêm nguồn huy động Đồng thời, việc sử dụng nguồn vốn huy động giúp mở rộng hoạt động cho vay và đầu tư của ngân hàng Khi hoạt động kinh doanh đạt kết quả cao và mang lại lợi nhuận, ngân hàng chứng tỏ khả năng phân bổ và vận dụng đòn bẩy tài chính một cách hợp lý Còn đảm bảo tính thanh khoản và giảm thiểu rủi ro thanh khoản

• Tác động của quy mô ngân hàng (SIZE) đến FGAP

Với giả trị thống kê P = 0,000 với mức ý nghĩa 1% cho thấy SIZE có ảnh hưởng đến FGAP cùng với hệ số hồi quy là 0,0568 cho thấy tác động cùng chiều của SIZE đến FGAP Nghĩa là khi SIZE tăng 1 đơn vị thì rủi ro thanh khoản tăng 0,0658 đơn vị Kết quả thống nhất với giả thuyết H4 cùng với các nghiên cứu trước của Đăng Văn Dân (2015), Bonfim và Kim (2011), Akhtar và cộng sự (2011) Lý luận cho điều này có thể được nhắc đến qua cụm từ “Too big to fail,” mà nhiều nhà kinh tế đã đề cập trước đây Theo họ, việc kinh doanh của một doanh nghiệp ảnh hưởng quá lớn đến nền kinh tế hoặc sự sụp đổ của nó gây khó khăn cho toàn bộ nền kinh tế, chính phủ sẽ phải can thiệp và hỗ trợ nhiều hơn Quy mô các ngân hàng lớn thường được chính phủ đảm bảo Vì vậy, các ngân hàng tận dụng quy mô lớn và lợi thế này để gia tăng lợi nhuận bằng cách tăng cường hoạt động tín dụng hoặc tài trợ vào các tài sản có khả năng sinh lời cao hơn những cũng tiềm ẩn rủi ro hơn Điều này cũng làm tăng rủi ro thanh khoản cho các ngân hàng

• Tác động tỷ lệ nợ xấu (NPL) đến FGAP

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trong mô hình không có ý nghĩa thống kê

• Tác động của tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) đến FGAP

Tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu có hệ số hồi quy 0,194 với mức ý nghĩa 1% cho thấy ROE có tác động cùng chiều với FGAP Điều này, thống nhất với giả thuyết H6 cũng với các nghiên của Moussa (2015), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) Điều này được giải thích bởi ngày nay các ngân hàng TMCP thường tập trung tối ưu hóa lợi nhuận bằng các hoạt cho vay, chiết khấu và bảo lãnh thanh toán,… hoặc tài trợ các danh mục mang nhiều rủi ro trong đó có RRTK

• Tác động của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLPLT) đến FGAP

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác dụng ngược chiều với RRTK, căn cứ giá trị kiểm định P = 0,074 với mức ý nghĩa 10% cùng với hệ số hồi quy là -2,487 Nghĩa là khi LLPLT tăng 1 đơn vị thì RRTK giảm 2,487 đơn vị, phản ánh đúng với giả thuyết H7 Tương thích với các nghiên cứu như của Lucchetta (2007), Trương Quang Thông (2013) Việc này được hiểu bởi khi ngân hàng trích lập dự phòng cho rủi ro tín dụng không đủ cho các khoản vay, dẫn đến nguy cơ mất đi nguồn tiền đó làm mất tính thanh khoản khi có khách hàng mới tới vay ở ngân hàng Ngược lại, việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng quá nhiều có thể đánh đổi khả năng tạo nên lời nhuận từ nguồn tiền đó

• Tác động của tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) đến FGAP

Tốc độ tăng trưởng kinh tế có giá trị hồi quy là 0,267 với mức ý nghĩa 5% cho thấy nếu GDP tăng 1 đơn vị thì RRTK tăng 0,267 đơn vị Điều này phù hợp với giả thuyết H8 cùng với các nghiên cứu của Vodava (2013), Moussa (2015) Điều này được giải thích là vì khi nền kinh tế đang trên đà phát triển, người dân có tâm lý sẵn sàng đầu tư nên việc vay vốn từ ngân hàng là việc xảy ra liên tục, từ việc tốc độ tăng cho vay nhiều hơn việc huy động tiền gửi dẫn đến RRTK tăng lên

• Tác động của tỷ lên lạm phát (INF) đến FGAP

Theo nghiên cứu của Moussa (2015) và Singh và Sharma (2016), tỷ lệ lạm phát (INF) và RRTK có mối quan hệ tác động ngược chiều, được xác nhận với mức ý nghĩa thống kê tại P = 0,000 Khi lạm phát gia tăng, để ổn định thị trường, Ngân hàng Trung ương thường tăng lãi suất, dẫn đến việc cá nhân và doanh nghiệp hạn chế vay vốn và tăng cường gửi tiền tiết kiệm, giúp tăng thanh khoản của ngân hàng Ngoài việc huy động tiền gửi, ngân hàng cần có kế hoạch đầu tư hiệu quả để gia tăng lợi nhuận.

Trong chương 4, tác giả xác định được các yếu tố đại diện cho CTTC cunngf với các biến kiểm có ảnh hưởng đến RRTK Khóa luận, thực hiện phân tích thống kê mô tả, xác định sự tương quan, thực hiện mô hình hồi quy và kiểm định thông qua phần mềm Stata 17 Dựa trên mô hình tốt nhất được chọn (mô hình FEM), tác giả đã kiểm định khuyết tật của mô hình và phát hiện mô hình đã lựa chọn bị khuyết tật Đồng thời, tác giả đã kiểm tra hiện tượng nội sinh và sử dụng phương pháp GMM để khắc phục Tác giả đã đo lường cấu trúc tài chính ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản (RRTK) và giải thích tính tương quan của các biến cấu trúc tài chính và các biến kiểm soát với RRTK của các NHTM Việt Nam Dựa trên kết quả nghiên cứu thu được, tác giả sẽ đưa ra một số kiến nghị nhằm giảm thiểu RRTK của các ngân hàng trong chương tiếp theo.