STT Tên biến Giả thuyết Kết quả
nghiên cứu Những nghiên cứu có cùng kết quả
1 CAP + - Vodová, P., 2013; Vodová, P., 2011a;
Vodová, P., 2012.
2 NPL - -
Vodová, P., 2011a; Deléchat, C. et al, 2012; Vodová, P., 2012; Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến, 2014.
3 TOA + -
Lucchetta, M., 2007; Vodová, P., 2013; Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2016; Diana Teixeira 2013; Vodová, P., 2012; Vodová, P., 2011b.
4 ROE + - Vodová, P., 2013; Diana Teixeira,
2013; Moussa, M. A. B., 2015.
5 MIR + +
Lucchetta, M., 2007; Malik, M. F. et al, 2013.
6 GDP - -
Aspachs, O., et al, 2005; Deléchat, C. et al, 2012; Cucineli, D., 2013; Vodová, P., 2011b; Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến, 2014.
Tóm tắt chƣơng 4
Trong chương này, bài nghiên cứu đã tiến hành nghiên cứu theo phương pháp bình phương bé nhất dạng gộp Pooled OLS, phương pháp tác động cố định FEM (Fixed Effect Model), phương pháp tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model), dựa vào kết quả kiểm định F-test và kiểm định Hausman, mơ hình được lựa chọn là FEM (Fixed Effect Model). Kết quả kiểm định những giả định hồi quy cho thấy mơ hình FEM khơng bị vi phạm các giả định hồi quy.
Từ ết quả nghiên cứu, tác giả đã so sánh với lý thuyết ở phần cơ sở lý luận, so sánh với giả thuyết đã đặt ra ở chương 3 và so sánh với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây trong và ngoài nước. Kết quả nghiên cứu và các thảo luận là cơ sở để tiến hành đưa ra những gợi ý chính sách trong chương 5.
CHƢƠNG 5. GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NÂNG CAO TÍNH THANH KHOẢN CỦA CÁC
5.1 Kết luận chung về đề tài nghiên cứu
Bài nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2016, thông qua mẫu khảo sát gồm 26 NHTMCPVN. Bài nghiên cứu đã tiến hành nghiên cứu theo phương pháp bình phương bé nhất dạng gộp Pooled OLS, phương pháp tác động cố định FEM (Fixed Effect Model), phương pháp tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model), dựa vào kết quả kiểm định F-test và kiểm định Hausman, mơ hình được lựa chọn là FEM (Fixed Effect Model). Kết quả kiểm định những giả định hồi quy cho thấy mơ hình FEM đã vi phạm các giả định hồi quy như phương sai thay đổi và tự tương quan, để khắc phục hiện tượng này tác giả đã sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS).
Kết quả hồi quy ở các mơ hình cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu (NPL), quy mô ngân hàng (TOA), tăng trưởng kinh tế (GDP) tác động ngược chiều với thanh khoản ngân hàng và ngược lại công cụ chính sách tiền tệ tác động cùng chiều với thanh khoản hàng. Mặc khác, bài nghiên cứu cũng cho ết quả tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (TOA) và tỷ suất sinh lợi (ROE) có tác động hông rõ ràng đến thanh khoản ngân hàng.
5.2 Đề xuất một số chính sách
Với kết quả nghiên cứu trên tác giả đưa ra một số gợi ý chính sách giúp ngân quản lý thanh khoản hiệu quả hơn để góp phần làm lành mạnh hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Khoảng vài năm trở lại đây, hi Chính phủ ln cố gắng phấn đấu phát triển nền kinh tế với tốc độ tăng trưởng GDP tương đối cao thì tình trạng tăng trưởng tín dụng nóng ln xảy ra. Sau đó là dẫn đến lạm phát (hoặc nguy cơ lạm phát) rồi hạn chế hoặc dừng hẳn tăng trưởng tín dụng, hút tiền từ lưu thơng về thì thanh khoản của hệ thống ngân hàng lại căng thẳng, người dân lại càng hoang mang cho những khoản tiền
gửi tiết kiệm của mình. Do đó, các ngân hàng thường xun dự báo tăng trưởng kinh tế một cách thận trọng từ đó có chính sách phù hợp.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu là yếu tố quan trọng và tác động mạnh nhất đến tỷ lệ thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Như vậy, ngân hàng quản lý tốt nợ xấu sẽ cải thiện tỷ lệ thanh khoản đáng ể. Chính vì vậy, các ngân hàng thương mại Việt Nam cần quan tâm kiểm soát chặt chẽ những rủi ro có thể gặp phải hi tăng trưởng tín dụng để khắc phục kịp thời việc tăng tỷ lệ trích lập dự phịng, bên cạnh đó, đối với các khoản nợ xấu và nợ quá hạn cần quan tâm xử lý kịp thời nhằm giảm các rủi ro và tăng tính thanh hoản của các ngân hàng thương mại.
Cơng cụ chính sách tiền tệ mà cụ thể là lãi suất tái cấp vốn là công cụ điều tiết của ngân hàng Nhà nước can thiệt vào thị trường, trong giai đoạn nền kinh tế ổn định, lạm phát vừa phải thì cơng cụ này ít được sử dụng, cụ thể là lãi suất tái cấp vốn không thay đổi từ 18/03/2014 đến nay là 6,5%.
Về tỷ suất lợi nhuận, thường thì những ngân hàng có khả năng sinh lời cao phải đối mặt với các rủi ro cao, trong đó có rủi ro thanh khoản, có nghĩa là tỷ lệ thanh khoản thấp do ngân hàng chấp nhận những khoản đầu tư mạo hiểm, hoặc những món vay có độ rủi ro cao, dẫn đến tài sản thanh khoản giảm. Do đó, các ngân hàng cần có chiến lược kinh doanh hiệu quả, tăng sức cạnh tranh, có các chính sách linh hoạt đáp ứng kịp thời các biến động của nền kinh tế, đảm bảo mục tiêu của ngân hàng là nâng cao khả năng sinh lời. Song, cũng cần quan tâm giảm các khoản đầu tư mạo hiểm hoặc cho vay có độ rủi ro cao nhằm tăng tính thanh hoản của các ngân hàng thương mại.
Quy mơ ngân hàng càng lớn thì tỷ lệ thanh khoản càng thấp, tại Việt Nam, những ngân hàng có quy mô nhỏ thường chịu sức ép lớn về thanh khoản hơn những ngân hàng có quy mơ lớn, do đó những ngân hàng có quy mơ nhỏ chủ động duy trì một tỷ lệ thanh khoản cao để đáp ứng yêu cầu thanh toán cũng như đối phó với những biến động của thị trường. Mặt hác, cũng có những lập luận cho rằng, những ngân hàng có quy mơ nhỏ sẽ hó hăn hơn trong việc tiếp cận vốn từ thị trường, ngược lại những ngân hàng có quy mơ lớn thì khả năng huy động vốn sẽ dễ dàng hơn nhờ vào uy tín ngân hàng cũng như mạng lưới chi nhánh rộng khắp, nên chỉ cần duy trì một tỷ lệ thanh khoản thấp.
5.3 Hạn chế của đề tài
Do thời gian nghiên cứu ngắn, việc thu thập dữ liệu gặp nhiều hó hăn, nguồn thơng tin tác giả nghiên cứu thu thập chủ yếu trên các báo cáo tài chính mà ngân hàng cung cấp, tính minh bạch thơng tin, tình trạng cơng bố thơng tin cịn thiếu và chưa chuyên nghiệp, với 26 ngân hàng còn thiếu so với hệ thống ngân hàng. Nghiên cứu không thực hiện lấy dữ liệu điều tra của tổng thể nên các mối quan hệ ước lượng chưa được chính xác, các kết luận từ kiểm định giả thuyết có thể phạm vào sai lầm do chấp nhận một giả thuyết sai hoặc sai lầm do bác bỏ một giả thuyết đúng ở mức ý nghĩa nhất định. Nghiên cứu này chưa xét đến độ trễ của dữ liệu và mối quan hệ phi tuyến tính.
Bài nghiên cứu chưa xem xét đến tác động khủng hoảng kinh tế, tách giữa ngân hàng có nhà nước sở hữu trên 51% vốn, lãi suất bình quân lên ngân hàng. Bài nghiên cứu cịn có một số hạn chế như chưa xét đến các loại hình ngân hàng khác (ngân hàng nước ngoài, ngân hàng liên doanh), số lượng quan sát đưa vào nghiên cứu còn hạn chế do có khá nhiều ngân hàng khơng cơng bố đầy đủ dữ liệu trong giai đoạn nghiên cứu.
5.4 Hƣớng nghiên cứu tiếp theo
Hướng nghiên cứu tiếp theo cho các nghiên cứu lặp lại vấn đề này là nghiên cứu với ích cỡ mẫu lớn hơn với phạm vi thời gian dài hơn hoặc nếu có thể nghiên cứu tất cả các ngân hàng tại Việt Nam bao gồm cả ngân hàng nước ngồi, ngân hàng liên doanh thì ết quả sẽ rất chính xác. Các nghiên cứu tiếp theo có thể bổ sung thêm nhiều yếu tố hác có ảnh hưởng đến thanh hoản ngân hàng, các nghiên cứu tiếp theo có thể sử dụng thêm những biến độc lập như: biến giả khủng hoảng kinh tế và lãi suất bình quân liên ngân hàng (VNIBOR) và cần xem xét thêm mối quan hệ phi tuyến tính và độ trễ các biến vĩ mơ.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt
[1] Duttweiler, R., 2009. Quản lý thanh khoản trong ngân hàng. Dịch từ tiếng Anh,
người dịch Thanh Hằng (2010), Nhà xuất bản Tổng hợp thành phố Hồ Chí Minh. [2] Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu
với SPSS, Nhà xuất bản Hồng Đức.
[3] Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2016. Các yếu tố tác động đến tỷ lệ thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí ngân hàng, Số 9/2016.
[4] Trần huy hồng, 2010. Giáo trình quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản Lao động xã hội.
[5] Trương Quang Thông và Phạm Minh Tiến, 2014. Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản, trường hợp các NHTMCPVN, Thị trường tài chính tiền tệ, số 21(414), 33-38.
[6] Trương Quang Thơng, 2010. Giáo trình quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản Tài chính.
[7] Mối quan hệ giữa quản trị công ty và thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam
[8] Trần Hoàng Ngân và Phạm Quốc Việt, 2016. Mối quan hệ giữa quản trị công ty và thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí ngân hàng, số 3+4/2016.
Tài liệu tiếng Anh
[9] Aspachs, O. et al., 2005. Liquidity, Banking Regulation and the Macroeconomy. Evidence on bank liquidity holdings from a panel of UK-resident banks. Bank of
England Working Paper, 1 – 26.
[10] Basel I: International Convergence Of Capital Measurement and Capital Standards, Bank for international settlements, 1988.
[11] Basel II: International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards, Bank for international settlements, 2006.
[12] Basel III: A global regulatory framework for more resilient banks and banking systems, Bank for international settlements, 2010.
[13] Brooks, C., 2008. Introductory econometrics for finance, 2nd, Cambridge University Press.
[14] Bunda, I. et al., 2008. The bank liquidity smile across exchange rate regimes,
International Economic Journal, Vol. 22, No. 3, 361–386.
[15] Cucinelli, D., 2013. The Determinants of Bank Liquidity Risk within the Context of Euro Area, Interdisciplinary Journal of Research in Business, Vol. 2, Issue.
10, 51- 64.
[16] Deléchat, C. et al., 2012. The Determinants of Banks' Liquidity Buffers in Central America, International Monetary Fund, WP/12/301.
[17] Lucchetta, M., 2007. What Do Data Say About Monetary Policy, Bank Liquidity and Bank Risk Taking? Economic Notes by Banca Monte dei Paschi di Siena SpA, vol. 36, no. 2, 189–203.
[18] Malik, M. F. et al., 2013. Commercial Banks Liquidity in Pakistan: Firm Specific and Macroeconomic Factors, The Romanian Economic Journal, Year XVI, No.
48, 139-154.
[19] Mousa, M., 2015. The Determinants of Bank Liquidity: Case of Tunisia,
International Journal of Economics and Financial, Issues. 5, 249-259.
[20] Teixeira, D., 2013. Off-balance sheet items in European banking: A panel data econometric model on risk and liquidity, Universidade do Porto.
<https://repositorio-aberto.up.pt/bitstream/10216/69845/2/15614.pdf> [Accessed 22 July 2016].
[21] Vodová, P., 2011a. Liquidity of Czech Commercial Banks and its Determinants,
International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences,
[22] Vodová, P., 2011b. Determinants of Commercial Banks Liquidity in Slovakia,
Project GACR, P403/11/P234: Liquidity risk of commercial banks in the
Visegrad countries, 740-747.
[23] Vodová, P., 2012. Determinants of commercial ban s’ liquidity in Poland,
Proceedings of 30th International Conference Mathematical Methods in Economics, 962-967.
[24] Vodová, P., 2013. Determinants of Commercial Bank Liquidity in Hungary,
Financial Internet Quarterly “e-Finanse”, No. 9, 64-71.
Tài liệu khác
[25] áo cáo thường niên Ngân hàng Nhà nước. <http://www.sbv.gov.vn>
[26] Quyết định số 254/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ: Phê duyệt Đề án "Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015” ngày 01/03/2012.
PHỤ LỤC
Phụ Lục 1: Kết quả hồi quy L1 theo Pool OLS, Fix effect, Random effect và kiểm định F-test, Hausman _cons .4328807 .12319 3.51 0.001 .1901385 .6756229 MIR 1.360746 .2504931 5.43 0.000 .8671574 1.854335 GDP -2.415594 1.422869 -1.70 0.091 -5.219314 .3881268 TOA -.0135327 .006715 -2.02 0.045 -.0267645 -.000301 ROE .0932373 .0807325 1.15 0.249 -.0658436 .2523182 NPL -1.246979 .5242611 -2.38 0.018 -2.280019 -.213938 CAP -.1574045 .1385689 -1.14 0.257 -.4304503 .1156413 L1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 2.6400651 233 .011330752 Root MSE = .09624 Adj R-squared = 0.1826 Residual 2.10231997 227 .009261321 R-squared = 0.2037 Model .537745134 6 .089624189 Prob > F = 0.0000 F( 6, 227) = 9.68 Source SS df MS Number of obs = 234 . regress L1 CAP NPL ROE TOA GDP MIR
F test that all u_i=0: F(25, 202) = 7.98 Prob > F = 0.0000 rho .47422909 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .07237213 sigma_u .0687333 _cons .4584307 .113381 4.04 0.000 .2348685 .6819929 MIR 1.323747 .2001373 6.61 0.000 .9291207 1.718373 GDP -2.567123 1.103629 -2.33 0.021 -4.743234 -.3910117 TOA -.0147613 .0082411 -1.79 0.075 -.0310108 .0014883 ROE .1585879 .0676006 2.35 0.020 .0252945 .2918813 NPL -1.707346 .4523787 -3.77 0.000 -2.599336 -.8153563 CAP -.1133719 .1202565 -0.94 0.347 -.3504909 .1237472 L1 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.0671 Prob > F = 0.0000 F(6,202) = 19.01 overall = 0.1984 max = 9 between = 0.0181 avg = 9.0 R-sq: within = 0.3609 Obs per group: min = 9 Group variable: BANK1 Number of groups = 26 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 234 . xtreg L1 CAP NPL ROE TOA GDP MIR,fe
rho .4525657 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .07237213 sigma_u .06580307 _cons .4562048 .1075205 4.24 0.000 .2454685 .6669411 MIR 1.328771 .1958852 6.78 0.000 .9448435 1.712699 GDP -2.544181 1.090554 -2.33 0.020 -4.681627 -.4067351 TOA -.0147028 .0072884 -2.02 0.044 -.0289878 -.0004178 ROE .149992 .0661508 2.27 0.023 .0203388 .2796451 NPL -1.639494 .4417381 -3.71 0.000 -2.505285 -.7737035 CAP -.122249 .1176097 -1.04 0.299 -.3527598 .1082617 L1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(6) = 112.87 overall = 0.1997 max = 9 between = 0.0171 avg = 9.0 R-sq: within = 0.3608 Obs per group: min = 9 Group variable: BANK1 Number of groups = 26 Random-effects GLS regression Number of obs = 234 . xtreg L1 CAP NPL ROE TOA GDP MIR,re
Prob>chi2 = 0.8873 = 2.33
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg MIR 1.323747 1.328771 -.0050244 .041036 GDP -2.567123 -2.544181 -.0229416 .1693812 TOA -.0147613 -.0147028 -.0000585 .0038464 ROE .1585879 .149992 .0085959 .0139256 NPL -1.707346 -1.639494 -.0678521 .0975396 CAP -.1133719 -.122249 .0088771 .0250916 fe1 re1 Difference S.E.
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
Phụ Lục 2. Kết quả hồi quy L2 theo Pool OLS, Fix effect, Random effect và kiểm định F-test, Hausman _cons .2845068 .1615759 1.76 0.080 -.0338736 .6028872 MIR 2.262981 .3285465 6.89 0.000 1.615591 2.910372 GDP -1.62143 1.866234 -0.87 0.386 -5.298786 2.055927 TOA -.0094827 .0088074 -1.08 0.283 -.0268374 .007872 ROE .1383944 .1058886 1.31 0.193 -.0702559 .3470448 NPL -2.094013 .6876204 -3.05 0.003 -3.448948 -.7390783 CAP .3426365 .1817468 1.89 0.061 -.0154901 .7007631 L2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 5.19398972 233 .022291801 Root MSE = .12622 Adj R-squared = 0.2853 Residual 3.61660376 227 .015932175 R-squared = 0.3037 Model 1.57738596 6 .262897659 Prob > F = 0.0000 F( 6, 227) = 16.50 Source SS df MS Number of obs = 234 . regress L2 CAP NPL ROE TOA GDP MIR
F test that all u_i=0: F(25, 202) = 6.36 Prob > F = 0.0000 rho .42041234 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .10010719 sigma_u .08525963 _cons .3080785 .1568319 1.96 0.051 -.001159 .6173161 MIR 2.13785 .2768357 7.72 0.000 1.591991 2.683708 GDP -1.498051 1.526571 -0.98 0.328 -4.50811 1.512008 TOA -.0127725 .0113993 -1.12 0.264 -.0352493 .0097044 ROE .2408883 .0935071 2.58 0.011 .056513 .4252635 NPL -2.418151 .6257431 -3.86 0.000 -3.651977 -1.184325 CAP .4777865 .1663422 2.87 0.005 .1497966 .8057763 L2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.0921 Prob > F = 0.0000 F(6,202) = 27.47 overall = 0.2980 max = 9 between = 0.0059 avg = 9.0 R-sq: within = 0.4494 Obs per group: min = 9 Group variable: BANK1 Number of groups = 26 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 234 . xtreg L2 CAP NPL ROE TOA GDP MIR,fe
rho .38690767 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .10010719 sigma_u .07952542