Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam đóng vai trò là chủ thể cung ứng vốn trọng yếu cho nền kinh tế, đồng thời là kênh truyền dẫn giúp Ngân hàng Nhà nước thực thi các chính sách tiền tệ nhằm điều tiết các chỉ số vĩ mô. Do đó, hệ thống ngân hàng giữ vị trí huyết mạch trong chuỗi luân chuyển dòng tiền quốc gia. Tuy nhiên, rủi ro thanh khoản (RRTK) là loại rủi ro đặc thù, mang tính chất lan truyền nhanh chóng và có thể phát sinh ở bất kỳ ngân hàng nào, đe dọa sự an toàn của toàn bộ hệ thống tài chính.

Thực tiễn lịch sử ngành ngân hàng ghi nhận nhiều cuộc khủng hoảng xuất phát từ rủi ro thanh khoản. Tại Việt Nam, sự kiện tin đồn rút tiền hàng loạt tại Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) năm 2003 đã gây ùn tắc thanh khoản cục bộ. Trên phạm vi toàn cầu, sự sụp đổ của ngân hàng đầu tư Lehman Brothers năm 2008 bắt nguồn từ việc mất khả năng huy động vốn ngắn hạn để bù đắp các nghĩa vụ tài chính. Gần đây nhất, trong bối cảnh suy thoái kinh tế sau đại dịch Covid-19, sự sụp đổ của Silicon Valley Bank (SVB) vào năm 2023 tại Mỹ đã chứng minh sự suy giảm thanh khoản nghiêm trọng khi hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp sụt giảm và làn sóng rút tiền diễn ra ồ ạt. Việc nghiên cứu các yếu tố chi phối rủi ro thanh khoản trong giai đoạn kinh tế nhiều biến động trở thành yêu cầu cấp thiết đối với công tác quản trị rủi ro ngân hàng.

Mục tiêu nghiên cứu được tác giả xác định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất các khuyến nghị giúp các ngân hàng hạn chế rủi ro thanh khoản.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
    2. Phân tích và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của NHTM Việt Nam.
    3. Cung cấp các hàm ý chính sách cho ban lãnh đạo và các nhà hoạch định chính sách nhằm hạn chế rủi ro thanh khoản thông qua việc điều chỉnh trọng tâm chiến lược, hiệu quả hoạt động và thực tiễn quản lý rủi ro.

Các câu hỏi nghiên cứu tương ứng bao gồm:

  1. Những nhân tố nghiên cứu nào có tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam?
  2. Các nhân tố nào có tác động tích cực, tiêu cực đến rủi ro thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam?
  3. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả có thể đưa ra những đề xuất gì để đảm bảo tính ổn định trong hoạt động thanh khoản?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: 14 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2013 đến năm 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiếp cận rủi ro thanh khoản theo định nghĩa của Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng và Đặng Văn Dân (2015), xác định rủi ro thanh khoản phát sinh khi ngân hàng không đáp ứng kịp thời các nghĩa vụ tài chính hoặc không thể chuyển đổi tài sản ra tiền mặt/huy động vốn bổ sung với chi phí hợp lý. Để đo lường rủi ro thanh khoản, tác giả phân tích hai trường phái: phương pháp hệ số thanh khoản truyền thống (L1, L2, L3, L4 theo Vodová, 2011; Aspachs và cộng sự, 2005) và phương pháp khe hở tài trợ (Funding Gap - FGAP theo Saunders và cộng sự, 2006; Shen và cộng sự, 2009). Nghiên cứu lựa chọn khe hở tài trợ (FGAP) làm biến phụ thuộc phản ánh rủi ro thanh khoản.

Khung lý thuyết nền tảng và các giả thuyết được xây dựng dựa trên:

  • Lý thuyết tín hiệu (Spence, 1973): Quy mô ngân hàng (SIZE) lớn tạo tín hiệu tích cực giúp huy động vốn thuận lợi hơn; tuy nhiên, lý thuyết "quá lớn để thất bại" (Greg, 2009) lại chỉ ra rằng ngân hàng quy mô lớn có thể chấp nhận rủi ro cao hơn, làm gia tăng rủi ro thanh khoản.
  • Lý thuyết đệm vốn (Vodová, 2011): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) đóng vai trò là tuyến phòng thủ chống đỡ rủi ro tài chính của ngân hàng.
  • Lý thuyết quản trị rủi ro tín dụng (Ahmad & Rasool, 2017; Arif & Anees, 2012): Tỷ lệ nợ xấu (NPL) ảnh hưởng trực tiếp đến dòng tiền thu hồi và chất lượng tài sản.
  • Lý thuyết đánh đổi lợi nhuận - thanh khoản (Keynes; Berger, 1995; Desquilbet & Bunda, 2008): Xem xét mối quan hệ giữa tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và mức độ chấp nhận rủi ro thanh khoản.
  • Lý thuyết đại diện (Agency Theory - Jensen & Meckling, 1976; Franks và cộng sự, 2001): Giải thích tác động của tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOWN) đối với năng lực giám sát và ổn định thanh khoản.
  • Lý thuyết vĩ mô chu kỳ kinh tế: Tác động của tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) đến hành vi tích trữ thanh khoản và khả năng trả nợ của khách hàng (Shen và cộng sự, 2009; Vodová, 2011).
Tên biến Ký hiệu Loại biến Phương pháp đo lường Dấu kỳ vọng
Khe hở tài trợ FGAP Phụ thuộc $(\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng nguồn vốn huy động}) / \text{Tổng tài sản}$ —
Quy mô ngân hàng SIZE Độc lập $\text{Log}(\text{Tổng tài sản})$ (-)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CAP Độc lập $\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$ (+)
Tỷ lệ nợ xấu NPL Độc lập $\text{Tổng nợ xấu} / \text{Tổng dư nợ cho vay}$ (+)
Lợi nhuận trên VCSH ROE Độc lập $\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu bình quân}$ (+)
Tăng trưởng kinh tế GDP Độc lập $(\text{GDP}t - \text{GDP}{t-1}) / \text{GDP}_{t-1}$ (+)
Tỷ lệ lạm phát INF Độc lập $(\text{CPI}t - \text{CPI}{t-1}) / \text{CPI}_{t-1}$ (+)
Sở hữu nước ngoài FOWN Độc lập $\text{Cổ phần cổ đông nước ngoài} / \text{Số cổ phiếu phát hành}$ (-)

Phương pháp nghiên cứu thực hiện qua quy trình 6 bước trên dữ liệu bảng (panel data) gồm 154 quan sát. Tác giả sử dụng phần mềm Stata 17.0 để tiến hành:

  1. Thống kê mô tả và lập ma trận tương quan giữa các biến.
  2. Ước lượng các mô hình hồi quy tuyến tính gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  3. Sử dụng kiểm định F để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
  4. Kiểm tra các khuyết tật mô hình: đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF), kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và kiểm định hiện tượng tự tương quan.
  5. Khắc phục khuyết tật mô hình bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS/GPLS).

Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất và báo cáo thường niên đã kiểm toán độc lập (bởi KPMG, EY...) của 14 NHTM Việt Nam và nguồn số liệu kinh tế vĩ mô từ Ngân hàng Thế giới (World Bank).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập nền tảng nghiên cứu thông qua việc phân tích tầm quan trọng của thanh khoản trong hoạt động ngân hàng thương mại. Tác giả dẫn chứng các sự kiện thực tế như sự cố ACB năm 2003 tại Việt Nam, sự sụp đổ của Lehman Brothers năm 2008 và Silicon Valley Bank (SVB) năm 2023 trên thế giới để chứng minh tính chất nguy hiểm của rủi ro thanh khoản. Chương này xác định rõ mục tiêu nghiên cứu tổng quát và 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK), phạm vi nghiên cứu (14 NHTM giai đoạn 2013–2023), phương pháp nghiên cứu kết hợp định tính và định lượng, ý nghĩa thực tiễn cùng cấu trúc 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu liên quan

Chương 2 trình bày có hệ thống các khái niệm về rủi ro thanh khoản theo chuẩn mực Basel và các học giả trong nước. Tác giả phân tích hai nhóm yếu tố ảnh hưởng gồm: nhóm yếu tố nội tại ngân hàng (quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu, nợ xấu, lợi nhuận ROE, tỷ lệ sở hữu nước ngoài) và nhóm yếu tố môi trường vĩ mô (tăng trưởng kinh tế GDP, tỷ lệ lạm phát). Đồng thời, chương 2 làm rõ hai phương pháp đo lường RRTK: phương pháp khe hở tài trợ (FGAP) và phương pháp các hệ số thanh khoản (L1, L2, L3, L4).

Chương 2 tổng hợp và phân tích 13 công trình nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu trong nước và quốc tế:

  • Nghiên cứu quốc tế: Shen và cộng sự (2009) với 12 NHTM; Bonfim & Kim (2011) tại châu Âu và Bắc Mỹ; Arif & Anees (2012) với 22 ngân hàng Pakistan; Vodová (2013) tại Hungary; Ahamed (2021) với 23 ngân hàng Bangladesh; Nahar và cộng sự (2023) tại Jordan; Trần Thị Xuân Hương và cộng sự (2021) với 171 ngân hàng tại 9 quốc gia Đông Nam Á.
  • Nghiên cứu trong nước: Trương Quang Thông (2013) khảo sát 27 NHTM; Đặng Văn Dân (2015) khảo sát 15 NHTM giai đoạn 2007–2014; Võ Xuân Vinh (2017); Nguyễn Thị Thùy Linh (2019) với 20 NHTM giai đoạn 2007–2017; Đặng Thu Hằng và cộng sự (2022) giai đoạn 2005–2019; Nguyễn Hoàng Chung và cộng sự (2022) với 26 NHTM giai đoạn 2008–2018.

Từ việc tổng hợp, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các kết quả trước đây chưa có sự đồng nhất về chiều hướng tác động của các biến số, đồng thời cần có nghiên cứu cập nhật dữ liệu sau giai đoạn biến động kinh tế và đại dịch gần đây tại hệ thống NHTM Việt Nam.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu 6 bước từ việc lược khảo lý thuyết, xác định mô hình thực nghiệm, mô tả biến và dữ liệu, đến các bước kiểm định kinh tế lượng. Phương trình hồi quy tổng quát được xác định: $$\text{FGAP}{i,t} = \beta_0 + \beta_1 \text{SIZE}{i,t} + \beta_2 \text{CAP}{i,t} + \beta_3 \text{NPL}{i,t} + \beta_4 \text{ROE}{i,t} + \beta_5 \text{FOWN}{i,t} + \beta_6 \text{GDP}_t + \beta_7 \text{INF}t + \varepsilon{i,t}$$

Tác giả định nghĩa phương pháp tính toán, dấu kỳ vọng và cơ sở lý thuyết cho 7 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H7. Dữ liệu bảng 154 quan sát từ 14 NHTM giai đoạn 2013–2023 được xử lý trên phần mềm Stata 17.0. Chương 3 cũng thiết lập các tiêu chí kiểm định thống kê: t-test/F-test (ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%), kiểm định Hausman, kiểm định hệ số VIF để phát hiện đa cộng tuyến, kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan phầm dư, cùng kỹ thuật FGLS để xử lý các khuyết tật.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày kết quả phân tích thống kê và ước lượng mô hình:

Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Ghi chú cực trị
FGAP 154 -0.1443 (-14.43%) — -0.5335 0.1133 Max: VPBank (2023); Min: TPBank (2015)
SIZE 154 ~8.0000 — 7.0000 9.3619 Max: BIDV (2023); Min: Saigonbank (2013)
CAP 154 Khá thấp Khá thấp Thấp 0.2383 Max: Saigonbank (2013); Min: BIDV (2017)
NPL 154 0.0186 (1.86%) — 0.0047 0.0691 Max: Sacombank (2016); Min: Techcombank (2020)
ROE 154 Khá cao — Thấp 0.3033 Max: VIB (2021); Min: Eximbank (2015)
GDP 154 — 0.0176 Thấp 0.0812 Max: Năm 2022 (8.12%)
INF 154 0.0321 (3.21%) — Thấp 0.0659 Max: Giai đoạn đỉnh lạm phát
FOWN 154 — 0.0134 0.0000 0.3553 Max: VietinBank (2013); Min: HDBank, LPBank, SGB, TCB

Phân tích ma trận tương quan giữa các biến cho thấy giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.8, bảo đảm không có tương quan cặp quá mức nghiêm trọng:

  • Biến SIZE tương quan dương với FGAP ($r = 0.3321$).
  • Biến CAP tương quan dương với FGAP ($r = 0.1463$).
  • Biến NPL tương quan dương với FGAP ($r = 0.0184$).
  • Biến ROE tương quan dương với FGAP ($r = 0.1746$).
  • Biến FOWN tương quan dương với FGAP ($r = 0.2563$).
  • Biến GDP tương quan âm với FGAP ($r = -0.0238$).
  • Biến INF tương quan âm với FGAP ($r = -0.0581$).

Kết quả kiểm định hệ số VIF cho thấy các biến có hệ số VIF nằm trong giới hạn an toàn (VIF của SIZE là 2.x, toàn bộ mô hình nhỏ hơn 10), không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Khi mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp FGLS để ước lượng kết quả cuối cùng.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ kết quả nghiên cứu định lượng, đánh giá mức độ đạt được so với mục tiêu ban đầu. Trên cơ sở kết quả ước lượng từ mô hình FGLS, tác giả xây dựng các hàm ý chính sách và khuyến nghị thực tiễn tập trung vào 4 nhóm: quản trị quy mô ngân hàng, quản trị tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, kiểm soát tỷ lệ nợ xấu, và dự báo, thích ứng với biến động của tăng trưởng GDP cùng lạm phát. Chương này cũng trình bày các hạn chế của đề tài và gợi mở hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả ước lượng hồi quy thực nghiệm thông qua phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) cho thấy:

  • Tác động ngược chiều: Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đối với khe hở tài trợ (rủi ro thanh khoản). Khi nợ xấu tăng, các ngân hàng bị siết chặt quản lý tín dụng và chủ động tăng cường trích lập dự phòng, hạn chế cho vay mạo hiểm và đẩy mạnh huy động vốn, từ đó thu hẹp khe hở tài trợ.
  • Tác động cùng chiều:
    • Quy mô ngân hàng (SIZE): Tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản. Ngân hàng có quy mô lớn có xu hướng ỷ lại vào vị thế "quá lớn để thất bại" và khả năng tiếp cận nguồn vốn liên ngân hàng/Ngân hàng Trung ương, dẫn đến mở rộng cho vay tài sản rủi ro và nới rộng khe hở tài trợ.
    • Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP): Tác động cùng chiều với khe hở tài trợ.
    • Tăng trưởng kinh tế (GDP) và Tỷ lệ lạm phát (INF): Cả hai biến vĩ mô đều ghi nhận tác động cùng chiều đối với rủi ro thanh khoản. Khi kinh tế tăng trưởng mạnh hoặc lạm phát cao, nhu cầu mở rộng tín dụng tăng hoặc chi phí vốn gia tăng khiến khe hở tài trợ mở rộng.
  • Không có ý nghĩa thống kê: Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOWN) không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê đến rủi ro thanh khoản trong mô hình FGLS.

Các khuyến nghị và giải pháp được tác giả đề xuất bao gồm:

  1. Kiểm soát tốc độ mở rộng quy mô ngân hàng: Tránh tình trạng tăng trưởng tài sản nóng dựa vào tâm lý ỷ lại quy mô lớn; thiết lập hạn mức tín dụng phù hợp với năng lực huy động vốn thực tế.
  2. Quản trị tỷ lệ an toàn vốn và vốn chủ sở hữu: Duy trì cơ cấu vốn hợp lý, đảm bảo tỷ lệ vốn tự có đủ năng lực làm đệm đỡ rủi ro nhưng không làm gia tăng sự chủ quan trong việc mở rộng khe hở tài trợ.
  3. Giám sát chặt chẽ tỷ lệ nợ xấu: Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, chủ động phân loại nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 để trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ, ngăn ngừa tình trạng suy giảm nguồn tiền thực thu.
  4. Chủ động thích ứng với biến động vĩ mô (GDP và INF): Theo dõi sát diễn biến lạm phát và tăng trưởng GDP để điều chỉnh linh hoạt lãi suất huy động và chính sách cấp tín dụng theo chu kỳ kinh tế.

Đóng góp của khóa luận:

  • Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong giai đoạn 2013–2023 về mối quan hệ giữa các nhân tố nội tại, vĩ mô và rủi ro thanh khoản đo bằng khe hở tài trợ tại 14 NHTM Việt Nam.
  • Kết hợp so sánh giữa các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và xử lý triệt để hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan bằng FGLS nhằm đảm bảo tính vững của các ước lượng kinh tế lượng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận một số hạn chế gắn liền với phạm vi dữ liệu và mô hình nghiên cứu:

  • Quy mô mẫu nghiên cứu: Mẫu chỉ giới hạn ở 14 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ các tổ chức tín dụng trong hệ thống (như ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài hoặc toàn bộ các NHTM cổ phần nhỏ).
  • Phạm vi biến số: Mô hình tập trung vào 7 biến độc lập (SIZE, CAP, NPL, ROE, FOWN, GDP, INF); chưa đưa vào kiểm định một số biến số vĩ mô và vi mô khác như lãi suất liên ngân hàng, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ an toàn vốn CAR theo Basel II/III hoặc các công cụ phái sinh thanh khoản.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả đề xuất:

  • Mở rộng mẫu quan sát cho toàn bộ hệ thống NHTM tại Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu.
  • Bổ sung thêm các biến kiểm soát về cơ cấu quản trị, chỉ số thanh khoản Basel (LCR, NSFR) và các biến số thị trường tiền tệ để nâng cao mức độ giải thích của mô hình.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn phục vụ các đối tượng:

  • Sinh viên, học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình thực hiện một nghiên cứu định lượng ứng dụng kinh tế lượng dữ liệu bảng (panel data) từ việc xây dựng mô hình, kiểm định Hausman, kiểm tra VIF đến kỹ thuật xử lý khuyết tật bằng FGLS trên Stata.
  • Người làm nghiên cứu về quản trị rủi ro ngân hàng: Cung cấp hệ thống tổng hợp 13 công trình nghiên cứu trong và ngoài nước cùng phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản thông qua khe hở tài trợ (FGAP).
  • Bộ phận quản trị rủi ro tại các NHTM: Cung cấp góc nhìn thực nghiệm về tác động của quy mô, nợ xấu và biến số vĩ mô đối với khe hở tài trợ để xây dựng các kịch bản kiểm tra sức chịu đựng thanh khoản.

Câu hỏi thường gặp

1. Biến phụ thuộc khe hở tài trợ (FGAP) trong khóa luận được tính toán theo công thức nào?
Khe hở tài trợ được tính bằng chênh lệch giữa tổng dư nợ tín dụng và tổng nguồn vốn huy động, sau đó chia cho tổng tài sản:
$$\text{FGAP} = \frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng nguồn vốn huy động}}{\text{Tổng tài sản}}$$
Giá trị FGAP càng cao thể hiện mức độ an toàn thanh khoản càng thấp và rủi ro thanh khoản càng lớn.

2. Mẫu nghiên cứu của đề tài gồm bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào?
Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu bảng gồm 14 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 11 năm từ năm 2013 đến năm 2023, với tổng cộng 154 quan sát.

3. Tại sao tác giả phải sử dụng mô hình hồi quy FGLS thay vì Pooled OLS, FEM hay REM?
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp thông qua kiểm định F và kiểm định Hausman, mô hình hồi quy gặp phải các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Do đó, phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng để khắc phục các khuyết tật này nhằm đảm bảo các hệ số ước lượng không bị chệch và đạt hiệu quả cao nhất.

4. Yếu tố nào ghi nhận giá trị khe hở tài trợ (FGAP) cao nhất và thấp nhất trong mẫu nghiên cứu?
Theo kết quả thống kê mô tả, giá trị FGAP cao nhất trong mẫu là 0.113289 thuộc về Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) vào năm 2023; giá trị FGAP thấp nhất là -0.5335 thuộc về Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank) vào năm 2015.

5. Kết quả hồi quy FGLS cho thấy các nhân tố nào tác động có ý nghĩa thống kê đến rủi ro thanh khoản?
Kết quả mô hình FGLS xác định: tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động ngược chiều; quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF) có tác động cùng chiều. Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ sở hữu nước ngoài (FOWN) không có ý nghĩa thống kê đối với rủi ro thanh khoản.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đoàn Thanh Duy đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của 14 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2013–2023. Thông qua phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và kỹ thuật FGLS xử lý triệt để các khuyết tật mô hình, nghiên cứu chứng minh tác động ngược chiều của tỷ lệ nợ xấu và tác động cùng chiều của quy mô tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tăng trưởng GDP cùng lạm phát đến khe hở tài trợ. Các phát hiện thực nghiệm này là cơ sở thực tế để đề xuất các khuyến nghị giúp các ngân hàng thương mại chủ động kiểm soát quy mô tín dụng, duy trì đệm vốn an toàn và ứng phó linh hoạt trước các biến động kinh tế vĩ mô.