Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Võ Thành Lợi (ngành Tài chính - Ngân hàng, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, năm 2022) tập trung phân tích các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam.
1. Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn
- Ngân hàng thương mại giữ vai trò là trung gian tài chính quan trọng, huy động các nguồn vốn nhàn rỗi trong nền kinh tế để cung ứng tín dụng cho các chủ thể có nhu cầu về vốn. Mục tiêu cốt lõi của ngân hàng là tối đa hóa lợi nhuận thông qua việc duy trì tỷ lệ cho vay trên nguồn vốn huy động và vốn tự có ở mức cao.
- Hoạt động kinh doanh ngân hàng luôn tồn tại sự bất cân xứng về kỳ hạn: nguồn vốn huy động phần lớn là ngắn hạn nhưng lại được sử dụng để tài trợ cho các khoản vay trung và dài hạn. Điều này khiến tổng cung thanh khoản hiếm khi cân bằng với tổng cầu thanh khoản tại một thời điểm, tiềm ẩn nguy cơ thiếu hụt thanh khoản và đe dọa sự an toàn của toàn hệ thống.
- Theo Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (2008), sự thiếu quan tâm đúng mức đến vấn đề thanh khoản là một trong những nguyên nhân gốc rễ dẫn đến các cuộc khủng hoảng tài chính.
- Tại Việt Nam, hệ thống NHTM trải qua giai đoạn biến động mạnh dưới tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2008 và quá trình tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng thông qua Đề án 254 (giai đoạn 2011-2015) cũng như Quyết định số 1058/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020.
- Bối cảnh kinh tế giai đoạn 2019-2020 chịu thêm tác động từ đại dịch COVID-19, khiến nợ xấu và lạm phát có xu hướng gia tăng, đòi hỏi phải có những nghiên cứu cập nhật dữ liệu toàn diện về cả yếu tố nội bộ và vĩ mô.
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu tổng quát: Xác định các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, từ đó đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao khả năng thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới.
3. Câu hỏi nghiên cứu
- Những yếu tố nào tác động đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam?
- Chiều hướng tác động của các yếu tố đó tới khả năng thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam như thế nào?
- Những giải pháp nâng cao khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam?
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 25 NHTM Việt Nam hoạt động liên tục trong giai đoạn nghiên cứu, có công khai đầy đủ số liệu trên báo cáo tài chính và báo cáo thường niên đã kiểm toán.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2010 đến năm 2020.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận là công trình nghiên cứu định lượng thực nghiệm kinh tế lượng tài chính, dựa trên các nền tảng lý thuyết ngân hàng và kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng động.
1. Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng
- Khái niệm thanh khoản: Văn bản trích dẫn định nghĩa của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2000), Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2008) và Trương Quang Thông (2013), theo đó thanh khoản là khả năng ngân hàng tài trợ cho sự gia tăng tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán khi đến hạn với chi phí hợp lý mà không chịu tổn thất.
- Các lý thuyết kinh tế áp dụng:
- Lý thuyết ưa thích thanh khoản của Keynes (Keynes's Liquidity Preference Theory): Phản ánh sự đánh đổi giữa mục tiêu nắm giữ thanh khoản an toàn và mục tiêu tìm kiếm lợi nhuận khi lãi suất biến động.
- Lý thuyết thu nhập dự kiến (Anticipated Income Theory - Prochnow, 1949): Giải thích việc thu hồi vốn gốc và lãi định kỳ từ các khoản vay trung, dài hạn tạo ra dòng tiền bổ sung cho thanh khoản ngân hàng.
- Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory): Giải thích hành vi ưu tiên sử dụng lợi nhuận giữ lại để tăng vốn trước khi huy động từ bên ngoài.
- Lý thuyết tín hiệu (Signalling Theory - Spence, 1973): Quy mô ngân hàng lớn giúp nâng cao uy tín, tạo thuận lợi trong huy động vốn và củng cố thanh khoản.
- Lý thuyết quá lớn để sụp đổ (Too Big to Fail Theory - Greg, 2009): Ngân hàng quy mô lớn có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn, có thể làm suy giảm mức dự trữ thanh khoản.
2. Phương pháp đo lường biến phụ thuộc
Tác giả áp dụng phương pháp chỉ số thanh toán theo Rose (2004), cụ thể sử dụng tỷ số $L_1$ làm biến phụ thuộc đại diện cho khả năng thanh khoản ($LIQ$):
$$L_1 (LIQ) = \frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng tài sản}}$$
(Tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước, tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác và chứng khoán nợ do chính phủ phát hành).
3. Mô hình nghiên cứu và giải thích các biến
Mô hình hồi quy tổng quát được thiết lập như sau:
$$LIQ_{it} = \beta_0 + \beta_1 ROE_{it} + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 CAR_{it} + \beta_4 CEA_{it} + \beta_5 DEP_{it} + \beta_6 LGR_{it} + \beta_7 NIM_{it} + \beta_8 NPL_{it} + \beta_9 SIZE_{it} + \beta_{10} GDP_t + \beta_{11} INF_t + \mu_{it}$$
| Nhóm biến |
Ký hiệu |
Tên biến |
Cách tính / Đo lường |
| Biến phụ thuộc |
$LIQ$ |
Tỷ lệ thanh khoản |
Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản |
| Biến vi mô (Nội bộ ngân hàng) |
$ROE$ |
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân |
|
$CAP$ |
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
|
$CAR$ |
Hệ số an toàn vốn tối thiểu |
Xác định theo Basel II và Thông tư 41/2016/TT-NHNN: $\frac{C}{RWA + 12.5 \times (K_{OR} + K_{MR})}$ |
|
$CEA$ |
Hiệu quả chi phí hoạt động |
Chi phí hoạt động / Tổng tài sản |
|
$NIM$ |
Thu nhập lãi cận biên |
Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản sinh lãi bình quân |
|
$NPL$ |
Tỷ lệ nợ xấu |
(Nợ nhóm 3 + Nhóm 4 + Nhóm 5) / Tổng dư nợ |
|
$DEP$ |
Tiền gửi của khách hàng |
Tiền gửi của khách hàng / Tổng nguồn vốn |
|
$LGR$ |
Tăng trưởng tín dụng |
Mức tăng/giảm dư nợ trong năm / Tổng dư nợ cho vay đầu năm |
|
$SIZE$ |
Quy mô ngân hàng |
Logarit tự nhiên của tổng tài sản |
| Biến vĩ mô (Kinh tế bên ngoài) |
$GDP$ |
Tốc độ tăng trưởng kinh tế |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%) |
|
$INF$ |
Tỷ lệ lạm phát |
Tốc độ tăng của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) (%) |
4. Phương pháp ước lượng và xử lý dữ liệu
- Quy trình phân tích dữ liệu bảng:
- Thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan giữa các biến.
- Ước lượng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Thực hiện kiểm định F-Test (chọn giữa Pooled OLS và FEM) và kiểm định Hausman Test (chọn giữa FEM và REM).
- Thực hiện các kiểm định khuyết tật mô hình: Đa cộng tuyến (chỉ số VIF / Collin), tự tương quan (Kiểm định Wooldridge) và phương sai sai số thay đổi (Kiểm định Lagrange Multiplier / White).
- Ứng dụng phương pháp ước lượng Men tổng quát (System GMM) theo đề xuất của Arellano và Bover (1995) để khắc phục hiện tượng nội sinh, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
- Nguồn dữ liệu: Số liệu thứ cấp thu thập từ Báo cáo tài chính, Báo cáo thường niên đã kiểm toán của 25 NHTM Việt Nam; số liệu thống kê vĩ mô thu thập từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Tổng cục Thống kê (GSO).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài
- Trình bày tính cấp thiết của công tác quản trị thanh khoản trong hệ thống NHTM dưới sức ép rủi ro bất cân xứng kỳ hạn giữa huy động và cho vay.
- Nhấn mạnh bối cảnh hậu khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và quá trình tái cấu trúc ngành ngân hàng Việt Nam theo Đề án 254 và Quyết định 1058/QĐ-TTg.
- Xác định hệ thống 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi 25 NHTM trong giai đoạn 2010–2020.
- Nêu rõ ý nghĩa khoa học, đóng góp thực tiễn của đề tài trong việc bổ sung dữ liệu mới và kết hợp đồng thời cả biến vi mô lẫn vĩ mô.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan
- Hệ thống hóa các khái niệm về thanh khoản của BIS (2000), Basel (2008), Trương Quang Thông (2013) và 4 chỉ số đo lường thanh khoản ($L_1, L_2, L_3, L_4$) theo Rose (2004).
- Phân tích cơ chế tác động của 9 biến nội bộ ($ROE, CAP, CAR, CEA, DEP, LGR, NIM, NPL, SIZE$) và 2 biến vĩ mô ($GDP, INF$) đến thanh khoản ngân hàng dựa trên các lý thuyết tài chính tiền tệ.
- Lược khảo 9 công trình quốc tế tiêu biểu: Tesfaye (2012), Choon và cộng sự (2013), Pavla Vodova (2013), Mashamba (2014), Melsese và Laximikantham (2015), Moussa (2015), Singh (2016), Ahmad (2017), Luvuno (2018), Al-Homaidi và cộng sự (2019).
- Lược khảo 5 nghiên cứu tại Việt Nam: Đặng Thị Phương (2016), Nguyễn Thị Ngọc Diệp (2016), Nguyễn Thị Tuyết Nga (2019), Phạm Quốc Việt và Nguyễn Văn Vinh (2019), Lê Hoàng Vinh và Trần Phi Dũng (2020).
- Tổng hợp bảng so sánh các nghiên cứu trước và chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu trong nước trước đó chủ yếu dừng lại ở dữ liệu đến năm 2018, chưa cập nhật biến động giai đoạn 2019–2020 và thường bỏ sót các yếu tố kinh tế vĩ mô.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
- Xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với biến phụ thuộc $LIQ$ và 11 biến độc lập ($ROE, CAP, CAR, CEA, DEP, LGR, NIM, NPL, SIZE, GDP, INF$).
- Trình bày công thức tính toán chi tiết cho từng biến, trong đó chỉ rõ $CAR$ được thu thập theo chuẩn Basel II và Thông tư 41/2016/TT-NHNN, $ROE$ được tính dựa trên vốn chủ sở hữu bình quân.
- Thiết lập quy trình nghiên cứu chuẩn mực từ thu thập dữ liệu thứ cấp, phân tích thống kê mô tả, kiểm tra ma trận tương quan, so sánh Pooled OLS/FEM/REM qua F-test và Hausman test, kiểm định vi phạm giả định OLS đến bước ước lượng bằng phương pháp GMM (Arellano & Bover, 1995).
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
- Khái quát thực trạng biến động thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010–2020.
- Trình bày kết quả thống kê mô tả (giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực đại, cực tiểu) và ma trận hệ số tương quan giữa các biến.
- Trình bày kết quả kiểm định đa cộng tuyến (VIF/Collin), kiểm định lựa chọn mô hình F-Test, Hausman Test, kiểm định tự tương quan (Wooldridge) và kiểm định phương sai sai số thay đổi (Lagrange).
- Báo cáo bảng kết quả ước lượng hồi quy GMM và tiến hành thảo luận, so sánh tương quan thực nghiệm với các lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu đi trước.
Chương 5: Kết luận và gợi ý hàm ý chính sách
- Tổng kết các kết luận thực nghiệm thu được từ mô hình GMM về chiều hướng tác động của từng yếu tố đến thanh khoản $LIQ$.
- Đề xuất hệ thống các khuyến nghị và hàm ý chính sách chi tiết cho ban điều hành các NHTM đối với từng biến số: quản trị ROE, tỷ lệ vốn CAP, hệ số an toàn vốn CAR, kiểm soát chi phí CEA, quản lý tiền gửi DEP, kiểm soát tăng trưởng tín dụng LGR, thu nhập lãi cận biên NIM, xử lý nợ xấu NPL, mở rộng quy mô SIZE và thích ứng với lạm phát INF.
- Trình bày các hạn chế còn tồn tại của đề tài và định hướng các hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.
Kết quả và đóng góp
1. Kết quả thực nghiệm chính (Phương pháp hồi quy GMM)
Kết quả ước lượng bằng phương pháp Men tổng quát GMM (Arellano & Bover, 1995) trên bộ dữ liệu bảng của 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010–2020 chỉ ra:
| Tên biến |
Ký hiệu |
Chiều hướng tác động thực nghiệm (GMM) |
Ý nghĩa thống kê |
| Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
$ROE$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản |
$CAP$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Hệ số an toàn vốn |
$CAR$ |
Ngược chiều (-) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Hiệu quả chi phí hoạt động |
$CEA$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Tiền gửi của khách hàng |
$DEP$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Tăng trưởng tín dụng |
$LGR$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Thu nhập lãi cận biên |
$NIM$ |
Ngược chiều (-) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Tỷ lệ nợ xấu |
$NPL$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Quy mô ngân hàng |
$SIZE$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Tốc độ tăng trưởng kinh tế |
$GDP$ |
Ngược chiều (-) |
Không có ý nghĩa thống kê |
| Tỷ lệ lạm phát |
$INF$ |
Cùng chiều (+) |
Có ý nghĩa thống kê |
- Tác động cùng chiều của $ROE, CAP, DEP, SIZE$ phù hợp với lý thuyết tín hiệu và năng lực tài chính: ngân hàng có khả năng sinh lời tốt, vốn tự có dày, tiền gửi dồi dào và quy mô lớn sẽ dễ dàng tiếp cận các nguồn tài trợ và củng cố tài sản thanh khoản.
- Tác động cùng chiều của $LGR$ ủng hộ lý thuyết thu nhập dự kiến (Prochnow, 1949), cho thấy dòng tiền thu hồi nợ gốc và lãi định kỳ giúp bổ sung tính thanh khoản cho tài sản.
- $CAR$ và $NIM$ có tác động ngược chiều đến thanh khoản: việc duy trì tỷ lệ an toàn vốn quá cao buộc ngân hàng dự trữ vốn nhiều hơn ở tài sản có mức sinh lời thấp, gia tăng chi phí cơ hội và làm giảm hiệu quả thanh khoản tổng thể.
- Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) mang dấu âm nhưng không đảm bảo mức ý nghĩa thống kê trong mô hình GMM.
2. Hàm ý chính sách và giải pháp tác giả đề xuất
Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra các gợi ý chính sách cụ thể cho các NHTM Việt Nam:
- Về tỷ suất sinh lời và tỷ lệ vốn (ROE, CAP): Nâng cao năng lực tài chính và chất lượng sinh lời để tạo nguồn vốn tự có vững mạnh, gia tăng tấm đệm dự phòng rủi ro thanh khoản.
- Về hệ số an toàn vốn (CAR): Duy trì hệ số CAR ở mức hợp lý theo chuẩn Basel II và Thông tư 41/2016/TT-NHNN, tránh việc duy trì mức đệm vốn quá mức gây lãng phí chi phí vốn và suy giảm hiệu quả hoạt động.
- Về quản trị chi phí và tiền gửi (CEA, DEP): Tối ưu hóa chi phí hoạt động và phát triển các chính sách thu hút tiền gửi khách hàng ổn định để tạo nguồn cung thanh khoản bền vững.
- Về tín dụng và nợ xấu (LGR, NPL, NIM): Kiểm soát chặt chẽ tốc độ tăng trưởng tín dụng đi đôi với kiểm soát chất lượng nợ vay; trích lập dự phòng đầy đủ và xử lý nợ xấu nhóm 3, 4, 5 nhằm tránh tắc nghẽn dòng tiền hoàn vốn.
- Về quy mô và lạm phát (SIZE, INF): Mở rộng quy mô mạng lưới an toàn song song với việc chủ động dự báo diễn biến lạm phát để có chiến lược tái cơ cấu danh mục tài sản thanh khoản kịp thời.
3. Đóng góp của đề tài
- Khắc phục các khuyết tật nội sinh của mô hình dữ liệu bảng bằng phương pháp hồi quy GMM thay vì chỉ dừng lại ở các phương pháp OLS tĩnh.
- Cập nhật chuỗi dữ liệu 11 năm (2010–2020), bao quát hai giai đoạn tái cơ cấu quan trọng của ngành ngân hàng Việt Nam và giai đoạn đầu của đại dịch COVID-19.
- Tích hợp đồng thời cả hệ thống chỉ tiêu nội tại vi mô lẫn các biến số kinh tế vĩ mô thay vì chỉ tập trung vào một phía như một số nghiên cứu trước đó.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
1. Hạn chế của đề tài
- Mẫu nghiên cứu mới dừng lại ở 25 ngân hàng thương mại do yêu cầu về tính liên tục và minh bạch của dữ liệu kiểm toán giai đoạn 2010–2020, chưa bao phủ toàn bộ các ngân hàng nhỏ hoặc ngân hàng đang trong diện kiểm soát đặc biệt.
- Khung thời gian nghiên cứu dừng lại ở năm 2020, chưa ghi nhận đầy đủ các diễn biến phức tạp của giai đoạn phục hồi hậu đại dịch COVID-19 và biến động kinh tế toàn cầu những năm tiếp theo.
- Mô hình chỉ tập trung vào 11 biến độc lập chính, chưa mở rộng thêm các yếu tố vĩ mô khác như lãi suất điều hành, tỷ giá hối đoái, hoặc các chỉ số đặc thù về sở hữu chéo ngân hàng.
2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
- Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu ra toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng, bao gồm các NHTM liên doanh và ngân hàng 100% vốn nước ngoài tại Việt Nam.
- Cập nhật chuỗi dữ liệu thời gian sang các năm sau 2020 để đánh giá tác động dài hạn của các cú sốc kinh tế và chính sách tiền tệ mới.
- Bổ sung thêm các biến số giải thích mới như tỷ giá, lãi suất thị trường liên ngân hàng, chính sách tái cấp vốn của NHNN hoặc áp dụng thêm các chỉ tiêu đo lường thanh khoản khác ($L_2, L_3, L_4$).
Giá trị tham khảo
- Đối tượng sử dụng:
- Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng đang tìm kiếm tài liệu tham khảo về mô hình nghiên cứu thanh khoản ngân hàng.
- Các nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng cần tham khảo quy trình thực hiện ước lượng hồi quy GMM trên dữ liệu bảng (Panel Data) đối với hệ thống ngân hàng.
- Cán bộ quản lý rủi ro, chuyên viên phân tích tài chính tại các NHTM và các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
- Phần nội dung có giá trị tham khảo cao nhất:
- Bảng tổng hợp tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (Bảng 2.1) giúp hệ thống hóa nhanh các giả thuyết và kết quả của các tác giả đi trước.
- Quy trình xử lý dữ liệu và kiểm định mô hình từ Pooled OLS, FEM, REM đến System GMM ở Chương 3 và Chương 4, cung cấp khung phương pháp luận rõ ràng cho các đề tài phân tích định lượng ngân hàng.
Câu hỏi thường gặp
1. Tác giả sử dụng chỉ số nào để đo lường khả năng thanh khoản của các NHTM trong mô hình nghiên cứu?
Tác giả sử dụng chỉ số thanh toán $L_1$ theo nghiên cứu của Rose (2004), được xác định bằng tỷ lệ: Tài sản thanh khoản trên Tổng tài sản ($LIQ = \text{Tài sản thanh khoản} / \text{Tổng tài sản}$).
2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 25 ngân hàng thương mại Việt Nam có dữ liệu tài chính công khai, hoạt động liên tục trong khoảng thời gian 11 năm từ năm 2010 đến năm 2020.
3. Tại sao tác giả phải sử dụng phương pháp ước lượng GMM thay vì dừng lại ở mô hình FEM hoặc REM?
Khi thực hiện các kiểm định trên mô hình OLS/FEM/REM, dữ liệu xuất hiện các hiện tượng khuyết tật như phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, phương pháp ước lượng Men tổng quát (GMM) theo Arellano và Bover (1995) được áp dụng nhằm khắc phục triệt để các khuyết tật này và xử lý vấn đề biến nội sinh trong mô hình dữ liệu bảng.
4. Kết quả hồi quy cho thấy những yếu tố nào có tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam?
Kết quả ước lượng GMM cho thấy có 2 biến nội bộ có tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến thanh khoản ($LIQ$) là: Hệ số an toàn vốn ($CAR$) và Thu nhập lãi cận biên ($NIM$). Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) cũng mang hệ số âm nhưng không có ý nghĩa thống kê.
5. Biến hệ số an toàn vốn (CAR) được tác giả thu thập và tính toán dựa trên quy định pháp lý nào?
Hệ số an toàn vốn tối thiểu ($CAR$) trong khóa luận được xác định theo chuẩn mực của Hiệp ước Basel II và quy định tại Thông tư 41/2016/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, với công thức $CAR = \frac{C}{RWA + 12.5 \times (K_{OR} + K_{MR})}$.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Võ Thành Lợi là một công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh về các nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản của 25 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010–2020. Bằng việc ứng dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng động GMM, tác giả đã chứng minh được tác động có ý nghĩa của 8 biến cùng chiều ($ROE, CAP, CEA, DEP, LGR, NPL, SIZE, INF$) và 2 biến ngược chiều ($CAR, NIM$) đến tỷ lệ thanh khoản. Công trình cung cấp hệ thống luận cứ thực nghiệm xác đáng và các gợi ý chính sách hữu ích cho công tác quản trị rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam.
