Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính hiện đại, rủi ro thanh khoản là một trong những rủi ro trọng yếu và thường trực đối với hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM). Tình trạng mất thanh khoản tại một ngân hàng đơn lẻ không chỉ làm gián đoạn cục bộ các hoạt động thanh toán, chi trả mà còn có thể nhanh chóng lây lan sang các định chế tài chính khác do mối liên kết liên ngân hàng và thực trạng sở hữu chéo, từ đó đe dọa sự an toàn của toàn bộ hệ thống tài chính và nền kinh tế quốc gia. Các bài học từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu giai đoạn 2007–2009 do Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) tổng kết đã chỉ rõ sự thiếu hụt thanh khoản và việc phụ thuộc quá mức vào nguồn vốn ngắn hạn là nguyên nhân gốc rễ dẫn đến sự sụp đổ của nhiều định chế tài chính lâu năm.
Tại Việt Nam, trong bối cảnh tái cấu trúc hệ thống ngân hàng và đẩy mạnh triển khai các chuẩn mực an toàn vốn Basel, các NHTM phải đối mặt với áp lực cạnh tranh thị phần gay gắt. Nhằm tối đa hóa thu nhập, nhiều ngân hàng đã đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng, sử dụng nguồn vốn huy động ngắn hạn để tài trợ cho các khoản vay trung và dài hạn, từ đó làm gia tăng mức độ rủi ro thanh khoản. Do đó, việc lượng hóa các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam là yêu cầu cấp thiết về mặt học thuật và thực tiễn quản trị.
Khóa luận xác định mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:
- Mục tiêu tổng quát: Vận dụng lý thuyết về thanh khoản ngân hàng và kế thừa kết quả nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước để xây dựng mô hình các yếu tố tác động, xác định mức độ tác động của chúng đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách nhằm kiểm soát và hạn chế rủi ro thanh khoản.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định các yếu tố nội tại và vĩ mô tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Xác định mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các NHTM trong mẫu nghiên cứu.
- Đề xuất các khuyến nghị, hàm ý chính sách đối với Ngân hàng Nhà nước, Chính phủ và các NHTM nhằm nâng cao năng lực quản trị rủi ro thanh khoản.
- Câu hỏi nghiên cứu:
- Những yếu tố tài chính nội tại và yếu tố kinh tế vĩ mô nào tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam?
- Mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố này đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam diễn ra như thế nào?
- Cần có những hàm ý chính sách và kiến nghị cụ thể nào để hạn chế rủi ro thanh khoản cho hệ thống NHTM Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố nội tại của ngân hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu thu thập dữ liệu của 24 NHTM Việt Nam (trên tổng số 31 NHTM đang hoạt động). Mẫu nghiên cứu có tính đại diện cao cho toàn hệ thống do các ngân hàng này chiếm thị phần chi phối về quy mô tổng tài sản, huy động vốn và dư nợ cho vay.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2019 (giai đoạn phục hồi kinh tế vĩ mô sau khủng hoảng tài chính toàn cầu và tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và khái niệm đo lường
Khóa luận tổng hợp các định nghĩa học thuật về thanh khoản ngân hàng từ Ủy ban Basel (BCBS), Rose (2001), Duttweiler (2009) và Trương Quang Thông (2010), theo đó thanh khoản là khả năng đáp ứng kịp thời, đầy đủ các nghĩa vụ tài chính và nhu cầu sử dụng vốn khả dụng với chi phí hợp lý tại mọi thời điểm. Trạng thái thanh khoản của ngân hàng được xác định bằng chênh lệch giữa Cung thanh khoản (tiền mặt, chứng khoán chính phủ, tiền gửi mới, thu hồi nợ, vay mượn liên ngân hàng và Ngân hàng Trung ương) và Cầu thanh khoản (nhu cầu rút tiền gửi, giải ngân tín dụng, hoàn trả nợ vay, chi phí hoạt động và phân phối cổ tức).
Để lượng hóa rủi ro thanh khoản, bên cạnh các chỉ số thanh khoản truyền thống từ bảng cân đối kế toán ($L_1 = \text{Tài sản thanh khoản}/\text{Tổng tài sản}$; $L_2 = \text{Tài sản thanh khoản}/[\text{Tiền gửi} + \text{Vốn huy động ngắn hạn}]$; $L_3 = \text{Dư nợ cho vay}/\text{Tổng tài sản}$; $L_4 = \text{Dư nợ cho vay}/[\text{Tiền gửi} + \text{Nguồn vốn ngắn hạn}]$), tác giả lựa chọn chỉ tiêu Khe hở tài trợ (Financing Gap - $FGAP$) làm biến phụ thuộc đo lường rủi ro thanh khoản theo phương pháp tiếp cận của Shen và cộng sự (2009), Trương Quang Thông (2013) và Đặng Văn Dân (2013):
$$FGAP = \frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng huy động vốn}}{\text{Tổng tài sản}}$$
Khe hở tài trợ phản ánh mức độ thiếu hụt nguồn vốn huy động so với nhu cầu dư nợ tín dụng cần tài trợ. Khi $FGAP$ gia tăng, ngân hàng buộc phải giảm dự trữ thanh khoản hoặc gia tăng vay mượn trên thị trường liên ngân hàng, dẫn đến rủi ro thanh khoản cao hơn.
Mô hình kinh tế lượng và hệ thống biến số
Dựa trên mô hình gốc của Trương Quang Thông (2013) và Ferrouhi & Lahadiri (2014), tác giả xây dựng phương trình hồi quy đa biến dạng dữ liệu bảng:
$$FGAP_{it} = \alpha + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 ROE_{it} + \beta_3 CAP_{it} + \beta_4 TLA_{it} + \beta_5 NPL_{it} + \beta_6 LLR_{it} + \beta_7 GDP_t + \beta_8 INF_t + \varepsilon_{it}$$
| Tên biến |
Ký hiệu |
Phương pháp đo lường |
Kỳ vọng dấu |
Cơ sở lý thuyết |
| Khe hở tài trợ (Biến phụ thuộc) |
$FGAP$ |
$(\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng huy động vốn}) / \text{Tổng tài sản}$ |
— |
Shen và cộng sự (2009), Trương Quang Thông (2013) |
| Quy mô ngân hàng |
$SIZE$ |
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản: $\ln(\text{Tổng tài sản})$ |
$+$ |
Lucchetta (2007), Akhtar và cộng sự (2011), Đặng Văn Dân (2013) |
| Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu |
$ROE$ |
$\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu bình quân}$ |
$+$ |
Bunda & Desquilbet (2008), Shen và cộng sự (2009) |
| Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
$CAP$ |
$\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$ |
$+$ |
Trương Quang Thông (2013) |
| Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản |
$TLA$ |
$\text{Tổng dư nợ cho vay} / \text{Tổng tài sản}$ |
$+$ |
Bonin và cộng sự (2008), Trương Quang Thông (2013) |
| Tỷ lệ nợ xấu |
$NPL$ |
$\text{Tổng nợ xấu} / \text{Tổng dư nợ tín dụng}$ |
$+$ |
Lucchetta (2007), Vong & Chan (2009) |
| Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng |
$LLR$ |
$\text{Giá trị trích lập dự phòng rủi ro tín dụng} / \text{Tổng dư nợ}$ |
$+$ |
Delécha và cộng sự (2012), Cucinelli (2013) |
| Tăng trưởng kinh tế |
$GDP$ |
Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội hàng năm |
$+$ |
Vodová (2011), Doriana Cucinelli (2013) |
| Tỷ lệ lạm phát |
$INF$ |
Chỉ số thay đổi tỷ lệ lạm phát hàng năm: $(INF_t - INF_{t-1})/INF_{t-1}$ |
$+$ |
Vodová (2011), Bonfim & Kim (2011) |
Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
- Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp thu thập từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán hàng năm của 24 NHTM Việt Nam và các chỉ số kinh tế vĩ mô do Ngân hàng Nhà nước và Tổng cục Thống kê công bố trong giai đoạn 2011–2019 (tạo thành bộ dữ liệu bảng cân đối gồm 216 quan sát: $24 \text{ ngân hàng} \times 9 \text{ năm}$).
- Quy trình phân tích kinh tế lượng (9 bước):
- Thống kê mô tả dữ liệu mẫu và lập ma trận tương quan Pearson để kiểm tra sớm dấu hiệu đa cộng tuyến.
- Hồi quy mô hình gộp OLS (Pooled OLS).
- Ước lượng mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM).
- Thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM (kiểm định tính trực giao giữa sai số riêng phần và các biến độc lập).
- Thực hiện kiểm định nhân tử Lagrange Breusch-Pagan (Breusch-Pagan LM test) để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM.
- Kiểm định các khuyết tật của mô hình được chọn: Kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (VIF); kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Modified Wald / Breusch-Pagan test); kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi (Wooldridge test).
- Khắc phục khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan bằng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS / GTLS).
- Thảo luận kết quả hồi quy sau khi khắc phục khuyết tật và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đặt ra.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể của khóa luận: trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tái cơ cấu ngân hàng và áp dụng chuẩn mực Basel tại Việt Nam; xác định rõ 1 mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể và 3 câu hỏi nghiên cứu; làm rõ đối tượng nghiên cứu là các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản; giới hạn phạm vi nghiên cứu gồm 24 NHTM trong giai đoạn 2011–2019; khái quát phương pháp phân tích dữ liệu bảng trên phần mềm STATA 14; khẳng định ý nghĩa lý luận và thực tiễn của đề tài trong việc cung cấp bằng chứng thực nghiệm phục vụ công tác quản trị rủi ro; và trình bày bố cục 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về thanh khoản - rủi ro thanh khoản
Chương 2 cung cấp hệ thống lý luận nền tảng:
- Phân tích các khái niệm về thanh khoản, các nguồn tạo ra cung và cầu thanh khoản của NHTM, và 3 trạng thái thanh khoản (thặng dư, thâm hụt, cân bằng).
- Phân loại và phân tích 3 nhóm nguyên nhân chính gây ra rủi ro thanh khoản: nguyên nhân nội tại từ ngân hàng (chênh lệch kỳ hạn tài sản - nợ, thiếu ngân quỹ, thay đổi lãi suất thị trường, chiến lược quản trị chưa phù hợp); nguyên nhân từ khách hàng (rút tiền dây chuyền, tính chu kỳ vụ mùa kinh doanh); và nguyên nhân từ sự thay đổi chính sách vĩ mô của Chính phủ/NHTW.
- Phân tích chi tiết các phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản thông qua các tỷ số thanh khoản ($L_1, L_2, L_3, L_4$) và chỉ tiêu khe hở tài trợ ($FGAP$).
- Đánh giá tác động tiêu cực của rủi ro thanh khoản đối với an toàn hệ thống tài chính quốc gia, hoạt động kinh doanh của ngân hàng và ổn định kinh tế - xã hội.
- Khảo lược các công trình nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu trong nước (Trương Quang Thông, 2013; Đặng Văn Dân, 2013; Trần Thị Thanh Nga, 2018) và quốc tế (Vodová, 2011; Akhtar và cộng sự, 2011; Ionica Munteanu, 2012; Doriana Cucinelli, 2013; Diana Teixeira, 2013; Ferrouhi & Lahadiri, 2014) làm căn cứ xây dựng mô hình nghiên cứu.
Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Chương 3 xây dựng mô hình thực nghiệm và quy trình phân tích:
- Thiết lập phương trình hồi quy đa biến xác định tác động của 6 biến nội tại ($SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, LLR$) và 2 biến vĩ mô ($GDP, INF$) lên biến phụ thuộc khe hở tài trợ ($FGAP$).
- Xây dựng 7 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_7$) với kỳ vọng các biến độc lập đều có tác động cùng chiều ($+$) đến rủi ro thanh khoản.
- Chi tiết hóa quy trình nghiên cứu thực nghiệm định lượng qua 9 bước thực hiện trên phần mềm STATA 14, từ mã hóa biến, thống kê mô tả, ma trận tương quan, hồi quy Pooled OLS, FEM, REM, kiểm định Hausman, Breusch-Pagan, đến các kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Breusch-Pagan LM, Wooldridge test) và kỹ thuật khắc phục khuyết tật bằng FGLS/GTLS.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả phân tích định lượng từ 216 quan sát:
- Thống kê mô tả đặc tính phân phối của các biến nghiên cứu ($FGAP, SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, LLR, GDP, INF$).
- Ma trận tương quan xác nhận hệ số tương quan cao nhất giữa các biến độc lập là $-0{,}6852$ (dưới ngưỡng 0,8 theo Farrar & Glauber, 1967), loại trừ khả năng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
- Kết quả kiểm định Hausman ($\chi^2(8) = 2{,}9649$; $\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}05$) ủng hộ mô hình tác động ngẫu nhiên REM so với FEM.
- Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian ($\text{Prob} > \text{chibar2} = 0{,}0000 < 0{,}05$) khẳng định mô hình REM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
- Kiểm định khuyết tật trên mô hình REM: Hệ số $VIF = 2{,}66 < 10$ khẳng định không có đa cộng tuyến; tuy nhiên mô hình vi phạm giả định phương sai sai số không đổi ($\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}0000 < 0{,}05$) và vi phạm giả định không tự tương quan (Kiểm định Wooldridge: $F(1, 23) = 6{,}0153$; $\text{Prob} > F = 0{,}0221 < 0{,}05$).
- Ước lượng mô hình hiệu chỉnh bằng phương pháp GTLS/FGLS để xử lý triệt để hai khuyết tật trên, đạt độ tin cậy thống kê cao với $\text{Wald } \chi^2(8) = 409{,}00$ ($\text{Prob} > \chi^2 = 0{,}0000$). Thảo luận chi tiết mức độ tác động và kết luận chấp nhận/bác bỏ từng giả thuyết nghiên cứu.
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Chương 5 tổng hợp kết quả nghiên cứu và đưa ra các đề xuất:
- Tóm lược các phát hiện thực nghiệm chính về các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Đề xuất các nhóm giải pháp và hàm ý chính sách cụ thể dành cho Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ trong việc điều hành chính sách tiền tệ, thanh tra giám sát và kiểm soát vĩ mô.
- Nêu rõ các hạn chế về quy mô mẫu và chuỗi dữ liệu thời gian, đồng thời định hướng các nội dung nghiên cứu mở rộng trong tương lai.
Kết quả và đóng góp
Số liệu thống kê mô tả và kết quả kiểm định kinh tế lượng
Dưới đây là bảng tổng hợp các đặc trưng thống kê mô tả từ 216 quan sát của 24 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011–2019:
| Tên biến |
Số quan sát (Obs) |
Giá trị trung bình (Mean) |
Độ lệch chuẩn (Std. Dev.) |
Giá trị nhỏ nhất (Min) |
Giá trị lớn nhất (Max) |
Ngân hàng / Thời điểm cực trị ghi nhận |
| $FGAP$ |
216 |
$-0{,}1255$ |
$0{,}1813$ |
$-0{,}6176$ |
$0{,}1373$ |
Min: TPBank (2012); Max: VPBank (2018) |
| $SIZE$ |
216 |
$8{,}4681$ |
— |
$6{,}9700$ |
$9{,}0000+$ |
Min: PVcomBank (2011); Max: BIDV |
| $ROE$ |
216 |
$0{,}0876$ |
— |
$-0{,}8200$ |
— |
Min: TPBank (2012) |
| $CAP$ |
216 |
$0{,}0379$ |
— |
$0{,}0323$ |
— |
Min: SCB (2019) |
| $TLA$ |
216 |
$0{,}1261$ |
— |
$0{,}1448$ |
— |
Min: TPBank (2012) |
| $NPL$ |
216 |
$0{,}0160$ |
— |
$0{,}0000$ |
$0{,}1246$ |
Min: VietABank (2019); Max: SCB (2011) |
| $LLR$ |
216 |
$0{,}0054$ |
— |
$0{,}0000$ |
— |
Mức trích lập bình quân toàn ngành thấp |
| $GDP$ |
216 |
$0{,}0063$ |
$0{,}0065$ |
$0{,}0503$ |
— |
Min: Năm 2013 |
| $INF$ |
216 |
$0{,}0500$ |
— |
$0{,}0060$ |
— |
Min: Năm 2016 |
Kết quả ước lượng mô hình hồi quy sau cùng bằng phương pháp GTLS (FGLS) đạt độ phù hợp tổng thể rất cao ($\text{Wald } \chi^2(8) = 409{,}00$; $p\text{-value} = 0{,}0000$). Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu thực nghiệm được tổng hợp như sau:
| Biến số |
Chiều hướng tác động thực nghiệm |
Mức ý nghĩa thống kê |
Kết luận giả thuyết |
Diễn giải kinh tế |
| $SIZE$ |
Dương ($+$) |
$p < 0{,}01$ (1%) |
Chấp nhận $H_1$ |
Quy mô ngân hàng tăng làm gia tăng khe hở tài trợ, do các ngân hàng lớn có xu hướng mở rộng tài sản sinh lời và ỷ lại vào hỗ trợ thanh khoản từ thị trường liên ngân hàng hoặc NHTW. |
| $ROE$ |
Dương ($+$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận $H_2$ |
Ngân hàng theo đuổi tỷ suất sinh lời trên vốn cao có xu hướng giảm tỷ lệ tài sản dự trữ không sinh lời, chấp nhận rủi ro thanh khoản cao hơn. |
| $CAP$ |
Dương ($+$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận $H_3$ |
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao tạo tâm lý tự tin trong việc mở rộng tài sản rủi ro, làm nới rộng khe hở tài trợ. |
| $TLA$ |
Dương ($+$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận $H_4$ |
Tỷ trọng dư nợ cho vay trong tổng tài sản càng lớn thì khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt càng kém linh hoạt, làm tăng rủi ro thanh khoản. |
| $NPL$ |
Dương ($+$) |
— |
Chấp nhận $H_5$ |
Nợ xấu gia tăng làm đình trệ dòng tiền thu hồi nợ gốc và lãi, trực tiếp làm thâm hụt thanh khoản ngân quỹ. |
| $LLR$ |
Dương ($+$) |
— |
Chấp nhận $H_6$ |
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng phản ánh rủi ro tín dụng tiềm ẩn, gia tăng áp lực lên nguồn lực thanh khoản. |
| $GDP$ |
Đồng biến |
Có ý nghĩa thống kê |
Phù hợp thực nghiệm |
Tăng trưởng kinh tế kích thích nhu cầu tín dụng tăng nhanh hơn tốc độ huy động tiền gửi, làm tăng khe hở tài trợ. |
| $INF$ |
Dương ($+$) |
Có ý nghĩa thống kê |
Chấp nhận $H_7$ |
Lạm phát tăng khiến người gửi tiền rút vốn hoặc chuyển dịch sang các kênh đầu tư khác, làm suy giảm cung thanh khoản và tăng rủi ro thanh khoản. |
Hàm ý chính sách và kiến nghị đề xuất
- Đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN):
- Hoàn thiện khung khổ pháp lý về quản trị thanh khoản, đẩy nhanh tiến độ áp dụng toàn diện các tỷ lệ an toàn thanh khoản theo chuẩn Basel II và Basel III (như Tỷ lệ đảm bảo khả năng thanh khoản - LCR và Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng - NSFR).
- Tăng cường công tác thanh tra, giám sát từ xa đối với tốc độ tăng trưởng tín dụng và mức độ tập trung tín dụng của các NHTM cổ phần có tốc độ mở rộng tài sản nhanh.
- Điều hành linh hoạt các công cụ chính sách tiền tệ (nghiệp vụ thị trường mở - OMO, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu và tỷ lệ dự trữ bắt buộc) để hỗ trợ thanh khoản kịp thời cho hệ thống khi có biến động vĩ mô.
- Đối với Chính phủ:
- Ổn định kinh tế vĩ mô và kiểm soát lạm phát ở mức mục tiêu hợp lý nhằm duy trì niềm tin của người gửi tiền và sự ổn định của thị trường tài chính.
- Phối hợp nhịp nhàng, đồng bộ giữa chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ để tránh gây sức ép thanh khoản cục bộ lên hệ thống NHTM.
- Đối với các Ngân hàng Thương mại:
- Xây dựng chiến lược quản trị khe hở tài trợ ($FGAP$) thận trọng; kiểm soát tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay phù hợp với năng lực huy động vốn ổn định.
- Cơ cấu lại danh mục tài sản theo hướng duy trì tỷ lệ hợp lý các tài sản có tính thanh khoản cao (chứng khoán chính phủ, tiền gửi tại NHNN) để làm đệm dự phòng thanh khoản.
- Kiểm soát chặt chẽ chất lượng tín dụng, giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và trích lập dự phòng đầy đủ ($LLR$) để đảm bảo dòng tiền hồi quy đúng hạn.
Đóng góp của đề tài
- Về mặt học thuật: Khóa luận kế thừa và kiểm định mô hình định lượng hiện đại bằng việc sử dụng chỉ tiêu khe hở tài trợ ($FGAP$) để lượng hóa rủi ro thanh khoản thay cho các tỷ số thanh khoản tĩnh truyền thống; đồng thời áp dụng quy trình kiểm định kinh tế lượng đầy đủ (Hausman, Breusch-Pagan, VIF, Wooldridge) và xử lý triệt để các khuyết tật mô hình (phương sai thay đổi, tự tương quan) bằng phương pháp GTLS/FGLS trên phần mềm STATA 14.
- Về mặt thực tiễn: Cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm toàn diện về 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 9 năm liên tục (2011–2019), làm rõ tác động đồng thời của các yếu tố nội tại ngân hàng và biến số vĩ mô đến rủi ro thanh khoản, làm cơ sở thực chứng cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan hoạch định chính sách.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi và điều kiện thực hiện nghiên cứu:
- Hạn chế về cỡ mẫu: Do giới hạn về thời gian và tính sẵn có của dữ liệu công khai, nghiên cứu mới chỉ bao gồm 24 NHTM trong tổng số 31 NHTM tại Việt Nam. Dù 24 ngân hàng này chiếm thị phần lớn nhưng chưa phản ánh được toàn bộ bức tranh của tất cả các ngân hàng quy mô nhỏ.
- Hạn chế về chuỗi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu dừng lại ở năm 2019, chưa bao quát được các biến động kinh tế - tài chính phức tạp trong các giai đoạn tiếp theo (như tác động của đại dịch COVID-19 và biến động lãi suất toàn cầu sau năm 2019).
- Hạn chế về hệ thống biến số: Mô hình nghiên cứu mới chỉ xem xét một số biến tài chính cơ bản trên báo cáo tài chính và 2 biến vĩ mô ($GDP, INF$), chưa đưa vào các biến số tài chính chuyên sâu khác như cung tiền M2, lãi suất liên ngân hàng, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo chuẩn Basel hoặc các yếu tố quản trị phi tài chính.
Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu bao phủ toàn bộ 31 NHTM Việt Nam và kéo dài chuỗi thời gian quan sát đến các năm gần nhất.
- Bổ sung các biến kiểm soát vĩ mô mới (cung tiền M2, lãi suất tái cấp vốn, tỷ giá hối đoái) và các chỉ tiêu thanh khoản chuẩn hóa theo thông lệ quốc tế của Basel III ($LCR, NSFR$).
- Ứng dụng các phương pháp ước lượng nâng cao như phương pháp Moment tổng quát (GMM) để kiểm soát vấn đề nội sinh tiềm ẩn giữa các biến tài chính.
Giá trị tham khảo
Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng sau:
- Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu khoa học, từ cách xác lập cơ sở lý thuyết, mô hình hóa toán kinh tế đến quy trình xử lý dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM, FGLS) trên phần mềm STATA 14.
- Nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Cung cấp quy trình bài bản trong việc thực hiện các kiểm định chẩn đoán mô hình (Hausman, Breusch-Pagan Lagrangian, kiểm định đa cộng tuyến VIF, kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan Wooldridge).
- Cán bộ quản trị rủi ro tại các NHTM: Cung cấp cơ sở định lượng để nhận diện sớm các yếu tố làm gia tăng khe hở tài trợ, hỗ trợ việc thiết lập các hạn mức an toàn thanh khoản trong hoạt động cấp tín dụng và huy động vốn.
- Phần đáng tham khảo nhất: Chương 3 (Mô hình và quy trình 9 bước nghiên cứu định lượng) và Chương 4 (Kỹ thuật thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình và quy trình khắc phục khuyết tật bằng phương pháp GTLS trên STATA).
Câu hỏi thường gặp
1. Đề tài sử dụng chỉ tiêu nào để đo lường rủi ro thanh khoản của các NHTM và công thức xác định ra sao?
Khóa luận sử dụng chỉ tiêu Khe hở tài trợ (Financing Gap - $FGAP$) làm biến phụ thuộc đại diện cho rủi ro thanh khoản. Công thức xác định cụ thể là:
$$FGAP = \frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng huy động vốn}}{\text{Tổng tài sản}}$$
Chỉ tiêu này phản ánh mức độ mất cân đối giữa nhu cầu cho vay và khả năng huy động vốn của ngân hàng trên quy mô tổng tài sản, cho phép cảnh báo rủi ro thanh khoản động tốt hơn các hệ số thanh khoản tĩnh.
2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu ngân hàng và được thu thập trong khoảng thời gian nào?
Mẫu nghiên cứu bao gồm 24 NHTM Việt Nam (trên tổng số 31 NHTM đang hoạt động tại thời điểm nghiên cứu). Dữ liệu được thu thập liên tục trong 9 năm, từ năm 2011 đến năm 2019, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân đối gồm 216 quan sát ($24 \times 9 = 216$).
3. Kết quả các kiểm định Hausman và Breusch-Pagan Lagrangian đã dẫn đến việc lựa chọn mô hình hồi quy nào?
- Kiểm định Hausman cho kết quả $\chi^2(8) = 2{,}9649$ với $p\text{-value} = 0{,}05$, cho phép chấp nhận giả thuyết $H_0$ (không có tương quan giữa các biến độc lập và phần dư), qua đó xác định mô hình tác động ngẫu nhiên REM phù hợp hơn mô hình tác động cố định FEM.
- Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian cho kết quả $p\text{-value} = 0{,}0000 < 0{,}05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, qua đó khẳng định mô hình tác động ngẫu nhiên REM vượt trội và phù hợp hơn mô hình hồi quy gộp Pooled OLS.
4. Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) gặp phải những khuyết tật kinh tế lượng gì và tác giả đã xử lý bằng cách nào?
Khi tiến hành kiểm định chẩn đoán trên mô hình REM:
- Kiểm định Breusch-Pagan cho thấy mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($p\text{-value} < 0{,}05$).
- Kiểm định Wooldridge cho kết quả $F(1, 23) = 6{,}0153$ ($p\text{-value} = 0{,}0221 < 0{,}05$), cho thấy mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc nhất.
- Để khắc phục đồng thời cả hai khuyết tật này, tác giả đã sử dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (GTLS/FGLS), thu được kết quả hồi quy vững với $\text{Wald } \chi^2(8) = 409{,}00$ ($p\text{-value} = 0{,}0000$).
5. Những yếu tố nào đã được chứng minh có tác động có ý nghĩa thống kê đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam?
Kết quả hồi quy thực nghiệm GTLS xác định các nhân tố tác động có ý nghĩa thống kê đến rủi ro thanh khoản ($FGAP$) bao gồm: quy mô ngân hàng ($SIZE$), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$), tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ($TLA$), cùng với hai biến số kinh tế vĩ mô là tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và tỷ lệ lạm phát ($INF$).
Kết luận
Khóa luận của tác giả Trần Thị Thu Thanh đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về thanh khoản ngân hàng và vận dụng thành công phương pháp kinh tế lượng dữ liệu bảng trên mẫu 24 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011–2019. Thông qua mô hình hồi quy GTLS xử lý triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan, nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm tác động cùng chiều rõ rệt của quy mô ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vốn tự có, tỷ lệ dư nợ cho vay và các biến vĩ mô (lạm phát, tăng trưởng GDP) lên khe hở tài trợ của ngân hàng. Các phát hiện này cung cấp luận cứ khoa học xác thực giúp các NHTM thiết lập chính sách quản trị rủi ro thanh khoản chủ động và hỗ trợ Ngân hàng Nhà nước trong việc hoàn thiện khung giám sát an toàn vĩ mô.
