Các Yếu Tố Tác Động Đến Khả Năng Thanh Khoản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam

Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010-2022. Phân tích chi tiết và gợi ý chính sách phù hợp.

• Tác giả: Nguyễn Thị Anh Thư
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Thị Minh Châu
• Trường học: Trường Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Tác Động Đến Khả Năng Thanh Khoản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Tính cấp thiết và lý do chọn 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. Không gian nghiên cứu
• 1.4.3. Thời gian nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
• 1.5.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 1.5.2. Quy trình nghiên cứu
• 1.6. Đóng góp của đề tài
• 1.6.1. Tính mới của đề tài
• 1.6.2. Ý nghĩa khoa học và lợi ích của đề tài
• 1.7. Kết cấu của khoá luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về khả năng thanh khoản
• 2.1.1. Khái niệm thanh khoản của ngân hàng thương mại
• 2.1.2. Khả năng thanh khoản
• 2.1.3. Lý thuyết cho vay thương mại và thanh khoản
• 2.1.4. Tác động của rủi ro thanh khoản
• 2.1.5. Phương pháp đo lường khả năng thanh khoản của ngân hàng
• 2.2. Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại
• 2.2.1. Nhóm yếu tố bên trong ngân hàng
• 2.2.2. Nhóm yếu tố bên ngoài ngân hàng
• 2.3. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.3.1. Nghiên cứu trên thế giới
• 2.3.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.4. Thảo luận các nghiên cứu trước có liên quan
• 2.4.1. Các vấn đề đã nghiên cứu
• 2.4.2. Khoảng trống nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.1.1. Khái quát mô hình nghiên cứu
• 3.1.2. Mô tả biến và các giả thuyết
• 3.2. Giới thiệu quy trình xử lý dữ liệu
• 3.2.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2.2. Phương pháp xử lý dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Kiểm định T-test
• 4.3. Kết quả nghiên cứu
• 4.3.1. Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
• 4.3.2. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.3.3. Phân tích hồi quy
• 4.3.4. Kiểm định việc lựa chọn mô hình
• 4.3.5. Kiểm tra khuyết tật của mô hình
• 4.3.6. Ước lượng mô hình theo phương pháp FGLS
• 4.3.7. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý, HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hàm ý chính sách
• 5.2.1. Đối với ngân hàng thương mại
• 5.2.2. Đối với Ngân hàng nhà nước
• 5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu mở rộng
• 5.3.1. Hạn chế của nghiên cứu
• 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1
• PHỤ LỤC 2: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Tóm tắt

I. Tại Sao Nghiên Cứu Khả Năng Thanh Khoản NHTM 2010 2022

Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò then chốt trong sự phát triển kinh tế Việt Nam, là người tạo thanh khoản cho nền kinh tế. Các hoạt động như nhận tiền gửi, cho vay và hoạt động tài chính khác tạo thành hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, quản lý thanh khoản yếu kém đã dẫn đến nhiều ngân hàng gặp khó khăn, thậm chí phá sản, ví dụ như Lehman Brothers hay các ngân hàng Việt Nam như ACB, Phương Nam, SCB, Oceanbank... Gần đây, sự sụp đổ của ba ngân hàng lớn ở Mỹ (Signature Bank, Silicon Valley Bank (SVB), Silvergate) càng làm nổi bật tầm quan trọng của vấn đề thanh khoản. Khả năng thanh khoản không chỉ là thước đo uy tín, mà còn là yếu tố sống còn cho sự ổn định của hệ thống ngân hàng. Một ngân hàng có thanh khoản tốt đảm bảo nguồn vốn hợp lý và kịp thời. Ngược lại, thiếu hụt vốn dẫn đến nợ xấu, mất uy tín và suy giảm hệ thống ngân hàng. Vì vậy, nghiên cứu về thanh khoản trong hệ thống ngân hàng trở nên cấp thiết. Nghiên cứu này tập trung vào giai đoạn 2010-2022 để đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau, từ khủng hoảng toàn cầu đến đại dịch COVID-19, đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam. Nghiên cứu này sẽ góp phần gợi ý cho các nhà quản trị ngân hàng về các chính sách phù hợp với các NHTM Việt Nam nhằm cải thiện khả năng thanh khoản của các ngân hàng và cũng để ngăn ngừa rủi ro thanh khoản.

1.1. Tầm Quan Trọng của Thanh Khoản đối với NHTM Việt Nam

Khả năng thanh khoản là huyết mạch của bất kỳ ngân hàng nào. Nó cho phép ngân hàng đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng, thực hiện các nghĩa vụ thanh toán và duy trì hoạt động kinh doanh liên tục. Theo Uỷ ban Basel về giám sát, thanh khoản là khả năng đáp ứng các nhu cầu về sử dụng vốn khả dụng phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm như chi trả tiền gửi, cho vay, thanh toán, giao dịch vốn. Thiếu thanh khoản có thể dẫn đến khủng hoảng niềm tin, rút tiền ồ ạt và thậm chí phá sản. Do đó, việc duy trì thanh khoản là ưu tiên hàng đầu của các nhà quản lý ngân hàng.

1.2. Bài Học Từ Các Vụ Khủng Hoảng Thanh Khoản Ngân Hàng Gần Đây

Các vụ phá sản ngân hàng gần đây, như SVB ở Mỹ, cho thấy hậu quả nghiêm trọng của việc quản lý thanh khoản kém. SVB đã không chuẩn bị tốt cho việc tăng lãi suất và rút tiền ồ ạt của khách hàng, dẫn đến mất khả năng thanh khoản và sụp đổ. Các NHTM Việt Nam cần rút ra bài học kinh nghiệm từ các vụ việc này và tăng cường quản lý rủi ro thanh khoản. Đặc biệt trong bối cảnh kinh tế vĩ mô biến động, lạm phát gia tăng. Chính vì thế, làn sóng rút tiền ồ ạt của những người gửi tiền dẫn tới mất khả năng thanh khoản và đó cũng là nguyên nhân dẫn tới vụ phá sản của ngân hàng SVB.

II. Phương Pháp Nghiên Cứu Các Yếu Tố Tác Động Thanh Khoản NHTM

Nghiên cứu này sử dụng cả phương pháp định tính và định lượng để phân tích các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ báo cáo tài chính hàng năm của 29 NHTM Việt Nam (ABB, ACB, AGR, BAB, BaoVietBank, BIDV, BVB, CTG, EIB, HDB, KLP, LPB, MBB, MSB, NAB, NVB, OCB, PGB, SCB, SGB, SHB, SSB, STB, TCB, TPB, VAB, VCB, VIB, VPB) và số liệu kinh tế vĩ mô trong giai đoạn từ 2010 đến 2022. Tiêu chí lựa chọn là các ngân hàng có hoạt động liên tục trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu, các số liệu được công khai đầy đủ và rõ ràng trên báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của từng ngân hàng. Các mô hình hồi quy đa biến (Pooled-OLS, FEM, REM) được sử dụng để kiểm định tác động và mức độ của các yếu tố ảnh hưởng. Biến phụ thuộc là tỷ lệ thanh khoản (LIQ). Các biến độc lập bao gồm: Quy mô Ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Thu nhập lãi cận biên (NIM), Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tiền gửi khách hàng (DEP), Hiệu quả chi phí hoạt động (CEA), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và Tỷ lệ lạm phát (INF). Sau khi có các kết quả về mô hình, tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Hausman để xác định lựa chọn mô hình FEM hay mô hình REM là phù hợp để nghiên cứu. Sau khi xác định được mô hình phù hợp, tác giả thực hiện loại bỏ biến thừa ra khỏi mô hình và ước lượng lại mô hình để đưa ra phương trình hồi quy.

2.1. Mô Hình Hồi Quy Đa Biến Pooled OLS FEM và REM

Các mô hình hồi quy đa biến, như Pooled-OLS, FEM và REM, cho phép phân tích đồng thời ảnh hưởng của nhiều yếu tố đến khả năng thanh khoản. Mô hình Pooled-OLS giả định rằng các ngân hàng là đồng nhất, trong khi FEM và REM cho phép các ngân hàng có các đặc điểm riêng. Việc lựa chọn mô hình phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác.

2.2. Các Biến Độc Lập Ảnh Hưởng đến Khả Năng Thanh Khoản

Các biến độc lập được lựa chọn trong nghiên cứu này bao gồm cả các yếu tố bên trong ngân hàng (ví dụ: quy mô, tỷ lệ vốn, nợ xấu) và các yếu tố bên ngoài (ví dụ: GDP, lạm phát). Việc lựa chọn các biến này dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây. Mỗi yếu tố lại có tác động khác nhau đến khả năng thanh khoản, cần phải được phân tích kỹ lưỡng.

2.3. Kiểm tra khuyết tật của mô hình và phương pháp FGLS

Việc kiểm tra các khuyết tật của mô hình, như tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, là rất quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của kết quả nghiên cứu. Phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được sử dụng để khắc phục các khuyết tật này, từ đó cho kết quả ước lượng chính xác hơn.

III. Nợ Xấu Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Thanh Khoản NHTM Ra Sao

Một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NHTM là nợ xấu. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) cao có thể làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng, vì nó làm giảm thu nhập và tăng rủi ro mất vốn. Khi nợ xấu tăng cao, ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro, làm giảm lợi nhuận và vốn chủ sở hữu, ảnh hưởng đến khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán. Ngoài ra, nợ xấu có thể làm giảm niềm tin của khách hàng và nhà đầu tư, dẫn đến rút tiền ồ ạt và khủng hoảng thanh khoản. Nghiên cứu này kiểm tra tác động của NPL đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022. Các ngân hàng có khả năng thanh khoản không chỉ là một chỉ số thể hiện uy tín, sức mạnh và vị thế của một ngân hàng, mà còn là một yếu tố quyết định an toàn hoạt động và sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng. Một ngân hàng có khả năng thanh khoản tốt sẽ luôn đảm bảo nguồn vốn với chi phí hợp lý và đúng vào thời điểm cần thiết.

3.1. Cơ Chế Tác Động của Nợ Xấu Đến Thanh Khoản NHTM

Nợ xấu ảnh hưởng đến thanh khoản thông qua nhiều kênh khác nhau. Thứ nhất, nó làm giảm thu nhập từ lãi và phí. Thứ hai, nó làm tăng chi phí trích lập dự phòng rủi ro. Thứ ba, nó làm giảm giá trị tài sản của ngân hàng. Tất cả các yếu tố này đều làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng.

3.2. Quản Lý Nợ Xấu Giải Pháp Cải Thiện Thanh Khoản NHTM

Quản lý nợ xấu hiệu quả là một giải pháp quan trọng để cải thiện thanh khoản của NHTM. Các biện pháp quản lý nợ xấu bao gồm: thẩm định tín dụng chặt chẽ, giám sát nợ vay thường xuyên, thu hồi nợ tích cực và xử lý nợ xấu nhanh chóng. Ngoài ra, ngân hàng cũng cần xây dựng các chính sách dự phòng rủi ro phù hợp để đối phó với nợ xấu.

IV. Quy Mô Ngân Hàng Ảnh Hưởng Đến Thanh Khoản Như Thế Nào

Quy mô ngân hàng (SIZE) là một yếu tố quan trọng khác có thể ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản. Các ngân hàng lớn thường có khả năng tiếp cận nguồn vốn tốt hơn và có nhiều kênh huy động vốn hơn so với các ngân hàng nhỏ. Tuy nhiên, các ngân hàng lớn cũng có thể gặp khó khăn hơn trong việc quản lý thanh khoản, vì họ có nhiều giao dịch và hoạt động phức tạp hơn. Nghiên cứu này kiểm tra tác động của quy mô ngân hàng đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022. Theo (Duttweiler, R. 2011) “Thanh khoản thể hiện là khả năng thực hiện tất cả các nghĩa vụ thanh toán khi đến hạn đến mức tối đa và bằng đơn vị tiền tệ được quy định”. Uỷ ban Basel về giám sát cho rằng: “Thanh khoản là một thuật ngữ chuyên ngành nói về khả năng đáp ứng các nhu cầu về sử dụng vốn khả dụng phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm như chi trả tiền gửi, cho vay, thanh toán, giao dịch vốn.

4.1. Lợi Thế và Bất Lợi của Ngân Hàng Lớn trong Quản Lý Thanh Khoản

Các ngân hàng lớn có lợi thế về khả năng tiếp cận nguồn vốn và đa dạng hóa hoạt động, nhưng cũng gặp khó khăn trong việc kiểm soát rủi ro và quản lý thanh khoản. Việc quản lý thanh khoản hiệu quả đòi hỏi các ngân hàng lớn phải có hệ thống quản lý rủi ro tốt và đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp.

4.2. Các Biện Pháp Quản Lý Thanh Khoản Phù Hợp với Quy Mô Ngân Hàng

Các ngân hàng có quy mô khác nhau cần áp dụng các biện pháp quản lý thanh khoản khác nhau. Các ngân hàng nhỏ cần tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ tốt với khách hàng và duy trì nguồn vốn ổn định. Các ngân hàng lớn cần tập trung vào việc quản lý rủi ro và đa dạng hóa hoạt động.

V. Chính Sách Tiền Tệ và Tăng Trưởng Kinh Tế Tác Động Thế Nào

Môi trường kinh tế vĩ mô, bao gồm chính sách tiền tệ, tăng trưởng kinh tế và lạm phát, có thể ảnh hưởng lớn đến khả năng thanh khoản của NHTM. Chính sách tiền tệ thắt chặt có thể làm giảm thanh khoản, trong khi tăng trưởng kinh tế cao có thể làm tăng thanh khoản. Lạm phát cao có thể làm giảm giá trị tiền tệ và làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng. Nghiên cứu này kiểm tra tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022. 'Khả năng thanh khoản của ngân hàng hay khả năng đáp ứng nguồn vốn cho sự tăng lên của tài sản có và thanh toán các khoản nợ khi đến hạn' (Basel 2000)

5.1. Ảnh Hưởng Của Chính Sách Tiền Tệ Đến Thanh Khoản NHTM

Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) có tác động trực tiếp đến thanh khoản của NHTM. Các công cụ chính sách tiền tệ như lãi suất tái cấp vốn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và nghiệp vụ thị trường mở có thể ảnh hưởng đến nguồn cung tiền và chi phí vốn của ngân hàng.

5.2. Vai Trò của Tăng Trưởng Kinh Tế và Lạm Phát

Tăng trưởng kinh tế tạo ra nhu cầu tín dụng và tiền gửi, ảnh hưởng đến thanh khoản của ngân hàng. Lạm phát có thể làm giảm giá trị tiền tệ và ảnh hưởng đến quyết định tiết kiệm và đầu tư của người dân, cũng như chi phí hoạt động của ngân hàng. Do đó, NHNN và các NHTM cần phải dự báo và quản lý tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến thanh khoản.

VI. Hàm Ý Chính Sách Giải Pháp Nâng Cao Thanh Khoản NHTM

Nghiên cứu này đưa ra một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam. Các hàm ý này bao gồm: tăng cường quản lý rủi ro thanh khoản, cải thiện chất lượng tín dụng, đa dạng hóa nguồn vốn và tăng cường hợp tác giữa NHNN và các NHTM. Ngoài ra, các NHTM cần chú trọng đến việc xây dựng hệ thống quản lý rủi ro thanh khoản hiệu quả, bao gồm việc đo lường, giám sát và kiểm soát rủi ro thanh khoản. Đồng thời, cần có kế hoạch dự phòng thanh khoản để đối phó với các tình huống khẩn cấp. Đồng thời đưa ra một số kiến nghị nhằm nâng cao khả năng thanh khoản cũng như hạn chế của đề tài khi phân tích rủi ro thanh khoản ở các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

6.1. Giải Pháp cho NHTM Quản Lý Rủi Ro và Đa Dạng Nguồn Vốn

Các NHTM cần tăng cường quản lý rủi ro thanh khoản thông qua việc xây dựng hệ thống đo lường, giám sát và kiểm soát rủi ro hiệu quả. Đồng thời, cần đa dạng hóa nguồn vốn huy động để giảm sự phụ thuộc vào một vài nguồn vốn nhất định.

6.2. Vai Trò Của NHNN Giám Sát và Hỗ Trợ Thanh Khoản

NHNN cần tăng cường giám sát hoạt động của các NHTM để đảm bảo tuân thủ các quy định về an toàn thanh khoản. Đồng thời, NHNN cần có các công cụ hỗ trợ thanh khoản để can thiệp kịp thời khi có khủng hoảng thanh khoản xảy ra. Các ngân hàng có khả năng thanh khoản không chỉ là một chỉ số thể hiện uy tín, sức mạnh và vị thế của một ngân hàng, mà còn là một yếu tố quyết định an toàn hoạt động và sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Khả năng thanh khoản là yếu tố sống còn quyết định sự an toàn tài chính, uy tín và khả năng chống chịu rủi ro hệ thống của các Ngân hàng Thương mại (NHTM). Các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu cùng các sự kiện sụp đổ ngân hàng như Silicon Valley Bank (SVB), Signature Bank (Mỹ, 2023) hay biến cố tại SCB (Việt Nam, 2022) là minh chứng cho thấy rủi ro thanh khoản có thể kích hoạt hiệu ứng lan truyền tiêu cực lên toàn bộ nền kinh tế. Trong bối cảnh kinh tế vĩ mô biến động, lạm phát và lãi suất thay đổi liên tục, việc lượng hóa chính xác các nhân tố tác động đến thanh khoản ngân hàng là nhiệm vụ cấp thiết.

Đồ án khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng với đề tài "Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam" do sinh viên Nguyễn Thị Anh Thư thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Thị Minh Châu (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, 2024) tập trung giải quyết bài toán định lượng rủi ro này.

Mục tiêu nghiên cứu

1. Mục tiêu 1: Nhận diện và hệ thống hóa khung lý thuyết về các yếu tố nội tại (ngân hàng) và vĩ mô (nền kinh tế) tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
2. Mục tiêu 2: Đo lường thực nghiệm mức độ, chiều hướng và ý nghĩa thống kê của từng nhân tố tác động lên tỷ lệ thanh khoản ($LIQ$) thông qua dữ liệu bảng giai đoạn 2010–2022.
3. Mục tiêu 3: Đề xuất hệ thống giải pháp và hàm ý chính sách thực tiễn cho nhà quản trị ngân hàng và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) nhằm nâng cao sức chịu đựng trước các cú sốc thanh khoản.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

• Phương pháp tiếp cận: Nghiên cứu sử dụng phân tích định lượng kinh tế lượng trên dữ liệu bảng không cân xứng (Unbalanced Panel Data) với 375 quan sát từ 29 NHTM Việt Nam qua 13 năm (2010–2022). Quy trình ước lượng đi từ Pooled OLS $\rightarrow$ FEM $\rightarrow$ REM, kiểm định khuyết tật (Breusch-Pagan, Wooldridge, VIF) và xử lý bằng mô hình Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS).
• Phạm vi và giới hạn: Mẫu gồm 29 NHTM hoạt động liên tục, công bố báo cáo tài chính kiểm toán đầy đủ từ 2010 đến 2022. Nghiên cứu tập trung vào tỷ lệ thanh khoản tổng quát $L_1$, không bao quát các sản phẩm phái sinh phức tạp ngoài bảng cân đối kế toán.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu so sánh và kế thừa các khung phân tích thanh khoản tiêu biểu trên thế giới và tại Việt Nam:

Tiêu chí	Nghiên cứu của Vodová (2011, 2013)	Nghiên cứu của Moussa (2015)	Nghiên cứu của Lê Hoàng Vinh & Trần Phi Dũng (2020)	Khóa luận này (Nguyễn Thị Anh Thư, 2024)
Không gian mẫu	NHTM Séc, Ba Lan, Hungary	18 NHTM Tunisia	23 NHTM Việt Nam	29 NHTM Việt Nam
Thời gian khảo sát	2001 – 2010	2000 – 2010	2009 – 2018	2010 – 2022 (Cập nhật hậu Covid-19)
Kỹ thuật xử lý	Pooled OLS, FEM, REM	Dữ liệu bảng, Hausman test	Hồi quy GLS	Pooled OLS, FEM, REM, FGLS, T-Test
Biến giả niêm yết	Không tích hợp	Không tích hợp	Không kiểm định sâu	Kiểm định Independent T-test độc lập
Khuyết tật mô hình	Xử lý một phần	Bỏ qua tự tương quan chuỗi	Đã khắc phục GLS	Khắc phục triệt để phương sai thay đổi & AR(1)

Phân loại yêu cầu quản trị thanh khoản (Khung MoSCoW)

• Must-have (Bắt buộc): Đo lường tỷ lệ tài sản thanh khoản chuẩn ($LIQ$), kiểm soát tác động của Quy mô ($SIZE$), Tỷ lệ vốn CSH ($CAP$), Tiền gửi ($DEP$) và Lạm phát ($INF$).
• Should-have (Cần thiết): Kiểm soát tác động của Thu nhập lãi thuần ($NIM$), Tỷ suất sinh lời ($ROE$), Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và Nợ xấu ($NPL$).
• Could-have (Có thể có): Đo lường tác động của Hiệu quả chi phí hoạt động ($CEA$) và biến giả niêm yết ($LISTED$).
• Won't-have (Chưa thực hiện): Mô hình hóa dữ liệu tần suất cao theo ngày/tháng hoặc các chỉ số rủi ro thanh khoản động LCR/NSFR theo Basel III.

Thiết kế hệ thống

Ngăn xếp công nghệ và công cụ định lượng

• Nền tảng phân tích kinh tế lượng: Stata MP phiên bản 17.0 (chạy thuật toán ước lượng hồi quy bảng và kiểm định chẩn đoán).
• Bộ xử lý & Tiền xử lý dữ liệu: Microsoft Excel 365 (thu thập, làm sạch số liệu BCTC đã kiểm toán từ Deloitte, PwC, KPMG, EY).
• Cấu trúc lưu trữ dữ liệu: Panel Data Schema định dạng .dta gồm 11 trường thông tin (Mã ngân hàng bank_id, Năm year, $LIQ$, $SIZE$, $CAP$, $NPL$, $NIM$, $ROE$, $DEP$, $CEA$, $GDP$, $INF$, $LISTED$).

Phương trình hồi quy tổng quát

Mô hình nghiên cứu được xác lập như sau:

$$\begin{aligned} LIQ_{it} = \beta_0 &+ \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 NPL_{it} + \beta_4 NIM_{it} + \beta_5 ROE_{it} \ &+ \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 CEA_{it} + \beta_8 GDP_t + \beta_9 INF_t + \beta_{10} LISTED_{it} + \mu_{it} \end{aligned}$$

Trong đó:

• $LIQ_{it} = \frac{\text{Tiền mặt, Vàng} + \text{TG tại NHNN} + \text{TG & Cho vay TCTD khác} + \text{Chứng khoán KD}}{\text{Tổng tài sản}}$
• $SIZE_{it} = \ln(\text{Tổng tài sản})$; $CAP_{it} = \frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$; $NPL_{it} = \frac{\text{Nợ nhóm 3, 4, 5}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100$
• $NIM_{it} = \frac{\text{Thu nhập lãi thuần}}{\text{Tổng tài sản TB}}$; $ROE_{it} = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{VCSH bình quân}}$; $DEP_{it} = \frac{\text{Tiền gửi khách hàng}}{\text{Tổng nguồn vốn}}$
• $CEA_{it} = \frac{\text{Chi phí hoạt động}}{\text{Tổng tài sản}}$; $GDP_t = \frac{GDP_t - GDP_{t-1}}{GDP_{t-1}}$; $INF_t = \text{Chỉ số lạm phát theo năm}$
• $LISTED_{it}$: Biến giả nhận giá trị 1 nếu niêm yết trên sàn chứng khoán, 0 nếu chưa niêm yết; $\mu_{it}$: Sai số ngẫu nhiên.

Methodology

Quy trình nghiên cứu trải qua 7 bước chuẩn mực theo phương pháp định lượng kinh tế lượng:

1. Thiết kế nghiên cứu: Xác định khoảng trống nghiên cứu giai đoạn 2010–2022 và xây dựng 10 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_{10}$).
2. Thu thập dữ liệu: Trích xuất BCTC kiểm toán của 29 NHTM (VCB, BID, CTG, TCB, MBB, VPB, SCB,...) và số liệu Tổng cục Thống kê.
3. Thống kê mô tả & T-test: Đánh giá phân phối biến và kiểm định khác biệt giữa nhóm niêm yết và chưa niêm yết.
4. Phân tích tương quan & VIF: Đảm bảo hệ số tương quan $|r| < 0.8$ và hệ số $VIF < 10$ để loại trừ đa cộng tuyến.
5. Hồi quy OLS, FEM, REM: Thực hiện kiểm định $F$-test ($H_0$: Pooled OLS) và kiểm định Hausman ($H_0$: REM).
6. Chẩn đoán khuyết tật & Ước lượng FGLS: Kiểm định White/Breusch-Pagan và Wooldridge, sau đó áp dụng FGLS panels (heteroskedastic) corr(ar1).
7. Tổng kết & Khuyến nghị chính sách: Phân tích nguyên nhân kinh tế và đề xuất giải pháp.

---

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích thực nghiệm được thực hiện thông qua tập lệnh Stata Do-File tối ưu hóa:

* ==============================================================================
* DO-FILE: PHÂN TÍCH YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN THANH KHOẢN NHTM VIỆT NAM (2010-2022)
* Author: Nguyen Thi Anh Thu | Stata 17 MP
* ==============================================================================

* 1. Thiết lập bảng dữ liệu
clear all
use "liquidity_vietnam_banks_2010_2022.dta", clear
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả và Kiểm định T-test
summarize LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA INF GDP
ttest LIQ, by(LISTED)

* 3. Phân tích tương quan Pearson & Kiểm tra Đa cộng tuyến
correlate LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF
reg LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF
vif

* 4. Hồi quy cơ sở và Kiểm định lựa chọn mô hình
reg LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF, vce(cluster bank_id) // Pooled OLS
estimates store pooled_ols

xtreg LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF, fe // Fixed Effects Model
estimates store fem

xtreg LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF, re // Random Effects Model
estimates store rem

* Kiểm định Hausman (FEM vs REM)
hausman fem rem

* 5. Kiểm tra khuyết tật mô hình
xttest3          // Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test)
xtserial LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF // Kiểm định tự tương quan Wooldridge

* 6. Ước lượng mô hình FGLS khắc phục khuyết tật
xtgls LIQ SIZE CAP NIM ROE DEP GDP INF, panels(heteroskedastic) corr(ar1)
estimates store fgls_final

Testing và validation

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu (N = 375)

• Biến $LIQ$: Giá trị trung bình đạt $0.1805$ (18.05%), độ lệch chuẩn $0.0929$. Tỷ lệ thanh khoản thấp nhất là $0.0111$ (1.11% tại SCB năm 2021) và cao nhất là $0.7070$ (70.70% tại KLB năm 2012).
• Biến $SIZE$: Giá trị trung bình $\ln(\text{Tổng tài sản})$ là $18.662$ (độ lệch chuẩn $1.2365$). Ngân hàng có quy mô lớn nhất là Agribank (2022), theo sau là BIDV, VietinBank và Vietcombank; thấp nhất là BVB (2010).
• Biến $CAP$: Trung bình đạt $0.0919$ (9.19%), cao nhất đạt $0.4778$ (TPBank, 2012).
• Biến $NPL$: Tỷ lệ nợ xấu trung bình $0.0226$ (2.26%), dao động từ $0.0001$ (BaoVietBank, 2010) đến đỉnh điểm $0.2360$ (MSB, 2010).
• Biến vĩ mô: Lạm phát $INF$ trung bình $0.0531$ (5.31%, đỉnh điểm $18.68%$ năm 2011), $GDP$ tăng trưởng trung bình $0.0589$ (5.89%, cao nhất $8.02%$ năm 2022).

Ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến độc lập đều cho giá trị tuyệt đối $|r| < 0.8$. Kiểm định hệ số phóng đại phương sai ghi nhận:

• Tất cả các biến: $VIF < 10$ (Mean $VIF \approx 1.85$). Mô hình hoàn toàn không vi phạm giả định đa cộng tuyến theo tiêu chuẩn Farrar & Glauber (1967).
• Kiểm định Independent T-test biến niêm yết: Giá trị trung bình $LIQ$ của nhóm chưa niêm yết là $0.1932$, nhóm niêm yết là $0.1745$. Giá trị $p$-value ($Sig > 0.05$), chứng minh việc niêm yết trên sàn chứng khoán không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê lên tỷ lệ thanh khoản.

Kết quả đạt được

Kiểm định Breusch-Pagan ($p < 0.01$) và kiểm định Wooldridge ($p < 0.05$) chỉ ra mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bậc 1. Do đó, phương pháp FGLS được lựa chọn làm kết quả ước lượng chuẩn xác nhất.

Tên biến độc lập	Ký hiệu	Dấu kỳ vọng	Hệ số hồi quy FGLS ($\beta$)	Mức ý nghĩa ($p$-value)	Kết luận giả thuyết
Quy mô ngân hàng	$SIZE$	(-)	-0.0158	p < 0.01 (1%)	Chấp nhận $H_1$ (Tác động âm)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu	$CAP$	(+)	-0.1842	p < 0.01 (1%)	Bác bỏ $H_2$ (Tác động âm thực tế)
Tỷ lệ nợ xấu	$NPL$	(-)	0.0412	$p > 0.10$	Không có ý nghĩa thống kê
Thu nhập lãi cận biên	$NIM$	(-)	-0.5482	p < 0.01 (1%)	Chấp nhận $H_4$ (Tác động âm)
Tỷ suất sinh lời VCSH	$ROE$	(+)	0.0631	p < 0.01 (1%)	Chấp nhận $H_5$ (Tác động dương)
Tiền gửi khách hàng	$DEP$	(+)	-0.3125	p < 0.01 (1%)	Bác bỏ $H_6$ (Tác động âm thực tế)
Hiệu quả chi phí	$CEA$	(-)	-0.1045	$p > 0.10$	Không có ý nghĩa thống kê
Tăng trưởng kinh tế	$GDP$	(+)	-0.2418	p < 0.01 (1%)	Bác bỏ $H_8$ (Tác động âm thực tế)
Tỷ lệ lạm phát	$INF$	(+)	0.1984	p < 0.05 (5%)	Chấp nhận $H_9$ (Tác động dương)

                       ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ THANH KHOẢN (LIQ)

---

Đổi mới và đóng góp

1. Minh chứng thuyết phục cho lý thuyết "Too Big To Fail": Biến $SIZE$ tác động ngược chiều ($\beta = -0.0158, p < 0.01$) chứng minh các ngân hàng quy mô lớn tại Việt Nam có xu hướng ỷ lại vào vị thế thị trường và sự hỗ trợ thanh khoản từ NHNN (Người cho vay cuối cùng), từ đó chủ động hạ thấp tỷ lệ dự trữ thanh khoản để tối ưu hóa tài sản sinh lời.
2. Làm rõ tác động ngược chiều của Vốn CSH và Tiền gửi ($CAP, DEP$): Khác với các giả định truyền thống, tại Việt Nam khi tỷ lệ vốn $CAP$ và tiền gửi $DEP$ tăng, các NHTM có xu hướng mở rộng giải ngân tín dụng và đầu tư tài sản trung dài hạn thay vì nắm giữ tài sản thanh khoản cao, khiến chỉ số $LIQ$ giảm xuống.
3. Cập nhật giai đoạn nghiên cứu 2010–2022: Nghiên cứu bao quát toàn diện các chu kỳ kinh tế: từ giai đoạn tái cơ cấu nợ 2011–2015, ổn định vĩ mô 2016–2019, đến cú sốc đứt gãy thanh khoản đại dịch Covid-19 (2020–2021) và phục hồi năm 2022.
4. Chuẩn hóa phương pháp ước lượng FGLS: Khắc phục triệt để khiếm khuyết phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi trong dữ liệu bảng của hệ thống ngân hàng Việt Nam, mang lại độ tin cậy vượt trội so với các ước lượng OLS thông thường.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

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

• Hệ thống cảnh báo sớm (Early Warning System - EWS): Tích hợp trọng số các biến $SIZE, CAP, NIM, DEP, ROE$ vào hệ thống chỉ số rủi ro thanh khoản động tại phòng Quản trị Nguồn vốn và Thanh khoản (ALM).
• Tối ưu hóa bảng cân đối kế toán: Khi $NIM$ tăng cao, ngân hàng cần trích lập hạn mức đệm thanh khoản dự phòng (Liquidity Buffer) bắt buộc, tránh việc dồn toàn bộ nguồn vốn huy động giá rẻ sang danh mục cho vay rủi ro cao.

Lộ trình triển khai giải pháp quản trị

   GIAI ĐOẠN 1 (0 - 3 tháng)        GIAI ĐOẠN 2 (3 - 9 tháng)       GIAI ĐOẠN 3 (9 - 18 tháng)

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế dữ liệu tần suất thấp: Số liệu nghiên cứu thu thập theo năm từ BCTC kiểm toán, chưa phản ánh được các biến động thanh khoản đột ngột theo ngày/tuần (Intraday/Weekly Liquidity).
• Chỉ tiêu thanh khoản tĩnh: Nghiên cứu sử dụng tỷ lệ thanh khoản kế toán ($L_1$), chưa đo lường trực tiếp dòng tiền động và khe hở kỳ hạn chi tiết theo chuẩn Basel III (LCR, NSFR).
• Hướng phát triển: Mở rộng nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy GMM hệ thống (System GMM) để xử lý biến nội sinh trễ thanh khoản ($LIQ_{t-1}$), kết hợp kỹ thuật Machine Learning (XGBoost, Random Forest) để dự báo áp lực rút tiền gửi theo thời gian thực.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu mẫu mực về phương pháp nghiên cứu định lượng kinh tế lượng tài chính ngân hàng, quy trình xử lý Stata từ OLS, FEM, REM đến FGLS.
• Chuyên viên phân tích rủi ro & ALM tại NHTM: Nắm bắt tương quan định lượng giữa các chỉ tiêu kinh doanh ($NIM, ROE, DEP$) và áp lực thanh khoản để lập kế hoạch quản lý nguồn vốn tối ưu.
• Cơ quan quản lý (Ngân hàng Nhà nước): Cơ sở thực tiễn để ban hành các quy định về tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc và điều hành lãi suất tái cấp vốn linh hoạt theo diễn biến lạm phát.
• Nhà nghiên cứu kinh tế: Khung tham chiếu và bộ dữ liệu thực nghiệm chuẩn hóa giai đoạn 2010–2022 để tiếp tục phát triển các mô hình rủi ro tài chính chuyên sâu.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lại chọn tỷ lệ thanh khoản $L_1$ thay vì các tỷ số khác?

Tỷ lệ $L_1 = \frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng tài sản}}$ cung cấp bức tranh tổng quát và trực diện nhất về tỷ trọng tài sản có khả năng chuyển đổi nhanh thành tiền mặt mà không chịu tổn thất giá trị, phù hợp với chuẩn mực dữ liệu công bố công khai trên BCTC kiểm toán của 29 NHTM Việt Nam.

2. Vì sao quy mô ngân hàng ($SIZE$) lại có tác động ngược chiều đến thanh khoản?

Kết quả phản ánh thực tế giả thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too Big To Fail). Các ngân hàng lớn tại Việt Nam có lợi thế huy động vốn liên ngân hàng và khả năng tiếp cận tái cấp vốn từ NHNN cao hơn, nên họ chủ động giảm nắm giữ tài sản thanh khoản sinh lời thấp để tối đa hóa lợi nhuận.

3. Tại sao kiểm định FGLS lại vượt trội hơn OLS, FEM và REM trong nghiên cứu này?

Dữ liệu bảng 29 ngân hàng qua 13 năm xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($p < 0.01$) và tự tương quan chuỗi ($p < 0.05$). Ước lượng OLS/FEM/REM sẽ cho sai số chuẩn chệch, khiến các kiểm định $t$ mất độ tin cậy. Mô hình FGLS hiệu chỉnh đồng thời hai khuyết tật này, cho ước lượng vững và hiệu quả nhất.

4. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa gì đối với việc kiểm soát lạm phát của NHNN?

Biến lạm phát $INF$ có tác động cùng chiều ($\beta = 0.1984, p < 0.05$). Khi lạm phát gia tăng, các NHTM có xu hướng nâng lãi suất huy động, siết chặt điều kiện tín dụng và tăng cường tích trữ tài sản có tính thanh khoản cao để phòng ngừa rủi ro biến động dòng tiền.

5. Yếu tố niêm yết trên sàn chứng khoán có giúp ngân hàng tăng thanh khoản không?

Kiểm định Independent Sample T-test cho thấy giá trị $Sig > 0.05$, chứng minh vị thế niêm yết (HOSE/HNX/UPCoM) không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với tỷ lệ thanh khoản thực tế so với các ngân hàng chưa niêm yết.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Anh Thư đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra, mang lại đóng góp quan trọng cả về mặt lý luận và thực tiễn:

• Đóng góp học thuật: Xác lập mô hình định lượng vững chắc trên 375 quan sát giai đoạn 2010–2022, chứng minh định lượng tác động tiêu cực của $SIZE, CAP, NIM, DEP, GDP$ và tác động tích cực của $ROE, INF$ lên tỷ lệ thanh khoản $LIQ$ của hệ thống NHTM Việt Nam.
• Giá trị thực tiễn: Khuyến nghị các NHTM không nên chủ quan vào quy mô tài sản lớn hay nguồn tiền gửi dồi dào, cần chủ động thiết lập đệm thanh khoản độc lập, cân bằng giữa mục tiêu tối đa hóa biên lãi thuần ($NIM$) và an toàn hệ thống.
• Khuyến nghị độc giả: Nghiên cứu là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà hoạch định chính sách, cán bộ quản trị rủi ro ngân hàng và sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng trong việc phân tích và kiểm soát rủi ro thanh khoản hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 đã giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu. Sau khi tìm hiểu về tầm quan trọng cũng như tính cấp thiết của việc phân tích các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam. Tác giả đã định hướng được mục tiêu nghiên cứu, xác định rõ đối tượng cũng như phạm vi nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài, cuối cùng là bố cục của khóa luận. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN Mục tiêu phần này chủ yếu đề cập về cơ sở lý thuyết và lược khảo các bằng chứng thực nghiệm trong và ngoài nước về các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam.1 Cơ sở lý thuyết về khả năng thanh khoản 2.1 Khái niệm thanh khoản của ngân hàng thương mại Theo (Duttweiler, R.

2011) "Thanh khoản thể hiện là khả năng thực hiện tất cả các nghĩa vụ thanh toán khi đến hạn đến mức tối đa và bằng đơn vị tiền tệ được quy định". Uỷ ban Basel về giám sát cho rằng: "Thanh khoản là một thuật ngữ chuyên ngành nói về khả năng đáp ứng các nhu cầu về sử dụng vốn khả dụng phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm như chi trả tiền gửi, cho vay, thanh toán, giao dịch vốn.2 Khả năng thanh khoản "Khả năng thanh khoản của ngân hàng hay khả năng đáp ứng nguồn vốn cho sự tăng lên của tài sản có và thanh toán các khoản nợ khi đến hạn" (Basel 2000). Theo Basel (2008) "Khả năng thanh khoản là khả năng ngân hàng tài trợ cho việc gia tăng tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ của ngân hàng khi chúng đến hạn mà không phải chịu những tổn thất nào". Theo Duttweiler (2010), "Khả năng thanh khoản là thuật ngữ chuyên ngành nói về khả năng đáp ứng các nhu cầu về sử dụng vốn khả dụng phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm như chi trả tiền gửi, cho vay, thanh toán, giao dịch vốn…".

Theo Trần Huy Hoàng (2011) thì “ Khả năng thanh khoản là khả năng tiếp cận các khoản tài sản hoặc nguồn vốn có thể dùng để chi trả với chi phí hợp lý ngay khi nhu cầu vốn phát sinh”. Khả năng thanh khoản có vai trò rất quan trọng trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng và ảnh hưởng đến sự sống còn của hầu hết các ngân hàng thương 7 mại đều được thể hiện chủ yếu thông qua chỉ số quản lý thanh khoản. Vì khi chỉ một ngân hàng công bố phá sản hay khả năng thanh khoản không đáp ứng đủ điều kiện sẽ dẫn đến hiệu ứng lan truyền làm ảnh hưởng nghiêm trọng tới cả một hệ thống ngân hàng của toàn quốc. Khả năng các khoản tiền gửi tại ngân hàng phải chi trả, cho vay, giao dịch chuyển tiền hay thanh toán, vốn phải giao dịch và các nghĩa vụ phải trả các khoản nợ phát sinh thì ngân hàng phải có đủ lượng tài sản dự trữ để kịp thời giải ngân những khoản tiền ấy ngay thời điểm khách hàng cần, nếu không sẽ dẫn đến tình trạng vỡ nợ và có nguy cơ phá sản vì tính thanh khoản kém.3 Lý thuyết cho vay thương mại và thanh khoản Lý thuyết cho vay thương mại (Smith, 1776) phát biểu rằng các NHTM huy động vốn chủ yếu từ vốn ngắn hạn nên ngân hàng cần đầu tư vào tài sản ngắn hạn thông qua cho vay mua bán ngắn hạn, điều này sẽ giúp ngân hàng cân đối thời hạn giữa tài sản và nguồn vốn, do đó đảm bảo tính thanh khoản của ngân hàng.

Lý thuyết này có ý nghĩa quan trọng trong làm rõ vai trò của cho vay thương mại, đồng thời ngụ ý rằng các NHTM cần tập trung vào cho vay đảm bảo khả năng thanh khoản. Tuy nhiên, lý thuyết này cũng có một hạn chế nhất định việc đánh giá thời hạn của vốn huy động, mặc dù phần lớn vốn huy động có thời hạn ngắn hoặc không xác định, nhưng trong các NHTM việc huy động diễn ra liên tục, tạo ra các dòng tiền liên tiếp. Ngoài ra, việc cho vay phi thương mại đối với trung và dài hạn không được đánh giá đúng mức nên lý thuyết này hàm ý các NHTM luôn trong tình trạng rủi ro cao, đặc biệt là rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và các khoản cho vay càng tăng thì khả năng nợ xấu tăng cao làm thanh khoản của NHTM càng giảm 2.4 Tác động của rủi ro thanh khoản Nếu tính thanh khoản ngân hàng thấp sẽ có những kết quả không mong muốn. Ngân hàng là trung gian tài chính giữa người đi vay và người cho vay mà nguồn thu lớn nhất là sự chênh lệch về hoạt động lãi suất cho vay.

Khi ngân hàng gặp phải tình trạng thanh khoản khan hiếm, ngân hàng sẽ cố gắng tìm kiếm các nguồn vốn cao bằng cách tăng lãi suất huy động để thu hút tiền 8 gửi từ khách hàng. Tuy nhiên, việc tăng lãi suất huy động sẽ dẫn đến tăng lãi suất cho vay, gây khó khăn cho các khách hàng cá nhân hoặc doanh nghiệp khi vay vốn với lãi suất cao. Đồng thời, ngân hàng cũng phải trả lãi suất cao cho tiền gửi, nhưng khó khăn trong việc cho vay vốn, dẫn đến ngân hàng mất lợi nhuận. Nếu ngân hàng không đáp ứng được nhu cầu rút tiền của khách hàng, đặc biệt là trong trường hợp ngân hàng mất thanh khoản, điều này sẽ làm giảm uy tín và niềm tin của khách hàng, gây ra tác động tiêu cực đến hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng.

Việc rút tiền ồ ạt của khách hàng do lo ngại mất tiền có thể gây ra tình trạng khó khăn và có thể gây ra rủi ro phá sản, như trường hợp của ngân hàng SVB - một trong những ngân hàng lớn thứ 13 tại Mỹ.5 Phương pháp đo lường khả năng thanh khoản của ngân hàng Rủi ro thanh khoản được đo lường theo hai cách: đo lường bằng "khe hở thanh khoản và các tỷ lệ thanh khoản" (Vodová 2011). Khe hở thanh khoản được đề cập trong Risk Management in Banking của J. Bessis (2009) được ước tính bằng "chênh lệch giữa tài sản và nguồn vốn cả thời điểm hiện tại và tương lai". Một phép đo khác là tỷ lệ thanh khoản được tính bằng các chỉ tiêu khác nhau trong bảng cân đối kế toán để xác định các xu hướng thanh khoản chính.

Bốn tỷ lệ thanh khoản được trình bày dưới đây là tổng hợp các nghiên cứu của một số tác giả nước ngoài khi đề cập đến tính khả năng thanh khoản: 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑡ℎ𝑎𝑛ℎ 𝑘ℎ𝑜ả𝑛 L1 = (1) nghiên cứu bởi Aspachs et al (2005), Praet and 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 Herzberg (2008), Rychtarik (2009). 9 Hai tỷ số đầu tiên (L1), (L2) để đánh giá tính thanh khoản của một ngân hàng, các tỷ số có thể được sử dụng để đo lường mức độ tính thanh khoản của tài sản mà ngân hàng đang nắm giữ. Nếu các tỷ số này càng cao, tức là tài sản có tính thanh khoản càng cao và ngân hàng đó sẽ ít gặp rủi ro về thanh khoản. Ngược lại, các công thức như (L3), (L4) cũng có thể được sử dụng để đo lường mức độ kém thanh khoản của tài sản mà ngân hàng đang nắm giữ.

Nếu các tỷ số này càng cao, tức là tài sản có tính thanh khoản thấp và ngân hàng đó sẽ gặp nhiều rủi ro về thanh khoản. Trong khóa luận này, tác giả sẽ đo lường biến phụ thuộc LIQ - khả năng thanh 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑡ℎ𝑎𝑛ℎ 𝑘ℎ𝑜ả𝑛 khoản bằng công thức L1 = vì tỉ số này sẽ cung cấp thông tin bao 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 quát về khả năng thanh khoản của ngân hàng hay nói cách khác trong tổng tài sản của ngân hàng thì tỷ trọng tài sản thanh khoản chiếm bao nhiêu phần trăm. Từ đó có thể đánh giá được khả năng thanh khoản của ngân hàng tốt hay xấu. Trong đó: Tài sản thanh khoản được tính theo công thức tiền mặt, vàng bạc đá quý + tiền gửi tại ngân hàng nhà nước + tiền vàng gửi và cho vay tại tổ chức tín dụng khác + chứng khoán kinh doanh.

Các dữ liệu này được lấy từ liệu từ bảng cân đối kế toán và bảng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng.2 Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Moulton (1918), một trong những người khởi đầu của lí thuyết khả năng thay đổi (Shiftability theory) khẳng định rằng “thanh khoản là khả năng thay đổi”. Lí thuyết cho rằng, ngân hàng có thể tự đảm bảo rủi ro thanh khoản hiệu quả nhất bằng cách duy trì tỉ trọng lớn về tài sản có tính thanh khoản cao. Lí thuyết khả năng thay đổi làm chuyển hướng sự chú ý của các ngân hàng, các cơ quan chức năng và cho rằng các khoản vay hay đầu tư là nguồn gốc của vấn đề thanh khoản ngân hàng. Do hoạt động của ngân hàng có tính hệ thống nên khi xem xét sự ổn định, khộng phải chỉ xem xét đối với từng NHTM mà cần xem xét toàn hệ thống.

Nếu xét góc độ từng NHTM, khả năng thanh khoản tốt là yếu tố then chốt giúp ngân hàng thương mại duy trì và phát triển hoạt động của mình một cách ổn định và bền vững. Xét trên góc độ toàn hệ thống, ổn định của từng ngân hàng sẽ tạo nên sự ổn định 10 cho toàn hệ thống NHTM. Một hệ thống ngân hàng được xem là ổn định khi kiểm soát tốt rủi ro thanh khoản, loại trừ được sự mất cân bằng tài chính xuất hiện từ bên trong hoặc là kết quả của các yếu tố bất lợi và các sự kiện xảy ra ngoài dự kiến.1 Nhóm yếu tố bên trong ngân hàng Quy mô ngân hàng (SIZE) Quy mô ngân hàng được tính bằng công thức là lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản. (Vodova, 2011) đã tìm thấy mối tương quan thuận giữa quy mô ngân hàng và tính thanh khoản tại các Ngân hàng Thương mại Séc, nhưng sau đó (Vodova, 2013) tiếp tục nghiên cứu tại các NHTM Hungary, hơn nữa nhận ra sự ngược chiều giữa hai biến này.

Doriana Cucinelli (2013) cũng đưa ra các kết quả khác nhau với những biến được đề cập chính được tính toán theo hai cách khác nhau thể hiện tính thanh khoản của ngân hàng.