Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Khóa luận tốt nghiệp tập trung giải quyết bài toán quản trị rủi ro thanh khoản (RRTK) tại hệ thống các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam trong bối cảnh nền kinh tế trải qua nhiều giai đoạn biến động phức tạp từ năm 2012 đến năm 2023.
- Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn: Ngân hàng thương mại giữ vai trò trung gian tài chính huyết mạch trong nền kinh tế, hỗ trợ điều tiết chính sách tiền tệ và duy trì sự ổn định vĩ mô. Tuy nhiên, các cú sốc như đại dịch COVID-19, suy thoái kinh tế toàn cầu và các cuộc xung đột địa chính trị đã gây áp lực lớn lên hệ thống tài chính. RRTK là một trong những rủi ro trọng yếu hàng đầu; sự mất ổn định thanh khoản tại một ngân hàng đơn lẻ có thể dẫn đến hiệu ứng domino đe dọa toàn bộ hệ thống. Tác giả dẫn chứng các sự kiện thực tiễn điển hình: vụ sụp đổ của Silicon Valley Bank (SVB) và First Republic Bank tại Mỹ năm 2023 khi người gửi tiền ồ ạt rút hơn 100 tỷ USD, cũng như áp lực thanh khoản tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) ở Việt Nam sau khi phát sinh các sai phạm nghiêm trọng. Do đó, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến RRTK giai đoạn 2012–2023 có ý nghĩa thiết thực nhằm giúp các nhà quản trị nhận diện nguyên nhân và kiểm soát dòng tiền an toàn.
- Mục tiêu nghiên cứu:
- Mục tiêu tổng quát: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK của các NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2012–2023, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị nhằm kiểm soát RRTK.
- Mục tiêu cụ thể:
- Tìm ra các yếu tố tác động đến RRTK và phân tích các yếu tố có ảnh hưởng đến RRTK của NHTMCP tại Việt Nam.
- Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến RRTK của NHTMCP tại Việt Nam.
- Đề xuất các hàm ý quản trị nhằm kiểm soát RRTK của NHTMCP tại Việt Nam.
- Câu hỏi nghiên cứu:
- Các yếu tố nào tác động đến RRTK các NHTMCP tại Việt Nam?
- Mức độ tác động của các yếu tố đến RRTK của các NHTMCP tại Việt Nam như thế nào?
- Những đề xuất hàm ý quản trị nào để kiểm soát RRTK của các NHTMCP tại Việt Nam?
- Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố nội tại của ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến RRTK của các NHTMCP tại Việt Nam.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2012–2023 (thời kỳ phục hồi sau khủng hoảng tài chính 2008–2009, trải qua đại dịch COVID-19 và giai đoạn tái cấu trúc tài chính).
- Phạm vi không gian: 27 NHTMCP tại Việt Nam có dữ liệu tài chính công bố liên tục, đã được kiểm toán (trong tổng số 31 NHTM tính đến thời điểm 30/06/2021 theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp kinh tế lượng dữ liệu bảng (Panel Data) dựa trên nền tảng lý thuyết tài chính - ngân hàng hiện đại.
- Khái niệm và phương pháp đo lường RRTK:
- Thanh khoản: Khả năng luân chuyển tài sản thành tiền mặt nhanh nhất với chi phí hợp lý để đáp ứng các nghĩa vụ chi trả khi đến hạn (Trương Quang Thông, 2013; Basel, 2008; Duttweiler, 2009).
- Rủi ro thanh khoản: Xuất hiện khi ngân hàng không đảm bảo được lượng tiền sẵn có hoặc tài sản có tính thanh khoản cao để thực hiện nghĩa vụ thanh toán kịp thời (Gup & Kolari, 2005; Muranaga & Ohsawa, 2002; Nguyễn Thành Đạt, 2019).
- Thước đo RRTK: Khóa luận sử dụng biến Khe hở tài trợ (Financing Gap - FGAP) làm biến phụ thuộc đại diện cho RRTK:
$$\text{FGAP} = \frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng nguồn vốn huy động}}{\text{Tổng tài sản}}$$
Khi $\text{FGAP} > 0$, tài sản dự trữ tiền mặt bị thiếu hụt, ngân hàng phải vay mượn bổ sung trên thị trường tiền tệ làm tăng RRTK. Khi $\text{FGAP} < 0$, ngân hàng đang thừa vốn. Bên cạnh đó, tác giả cũng hệ thống hóa 4 chỉ số thanh khoản truyền thống ($L_1, L_2, L_3, L_4$).
- Khung lý thuyết nền tảng:
- Lý thuyết khả năng thay đổi (The Shiftability Theory - Moulton, 1918): Việc nắm giữ tài sản có tính thanh khoản cao giúp ngăn ngừa RRTK, trong khi tăng trưởng cho vay không kiểm soát sẽ làm gia tăng RRTK.
- Lý thuyết tín hiệu (Signalling Theory - Spence, 1973) và Lý thuyết quá lớn để sụp đổ (Too Big To Fail Theory - Greg, 2009): Quy mô lớn giúp ngân hàng phát tín hiệu uy tín để dễ huy động vốn, nhưng cũng có thể thúc đẩy ngân hàng chấp nhận rủi ro đầu tư cao hơn.
- Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Keynes Liquidity Preference Theory; Berger, 1995; Bunda & Desquilbet, 2008): Sự đánh đổi giữa thanh khoản và khả năng sinh lời; ngân hàng muốn đạt lợi nhuận cao thường giảm tỷ trọng tài sản thanh khoản cao, từ đó đối mặt với RRTK lớn hơn.
- Mô hình kinh tế lượng và hệ thống biến số:
Phương trình hồi quy tổng quát:
$$\text{FGAP}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{SIZE}{it} + \beta_2 \text{CAP}{it} + \beta_3 \text{ROE}{it} + \beta_4 \text{LLR}{it} + \beta_5 \text{TLA}{it} + \beta_6 \text{NPL}_{it} + \beta_7 \text{INF}_t + \beta_8 \text{GDP}t + \varepsilon{it}$$
| Tên biến |
Ký hiệu |
Công thức tính toán |
Kỳ vọng dấu |
| Biến phụ thuộc |
|
|
|
| Khe hở tài trợ |
FGAP |
$(\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng nguồn vốn huy động}) / \text{Tổng tài sản}$ |
- |
| Biến độc lập |
|
|
|
| Quy mô ngân hàng |
SIZE |
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Tổng tài sản})$) |
(-) |
| Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
CAP |
$\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$ |
(+) |
| Tỷ suất sinh lời trên VCSH |
ROE |
$\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu bình quân}$ |
(+) |
| Dự phòng rủi ro tín dụng |
LLR |
$\text{Dự phòng rủi ro cho vay khách hàng} / \text{Tổng dư nợ cho vay}$ |
(+) |
| Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản |
TLA |
$\text{Tổng dư nợ cho vay khách hàng} / \text{Tổng tài sản}$ |
(+) |
| Tỷ lệ nợ xấu |
NPL |
$\text{Tổng nợ xấu} / \text{Tổng dư nợ}$ |
(+) |
| Tăng trưởng kinh tế |
GDP |
$(\text{GDP}t - \text{GDP}{t-1}) / \text{GDP}_{t-1}$ |
(-) |
| Tỷ lệ lạm phát |
INF |
$(\text{CPI}t - \text{CPI}{t-1}) / \text{CPI}_{t-1}$ |
(-) |
- Phương pháp ước lượng và kiểm định:
- Thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan.
- Hồi quy dữ liệu bảng qua 3 mô hình: Pooled OLS, Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Kiểm định F-test (lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM), kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier (lựa chọn giữa Pooled OLS và REM), kiểm định Hausman (lựa chọn giữa FEM và REM).
- Kiểm định đa cộng tuyến thông qua Hệ số phóng đại phương sai (VIF).
- Kiểm định tự tương quan (Wooldridge test) và kiểm định phương sai sai số thay đổi.
- Sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để xử lý triệt để các khuyết tật của mô hình.
- Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp dạng bảng cân bằng thu thập từ Báo cáo tài chính (BCTC) và Báo cáo thường niên (BCTN) đã kiểm toán của 27 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012–2023 (tổng cộng 324 quan sát). Dữ liệu vĩ mô (GDP, CPI) được trích xuất từ Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Thế giới (World Bank). Công cụ xử lý: Microsoft Excel và Stata 17.
Nội dung chính theo từng chương
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể. Tác giả phân tích tính cấp thiết của RRTK sau khủng hoảng tài chính toàn cầu và các sự kiện rút tiền hàng loạt (SVB, First Republic Bank, SCB). Chương này xác định rõ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi dữ liệu (27 NHTMCP giai đoạn 2012–2023), tóm lược phương pháp thực hiện và cấu trúc 5 chương của khóa luận.
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
Chương 2 hệ thống hóa các khái niệm về thanh khoản, RRTK và phương pháp đo lường bằng khe hở tài trợ (FGAP) cùng 4 chỉ số thanh khoản ($L_1, L_2, L_3, L_4$). Tác giả trình bày các lý thuyết nền tảng (lý thuyết khả năng thay đổi, lý thuyết tín hiệu, lý thuyết quá lớn để sụp đổ, lý thuyết ưa thích thanh khoản). Đồng thời, tác giả tiến hành lược khảo toàn diện các nghiên cứu quốc tế (Chen và cộng sự, 2009; Bonfim & Kim, 2012; Arif & Anees, 2012; Cucinelli, 2013; Mazreku và cộng sự, 2019) và trong nước (Trương Quang Thông, 2013; Đặng Văn Dân, 2015; Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy, 2019; Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết, 2021; Nguyen, 2022; Bùi Đan Thanh & Nguyễn Quang Huy, 2022; Nguyễn Đức Trung & Trần Trọng Huy, 2024). Từ đó, chương 2 chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: phần lớn các nghiên cứu trước đây chưa xem xét đồng thời biến dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) tác động lên FGAP trong chuỗi thời gian kéo dài đến năm 2023.
| Nhóm yếu tố |
Tác động cùng chiều (+) đến RRTK |
Tác động ngược chiều (-) đến RRTK |
Không có ý nghĩa thống kê |
| Quy mô (SIZE) |
Trương Quang Thông (2013), Bonfim & Kim (2012), Bùi Đan Thanh và cs (2022) |
Đặng Văn Dân (2015), Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019), Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết (2021), Cucinelli (2013) |
Nguyễn Đức Trung & Trần Trọng Huy (2024) |
| Tỷ lệ vốn CSH (CAP) |
Bonfim & Kim (2012), Bùi Đan Thanh và cs (2022), Nguyễn Đức Trung & Trần Trọng Huy (2024) |
Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết (2021) |
- |
| Khả năng sinh lời (ROE) |
Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019), Arif & Anees (2012), Nguyễn Đức Trung & Trần Trọng Huy (2024) |
Bùi Đan Thanh và cs (2022) |
Mazreku và cs (2019) |
| Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) |
Nguyen (2022), Bùi Đan Thanh và cs (2022) |
- |
Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019) |
| Tỷ lệ cho vay (TLA) |
Trương Quang Thông (2013), Đặng Văn Dân (2015), Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019), Nguyễn Đức Trung & Trần Trọng Huy (2024) |
- |
- |
| Tỷ lệ nợ xấu (NPL) |
Mazreku và cs (2019), Nguyễn Đức Trung & Trần Trọng Huy (2024) |
Arif & Anees (2012), Bùi Đan Thanh và cs (2022) |
- |
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu chuẩn hóa gồm 8 bước: (1) Xác định đề tài và mục tiêu, (2) Lược khảo lý thuyết và xác định khoảng trống, (3) Xây dựng mô hình và giả thuyết, (4) Thu thập và chạy thử dữ liệu, (5) Thống kê mô tả và hồi quy Pooled OLS/FEM/REM bằng Stata 17, (6) Thực hiện kiểm định F-test, Breusch-Pagan và Hausman, (7) Kiểm tra khuyết tật mô hình và khắc phục bằng FGLS, (8) Thảo luận kết quả và đề xuất hàm ý quản trị. Tác giả định nghĩa chi tiết 9 biến số, xây dựng 8 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H8, trình bày phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp từ BCTC kiểm toán của 27 NHTMCP và các báo cáo vĩ mô.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Chương 4 công bố kết quả phân tích định lượng trên mẫu 324 quan sát:
| Biến số |
Số quan sát (Obs) |
Giá trị trung bình (Mean) |
Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) |
Giá trị nhỏ nhất (Min) |
Giá trị lớn nhất (Max) |
Đơn vị / Ghi chú |
| FGAP |
324 |
-9,03% |
10,66% |
-38,57% |
19,26% |
Min: MSB (2014), Max: VPB (2022) |
| SIZE |
324 |
18,7765 |
1,1762 |
16,4020 |
21,5565 |
Min: BaoViet Bank (2012), Max: BID (2023) |
| CAP |
324 |
9,26% |
5,78% |
0,52% |
90,77% |
Min: NVB (2023), Max: VCB (2021) |
| ROE |
324 |
9,61% |
6,72% |
0,00% |
26,38% |
Min: LPB, MBB, NAB, PGB (2021), NVB (2022); Max: VIB (2021) |
- Diễn biến thực trạng FGAP giai đoạn 2012–2023: Chỉ số FGAP có xu hướng tăng dần qua các thời kỳ. Giai đoạn 2012–2014, FGAP giảm từ -11,4% xuống mức đáy -16,73% năm 2014 (RRTK tăng cao do dư nợ tín dụng chiếm tỷ trọng lớn trong khi huy động vốn gặp khó khăn). Giai đoạn 2014–2017, FGAP cải thiện lên -16,62% năm 2017 do các ngân hàng tái cơ cấu nguồn vốn. Giai đoạn 2017–2023, FGAP duy trì quanh mức -7,468% vào năm 2023, đạt mức cao nhất vào năm 2022 với -0,84% (năm có mức RRTK thấp nhất, ngân hàng duy trì cân bằng tốt giữa dư nợ tín dụng và nguồn vốn huy động).
- Kết quả hồi quy: Sau khi lựa chọn mô hình và khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp FGLS, kết quả kiểm định xác nhận:
- SIZE: Tác động nghịch biến (-) với FGAP/RRTK (chấp nhận giả thuyết H1).
- ROE: Tác động đồng biến (+) với FGAP/RRTK (chấp nhận giả thuyết H3).
- LLR: Tác động đồng biến (+) với FGAP/RRTK (chấp nhận giả thuyết H4).
- TLA: Tác động đồng biến (+) với FGAP/RRTK (chấp nhận giả thuyết H5).
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm, đưa ra các hàm ý quản trị tập trung vào 4 yếu tố có ý nghĩa thống kê (SIZE, ROE, LLR, TLA), chỉ ra các hạn chế nghiên cứu và định hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
- Kết quả nghiên cứu chính:
- Quy mô ngân hàng (SIZE): Có mối quan hệ nghịch biến với RRTK. Ngân hàng có quy mô tài sản lớn (như BID đạt giá trị SIZE tối đa 21,5565 năm 2023) sở hữu tiềm lực tài chính vững mạnh, tệp khách hàng rộng lớn và uy tín cao, giúp dễ dàng tiếp cận các nguồn vốn huy động chi phí thấp trên thị trường, từ đó giảm thiểu áp lực RRTK (phù hợp với lý thuyết tín hiệu và các nghiên cứu của Đặng Văn Dân, 2015; Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy, 2019).
- Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE): Có mối quan hệ đồng biến với RRTK. Ngân hàng theo đuổi ROE cao (đạt đỉnh 26,38% tại VIB năm 2021) có xu hướng chuyển dịch cơ cấu tài sản sang các kênh sinh lời cao nhưng thanh khoản thấp, làm giảm lượng tài sản thanh khoản dự trữ và đẩy RRTK gia tăng (phù hợp lý thuyết ưa thích thanh khoản và nghiên cứu của Arif & Anees, 2012; Nguyễn Đức Trung & Trần Trọng Huy, 2024).
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Có tác động đồng biến với RRTK. Khi tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tăng cao phản ánh chất lượng danh mục cho vay suy giảm, khả năng thu hồi gốc và lãi bị đình trệ, dẫn đến nguy cơ thiếu hụt dòng tiền thanh toán tức thời (thống nhất với kết luận của Nguyen, 2022; Bùi Đan Thanh & Nguyễn Quang Huy, 2022).
- Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA): Có tác động đồng biến với RRTK. Việc phân bổ tỷ trọng lớn tổng tài sản vào các khoản cho vay khách hàng làm giảm mức độ linh hoạt thanh khoản. Khi có biến cố người gửi tiền rút vốn đột ngột, tài sản cho vay không thể thu hồi ngay lập tức, đẩy ngân hàng vào tình trạng mất cân đối thanh khoản (phù hợp với Trương Quang Thông, 2013; Đặng Văn Dân, 2015).
- Hàm ý quản trị do tác giả đề xuất:
- Đối với SIZE: Các NHTMCP cần tiếp tục củng cố và mở rộng quy mô tổng tài sản một cách bền vững; phát triển mạng lưới chi nhánh, nâng cao uy tín thương hiệu để tối ưu hóa khả năng huy động vốn dân cư và tổ chức kinh tế.
- Đối với ROE: Ban lãnh đạo ngân hàng cần cân đối hài hòa giữa mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và duy trì dự trữ thanh khoản an toàn; tránh gia tăng lợi nhuận ngắn hạn bằng cách nắm giữ quá nhiều tài sản rủi ro thanh khoản kém.
- Đối với LLR: Tăng cường chất lượng quy trình thẩm định tín dụng, giám sát chặt chẽ mục đích sử dụng vốn vay nhằm kiểm soát nợ xấu từ gốc; chủ động quản trị rủi ro tín dụng để giảm thiểu áp lực trích lập dự phòng và bảo toàn dòng tiền thu hồi.
- Đối với TLA: Quản trị cơ cấu danh mục tài sản hợp lý; kiểm soát tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản trong ngưỡng an toàn; đa dạng hóa các danh mục đầu tư vào giấy tờ có giá ngắn hạn và tài sản có tính thanh khoản cao để ứng phó kịp thời với các cú sốc rút tiền.
- Đóng góp mới của đề tài:
- Cập nhật chuỗi dữ liệu thực nghiệm kéo dài 12 năm (2012–2023), phản ánh rõ nét biến động thanh khoản qua các giai đoạn kinh tế phục hồi, khủng hoảng dịch bệnh COVID-19 và biến động địa chính trị.
- Bổ sung minh chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của LLR và TLA đến biến phụ thuộc khe hở tài trợ (FGAP) tại hệ thống NHTMCP Việt Nam, làm rõ khoảng trống nghiên cứu của các công trình trước đây.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế của nghiên cứu:
- Mẫu nghiên cứu mới dừng lại ở 27 NHTMCP do một số ngân hàng không công bố đầy đủ và liên tục báo cáo tài chính đã kiểm toán trong suốt giai đoạn 2012–2023.
- Mô hình nghiên cứu chỉ tập trung vào 8 biến độc lập đại diện (6 biến đặc thù ngân hàng và 2 biến vĩ mô), chưa bao quát toàn bộ các khía cạnh quản trị rủi ro nội bộ và các cú sốc tài chính quốc tế đặc thù.
- Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam (bao gồm các NHTM Nhà nước, ngân hàng liên doanh, chi nhánh ngân hàng nước ngoài) khi dữ liệu được công bố đồng bộ.
- Bổ sung các biến kiểm soát vi mô và vĩ mô mới như lãi suất điều hành của Ngân hàng Nhà nước, cung tiền M2, tốc độ tăng trưởng tín dụng hoặc các chỉ số giám sát thanh khoản theo chuẩn mực Basel II/Basel III.
- Áp dụng các phương pháp ước lượng động nâng cao như phương pháp hồi quy GMM hệ thống (System GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn trong mô hình tài chính ngân hàng.
Giá trị tham khảo
- Đối tượng sử dụng:
- Sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh ngành Tài chính – Ngân hàng: Làm tài liệu tham khảo phương pháp luận nghiên cứu định lượng, cách xây dựng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng và quy trình kiểm định mô hình tài chính.
- Chuyên viên phân tích và cán bộ quản trị rủi ro tại các NHTMCP: Tham khảo phương pháp đo lường RRTK thông qua khe hở tài trợ (FGAP) và căn cứ thực nghiệm để thiết lập các ngưỡng an toàn cho tỷ lệ cho vay (TLA), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và chỉ tiêu sinh lời (ROE).
- Các cơ quan quản lý và hoạch định chính sách (Ngân hàng Nhà nước): Sử dụng làm cơ sở thực tiễn để đánh giá tác động của quy mô và các chỉ tiêu an toàn hoạt động đến sự ổn định thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại.
- Nội dung giá trị: Quy trình phân tích 8 bước chi tiết từ hồi quy Pooled OLS, FEM, REM đến kiểm định Hausman, F-test, Breusch-Pagan, Wooldridge test và kỹ thuật khắc phục khuyết tật bằng FGLS trên phần mềm Stata 17.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng chỉ tiêu nào để đo lường rủi ro thanh khoản và công thức tính cụ thể là gì?
Khóa luận sử dụng chỉ số Khe hở tài trợ (Financing Gap - FGAP) làm biến phụ thuộc đo lường RRTK. Công thức xác định:
$$\text{FGAP} = \frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng nguồn vốn huy động}}{\text{Tổng tài sản}}$$
Chỉ số này phản ánh mức độ chênh lệch giữa nhu cầu sử dụng vốn tín dụng và khả năng huy động vốn của ngân hàng trên tổng quy mô tài sản.
2. Mẫu dữ liệu nghiên cứu được thu thập với quy mô và phạm vi như thế nào?
Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng cân bằng thu thập từ BCTC và BCTN đã kiểm toán của 27 NHTMCP tại Việt Nam trong 12 năm liên tục từ 2012 đến 2023, tạo nên bộ dữ liệu gồm 324 quan sát. Dữ liệu vĩ mô (GDP, CPI) được lấy từ Tổng cục Thống kê và World Bank.
3. Yếu tố nào có tác động làm giảm rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam trong mô hình?
Quy mô ngân hàng (SIZE - tính bằng $\ln(\text{Tổng tài sản})$) có mối quan hệ nghịch biến (-) với RRTK. Ngân hàng có quy mô lớn sở hữu uy tín và tiềm lực tài chính cao hơn, giúp tăng cường khả năng tiếp cận và đa dạng hóa nguồn vốn huy động trên thị trường, từ đó giảm thiểu nguy cơ thiếu hụt thanh khoản.
4. Những yếu tố nội tại nào của ngân hàng tác động làm gia tăng rủi ro thanh khoản theo kết quả nghiên cứu?
Mô hình FGLS xác nhận 3 yếu tố nội tại tác động đồng biến (+) làm tăng RRTK:
- Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE): Ngân hàng theo đuổi lợi nhuận cao thường giảm tỷ trọng tài sản dự trữ thanh khoản.
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): LLR tăng phản ánh chất lượng cho vay suy giảm, làm gián đoạn dòng tiền thu hồi nợ.
- Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA): Tỷ trọng cho vay lớn làm giảm khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt khi phát sinh nhu cầu thanh toán đột xuất.
5. Chỉ số FGAP của các NHTMCP Việt Nam biến động ra sao và đạt giá trị cực trị vào thời điểm nào trong giai đoạn 2012–2023?
Giá trị trung bình của FGAP giai đoạn 2012–2023 là -9,03% (độ lệch chuẩn 10,66%). Giá trị FGAP cao nhất ghi nhận tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB) năm 2022 là 19,26%; giá trị nhỏ nhất ghi nhận tại Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) năm 2014 là -38,57%. Xét theo toàn ngành, năm 2022 là năm có mức độ rủi ro thanh khoản thấp nhất khi FGAP trung bình đạt -0,84%.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lâm Hoàng Thiện đã phân tích thực nghiệm toàn diện các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại 27 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2012–2023 thông qua mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng và kỹ thuật ước lượng FGLS. Kết quả nghiên cứu chứng minh quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động ngược chiều, trong khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản đo lường bằng khe hở tài trợ (FGAP). Dựa trên các phát hiện thực nghiệm, khóa luận đã đề xuất 4 nhóm hàm ý quản trị cụ thể giúp các ngân hàng thương mại cân đối giữa mục tiêu sinh lời và an toàn thanh khoản, góp phần ổn định hệ thống ngân hàng.