Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khả năng thanh khoản là một trong những yếu tố cốt lõi bảo đảm sự an toàn và vận hành ổn định của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) – nơi đóng vai trò là huyết mạch cung ứng vốn và điều tiết vĩ mô cho toàn bộ nền kinh tế. Bài học từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2007–2008 đã chỉ ra rằng sự thiếu hụt thanh khoản và xem nhẹ công tác quản trị rủi ro thanh khoản là một trong những nguyên nhân gốc rễ dẫn đến sự sụp đổ dây chuyền của nhiều định chế tài chính quốc tế (theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng - BIS, 2008).

Tại Việt Nam, dù thị trường tài chính - tiền tệ những năm gần đây đã có những bước ổn định nhất định với mặt bằng lãi suất huy động được kiểm soát, nhưng nguy cơ mất cân đối thanh khoản cục bộ tại các NHTM cổ phần vẫn luôn tiềm ẩn. Rủi ro thanh khoản khi phát sinh có thể tạo nên hiệu ứng rút tiền hàng loạt (bank run), làm suy giảm niềm tin công chúng và đe dọa sự an toàn của toàn hệ thống. Do đó, việc nghiên cứu có hệ thống nhằm nhận diện và định lượng các nhân tố tác động đến thanh khoản là yêu cầu cấp thiết đối với các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan thanh tra, giám sát.

Khóa luận xác lập các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định các nhân tố tác động và đo lường mức độ ảnh hưởng của chúng đến khả năng thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2020.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM cổ phần Việt Nam.
    2. Phân loại và làm rõ các nhân tố thuộc môi trường vi mô (bên trong ngân hàng) và môi trường vĩ mô (bên ngoài ngân hàng).
    3. Đo lường mức độ ảnh hưởng và xác định chiều hướng tác động (tích cực hoặc tiêu cực) của từng nhân tố đến tỷ lệ thanh khoản.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    • Câu hỏi 1: Những nhân tố nào từ bên trong (nội tại ngân hàng qua báo cáo tài chính) và bên ngoài (biến số kinh tế vĩ mô) tác động đến khả năng thanh khoản của NHTM?
    • Câu hỏi 2: Những nhân tố nào tác động cùng chiều làm tăng tỷ lệ thanh khoản và những nhân tố nào tác động ngược chiều làm suy giảm thanh khoản?
    • Câu hỏi 3: Mức độ ảnh hưởng định lượng của từng nhân tố đến thanh khoản của các NHTM diễn ra như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Tỷ lệ thanh khoản và các nhân tố vi mô, vĩ mô tác động đến tỷ lệ thanh khoản của các NHTM cổ phần tại Việt Nam.
  • Không gian nghiên cứu: 25 NHTM Việt Nam có hoạt động liên tục và cung cấp đầy đủ thông tin báo cáo tài chính (được chọn lọc từ tập mẫu ban đầu gồm 32 ngân hàng sau khi loại trừ các đơn vị thiếu dữ liệu do hạn chế về công bố thông tin).
  • Thời gian nghiên cứu: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2010 đến năm 2020.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và các khái niệm nền tảng

  • Khái niệm thanh khoản: Khóa luận tiếp cận thanh khoản dưới nhiều góc độ học thuật: khái niệm tài chính của Keynes (1930) về khả năng chuyển đổi tài sản mà không gây biến động giá lớn; định nghĩa của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) và Basel II (2008) về khả năng vừa mở rộng tài sản vừa đáp ứng nghĩa vụ nợ đến hạn với chi phí hợp lý. Tính thanh khoản được cấu thành từ ba phương diện: thanh khoản tài sản (Longworth, 2010), thanh khoản nguồn vốn (Neto, 2003) và thanh khoản của toàn ngân hàng.
  • Cung - cầu và rủi ro thanh khoản: Cung thanh khoản hình thành từ dòng tiền gửi, thu hồi nợ tín dụng, bán tài sản và vay mượn thị trường liên ngân hàng; cầu thanh khoản xuất phát từ nhu cầu rút tiền gửi, giải ngân hạn mức tín dụng, chi phí vận hành và nghĩa vụ ngoại bảng (Nguyễn Bảo Huyền, 2016; Vũ Thị Hồng, 2015).
  • Các lý thuyết kinh tế được sử dụng làm nền tảng:
    • Lý thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too Big To Fail): Giải thích hành vi duy trì dự trữ thanh khoản thấp của các ngân hàng quy mô lớn do kỳ vọng nhận được sự hỗ trợ cứu trợ từ Ngân hàng Trung ương (Vodová, 2011).
    • Lý thuyết "Hấp thụ rủi ro" (Risk Absorption - Berger & Bouwman, 2013) và lý thuyết "Mong manh - Lấn át tài chính" (Financial Fragility - Crowding Out - Gorton & Winton, 1999): Giải thích tác động hai chiều của quy mô vốn chủ sở hữu đến việc kiến tạo thanh khoản.
    • Lý thuyết dự trữ vốn và đệm thanh khoản (Inventory Theory of Capital and Liquidity Buffer - Baltensperger, 1980): Phân tích sự đánh đổi (trade-off) giữa lợi nhuận sinh lời và chi phí cơ hội của việc nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao.
    • Mô hình Fisher (Fisher Effect): Giải thích ảnh hưởng của lạm phát đến giá trị thực của tiền, lãi suất huy động và cơ cấu tài sản dự trữ của NHTM.

Thước đo thanh khoản được lựa chọn

Trong 4 chỉ số thanh khoản phổ biến ($LIQ_1$ = Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản; $LIQ_2$ = Tài sản thanh khoản / Tổng tiền gửi; $LIQ_3$ = Dư nợ cho vay / Tổng tài sản; $LIQ_4$ = Dư nợ cho vay / Tổng tiền gửi), tác giả chọn $LIQ_2$ làm biến phụ thuộc chính:

$$LIQ = \frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng tiền gửi khách hàng}}$$

Chỉ số này đo lường năng lực của NHTM trong việc sử dụng tài sản có tính lỏng cao để đáp ứng nhu cầu rút tiền gửi của khách hàng mà không cần phải phụ thuộc vào việc vay mượn tức thời từ NHNN hay thị trường liên ngân hàng (Vodová, 2013).

Phương pháp nghiên cứu và kinh tế lượng

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu dạng bảng không cân bằng (unbalanced panel data) gồm 272 quan sát từ 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010–2020. Dữ liệu vi mô thu thập từ Báo cáo tài chính kiểm toán, Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hàng năm; dữ liệu vĩ mô thu thập từ cơ sở dữ liệu của World Bank và Statista.
  • Quy trình ước lượng và kiểm định:
    1. Thống kê mô tả các biến và phân tích ma trận hệ số tương quan để phát hiện dấu hiệu cộng tuyến ban đầu.
    2. Hồi quy bảng với 3 mô hình cơ bản: Bình phương bé nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    3. Thực hiện kiểm định F (Pooling test) để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; thực hiện kiểm định Hausman để chọn lựa giữa FEM và REM.
    4. Thực hiện các kiểm định chẩn đoán khuyết tật: kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) để phát hiện đa cộng tuyến; kiểm định Wald / Breusch-Pagan Lagrange Multiplier để phát hiện phương sai sai số thay đổi; kiểm định Wooldridge để phát hiện hiện tượng tự tương quan.
    5. Áp dụng phương pháp ước lượng Bình phương bé nhất tổng quát (GLS - Generalized Least Squares) để khắc phục triệt để các vi phạm giả định hồi quy cổ điển.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 1 thiết lập khung đề cương tổng thể cho toàn bộ khóa luận. Tác giả nêu bật tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ vai trò của hệ thống ngân hàng đối với nền kinh tế và những rủi ro mang tính hệ thống từ bài học khủng hoảng 2008. Chương này xác định rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu trọng tâm, đối tượng nghiên cứu ($LIQ$), phạm vi 25 NHTM giai đoạn 2010–2020, ý nghĩa thực tiễn của đề tài và bố cục 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nhân tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về thanh khoản, phân tích cơ chế cân bằng cung - cầu thanh khoản, nguyên nhân dẫn đến rủi ro thanh khoản (sự mất cân xứng kỳ hạn giữa tài sản nợ và tài sản có, độ nhạy cảm của lãi suất, hiệu ứng rút tiền hàng loạt và các rủi ro ngoại bảng).

Chương này phân tích các lý thuyết tài chính liên quan và tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (Aspachs & cs., 2005; Vodová, 2011; Akhtar & cs., 2011; Delechat & cs., 2012; Moussa, 2015; Singh & Sharma, 2016; Vũ Thị Hồng, 2015; Mai Thị Phương Thùy & Bùi Thị Điệp, 2018; Phạm Quốc Việt & Nguyễn Văn Vinh, 2019; Nguyễn Thị Tuyết Nga, 2019). Từ đó, tác giả nhận diện 10 nhân tố tiềm năng tác động đến thanh khoản: Quy mô ngân hàng, Vốn chủ sở hữu, Khả năng sinh lời, Dự phòng rủi ro tín dụng, Nợ xấu, Tiền gửi, Tỷ lệ cho vay, Tăng trưởng kinh tế, Lạm phát và Thất nghiệp.

Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 thiết lập mô hình hồi quy dữ liệu bảng đa biến:

$$LIQ_{i,t} = \alpha + \beta_1 SIZE_{i,t} + \beta_2 CAP_{i,t} + \beta_3 ROE_{i,t} + \beta_4 LPR_{i,t} + \beta_5 NPL_{i,t} + \beta_6 DEP_{i,t} + \beta_7 LDR_{i,t} + \beta_8 GDP_{i,t} + \beta_9 INF_{i,t} + \beta_{10} UNE_{i,t} + \varepsilon_{i,t}$$

Tác giả định nghĩa chi tiết cách đo lường biến và đặt ra 10 giả thuyết nghiên cứu cụ thể:

Biến số Ký hiệu Cách đo lường Kỳ vọng dấu Nguồn dữ liệu
Biến phụ thuộc
Khả năng thanh khoản $LIQ$ Tài sản thanh khoản / Tổng tiền gửi Báo cáo tài chính
Biến độc lập
Quy mô ngân hàng $SIZE$ Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Total Assets})$) $+/-$ Báo cáo tài chính
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu $CAP$ Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản $+$ Báo cáo tài chính
Khả năng sinh lời $ROE$ Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân $-$ Báo cáo tài chính
Dự phòng rủi ro tín dụng $LPR$ Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ cho vay $-$ Báo cáo tài chính
Tỷ lệ nợ xấu $NPL$ (Dư nợ nhóm 3 + 4 + 5) / Tổng dư nợ cho vay $-$ Báo cáo tài chính
Tỷ lệ tiền gửi $DEP$ Tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản $+$ Báo cáo tài chính
Tỷ lệ cho vay $LDR$ Tổng dư nợ cho vay / Tổng vốn huy động $-$ Báo cáo tài chính
Tăng trưởng kinh tế $GDP$ Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%) $-$ World Bank
Tỷ lệ lạm phát $INF$ Phần trăm thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng CPI (%) $+$ World Bank
Tỷ lệ thất nghiệp $UNE$ Tỷ lệ thất nghiệp trên lực lượng lao động (%) $+/-$ Statista

Chương này cũng thiết lập sơ đồ quy trình 5 bước nghiên cứu và các tiêu chuẩn kiểm định lựa chọn mô hình thống kê trên phần mềm Stata.

Chương 4: Phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày kết quả thực nghiệm chi tiết. Thống kê mô tả 272 quan sát cho thấy:

  • $LIQ$ có giá trị trung bình là 59,59%, độ lệch chuẩn 32,74%, cao nhất đạt 130,11% (TPBank năm 2011) và thấp nhất đạt 20,02% (PGBank năm 2010). Giai đoạn từ 2014 trở đi, các ngân hàng có xu hướng duy trì tỷ lệ tài sản thanh khoản thấp hơn mức trung bình.
  • $SIZE$ có giá trị trung bình 8,03 (dao động từ 7,15 tại Kienlongbank năm 2010 đến 8,95 tại BIDV năm 2020).
  • $CAP$ trung bình 9,07% (Kienlongbank cao nhất 25,54% năm 2010, BIDV thấp nhất 4,41%).
  • $ROE$ trung bình 10,07%, phân tán từ -56,57% đến 29,57% (VIB năm 2020).
  • $LPR$ trung bình 1,35% (VPBank cao nhất 5,41% năm 2019, SHB thấp nhất -1,04% năm 2012).
  • $NPL$ trung bình 2,45% (SHB cao nhất 8,8% năm 2012, TPBank thấp nhất 0,65% năm 2010).
  • $DEP$ trung bình 63,85% (Sacombank cao nhất 89,37% năm 2015, TPBank thấp nhất 25,44% năm 2011).
  • $LDR$ trung bình 65,75% (TPBank thấp nhất 16,66% năm 2011, VPBank cao nhất 104,2% năm 2020).
  • Các biến vĩ mô: $GDP$ trung bình 6,00% (thấp nhất 2,91% năm 2020 do Covid-19, cao nhất 7,08% năm 2018); $INF$ trung bình 5,65% (cao nhất 18,67% năm 2011, thấp nhất 0,63% năm 2015); $UNE$ trung bình 1,95% (dao động từ 1,81% đến 2,13%).

Trong phân tích ma trận tương quan, do biến $DEP$ có hệ số tương quan rất cao với biến phụ thuộc $LIQ$ ($|r| > 0,8$), tiềm ẩn nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng nên tác giả đã loại bỏ biến $DEP$ ra khỏi mô hình trước khi tiến hành hồi quy.

Kết quả các kiểm định lựa chọn mô hình:

  • Kiểm định F-test cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
  • Kiểm định Hausman cho kết quả chấp nhận mô hình REM ($p\text{-value} > 0,05$).
  • Kiểm định VIF trên các biến còn lại đều có giá trị nhỏ hơn 10 (không có đa cộng tuyến).
  • Kiểm định chẩn đoán chỉ ra mô hình REM xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, phương pháp GLS được sử dụng để ước lượng lại, cho ra kết quả hồi quy vững cuối cùng.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm, đối chiếu với các mục tiêu đề ra và xây dựng hệ thống giải pháp nâng cao năng lực thanh khoản cho NHTM và NHNN, đồng thời chỉ ra các hạn chế và hướng mở rộng nghiên cứu.

Kết quả và đóng góp

Kết quả hồi quy thực nghiệm

Thông qua mô hình GLS với dữ liệu 25 NHTM giai đoạn 2010–2020, nghiên cứu đã lượng hóa tác động của các biến giải thích đến khả năng thanh khoản:

Biến độc lập Chiều tác động thực nghiệm Ý nghĩa thống kê Phù hợp giả thuyết
Quy mô ngân hàng ($SIZE$) Ngược chiều ($-$) Có ý nghĩa Phù hợp
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$) Không tác động Không có ý nghĩa Không phù hợp
Khả năng sinh lời ($ROE$) Cùng chiều ($+$) Có ý nghĩa Trái kỳ vọng
Tỷ lệ dự phòng RRTD ($LPR$) Không tác động Không có ý nghĩa Không phù hợp
Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) Ngược chiều ($-$) Có ý nghĩa Phù hợp
Tỷ lệ cho vay ($LDR$) Ngược chiều ($-$) Có ý nghĩa Phù hợp
Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) Ngược chiều ($-$) Có ý nghĩa Phù hợp
Tỷ lệ lạm phát ($INF$) Cùng chiều ($+$) Có ý nghĩa Phù hợp
Tỷ lệ thất nghiệp ($UNE$) Ngược chiều ($-$) Có ý nghĩa Phù hợp

Thảo luận chi tiết về các tác động

  1. Quy mô ngân hàng ($SIZE$ - tác động âm): Các ngân hàng có tổng tài sản càng lớn thì xu hướng duy trì tỷ lệ tài sản thanh khoản càng thấp. Điều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết "Too big to fail" khi các NHTM quy mô lớn có lợi thế tiếp cận vốn liên ngân hàng và kỳ vọng nhận được sự can thiệp từ NHTW khi xảy ra khủng hoảng.
  2. Khả năng sinh lời ($ROE$ - tác động dương): Trái với giả thuyết ban đầu về sự đánh đổi lợi nhuận, kết quả thực tế tại Việt Nam cho thấy khả năng sinh lời cao giúp ngân hàng gia tăng tích lũy dòng tiền thặng dư nội bộ, nâng cao uy tín huy động vốn và từ đó gia tăng đệm tài sản thanh khoản.
  3. Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$ - tác động âm): Nợ xấu làm đóng băng dòng tiền thu hồi gốc và lãi, làm giảm sút chất lượng tài sản có và gây suy giảm nghiêm trọng lượng tiền mặt sẵn sàng chi trả của ngân hàng.
  4. Tỷ lệ cho vay ($LDR$ - tác động âm): Việc đẩy mạnh tín dụng so với nguồn vốn huy động làm gia tăng tỷ trọng tài sản có tính lỏng kém, khiến năng lực thanh khoản sụt giảm trực tiếp.
  5. Tăng trưởng kinh tế ($GDP$ - tác động âm): Trong các giai đoạn kinh tế tăng trưởng tốt, các NHTM có xu hướng nới lỏng tín dụng và chuyển hướng vốn vào các tài sản sinh lời cao, làm giảm tỷ lệ dự trữ tài sản thanh khoản.
  6. Tỷ lệ lạm phát ($INF$ - tác động dương): Khi lạm phát gia tăng, rủi ro mất giá tiền tệ và rủi ro tín dụng tăng lên, các NHTM chủ động hạn chế cho vay dài hạn và tăng cường nắm giữ các tài sản có tính thanh khoản cao để phòng ngừa rủi ro rút tiền.
  7. Tỷ lệ thất nghiệp ($UNE$ - tác động âm): Thất nghiệp gia tăng làm suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân và doanh nghiệp, gây áp lực trích lập và tổn thất dòng tiền thu nợ, dẫn tới giảm thanh khoản ngân hàng.
  8. Biến $CAP$ và $LPR$: Nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê về tác động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng đến tỷ lệ $LIQ_2$.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Đối với các Ngân hàng Thương mại:
    • Kiểm soát tăng trưởng quy mô gắn liền với năng lực quản trị: Mở rộng mạng lưới và tài sản phải đi đôi với nâng cấp hệ thống quản trị rủi ro thanh khoản, tránh tâm lý ỷ lại vào hỗ trợ thanh khoản của NHNN.
    • Duy trì cơ cấu vốn hợp lý và nâng cao hiệu quả sinh lời: Tăng cường tích lũy vốn tự có từ lợi nhuận giữ lại để chủ động tạo nguồn đệm thanh khoản vững chắc.
    • Cân đối hoạt động cho vay và huy động vốn ($LDR$): Tuân thủ nghiêm ngặt các giới hạn an toàn vốn và cấp tín dụng theo quy định của NHNN (Thông tư 13/2010/TT-NHNN và các văn bản sửa đổi), tránh phụ thuộc quá mức vào nguồn vốn ngắn hạn để cho vay trung - dài hạn.
    • Xử lý triệt để nợ xấu: Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, chủ động phân loại nợ theo đúng quy định (Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, Thông tư 39/2013/TT-NHNN) và đẩy nhanh tiến độ xử lý tài sản bảo đảm để khơi thông dòng tiền.
  • Đối với Ngân hàng Nhà nước (NHNN):
    • Hoàn thiện cơ chế quy định tỷ lệ dự trữ thanh khoản: Thiết lập các tỷ lệ an toàn thanh khoản linh hoạt, tiệm cận các chuẩn mực Basel II và Basel III phù hợp với thị trường Việt Nam.
    • Điều hành linh hoạt công cụ lãi suất và nghiệp vụ thị trường mở (OMO): Hỗ trợ thanh khoản kịp thời cho các TCTD gặp khó khăn thanh khoản tạm thời.
    • Phối hợp kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô: Tạo lập môi trường kinh tế vĩ mô ổn định nhằm hạn chế các cú sốc rút tiền gửi đột ngột.
    • Tăng cường công tác thanh tra, giám sát: Thắt chặt giám sát việc công bố thông tin minh bạch và các chỉ số an toàn hoạt động của toàn hệ thống NHTM.

Đóng góp của nghiên cứu

Khóa luận đã cập nhật chuỗi dữ liệu 11 năm (2010–2020) bao quát cả giai đoạn tái cơ cấu hệ thống ngân hàng và giai đoạn đầu của đại dịch Covid-19. Công trình cung cấp bằng chứng định lượng rõ ràng, kiểm định và khắc phục đầy đủ các khuyết tật mô hình bảng bằng phương pháp GLS, đồng thời xác nhận vai trò đồng thời của cả các yếu tố nội tại ngân hàng và biến số vĩ mô đối với tính thanh khoản tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của nghiên cứu:
    • Quy mô mẫu: Nghiên cứu chỉ khảo sát được 25 NHTM do một số ngân hàng chưa minh bạch hoặc không công bố đầy đủ số liệu báo cáo tài chính xuyên suốt 11 năm.
    • Biến số nghiên cứu: Mô hình chưa bao quát hết một số biến vĩ mô quan trọng khác như lãi suất điều hành, tỷ giá hối đoái, độ mở thương mại, cũng như các biến quản trị nội bộ (cấu trúc sở hữu, tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn).
    • Thước đo thanh khoản: Bài viết mới chỉ sử dụng một chỉ số đại diện duy nhất ($LIQ_2$), chưa đối chiếu song song với các chỉ số thanh khoản khác ($LIQ_1, LIQ_3, LIQ_4$) hoặc phương pháp khe hở thanh khoản theo luồng tiền.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng cỡ mẫu bao gồm toàn bộ hệ thống các TCTD và kéo dài chuỗi thời gian quan sát.
    • Bổ sung thêm các biến số vi mô và vĩ mô mới vào mô hình kinh tế lượng.
    • Áp dụng đa dạng các thước đo thanh khoản và sử dụng thêm các phương pháp ước lượng nâng cao như GMM (Generalized Method of Moments) để kiểm soát hiện tượng nội sinh.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng hưởng lợi:
    • Sinh viên và học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng: Làm tài liệu tham khảo chuẩn mực về cấu trúc khóa luận định lượng, phương pháp xử lý dữ liệu bảng (Panel Data) trên Stata, từ khâu thống kê mô tả, kiểm tra tương quan, xử lý đa cộng tuyến đến các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Hausman) và khắc phục khuyết tật bằng GLS.
    • Bộ phận Quản trị rủi ro tại các NHTM: Cung cấp cơ sở định lượng để đánh giá mức độ nhạy cảm của thanh khoản ngân hàng trước biến động của quy mô tín dụng, tỷ lệ nợ xấu và chu kỳ kinh tế vĩ mô.
    • Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách (NHNN): Cung cấp thêm luận cứ thực nghiệm phục vụ công tác giám sát an toàn vi mô và vĩ mô đối với hệ thống ngân hàng.
  • Nội dung đáng tham khảo nhất: Bảng tổng quan nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (Chương 2); quy trình kiểm định kinh tế lượng bài bản để xử lý hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan (Chương 3 & 4); và các biện pháp quản trị thanh khoản thực tế dựa trên số liệu phân tích cụ thể (Chương 5).

Câu hỏi thường gặp

1. Biến phụ thuộc đo lường thanh khoản ($LIQ$) trong khóa luận được xác định cụ thể bằng công thức nào và vì sao tác giả lựa chọn chỉ số này? Tác giả sử dụng chỉ số $LIQ_2 = \text{Tài sản thanh khoản} / \text{Tổng tiền gửi khách hàng}$. Lý do lựa chọn là vì đây là thước đo phản ánh trực tiếp năng lực của ngân hàng trong việc đáp ứng nghĩa vụ chi trả tức thời cho người gửi tiền bằng tài sản có tính thanh khoản cao nhất mà không cần phụ thuộc vào nguồn vay mượn bên ngoài; đồng thời đây là chỉ số được chuẩn hóa và sử dụng rộng rãi nhất trong các nghiên cứu kinh tế lượng quốc tế (Vodová, 2011; Aspachs & cs., 2005).

2. Tại sao biến tỷ lệ tiền gửi ($DEP$) ban đầu có trong mô hình nghiên cứu nhưng sau đó lại bị loại bỏ trước khi chạy hồi quy? Trong bước phân tích ma trận hệ số tương quan ở Chương 4, biến $DEP$ (Tiền gửi khách hàng / Tổng tài sản) có hệ số tương quan rất lớn với biến phụ thuộc $LIQ$ ($|r| > 0,8$). Việc giữ lại biến này sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, làm sai lệch ước lượng của các hệ số hồi quy. Do đó, tác giả đã chủ động loại biến $DEP$ để đảm bảo độ tin cậy của mô hình.

3. Những nhân tố nào trong nghiên cứu được chứng minh là có tác động làm suy giảm (ngược chiều) tính thanh khoản của NHTM Việt Nam? Kết quả hồi quy mô hình GLS xác định 5 nhân tố tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến thanh khoản, gồm:

  1. Quy mô ngân hàng ($SIZE$)
  2. Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$)
  3. Tỷ lệ cho vay ($LDR$)
  4. Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$)
  5. Tỷ lệ thất nghiệp ($UNE$)

4. Mối quan hệ giữa khả năng sinh lời ($ROE$), lạm phát ($INF$) với tính thanh khoản được giải thích như thế nào? Cả hai biến $ROE$ và $INF$ đều có tác động cùng chiều ($+$) đến tỷ lệ thanh khoản:

  • $ROE$ tăng phản ánh hiệu quả kinh doanh cao, giúp ngân hàng gia tăng thặng dư vốn, nâng cao uy tín huy động và củng cố đệm tài sản thanh khoản.
  • $INF$ tăng khiến rủi ro kinh tế gia tăng, các ngân hàng chủ động siết chặt tín dụng dài hạn và ưu tiên dự trữ nhiều tài sản có tính thanh khoản cao để phòng ngừa các cú sốc rút vốn.

5. Nghiên cứu đã thực hiện quy trình kiểm định kinh tế lượng nào để đi đến việc lựa chọn phương pháp ước lượng GLS? Quy trình kiểm định gồm: (1) Kiểm định F-test lựa chọn FEM thay vì Pooled OLS ($p < 0,05$); (2) Kiểm định Hausman lựa chọn mô hình REM ($p > 0,05$); (3) Kiểm tra hệ số VIF xác nhận không còn đa cộng tuyến; (4) Kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định Wooldridge phát hiện mô hình REM bị vi phạm giả định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, phương pháp GLS được sử dụng như giải pháp chuẩn tắc để hiệu chỉnh toàn bộ các khuyết tật trên.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lăng Ngân Hà đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm chuẩn mực về các nhân tố vi mô và vĩ mô tác động đến tính thanh khoản của 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010–2020. Bằng việc áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và ước lượng GLS khắc phục các khuyết tật mô hình, nghiên cứu đã lượng hóa thành công tác động tích cực của $ROE$, $INF$ và tác động tiêu cực của $SIZE$, $NPL$, $LDR$, $GDP$, $UNE$ đến tỷ lệ thanh khoản. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn vững chắc cho các nhà quản trị NHTM trong việc cân đối giữa tăng trưởng tín dụng, kiểm soát nợ xấu và bảo đảm an toàn thanh khoản, đồng thời hỗ trợ NHNN trong công tác điều hành chính sách tiền tệ và thanh tra giám sát hệ thống.