Với vai trò là kênh dẫn vốn của toàn nền kinh tế, có thể nói, rủi ro trong hoạt động ngân hàng, đặc biệt là rủi ro thanh khoản, không chỉ ảnh hưởng sâu sắc đến hoạt động an toàn của chín
Tính cấp thiết của đề tài
Hoạt động ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro khó lường, trong đó một số chỉ ngân hàng mới có thể phát hiện và kiểm soát Rủi ro trong ngân hàng, đặc biệt là rủi ro thanh khoản, ảnh hưởng sâu sắc đến an toàn hoạt động của ngân hàng và toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã minh chứng cho điều này, với nhiều chuyên gia cho rằng nguyên nhân chính là sự yếu kém của hệ thống tài chính, đặc biệt là sự thiếu hụt thanh khoản của ngân hàng thương mại.
Quản lý tài sản và nguồn vốn hiệu quả là một thách thức lớn cho ngân hàng, ngay cả khi hoạt động kinh doanh mang lại lợi nhuận, dẫn đến nguy cơ khủng hoảng thanh khoản bất kỳ lúc nào Ủy ban giám sát ngân hàng Basel (BCBS, 2008) nhấn mạnh rằng nguyên nhân chính của khủng hoảng tài chính là sự thiếu chú trọng đến vấn đề thanh khoản của ngân hàng thương mại (NHTM) Đặc biệt ở những quốc gia có thị trường vốn kém phát triển như Việt Nam, NHTM không chỉ là kênh dẫn vốn chủ yếu mà còn là công cụ quan trọng để thực hiện các chính sách kinh tế của nhà nước Do đó, quản trị rủi ro thanh khoản trở thành một nhiệm vụ thiết yếu mà các NHTM cần tập trung thực hiện Mặc dù lý thuyết yêu cầu ngân hàng phải duy trì thanh khoản hoàn hảo, thực tế cho thấy việc này rất khó đạt được, và ngân hàng thường xuyên đối mặt với tình trạng thâm hụt hoặc thặng dư thanh khoản tạm thời Nếu tình trạng thiếu vốn khả dụng kéo dài, ngân hàng có thể mất uy tín trên thị trường, ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn và lợi nhuận Hầu hết các ngân hàng tuyên bố phá sản đều rơi vào tình trạng mất thanh khoản.
Một số ngân hàng tại Việt Nam đang đối mặt với nguy cơ phá sản kỹ thuật, khi giá trị tài sản lớn hơn giá trị khoản nợ nhưng tính thanh khoản lại quá kém, dẫn đến khó khăn trong việc bán tài sản hoặc phải bán với chi phí cao hơn bình thường Thêm vào đó, tin đồn về hoạt động ngân hàng và tình trạng rút tiền ồ ạt của khách hàng đã khiến nhiều ngân hàng rơi vào trạng thái mất thanh khoản tạm thời, buộc họ phải nhờ đến sự hỗ trợ từ Ngân hàng Nhà nước.
Có thể thấy RRTK một khi đã xảy ra thì hiệu ứng domino xuất hiện rất nhanh và gây nên những tổn thất lớn
Bài luận này tập trung vào việc phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, điều này là cần thiết trong bối cảnh kinh tế hiện nay Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cho các nhà điều hành và quản lý những thông tin quý giá, giúp họ thực hiện quản lý thanh khoản một cách kịp thời và hiệu quả hơn, đáp ứng được những biến động của thị trường.
Tổng quan nghiên cứu
Rủi ro thanh khoản cùng với các nhân tố ảnh hưởng đến nó đã trở thành đề tài nghiên cứu phổ biến của nhiều tác giả trong và ngoài nước Các nghiên cứu này không chỉ kế thừa mà còn phát triển từ những công trình trước đó, nhằm cung cấp kết quả nghiên cứu hoàn thiện hơn Trong phần này, tác giả sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu trước đây làm nền tảng cho bài viết của mình.
Các nghiên cứu trên thế giới
Rủi ro thanh khoản đã được đề cập trong nhiều nghiên cứu từ sớm, nhưng chỉ sau khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008, ngân hàng mới nhận thức rõ tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro này Các nhà nghiên cứu ngày càng quan tâm đến việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, tiến hành nghiên cứu trong các không gian, thời gian và phương pháp khác nhau Dưới đây là một số nghiên cứu tiêu biểu mà tác giả đã tổng hợp.
Theo lý thuyết quy mô tổng tài sản, Bunda và Desquilbet (2008) đã áp dụng các tỷ lệ khác nhau nhằm đánh giá tính thanh khoản của ngân hàng trong các thị trường.
Nghiên cứu về 36 quốc gia trong giai đoạn 1995-2004 cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản ảnh hưởng tích cực đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng Quy mô ngân hàng và các nguyên tắc Basel yêu cầu ngân hàng duy trì đủ dự trữ thanh khoản Lãi suất cho vay cũng có tác động tích cực đến khả năng thanh khoản Ngoài ra, các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ chi tiêu của chính phủ trên GDP và lạm phát cũng ảnh hưởng tích cực đến thanh khoản Cuối cùng, cuộc khủng hoảng tài chính đã làm tăng rủi ro thanh khoản trong bối cảnh tỷ giá hối đoái cố định, trong khi lại có tác động tiêu cực khi áp dụng tỷ giá hối đoái thả nổi.
Munteanu (2012) đã tiến hành nghiên cứu về rủi ro thanh khoản của 27 ngân hàng thương mại tại Romania trong giai đoạn trước và sau cuộc khủng hoảng kinh tế 2002–2007 và 2008–2010, cho thấy rằng sự ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại có ảnh hưởng quan trọng đến rủi ro thanh khoản Trong khi đó, Aspach và cộng sự (2005) đã phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản (dựa trên tỷ lệ thanh khoản tài sản so với tổng tài sản) của 57 ngân hàng thương mại tại Mỹ trong giai đoạn 1985 - 2003, và kết quả cho thấy rằng các nắm giữ tài sản lưu động cùng với lợi nhuận dự kiến của ngân hàng thương mại có mối quan hệ tích cực với rủi ro thanh khoản.
Nghiên cứu của Sukmana và Suryaningtyas (2016) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của 13 ngân hàng tại Indonesia, bao gồm cả ngân hàng truyền thống và ngân hàng Hồi giáo trong giai đoạn 2011-2014, sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Đối với ngân hàng truyền thống, nghiên cứu cho thấy ROA và NPF có mối quan hệ tích cực với rủi ro thanh khoản, trong khi CAR lại có tác động ngược chiều Ngược lại, tại các ngân hàng Hồi giáo, CAR ảnh hưởng tích cực đến rủi ro thanh khoản, trong khi ROA lại cho kết quả âm Điều này cho thấy rằng các ngân hàng truyền thống có khả năng cao hơn trong việc phân bổ lợi nhuận cho dự trữ thanh khoản và cải tiến công nghệ, đặc biệt khi đối mặt với nợ xấu cao.
Các ngân hàng Hồi giáo tại Indonesia thường tăng tài sản lưu động như một biện pháp bù đắp, khác với ngân hàng thông thường Họ có khả năng phân bổ vốn dưới dạng dự trữ thanh khoản và có thể đầu tư ROA vào tài sản cố định, tài chính hoặc công nghệ Kết quả này nhấn mạnh vai trò quan trọng của vốn và hiệu quả hoạt động ngân hàng đối với tính thanh khoản.
Ibish Mazreku và các cộng sự (2019) đã tiến hành thu thập và phân tích dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản ngân hàng tại chín bang Balkan từ năm 2000 đến 2015 Họ sử dụng các phương pháp thống kê như mô hình hồi quy tuyến tính OLS, mô hình hiệu ứng cố định, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và hồi quy Hausman-Taylor để xem xét tính nội sinh Kết quả cho thấy các yếu tố kinh tế vĩ mô như an toàn vốn, nợ xấu, tăng trưởng tiền gửi, GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất cận biên có ảnh hưởng đáng kể đến thanh khoản ngân hàng, trong khi lạm phát và lợi nhuận không có ý nghĩa thống kê.
Nghiên cứu của Liulu Zhang và Qiujing Zhao (2021) phân tích dữ liệu từ 16 ngân hàng thương mại niêm yết trên cổ phiếu hạng A tại Thượng Hải và Thâm Quyến trong giai đoạn 2010-2019 Kết quả cho thấy quy mô tài sản (TA) lớn hơn giúp ngân hàng có nhiều chi nhánh hơn, tăng tổng số tiền cho vay và giảm tỷ lệ nợ xấu, đồng thời giảm rủi ro thanh khoản Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro thanh khoản, với tỷ lệ an toàn vốn cao và chi phí quản lý tài sản lớn giúp giảm nợ xấu và rủi ro thanh khoản Tỷ suất sinh lời bình quân gia quyền trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tương quan đồng biến, cho thấy ROE cao hơn đồng nghĩa với khả năng sinh lời và khả năng chống lại rủi ro tốt hơn, từ đó giảm tỷ lệ nợ xấu và rủi ro thanh khoản Trong nhóm 5 ngân hàng thương mại lớn niêm yết thuộc sở hữu nhà nước, TA, ROE và CIR là các biến quan trọng.
Năm yếu tố chính cho thấy rằng các yếu tố bên trong có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại quốc doanh lớn được niêm yết tại Trung Quốc Những yếu tố này bao gồm quản lý tài chính nội bộ, cấu trúc tài sản, chất lượng tài sản, chiến lược kinh doanh và khả năng thích ứng với biến động thị trường Việc hiểu rõ những yếu tố này sẽ giúp cải thiện khả năng quản lý rủi ro thanh khoản của các ngân hàng này.
Các nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) tại Việt Nam về rủi ro thanh khoản (RRTK) đã được thực hiện ngay sau khủng hoảng tài chính toàn cầu và đã trở thành cơ sở lý luận cho nhiều nghiên cứu sau này Tác giả đã sử dụng “khe hở tài trợ” để đo lường RRTK của 27 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2002-2011, chỉ ra rằng RRTK chịu ảnh hưởng chủ yếu từ các yếu tố nội tại của ngân hàng như dự trữ thanh khoản, quy mô tài sản, vay liên ngân hàng và tỷ lệ vốn tự có Ngoài ra, các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát và độ trễ của chính sách cũng tác động đến RRTK Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô tổng tài sản có tác động phi tuyến đến rủi ro thanh khoản, với giai đoạn đầu khi tăng quy mô tài sản làm giảm RRTK, nhưng sau đó, khi tài sản đạt đến một mức nhất định, RRTK lại tăng Rủi ro thanh khoản có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ vốn tự và vay liên ngân hàng, nhưng ngược chiều với dự trữ thanh khoản và tăng trưởng kinh tế Mặc dù lạm phát không ảnh hưởng đến RRTK trong năm nghiên cứu nhưng lại làm giảm rủi ro thanh khoản trong năm sau Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn chưa đưa ra kết luận rõ ràng về ảnh hưởng của yếu tố khủng hoảng tài chính đối với RRTK tại Việt Nam.
Năm 2019, Phan Thị Mỹ Hạnh đã kế thừa nghiên cứu của Trương Quang Thông và áp dụng “khe hở tài trợ” để đo lường rủi ro thanh khoản (RRTK) của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008-2017 Nghiên cứu đã phân tích và đánh giá tác động của các yếu tố đến RRTK, cho thấy rằng ngân hàng có quy mô lớn hơn sẽ có rủi ro thanh khoản thấp hơn Bên cạnh đó, tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu càng cao thì rủi ro thanh khoản càng giảm.
Nghiên cứu của Đàm Quang Vắng (2018) cho thấy sự phụ thuộc vào nguồn tài trợ bên ngoài làm tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng, đồng thời các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế và khủng hoảng tài chính cũng ảnh hưởng tích cực đến rủi ro này Nghiên cứu dựa trên dữ liệu của 31 ngân hàng thương mại từ 2005-2015, chỉ ra sự khác biệt giữa ngân hàng thương mại cổ phần nông thôn và đô thị, với sự chuyển dịch từ nông thôn sang đô thị đi kèm với tăng trưởng tài sản nhanh chóng Đối với các ngân hàng có quy mô tài sản nhỏ, vốn chủ sở hữu đóng vai trò tích cực trong việc cải thiện thanh khoản Ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán chỉ có tác động tích cực đến thanh khoản ở mức phân vị cao nhất, trong khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ đồng biến với thanh khoản Lợi nhuận (ROE) cũng có mối quan hệ thuận chiều với thanh khoản ở tất cả các phân vị, và quy mô tổng tài sản ngân hàng ảnh hưởng đến thanh khoản của cả hai nhóm ngân hàng khác nhau.
Mai Thị Phương Thùy và cộng sự (2018) đã tiến hành nghiên cứu về thanh khoản ngân hàng, dựa trên các mô hình và nghiên cứu trước đó của Aspachs và cộng sự (2005), Rychtárik (2009), Praet và Herzberg (2008), cùng với Vodová.
Nghiên cứu năm 2011 dựa trên dữ liệu nội bộ từ 31 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016 cho thấy, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản bao gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR), tỷ lệ lợi nhuận (ROE) và tỷ lệ nợ xấu (NPL) Kết quả chỉ ra rằng, vốn chủ sở hữu và lợi nhuận sau thuế có tác động mạnh mẽ đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Mục tiêu, đối tương và phạm vi nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu bao gồm: i) Cung cấp cơ sở lý luận về rủi ro thanh khoản và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro này; ii) Phân tích thực trạng rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam.
Đánh giá tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam là cần thiết Dựa trên kết quả thảo luận từ mô hình nghiên cứu, cần đề xuất các giải pháp hiệu quả để kiểm soát và quản lý rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam.
Đối tượng nghiên cứu của khóa luận tập trung vào các nhân tố vi mô và vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam.
Bài luận nghiên cứu này tập trung vào giai đoạn từ 2013 đến 2022, bắt đầu từ năm 2013 khi nền kinh tế đã ổn định hơn sau khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 Giai đoạn này cũng bao gồm thời kỳ 2020-2022, khi đại dịch Covid-19 bùng phát và có tác động mạnh mẽ đến hầu hết các chủ thể trong nền kinh tế, bao gồm các ngân hàng thương mại.
Nghiên cứu này tập trung vào 26 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, đảm bảo số lượng ngân hàng được phân tích là hợp lý so với các nghiên cứu trước Điều này giúp tăng cường tính chính xác và khách quan trong việc đánh giá kết quả nghiên cứu.
Khóa luận này tập trung vào việc đánh giá tác động của các nhân tố kinh tế đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam, mà không xem xét các yếu tố khác của ngân hàng.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả áp dụng cả phương pháp định tính và định lượng trong nghiên cứu Phương pháp định tính được dùng để phân tích thực trạng, thực hiện thống kê mô tả, so sánh kết quả nghiên cứu và tổng hợp các kết quả đạt được.
Bài luận áp dụng phương pháp định lượng để phân tích dữ liệu thu thập, sử dụng hồi quy và kiểm định các mô hình như bình phương nhỏ nhất thông thường (Pool OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM), mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) và mô hình GLS Mục tiêu là đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Kết cấu khóa luận
Nội dung bài nghiên cứu gồm 5 chương:
Chương 1: Lý luận chung về các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại NHTM
Chương 2: Thực trạng rủi ro thanh khoản và các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam
Chương 3: Mô hình các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam
Chương 4: Kết quả nghiên cứu về các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
LÝ LUẬN CHUNG VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI
Cơ sở lý luận về rủi ro thanh khoản
1.1.1 Khái niệm rủi ro thanh khoản
Rủi ro thanh khoản là một loại rủi ro tiềm ẩn trong ngân hàng, có thể được phân thành hai dạng chính: rủi ro thanh khoản tài trợ và rủi ro thanh khoản thị trường Rủi ro thanh khoản thị trường xảy ra khi ngân hàng không thể bán tài sản một cách nhanh chóng và với chi phí thấp Điều này dẫn đến tình trạng công ty hoặc cá nhân không có đủ tiền mặt để thực hiện các nghĩa vụ tài chính đúng hạn, như thanh toán nợ.
Tính thanh khoản đề cập đến khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt mà không làm giảm giá trị thị trường của nó Rủi ro phát sinh khi công ty không thể mua hoặc bán khoản đầu tư kịp thời để trả nợ Rủi ro thanh khoản tài chính là tình huống ngân hàng không thể thực hiện nghĩa vụ nợ do không thanh lý được tài sản hoặc thiếu nguồn vốn Hai loại rủi ro này thường tương tác qua hiệu ứng lây lan trong thị trường tài chính.
Rủi ro thanh khoản trong ngân hàng thương mại (NHTM) chủ yếu đề cập đến khả năng tài trợ Ủy ban Basel định nghĩa thanh khoản là khả năng của ngân hàng trong việc đáp ứng kịp thời các nghĩa vụ tài chính phát sinh trong hoạt động kinh doanh, phản ánh sức mạnh tài chính của ngân hàng Theo Ủy ban thanh tra ngân hàng Basel (2003), rủi ro thanh khoản xảy ra khi một định chế tài chính không thể tìm kiếm đủ nguồn vốn để đáp ứng nghĩa vụ đến hạn, ảnh hưởng đến hoạt động hàng ngày và tình hình tài chính Điều này dẫn đến việc ngân hàng có thể không cung cấp đủ tiền mặt cho nhu cầu thanh khoản ngay lập tức, không thể chuyển đổi tài sản thành tiền mặt hoặc vay mượn để đáp ứng nhu cầu thanh toán.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng không thể đáp ứng nghĩa vụ thanh toán khi các khoản nợ đến hạn, dẫn đến những hậu quả tiêu cực Khi ngân hàng thiếu khả năng chi trả, không chuyển đổi kịp thời tài sản thành tiền hoặc không thể vay mượn, thu nhập và nguồn vốn của ngân hàng sẽ bị ảnh hưởng xấu Do đó, quản lý rủi ro thanh khoản là ưu tiên hàng đầu của ban quản lý ngân hàng, nhằm đảm bảo có đủ vốn đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong tương lai với chi phí hợp lý.
Theo Thông tư số 08/2017/TT-NHNN, rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng không thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn hoặc phải trả chi phí cao hơn mức bình quân thị trường để thực hiện nghĩa vụ đó Điều này cho thấy nếu ngân hàng thiếu vốn cần thiết để đáp ứng nhu cầu thị trường, khả năng thanh toán của họ sẽ bị ảnh hưởng Hơn nữa, rủi ro thanh khoản không chỉ tác động đến một ngân hàng mà còn có thể lan rộng, ảnh hưởng đến các ngân hàng khác và toàn bộ hệ thống tài chính.
Rủi ro thanh khoản là khái niệm chung trong nền kinh tế, nhưng ý nghĩa của nó có thể khác nhau tùy theo từng lĩnh vực Trong nghiên cứu về rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại, tác giả sẽ phân tích và làm rõ khái niệm này để hiểu rõ hơn về tác động của nó đối với hoạt động ngân hàng.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng không thể thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn hoặc có thể trả nợ nhưng với chi phí cao hơn mức trung bình của thị trường, theo quy định nội bộ của ngân hàng thương mại.
1.1.2 Đặc điểm của rủi ro thanh khoản
Rủi ro thanh khoản là một yếu tố tiềm ẩn trong hoạt động của các ngân hàng, và chỉ có chính các ngân hàng mới có khả năng phát hiện cũng như kiểm soát loại rủi ro này Những đặc điểm của rủi ro thanh khoản bao gồm khả năng ngân hàng không đủ tiền mặt để đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng, cũng như sự biến động trong nguồn vốn và tài sản có thể ảnh hưởng đến khả năng thanh toán.
Rủi ro thanh khoản trong hoạt động tài trợ xuất phát từ việc cắt giảm nguồn vốn ngoài dự kiến, bao gồm sự sụt giảm mạnh của tiền gửi do uy tín của định chế tài chính bị ảnh hưởng, cũng như việc chuyển tiền gửi sang các định chế khác do thay đổi lãi suất Ngoài ra, nhu cầu rút vốn đột ngột từ người gửi tiền cũng góp phần làm giảm lượng tiền tiết kiệm Khó khăn trong việc tìm nguồn vốn mới gia tăng do sự suy giảm hoạt động của thị trường tài chính và uy tín của các định chế cũng bị giảm sút, dẫn đến khả năng huy động tài trợ mới trở nên hạn chế hơn.
Rủi ro thanh khoản trong đầu tư xuất phát từ việc không thu hồi được các khoản đầu tư trên thị trường và các khoản cho vay do sự đổ vỡ của thị trường và các con nợ phá sản Điều này có thể dẫn đến mức tăng đầu tư ngoài dự kiến khi một khoản vốn lớn bị rút đi theo các thỏa thuận cam kết Hơn nữa, sự suy giảm tính thanh khoản của các tài sản cầm cố do khả năng chuyển đổi giảm, giá trị tài sản cầm cố suy giảm mạnh, và tính hợp pháp của các tài sản cầm cố cũng bị ảnh hưởng.
Rủi ro thanh khoản có liên quan đến nhiều yếu tố, bao gồm sự thiếu hụt nguồn vốn do các vấn đề trong công tác sổ sách và các khiếm khuyết khác Ngoài ra, sự cố kỹ thuật của hệ thống máy tính và các vấn đề trong hệ thống thanh toán cũng góp phần làm gia tăng rủi ro này.
1.1.3 Nguyên nhân phát sinh rủi ro thanh khoản
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản có thể phát sinh từ cả tài sản nợ và tài sản có, cũng như từ hoạt động ngoại bảng trong bảng cân đối tài sản của ngân hàng thương mại (NHTM) (Valla và Escorbiac, 2006).
Manish Kumar và Ghanshyam Chand Yadav (2013) đã chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản của ngân hàng phát sinh từ việc tài trợ tài sản dài hạn bằng nợ ngắn hạn, dẫn đến rủi ro tái đầu tư hoặc tái cấp vốn Các ngân hàng thường huy động và vay vốn ngắn hạn, sau đó cho vay dài hạn, gây ra sự không trùng khớp về kỳ hạn giữa tài sản có và tài sản nợ (Nguyễn Văn Tiến, 2010) Hợp đồng tiền gửi của ngân hàng thường có thời hạn ngắn hơn so với các khoản vay, do đó ban quản lý thanh khoản cần chuẩn bị một lớp đệm để đối phó với các khoản rút tiền gửi dự kiến.
Dòng tiền được phân loại theo các nhóm thời gian khác nhau, dựa trên hành vi dự kiến của tài sản, nợ phải trả và các yếu tố ngoại bảng trong tương lai.
Thứ hai, độ nhạy cảm của tài sản tài chính đối với những thay đổi của lãi suất
Khi lãi suất tăng, người gửi tiền có xu hướng rút tiền để tìm kiếm nơi gửi với lãi suất cao hơn, trong khi những người có nhu cầu tín dụng sẽ hoãn lại hoặc rút hết số dư hạn mức tín dụng với lãi suất thấp Điều này dẫn đến việc thay đổi lãi suất ảnh hưởng đến cả luồng tiền gửi và tiền vay, từ đó tác động đến thanh khoản của ngân hàng Ngược lại, khi lãi suất giảm, người đi vay có khả năng tiếp cận tín dụng dễ dàng hơn do lãi suất thấp hơn so với nguồn vốn bên ngoài Những biến động về lãi suất không chỉ ảnh hưởng đến nhu cầu của người gửi tiền mà còn đến nhu cầu vay, và cả hai yếu tố này đều có tác động lớn đến vị thế thanh khoản của ngân hàng.
Cơ sở lý luận về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại ngân hàng thương mại
Rủi ro thanh khoản của ngân hàng bị ảnh hưởng bởi hai nhóm yếu tố chính: yếu tố nội tại và yếu tố ngoại tại Yếu tố nội tại bao gồm các đặc điểm riêng của ngân hàng, thường bị chi phối bởi quyết định của các nhà quản lý và mục tiêu hoạt động của ngân hàng Trong khi đó, yếu tố ngoại tại liên quan đến các biến số kinh tế vĩ mô và môi trường pháp lý, nằm ngoài sự kiểm soát của ngân hàng.
1.2.1 Nhóm nhân tố nội tại
1.2.1.1 Tuổi đời của ngân hàng
Tuổi của ngân hàng được xác định từ năm thành lập đến thời điểm nghiên cứu, và được coi là yếu tố quan trọng thể hiện uy tín và kinh nghiệm trong quản lý hoạt động Tuổi của một ngân hàng có ảnh hưởng lớn đến các rủi ro mà đơn vị này có thể gặp phải, theo nghiên cứu của Bhimani và các cộng sự.
Nghiên cứu của (2010) cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa tuổi và rủi ro vỡ nợ, với các công ty dày dạn kinh nghiệm có khả năng đàm phán tốt hơn và vững mạnh về tài chính Mặc dù có nhiều ý kiến trái chiều về tác động của số năm hoạt động của ngân hàng, Naveed Ahmed và cộng sự (2011) khẳng định rằng tuổi đời của ngân hàng có tác động tích cực đến RRTK tại Pakistan Ngược lại, nghiên cứu của Tijani Amara và cộng sự (2021) lại chỉ ra tác động tiêu cực và đáng kể của tuổi ngân hàng đối với RRTK ở khu vực Đông Phi và Bắc Phi.
Chất lượng tài sản thanh khoản là yếu tố quan trọng để đánh giá khả năng ứng phó của ngân hàng trước rủi ro thanh khoản, đặc biệt sau khủng hoảng thanh khoản tại Việt Nam từ năm 2008 và tác động của khủng hoảng 2011-2012 Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc đánh giá chất lượng tài sản lưu động thông qua tỷ lệ dự trữ thanh khoản trên tổng dư nợ tín dụng và tỷ lệ tài sản lưu động trên tổng vốn huy động ngắn hạn cho kết quả trái ngược Theo lý thuyết, tài sản lưu động cao đồng nghĩa với cấu trúc thanh khoản tốt hơn và giảm thiểu rủi ro thanh khoản Bên cạnh đó, tỷ số tài sản lưu động trên tổng tài sản cũng được sử dụng để đánh giá chất lượng thanh khoản, trong khi tỷ lệ thanh khoản đóng vai trò là biến giải thích cho rủi ro thanh khoản trong các nghiên cứu của Bonfim và Kim (2014), Bunda và Desquilbet (2008), cùng Delécha và cộng sự (2012).
(2007) Munteanu (2012), Vodova (2011), các tác giả đã chỉ ra tỷ lệ thanh khoản có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng
1.2.1.3 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu được tính bằng cách chia vốn chủ sở hữu cho tổng tài sản, tỷ lệ này phản ánh tình trạng đủ vốn cũng như mức độ an toàn và lành mạnh về tài chính của doanh nghiệp.
Vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong việc chống đỡ rủi ro, với tỷ lệ vốn chủ sở hữu càng cao, khả năng chống chịu của ngân hàng càng lớn, đặc biệt trong những giai đoạn khó khăn Điều này không chỉ giúp ngân hàng xây dựng uy tín trên thị trường mà còn tăng cường khả năng huy động vốn và mở rộng tín dụng Tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp cho thấy ngân hàng đang sử dụng đòn bẩy tài chính cao, điều này tiềm ẩn nhiều rủi ro và có thể làm giảm lợi nhuận khi chi phí vốn vay tăng Hơn nữa, nguồn vốn dồi dào giúp ngân hàng tránh được rủi ro thanh khoản, từ đó ổn định hoạt động kinh doanh Nghiên cứu của Delécha và cộng sự (2012), Berger và Bouwman (2013) cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động âm đến rủi ro thanh khoản, khẳng định tầm quan trọng của vốn chủ sở hữu trong quản lý rủi ro của NHTM.
Nghiên cứu của Munteanu (2012), Bonfim và Kim (2014), cùng với Trương Quang Thông (2013) đã chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng tích cực đến rủi ro thanh khoản, mặc dù có những ý kiến trái chiều về vấn đề này.
1.2.1.4 Tỷ lệ cho vay trên tổng vốn huy động
LDR (Loan-to-Deposit Ratio) là chỉ số quan trọng để đánh giá an toàn của ngân hàng, được tính bằng cách chia dư nợ cho vay cho tổng vốn huy động Tỷ lệ này phản ánh mức độ cho vay của ngân hàng so với nguồn vốn huy động từ tiền gửi khách hàng và các tổ chức tín dụng khác Tỷ lệ LDR cao cho thấy ngân hàng cho vay nhiều hơn, nhưng có thể dẫn đến khó khăn trong việc huy động vốn rẻ và giảm khả năng thanh khoản Ngược lại, tỷ lệ thấp cho thấy ngân hàng cho vay ít hơn, có thể cải thiện khả năng thanh khoản thông qua các nguồn vốn khác Nghiên cứu của Vodova (2012) cho thấy LDR cao có thể mang lại lợi nhuận cao nhưng cũng đi kèm với rủi ro thanh khoản lớn, điều này được đồng nhất với nghiên cứu của Mai Thị Phương Thùy và các cộng sự (2018).
1.2.1.5 Tỷ lệ tiền gửi khách hàng
Tiền gửi khách hàng là nguồn vốn chủ yếu của ngân hàng, chiếm từ 50% đến 80% tổng nguồn vốn, ảnh hưởng lớn đến hoạt động ngân hàng Đây được xem như bộ đệm cho các hoạt động sinh lời, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro lớn do tính không ổn định, khiến ngân hàng khó kiểm soát Nhiều ngân hàng đã gặp tình trạng mất thanh khoản khi khách hàng rút tiền hàng loạt do tin đồn Nghiên cứu của Shah (2018), Assfaw (2019), và Mahmood cho thấy tỷ lệ tiền gửi có tác động đồng biến đến rủi ro thanh khoản, khi khả năng huy động cao dẫn đến việc sử dụng vốn cho các hoạt động rủi ro, làm giảm tỷ lệ tài sản thanh khoản Ngược lại, nghiên cứu của Nguyễn Thành Chung (2021) tại Việt Nam chỉ ra rằng tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến rủi ro thanh khoản, tức là tỷ lệ này càng cao thì rủi ro thanh khoản càng thấp.
Thu nhập lãi ròng là tỷ lệ phần trăm chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi của ngân hàng, phản ánh lợi nhuận mà ngân hàng thu được từ sự chênh lệch lãi suất giữa huy động vốn và cho vay Nghiên cứu của Delécha và cộng sự (2012), Munteanu chỉ ra tầm quan trọng của yếu tố này trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Nghiên cứu của Bonfim và Kim (2014) chỉ ra rằng khi thu nhập lãi của ngân hàng tăng cao, rủi ro thanh khoản cũng gia tăng Ngược lại, theo Sharma, Gouder (2011) và Lee cùng các cộng sự, mối quan hệ giữa thu nhập lãi và rủi ro thanh khoản cần được xem xét kỹ lưỡng để đưa ra những kết luận chính xác hơn.
Nghiên cứu năm 2014 cho thấy rằng ở châu Á, khi ngân hàng tăng thu nhập từ lãi, rủi ro của ngân hàng sẽ giảm Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu tại Việt Nam vẫn chưa xác định được ảnh hưởng của NIM đến rủi ro tín dụng.
1.2.2 Nhóm nhân tố vĩ mô
1.2.2.1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế
Tăng trưởng kinh tế thường được đánh giá qua tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm, trong khi thanh khoản ngân hàng thể hiện sự nhạy cảm trước biến động kinh tế Nghiên cứu của Williams (2014) chỉ ra rằng các ngân hàng có những đặc điểm riêng biệt liên quan đến sự thay đổi này.
Tăng trưởng GDP cao hơn ở châu Á có thể làm gia tăng rủi ro thanh khoản Trong thời kỳ kinh tế suy thoái, ngân hàng thường giữ nhiều dự trữ thanh khoản do rủi ro cho vay cao Ngược lại, trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế, ngân hàng có xu hướng giảm dự trữ thanh khoản để tăng cường cho vay, trong khi huy động vốn có thể giảm, dẫn đến việc mở rộng khe hở tài trợ và gia tăng rủi ro thanh khoản (Chung-Hua Shen và cộng sự, 2009).
Lạm phát ảnh hưởng đến nền kinh tế theo cả chiều hướng tích cực và tiêu cực Một trong những tác động tiêu cực chính là gia tăng chi phí cơ hội của việc tích trữ tiền, cùng với sự không chắc chắn về lạm phát trong tương lai, có thể cản trở quyết định đầu tư và tiết kiệm Lạm phát thường đi kèm với lãi suất danh nghĩa, dẫn đến những biến động bất lợi cho hệ thống ngân hàng Theo Perry (1992), mối quan hệ giữa thanh khoản và hiệu năng ngân hàng phụ thuộc vào mức độ kỳ vọng lạm phát Nếu lạm phát được kỳ vọng hoàn toàn, ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất để tăng thu nhập lãi nhanh hơn so với chi phí lãi, từ đó gia tăng các khoản cho vay Tuy nhiên, áp lực cạnh tranh có thể làm giảm hoạt động huy động vốn, dẫn đến gia tăng rủi ro thanh khoản Nghiên cứu của Vodová (2011) và Trương Quang Thông cùng Phạm Minh Tiến (2014) cho thấy mức độ thay đổi lạm phát có tác động tích cực đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
THỰC TRẠNG RỦI RO THANH KHOẢN VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN TẠI CÁC NHTM VIỆT NAM 24 2.1 Thực trạng rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam
Thực trạng các nhân tố tác động tới rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam
Hệ thống ngân hàng Việt Nam được thành lập muộn hơn so với các nước phát triển, với Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) là ngân hàng lâu đời nhất, được thành lập vào ngày 26 tháng 04 năm 1957 và hiện là ngân hàng lớn nhất trong ngành Từ năm 1957 đến nay, nhiều ngân hàng đã ra đời với các mục tiêu khác nhau, chủ yếu là ngân hàng thương mại cổ phần tư nhân, trong khi chỉ có một số ít ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước Dưới đây là bảng thống kê thâm niên của các ngân hàng tại Việt Nam.
Hình 2.3: Số năm hoạt động của các NHTM năm 2022
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
A BB A CB BA B BID BV B CT G EIB H DB KL B LP B MBB MS B N A B N V B O CB PGB SG B SHB SS B ST B TCB TP B V A B V CB V IB V P B
BIDV và Vietcombank là hai ngân hàng lâu đời nhất tại Việt Nam, với hơn 50 năm hoạt động Hầu hết các ngân hàng khác đều có trên 20 năm hoạt động, ngoại trừ LienVietPostBank, TPBank và Việt Á, với thời gian hoạt động dưới 20 năm tính đến năm 2022 Mặc dù ngân hàng đầu tiên được thành lập từ sớm, hệ thống ngân hàng Việt Nam chỉ thực sự phát triển từ năm 1987 với sự gia nhập của nhiều ngân hàng TMCP Với kinh nghiệm hoạt động hiện tại, các ngân hàng thương mại đã tích lũy được nhiều kiến thức trong quản lý và vận hành ngân hàng tại Việt Nam.
Hình 2.4: Tỷ lệ thanh khoản của 26 NHTM Việt Nam giai đoạn 2013-2022
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Từ biểu đồ, tỷ lệ tài sản thanh khoản tại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022 dao động từ 13-20% Theo Khoản 2 Điều 14 Thông tư 22/2019/TT-NHNN, các ngân hàng phải duy trì tỷ lệ dự trữ thanh khoản tối thiểu là 10% Điều này cho thấy các ngân hàng đang thực hiện tốt tỷ lệ này, thậm chí vượt xa mức tối thiểu quy định Tài sản thanh khoản cao chủ yếu bao gồm các loại tài sản có tính thanh khoản cao.
Trong bối cảnh ngân hàng tăng cường dự trữ thanh khoản để ứng phó với rủi ro, tỷ lệ tiền mặt và tiền gửi tại NHNN cũng đồng loạt tăng nhanh Biểu đồ cho thấy, trong những năm bị ảnh hưởng bởi covid-19, tỷ lệ thanh khoản của ngân hàng giảm trong năm đầu tiên, nhưng đã tăng trở lại trong hai năm tiếp theo Điều này có thể cho thấy các ngân hàng đang nỗ lực gia tăng dự trữ thanh khoản để đối phó với tác động của đại dịch Ngoài ra, một lý do khác có thể là do các ngân hàng đã hết room tín dụng từ sớm, chỉ một số ít ngân hàng được nới room vào cuối năm, dẫn đến tỷ lệ tài sản thanh khoản cao hơn so với các năm trước.
Hình 2.5: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân của các NHTM giai đoạn 2013-2022
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tỷ lệ Vốn Cổ Phần (VCSH) của các ngân hàng hiện đang dao động từ 6% đến 18% SaigonBank dẫn đầu với tỷ lệ VCSH cao nhất là 17.61%, trong khi BIDV ghi nhận tỷ lệ thấp nhất chưa tới 5% Sự tương quan giữa quy mô ngân hàng và tỷ lệ VCSH cho thấy ngân hàng lớn thường có tỷ lệ VCSH thấp hơn Cuộc đua tăng trưởng vốn điều lệ giữa các ngân hàng đang diễn ra rất sôi nổi, với nhiều ngân hàng đã trình đề xuất tăng vốn điều lệ lên Ngân hàng Nhà nước vào cuối năm 2022.
A BB A CB BA B BI D BV B CT G EIB H DB KL B LP B MBB M SB N A B N V B O CB PGB SG B SH B SS B ST B TCB TP B V A B V CB V IB V P B
Sau khi hoàn tất việc tăng vốn vào cuối năm 2022, VPBank đã trở thành ngân hàng thương mại có vốn điều lệ lớn nhất trong hệ thống, đạt 67.433 tỷ đồng, thông qua việc trả cổ tức bằng cổ phiếu hoặc phát hành thêm cổ phiếu.
2.2.4 Hoạt động tín dụng và huy động vốn
Hình 2.6: Khối lượng cho vay và tăng trưởng của các NHTM năm 2022
Trong năm 2022, các ngân hàng tại Việt Nam cho thấy sự phân hóa rõ rệt trong khối lượng cho vay khách hàng Ba ngân hàng quốc doanh lớn nhất là BIDV, Vietinbank và Vietcombank dẫn đầu với tổng khối lượng cho vay vượt 1.000 nghìn tỷ đồng Các ngân hàng thương mại cổ phần như MB, Sacombank, VPbank, Techcombank và ACB theo sau với khối lượng cho vay trên 400 nghìn tỷ đồng Mặc dù vậy, tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng TMCP vẫn cao hơn so với các ngân hàng quốc doanh, với BaoVietBank đạt mức tăng trưởng cao nhất là 32%, tiếp theo là HDbank, MB và VietBank với mức tăng trưởng trên 20%.
Theo Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), dư nợ tín dụng trong năm 2022 ước tính tăng trưởng khoảng 14,5% so với đầu năm, với tổng số tiền mà hệ thống ngân hàng đã bơm ra nền kinh tế vượt mốc 1,5 triệu tỷ đồng.
30 đồng trong năm 2022 - mức tăng lớn nhất 5 năm trở lại đây Như vậy, đến cuối năm
2022, tổng dư nợ tín dụng toàn nền kinh tế ước đạt xấp xỉ 12 triệu tỷ đồng
Tính đến ngày 21/12/2022, tín dụng toàn hệ thống tăng 12,87% so với cuối năm 2021 Trong 10 ngày cuối năm 2022, hơn 170.000 tỷ đồng đã được các ngân hàng giải ngân, tương đương với mức tăng trưởng tín dụng 1,63%.
Hình 2.7: Tăng trưởng tín dụng 12 tháng năm 2022
Năm 2022 đánh dấu sự phục hồi kinh tế sau Covid-19, với các ngân hàng tích cực đẩy mạnh cho vay hỗ trợ doanh nghiệp Điều này dẫn đến tình trạng nhiều ngân hàng sớm đạt trần room tín dụng Các ngân hàng thương mại và doanh nghiệp đã đồng loạt kiến nghị Ngân hàng Nhà nước nới room tín dụng để tạo thêm không gian cho vay Tuy nhiên, chỉ đến đầu tháng 12/2022, Ngân hàng Nhà nước mới cấp thêm room, giúp việc vay vốn trở nên thuận lợi hơn, nhưng không phải ngân hàng nào cũng được hưởng lợi từ chính sách này.
Mặc dù tín dụng trong năm tăng trưởng mạnh mẽ, các ngân hàng vẫn gặp khó khăn trong việc huy động tiền gửi, ngay cả khi lãi suất huy động liên tục gia tăng, có thời điểm lãi suất kỳ hạn 12 tháng đạt 9-10%/năm Theo dữ liệu từ Ngân hàng Nhà nước, tính đến ngày 21/12, tổng tiền gửi vào hệ thống ngân hàng từ tổ chức và dân cư chỉ đạt 11,6 triệu tỷ đồng, tăng khoảng 5,99% so với đầu năm.
Hình 2.8: Những ngân hàng có tiền gửi tăng trưởng cao nhất năm 2022
Mặc dù tiền gửi có sự cải thiện trong những tháng cuối năm, mức tăng 6% của huy động vốn trong năm 2022 vẫn thấp hơn nhiều so với các năm trước, cụ thể là 9,24% vào năm 2021, 13,96% vào năm 2020 và 13,92% vào năm 2019 Hơn nữa, tăng trưởng huy động năm qua chỉ đạt chưa bằng một nửa so với tăng trưởng tín dụng khoảng 14,5%, điều này đặt ra thách thức lớn cho các ngân hàng trong việc duy trì thanh khoản lành mạnh.
Đến cuối năm 2022, các ngân hàng đã huy động hơn 8,3 triệu tỷ đồng từ tiền gửi của khách hàng, tăng 10,7% so với năm trước Tăng trưởng tiền gửi có sự phân hóa rõ rệt giữa các ngân hàng.
Trong năm qua, TPBank dẫn đầu về tốc độ tăng trưởng tiền gửi, với mức tăng 40%, từ 139,56 nghìn tỷ lên 194,96 nghìn tỷ, tương đương 55,4 nghìn tỷ Năm 2021, ngân hàng này cũng đã ghi nhận mức tăng trưởng gần 21%, nằm trong top các ngân hàng thu hút tiền gửi nhiều nhất Trong khi đó, một số ngân hàng như MSB, ABBank, VPBank, và LienVietPostBank có mức tăng trưởng trên 20%, thì một số khác chỉ tăng trưởng dưới 5%.
Hình 2.9: NIM của các ngân hàng giai đoạn 2021-2022
Trong giai đoạn 2021-2022, NIM của các ngân hàng thương mại (NHTM) đều dưới 10%, với VPBank dẫn đầu ở mức khoảng 8% VPBank cũng là một trong những ngân hàng được nới room vào cuối năm 2022 Biểu đồ cho thấy các ngân hàng TMCP có NIM cao hơn rõ rệt so với ngân hàng quốc doanh Năm 2022, chính sách lãi suất từ FED, áp lực lạm phát gia tăng, cùng với thu nhập kém khả quan do ảnh hưởng của COVID-19 đã làm thay đổi đáng kể thói quen tiêu dùng của người dân Sự giảm chi tiêu này đã dẫn đến sự sụt giảm CASA trong hệ thống ngân hàng, vì tăng trưởng tiêu dùng và mua sắm là động lực chính cho tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn trong những năm gần đây.
MÔ HÌNH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO
Thu thập và xử lý dữ liệu
Tác giả đã thu thập dữ liệu từ 26 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2022, với thông tin nội tại ngân hàng được lấy từ báo cáo hợp nhất kiểm toán và báo cáo thường niên trên website của các ngân hàng, cũng như từ Công ty chứng khoán SSI tại iboard.ssi.com.vn Các số liệu vĩ mô được tổng hợp từ Ngân hàng Thế giới (World Bank - WB) và vietstock.vn Nguồn dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu chủ yếu là dữ liệu thứ cấp.
Dựa trên dữ liệu từ 26 ngân hàng trong khoảng thời gian 10 năm, tác giả đã thu thập được 260 mẫu quan sát, đảm bảo đủ lớn để thực hiện hồi quy và kiểm định thống kê Dữ liệu được tổ chức và tính toán trong file Excel, sau khi làm sạch, kết quả được mã hóa và nhập vào phần mềm STATA 17 để phân tích.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu bảng, kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian, được lựa chọn cho nghiên cứu vì hai lý do chính: (i) Độ tin cậy cao hơn trong ước lượng tham số mô hình; (ii) Khả năng xác định và đo lường các tác động mà dữ liệu chéo hoặc thời gian không thể thực hiện Việc áp dụng hồi quy với dữ liệu bảng mang lại kết quả khả quan trong ước lượng các hệ số gốc của biến độc lập trong mô hình đa yếu tố, đảm bảo tính không chệch và hiệu quả trong ước lượng hồi quy (Trần Thị Kim Xuyến, 2016).
Mô hình bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) là những phương pháp phổ biến để phân tích dữ liệu bảng Nhiều tác giả đã lựa chọn các mô hình này cho nghiên cứu của mình Trong bài luận này, tác giả sẽ tiến hành hồi quy với cả ba mô hình để so sánh và đánh giá kết quả.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã áp dụng ba phương pháp phân tích là Pooled OLS, FEM và REM, kèm theo các kiểm định để xác định mô hình phù hợp nhất cho các mẫu quan sát đã sử dụng.
Đề xuất mô hình nghiên cứu
3.3.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu
Hình 3.1: Mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả thực hiện
Dựa trên mô hình các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro thanh khoản (Pavla, 2011):
Mô hình nghiên cứu của Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019), cùng với Harjum Muharam và các cộng sự (2012), được xây dựng dưới dạng Lit = α + β*Xit + δi + εit Mô hình này nhằm phát hiện và phân tích tác động của các nhân tố đến RRTK tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
FGAP it = β 0 + β 1 * FGAP it-1 + β 2 *LIQ it + β 3 *AGE it + β 4 *ETA it + β 5 *LDR it + β 6 *NIM it + β 7 *DPS it + β 8 *GDP it + β 9 *INF it + e it
FGAP it : Khe hở tài trợ của ngân hàng i năm t
FGAP it-1 : Biến trễ khe hở tài trợ của ngân hàng
LIQ it : Tỷ lệ thanh khoản của ngân hàng i năm t
AGE it : Tuổi của ngân hàng i năm t
ETA it : Tỷ lệ VCSH của ngân hàng i năm t
LDR it : Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi ngân hàng i năm t
NIM it : Tỷ lệ thu nhập lãi ròng của ngân hàng i năm t
DPS it : Tỷ lệ tiền gửi của ngân hàng năm t
GDP it : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam năm t
INF it : Tỷ lệ lạm phát của Việt Nam năm t
Tác giả sử dụng chỉ số "khe hở tài trợ" (FGAP) để đo lường rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại (NHTM), với FGAP là dấu hiệu cảnh báo về rủi ro thanh khoản trong tương lai Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản cao làm giảm dự trữ thanh khoản, dẫn đến việc gia tăng rủi ro thanh khoản (RRTK) Khi ngân hàng mở rộng tín dụng quá mức, rủi ro tín dụng cũng tăng, tạo ra hiệu ứng lây lan trong hệ thống ngân hàng Khe hở tài trợ lớn yêu cầu ngân hàng giảm tiền mặt dự trữ và tài sản thanh khoản hoặc vay thêm trên thị trường tiền tệ, làm tăng RRTK Mặc dù có nhiều chỉ số đo lường RRTK, nhưng khe hở tài trợ thường được lựa chọn vì đây là thước đo rủi ro thanh khoản được chấp nhận rộng rãi Khe hở thanh khoản được tính bằng cách lấy cung thanh khoản trừ đi cầu thanh khoản, nhưng trong bài viết này, tác giả sử dụng công thức tính khe hở tài trợ riêng.
Khe hở thanh khoản đã được nghiên cứu rộng rãi trong nhiều tài liệu quốc tế (Lucchetta 2007; Bunda và Desquilbet, 2008; Saunders và Cornett, 2006; Shen và cộng sự, 2009; Ferrouhi, 2014) Tại Việt Nam, Phan Thị Mỹ Hạnh và các cộng sự cũng đã có những nghiên cứu liên quan đến vấn đề này.
(2019), cũng sử dụng khe hở tài trợ để đo lường rủi ro thanh khoản của NHTM tại Việt Nam
Các nhân tố nội tại của ngân hàng bao gồm tỷ lệ nắm giữ tài sản thanh khoản cao (LIQ), tuổi của ngân hàng, và vốn tự có Tỷ lệ thanh khoản cao cho thấy ngân hàng có khả năng quy đổi tài sản thành tiền nhanh chóng để ứng phó với rủi ro, giúp tránh tình trạng mất thanh khoản và phá sản, như được chỉ ra bởi nhiều tác giả như Bonfim và Kim (2014) và Munteanu (2012) Tuổi của ngân hàng phản ánh kinh nghiệm và uy tín, được nhấn mạnh bởi Bhimani và cộng sự (2010) cùng với các nghiên cứu khác Vốn tự có cũng là yếu tố quan trọng, với nhiều ý kiến trái chiều từ các tác giả như Berger và Bouwman (2013) và Lucchetta (2017) Tỷ lệ cho vay trên tổng vốn huy động cao có thể dẫn đến rủi ro lớn cho ngân hàng, do đó Mai Thị Phương Thùy và cộng sự (2018) đã đưa biến này vào nghiên cứu Ngoài ra, tỷ lệ tiền gửi và NIM cũng được xem xét như các biến giải thích cho RRTK tại các ngân hàng thương mại.
Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc gia, do đó, tình hình chung và biến động của nền kinh tế sẽ ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của các ngân hàng.
Rủi ro thanh khoản là một trong những yếu tố quan trọng trong kinh tế Để đánh giá sức khỏe của nền kinh tế, các nhân tố kinh tế vĩ mô như tỷ lệ GDP và tỷ lệ lạm phát thường được sử dụng trong nhiều nghiên cứu.
Bảng 3.1: Biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình nghiên cứu
Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc
Khe hở thanh khoản FGAP ( Dư nợ cho vay - Tổng vốn huy động) /Tổng tài sản (%)
Biến trễ he hở thanh khoản FGAP
(t-1) Khe hở thanh khoản năm t-1 (+)
Tuổi của ngân hàng AGE Năm nghiên cứu – Năm thành lập (-)/(+)
Tỷ lệ thanh khoản LIQ Tài sản có tính thanh khoản cao /Tổng tài sản (%) (-)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ETA VCSH/ Tổng nguồn vốn (%) (-)
Tỷ lệ cho vay trên vốn huy động LDR Dư nợ cho vay /Tổng vốn huy động (%) (+)
Tỷ lệ tiền gửi DPS Tổng tiền gửi/ Tổng nguồn vốn (%) (+)
Tỷ lệ thu nhập lãi ròng NIM Thu nhập lãi thuần /Tài sản sinh lãi (%) (-)/(+)
Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (%) (+)
Tỷ lệ lạm phát INF Tỷ lệ lạm phát (+)
3.3.4 Các giả thuyết nghiên cứu
Dự trên cơ sở lý luận về các biến độc lập được trình bày ở Chương 1, nghiên cứu sẽ thực hiện dựa trên các giả thuyết như sau:
H1: Khe hở tài trợ năm t-1 có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H3: Tuổi của ngân hàng có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H3: Tỷ lệ thanh khoản có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H4: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H5: Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên số vốn huy động có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H6: Tỷ lệ tiền gửi khách hàng có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H7: Tỷ lệ thu nhập lãi ròng có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H8: Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
H9: Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản tại NHTM Việt Nam
Quy trình nghiên cứu
3.4.1 Phân tích thống kê mô tả
Bước đầu tiên trong phân tích các nhân tố ảnh là thực hiện phân tích thống kê mô tả, trong đó các đặc điểm cơ bản của biến như số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất sẽ được trình bày qua một bảng số liệu tổng hợp.
Tác giả áp dụng ma trận tương quan để phân tích mức độ và chiều hướng quan hệ giữa các cặp biến Nếu hệ số tương quan lớn hơn 0, điều này cho thấy hai biến có mối quan hệ tác động cùng chiều Ngược lại, nếu hệ số tương quan nhỏ hơn 0, có thể kết luận rằng hai biến có mối quan hệ ngược chiều nhau.
Tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến để xác định mức độ ảnh hưởng giữa các biến độc lập Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ít nhất một biến độc lập có khả năng giải thích cho biến độc lập khác.
3.4.2 Lựa chọn các mô hình phân tích phù hợp
Để thực hiện thống kê mô tả, chúng ta sẽ tiến hành hồi quy, kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho các mẫu quan sát từ ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM.
Hình 3.2: Quy trình triển khai lựa chọn giữa các mô hình
Nguồn: Đồng Thị Thanh Nhàn (2022)
Như quy trình đã được triển khai ở hình trên, việc lựa chọn mô hình phù hợp cho bài nghiên cứu sẽ được thực hiện như sau:
Bước 1: Tác giả thực hiện hồi quy Pooled OLS và FEM bằng phần mềm Stata
17, sau đó, sử dụng kiểm định F-test để tìm ra mô hình phù hợp với mẫu quan sát hơn
Tác giả sẽ áp dụng phương pháp nhân tử Lagrange (LM) kết hợp với kiểm định Breusch-Pagan để so sánh giữa Pooled OLS và REM Nếu cả hai phương pháp đều cho thấy Pooled OLS là lựa chọn tối ưu, tác giả sẽ kết luận rằng Pooled OLS là phương pháp phù hợp nhất Ngược lại, nếu FEM và REM được chỉ ra là phù hợp hơn Pooled OLS, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện các bước tiếp theo.
Bước 3: Để lựa chọn giữa FEM và REM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman
Nếu p-value trong kiểm định nhỏ hơn 0.05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng mô hình FEM là phù hợp Ngược lại, nếu không đủ cơ sở để bác bỏ H0, tác giả sẽ lựa chọn mô hình REM là phù hợp.
Bước 4: Sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp giữa các mô hình OLS, FEM,
REM thực hiện kiểm định để phát hiện tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Nếu mô hình có khuyết tật, phân tích hồi quy dữ liệu bảng sẽ được tiến hành bằng phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) Theo nghiên cứu của Greene (2012), các khuyết tật trong mô hình hồi quy cần được kiểm định, bao gồm đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Phương pháp FGLS là một phương pháp ước lượng hồi quy hữu ích khi mô hình gặp phải phương sai thay đổi của nhiễu và tự tương quan, giúp khắc phục những hạn chế của các mô hình như Pooled, FEM hay REM.
Trong chương 3, tác giả mô tả phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu, đồng thời đề xuất mô hình đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến RRTK tại NHTM Mô hình này được phát triển dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm trước đó, cả trong nước và quốc tế Chương cũng trình bày quy trình cụ thể để triển khai các loại mô hình và kiểm định nhằm lựa chọn mô hình phù hợp nhất với các quan sát Những nội dung trong chương 3 sẽ là nền tảng cho việc trình bày kết quả mô hình và thảo luận về các biến trong chương 4.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích thống kê mô tả
Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả bộ dữ liệu sử dụng trong mô hình nghiên cứu, cung cấp thông tin cơ bản về các biến, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất.
Dữ liệu thu thập trong vòng 10 năm (2013-2022) của 26 NHTM vì thế số quan sát của nghiên cứu là 260
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến được sử dụng trong nghiên cứu
Variable Obs Mean Std dev Min Max
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata 17
Kết quả thống kê cho thấy rủi ro thanh khoản (FGAP) được đánh giá bằng khoảng trống tài trợ với giá trị trung bình là -0.2745288 (-27%), dao động từ -65% đến -1% Điều này chỉ ra rằng hệ thống ngân hàng đang cho vay ít hơn so với vốn huy động từ khách hàng, liên ngân hàng và trên thị trường tài chính.
Tỷ số thanh khoản thấp cho thấy rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng Việt Nam đang ở mức thấp Mặc dù tỷ số này nhỏ hơn 0, không thể khẳng định hoàn toàn không có rủi ro, vì còn nhiều phương pháp và chỉ số khác để đánh giá rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Tuổi của các ngân hàng tại Việt Nam dao động từ 5 đến 65 năm, với trung bình khoảng 26 năm BIDV, ngân hàng được thành lập sớm nhất, đã hoạt động được 65 năm tính đến năm 2022 Các ngân hàng quốc doanh thường có tuổi đời lớn hơn, trong khi các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) có tuổi đời ngắn hơn, với một số ngân hàng chỉ mới hoạt động 15 năm Tỷ số thanh khoản (LIQ) của hệ thống ngân hàng Việt Nam nằm trong khoảng 0,0155741 đến 0,425592, với giá trị trung bình là 16,22%, cho thấy khả năng thanh khoản tốt, tức là 16,22% tài sản có thể nhanh chóng chuyển đổi thành tiền để thanh toán nghĩa vụ Vốn tự có trung bình của ngân hàng là 8,7%, với độ lệch chuẩn 3,24%, cho thấy sự chênh lệch đáng kể giữa các ngân hàng, với giá trị nhỏ nhất là 4,7% và lớn nhất là 23,84% Tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) có sự khác biệt lớn nhất giữa các ngân hàng, với giá trị trung bình đạt 89,36%.
Ngân hàng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải duy trì tỷ lệ dư nợ cho vay so với tổng tiền gửi tối đa là 85% Tuy nhiên, một số ngân hàng đã cho vay cao gấp 1,5 lần tiền gửi khách hàng, với tỷ số lên tới 146,91%, và có ngân hàng gần đạt gấp 2 lần giá trị trung bình NIM của ngân hàng dao động từ 0,00058 đến 0,18, với giá trị trung bình là 3,245% Tăng trưởng tín dụng có những năm âm, thấp nhất là -14,23%, nhưng cũng có những năm tăng trưởng mạnh vượt 100% (108,2%) Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trung bình chỉ đạt 67,3%, cho thấy ngân hàng chưa khai thác tốt nguồn vốn dư thừa Giá trị thấp nhất của tỷ lệ tiền gửi là 8%, mặc dù đây là số liệu của ngân hàng mới thành lập và hoạt động từ năm 2013.
5 năm Tỷ lệ cao nhất xấp xỉ 90% Có thể thấy có sự khách biệt rõ ràng giữa các ngân hàng trong việc huy động vốn thông qua tiền gửi
Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu, Việt Nam đã ghi nhận mức tăng trưởng GDP ấn tượng, với tỷ lệ cao nhất đạt 8,2% vào năm 2022, đánh dấu thời kỳ phục hồi sau đại dịch COVID-19 Mặc dù bị ảnh hưởng nặng nề bởi dịch bệnh, GDP trung bình trong giai đoạn này đạt 6,2%, với mức thấp nhất là 2,6% Bên cạnh đó, tỷ lệ lạm phát dao động từ 0,6% đến 6,6%, cho thấy sự biến động trong nền kinh tế trong giai đoạn 2013-2022.
Năm 2022 ghi nhận tỷ lệ lạm phát cao 3,2%, buộc nhà nước phải triển khai nhiều chính sách tài khóa và tiền tệ nhằm kiểm soát và giảm thiểu lạm phát.
Phân tích tương quan giữa các biến và kiểm định đa cộng tuyến
4.2.1 Ma trận tương quan tuyến tính
Ma trận tương quan cung cấp cái nhìn tổng quát về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, thể hiện độ mạnh của liên kết tuyến tính và sự tương tác giữa hai biến.
Hệ số tương quan thay đổi từ -1 đến 1 Kết quả phân tích ma trận hệ số tương quan được trình bày trong bảng 4.2 dưới đây
Bảng 4.2: Ma trận tương quan
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17
Ma trận tương quan cho thấy hầu hết các biến như FGAPt-1, AGE, ETA, LDR, NIM, DPS, và GDP có mối tương quan dương với FGAP, trong khi LIQ và INF lại có mối tương quan nghịch FGAPt-1 và LDR thể hiện mức độ tương quan mạnh nhất, trong khi GDP có mức tương quan yếu nhất với FGAP, chỉ đạt 0.0149 Mục tiêu của ma trận tương quan là kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, vì mối tương quan là điều kiện cần thiết cho phân tích hồi quy.
Khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ, cần chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy Kết quả phân tích không thể khẳng định mối quan hệ nhân quả giữa tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc Do đó, để đánh giá mức độ tác động và hướng của các nhân tố đến biến phụ thuộc, tác giả sẽ thực hiện phân tích hồi quy.
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17
Trong bài luận này, tác giả sẽ kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình thông qua việc ước lượng hệ số tương quan và hệ số phóng đại phương sai (VIF) Theo các nghiên cứu trước đây, nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 hoặc VIF của một biến độc lập vượt quá 10 (hoặc 5 theo quan điểm chặt chẽ hơn), thì có thể khẳng định rằng mô hình nghiên cứu gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Hair và các cộng sự, 1995) Thông tin này sẽ được phân tích từ ma trận tương quan tuyến tính giữa các cặp biến.
Trong bài viết, chúng ta nhận thấy rằng tất cả giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các cặp biến đều nhỏ hơn 0.8, với giá trị lớn nhất là 0.436 giữa biến LDR và NIM Điều này cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến Để xác nhận kết luận này, tác giả đã thực hiện kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF), với kết quả cho thấy giá trị VIF trung bình là 1.89 và tất cả các biến đều có hệ số VIF nhỏ hơn 5 Do đó, có thể khẳng định rằng mô hình không bị đa cộng tuyến, cho phép thực hiện hồi quy và ước lượng mô hình một cách chính xác.
Kết quả của mô hình hồi quy
Kết quả hồi quy của các mô hình FEM, REM và GLS được tác giả tổng hợp và trình bày trong bảng dưới đây, nhằm so sánh và đối chiếu hiệu quả giữa các mô hình này.
Bảng 4.4: Kết quả các mô hình hồi quy
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17
Từ bảng kết quả trên có thể thấy, R 2 của mô hình FEM có giá trị là 78.2%
Các biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến sự thay đổi của các biến phụ thuộc, với mức độ giải thích đạt 78.2% Điều này cho thấy rằng những thay đổi trong các biến độc lập có vai trò quan trọng trong việc giải thích sự biến động của các biến phụ thuộc.
Kết quả hồi quy cho thấy hầu hết các biến độc lập như FGAPt-1, AGE, LIQ, ETA, LDR, NIM, DPS, GDP đều có ý nghĩa thống kê cao với p_value nhỏ hơn 0.01 Trong số đó, các biến FGAPt-1, AGE, ETA, LDR, DPS, GDP đều tác động cùng chiều tới rủi ro thanh khoản, trong khi LIQ và NIM lại có tác động ngược chiều Đặc biệt, ETA, DPS và LDR là những biến giải thích tốt nhất cho mô hình.
4.3.1 Kiểm định sự phù hợp của các mô hình Pooled OLS, FEM và REM
4.3.1.1 Kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM
Tác giả áp dụng kiểm định F-test để xác định mô hình phù hợp giữa mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng FEM, dựa trên các giả thuyết đã được đặt ra.
H0: Mô hình Pooled phù hợp với mẫu nghiên cứu
H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định F-test lựa chọn mô hình phù hợp giữa
Giá trị thống kê F P_value
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata 17
Sau khi thực hiện hồi quy mô hình FEM, kết quả cho thấy giá trị của PF-test
Kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị p-value là 0.0000, nhỏ hơn 5%, từ đó tác giả bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Điều này chỉ ra rằng phương pháp FEM là phương pháp hồi quy phù hợp hơn so với Pooled OLS cho mô hình nghiên cứu.
4.3.1.2 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled OLS và mô hình REM
Tác giả sử dụng kiểm định Breusch - Pagan (1980) để lựa chọn mô hình phù hợp giữa Pooled và REM với hai giả thuyết như sau:
H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn REM
H1: Mô hình REM phù hợp hơn Pooled OLS
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan lựa chọn giữa Pooled OLS và
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata 17
Kết quả kiểm định Breusch-Pagan cho thấy P_value là 0.0000, nhỏ hơn 0.05, cho phép tác giả bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1 Điều này chỉ ra rằng mô hình REM phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS.
4.3.1.3 Kiểm tra sự phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM
Cả FEM (Mô hình hiệu ứng cố định) và REM (Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên) đều cho thấy sự phù hợp tốt hơn so với mô hình Pooled OLS khi thực hiện kiểm định và đưa ra kết luận về mô hình trong một cặp mô hình.
Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa hai mô hình REM và FEM, sử dụng hai giả thuyết được xây dựng cho kiểm định này.
H0: Mô hình REM hiệu quả hơn (cả FEM và REM đều ổn định)
H1: Mô hình FEM ổn định hơn REM
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Kết quả từ phần mềm stata 17
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị Prob> chi2 là 0.0000, lớn hơn 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận H1 Do đó, mô hình FEM được xác định là phù hợp hơn so với mô hình REM Từ những kết quả này, tác giả kết luận rằng mô hình FEM là lựa chọn tối ưu cho nghiên cứu.
4.3.2 Các kiểm định liên quan đến phần dư
4.3.2.1 Kiểm định tự tương quan Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong các mô hình dữ liệu bảng tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge Giả thiết để thực hiện kiểm định bao gồm:
H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Nếu p-value ≤ 0,05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan trong phần dư Ngược lại, nếu p-value > 0,05, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, kết luận rằng không có tự tương quan trong phần dư.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Wooldridge
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17
Kết quả kiểm định Wooldridge chỉ ra rằng Prob > F = 0.0000 < 5%, từ đó kết luận bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1 và mô hình có hiện tượng tự tương quan
4.3.2.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Hình 4.1: Kết quả kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17
Các chấm xanh có thể đại diện cho các sai số liên quan đến từng giá trị ước lượng của các biến trong mô hình đa phần, tập trung quanh đường trung bình Tuy nhiên, sự không đối xứng trong vị trí của các sai số này có thể chỉ ra rằng mô hình đang gặp phải hiện tượng phương sai sai thay đổi Để làm rõ vấn đề này, tác giả đã áp dụng kiểm định Modified Wald nhằm kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình FEM, với hai giả thuyết được đưa ra trong kiểm định Wald.
H0: Mô hình không có phương sai thay đổi
H1: Mô hình có phương sai thay đổi
Nếu p-value nhỏ hơn hoặc bằng 0,05, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Ngược lại, nếu p-value lớn hơn 0,05, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, kết luận rằng mô hình không gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Wald
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17
Kết quả kiểm định Wald chỉ ra rằng giá trị Prob > chi2 là 0.0000, nhỏ hơn 5%, cho thấy tác giả có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Điều này đồng nghĩa với việc mô hình nghiên cứu gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Phân tích kết quả mô hình hồi quy
Tác giả đã thực hiện hồi quy qua các mô hình Pooled OLS, FEM và REM để tìm ra mô hình hồi quy phù hợp nhất cho nghiên cứu Mục tiêu là khắc phục nhược điểm của từng mô hình trước đó Dù mô hình FEM được xác định là phù hợp nhất sau các kiểm định, nghiên cứu vẫn gặp phải hiện tượng tự tương quan nhiễu và phương sai sai số thay đổi, mà cả ba mô hình không kiểm soát được Do đó, tác giả đã lựa chọn phương pháp FGLS để khắc phục các vấn đề này, và mô hình FGLS sẽ được sử dụng để đưa ra kết quả thảo luận cuối cùng.
Bảng 4.10: Kết quả mô hình GLS
FGAP Coefficient Std err z P>z [95% conf interval]
1 0.2391837 0.037942 6.3 0.000 0.1648193 0.3135482 AGE 0.0015213 0.000268 5.67 0.000 0.0009953 0.0020472 LIQ -0.184688 0.040455 -4.57 0.000 -0.263979 -0.105398 ETA 0.6074409 0.075755 8.02 0.000 0.4589643 0.7559176 LDR 0.4576891 0.029886 15.31 0.000 0.3991139 0.5162643 NIM -0.336262 0.15083 -2.23 0.026 -0.631884 -0.040641 DPS 0.4801763 0.041311 11.62 0.000 0.3992077 0.5611448 GDP 0.3111977 0.104689 2.97 0.003 0.1060107 0.5163848 INF -0.155482 0.134446 -1.16 0.247 -0.418991 0.1080279
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 17
Trong giai đoạn 2013-2022, nghiên cứu về rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng chính bao gồm biến trễ khe hở thanh khoản (FGAPt-1), tỷ lệ thanh khoản (LIQ), tuổi đời ngân hàng (AGE), tỷ lệ vốn tự có (ETA), tỷ lệ chi vay trên tổng tiền gửi (LDR), tỷ lệ thu nhập lãi ròng (NIM), tỷ lệ tiền gửi khách hàng (DPS) và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) Các yếu tố LIQ, NIM có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản, trong khi các yếu tố còn lại có tác động cùng chiều Hầu hết các biến trong mô hình đều có ảnh hưởng rõ rệt và có ý nghĩa thống kê cao đối với rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại.
Thảo luận về kết quả mô hình hồi quy
Trong phần 4.4, bài viết đã tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, đồng thời phân tích chiều hướng và mức độ tác động của những nhân tố này.
Việc thực hiện phân tích dữ liệu bằng phần mềm và phương pháp hồi quy GLS cho phép tác giả đưa ra nhận định rõ ràng về các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro thanh khoản trong bối cảnh phát triển của các ngân hàng thương mại Việt Nam và môi trường kinh tế - xã hội từ năm 2013 đến 2022 Kết quả thực nghiệm được tổng hợp và đối chiếu trong bảng dưới đây.
Bảng 4.11: Tổng hợp kết quả nghiên cứu
Biến Nghiên cứu sử dụng biến Dấu kỳ vọng Kết quả
Bhimani cùng các cộng sự (2010), Naveed
Ahmed và các cộng sự (2011) Tijani Amara và cộng sự (2021)
Bonfim và Kim (2014), Bunda và Desquilbet
(2008), Delécha và cộng sự (2012), Lucchetta
Vodova (2011) và Shen et al (2009), Liulu
Zhang, Qiujing Zhao (2021), Phạm Ngọc Vân
Delécha và cộng sự (2012), Berger và
Munteanu (2012), Bonfim và Kim (2014) và
LDR Golin (2001), Vodova (2012), Mai Thị Phương
Thùy cùng các cộng sự (2018) (+) (+)
Delécha và cộng sự (2012); Munteanu (2012);
Bonfim và Kim (2014), Sharma, Gouder
(2011), Lee và các cộng sự (2014)
Ibish Mazreku và các cộng sự (2019), Shah
(2018), Assfaw (2019), Mahmood và cộng sự
Williams (2014), (Chung-Hua Shen và cộng sự,
2009), Liulu Zhang, Qiujing Zhao (2021), Tu
T T Tran và các cộng sự (2019), Hoang Chung
Nguyễn Thị Bích Thuận và cộng sự (2021),
Mai Thị Phương Thùy và cộng sự (2018)
INF Perry (1992), Vodová (2011), Trương Quang
Nguồn: Tác giả thực hiện
Biến trễ khe hở tài trợ (FGAPt-1) có ảnh hưởng tích cực đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng, với hệ số tác động 0.2391837 và p-value = 0.000, cho thấy sự ảnh hưởng đáng kể từ năm trước đến RRTK Rủi ro thanh khoản thường có độ trễ, và các biểu hiện trong năm nghiên cứu có thể bắt nguồn từ những năm trước Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản của năm nghiên cứu tăng lên khi rủi ro năm trước cao hơn.
Tuổi hoạt động của ngân hàng (AGE) ảnh hưởng tích cực đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, với p-value là 0.000 < 5% trong kết quả hồi quy GLS Hệ số tác động 0.0015213 cho thấy mức độ ảnh hưởng của tuổi ngân hàng đến rủi ro thanh khoản (RRTK) mặc dù ở mức thấp, nhưng có ý nghĩa thống kê cao Tuổi ngân hàng phản ánh kinh nghiệm và uy tín từ khi thành lập, theo quan điểm của Miller và Friesen (1984), các tổ chức kinh tế trải qua vòng đời từ khi thành lập đến khi thanh lý, bao gồm bốn giai đoạn với những khó khăn tài chính, rủi ro và khả năng phá sản Do đó, tuổi của một đơn vị kinh doanh có tác động lớn đến các rủi ro có thể xảy ra.
Bhimani cùng các cộng sự (2010) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch biến giữa tuổi và rủi ro vỡ nợ, do các công ty dày dạn kinh nghiệm thường có khả năng đàm phán tốt hơn và ổn định tài chính Mặc dù có nhiều ý kiến trái chiều về tác động của số năm hoạt động của ngân hàng, nghiên cứu của Naveed Ahmed và các cộng sự (2011) cho thấy tuổi đời ngân hàng có tác động tích cực đến RRTK tại Pakistan Ngược lại, Tijani Amara và các cộng sự (2021) phát hiện ra tác động nghịch biến và đáng kể của tuổi ngân hàng đến RRTK tại khu vực Đông Phi và Bắc Phi Điều này cho thấy các ngân hàng có thâm niên thường ổn định hơn trong hoạt động và quản lý, dẫn đến khả năng chấp nhận rủi ro cao hơn để gia tăng lợi nhuận Tuy nhiên, các ngân hàng lâu năm có thể thiếu linh hoạt trong quản lý rủi ro, làm tăng nguy cơ rủi ro thanh khoản.
Tỷ lệ thanh khoản (LIQ) ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng, với P_value đạt 0.0000, cho thấy tính thống kê có ý nghĩa ở mức 1% Cụ thể, khi tỷ lệ thanh khoản tăng 1%, rủi ro thanh khoản giảm 0.184688 điểm phần trăm Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Liulu Zhang, Qiujing Zhao (2021) và Hoang Chung Nguyen (2021), nhấn mạnh tầm quan trọng của tính thanh khoản trong việc duy trì hoạt động ngân hàng và đáp ứng nhu cầu khách hàng Tỷ lệ thanh khoản cao cho thấy khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt tốt hơn, giúp ngân hàng đối phó với các nghĩa vụ tài chính Nhiều ngân hàng đã gặp khó khăn do nắm giữ tài sản kém thanh khoản, dẫn đến tình trạng mất thanh khoản, điển hình là sự sụp đổ của Lehman Brothers, nơi vấn đề dòng tiền đã góp phần vào sự phá sản dù tài sản lớn nhưng khó bán.
Việc gia tăng tài sản có tính thanh khoản cao tại ngân hàng có thể giúp hạn chế rủi ro thanh khoản, nhưng những tài sản này thường có lợi suất thấp Do đó, tỷ lệ thanh khoản cần được duy trì ở mức hợp lý, vì tỷ lệ quá cao không nhất thiết mang lại lợi ích cho hoạt động của ngân hàng.
Vốn tự có của ngân hàng (ETA) có tác động tích cực đến rủi ro thanh khoản, với kết quả P_value = 0.0000 < 0.05 cho thấy ý nghĩa thống kê cao Cụ thể, khi tỷ lệ vốn tự có tăng 1%, rủi ro thanh khoản tăng 0.6074409 điểm phần trăm Nhiều nghiên cứu đã xác nhận rằng tỷ lệ vốn tự có cao dẫn đến khả năng rủi ro thanh khoản tăng, như nghiên cứu của Lucchetta (2017) và Bunda & Desquibet (2008) Điều này có thể do ngân hàng đầu tư vào tài sản rủi ro cao để đạt lợi nhuận cao hơn nhằm bù đắp chi phí vốn gia tăng Tăng vốn tự có có thể thực hiện qua lợi nhuận để lại, phát hành cổ phiếu, hoặc chia cổ tức bằng cổ phiếu Tăng vốn chủ sở hữu làm tăng áp lực từ cổ đông lên các nhà quản lý ngân hàng để tối đa hóa lợi nhuận thông qua đầu tư vào tài sản rủi ro Ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn có thể giảm cung thanh khoản, trong khi ngân hàng phụ thuộc vào vốn huy động sẽ có xu hướng giảm dự trữ thanh khoản, làm gia tăng rủi ro thanh khoản (Diamond và Rajan, 2001; Vodová, 2013a; Wilbert, 2014).
Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (LDR) có tác động đồng biến tới rủi ro thanh khoản của ngân hàng, với hệ số tác động cao 0.4576891 cho thấy khi LDR tăng 1%, rủi ro thanh khoản cũng tăng tương ứng Nghiên cứu này chấp nhận giả thuyết H5 với p_value = 0.0000, đồng nhất với các nghiên cứu quốc tế về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản Trong khi quốc tế chú trọng tỷ lệ an toàn vốn (CAR), các ngân hàng Việt Nam lại tập trung vào LDR, được tính bằng tổng cho vay chia cho tổng huy động Mặc dù NHNN quy định tỷ lệ LDR tối đa là 85%, nhiều ngân hàng Việt Nam vượt mức này, cho thấy họ cho vay gần hết nguồn vốn huy động Việc tăng dư nợ cho vay có thể mang lại lợi nhuận cao, nhưng nếu không kiểm soát, sẽ dẫn đến khó khăn trong việc huy động vốn với chi phí hợp lý, gây giảm thanh khoản và rủi ro mất thanh khoản do các khoản cho vay có tính thanh khoản thấp Do đó, duy trì tỷ lệ LDR hợp lý là rất quan trọng để tăng thu nhập lãi và đảm bảo an toàn thanh khoản cho ngân hàng.
Tỷ lệ thu nhập lãi ròng (NIM) có tác động tích cực đến rủi ro thanh khoản tại ngân hàng, với hệ số tương quan đạt -0.336262 và có ý nghĩa thống kê ở mức 2,6%