MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO THANH KHOẢN VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Mục tiêu của bài viết là đo lường tác động của rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Dữ liệu sử dụng là dữ liệu bảng và được lấy từ báo cáo tài chính theo năm của 31 NHTM theo thống kê của NHNN đến hết ngày 30062018 đại diện cho hệ thống ngân hàng Việt Nam. Sau quá trình phân tích và kiểm định các vi phạm giả thuyết của mô hình, đề tài đã sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro thanh khoản được đo lường thông qua khe hở tài trợ, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi ROA và ROE tại các NHTM Việt Nam.

MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO THANH KHOẢN VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI TẠI CÁC

NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

Mục tiêu của bài viết là đo lường tác động của rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Dữ liệu sử dụng là dữ liệu bảng và được lấy từ báo cáo tài chính theo năm của 31 NHTM theo thống kê của NHNN đến hết ngày 30/06/2018 đại diện cho

hệ thống ngân hàng Việt Nam Sau quá trình phân tích và kiểm định các vi phạm giả thuyết của

mô hình, đề tài đã sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro thanh khoản được đo lường thông qua khe hở tài trợ, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi ROA và ROE tại các NHTM Việt Nam

1 Giới thiệu

Diamond và cộng sự (1983) cho rằng hệ thống tài chính phần lớn bị chi phối bởi các NHTM Khủng hoảng tài chính năm 2007 - 2008 đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình kinh doanh của các ngân hàng, rất nhiều ngân hàng do chạy theo lợi nhuận trước mắt mà không đảm bảo hoạt động của ngân hàng được an toàn dẫn đến phá sản, điều này cho thấy tầm quan trọng của cơ chế quản lý rủi ro, đặc biệt là rủi ro thanh khoản (Moore, 2010) Ở Việt Nam, sự bất ổn về kinh

tế do khủng hoảng đã gây ra nhiều tổn thất cho hệ thống ngân hàng, từ đó tác động đến nền kinh

tế và gây ra những hệ lụy đáng kể (Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà, 2012)

Hiện nay, nghiên cứu tác động của rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam là vấn đề thu hút rất nhiều sự quan tâm của giới nghiên cứu cũng như các nhà quản trị ngân hàng Cụ thể, trên thế giới, có nhiều nghiên cứu cho thấy mối tương quan dương giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi như Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014), Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012), Zaphaniah Akunga Maaka (2013), … hoặc mối tương quan âm giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi như Chung-Hua Shen và cộng sự (2009); Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012); Naser Ail Yadollahzadeh và cộng sự (2013) Điều này cho thấy, tác động của rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM là vấn đề quan trọng và cần phải được nghiên cứu Trong bối cảnh như vậy, nghiên cứu này được thực hiện nhằm cung cấp thêm bằng chứng có độ tin cậy cao để xác nhận về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam Phần còn lại của bài viết được cấu trúc như sau: Mục 2 giới thiệu tổng quan về cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

liên quan đến vấn đề nghiên cứu; Mục 3 mô tả dữ liệu được sử dụng và phương pháp nghiên cứu; Mục 4 tóm tắt các kết quả nghiên cứu và thảo luận; và cuối cùng, kết luận của bài viết được trình bày ở Mục 5

2 Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm.

Có nhiều quan điểm cho rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi của NHTM, tức rủi ro thanh khoản cao thì đồng thời dẫn đến tỷ suất sinh lợi cao Các nghiên cứu có kết quả tác động cùng chiều như Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự,2014; Ahmad Aref Almarazi, 2014; Ameira Nur Amila Binti Sohaini, 2013 Bên cạnh đó, cũng có nhiều kết quả nghiên cứu cho thấy tác động ngược chiều giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi của ngân hàng như Chung-Hua Shen và cộng sự,2009; Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees, 2012; Naser Ail Yadollahzadeh và cộng sự, 2013 Nghiên cứu của Chung Hua Shen về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động ngân hàng Dữ liệu nghiên cứu gồm các NHTM của 12 nền kinh tế trong suốt giai đoạn 1994 – 2006 với phương pháp nghiên cứu được sử dụng là mô hình 2 giai đoạn (2SLS), kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Tương tự, Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees đã tiến hành phân tích dữ liệu của 22 ngân hàng Pakistan trong giai đoạn từ năm 2004-2009 Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của các NHTM Zaphaniah Akunga Maaka (2013) khi nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả tài chính của 33 ngân hàng tại Kenya trong giai đoạn 2008-2012 đã đi đến kết luận rằng rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều với hiệu quả tài chính của các NHTM tại Kenya Cũng giống như Zaphaniah, Naser Ail Yadollahzadeh Tabari và cộng sự cũng tìm thấy rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều với các NHTM tại Iran thông qua nghiên cứu 15 NHTM tại Iran trong khoảng thời gian từ năm 2003

- 2010 Khác với các nghiên cứu trước đây, Mohammad Hossein Khadem Dezfouli nghiên cứu tác động của rủi ro thanh khoản đến khả năng sinh lợi của các NHTM và thấy rủi ro thanh khoản

có tác động cùng chiều với khả năng sinh lợi của các NHTM tại Iran, dữ liệu nghiên cứu bao gồm 18 NHTM tại Iran trong giai đoạn 2005-2011 với phương pháp nghiên cứu được sử dụng là

mô hình GMM Tại Việt Nam, cho đến nay, đã có vài nghiên cứu thực nghiệm được công bố liên quan đến mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi Cụ thể, tác giả Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà đã nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các ngân hàng tại các nước trong khu vực Đông Nam Á và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam bằng việc xem xét 28 NHTM

nội địa có tổng tài sản lớn nhất ở 6 quốc gia khác nhau (Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Việt Nam và Thái Lan) trong giai đoạn 2007-2011 Nghiên cứu này cho thấy, rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều với khả năng sinh lợi của các NHTM

Trên cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm được lược khảo ở trên, các giả thuyết nghiên cứu sau được đề xuất:

H1: Khe hở tài trợ có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam

H2: Chỉ số trạng thái tiền mặt tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam

H3: Tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam

H4: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam

H5: Cấu trúc vốn có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam

H6: Tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam

3 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

3.1 Dữ liệu sử dụng

Nghiên cứu này sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 31 NHTM theo danh sách công bố của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) vào ngày 30/6/2018 từ năm 2012-2017 Tiêu chí chọn mẫu nghiên cứu này là các NHTM công bố các báo cáo tài chính đều đặn trong giai đoạn

2012-2017, loại trừ các NHTM yếu kém bị sáp nhập

3.2 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy lần lượt theo các phương pháp POOLED OLS, FEM, REM

Mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (POOLED OLS) là để xác định những yếu tố nào thực sự tác động đến tỷ suất sinh lợi tại các ngân hàng

Mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định (FEM) với giả định rằng mỗi ngân hàng đều có những đặc điểm riêng biệt có thể tác động đến các biến độc lập

Mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) phân tích mối tương quan giữa phần sai số của mỗi ngân hàng với các biến độc lập, qua đó có thể kiểm soát được các đặc điểm riêng biệt giữa các ngân hàng

3.3 Mô hình đề xuất

Dựa vào mô hình nghiên cứu của Naser Ail Yadollahzadeh Tabari và cộng sự (2013) và Ahmed Arif and Ahmed Nauman Anees (2012), mô hình nghiên cứu như sau:

ROAit= β0 + β1LGAPit+ β2CASHit + β4DEP + β6SIZEit+ β7NPL + β8ETA it + ε

ROEit= β0 + β1LGAPit+ β2CASHit + β4DEP + β6SIZEit+ β7NPL + β8ETA it + ε

Trong đó: Biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ

sở hữu (ROE) Biến độc lập là khe hở tài trợ (LGAP), chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH), tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP) Biến kiểm soát bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), quy mô vốn chủ sở hữu (ETA), tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Bảng 1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

dấu

Biến phụ thuộc: Tỷ suất sinh lợi

Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) Lợi nhuận sau thuế

Vốn chủ sở hữu

Biến độc lập: Rủi ro thanh khoản

Khe hở tài trợ (FGAP) Dư nợ cho vay−Huy động vốn Tổngtài sản +

Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH) Tiềnmặt +Tiền gửi tại các TCTD Tổngtài sản + Tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản

(DEP)

Tiền gửi khách hàng

Biến kiểm soát

Quy mô vốn chủ sở hữu (ETA) Vốnchủ sở hữu

(Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả)

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

ROA ROE FGAP CASH DEP SIZE LLP ETA Mean 0.006066 0.070819 -0.131521 0.170854 0.671575 18.45168 0.023748 0.092680 Median 0.005777 0.061489 -0.132400 0.150030 0.681409 18.46344 0.021778 0.083649 Maximum 0.023926 0.239340 0.165500 0.520964 0.892171 20.90749 0.088066 0.238381 Minimum 8.29E-05 0.000683 -0.385674 0.045018 0.414081 16.40199 0.001424 0.034618 Std Dev 0.004516 0.052206 0.109852 0.088170 0.109160 1.077557 0.015504 0.040241 Skewness 1.101294 0.692260 0.044929 1.140269 -0.138623 0.156343 1.759836 1.674028 Kurtosis 4.967466 3.029663 2.531251 4.396764 2.529751 2.440944 6.823069 6.078780 Jarque-Bera 57.78534 12.70525 1.509173 47.38067 1.974248 2.718346 178.9011 137.0604 Probability 0.000000 0.001742 0.470205 0.000000 0.372647 0.256873 0.000000 0.000000 Sum 0.964490 11.26024 -20.91178 27.16586 106.7804 2933.817 3.775975 14.73613 Sum Sq Dev 0.003222 0.430624 1.906665 1.228279 1.882696 183.4584 0.037979 0.255857

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)

4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.1 Kết quả nghiên cứu

Bảng 3: Hồi quy mô hình ROA

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)

Bảng 4: Hồi quy mô hình ROE

POOLED OLS FEM REM

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)

Bảng 5: Kiểm định Redundant

Mô hình ROA Cross-section Chi-squareCross-section F 114.1918734.653161 (28,124)28 0.00000.0000

Mô hình ROE Cross-section F 6.083351 (28,124) 0.0000

Cross-section Chi-square 137.444856 28 0.0000

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)

Bảng 6: Kiểm định Hausman

Test Summary Chi-Sq.Statistic Chi-Sq d.f Prob.

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)

Bảng 7: Kết quả hồi quy theo phương pháp GLS

R2 hiệu chỉnh 0.570308 0.706201

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)

Để lựa chọn một mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình trên, tiến hành kiểm định so sánh giữa

mô hình theo các phương pháp POOLED OLS và FEM, mô hình hồi quy theo phương pháp FEM và REM đối với dữ liệu bảng Kiểm định đầu tiên được dùng là kiểm định F (kiểm định Redundant) để so sánh lựa chọn theo phương pháp POOLED OLS hay FEM, kết quả kiểm định Redundant với mô hình ROA và ROE với Prob = 0.0000 < α = 5%, như vậy, ước lượng theo phương pháp FEM sẽ phù hợp Kiểm định thứ hai là kiểm định Hausman tại bảng 6 Kết quả kiểm định Hausman đối với mô hình ROA giá trị Prob = 0.0477 < α = 0.05 nên mô hình ROA ước lượng theo phương pháp FEM sẽ phù hợp hơn mô hình ước lượng theo phương pháp REM Kết quả kiểm định Hausman đối với mô hình ROE giá trị Prob = 0.0408 < α = 0.05 nên mô hình ROE ước lượng theo phương pháp FEM là phù hợp

Bảng 8: Kết quả nghiên cứu với giả thuyết kỳ vọng

nghiên cứu

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)

Dựa vào số liệu bảng 8 cho thấy kết quả ước lượng mô hình:

Khe hở tài trợ (FGAP): Hệ số hồi quy bằng 0.009094 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi khe hở tài trợ tăng lên 1% thì ROA tăng 0.009094% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

Hệ số hồi quy bằng 0.145523 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi khe hở tài trợ tăng lên 1% thì ROE tăng 0.145523% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi Kết luận này tương tự trong nghiên cứu của Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014) Khe hở tài trợ lớn

cho thấy ngân hàng cho vay nhiều hơn huy động, điều này giúp ngân hàng gia tăng lợi nhuận, tuy nhiên lượng tiền mặt dự trự giảm, giảm tài sản thanh khoản Cho vay là tài sản

có tính thanh khoản kém, có tỷ suất lợi tức cao hơn các tài sản an toàn khác trong danh mục cho vay, chính vì thế tăng trưởng tín dụng cùng với kiểm soát tốt rủi ro tín dụng sẽ giúp cho ngân hàng gia tăng tỷ suất sinh lợi

Thực tế cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu, khe hở tài trợ âm do những biến động về tình hình kinh tế vĩ mô và lãi suất cho vay dẫn đến tốc độ tăng trưởng cho vay nhỏ hơn tốc độ tăng trưởng tiền gửi Điều này cho thấy rủi ro thanh khoản thấp do nguồn vốn huy động tăng cao, ngân hàng có thể mua tài sản có tính thanh khoản cao, đầu tư vào các loại tài sản khác có khả năng sinh lời cao hơn hoặc cho vay trên thị trường liên ngân hàng…

từ đó gia tăng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng

Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH): Hệ số hồi quy của biến này là thuận chiều với ROA

và bằng 0.006596 và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% Hệ số hồi quy cũng thuận chiều với ROE là 0.081607 và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% Đây là kết quả được ủng

hộ bởi các nghiên cứu của Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012), Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014) Việc ngân hàng nắm giữ lượng tiền mặt lớn giúp ngân hàng có thể đối phó với những rủi ro bất ngờ xảy ra, giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí đi vay để bù đắp tình trạng thiếu hụt thanh khoản và từ đó làm gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng

Thực tế cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu, nếu ngân hàng thiếu hụt thanh khoản, sẽ rất khó khăn để huy động vốn trên thị trường để bù đắp thiếu hụt, chi phí vay từ bên ngoài thì rất cao Chính vì thế, trong giai đoạn thị trường vốn bất ổn, việc ngân hàng nắm giữ

đủ tài sản có tính thanh khoản cao sẽ giúp ngân hàng tránh được chi phí huy động cao và rủi ro mất khả năng thanh toán dẫn đến phá sản, đe dọa đến sự an toàn của hệ thống ngân hàng Như vậy, việc nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản sẽ giúp ngân hàng tăng tỷ suất sinh lợi

Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP): có tác động cùng chiều với ROA bằng 0.007409 và có ý nghĩa thống kê Đối với ROE cũng tương tự có tác động cùng chiều và hệ số hồi quy bằng 0.078678 Đây cũng là kết quả phù hợp với nghiên cứu của

Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012), Zaphaniah Akunga Maaka (2013), Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014) Nguồn vốn huy động được sử dụng cho vay hiệu quả sẽ giúp ngân hàng thu về nhiều lãi hơn và làm tăng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng Hơn nữa, nguồn huy động vốn từ tiền gửi là một nguồn tài chính giá rẻ và ổn định

so với các nguồn tài chính khác, giúp ngân hàng giảm được chi phí vốn, tăng nguồn lực tài chính để cho vay, đầu tư chứng khoán, góp vốn đầu tư dài hạn, từ đó gia tăng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng

Thực tế cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng tiền gửi cao hơn tốc độ tăng trưởng tín dụng và tốc độ tăng trưởng tiền gửi bắt đầu chậm lại trong những năm gần đây do kinh tế có nhiều biến động Với chính sách tiền tệ thắt chặt, nhằm kiểm soát lạm phát, nên các ngân hàng gặp nhiều khó khăn trong việc cho vay

5 Kết luận

Nghiên cứu này đã bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam Sử dụng bộ dữ liệu của 31 NHTM trong giai đoạn 2012-2017, kết quả nghiên cứu cho thấy khe hở tài trợ, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với ROA và ROE tại các NHTM Việt Nam

Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các NHTM Việt Nam cần kiểm soát tốt khe hở tài trợ,

duy trì chỉ số trạng thái tiền mặt và tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản ở mức hợp lý nhằm nâng cao tỷ suất sinh lợi

Tài liệu tham khảo

1 Arif, A., & Nauman Anees, A (2012) Liquidity risk and performance of banking system

Journal of Financial Regulation and Compliance, 20(2), 182-195.

2 Basel Committee on Banking Supervision (2003) Public Disclosure by Banks: results of the 2001 disclosure survey

3 Bonfim, D., & Kim, M (2014) Liquidity risk in banking: is there herding?

4 Brunnermeier, M K., & Pedersen, L H (2008) Market liquidity and funding liquidity

The Review of Financial Studies, 22(6), 2201-2238.

5 Claeys, S., & Vander Vennet, R (2008) Determinants of bank interest margins in Central

and Eastern Europe: A comparison with the West Economic Systems, 32(2), 197-216.

6 Decker, P A (2000) The changing character of liquidity and liquidity risk management:

A regulator's perspective Federal Reserve Bank of Chicago.

7 Dezfouli, M H K., Hasanzadeh, A., & Shahchera, M (2014) Inspecting the effectiveness

of liquidity risk on banks profitability Kuwait Chapter of the Arabian Journal of Business and Management Review, 3(9), 191.

8 Diamond, D W., & Dybvig, P H (1983) Bank runs, deposit insurance, and liquidity

Journal of political economy, 91(3), 401-419.

9 Diamond, D W., & Rajan, R G (2001) Banks and liquidity The American Economic Review, 91(2), 422-425.

10 Duttweiler, R (2011) Managing liquidity in banks: a top down approach: John Wiley &

Sons

11 Eichberger, J., & Summer, M (2005) Bank capital, liquidity, and systemic risk Journal of the European Economic Association, 3(2-3), 547-555

12 Francis, R (2013) Report of the Mid Staffordshire NHS Foundation Trust public inquiry: executive summary (Vol 947) The Stationery Office.

13 Gomes, T., & Khan, N (2011) Strengthening bank management of liquidity risk: The

Basel III liquidity standards Bank of Canada Financial System Review, 5, 35- 42.

14 Hassan, M K., & Bashir, A H M (2003, December) Determinants of Islamic banking

profitability In 10th ERF annual conference, Morocco (Vol 7).

15 Kyriaki Kosmido & Constantin Zopounidis (2008) Measurement of Bank performance in

Greece South-Eastern Europe Journal of Economics

16 Maaka, Z A (2013) The relationship between liquidity risk and financial performance of

commercial banks in Kenya Unpublished MBA Project, 25-27.

17 MOORE, W 2010 How do financial crises affect commercial bank liquidity? Evidence

from Latin America and the Caribbean MPRA Paper.

18 Muhammad Kashif Razzque Khan and Nadeem Syed (2013) Liquidity Risk and

Performance of the Banking System Journal of Scientific and Industrial Research, 11(2),

55-70