TÓM TẮT Bài nghiên cứu với đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam” được lấy dữ liệu từ 24 ngân hàng thương mại cổ phần trong hệ
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam hiện nay có 49 Ngân hàng thương mại (NHTM) đang hoạt động, mỗi ngân hàng đều có hệ thống tổ chức và quản lý riêng dựa theo quy định của ngân hàng Nhà nước (NHNN) và quy định pháp luật Việt Nam NHTM là tổ chức liên kết giữa thị trường tài chính và doanh nghiệp, đóng vai trò then chốt trong việc điều tiết nền kinh tế vĩ mô quốc gia Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 và sự sụp đổ của các tổ chức tài chính trên thế giới đã tác động không nhỏ đến hệ thống NHTM ở Việt Nam nói riêng cũng như nền kinh tế Việt Nam nói chung Đây là giai đoạn vô cùng khó khăn mà kinh tế Việt Nam phải đối mặt
Cuộc khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008 đánh dấu sự khủng hoảng hàng loạt, chứng kiến sự sụp đổ từ các NHTM đã dẫn đến sự trì trệ cho thị trưởng kinh tế, trong đó nền kinh tế Việt Nam đã ảnh hưởng không nhỏ, đặc biệt là vấn đề liên quan đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Trong thời điểm này, hầu hết các ngân hàng đều chịu đựng để duy trì thanh khoản, một số ngân hàng đã sụp đổ, bắt buộc phải sát nhập cho dù đã nhận được khoảng cứu trợ từ NHNN Cuộc khủng hoảng đã thanh đổi hoàn toàn bộ mặt của thị trường cho nên việc đảm bảo nguồn cung thanh khoản hợp lý là một trong những điều kiện để cân bằng nền kinh tế quốc gia
Có nhiều loại rủi ro trong hoạt động ngân hàng được thống kê như: rủi ro ngoại hối, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng, rủi ro về lãi suất,… Trong đó, vấn đề cần được chú trọng nhất là rủi ro thanh khoản Theo nghiên cứu của Niresh (2012) thì để cân bằng được dòng tiền thì cần đảm bảo thanh khoản luôn được ưu tiên đáp ứng đầy đủ trong bất kì khoảng thời gian nào mà khách hàng cần
Rủi ro thanh khoản xảy ra tại một số ngân hàng ở Việt Nam kể từ năm 2012 (Tran và cộng sự, 2019) từ đó việc quản lý rủi ro thanh khoản ngày càng được quan tâm để củng cố niềm tin của khách hàng, tránh sự sụp đổ của hệ thống ngân hàng Trên thế giới có nhiều nghiên cứu về chủ đề rủi ro thanh khoản ở các nền kinh tế và khu vực khác nhau Đây không phải là chủ đề mới, tuy nhiên, ở những bối cảnh khác nhau thì việc nghiên cứu là cần thiết bởi các ngân hàng cần duy trì ổn định tính thanh khoản để không dẫn đến sự sụp đổ
Do vậy, đề tài “Các yế u t ố ảnh hưởng đế n r ủ i ro thanh kho ả n c ủ a các ngân hàng thương mạ i c ổ ph ầ n Vi ệt Nam” là rất cần thiết nhằm góp phần nâng cao công tác quản trị rủi ro nói riêng và đảm bảo sự vững mạnh của hệ thống ngân hàng Việt Nam nói chung.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của đề tài là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023 nhằm đề xuất các khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam
Một là, xác định các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam
Hai là, ước lượng mức độ tác động của các yếu tố đó đến rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam
Ba là, đề xuất các khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Bài nghiên cứu sẽ tập trung vào 2 câu hỏi sau:
(i) Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam theo chiều hướng nào?
(ii) Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP
Việt Nam như thế nào?
(iii) Những khuyến nghị nhằm cải thiện tính thanh khoản và hạn chế rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam là gì?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam
Về không gian: Bài nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu của 24 NHTMCP có trong hệ thống các NHTM Việt Nam và các trang dữ liệu khác uy tín như World Bank hoặc Tổng cục thống kê Việt Nam
Về thời gian: Bài nghiên cứu sẽ phân tích dữ liệu trong 10 năm, giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2023.
Phương pháp nghiên cứu
Để trả lời cho mục tiêu nghiên cứu ở trên thì bài nghiên cứu sử dụng phương pháp cụ thể như sau:
Phương pháp nghiên cứu định tính: sử dụng các phương pháp thống kê, mô tả, phân tích so sánh, đánh giá, tổng hợp cơ sở lý luận và các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP Việt Nam Lược khảo các nghiên cứu có liên quan đến đề tài khóa luận để tìm ra các biến có tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam, từ đó lựa chọn mô hình nghiên cứu Thảo luận kết quả nghiên cứu và đưa ra đề xuất kiến nghị nhằm cải thiện rủi ro thanh khoản
Phương pháp nghiên cứu định lượng: sau khi thu thập được dữ liệu của 24 NHTMCP giai đoạn 2014 – 2023, tác giả sẽ thông qua phần mềm Stata để chạy 3 mô hình hồi quy là mô hình Pooled-OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Sau khi chạy xong, thực hiện đánh giá và lựa chọn mô hình phù hợp giữa 3 mô hình Pooled-OLS, FEM và REM Sử dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục mô hình và dựa vào phương sai sai số thay đổi, hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan để loại bỏ các biến không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Đóng góp của đề tài
Hiện tại, có nhiều nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam Tác giả nghiên cứu dựa trên sự kế thừa các nền tảng lý thuyết và nghiên cứu trước đây để đưa ra kết quả nghiên cứu cho 24 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2023, từ kết quả nghiên cứu đưa ra các đề xuất phù hợp làm cơ sở giúp cho các NHTMCP nâng cao công tác quản trị rủi ro thanh khoản cũng như NHNN và đưa ra những khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản Điều này góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng trong bối cảnh Việt Nam hiện giờ.
Bố cục khóa luận
Bài luận được kết cấu thành 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Trong chương 1 tác giả sẽ nêu một số vấn đề nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu và các câu hỏi nghiên cứu để làm rõ cho mục tiêu nghiên cứu của đề tài Bên cạnh đó, tác giả còn xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu, xác định phương pháp nghiên cứu, đóng góp và bố cục của đề tài nghiên cứu
Chương 2: Tổng quan về rủi ro thanh khoản của ngân hàng
Trong chương 2 tác giả sẽ nêu rõ các khái niệm về thanh khoản và rủi ro thanh khoản của ngân hàng, các phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản Bên cạnh đó, tác giả lược khảo các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước để xác định các yếu tố có thể làm cơ sở cho mô hình nghiên cứu
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Trong chương 3 tác giả sẽ giới thiệu mô hình nghiên cứu, nêu giả thuyết nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu được thu thập Ngoài ra, tác giả xác định các phương pháp hồi quy áp dụng cho đề tài sau đó tác giả nêu quy trình nghiên cứu để phục vụ cho chương tiếp theo
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Trong chương này tác giả sẽ tiến hành chạy hồi quy dữ liệu bảng bằng phần mềm STATA từ bảng số liệu đã thu thập Từ đó, tác giả thực hiện lựa chọn mô hình tốt nhất và kiểm định các khuyết tật của mô hình, cuối cùng là đưa ra kết luận và thảo luận về kết quả với các giả thuyết đã được nêu ở chương 3
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Trong chương này tác giả dựa trên kết quả chạy được từ chương 4 đẻ đánh giá tổng quan về kết quả đạt được cũng như những hạn chế của đề tài Từ đó, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo để bài nghiên cứu hoàn thiện hơn Bên cạnh đó, tác giả đưa ra một số khuyến nghị cho các NHTMCP Việt Năm nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản
Trong chương 1 tác giả đã giới thiệu những vấn đề cơ bản và các nội dung sẽ được thực hiện trong bài khóa luận về chủ đề các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam Tác giả đã nêu rõ mục tiêu nghiên cứu, xác định được đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và cuối cùng là bố cục của toàn bài khóa luận.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG
2.1.1 Khái niệm về thanh khoản ngân hàng
Theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (2008) thanh khoản trong ngân hàng được định nghĩa là “Khả năng của ngân hàng có thể tăng thêm tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn mà không không gặp phải những tổn thất vượt quá mức cho phép”
Tính thanh khoản (Liquidity), là chỉ số thể hiện mức độ lưu động của một loại tài sản ngẫu nhiên được thực hiện giao dịch trên thị trường cũng như trong nền kinh tế và giá trị thị trường của loại tài sản này không bị ảnh hưởng nhiều
Hiểu một cách đơn giản hơn là tính thanh khoản của tài sản thể hiện khả năng quy đổi thành tiền mặt của chính nó Theo đó, loại tài sản có độ thanh khoản cao nhất là tiền, tiền có thể giao dịch trên thị trường nhanh chóng mà hầu như giá trị không thay đổi Còn các loại tài sản khác như vàng, cổ phiếu, bất động sản, máy móc,… sẽ có tính thanh khoản thấp hơn vì cần nhiều thời gian để giao dịch hay quy đổi thành tiền
Theo Rose (2001) định nghĩa “Thanh khoản ngân hàng là việc ngân hàng có thể có được những khoản vốn khả dụng với chi phí thấp đúng tại thời điểm ngân hàng có nhu cầu” Ngân hàng thanh khoản tốt là khi ngân hàng nắm giữ một lượng vốn khả dụng với quy mô hợp lý hoặc ngân hàng có khả năng nhanh chóng huy động vốn bằng cách vay nợ hay bán tài sản Hầu hết các yêu cầu thanh khoản đều mang tính thời điểm, do đó bắt buộc ngân hàng phải đáp ứng nhu cầu vốn phù hợp Trên thực tế, các vấn đề về thanh khoản của khách hàng thường chuyển về phía ngân hàng Nếu khách hàng thiếu hụt vốn trong thanh khoản, họ có thể thực hiện vay vốn ngân hàng hoặc rút tiền khỏi tài khoản tiền gửi Trong cả hai điều này ngân hàng đều bắt buộc phải đáp ứng nhu cầu vốn bổ sung
Trương Quang Thông (2013) cho rằng thanh khoản có nghĩa là “Khả năng chuyển đổi một cách nhanh chóng từ tài sản sang tiền mặt và với chi phí thấp nhất có thể Nếu xét từ cả hai phía tài sản và nguồn vốn, thanh khoản bao gồm khả năng tiếp cận các tài sản và nguồn vốn với mức chi phí phù hợp để phục vụ các nhu cầu đa dạng khác nhau của ngân hàng Tài sản có tính thanh khoản cao nếu chi phí chuyển đổi thành tiền thấp và thời gian chuyển đổi nhanh, trong khi nguồn vốn có tính thanh khoản cao nếu chi phí huy động thấp và thời gian huy động ngắn”
Vậy khi ngân hàng sở hữu một lượng tài sản có sẵn hoặc đi vay một nguồn vốn trong thời gian ngắn để đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán của ngân hàng ở mức tối đa bằng một loại tiền tệ cụ thể thì đó gọi là tính thanh khoản của ngân hàng
2.1.2 Cung cầu và trạng thái thanh khoản của ngân hàng
Theo Peter S.Rose (2001), “Cung thanh khoản là các khoản vốn cung cấp khả năng chi trả của ngân hàng Ngân hàng có nguồn cung thanh khoản dồi dào sẽ luôn đáp ứng kịp thời các khoản chi trả, đây là nguồn cung cấp độ thanh khoản cho ngân hàng Cung thanh khoản có thể là từ nguồn tiền có sẵn hoặc có thể huy động thông qua nhiều hoạt khác nhau”
Thu nhập từ tiền gửi khách hàng: là nguồn cung thanh khoản chủ yếu của ngân hàng Ngân hàng có thể thực hiện các biện pháp như: tạo các dịch vụ hấp dẫn (khuyến mại, thưởng,…), điều chỉnh lãi suất huy động, tác phong chuyên nghiệp, uy tín ngân hàng để tăng cung thanh khoản
Các khoản hoàn trả tín dụng: là nguồn cung thanh khoản quan trọng thứ hai
Là khoản tín dụng khách hàng hoàn trả đầy đủ nguyên gốc cho ngân hàng khi đến hạn Hoạt động tín dụng mang lại nguồn thu nhập lớn cho ngân hàng song cũng tiềm ẩn rủi ro cao gây ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của ngân hàng Nếu mọi khoản tín dụng đều thanh toán đúng hạn thì ngân hàng đảm bảo được hiệu quả kinh doanh và góp phần là nguồn cung thanh khoản chính cho ngân hàng
Doanh thu từ hoạt động dịch vụ: là khoản thu từ việc cung cấp dịch vụ cho khách hàng như thu phí bảo lãnh, phí chuyển tiền, phí mở L/C,…
Phát hành cổ phiếu ra thị trường: để tăng nguồn cung thanh khoản thì ngân hàng có thể phát hành cổ phiếu ra thị trường
Vay trên thị trường tiền tệ: Để tăng nguồn cung thanh khoản, ngân hàng có thể vay trên thị trường tiền tệ từ các NHTM khác hoặc NHNN, nhất là trong thời kỳ khủng hoảng thanh khoản thì vay từ thị trường liên ngân hàng càng đóng vai trò quan trọng để giải quyết khó khăn thanh khoản trong thời gian nhanh nhất
Bán tài sản ngân hàng: Khi có nhu cầu thanh khoản, ngân hàng có thể chuyển một số tài sản thành tiền (như vàng, cổ phiếu, trái phiếu,…)
Theo Peter S Rose (2001), “Cầu thanh khoản là nhu cầu về vốn để duy trì hoạt động của ngân hàng, các khoản làm giảm nguồn quỹ, vốn của ngân hàng”
Khách hàng rút các khoản tiền gửi: khách hàng sẽ có nhu cầu rút tiền thường xuyên và tức thời, bao gồm các khoản tiền gửi thanh toán, tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có kỳ hạn đến hạn và các khoản tiền mà khách hàng có thể rút trước hạn Trong đó, ngân hàng phải đảm bảo dự trữ tiền gửi thanh toán và tiền gửi không kỳ hạn để đáp ứng nhu cầu thanh toán của khách hàng
Cung cấp các khoản tín dụng: ngân hàng sử dụng vốn huy động để cho khách hàng vay Đây là yếu tố tác động mạnh mẽ đến cầu thanh khoản đối với ngân hàng và nhu cầu này chịu ảnh hưởng bởi các các nhân tố như nhu cầu đầu tư của khách hàng,lãi suất cho vay, các quy định về điều kiện được vay vốn,…
Hoàn trả các khoản vay phi tiền gửi: đây là khoản mà ngân hàng phải hoàn trả cho các khoản đi vay từ tổ chức kinh tế, cá nhân, tổ chức tài chính khác hoặc NHNN
Chi phí lãi vay: là khoản chi phí mà ngân hàng dùng để trả lãi từ việc huy động vốn, phát hành giấy tờ có giá khi đến hạn phải thanh toán cho khách hàng
Chi trả cổ tức: đây là khoản mà ngân hàng chi trả cho các cổ đông
Chi phí quản lý điều hành và chi phí dịch vụ: là khoản chi phí hoạt động của ngân hàng như tiền lương, thưởng, tiền thuế, chi phí điện, nước, quảng cáo,…
2.1.2.3 Tr ạ ng thái thanh kho ả n ròng (Net Liquidity Position – NLP)
RỦI RO THANH KHOẢN
2.2.1 Khái niệm về rủi ro thanh khoản
Qua định nghĩa về tính thanh khoản của ngân hàng theo Ủy ban Basel (2008), ta có thể hiểu rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng không thể chuyển đổi tài sản ra tiền mặt, không thể thực hiện các chức năng thanh toán, nghĩa vụ trả nợ khi đến hạn, hoặc nếu có trả nợ được thì cũng phải trả mức phí cao hơn mức bình quân của thị trường Đối với Nguyễn Thành Đạt (2019) cho rằng “Rủi ro thanh khoản là loại rủi ro xuất hiện trong trường hợp ngân hàng thiếu khả năng thanh toán, không chuyển hóa kịp thời tài sản thành tiền hoặc không có khả năng vay để đáp ứng yêu cầu của hợp đồng thanh toán” Cụ thể hơn, rủi ro thanh khoản là trạng thái thiếu hụt thanh khoản khá trầm trọng dẫn đến ngân hàng mất khả năng chi trả các khoản nợ đến hạn (Theo Trương Quang Thông, 2010)
Vì vậy, rủi ro thanh khoản có thể hiểu được là trường hợp ngân hàng không đáp ứng được các nghĩa vụ tài chính đúng hạn, khi cung tiền có giới hạn nhưng nhu cầu sử dụng tiền mặt của khách hàng thì tăng vọt khiến không kịp xoay tiền từ các nguồn của ngân hàng
2.2.2 Nguyên nhân gây rủi ro thanh khoản
Sử dụng nguồn vốn ngắn hạn để đầu tư dài hạn: Các NHTM thường có một vài cách để xoay vòng tiền trong hệ thống, cách đơn giản nhất và cũng gặp nhiều rủi ro nhất là sử dụng nguồn vốn huy động ngắn hạn của khách hàng để đầu tư hoặc cho vay trung và dài hạn Vì vậy đã xảy ra tình trạng mất cân xứng giữa thời gian đáo hạn của các khoản đầu tư, cho vay và ngày đáo hạn của các nguồn vốn huy động Khi sự việc xảy ra thì thời gian huy động lượng vốn dự phòng cho các ngân hàng sẽ rất khó thực hiện trong thời gian ngắn nên sẽ gây ra rủi ro thanh khoản
Chiến lược quản lý rủi ro thanh khoản thiếu phù hợp: NHTMCP quá tập trung và chú trọng vào một chủ thể khi thực hiện nghiệp vụ huy động vốn hoặc cho vay trong bất kỳ phân khúc khách hàng nào Do đó nguồn vốn của ngân hàng bị phụ thuộc vào một số khách hàng, sự bị động trong việc tìm kiếm khách hàng sẽ gây ra nguy cơ và dẫn đến kết quả xấu Khi các chủ thể đó gặp khó khăn cần rút lượng tiền lớn một cách đột xuất hoặc chủ thể phá sản thì dẫn đến nợ xấu, cuối cùng gây ra rủi ro thanh khoản cho các NHTMCP
Sự thay đổi của lãi suất huy động: hiện nay lãi suất huy động của các NHTMCP gia tăng mạnh và rất nhanh, thậm chí có ngân hàng tăng lãi suất 3 lần chỉ trong một quý đầu của năm Từ đó cho thấy ngân hàng đang chạy theo cái lợi trước mắt mà bỏ qua việc siết chặt quy định điều kiện cho vay Điều này dễ dẫn đến việc cho vay những khách hàng kém chất lượng và gây hậu quả nợ xấu trong tương lai thậm chí là rủi ro thanh khoản
Hiệu ứng đám đông: khi một ngân hàng xảy ra vấn đề với một hoặc một số khách hàng về tài sản họ gửi vào ngân hàng thì khi đó các cá nhân khác sẽ cảm thấy không an toàn về số tiền của mình trong ngân hàng và có nhu cầu rút ra Trong một thời gian ngắn với số lượng khách hàng cần rút tiền mặt tăng cao so với khoản dự trữ thanh khoản thì rủi ro thanh khoản xảy ra
Sự thay đổi của lãi suất thị trường: Khách hàng khi gửi tiền và vay vốn ngân hàng thường rất nhạy cảm với sự thay đổi lãi suất thị trường Khi lãi suất thị trường tăng, khách hàng thường có xu hướng rút tiền từ ngân hàng để đầu tư vào những kênh có tỷ suất sinh lời cao hơn, bên cạnh đó khách hàng đi vay sẽ tìm tới các tổ chức tín dụng có lãi suất cho vay thấp hơn Có thể thấy, việc lãi suất thị trường thay đổi gây ảnh hưởng đến cả nguồn vốn và nguồn đầu tư của các ngân hàng, dẫn đến việc ảnh hưởng đến tính thanh khoản
Lạm phát: khi xảy ra tình trạng tăng giá chung hay lạm phát tăng cao, ngân hàng trung ương thường có xu hướng tăng lãi suất để kiềm chế việc tiền mặt bị mất giá Lãi suất cao làm giảm nhu cầu tiêu dùng, đầu tư và vay vốn của người dân Hệ thống NHTMCP sẽ rơi vào tình trạng suy giảm nên khách hàng có xu hướng rút tiền từ đó tạo ra một áp lực doanh số và thanh khoản cho ngân hàng
2.2.3 Phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản Để đo lường rủi ro thanh khoản ngân hàng, có thể dùng một số phương pháp khác nhau để lượng hóa rủi ro thanh khoản của ngân hàng (Trương Quang Thông,
2010) Trong phạm vi nghiên cứu, đề tài trình bày một số phương pháp để đo lường rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng như sau:
2.2.3.1 Các h ệ s ố thanh kho ả n Đã có nhiều công trình nghiên cứu về đo lường trạng thái thanh khoản như Crosse & Hempel (1980), Aspachs và cộng sự (2005), Tamirisa & Igan (2008), Moore (2009) tập trung vào 3 chỉ số thanh khoản sau:
L1 cung cấp thông tin chung về khả năng thanh khoản của ngân hàng, phản ánh tổng tài sản ngân hàng được cấu thành bởi bao nhiêu phần trăm từ tài sản thanh khoản Tỷ số này càng cao thì khả năng thanh khoản của ngân hàng càng cao và ngược lại
L2 phản ánh khả năng thanh toán của ngân hàng khi gặp trường hợp các khoản tiền gửi của khách hàng có nhu cầu tất toán không báo trước Tỷ trọng này càng cao thể hiện khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền đột ngột từ khách hàng của ngân hàng càng tốt
Tỷ lệ thanh khoản L3 rất giống với L2, tuy nhiên nó chỉ bao gồm tiền gửi của khách hàng L3 đo lường tính thanh khoản của một ngân hàng không thể vay từ các ngân hàng khác trong trường hợp cần thanh khoản Đây được xem là một biện pháp đo lường thanh khoản tương đối nghiêm ngặt nhưng lại kiểm soát rủi ro thanh khoản tốt hơn
Ngoài cách đo lường rủi ro thanh khoản bằng các hệ số thanh khoản như trên thì rủi ro thanh khoản còn được đo lường bằng khe hở tài trợ Theo Vodová (2013), khe hở tài trợ là sự chênh lệch giữa tài sản và nguồn vốn trong thời điểm hiện tại và tương lai Còn đối với Đặng Văn Dân (2015) khe hở tài trợ sẽ báo hiệu được nguy cơ rủi ro thanh khoản sẽ diễn ra trong tương lai của hệ thống các NHTM nói riêng và các Ngân hàng khác nói chung Chung Hua Shen và cộng sự (2009) đã nhận định một vài điểm có ích khi dùng FGAP trong phân tích rủi ro thanh khoản của các ngân hàng
FGAP được tính bằng kết quả giữa tài sản so với nguồn vốn ở hiện tại và thậm chí trong tương lai Còn các hệ số thanh khoản khác được tính toán từ bảng cân đối kế toán ngân hàng, thường được dùng để dự đoán xu hướng diễn biến của thanh khoản Theo Poorman và Blake (2005) cho rằng, nếu sử dụng các hệ số thanh khoản để đo lường rủi ro thanh khoản là không đủ và đó không phải là giải pháp để xử lý vấn đề rủi ro thanh khoản trong hoạt động ngân hàng FGAP thể hiện dấu hiệu cảnh báo về rủi ro thanh khoản trong tương lai của ngân hàng
CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN
2.3.1 Quy mô ngân hàng (SIZE)
Về mặt lí thuyết kinh tế quy mô, ngân hàng có tổng tài sản càng lớn thì sẽ ít gặp rủi ro thanh khoản hơn Theo quan điểm của tác giả thì các ngân hàng cần dựa vào tổng tài sản lớn hay nhỏ để biết được quy mô của mình ở đâu Nghiên cứu của Vodová (2013) đã xác định mỗi ngân hàng có quy mô lớn đều được nhận sự hỗ trợ từ ngân hàng trung ương hoặc từ hoạt động liên ngân hàng Một vài nghiên cứu khác như Delechat và cộng sự (2012), Fredrick Ogilo và Leonard Oscar Mugenyah (2015) cũng cho ra kết quả rằng quy mô ngân hàng tăng lên thì khả năng gặp phải rủi ro thấp xuống Nhưng lại có một số nghiên cứu khác cho rằng việc quy mô lớn sẽ dẫn đến các ngân hàng tăng đầu tư mạo hiểm, từ đó khe hở tài trợ tăng lên và rủi ro thanh khoản sẽ xảy ra (Iannotta và cộng sự, 2007) Vậy nên, quy mô ngân hàng có thể có quan hệ tác động hai chiều với rủi ro thanh khoản
2.3.2 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)
Tỷ lệ này là để đánh giá mức độ an toàn mà một NHTMCP đang có, mức độ an toàn ở đây là độ an toàn về bảo toàn vốn hoạt động của ngân hàng Theo nguyên lý thì một doanh nghiệp dùng vốn tự có (equity) và vay nợ (liability) để đầu tư vào tài sản (assets) rồi hoạt động và tạo ra lợi ích thì đây sẽ được tính vào doanh thu của ngân hàng Theo nghiên cứu của Delachat và cộng sự (2014) xác định CAP có tác động âm với rủi ro thanh khoản, Trương Quang Thông (2013) và Bonfim và Kim
(2009) xác định CAP có tác động dương tới rủi ro thanh khoản Vì vậy, đây là yếu tố cần dùng trong bài khóa luận này
2.3.3 Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng vốn Chỉ số này cho biết một đồng vốn tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận, hiển thị khoản sinh lời trung bình cho các nhà đầu tư ROE cũng thể hiện thu nhập của các cổ đông từ khoản đầu tư vào ngân hàng Vì vậy ROE thấp có thể làm giảm khả năng cạnh tranh và thu hút vốn của ngân hàng
Tỷ lệ ROE được tính bằng cách dùng lợi nhuận sau thuế của ngân hàng trong BCTT chia cho tổng vốn chủ sở hữu Đây cũng là chỉ số đo hiệu suất của ngân hàng không phụ thuộc vào tài sản và cho phép so sánh hiệu quả các sản phẩm nội bộ Tỷ lệ sinh lời hoạt động phản ánh khả năng kiểm soát chi phí và tối đa hóa nguồn thu của ngân hàng Theo Anjum Iqbal (2012) thì mối quan hệ giữa ROE và rủi ro thanh khoản là cùng chiều và đây cũng chính là kết quả mà tác giả mong muốn
2.3.4 Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
Tác giả Arif và Anees (2012) đã chứng minh được nợ xấu NPL có tác động âm với rủi ro thanh khoản Nghiên cứu khác tại Việt Nam có Vũ Thị Hồng (2015) và Mai Thị Phương Thùy và Bùi Thị Điệp (2018) cũng chứng minh được NPL tác động dương đến rủi ro thanh khoản Nợ xấu là điều không thể tránh khỏi của các NHTM, nợ xấu bắt nguồn từ việc khách hàng thanh toán khoản vay chậm trễ và có nguy cơ mất vốn Nợ được cho là nợ xấu sẽ thuộc các nhóm nợ sau: Nợ dưới tiêu chuẩn, Nợ nghi ngờ, Nợ có nguy cơ mất vốn Ba nhóm nợ trên sẽ được các NHTM theo dõi và đưa ra các tỷ lệ dự phòng nợ xấu khác nhau
2.3.5 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ được sử dụng để kiểm định tác động đến rủi ro thanh khoản vì khi LLR tăng góp phần làm giảm rủi ro nợ xấu tuy nhiên cần quan tâm đến tác động tiêu cực đến rủi ro thanh khoản Ngân hàng chi phí càng cao cho các dự phòng rủi ro tín dụng càng làm gia tăng rủi ro thanh khoản Bên cạnh đó rủi ro tín dụng sẽ tác động lần lượt đến lợi nhuận và rủi ro thanh khoản Dự phòng rủi ro tín dụng thể hiện mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng (Chen và cộng sự, 2018)
2.3.6 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng đến tình hình kinh tế nói chung và hoạt động kinh doanh của các ngân hàng nói riêng Lạm phát càng cao thì tỷ lệ huy động nguồn vốn dài hạn của các NHTMCP sẽ bị hạn chế, từ đó dẫn đến xuất hiện việc dùng những nguồn vốn ngắn hạn đầu tư cho tài sản dài hạn thì nguy cơ xảy ra rủi ro thanh khoản sẽ xảy ra và gây nhiều áp lực cho hệ thống NHTMCP Trong nghiên cứu trước của Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) xác định lạm phát đã có mối quan hệ với rủi ro thanh khoản
2.3.7 Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là giá trị thị trường của tất cả các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trên một lãnh thổ của một quốc gia trong khoản thời gian nhất định Tăng trưởng kinh tế tăng lên có thể giảm rủi ro thanh khoản của ngân hàng, do nhu cầu vay mượn tăng lên và khả năng trả nợ của khách hàng cải thiện (Beck và cộng sự, 2010) Tuy nhiên trong nghiên cứu của Đặng Quang Vinh (2016) lại đưa ra kết quả GDP có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro thanh khoản.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ RỦI RO THANH KHOẢN NGÂN HÀNG
Trương Quang Thông (2013) đã có nghiên cứu về các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của 27 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2002 – 2011 Tác giả sử dụng khe hở tài trợ để đo lường rủi ro thanh khoản thông qua các yếu tố nội và ngoại trên hệ thống NHTM Các yếu tố nội như là quy mô tổng tài sản (SIZE), tỷ lệ dự trữ thanh khoản trên tổng tài sản (LATA), sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài (EFD), tỷ lệ cho vay liên ngân hàng trên tổng tài sản (IBLOAN), tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA), dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LPTL) và các yếu tố ngoại là tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF), cung tiền (M2) Kết quả sau khi chạy mô hình thì rủi ro thanh khoản có tác động cùng chiều với SIZE, ETA, EFD và IBLOAN Còn lại, các yếu tố như LATA, GDP và INF thì có tác động ngược chiều
Vũ Thị Hồng (2015) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng thanh khoản của 35 NHTM cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2006 – 2011 Kết quả cho thấy, tính thanh khoản của ngân hàng cao khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lợi nhuận cao; ngược lại, khi tỷ lệ cho vay trên huy động thấp sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến tính thanh khoản của ngân hàng Tuy nhiên, nghiên cứu này chưa chỉ rõ mối quan hệ của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và quy mô ngân hàng với tính thanh khoản Đặng Văn Dân (2015) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của 15 NHTM Việt Nam giai đoạn 2007 – 2014 Tác giả sử dụng mô hình hồi quy Pooled-OLS, FEM và REM để nghiên cứu về khe hở tài trợ tác động đến tính thanh khoản của các NHTM Tác giả sử dụng 1 biến phụ thuộc là khe hở tài trợ (FGAP) và
6 biến độc lập gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF) Kết quả cho thấy, quy mô ngân hàng có quan hệ cùng chiều với rủi ro thanh khoản; ngược lại, tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản có quan hệ ngược chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng Từ đó, tác giả cho rằng có dấu hiệu bất ổn về khe hở tài trợ, nếu “… ngân hàng có chênh lệch tài trợ lớn thì buộc ngân hàng phải giảm dự trữ tiền mặt và tài sản lưu động, từ đó dẫn đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng cao”
Võ Xuân Vinh và Mai Xuân Đức (2017), tác giả đã nghiên cứu về ảnh hưởng của sở hữu nước ngoài đến rủi ro thanh khoản của 35 NHTM Việt Nam giai đoạn
2009 – 2015 Tác giả sử dụng một biến phụ thuộc là chỉ số thanh khoản (LR) và các biến độc lập gồm mức độ sở hữu nước ngoài (FOWN), rủi ro tín dụng (CR), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EA), lãi suất huy động thực (DR), lãi suất liên ngân hàng thực (IR), tốc độ tăng trưởng (GDP) Kết quả cho thấy, lãi suất huy động thực (DR), lãi suất liên ngân hàng thực (IR) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EA), có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng; ngược lại, biến GDP, SIZE và FOWN có quan hệ ngược chiều Ngoài ra, nghiên cứu còn chứng minh việc quản trị rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam có phụ thuộc vào vai trò của cổ đông nước ngoài tức là khả năng thanh khoản của ngân hàng cao khi sở hữu nước ngoài lớn
Nguyễn Thành Đạt (2019) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam Bài nghiên cứu phân tích số liệu của 27 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2008 – 2017 Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) Tác giả sử dụng một biến phụ thuộc là khe hở thanh khoản (FGAPP) và 6 biến độc lập gồm quy mô tổng tài sản của ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) Kết quả cho thấy, rủi ro thanh khoản chịu tác động ngược chiều với quy mô tổng tài sản; ngược lại, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng
Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam Nghiên cứu thu thập số liệu của 21 NHTM Việt Nam giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2017 Tác giả thực hiện hồi quy bảng 3 mô hình là Pool, FEM và REM để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam Mô hình hồi quy của tác giả gồm 1 biến phụ thuộc là khe hở tài trợ (FGAP) và các biến độc lập bao gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (CAP), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLPTL), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), sự phụ thuộc nguồn tài trợ bên ngoài (EFD), tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPG), tỷ lệ lạm phát (INF), và biến khủng hoảng kinh tế (CRISIS) Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro thanh khoản chịu tác động ngược chiều với biến SIZE, và tác động cùng chiều với các biến CAP, LTA, ROE, EFD, GDPG và INF
Nguyễn Phúc Quý Thạnh (2020) nghiên cứu về “Trạng thái thanh khoản và hiệu quả hoạt động tại 32 NHTM Việt Nam” giai đoạn 2007 – 2017 Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính kết hợp với phương pháp định lượng, đó là phương pháp phi tham số (DEA) trong việc đo lường hiệu quả và sử dụng mô hình Tobit vào phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của 32 NHTM Việt Nam thời kỳ
2007 – 2017 Kết quả nghiên cứu cho thấy, hệ thống NHTM cần cải thiện các nhân tố phi hiệu quả ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, như vậy thì hệ thống NHTM Việt Nam mới trở nên hiệu quả và tăng khả năng cạnh tranh
Từ đó, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của NHTM là: (i) Chính phủ và NHNN tiếp tục hoàn thiện hệ thống pháp lý nhằm nâng cao năng lực quản lý trên thị trường tài chính; (ii) các NHTM hiện đại hóa hệ thống ngân hàng, phát triển mạng lưới bán lẻ và khách hàng, nâng cao năng lực điều hành, hạn chế nợ xấu Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2021) nghiên cứu về “Yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của 15 NHTMCP Việt Nam” trong giai đoạn năm
2009 – 2019 Luận văn đã tập trung nghiên cứu và sử dụng mô hình hồi quy đơn biến với biến phụ thuộc đại diện khả năng thanh khoản của ngân hàng và các biến độc lập là SIZE, CAP, ROE, LDR, NPL, LLR, INF và GDP Qua kết quả hồi quy, tác giả đưa ra ý kiến nhằm nâng cao khả năng thanh khoản của các NHTMCP qua việc tăng trưởng quy mô ngân hàng và cân đối khả năng thanh khoản; thường xuyên theo dõi, cơ cấu lại danh mục tài sản theo hướng tối ưu, chú trọng chất lượng nhân sự ngân hàng khi mở rộng quy mô, nâng cao hiệu suất sinh lời và đa dạng hóa sản phẩm – dịch vụ và các mở rộng các kênh mạng xã hội và truyền trong việc dễ dàng tiếp cận đến các tệp khách hàng khác nhau nhằm thu hút tiền gửi…
Chung Hua Shen và cộng sự (2009) đã áp dụng mô hình nguyên nhân rủi ro thanh khoản ước lượng cho hệ thống NHTM của 12 nền kinh tế hàng đầu thế giới trong giai đoạn 1994 – 2006 Tác giả sử dụng 2 biến phụ thuộc là tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản (ROAA) và tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROEA) kết hợp phân tích các biến độc lập là tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA), quy mô ngân hàng (SIZE), tài trợ bên ngoài (EFD), dự trữ thanh khoản, tăng trưởng kinh tế (GDP) Kết quả cho thấy, tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản và tài trợ bên ngoài có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản; ngược lại, tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều
Bornfim và Kim (2011) tập trung nghiên cứu thị trường ngân hàng ở Châu Âu và Bắc Mỹ giai đoạn 2002 – 2009 Đây là giai đoạn nhạy cảm bởi đây là giai đoạn trước và trong tình hình khủng hoảng kinh tế trên toàn thế giới Từ đó dễ nhận biết được tác động của các yếu tố vi và vĩ mô ảnh hưởng tới khả năng thanh khoản của các ngân hàng này Tác giả áp dụng mô hình tác động cố định (FEM) để nghiên cứu với các biến độc lập như: quy mô ngân hàng (SIZE), chi phí hiệu quả, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời (ROE), tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản Kết quả cho thấy, rủi ro thanh khoản có quan hệ cùng chiều với quy mô ngân hàng và tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Vodová (2013) đã nghiên cứu các yếu tố quyết định đến tính thanh khoản giữa
41 NHTM giai đoạn 2001 – 2010 Kết quả phân tích hồi quy bảng dữ liệu cho thấy rủi ro thanh khoản ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ sinh lời (ROE), các biến quy mô tổng tài sản (TOA), lãi suất cận biên (IRM), lãi suất liên ngân hàng (IRB) có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản
Nghiên cứu của Moussa (2015) đã thực hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản Tác giả đã thu thập dữ liệu từ 18 ngân hàng ở Tunisia từ 2000 đến 2010 Kết quả đã thể hiện rằng ROE, GDP tác động cùng chiều với khả năng thanh khoản Còn SIZE, INF, tỷ lệ thu thập lãi cận biên thì có tác động ngược chiều với khả năng thanh khoản
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
(Nguồn: tác giả thực hiện)
DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu sử dụng số liệu thứ cấp, dữ liệu sẽ được tác giả tổng hợp và thu thập từ các nguồn dữ liệu có sẵn và có độ tin cậy cao nhằm đáp ứng đầy đủ nhu cầu dữ liệu cho nghiên cứu như Finpro-X và báo cáo tài chính (BCTC) hợp nhất đã được kiểm toán của 24 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2023
Bước 7: Phân tích và thảo luận về kết quả của mô hình Bước 6: Kiểm tra và khắc phục khiếm khuyết Bước 5: Lựa chọn mô hình phù hợp từ các kết quả hồi quy
Bước 4: Phân tích kết quả hồi quy qua 3 mô hình: Pooled - OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Bước 3: Phân tích ma trận hệ số tương quan đồng thời kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bước 2: Xây dựng mô hình phù hợp và áp dụng phương pháp nghiên cứu phù hợpBước 1: Tổng quan các nghiên cứu trước đây Đây là giai đoạn phát triển kinh tế Việt Nam sau ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính thế giới năm 2008 và ảnh hưởng của dịch bệnh Covid-19 Bên cạnh đó, 10 năm là khoảng thời gian dài đủ để phản ánh sự tiến triển và thay đổi về rủi ro thanh khoản trong ngành ngân hàng tại Việt Nam.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Qua lược khảo các nghiên cứu trước đây về thanh khoản và khả năng thanh khoản của các ngân hàng kết hợp với dữ liệu thu thập được tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
Trong đó: α: Hệ số chặn; β1,… β7: Các hệ số hồi quy riêng của biến độc lập; i: Kí hiệu cho các ngân hàng; t: Kí hiệu cho các năm; 𝜀: Đại diện cho sai số của mô hình
𝐹𝐺𝐴𝑃 𝑖𝑡 : Khe hở tài trợ của ngân hàng (i) tại thời điểm (t)
𝑆𝐼𝑍𝐸 𝑖𝑡 : Quy mô ngân hàng (i) tại thời điểm (t);
𝐶𝐴𝑃 𝑖𝑡 : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng (i) thời điểm (t); 𝐿𝐿𝑅 𝑖𝑡 : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng (i) thời điểm (t);
𝑅𝑂𝐸 𝑖𝑡 : Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng (i) tại thời điểm (t); 𝑁𝑃𝐿 𝑖𝑡 : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng (i) tại thời điểm (t);
𝐺𝐷𝑃 𝑡 : Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế tại thời điểm (t);
𝐼𝑁𝐹 𝑡 : Tỷ lệ lạm phát tại thời điểm (t).
GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng được tính bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản ngân hàng để đo lường quy mô ngân hàng, qua đó xác định được mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và rủi ro thanh khoản Ngân hàng có quy mô hay tổng tài sản lớn thì thường có khả năng thanh toán cao và sẽ có xu hướng ít đầu tư vào các tài sản rủi ro để hạn chế được các khoản nợ xấu gia tăng, đồng nghĩa với việc ngân hàng sẽ ít phải đối mặt với rủi ro khi các khoản thanh toán đến hạn hoặc khách hàng bị trễ nợ, hạn chế được rủi ro về thanh khoản Các ngân hàng lớn được hưởng lợi từ quy mô kinh tế giúp giảm chi phí sản xuất và thu thập thông tin (Boyd và Runkhle, 1993)
Theo Vodová (2013) thì đây là một trong những biến có tác động ngược chiều đối với rủi ro thanh khoản Bên cạnh đó, Đặng Văn Dân (2015) và Singh & Sharma
(2016) cũng đã nghiên cứu và chỉ ra rằng biến SIZE có tương quan ngược chiều với rủi ro thanh khoản
Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro thanh khoản của NHTMCP
T ỷ l ệ v ố n ch ủ s ở h ữ u trên t ổ ng tài s ả n (CAP)
Vốn chủ sở hữu thể hiện phần tài sản của ngân hàng và chỉ số CAP được xem là một chỉ số phản ánh tính lành mạnh trong tài sản của một ngân hàng được đo lường bằng cách lấy vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản của ngân hàng đó Ngân hàng có nguồn vốn chủ sở hữu lớn sẽ đảm bảo được khả năng chi trả và được xem là điểm tựa cuối cùng khi có rủi ro xảy ra Theo nghiên cứu của Delachat và cộng sự (2014) xác định biến CAP có tác động âm với rủi ro thanh khoản, Trương Quang Thông (2013) và Bonfim & Kim (2009) xác định CAP có tác động dương đến rủi ro thanh khoản
Giả thuyết H2: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản
T ỷ l ệ d ự phòng r ủ i ro tín d ụ ng trên t ổng dư nợ (LLR)
Tại các khoản 3,4,5 Điều 3 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/07/2021 thống đốc NHNN Việt Nam thì “dự phòng rủi ro tính dụng được giải thích là số tiền được trích lập và hạch toán vào chi phí hoạt động để dự phòng cho những rủi ro có thể xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài” Khi tỷ lệ dự phòng cao phản ánh chất lượng của các khoản cho vay bị giảm và ngân hàng đang nắm giữ lượng tài sản có tính thanh khoản cao từ đó nguy cơ xảy ra rủi ro thanh khoản giảm Qua kết quả của các nghiên cứu trước đây của Bonfim & Kim (2008), Chen & cộng sự (2009), Trương Quang Thông (2013) đều cho thấy rằng LLR có tác động nghịch chiều với rủi ro thanh khoản
Giả thuyết H3: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tính dụng có tác động ngược chiều với rủi ro thanh khoản
Tỷ lệ ROE được tính bằng cách dùng lợi nhuận sau thuế của ngân hàng trong BCTT chia cho tổng vốn chủ sở hữu bình quân Khi ROE tăng chứng tỏ ngân hàng sử dụng vốn tự có để đầu tư nhằm tạo ra nhiều lợi nhuận Theo Bonfim và Kim (2012) và Moussa (2015) chỉ ra kết quả rằng ROE và rủi ro thanh khoản có tương quan cùng chiều
Giả thuyết H4: Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản
Tỷ lệ nợ xấu được xác định bằng tổng nợ xấu trên tổng cho vay của một ngân hàng Các khoản nợ xấu (NPL) đề cập đến các khoản vay mà người đi vay không thực hiện các khoản thanh toán theo thời hạn trong một khoảng thời gian nhất định, thường là 90 ngày trở lên Khi một ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao, điều đó có nghĩa là một phần lớn lượng cho vay của ngân hàng không tạo ra thu nhập và có nguy cơ vỡ nợ Điều này có thể gây khó khăn cho ngân hàng trong việc đáp ứng các nghĩa vụ của mình khi đến hạn
Theo Vodová (2011) cùng các nghiên cứu trong nước của Vũ Thị Hồng (2015) và Mai Phương Thùy (218) đưa ra kết quả nghiên cứu rằng tỷ lệ nợ xấu có tương quan cùng chiều với rủi ro thanh khoản của ngân hàng
Giả thuyết H5: Tỷ lệ nợ xấu có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản của NHTMCP
T ỷ l ệ tăng trưở ng kinh t ế (GDP)
Mối liên hệ giữa GDP và thanh khoản ngân hàng tùy thuộc vào những lý do cụ thể của nền kinh tế nước nhà qua những bối cảnh khác nhau Theo Alshatti (2015)
“thanh khoản của một ngân hàng đề cập đến khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn” Khi GDP tăng trưởng nhanh có nghĩa là có nhiều hoạt động kinh tế và nhiều tiền chảy vào nền kinh tế hơn Điều này có thể làm tăng nhu cầu về tín dụng và các dịch vụ ngân hàng khác Ngược lại, khi tăng trưởng GDP chậm lại hoặc suy thoái, nhu cầu tín dụng và dịch vụ ngân hàng có thể giảm xuống Điều này dẫn đến giảm rủi ro thanh khoản vì các ngân hàng có ít áp lực cho vay hơn và tập trung vào việc duy trì đủ tiền mặt và tài sản lưu động
Theo nghiên cứu của Vodová (2013) chỉ ra rằng mối tương quan giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế và rủi ro thanh khoản là cùng chiều
H6: Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản của các NHTMCP
Tỷ lệ lạm phát tăng cao thì kinh tế xã hội bị ảnh hưởng, gây ra tổn thất trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng Lạm phát cũng có thể khiến lãi suất tăng thêm, điều này ảnh hưởng đến chi phí tài trợ của ngân hàng Nếu ngân hàng chỉ chủ yếu dựa vào các nguồn tài trợ ngắn hạn như tiền gửi, thì việc lãi suất tăng có thể khiến việc vay tiền của ngân hàng trở nên đắt đỏ hơn Khi lạm phát xảy ra, việc thu hồi nợ cũng gặp nhiều khó khăn gây ra nợ xấu Theo như các nghiên cứu của Vodová (2011), Singh & Sharmar (2016) và Phạm Thị Kim Thoa (2017) thu được kết quả là tỷ lệ lạm phát và rủi ro thanh khoản có tác tương quan cùng chiều với nhau
Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát có tương quan cùng chiều với rủi ro thanh khoản của các NHTMCP
B ả ng 3 2 Mô tả các giả thuyết và phương pháp đo lường các biến
Tên biến Phương pháp đo lường
FGAP Khe hở tài trợ
Tổng dư nợ tín dụng − Tổng huy động vốn Tổng tài sản
Trương Quang Thông (2013), Đặng Văn Dân
SIZE Quy mô ngân hàng Log(Tổng tài sản) -
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
LLR Tỷ lệ dự phòng rủi
(2008), Chen & cộng sự (2009), ro tín dụng
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
NPL Tỷ lệ nợ xấu
Vodová (2013), Vũ Thị Hồng (2015), Mai Thị Phương Thùy và Bùi Thị Điệp (2018) GDP
Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế
INF Tỷ lệ lạm phát
𝐶𝑃𝐼 𝑡 − 𝐶𝑃𝐼 𝑡−1 𝐶𝑃𝐼 𝑡−1 𝐶𝑃𝐼 𝑡 : chỉ số giá tiêu dùng năm t
𝐶𝑃𝐼 𝑡−1 : chỉ số giá tiêu dùng năm t-1
Vodová (2013), Phạm Thị Kim Thoa (2017)
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
CÁC PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY DỮ LIỆU BẢNG VÀ CÁC KIỂM ĐỊNH
Phân tích hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng để kiểm định xu hướng và mức độ tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản có phù hợp với giả thuyết tác giả đặt ra hay không thông qua 3 mô hình: mô hình bình phương nhỏ nhất Pooled OLS, mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất Pooled - OLS hay còn gọi là mô hình hồi quy gộp là một mô hình giả định rằng không có sự khác biệt cố định giữa các đơn vị quan sát trong dữ liệu bảng Sau đó mô hình sẽ phân tích tác động của các yếu tố độc lập là như nhau Pooled - OLS không giải quyết vấn đề của sự không tách rời biến cố định và có thể dẫn đến ước lượng không chính xác nếu có sự tương quan giữa biến cố định và biến giải thích
Mô hình hồi quy cố định FEM là loại mô hình có đặc tính cố định như đúng cái tên của nó, với mỗi biến độc lập sẽ được FEM giúp đánh giá tầm ảnh hưởng đến biến phụ thuộc theo từng điểm riêng biệt cấu thành biến độc lập FEM cho phép người nghiên cứu biết được những điểm riêng lẻ của các đối tượng không chịu ảnh hưởng của thời gian FEM loại bỏ các biến cố định ra khỏi ước lượng và chủ yếu tập trung vào sự biến đổi của các biến giải thích trong thời gian Tuy đã bù đắp được nhược điểm của mô hình Pooled - OLS nhưng FEM có hạn chế là có thể sẽ làm giảm bậc tự do và tăng hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình
Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM là mô hình giả định rằng các biến cố định không chỉ thay đổi theo thời gian mà còn ngẫu nhiên giữa các đơn vị quan sát trong dữ liệu bảng Sự biến thiên của các đối tượng là ngẫu nhiên và không có tương quan gì đến biến độc lập
FEM, REM đều có hai thành phần là quan sát được là không quan sát được nên vì thế hai mô hình này có ưu điểm hơn mô hình Pooled - OLS là cho người nhận biết được các yếu tố quan sát được không đổi theo thời gian Tóm lại, Pooled - OLS giả định không có sự khác biệt cố định, FEM giả định có sự khác biệt cố định và loại bỏ chúng, trong khi REM giả định các biến cố định là ngẫu nhiên và ước lượng các hiệu ứng trung bình ngẫu nhiên Sự lựa chọn giữa ba mô hình này phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu bảng và sự khác biệt giữa các biến quan sát có trong mẫu nghiên cứu
Ki ểm đị nh F-Test
Kiểm định này dùng để xác định mô hình phù hợp hơn giữa Pooled - OLS và FEM Sau khi chạy xong mô hình FEM thì sẽ có thể biết được F - Test như thế nào trong kết quả thu được
Giả định giả thuyết H0: Các đối tượng không tồn tại đặc trưng riêng
Giả thyết H1 thì ngược lại: Các đối tượng tồn tại đặc trưng riêng
Sau khi chạy mô hình FEM trong phần mềm STATA, ta xác định mức ý nghĩa thống kê 5%, nếu P-value < 5% thì bác bỏ H0, lựa chọn H1, nghĩa là chọn mô hình FEM và loại bỏ mô hình Pooled-OLS
Ki ểm đị nh Hausman:
Kiểm định này dùng để tiếp tục xác định mô hình phù hợp còn lại sau khi chạy mô hình FEM và REM thì tác giả thực hiện kiểm định Hausman để xác định mô hình phù hợp giữa FEM và REM
Giả thuyết H0: không có sự khác biệt về tính thống nhất giữa hai phương pháp FEM và REM
Giả thuyết H1: có sự khác biệt về tính hệ thống giữa hai phương pháp FEM và REM
Nếu P-value < 5% thì bác bỏ H0 từ đó lựa chọn mô hình FEM và bác bỏ REM, nếu P-value > 5% thì chấp nhận H0 từ đó lựa chọn REM và loại bỏ FEM
Ki ểm đị nh hi ện tượng đa c ộ ng tuy ế n:
Kiểm định đa cộng tuyến dựa vào chỉ số VIF (Variance Inflation Factor), khi các biến có chỉ số VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra và cần được lược bỏ các biến này để không ảnh hưởng tới mô hình
Ki ểm đị nh t ự tương quan
H0: không có hiện tượng tự tương quan
H1: có xảy ra hiện tượng tự tương quan
Nếu P=value > 5% thì mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan, nếu P-value < 5% thì mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan (theo Wooldridge, 2002)
Ki ểm đị nh hi ện tượng phương sai sai số thay đổ i
Dựa vào kiểm định Wald khi mô hình phù hợp là FEM, LM - Breusch and Pagan khi mô hình phù hợp là REM Khi đó sẽ có hai giả thuyết là:
H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nếu P-value < 5% thì kết luận mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Greene, 2000)
Ki ểm đị nh kh ắ c ph ụ c mô hình b ằng phương pháp bình phương nh ỏ nh ấ t t ổ ng quát kh ả thi (FGLS)
Kiểm định FGLS (Feasible Generalized Least Squares) là một loại kiểm định thống kê được sử dụng để khắc phục các mô hình hồi quy khi có hiện tượng sai số không đồng nhất (heteroscedasticity) trong dữ liệu Hiện tượng sai số không đồng nhất xảy ra khi phương sai của các sai số trong mô hình không ổn định và thay đổi theo mức độ của các biến độc lập
Sau khi ước lượng mô hình và thu được kết quả rằng nếu có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi hoặc hiện tượng tự tương quan trong mô hình thì sẽ tiến hành khắc phục bằng kiểm định FGLS Ngược lại nếu không có hai hiện tượng trên thì sẽ sử dụng kết quả của mô hình phù hợp cuối cùng để phân tích là FEM hoặc REM
Trong chương 3 này tác giả đã thực hiện xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết và thực nghiệm đã trình bày ở chương 2 Tác giả chọn 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc đồng thời đưa ra các giả thuyết mà tác giả kỳ vọng Tiếp theo đó tác giả trình bày các phương pháp nghiên cứu được sử dụng cũng như các công cụ để kiểm định mô hình nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi thu thập dữ liệu của 24 NHTMCP Việt Nam trong 10 năm từ năm
2014 – 2023, tác giả đã sử dụng phần mềm Stata 17.0 để thực hiện phân tích thống kê mô tả cũng như phân tích tương quan và phân tích 3 mô hình hồi quy như: mô hình hồi quy OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Đầu tiên tác giả thu được kết quả thống kê mô tả bao gồm các giá trị như:
“Số quan sát”, “Giá trị trung bình”, “Độ lệch chuẩn”, “Giá trị nhỏ nhất”, “Giá trị cao nhất” của 24 ngân hàng được trình bày trong bảng 4.1
Bảng 4 1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Tên biến Tổng quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17)
Bảng 4.1 cho thấy kết quả phân tích thống kê mô tả giữa các biến với tổng số mẫu quan sát là 240 trong 10 năm giai đoạn 2014 – 2023, cụ thể như sau:
Biến phụ thuộc FGAP (Khe hở tài trợ) có giá trị trung bình là -0,2998 và độ lệch chuẩn là 0,0940 Trong đó, giá trị nhỏ nhất là -0,6894 (thuộc NHTMCP Hàng Hải Việt Nam, MSB năm 2014), giá trị lớn nhất là -0,0757 (NHTMCP Sài Gòn Công Thương Việt Nam, SGB năm 2014) Từ các giá trị của biến FGAP cho thấy các ngân hàng vẫn duy trì tốt lượng tiền gửi khách hàng cao hơn giá trị dư nợ tín dụng, đồng thời phản ánh một phần tỷ lệ rủi ro thanh khoản ở các ngân hàng là thấp
Giá trị trung bình của quy mô ngân hàng (SIZE) là 14,2668 và độ lệch chuẩn là 0,4953 Trong đó giá trị nhỏ nhất thu được là 13,1993 ở NHTMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) năm 2014 và giá trị lớn nhất thu được là 15,3619 ở NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) năm 2023
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có giá trị trung bình là 0,088 và độ lệch chuẩn thu được là 0,0314 Trong đó giá trị nhỏ nhất là 0,0406 ở NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BID) năm 2017 và giá trị lớn nhất là 0,2203 ở NHTMCP Sài Gòn Công Thương (SGB) năm 2014 Đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có giá trị trung bình là 0,0132 và độ lệch chuẩn là 0,0043 Trong đó giá trị nhỏ nhất là 0,0076 ở NHTMCP Sài Gòn Công Thương Việt Nam (SGB) năm 2020 và giá trị lớn nhất là 0,0312 ở NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) năm 2022
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có giá trị trung bình là 0,1248 và độ lệch chuẩn là 0,077 Trong đó giá trị nhỏ nhất là 0,0008 ở NHTMCP Bản Việt (BVB) năm 2016 và giá trị lớn nhất là 0,3033 ở NHTMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) năm 2021
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có giá trị trung bình là 0,0187 và độ lệch chuẩn là 0,0105 Trong đó giá trị nhỏ nhất là 0,00 ở NHTMCP Bản Việt (BVB) năm 2014, 2015, 2017,
2018, NHTMCP Phương Đông (OCB) năm 2014 – 2015, NHTMCP Đông Nam Á (SSB) năm 2014 và giá trị lớn nhất là 0,07 ở NHTMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) năm 2016
Tỷ lệ trăng trưởng kinh tế (GDP) có giá trị bình quân là 0,0583 và độ lệch chuẩn là 0,0172 Giá trị nhỏ nhất là 0,0258 (năm 2021) và giá trị lớn nhất là 0,0802 (năm 2022)
Tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình là 0,0287 và độ lệch chuẩn là 0,0094 Giá trị nhỏ nhất là 0,0063 (năm 2015) và giá trị lớn nhất là 0,0408 (năm 2014)
Kết quả phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình được trình bày trong bảng 4.2
Bảng 4 2 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17)
Hệ số tương quan là hệ số dùng để đo lường mối quan hệ thống kê tương quan giữa các biến với nhau Theo lý thuyết tương quan và hồi quy, dựa theo chuẩn so sánh của Glauber (1967) thì hệ số tương quan > 0,8 là tương quan mạnh, khoản 0,4 – 0,8 là tương quan trung bình, < 0,4 là tương quan yếu
Bảng 4.2 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến, trong đó biến SIZE có tác động lên biến FGAP với hệ số tương quan là 0,1507, điều này cho thấy đúng như thực trạng đang diễn ra trên ngành ngân hàng rằng các NHTMCP nhận được nhiều sự hỗ trợ từ phía NHNN Bên cạnh đó, biến CAP có hệ số tương quan với biến FGAP là 0,2329 và biến ROE cũng có mối quan hệ cùng chiều với biến FGAP với hệ số
FGAP SIZE CAP LLR ROE NPL GDP INF
0,126, thể hiện rằng khi tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tăng lên cũng khiến cho rủi ro thanh khoản của các NHTMCP tăng lên như đã nói ở chương 3
4.1.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến dựa vào chỉ số VIF (Variance Inflation Factor), khi các biến có chỉ số VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra và cần được lược bỏ các biến này để không ảnh hưởng tới mô hình
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata)
Kết quả từ bảng 4.3 cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập nằm trong khoảng từ 1,04 đến 2,49 và nhỏ hơn 10, vì vậy kết luận rằng mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
4.1.4.1 K ế t qu ả h ồ i quy theo mô hình Pool-OLS, FEM và REM
Tác giả tiếp tục hồi quy dữ liệu bảng với 3 mô hình nghiên cứu là Pooled-OLS, FEM và REM để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Kết quả hồi quy được tổng hợp qua bảng 4.4 cụ thể như sau:
Bảng 4 4 Kết quả hồi quy của ba mô hình Pooled-OLS, mô hình FEM và mô hình REM
***,**,* lần lượt có mức ý nghĩa thống kê là 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata)
Bảng 4.4 cho kết quả hồi quy của 3 mô hình về mức độ tương đồng và chiều tác động của các yếu tố đến biến phụ thuộc FGAP Các biến SIZE và CAP có ý nghĩa thống kê trong cả 3 mô hình là 1%, trong đó biến SIZE và CAP có mối quan hệ cùng chiều với biến FGAP Tiếp theo đó, biến LLR có mức ý nghĩa thống kê là 1% trong mô hình OLS tuy nhiên có mức ý nghĩa 5% trong 2 mô hình còn lại là FEM và REM và có mối quan hệ ngược chiều với FGAP Đặc biệt, đối với biến ROE trong mô hình Pool-OLS thì không có ý nghĩa thống kê nhưng tại mô hình FEM và REM đều có mức ý nghĩa thống kê là 5% Ngoài ra thì biến NPL, GDP và INF không có ý nghĩa thống kê và 3 yếu tố này không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc FGAP trong cả 3 mô hình
Tiếp theo, tác giả thực hiện lựa chọn giữa mô hình OLS và FEM bằng kiểm định F-Test và thực hiện kiểm định Hausman-Test để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Kiểm định F-Test để lựa chọn giữa mô hình Pool-OLS và FEM:
H0: Không có tác động đặc trưng giữa các biến (Pooled – OLS là phù hợp) H1: Có tác động đặc trưng giữa các biến (FEM là phù hợp)
Bảng 4 5 Kết quả kiểm định F - Test
Giá trị thống kê F P-value
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata)
Với mức ý nghĩa thống kê 5%, bảng 4.5 cho thấy giá trị P-value = 0,000 < 5% nên tác giả bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, vì vậy kết luận rằng mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled-OLS Vì FEM là mô hình phù hợp hơn nên tác giả thực hiện kiểm định Hausman-Test để lựa chọn giữa FEM và REM
Kiểm định Hausman – Test để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM:
H0: Không có mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (Mô hình REM là phù hợp)
H1: Có mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (Mô hình FEM là phù hợp)
Bảng 4 6 Kết quả kiểm định Hausman Test
Kiểm định Hausman Chi-Square P-value
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata)
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.1 Tác động của quy mô ngân hàng (SIZE) đến rủi ro thanh khoản Đối với quy mô ngân hàng có hệ số bê ta là 0,0953 tức có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản, hay nói cách khác khi SIZE tăng lên 1 đơn vị thì FGAP tăng 0,0953 đơn vị Điều này trái với kỳ vọng giả thuyết H1 ở phần 3.3 Tuy nghiên kết quả nghiên cứu này trùng với kết quả nghiên cứu của Iannotta và cộng sự (2007)
Các ngân hàng có quy mô lớn có khả năng tiếp cận các nguồn tài trợ đa dạng với chi phí tài trợ thấp hơn đồng thời có nhiều khả năng được cứu trợ trong trường hợp gặp khó khăn mang tính hệ thống hơn các ngân hàng nhỏ, do đó các ngân hàng có quy mô lớn với tổng tài sản cao chấp nhận rủi ro và cho phép tối đa hóa lợi nhuận bằng việc tăng cường nhiều danh mục đầu tư bao gồm đầu tư mạo hiểm mà chưa có chiến lược đúng mục đích cho việc thanh khoản Đồng thời, việc tăng quy mô của ngân hàng có thể làm phát sinh thêm nhiều chi phí, cùng với sự phát triển về trình độ quản lý và nguồn nhân lực sẽ gây ra rủi ro cho ngân hàng, khả năng thanh khoản của ngân hàng cũng giảm theo dẫn đến gia tăng rủi ro thanh khoản
4.2.2 Tác động của vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) đến rủi ro thanh khoản Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có hệ số bê ta là 1,458 tức có quan hệ cùng chiều với rủi ro thanh khoản, khi CAP tăng lên 1 đơn vị thì FGAP sẽ tăng 1,458 đơn vị Kết quả này đúng với kỳ vọng giả thuyết H2 của tác giả đặt ra ban đầu Kết quả này trùng với kết quả nghiên cứu của Bonfim & Kim (2009) và Trương Quang Thông (2013)
Các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao hơn thường có xu hướng không dựa vào các nguồn vốn ngắn hạn như tiền gửi hay thị trường liên ngân hàng để duy trì thanh khoản, điều này dẫn đến ít chú trọng trong việc quản lý thanh khoản dẫn đến tăng rủi ro thanh khoản Khi các NHTMCP tăng vốn chủ sở hữu nhằm nâng cao năng lực tài chính điều này có nghĩa là ngân hàng có cơ sở vốn mạnh nên họ cảm thấy tự tin hơn trong việc chấp nhận rủi ro dẫn đến việc các ngân hàng mở rộng hoạt động tín dụng hơn và đầu tư vào các tài sản có lợi nhuận nhưng thanh khoản thấp như bất động sản, điều này dễ gây ra nguy cơ rủi ro thanh khoản
4.2.3 Tác động của tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) đến rủi ro thanh khoản
Tỷ lệ dự phòng rủi ro có hệ số bê ta là -3,856 tức có mối tương quan âm với rủi ro thanh khoản, khi LLR tăng lên 1 đơn vị thì FGAP sẽ giảm 3,856 đơn vị Kết quả này đúng với dự đoán ban đầu của tác giả theo giả thuyết H3 và tương thích với kết quả nghiên cứu của Bonfim & Kim (2008), Chen & cộng sự (2009), Trương Quang Thông (2013)
Khi kết quả cho ra tỷ lệ LLR cao giải thích rằng các NHTMCP trang bị đầy đủ dự phòng cho các khoản vay thể hiện chiến lược thận trọng và bảo thủ trong việc cho vay, giúp ngân hàng tránh các khoản đầu tư rủi ro có thể dẫn đến mất thanh khoản, tuy nhiên điều này sẽ dẫn đến việc lãng phí tài nguyên của ngân hàng làm giảm khả năng sinh lời cho ngân hàng Ngược lại, khi tỷ lệ này thấp giải thích rằng các NHTMCP thiếu trang bị dự phòng tài chính sẽ làm tăng rủi ro tài chính tổng thể bao gồm cả rủi ro thanh khoản
4.2.4 Tác động của tỷ lệ lạm phát (INF) đến rủi ro thanh khoản
Tỷ lệ lạm phát có hệ số bê ta là -0,357 nghĩa là có mối tương quan ngược chiều với rủi ro thanh khoản, khi INF tăng lên 1 đơn vị thì FGAP giảm 0,357 đơn vị, kết quả này không tương thích với kỳ vọng giả thuyết H7 ban đầu của tác giả Tuy nhiên, kết quả này trùng với nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013)
Nếu tỷ lệ lạm phát tăng cao, các NHTMCP Việt Nam có xu hướng thận trọng hơn khi hạn chế các hoạt động tín dụng và nắm giữ những tài sản thanh khoản để sẵn sàng ứng phó với những biện pháp của Chính phủ như: chính sách thắt chặt tiền tệ bằng cách tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc và các loại lãi suất chủ chốt, phát hành tín phiếu bắt buộc… Đồng thời lạm phát tăng cũng gây áp lực cho ngân hàng khi tìm cách giảm bớt lượng tiền mặt trong lưu thông bằng cách tăng lãi suất tiền gửi ngân hàng và lãi suất tái chiết khấu để thúc đẩy người dân gửi tiền vào ngân hàng nhiều hơn Điều này giúp làm giảm rủi ro thanh khoản vì ngân hàng thu được lượng lớn nguồn vốn từ tiền gửi của khách hàng
4.2.5 Tác động của tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) đến rủi to thanh khoản
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu không có tác động đến rủi ro thanh khoản, điều này không đúng với kỳ vọng ban đầu đặt ra Việc này có thể giải thích răng lợi nhuận của các ngân hàng không được quản lý tốt để cải thiện khả năng thanh khoản ROE là chỉ số đo lường hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu nên nó không trực tiếp phản ánh khả năng thanh khoản của ngân hàng Một ngân hàng có lợi nhuận cao có thể đang đầu tư vào các tài sản kém thanh khoản để tối ưu hóa lợi nhuận điều này có thể dẫn đến tình trạng thiếu thanh khoản dù ngân hàng có tỷ số ROE cao
Các ngân hàng khác nhau có thể có mô hình kinh doanh và chiến lược khác nhau, đồng thời việc ảnh hưởng của ROE lên thanh khoản sẽ khác nhau tùy theo quy mô ngân hàng nên kết quả phân tích không đồng nhất
4.2.6 Tác động của nợ xấu (NPL) đến rủi ro thanh khoản
Tỷ lệ nợ xấu không có ý nghĩa đối với rủi ro thanh khoản thể hiện rằng nợ xấu không nhất thiết gây thiếu thanh khoản Nói cách khác, mặc dù nợ xấu có thể ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận và vốn chủ sở hữu nhưng chúng không gây ra rủi ro thanh khoản ngay lập tức, đặc biệt là các ngân hàng có các biện pháp dự phòng và quản lý tốt nợ xấu Bên cạnh đó, các quy định về an toàn vốn và thanh khoản buộc ngân hàng duy trì mức thanh khoản tối thiểu bất kể tỷ lệ nợ xấu làm giảm tác động trực tiếp của NPL lên thanh khoản
4.2.7 Tác động của tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) đến rủi ro thanh khoản
Mặc dù tỷ lệ tăng trưởng kinh tế là chỉ số kinh tế quan trọng tuy nhiên lại không có ý nghĩa đối với rủi ro thanh khoản, điều này không đúng với kỳ vọng được đạt ra ban đầu GDP không có ý nghĩa trong mô hình thể hiện rằng tác động của nó lên ngân hàng cụ thể không rõ ràng, nhất là khi các ngân hàng đã có chính sách quản lý rủi ro hiệu quả Ảnh hưởng của sự thay đổi GDP lên rủi ro thanh khoản có thể không xảy ra ngay lập tức, các ngân hàng có khả năng thích nghi và điều chỉnh chiến lược quản lý thanh khoản trước tác động của biến động GDP trở nên rõ rệt ĐỒng thời các ngân hàng thường có các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả để đối phó với các thay đổi trong môi trường kinh tế, bao gồm sự biến động của GDP
Qua chương 4, tác giả thực hiện chạy mô hình hồi quy dữ liệu bảng của 24 NHTMCP Việt Nam trong 10 năm giai đoạn từ năm 2014 – 2023, tổng cộng có 240 quan sát Kết quả sau khi so sánh giữa 3 mô hình: Pooled-OLS, FEM và REM, tác giả lựa chọn mô hình FEM và sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục các khuyết tật của mô hình FEM Cuối cùng kết quả hồi quy xác định rằng quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản (FGAP) và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và tỷ lệ lạm phát (INF) có mối tương quan âm tới rủi ro thanh khoản (FGAP) Các biến như tỷ lệ lợi nhuận sau thuế (ROE), tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu.
