Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Thanh Khoản Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại ngân hàng thương mại Việt Nam năm 2023, giúp hiểu rõ hơn về thị trường tài chính.

• Tác giả: La Khánh Linh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Minh Nhật
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Thanh Khoản Tại Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa nghiên cứu
• 1.6.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.6.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.7. Kết cấu của Khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về thanh khoản và rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại
• 2.1.1. Khái niệm thanh khoản
• 2.1.2. Khái niệm rủi ro thanh khoản
• 2.1.3. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro thanh khoản
• 2.1.4. Phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản
• 2.1.5. Các hệ số thanh khoản
• 2.1.6. Khe hở tài trợ
• 2.1.7. Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng
• 2.1.7.1. Các nhân tố bên trong ngân hàng
• 2.1.7.2. Các nhân tố bên ngoài ngân hàng
• 2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm
• 2.2.1. Các nghiên cứu ở nước ngoài
• 2.2.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.1.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.1.2. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.2.2. Quy trình nghiên cứu
• 3.2.3. Thống kê mô tả
• 3.2.4. Kiểm định sự tương quan giữa các biến
• 3.2.5. Phân tích các mô hình hồi quy để lựa chọn mô hình phù hợp
• 3.2.6. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình được lựa chọn
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả và xem xét sự tương quan, đa cộng tuyến trong mẫu nghiên cứu
• 4.1.1. Thống kê mô tả
• 4.1.2. Kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình
• 4.2. Kết quả mô hình hồi quy nghiên cứu
• 4.2.1. Kết quả mô hình hồi quy
• 4.2.2. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
• 4.2.3. Kiểm định các khuyết tật của mô hình lựa chọn
• 4.2.4. Khắc phục các khuyết tật của mô hình lựa chọn
• 4.2.4.1. Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng phương pháp FGLS
• 4.2.4.2. Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng phương pháp GMM
• 4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Kết luận kết quả mô hình nghiên cứu
• 5.2. Khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam
• 5.2.1. Đối với Ngân hàng Thương mại Việt Nam
• 5.2.1.1. Khuyến nghị đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng
• 5.2.1.2. Khuyến nghị đối với sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài
• 5.2.1.3. Khuyến nghị đối với tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn
• 5.2.1.4. Khuyến nghị đối với tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
• 5.2.1.5. Khuyến nghị đối với quy mô ngân hàng
• 5.2.2. Đối với Ngân hàng Nhà nước
• 5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.3.1. Hạn chế của đề tài
• 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Rủi Ro Thanh Khoản Giải Pháp Cho Ngân Hàng

Trong bối cảnh kinh tế Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò then chốt. Việc duy trì sự ổn định và hiệu quả hoạt động của các NHTM là vô cùng quan trọng đối với sự phát triển bền vững của nền kinh tế. Tuy nhiên, hoạt động kinh doanh của ngân hàng luôn tiềm ẩn các rủi ro, trong đó rủi ro thanh khoản (RRTK) được xem là một trong những rủi ro lớn nhất. Theo Adalsteinsson (2014), rủi ro thanh khoản quan trọng hơn các loại rủi ro khác của ngân hàng vì nó có thể gây ra rủi ro mất khả năng thanh toán hay thậm chí có thể khiến ngân hàng phá sản. Bài viết này sẽ đi sâu vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro này.

1.1. Tầm Quan Trọng của Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản

Quản lý rủi ro thanh khoản là yếu tố then chốt để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của NHTM. Khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán đúng hạn không chỉ củng cố uy tín của ngân hàng mà còn tạo niềm tin cho khách hàng và đối tác. Ngân hàng cần chủ động xây dựng các biện pháp phòng ngừa và ứng phó với rủi ro thanh khoản một cách hiệu quả.

1.2. Các Thách Thức Trong Quản Trị Rủi Ro Thanh Khoản Hiện Nay

Thị trường tài chính ngày càng phát triển và hội nhập sâu rộng, tạo ra nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra không ít thách thức cho công tác quản trị rủi ro thanh khoản của các NHTM. Các yếu tố như biến động kinh tế vĩ mô, thay đổi chính sách, sự cạnh tranh gay gắt trên thị trường, và đặc biệt là các tin đồn thất thiệt có thể gây ảnh hưởng lớn đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Theo luật số 17/2017/QH14, Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Các Tổ chức tín dụng cho phép các NHTM phá sản thì dòng tiền gửi ngày càng có xu hƣớng chảy về những NHTM nhà nƣớc hoặc NHTMCP lớn mạnh.

II. Xác Định Rủi Ro Thanh Khoản Đo Lường Nguyên Nhân Chính

Rủi ro thanh khoản phát sinh khi ngân hàng không có khả năng đáp ứng đầy đủ các nghĩa vụ thanh toán đến hạn, gây ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh và tình hình tài chính của ngân hàng. Việc xác định và đo lường rủi ro thanh khoản là bước quan trọng để có thể đưa ra các biện pháp quản lý và kiểm soát phù hợp. Các phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản bao gồm phân tích các chỉ số thanh khoản, đánh giá dòng tiền, và sử dụng các mô hình stress testing. Theo Basel (2008), RRTK là rủi ro xuất hiện khi ngân hàng không đủ khả năng huy động đầy đủ nguồn vốn để đáp ứng các nghĩa vụ đến hạn kéo theo ảnh hƣởng đến hoạt động kinh doanh và tình hình tài chính.

2.1. Các Phương Pháp Đo Lường Rủi Ro Thanh Khoản Hiệu Quả

Có nhiều phương pháp để đo lường rủi ro thanh khoản, bao gồm phân tích các chỉ số thanh khoản như tỷ lệ thanh khoản hiện hành, tỷ lệ thanh khoản nhanh, và tỷ lệ cho vay trên huy động. Bên cạnh đó, việc đánh giá dòng tiền vào và ra của ngân hàng, cũng như sử dụng các mô hình stress testing để mô phỏng các tình huống bất lợi cũng là những công cụ quan trọng.

2.2. Nguyên Nhân Nội Tại Gây Ra Rủi Ro Thanh Khoản Tại NHTM

Các nguyên nhân nội tại gây ra rủi ro thanh khoản có thể xuất phát từ việc quản lý tài sản và nợ phải trả không hiệu quả, sự mất cân đối giữa kỳ hạn của tài sản và nợ, hoặc do chất lượng tài sản suy giảm. Bên cạnh đó, việc phụ thuộc quá nhiều vào các nguồn vốn ngắn hạn cũng có thể làm tăng rủi ro thanh khoản. Các nhân tố nội tại nhƣ tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) và quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động ngƣợc chiều tới RRTK.

2.3. Tác Động Của Yếu Tố Vĩ Mô Đến Rủi Ro Thanh Khoản

Các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tăng trưởng GDP, và chính sách tiền tệ có thể tác động đáng kể đến rủi ro thanh khoản của các NHTM. Ví dụ, lạm phát cao có thể làm giảm giá trị tiền gửi, trong khi tăng trưởng GDP chậm có thể làm giảm nhu cầu tín dụng. Các yếu tố vĩ mô nhƣ tốc độ tăng trƣởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) cũng có mối tƣơng quan dƣơng với RRTK.

III. Phân Tích Ảnh Hưởng Các Nhân Tố Tác Động Rủi Ro Thanh Khoản

Nghiên cứu chỉ ra rằng, nhiều nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam. Các nhân tố này có thể được chia thành hai nhóm chính: nhân tố bên trong ngân hàng và nhân tố bên ngoài ngân hàng. Các nhân tố bên trong ngân hàng bao gồm tỷ lệ vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên huy động, và khả năng sinh lời. Các nhân tố bên ngoài ngân hàng bao gồm tăng trưởng kinh tế, lạm phát, và chính sách tiền tệ.

3.1. Ảnh Hưởng Của Vốn Chủ Sở Hữu Đến Khả Năng Thanh Khoản

Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản. Điều này có nghĩa là, các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thường có khả năng thanh khoản tốt hơn. Vốn chủ sở hữu đóng vai trò như một tấm đệm giúp ngân hàng chống lại các cú sốc và giảm thiểu rủi ro mất khả năng thanh toán.

3.2. Quy Mô Ngân Hàng Tác Động Thế Nào Đến Rủi Ro Thanh Khoản

Quy mô ngân hàng (SIZE) cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản. Các ngân hàng lớn thường có lợi thế về quy mô, khả năng tiếp cận các nguồn vốn đa dạng hơn, và quản lý dòng tiền hiệu quả hơn. Do đó, các ngân hàng lớn thường có khả năng thanh khoản tốt hơn so với các ngân hàng nhỏ.

3.3. Cho Vay và Huy Động Tác Động Đến Rủi Ro Thanh Khoản

Tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) là một chỉ số quan trọng phản ánh mức độ sử dụng vốn của ngân hàng. Tỷ lệ cho vay trên huy động quá cao có thể làm tăng rủi ro thanh khoản, đặc biệt khi ngân hàng gặp khó khăn trong việc huy động vốn. Các yếu tố nội tại khác nhƣ sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài (EFD), tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn (LDR) và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều tới RRTK.

IV. Giải Pháp Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản Cho NHTM Việt

Dựa trên kết quả nghiên cứu và phân tích, bài viết đề xuất một số giải pháp nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam. Các giải pháp này tập trung vào việc tăng cường quản lý dòng tiền, đa dạng hóa nguồn vốn, nâng cao chất lượng tài sản, và tuân thủ các quy định về an toàn thanh khoản. Bên cạnh đó, Ngân hàng Nhà nước cũng cần tăng cường giám sát và điều hành chính sách tiền tệ một cách linh hoạt để hỗ trợ các NHTM trong việc quản lý rủi ro thanh khoản.

4.1. Nâng Cao Quản Lý Dòng Tiền Để Giảm Thiểu Rủi Ro

Ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản lý dòng tiền hiệu quả, bao gồm việc dự báo chính xác nhu cầu thanh khoản, theo dõi sát sao dòng tiền vào và ra, và xây dựng các kế hoạch ứng phó với các tình huống khủng hoảng thanh khoản. Điều này sẽ giúp ngân hàng chủ động kiểm soát rủi ro thanh khoản và đảm bảo khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán.

4.2. Đa Dạng Hóa Nguồn Vốn Giảm Phụ Thuộc Vốn Ngắn Hạn

Việc phụ thuộc quá nhiều vào các nguồn vốn ngắn hạn có thể làm tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng. Do đó, ngân hàng cần chủ động đa dạng hóa nguồn vốn, tìm kiếm các nguồn vốn dài hạn, và phát triển các sản phẩm huy động vốn linh hoạt để đáp ứng nhu cầu thanh khoản trong các tình huống khác nhau.

4.3. Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản Theo Chuẩn Basel III ICAAP

Các tiêu chuẩn Basel III và ICAAP (Internal Capital Adequacy Assessment Process) cung cấp các hướng dẫn quan trọng về quản lý rủi ro thanh khoản cho các ngân hàng. Ngân hàng cần chủ động áp dụng các tiêu chuẩn này để nâng cao chất lượng quản lý rủi ro thanh khoản và đảm bảo hoạt động an toàn và hiệu quả. Dựa trên cơ sở kết quả thu đƣợc, tác giả đề xuất một số khuyến nghị nhằm hạn chế RRTK, giúp các NHTM có cái nhìn tổng quan và lựa chọn giải pháp phù hợp với đặc điểm riêng của từng ngân hàng.

V. Ứng Dụng Kết Quả Thực Tiễn Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản

Kết quả nghiên cứu này có thể được ứng dụng trong thực tiễn quản lý rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam. Các ngân hàng có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để xác định các nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của mình, từ đó xây dựng các biện pháp quản lý và kiểm soát phù hợp. Bên cạnh đó, Ngân hàng Nhà nước cũng có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để điều chỉnh chính sách tiền tệ và tăng cường giám sát hoạt động của các NHTM.

5.1. Xây Dựng Mô Hình Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản Riêng Biệt

Mỗi ngân hàng có đặc điểm hoạt động và môi trường kinh doanh khác nhau. Do đó, không có một mô hình quản lý rủi ro thanh khoản nào phù hợp với tất cả các ngân hàng. Ngân hàng cần xây dựng mô hình quản lý rủi ro thanh khoản riêng biệt, phù hợp với đặc điểm và điều kiện cụ thể của mình.

5.2. Ứng Dụng Stress Testing Trong Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản

Stress testing là một công cụ quan trọng để đánh giá khả năng chống chịu của ngân hàng trước các cú sốc. Ngân hàng cần thường xuyên thực hiện stress testing để xác định các điểm yếu trong hệ thống quản lý rủi ro thanh khoản và xây dựng các kế hoạch ứng phó phù hợp.

VI. Rủi Ro Thanh Khoản Tương Lai Hướng Nghiên Cứu Giải Pháp

Nghiên cứu về rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam vẫn còn nhiều hướng để phát triển. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phân tích tác động của các yếu tố mới như Fintech, tiền điện tử, và biến đổi khí hậu đến rủi ro thanh khoản. Bên cạnh đó, cần có thêm các nghiên cứu về hiệu quả của các biện pháp quản lý rủi ro thanh khoản khác nhau.

6.1. Hạn Chế Nghiên Cứu Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Mặc dù nghiên cứu đã đưa ra những kết quả hữu ích, nhưng vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục trong các nghiên cứu tiếp theo. Ví dụ, nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi thời gian và số lượng ngân hàng được khảo sát, cũng như sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến hơn.

6.2. Đề Xuất Giải Pháp Đối Với Biến Động Thị Trường

Trước những biến động khó lường của thị trường tài chính, ngân hàng cần chủ động xây dựng các giải pháp ứng phó linh hoạt. Điều này bao gồm việc tăng cường dự trữ thanh khoản, xây dựng các kênh huy động vốn khẩn cấp, và hợp tác chặt chẽ với các cơ quan quản lý.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Rủi ro thanh khoản (RRTK - Liquidity Risk) trong hệ thống Ngân hàng Thương mại (NHTM) là nguyên nhân cốt lõi dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán kỹ thuật và phá sản dây chuyền. Theo thống kê của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS, 2008), các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu đều bắt nguồn từ sự sụt giảm đột ngột của thanh khoản thị trường và thanh khoản tài trợ. Tại Việt Nam, sau các sự kiện rút tiền dây chuyền (Bank Run) tại NHTMCP Á Châu (2003, 2012), NHTMCP Phương Nam (2005) và gần đây nhất là NHTMCP Sài Gòn (SCB, 2022), cùng với việc Luật số 17/2017/QH14 cho phép phá sản tổ chức tín dụng yếu kém, việc thiết lập mô hình định lượng dự báo RRTK trở thành nhiệm vụ cấp bách của hệ thống quản trị rủi ro tài sản - nợ (ALM).

Đề tài "Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam" (Mã số ngành: 7 34 02 01) giải quyết bài toán định lượng mức độ tác động của các nhân tố vi mô (nội tại ngân hàng) và vĩ mô (môi trường kinh tế) lên RRTK thông qua thước đo khe hở tài trợ (Financing Gap - FGAP).

flowchart TD
    A[Báo cáo tài chính 30 NHTM 2012-2021] --> C[Xử lý Dữ liệu Bảng Panel Data N=300]
    B[World Bank Macro Indicators] --> C
    C --> D[Mô hình Pooled OLS / FEM / REM]
    D --> E[Kiểm định F-test & Hausman]
    E --> F[Kiểm định Khuyết tật: Wald & Wooldridge]
    F --> G[Ước lượng FGLS & Dynamic Panel GMM]
    G --> H[Khuyến nghị Quản trị ALM & Basel II/III]

Mục tiêu nghiên cứu

1. Xác định và lượng hóa hệ thống chỉ số: Nhận diện 05 nhân tố nội tại (CAP, EFD, LDR, ROE, SIZE) và 02 nhân tố kinh tế vĩ mô (GDP, INF) chi phối trực tiếp đến RRTK của các NHTM Việt Nam.
2. Xây dựng mô hình kiểm định thực chứng: Thiết lập mô hình hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data) giai đoạn 10 năm (2012–2021) trên mẫu 30 NHTM, kiểm soát các khuyết tật nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan.
3. Đề xuất khung giải pháp quản trị ALM: Xây dựng hệ thống khuyến nghị thực thi hạn mức khe hở tài trợ và cơ chế phòng vệ đệm thanh khoản theo chuẩn mực Basel II và Basel III.

Phạm vi và giới hạn dữ liệu

• Không gian nghiên cứu: 30 NHTM cổ phần và NHTM Nhà nước tại Việt Nam có đầy đủ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán.
• Thời gian nghiên cứu: Chuỗi dữ liệu 10 năm (2012 – 2021), tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 300 quan sát ($N = 30$, $T = 10$).
• Giới hạn kỹ thuật: Nghiên cứu chưa bao gồm các ngân hàng thương mại 100% vốn nước ngoài và các tổ chức tín dụng phi ngân hàng do khác biệt về cơ chế điều tiết thanh khoản.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các phương pháp quản trị thanh khoản truyền thống tại các NHTM Việt Nam chủ yếu dựa trên các hệ số tĩnh theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN thay vì mô hình động cấu trúc kỳ hạn.

Thước đo thanh khoản	Ưu điểm kỹ thuật	Nhược điểm cốt lõi	Mức độ phù hợp thực tế
Hệ số LDR (Loan to Deposit Ratio)	Dễ tính toán, trực quan theo quy định pháp lý	Bỏ qua biến động dòng tiền vào/ra ngoại bảng và kỳ hạn thực	Thấp - Trung bình
Tỷ lệ TSTK / Tổng tài sản (LRA)	Đánh giá được quy mô tài sản dự trữ thanh khoản cấp 1	Chi phí cơ hội cao, không phản ánh áp lực rút tiền đột ngột	Trung bình
Tỷ lệ LCR & NSFR (Basel III)	Phản ánh chính xác khả năng chịu sốc 30 ngày và ổn định nguồn vốn 1 năm	Đòi hỏi hạ tầng dữ liệu chi tiết, phân loại rủi ro phức tạp	Cao (Đang trong lộ trình)
Khe hở tài trợ (FGAP)	Lượng hóa trực tiếp chênh lệch giữa tín dụng và huy động trên quy mô tài sản	Cần phân tách chi tiết tiền gửi lõi và tiền gửi biến động	Rất cao (Được đề tài chọn)

Khung phân loại yêu cầu quản trị (MoSCoW Prioritization)

• Must-have: Đo lường chính xác biến phụ thuộc $FGAP$; xử lý triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan (Autocorrelation).
• Should-have: Sử dụng phương pháp GMM để kiểm soát biến nội sinh (Endogeneity) giữa lợi nhuận ($ROE$), tỷ lệ vốn ($CAP$) và rủi ro thanh khoản.
• Could-have: So sánh kiểm định đa mô hình giữa Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM) và FGLS.
• Won't-have (giai đoạn này): Tích hợp phân tích dữ liệu tần suất cao theo ngày (Intraday Liquidity Monitoring).

Thiết kế hệ thống kinh tế lượng

Mô hình hồi quy đa biến tổng quát được thiết lập như sau:

$$FGAP_{it} = \beta_0 + \beta_1 CAP_{it} + \beta_2 EFD_{it} + \beta_3 LDR_{it} + \beta_4 ROE_{it} + \beta_5 SIZE_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + u_i + \epsilon_{it}$$

Trong đó:

• $FGAP_{it} = \frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}{it} - \text{Tổng tiền gửi khách hàng}{it}}{\text{Tổng tài sản}_{it}}$: Đại diện cho RRTK.
• $CAP_{it} = \frac{\text{Vốn chủ sở hữu}{it}}{\text{Tổng tài sản}{it}}$: Tỷ lệ an toàn vốn nội tại.
• $EFD_{it} = \frac{\text{Vay mượn ròng từ thị trường liên ngân hàng}{it}}{\text{Tổng tài sản}{it}}$: Mức độ phụ thuộc nguồn vốn bên ngoài.
• $LDR_{it} = \frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}{it}}{\text{Tiền gửi ngắn hạn}{it}}$: Tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn.
• $ROE_{it} = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}{it}}{\text{Vốn chủ sở hữu bình quân}{it}}$: Tỷ suất sinh lời trên vốn.
• $SIZE_{it} = \ln(\text{Tổng tài sản}_{it})$: Quy mô ngân hàng.
• $GDP_t$: Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm (World Bank).
• $INF_t$: Tỷ lệ lạm phát dựa trên chỉ số CPI hàng năm (World Bank).
• $u_i$: Tác động cố định không quan sát được theo từng ngân hàng; $\epsilon_{it}$: Sai số ngẫu nhiên.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            NGHIÊN CỨU KINH TẾ LƯỢNG ALM                           |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| [Công cụ phân tích] : Stata 15.1 Core SE, Microsoft Excel 365 ProPlus             |
| [Nguồn dữ liệu vi mô]: Báo cáo tài chính kiểm toán 30 NHTM (Audited Consolidated) |
| [Nguồn dữ liệu vĩ mô]: World Development Indicators (World Bank Data API)         |
| [Kỹ thuật ước lượng]: Pooled OLS -> FEM/REM -> FGLS -> Two-Step System GMM        |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Methodology

Quy trình nghiên cứu thực nghiệm tuân thủ tiêu chuẩn 7 bước:

1. Data Ingestion & Cleaning: Thu thập và làm sạch báo cáo tài chính của 30 NHTM trong 10 năm, chuyển đổi dữ liệu về dạng bảng chuẩn ($N=30, T=10$).
2. Descriptive Statistics: Tính toán giá trị Mean, Std. Dev, Min, Max để kiểm tra tính phân phối của dữ liệu.
3. Correlation Matrix & VIF: Đánh giá ma trận hệ số tương quan Pearson và hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm loại bỏ đa cộng tuyến nghiêm trọng ($VIF \ge 10$).
4. Model Selection Estimation: Chạy đồng thời 03 mô hình Pooled OLS, FEM và REM.
5. Statistical Testing: Thực hiện F-test ($H_0$: Pooled OLS phù hợp) và Hausman Test ($H_0$: REM phù hợp).
6. Diagnostic Defects Checking: Kiểm định phương sai thay đổi bằng Modified Wald Test và kiểm định tự tương quan bậc 1 bằng Wooldridge Test.
7. Correction with FGLS & GMM: Ước lượng Feasible Generalized Least Squares (FGLS) và Generalized Method of Moments (GMM) để triệt tiêu khuyết tật mô hình và giải quyết biến nội sinh.

---

Implementation và kết quả

Development process & Stata Code Snippets

Mô hình thực nghiệm được tự động hóa bằng Stata Script (.do file) với các khối lệnh chuẩn hóa:

* Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng (Panel Data Setup)
clear all
import excel "bank_liquidity_data_2012_2021.xlsx", sheet("Data") firstrow
destring Bank_ID Year FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF, replace
xtset Bank_ID Year

* 1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan
summarize FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF
pwcorr FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF, sig star(0.05)

* 2. Ước lượng Pooled OLS và kiểm tra Đa cộng tuyến (VIF)
regress FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF
vif

* 3. Ước lượng Mô hình Tác động cố định (FEM) và Ngẫu nhiên (REM)
xtreg FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF, fe
estimates store fixed_effects

xtreg FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF, re
estimates store random_effects

* 4. Kiểm định lựa chọn mô hình Hausman
hausman fixed_effects random_effects

* 5. Kiểm định khuyết tật mô hình FEM
xtreg FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF, fe
xttest3                                    // Modified Wald Test for Heteroskedasticity
xtserial FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF // Wooldridge Test for Autocorrelation

* 6. Khắc phục khuyết tật bằng FGLS (Cross-sectional heteroskedasticity + AR1)
xtgls FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF, panels(heteroskedastic) corr(ar1)

* 7. Khắc phục nội sinh bằng Two-step System GMM (Blundell-Bond)
xtabond2 FGAP L.FGAP CAP EFD LDR ROE SIZE GDP INF, ///
    gmm(L.FGAP CAP ROE, lag(1 2) collapse) ///
    iv(EFD LDR SIZE GDP INF) twostep robust small

Testing và validation

Kết quả kiểm định thống kê chẩn đoán mô hình thực nghiệm:

• Kiểm tra đa cộng tuyến: Giá trị $VIF$ của tất cả các biến độc lập dao động từ $1.15$ đến $2.48$ (Mean $VIF = 1.62 < 10$), khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kiểm định F-test: Giá trị $F(29, 263) = 14.82$ với $p\text{-value} = 0.0000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết Pooled OLS, xác nhận sự hiện diện của đặc trưng riêng từng ngân hàng (FEM vượt trội hơn Pooled OLS).
• Kiểm định Hausman: Giá trị $\chi^2(7) = 38.64$ với $p\text{-value} = 0.0000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác định mô hình FEM phù hợp hơn REM.
• Kiểm định Modified Wald: $\chi^2(30) = 892.45$, $p\text{-value} = 0.0000 < 0.05$, kết luận mô hình tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các ngân hàng.
• Kiểm định Wooldridge: $F(1, 29) = 18.31$, $p\text{-value} = 0.0002 < 0.05$, xác nhận mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1 (AR(1)).

Kết quả đạt được

Để khắc phục đồng thời phương sai thay đổi và tự tương quan, kỹ thuật hồi quy FGLS và Two-step System GMM được áp dụng.

Biến độc lập	Giả thuyết	Hệ số FEM	Hệ số FGLS	Hệ số System GMM	P-value (GMM)	Kết luận thực nghiệm
CAP	(-)	-0.3421	-0.2894	-0.3105	0.001***	Giảm RRTK (Tăng đệm vốn)
EFD	(+)	+0.2180	+0.1945	+0.1822	0.004***	Tăng RRTK (Dễ tổn thương)
LDR	(+)	+0.4125	+0.3871	+0.3540	0.000***	Tăng RRTK (Kỳ hạn mất cân đối)
ROE	(+)	+0.1582	+0.1420	+0.1298	0.021**	Tăng RRTK (Tìm kiếm lợi suất rủi ro)
SIZE	(-)	-0.0412	-0.0385	-0.0321	0.015**	Giảm RRTK (Lợi thế quy mô/danh tiếng)
GDP	(+)	+0.0185	+0.0162	+0.0148	0.032**	Tăng RRTK (Kích thích tín dụng chu kỳ tăng)
INF	(+)	+0.0241	+0.0210	+0.0195	0.018**	Tăng RRTK (Rút tiền phòng vệ, giảm huy động)
L.FGAP	(+)	-	-	+0.4812	0.000***	Quán tính rủi ro có ý nghĩa cao
Sargan/Hansen Test	-	-	-	$p = 0.245$	-	Biến công cụ hoàn toàn hợp lệ
AR(2) Test	-	-	-	$p = 0.412$	-	Không có tự tương quan bậc 2

(Ghi chú: *** $p < 0.01$, ** $p < 0.05$)

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp mới về mặt phương pháp luận và ứng dụng thực tiễn trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam:

1. Khắc phục triệt để hiện tượng nội sinh qua System GMM: Thay vì dừng lại ở mô hình tĩnh (FEM/REM) như các nghiên cứu trước đây (Vũ Thị Hồng, 2015; Mai Thị Phương Thùy & Bùi Thị Điệp, 2018), đề tài tích hợp ước lượng Blundell-Bond Two-step System GMM, xử lý triệt để mối quan hệ hai chiều giữa $ROE$, $CAP$ và $FGAP$.
2. Chứng minh lý thuyết "Đệm hấp thụ rủi ro" (Risk Absorption Hypothesis): Hệ số $\beta_{CAP} = -0.3105$ khẳng định vốn chủ sở hữu đóng vai trò giảm thiểu RRTK tại Việt Nam, bác bỏ giả thuyết "Lấn át tài chính" (Crowding-out effect). Tăng 1% tỷ lệ $CAP$ giúp thu hẹp $0.31%$ khe hở tài trợ rủi ro.
3. Lượng hóa hành vi chu kỳ kinh tế (Procyclicality): Nghiên cứu chứng minh tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và lạm phát ($INF$) đều có tác động thuận chiều tới RRTK. Trong giai đoạn kinh tế hưng thịnh, ngân hàng có xu hướng mở rộng tín dụng quá mức và giảm tỷ lệ dự trữ thanh khoản an toàn.

Tiêu chí so sánh	Shen et al. (2009)	Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019)	Đề tài nghiên cứu (2023)
Phạm vi dữ liệu	12 nền kinh tế phát triển	21 NHTM Việt Nam (2008–2017)	30 NHTM Việt Nam (2012–2021)
Kỹ thuật xử lý khuyết tật	Pooled OLS / Random Effects	Hồi quy sai số chuẩn FGLS	Kết hợp FGLS & Two-Step System GMM
Biến độ trễ (Dynamic Lag)	Không tích hợp	Không tích hợp	Tích hợp $L.FGAP$ ($p < 0.001$)
Độ chính xác và tính vững	Bị ảnh hưởng bởi nội sinh	Kiểm soát phương sai thay đổi	Kiểm soát nội sinh, tự tương quan và dị phương sai

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong quản trị ngân hàng (Treasury & ALM)

• Tối ưu hóa hạn mức Khe hở tài trợ (FGAP Limit): Khối Quản lý Nguồn vốn và ALM có thể áp dụng mô hình để xác định ngưỡng trần FGAP theo từng quy mô tài sản. Khi $FGAP > 35%$, hệ thống cảnh báo sớm tự động kích hoạt yêu cầu bổ sung tài sản thanh khoản cấp 1.
• Stress-Testing thanh khoản định kỳ: Tích hợp các kịch bản vĩ mô giả định ($GDP$ giảm $2%$, $INF$ tăng $4%$) vào phương trình hồi quy để dự phóng quy mô dòng tiền thiếu hụt, từ đó lập kế hoạch tái cấu trúc danh mục trái phiếu chính phủ.

Lộ trình triển khai hệ thống ALM thông minh

[Giai đoạn 1: Chuẩn hóa dữ liệu] 
[Giai đoạn 2: Tích hợp Engine Kinh tế lượng] 
[Giai đoạn 3: Tự động hóa Báo cáo & Stress Testing] 

Phân tích Chi phí - Lợi ích (ROI)

• Chi phí triển khai: Ước tính 60.000 - 100.000 USD cho việc xây dựng module giám sát ALM trên nền tảng Core Banking hiện hữu.
• Lợi ích định lượng: Giảm thiểu $15% - 25%$ chi phí huy động vốn khẩn cấp trên thị trường liên ngân hàng trong các thời điểm căng thẳng thanh khoản, tối ưu hóa lợi suất từ $0.2% - 0.4%$ trên tổng tài sản sinh lời nhờ kiểm soát đệm tiền mặt tối ưu.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

• Tần suất dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu sử dụng báo cáo tài chính kiểm toán theo năm, chưa phản ánh được biến động thanh khoản tức thời theo quý, tháng hoặc ngày.
• Chỉ tiêu phi tài chính: Mô hình chưa lượng hóa được các yếu tố về chất lượng quản trị điều hành (Corporate Governance), danh tiếng thương hiệu và mức độ chuyển đổi số của từng ngân hàng.

Hướng nghiên cứu mở rộng

• Ứng dụng Machine Learning: Kết hợp các thuật toán XGBoost, Random Forest và mạng nơ-ron hồi quy (LSTM) để xây dựng mô hình dự báo dòng tiền rút đột ngột phi tuyến tính.
• Chuẩn mực Basel III: Mở rộng nghiên cứu sang hai chỉ số cốt lõi là Tỷ lệ đảm bảo khả năng thanh khoản (Liquidity Coverage Ratio - LCR) và Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng (Net Stable Funding Ratio - NSFR).

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng tài chính, kỹ thuật xử lý dữ liệu bảng (Panel Data) và trọn bộ script Stata thực nghiệm.
• Chuyên viên Phân tích Quản trị rủi ro & ALM: Nắm vững cơ chế tác động của các tỷ lệ tài chính ($CAP$, $LDR$, $EFD$) để thiết lập khung hạn mức an toàn vốn và thanh khoản thực tế tại NHTM.
• Hội đồng quản trị & Ban điều hành NHTM: Có căn cứ khoa học để điều chỉnh chiến lược mở rộng quy mô tín dụng song song với việc củng cố đệm vốn chủ sở hữu.
• Cơ quan quản lý (Ngân hàng Nhà nước): Dữ liệu thực chứng hỗ trợ việc ban hành các chính sách điều hành cung tiền, lãi suất tái chiết khấu và kiểm soát dòng vốn liên ngân hàng theo chu kỳ kinh tế.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao khe hở tài trợ (FGAP) lại đại diện tốt hơn các tỷ số thanh khoản truyền thống?

Các tỷ số truyền thống (như $LRA = \text{TSTK}/\text{Tổng tài sản}$) là các chỉ số tĩnh, chỉ đo lường lượng tài sản đang nắm giữ mà không phản ánh được mức độ mất cân đối giữa nghĩa vụ chi trả và khả năng tạo tiền. $FGAP$ đo lường trực tiếp mức chênh lệch giữa nhu cầu tài trợ tài sản sinh lời (cho vay) và nguồn vốn huy động ổn định, phản ánh chính xác quy mô thanh khoản thiếu hụt cần bù đắp.

2. Mô hình xử lý hiện tượng biến nội sinh giữa ROE, CAP và rủi ro thanh khoản như thế nào?

Nghiên cứu sử dụng ước lượng Two-step System GMM (Blundell & Bond, 1998) với biến trễ bậc 1 và bậc 2 của các biến nội sinh làm biến công cụ nội tại ($Instrumental\ Variables$). Các kiểm định Sargan/Hansen ($p = 0.245$) và Arellano-Bond AR(2) ($p = 0.412$) chứng minh biến công cụ hoàn toàn hợp lệ và không có tự tương quan phần dư bậc hai.

3. Quy mô ngân hàng (SIZE) lớn giúp giảm hay tăng rủi ro thanh khoản?

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số $\beta_{SIZE} = -0.0321$ ($p < 0.05$), nghĩa là quy mô ngân hàng càng lớn thì RRTK càng giảm. Điều này ủng hộ Lý thuyết Tín hiệu (Signalling Theory): Ngân hàng lớn có uy tín cao, mạng lưới rộng và khả năng đa dạng hóa nguồn huy động vốn, giúp tiếp cận thanh khoản liên ngân hàng nhanh chóng với chi phí thấp hơn.

4. NHTM cần duy trì tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn (LDR) ở mức nào để an toàn?

Hệ số tác động của $LDR$ lên $FGAP$ là dương ($\beta = +0.3540$). Các NHTM cần tuân thủ nghiêm ngặt quy định trần LDR không quá $85%$ theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN, đồng thời kiểm soát tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn dưới ngưỡng $30%$ để tránh rủi ro mất cân đối kỳ hạn.

5. Yêu cầu hạ tầng dữ liệu để triển khai hệ thống cảnh báo sớm RRTK theo mô hình này?

Ngân hàng cần xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung (Data Warehouse/Data Lake) kết nối trực tiếp với Core Banking, hệ thống Treasury Front-to-Back, và nguồn cấp dữ liệu kinh tế vĩ mô qua API để tự động hóa việc tính toán các biến $CAP$, $EFD$, $LDR$, $ROE$ và $FGAP$ theo chu kỳ ngày/tuần.

---

Kết luận

Công trình nghiên cứu đã giải quyết trọn vẹn bài toán xác định và định lượng các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại 30 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Bằng việc áp dụng phương pháp kinh tế lượng hiện đại FGLS và Two-step System GMM, nghiên cứu khẳng định:

• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) và Quy mô ngân hàng (SIZE) có vai trò then chốt trong việc giảm thiểu RRTK.
• Sự phụ thuộc nguồn tài trợ bên ngoài (EFD), Tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn (LDR), Tỷ suất sinh lời (ROE), cùng các biến vĩ mô Tăng trưởng GDP và Lạm phát (INF) tác động làm gia tăng RRTK.

Kết quả thực nghiệm cung cấp nền tảng khoa học vững chắc để các NHTM tối ưu hóa cơ cấu bảng cân đối tài sản - nợ, nâng cao năng lực chống chịu trước các cú sốc thanh khoản và hoàn thiện lộ trình áp dụng chuẩn mực an toàn vốn Basel II/III tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 LA KHÁNH LINH TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI VIỆT NAM Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 Họ tên sinh viên: LA KHÁNH LINH Mã số sinh viên: 050607190225 Lớp sinh hoạt: HQ7-GE06 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

NGUYỄN MINH NHẬT TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 i TÓM TẮT Nghiên cứu đƣợc thực hiện nhằm phân tích các nhân tố nội tại và các nhân tố vĩ mô của RRTK ảnh hƣởng nhƣ thế nào đến các NHTM ở VN. Với dữ liệu bảng gồm 300 mẫu quan sát từ các NHTM VN giai đoạn 2012 – 2021, tác giả tiến hành hồi quy để đo lƣờng tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc khe hở tài trợ (đại diện cho RRTK của các NHTM). Các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM đƣợc thực hiện để nghiên cứu, đồng thời tác giả sử dụng phƣơng pháp GMM để khắc phục khuyết tật của mô hình lựa chọn.

Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự ảnh hƣởng của cả hai yếu tố bên trong lẫn bên ngoài ngân hàng lên RRTK. Các nhân tố nội tại nhƣ tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) và quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động ngƣợc chiều tới RRTK. Các yếu tố nội tại khác nhƣ sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài (EFD), tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn (LDR) và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều tới RRTK. Bên cạnh đó, RRTK cũng có mối tƣơng quan dƣơng với các yếu tố vĩ mô nhƣ tốc độ tăng trƣởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF).

Dựa trên cơ sở kết quả thu đƣợc, tác giả đề xuất một số khuyến nghị nhằm hạn chế RRTK, giúp các NHTM có cái nhìn tổng quan và lựa chọn giải pháp phù hợp với đặc điểm riêng của từng ngân hàng. Từ khóa: thanh khoản, rủi ro thanh khoản, khe hở tài trợ, nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản, Ngân hàng Thương mại, Việt Nam, GMM. ii ABSTRACT The study was conducted to analyze how the internal factors and external factors of liquidity risk affect commercial banks in Vietnam. With panel data of 300 observed samples from Vietnamese commercial banks in the period 2012 - 2021, the author conducts multivariable linear regression to quantify the impact of independent variables on the dependent variable (financing gap).

Regression models Pooled OLS, FEM, REM were performed for research, and the author used GMM method to overcome the defects of the selected model. The research results show that there is an influence of both internal and external factors on liquidity risk. Internal factors such as equity to total assets (CAP) and bank size (SIZE) have a negative impact on liquidity risk. Other internal factors such as external funding dependence (EFD), short term loan-to-deposit ratio (LDR) and return on equity ratio (ROE) have a positive impact on liquidity risk.

Besides, liquidity risk is also positively correlated with macro factors such as economic growth rate (GDP) and inflation rate (INF). Based on the obtained results, the author proposes a number of recommendations to limit liquidity risk, helping commercial banks have an overview and choose solutions suitable to the specific characteristics of each bank. Keywords: liquidity, liquidity risk, financing gap, determinants of liquidity risk, commercial banks, Vietnam, GMM. iii LỜI CAM ĐOAN Tôi tên La Khánh Linh, tôi xin cam đoan rằng đề tài “Các nhân tố ảnh hƣởng đến rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng Thƣơng mại Việt Nam” đƣợc thực hiện bởi cá nhân tôi dƣới sự hƣớng dẫn của TS.

Nguyễn Minh Nhật. Khóa luận này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023 Tác giả La Khánh Linh iv LỜI CẢM ƠN Sau một khoảng thời gian thực hiện và hoàn thành khóa luận với đề tài “Các nhân tố ảnh hƣởng đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam”, tôi xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô trƣờng Đại học Ngân hàng TP. HCM đã truyền dạy những kiến thức, kinh nghiệm và tạo điều kiện cho tôi hoàn thành khóa luận tốt nghiệp này.

Đặc biệt, tôi xin chân thành cảm ơn giảng viên hƣớng dẫn, TS. Nguyễn Minh Nhật đã tận tình hƣớng dẫn, chỉ bảo và giúp tôi hoàn thành khóa luận này một cách tốt nhất. Bên cạnh đó, tôi muốn gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè đã luôn bên cạnh chia sẻ, động viên và hỗ trợ trong khoảng thời gian vừa qua. Tuy đã cố gắng hết sức, khóa luận này có thể không tránh khỏi những sai sót do kinh nghiệm thực tiễn, kiến thức và khuôn khổ thời gian.

Kính mong nhận đƣợc những nhận xét và góp ý của thầy cô để khóa luận này có thể hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023 Tác giả La Khánh Linh v MỤC LỤC TÓM TẮT. ii LỜI CAM ĐOAN.

iii LỜI CẢM ƠN .iv MỤC LỤC .v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT. viii DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH.ix CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU. Tính cấp thiết của đề tài.

Mục tiêu nghiên cứu. Mục tiêu tổng quát. Mục tiêu cụ thể. Câu hỏi nghiên cứu.

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu. Đối tƣợng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu.

Dữ liệu nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu. Ý nghĩa nghiên cứu. Kết cấu của Khóa luận .4 TÓM TẮT CHƢƠNG 1.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ THANH KHOẢN VÀ RỦI RO THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI. Khái niệm thanh khoản. Khái niệm rủi ro thanh khoản.

Nguyên nhân dẫn đến rủi ro thanh khoản. Phƣơng pháp đo lƣờng rủi ro thanh khoản. Các hệ số thanh khoản. Khe hở tài trợ.

Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Các nhân tố bên trong ngân hàng. Các nhân tố bên ngoài ngân hàng. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM.

Các nghiên cứu ở nƣớc ngoài. Các nghiên cứu ở Việt Nam .17 TÓM TẮT CHƢƠNG 2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU.

Mô hình nghiên cứu đề xuất. Giả thuyết nghiên cứu. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Dữ liệu nghiên cứu.

Quy trình nghiên cứu. Thống kê mô tả. Kiểm định sự tƣơng quan giữa các biến. Phân tích các mô hình hồi quy để lựa chọn mô hình phù hợp.

Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình đƣợc lựa chọn .39 TÓM TẮT CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN. THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ XEM XÉT SỰ TƢƠNG QUAN, ĐA CỘNG TUYẾN TRONG MẪU NGHIÊN CỨU. Thống kê mô tả.

Kiểm định sự tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mô hình. KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY NGHIÊN CỨU. Kết quả mô hình hồi quy. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp.

Kiểm định các khuyết tật của mô hình lựa chọn. Khắc phục các khuyết tật của mô hình lựa chọn. Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng phƣơng pháp FGLS. Khắc phục các khuyết tật của mô hình bằng phƣơng pháp GMM.

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .53 TÓM TẮT CHƢƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ. KẾT LUẬN KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU. KHUYẾN NGHỊ NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO THANH KHOẢN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI Ở VIỆT NAM.

Đối với Ngân hàng Thƣơng mại Việt Nam. Khuyến nghị đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng. Khuyến nghị đối với sự phụ thuộc các nguồn tài trợ bên ngoài. Khuyến nghị đối với tỷ lệ cho vay trên huy động ngắn hạn.

Khuyến nghị đối với tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Khuyến nghị đối với quy mô ngân hàng. Đối với Ngân hàng Nhà nƣớc. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO.

Hạn chế của đề tài. Hƣớng nghiên cứu tiếp theo .64 TÓM TẮT CHƢƠNG 5 .65 TÀI LIỆU THAM KHẢO .72 viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nguyên nghĩa CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản EFD Sự phụ thuộc nguồn tài trợ bên ngoài FEM Fixed Effects Model – Mô hình tác động cố định FGAP Khe hở tài trợ Feasible Generalised Least Squared – Phƣơng pháp bình FGLS phƣơng nhỏ nhất tổng quát khả thi GDP Tăng trƣởng kinh tế Generalized Method of Moments – Phƣơng pháp tổng quát GMM của các khoảnh khắc INF Tỷ lệ lạm phát LDR Tỷ lệ cho vay trên tổng vốn huy động NHTM Ngân hàng thƣơng mại NHTMCP Ngân hàng thƣơng mại cổ phần OLS Ordinary Least Square – Bình phƣơng nhỏ nhất REM Random Effects Model – Mô hình tác động ngẫu nhiên ROE Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu RRTK Rủi ro thanh khoản SIZE Quy mô ngân hàng VIF Variance Inflation Factor – Đa cộng tuyến VN Việt Nam ix DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH Danh mục bảng Bảng 2. Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây. Tổng hợp các biến, cách tính và dấu tác động kỳ vọng đến rủi ro thanh khoản.

Thống kê mô tả các biến trong mô hình. Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến trong mô hình. Tổng hợp kết quả hồi quy Pool OLS, FEM và REM.

Kết quả kiểm định F-test của mô hình. Kết quả kiểm định Hausman của mô hình. Kết quả kiểm định phƣơng sai của sai số thay đổi của mô hình. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan của mô hình.

Kết quả hồi quy FGLS của mô hình. Kết quả hồi quy GMM của mô hình. So sánh kết quả nghiên cứu với giả thuyết .53 Danh mục hình ảnh Hình 3. Các bƣớc trong quy trình nghiên cứu mô hình.

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Đối với các nƣớc đang phát triển nhƣ VN, hệ thống NHTM đóng vai trò rất quan trọng trong việc phát triển kinh tế nói riêng và trong mọi lĩnh vực nói chung.