1144 factors affecting the liquidity risk of joint stock commercial banks on stock exchanges in viet nam bachelor luận văn tcnh nguyen thu ngan supervisor

Rủi ro thanh khoản là một trong những vấn đề quan trọng mà các ngân hàng thương mại cổ phần tại… 80 trang · Banking University of Ho Chi Minh City · 2020.

• Tác giả: Nguyễn Thu Ngân
• Người hướng dẫn: Assoc. Prof. Đặng Văn Dân
• Trường học: Banking University of Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Banking and Finance
• Đề tài: Factors Affecting The Liquidity Risk Of Joint Stock Commercial Banks On Stock Exchanges In Vietnam
• Loại tài liệu: Graduation Dissertation
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ABSTRACT
• SUMMARY
• ASSURANCE LETTER
• THANK YOU LETTER
• INDEX
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Research subjects and scope
• 1.2. Contribution of the study
• 2. CHAPTER 2: THEORETICAL FRAMEWORK
• 2.1. Theory of liquidity risk of join-stock commercial banks
• 2.2. Joint stock Commercial banks
• 2.3. Bank liquidity risk
• 2.4. Liquidity risk impacts
• 2.5. Previous studies on factors affecting liquidity risk of joint-stock commercial banks
• 2.6. SUMMARY OF CHAPTER 2
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH MODEL
• 3.1. Research model and hypothesis
• 3.2. SUMMARY OF CHAPTER 3
• 4. CHAPTER 4: RESEARCH RESULTS
• 4.1. Correlation analysis of variables
• 4.2. Multi-collinearity test
• 4.3. SUMMARY OF CHAPTER 4
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION AND RECOMMENDATION
• 5.1. For commercial banks
• 5.2. For the Government
• 5.3. Limits and extensive researches
• 5.3.1. Limits of the research
• 5.3.2. Direction for extensive research
• 5.4. SUMMARY OF CHAPTER 5
• Joint-stock Commercial Banks list
• Regression results with Stata
• Panel data description
• Pooled-OLS regression
• Pooled-OLS, FEM, REM regression
• Multi-collinearity test
• Regression result of FGLS
• Regression result of FGLS after excluding ineffective variables
• LIST OF ACRONYMS
• LIST OF TABLES
• LIST OF GRAPHS

Tóm tắt

I. Tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản ngân hàng

Rủi ro thanh khoản là một trong những vấn đề quan trọng mà các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam phải đối mặt. Trong bối cảnh kinh tế hiện nay, việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản là rất cần thiết. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố chủ yếu như quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và các chính sách tài chính có liên quan.

1.1. Định nghĩa và tầm quan trọng của rủi ro thanh khoản

Rủi ro thanh khoản đề cập đến khả năng của ngân hàng trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn. Việc quản lý rủi ro thanh khoản không chỉ ảnh hưởng đến sự ổn định của ngân hàng mà còn tác động đến toàn bộ hệ thống tài chính.

1.2. Tình hình rủi ro thanh khoản tại ngân hàng thương mại cổ phần

Trong những năm gần đây, nhiều ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam đã gặp khó khăn trong việc duy trì thanh khoản. Các yếu tố như lãi suất, tình hình kinh tế và chính sách tài chính đã ảnh hưởng lớn đến khả năng thanh toán của họ.

II. Các thách thức chính đối với rủi ro thanh khoản ngân hàng thương mại cổ phần

Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rủi ro thanh khoản. Những thách thức này bao gồm sự biến động của thị trường tài chính, áp lực từ các ngân hàng nước ngoài và các quy định của chính phủ.

2.1. Biến động của thị trường tài chính

Sự biến động của thị trường tài chính có thể dẫn đến sự thay đổi nhanh chóng trong nhu cầu và cung cấp thanh khoản. Điều này tạo ra áp lực lớn lên các ngân hàng trong việc duy trì mức thanh khoản cần thiết.

2.2. Áp lực từ các ngân hàng nước ngoài

Sự gia tăng cạnh tranh từ các ngân hàng nước ngoài đã tạo ra áp lực lớn lên các ngân hàng thương mại cổ phần trong việc cải thiện khả năng thanh khoản và dịch vụ khách hàng.

III. Phương pháp quản lý rủi ro thanh khoản hiệu quả cho ngân hàng

Để giảm thiểu rủi ro thanh khoản, các ngân hàng thương mại cổ phần cần áp dụng các phương pháp quản lý hiệu quả. Những phương pháp này bao gồm việc tăng cường quản lý tài sản và nợ, cũng như cải thiện quy trình ra quyết định.

3.1. Tăng cường quản lý tài sản và nợ

Quản lý tài sản và nợ hiệu quả giúp ngân hàng duy trì mức thanh khoản cần thiết. Việc theo dõi và điều chỉnh tỷ lệ vốn chủ sở hữu cũng là một yếu tố quan trọng trong quản lý rủi ro thanh khoản.

3.2. Cải thiện quy trình ra quyết định

Cải thiện quy trình ra quyết định trong việc cấp tín dụng và đầu tư có thể giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro thanh khoản. Việc sử dụng các mô hình phân tích dữ liệu để dự đoán nhu cầu thanh khoản là rất cần thiết.

IV. Ứng dụng thực tiễn từ nghiên cứu về rủi ro thanh khoản

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng các yếu tố như quy mô ngân hàng và tỷ lệ vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng tích cực đến rủi ro thanh khoản. Những phát hiện này có thể được áp dụng để cải thiện hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

4.1. Tác động của quy mô ngân hàng đến rủi ro thanh khoản

Nghiên cứu cho thấy rằng ngân hàng lớn thường có khả năng duy trì thanh khoản tốt hơn nhờ vào sự hỗ trợ từ thị trường liên ngân hàng. Điều này phù hợp với lý thuyết 'quá lớn để sụp đổ'.

4.2. Tác động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến rủi ro thanh khoản

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp ngân hàng có một lớp bảo vệ chống lại các rủi ro thanh khoản. Khi tỷ lệ này giảm, rủi ro thanh khoản cũng có xu hướng tăng lên.

V. Kết luận và hướng đi tương lai cho ngân hàng thương mại cổ phần

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng việc quản lý rủi ro thanh khoản là rất quan trọng đối với sự ổn định của ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Các ngân hàng cần phải chủ động hơn trong việc cải thiện khả năng thanh khoản của mình.

5.1. Đề xuất cho các ngân hàng thương mại cổ phần

Các ngân hàng cần tăng cường hệ thống kiểm soát nội bộ và đảm bảo rằng họ có các kế hoạch cụ thể để ứng phó với các tình huống rủi ro thanh khoản.

5.2. Đề xuất cho chính phủ trong quản lý ngân hàng

Chính phủ cần có các chính sách hỗ trợ để giúp các ngân hàng thương mại cổ phần cải thiện khả năng thanh khoản và ổn định hệ thống tài chính.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành ngân hàng đóng vai trò trung gian tài chính huyết mạch trong nền kinh tế, đảm nhiệm chức năng luân chuyển vốn từ nơi thừa sang nơi thiếu, thúc đẩy huy động nguồn lực, phân bổ tài chính công và hỗ trợ phát triển kinh tế - xã hội. Do tính chất kết nối mạng lưới cao giữa các định chế, sự đổ vỡ của một ngân hàng đơn lẻ có thể dẫn tới sự sụp đổ mang tính hệ thống. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2007 là minh chứng điển hình cho việc nhiều ngân hàng quốc tế gặp khó khăn trong duy trì thanh khoản, dẫn đến phá sản hoặc buộc phải sáp nhập dù nhận được hỗ trợ từ ngân hàng trung ương. Sự kiện này đã thay đổi căn bản nhận thức về quản trị thanh khoản, thúc đẩy sự ra đời của khung pháp lý Basel III (từ năm 2013) và đặt ra yêu cầu cấp thiết về triển khai Basel II tại nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam.

Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán còn non trẻ và hệ thống tài chính tiềm ẩn nhiều rủi ro. Sau khi gia nhập Cộng đồng Kinh tế ASEAN (AEC) năm 2015, Việt Nam cam kết nới lỏng các rào cản trong lĩnh vực ngân hàng, mở ra cơ hội tiếp cận vốn nhưng đồng thời gia tăng áp lực cạnh tranh gay gắt từ các ngân hàng khu vực và quốc tế trong điều kiện tiềm lực tài chính nội địa còn hạn chế. Cùng với đó, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) phải chủ động tái cơ cấu nguồn vốn trung và dài hạn nhằm đáp ứng Thông tư số 06/2016/TT-NHNN, đối mặt với các biến động vĩ mô quốc tế (chiến tranh thương mại Mỹ - Trung, điều chỉnh lãi suất của Fed) và tham gia lộ trình thí điểm Basel II từ quý IV/2017.

Trong bối cảnh đó, đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam" được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

1. Mục tiêu nghiên cứu:

   • Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và các mô hình nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại.
   • Nhận diện các yếu tố nội tại tác động đến rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam.
   • Xác định mức độ, chiều hướng tác động của từng yếu tố lên rủi ro thanh khoản.
   • Đề xuất các kết luận và hàm ý giải pháp quản trị thanh khoản cho các ngân hàng cũng như khuyến nghị quản lý đối với cơ quan Nhà nước.

2. Câu hỏi nghiên cứu:

   • Những yếu tố nội tại nào tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP niêm yết tại Việt Nam?
   • Mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đến rủi ro thanh khoản cụ thể ra sao?
   • Những giải pháp và kiến nghị chính sách nào có thể được rút ra từ kết quả phân tích thực nghiệm?

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

   • Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro thanh khoản và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các NHTMCP.
   • Phạm vi không gian: 17 NHTMCP của Việt Nam đang niêm yết trên ba sàn giao dịch chứng khoán gồm HOSE, HNX và UPCoM.
   • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2010 – 2018 (giai đoạn nền kinh tế phục hồi sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, Việt Nam gia nhập AEC và đẩy mạnh tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của nghiên cứu dựa trên các định nghĩa chuẩn mực của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BIS) và các nghiên cứu của J. Bessis (2009), Vodova (2011, 2013). Thanh khoản được hiểu là khả năng tài trợ cho sự gia tăng tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi đến hạn mà không phải chịu tổn thất không thể chấp nhận. Rủi ro thanh khoản phát sinh khi ngân hàng không thể đáp ứng nhu cầu vốn tại một thời điểm nhất định hoặc phải huy động với chi phí quá cao. Vodova (2011) chia rủi ro thanh khoản thành hai dạng: rủi ro thanh khoản thị trường (không thể bán tài sản nhanh chóng với chi phí thấp) và rủi ro thanh khoản nguồn vốn (không thể đáp ứng dòng tiền chi trả hiện tại và tương lai).

Để đo lường rủi ro thanh khoản, nghiên cứu đối chiếu hai phương pháp: phương pháp khe hở thanh khoản (Liquidity Gap của J. Bessis, 2009) và phương pháp tỷ số tài chính (Liquidity Ratios). Do dữ liệu về kỳ hạn thanh khoản trong báo cáo thường niên của các ngân hàng Việt Nam thường không đầy đủ và không đồng nhất, tác giả lựa chọn phương pháp tỷ số tài chính theo mô hình của Vodova (2011) và Trương Quang Thông (2013). Cụ thể, biến phụ thuộc đo lường tính kém thanh khoản/rủi ro thanh khoản ($LR$) được xác định bằng tỷ lệ Cho vay trên Tổng tài sản:

$$LR_{it} = \frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}}{\text{Tổng tài sản}}$$

Tỷ lệ này càng cao phản ánh phần lớn tài sản của ngân hàng bị "khóa" vào các khoản cho vay kém thanh khoản, làm gia tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Mô hình kinh tế lượng tổng quát được xây dựng như sau:

$$LR_{it} = \beta_0 + \beta_1 ETA_{it} + \beta_2 NPL_{it} + \beta_3 ROE_{it} + \beta_4 LnSIZE_{it} + \beta_5 PCL_{it} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó:

• $ETA$: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($\text{Vốn CSH} / \text{Tổng tài sản}$).
• $NPL$: Tỷ lệ nợ xấu ($\text{Nợ xấu nhóm 3, 4, 5} / \text{Tổng dư nợ}$, căn cứ Thông tư 02/2013/TT-NHNN).
• $ROE$: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn CSH}$).
• $LnSIZE$: Quy mô ngân hàng (Logarit tự nhiên của tổng tài sản: $\ln(\text{Tổng tài sản})$).
• $PCL$: Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ($\text{Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng} / \text{Tổng dư nợ}$, theo Điều 12 Thông tư 02/2013/TT-NHNN).
• $\varepsilon_{it}$: Sai số ngẫu nhiên của mô hình.

Giả thuyết	Biến độc lập	Tác động kỳ vọng lên LR	Cơ sở lý thuyết
$H_1$	ETA	Âm (-)	Vốn chủ sở hữu đóng vai trò đệm phòng vệ rủi ro; tỷ lệ vốn cao làm giảm rủi ro thanh khoản.
$H_2$	NPL	Âm (-)	Nợ xấu tăng khiến ngân hàng thắt chặt cho vay, làm giảm dư nợ và giảm rủi ro thanh khoản.
$H_3$	ROE	Dương (+)	Tăng trưởng lợi nhuận gắn liền với mở rộng quy mô tín dụng, dẫn đến rủi ro thanh khoản cao hơn.
$H_4$	LnSIZE	Dương (+)	Lý thuyết "Too big to fail" (Vodova, 2013): ngân hàng lớn ỷ lại vào hỗ trợ liên ngân hàng/NHNN nên ít dự trữ thanh khoản.
$H_5$	PCL	Dương (+)	Chi phí dự phòng tăng phản ánh mức độ rủi ro tín dụng cao, liên đới làm tăng rủi ro thanh khoản.

Phương pháp phân tích định lượng sử dụng dữ liệu bảng (panel data) gồm 152 quan sát của 17 NHTMCP niêm yết trong 9 năm (2010 – 2018), được trích xuất từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và đối chiếu với báo cáo thường niên/báo cáo quản trị (dữ liệu dạng bảng không cân bằng do Ngân hàng Bắc Á thiếu số liệu năm 2010).

Quy trình ước lượng trên phần mềm Stata được tiến hành theo các bước:

1. Thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan giữa các biến.
2. Ước lượng các mô hình: Hồi quy gộp (Pooled-OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
3. Sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữa Pooled-OLS và FEM/REM; sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
4. Kiểm định các khuyết tật của mô hình được chọn: kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF, kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier, kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge.
5. Sử dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan nhằm thu được ước lượng không chệch, hiệu quả tuyến tính tốt nhất (BLUE).

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Introduction (Mở đầu)

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của việc nghiên cứu thanh khoản ngân hàng trong bối cảnh tái cơ cấu hệ thống tài chính sau khủng hoảng 2007 và lộ trình hội nhập AEC, triển khai Basel II. Tác giả tổng quan các công trình nghiên cứu quốc tế (Aspachs et al., 2005; Praet & Herzberg, 2008; Vodova, 2011, 2013) và nghiên cứu tại Việt Nam (Trương Quang Thông, 2013; Vũ Thị Hong, 2015; Trần Hoàng Ngân, 2016; Mai Thị Phương Thùy, 2018). Từ đó, chương xác định rõ 3 mục tiêu nghiên cứu, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi khảo sát (17 NHTMCP niêm yết giai đoạn 2010 - 2018), phương pháp nghiên cứu dữ liệu bảng và đóng góp khoa học của đề tài.

Chapter 2: Theoretical Framework (Cơ sở lý thuyết)

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về NHTMCP theo Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12 (Điều 4), làm rõ chức năng trung gian tài chính và cơ chế vận hành dòng vốn. Tác giả phân tích khái niệm thanh khoản và rủi ro thanh khoản theo chuẩn BIS, phân biệt rủi ro thanh khoản thị trường và thanh khoản nguồn vốn. Các phương pháp đo lường thanh khoản (Khe hở thanh khoản và 4 tỷ số thanh khoản $L_1, L_2, L_3, L_4$) được trình bày chi tiết cùng các hệ lụy khi xảy ra khủng hoảng thanh khoản đối với khách hàng, bản thân ngân hàng và nền kinh tế vĩ mô.

Chương cũng phân loại các yếu tố tác động thành nhóm yếu tố khách quan/vĩ mô (GDP, lạm phát, lãi suất cho vay, lãi suất liên ngân hàng, chính sách tiền tệ) và nhóm yếu tố chủ quan/nội tại (ETA, NPL, ROE, LnSIZE, PCL). Do hạn chế về thời gian và nhằm tập trung vào quản trị nội bộ, tác giả giới hạn phạm vi phân tích ở nhóm biến nội tại.

Chapter 3: Research Model (Mô hình nghiên cứu)

Chương 3 chi tiết hóa mô hình kinh tế lượng kế thừa từ Vodova (2011) và Trương Quang Thông (2013). Tác giả mô tả chi tiết mẫu khảo sát 17 NHTMCP trên các sàn HOSE, HNX và UPCoM qua 152 quan sát giai đoạn 2010 – 2018. Định nghĩa toán học, công thức trích xuất dữ liệu của biến phụ thuộc $LR$ và 5 biến giải thích ($ETA, NPL, ROE, LnSIZE, PCL$) được chuẩn hóa. Đồng thời, 5 giả thuyết nghiên cứu từ $H_1$ đến $H_5$ được xây dựng trên cơ sở lập luận chặt chẽ. Sơ đồ quy trình phân tích định lượng (từ thu thập dữ liệu, thống kê mô tả, ma trận tương quan, chạy hồi quy OLS/FEM/REM, kiểm định F-test, Hausman, kiểm tra khuyết tật mô hình và hiệu chỉnh FGLS) được thiết lập làm khung thực hiện cho chương tiếp theo.

Chapter 4: Research Results (Kết quả nghiên cứu)

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả phân tích thực nghiệm trên phần mềm Stata:

• Thống kê mô tả: Tỷ lệ $LR$ trung bình của mẫu là 55,08% (dao động từ 14,73% tại TPBank năm 2011 đến 75,30% tại BIDV năm 2018). Tỷ lệ vốn CSH ($ETA$) đạt bình quân 8,43% (nhỏ nhất là BIDV năm 2017 với 4,06%, cao nhất là Kienlongbank năm 2010 với 25,54%). Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) trung bình là 1,99% (thấp nhất 0,02% tại TPBank năm 2010, cao nhất 8,81% tại SHB năm 2012 trước khi giảm xuống 2,40% năm 2018). $ROE$ bình quân đạt 11,15% (TPBank thấp nhất -56,33% năm 2011, Techcombank cao nhất trên 28%). Quy mô $LnSIZE$ có giá trị trung bình 18,78 với độ lệch chuẩn 1,04 (Kienlongbank nhỏ nhất 16,35 năm 2010, BIDV lớn nhất 20,99 năm 2018). Tỷ lệ dự phòng $PCL$ có giá trị trung bình -1,59% (NCB thấp nhất -32,27% năm 2015, Vietcombank cao nhất 3,15% năm 2010).
• Phân tích tương quan: $ETA$ tương quan âm với $LR$ (-0,1777, $p < 5%$). $ROE$ tương quan dương với $LR$ (0,1510, $p < 10%$). $LnSIZE$ tương quan dương mạnh nhất với $LR$ (0,4929, $p < 1%$).
• Lựa chọn mô hình: Kiểm định F-test cho giá trị $Prob > F = 0,0000 < 5%$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, xác định FEM/REM phù hợp hơn Pooled-OLS. Kiểm định Hausman cho kết quả $\chi^2 = 9,0812$ với $Prob > \chi^2 = 0,0812 > 5%$, chấp nhận $H_0$, xác định mô hình Tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp nhất.
• Kiểm định khuyết tật: Mô hình REM không bị đa cộng tuyến (hệ số VIF trung bình là 1,54, tất cả đều nhỏ hơn 10). Tuy nhiên, kiểm định Breusch-Pagan cho $Prob > \overline{\chi}^2 = 0,0000 < 5%$, chứng minh có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kiểm định Wooldridge cho $Prob > F = 0,0000 < 5%$, chứng minh có hiện tượng tự tương quan.
• Ước lượng FGLS: Tác giả tiến hành ước lượng FGLS để xử lý hai khuyết tật trên. Kết quả cho thấy $ETA$ và $LnSIZE$ có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0,001$), trong khi $NPL, ROE, PCL$ không có ý nghĩa thống kê rõ ràng.

Chapter 5: Conclusion and Recommendation (Kết luận và kiến nghị)

Chương 5 đúc kết các kết luận thực nghiệm, diễn giải tác động thuận chiều của quy mô ngân hàng ($LnSIZE$) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($ETA$) lên rủi ro thanh khoản dưới góc độ lý thuyết "Too big to fail". Nhằm khắc phục tâm lý ỷ lại vào sự hỗ trợ của Nhà nước và ứng phó với quy định mới tại Luật sửa đổi số 17/2017/QH14 (cho phép tổ chức tín dụng phá sản khi bị kiểm soát đặc biệt), tác giả đề xuất hệ thống khuyến nghị chia làm hai nhóm: nhóm giải pháp dành cho các NHTMCP (tăng cường kiểm soát nội bộ, đa dạng hóa huy động vốn, xây dựng kịch bản rủi ro) và nhóm giải pháp dành cho Chính phủ/Ngân hàng Nhà nước (nâng cao năng lực thanh tra, kiểm soát cơ cấu tổ chức, thực thi chuẩn mực thanh khoản Basel). Cuối chương trình bày các hạn chế của nghiên cứu và gợi ý hướng phát triển tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Bảng tổng hợp kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Biến số	Ký hiệu	Số quan sát	Trung bình	Độ lệch chuẩn	Nhỏ nhất (Min)	Lớn nhất (Max)
Rủi ro thanh khoản	LR	152	55,08%	-	14,73% (TPBank, 2011)	75,30% (BIDV, 2018)
Tỷ lệ vốn CSH / Tổng TS	ETA	152	8,43%	-	4,06% (BIDV, 2017)	25,54% (Kienlongbank, 2010)
Tỷ lệ nợ xấu	NPL	152	1,99%	-	0,02% (TPBank, 2010)	8,81% (SHB, 2012)
Tỷ suất sinh lời vốn CSH	ROE	152	11,15%	-	-56,33% (TPBank, 2011)	28,xx% (Techcombank)
Quy mô ngân hàng	LnSIZE	152	18,78	1,04	16,35 (Kienlongbank, 2010)	20,99 (BIDV, 2018)
Tỷ lệ trích lập dự phòng	PCL	152	-1,59%	-	-32,27% (NCB, 2015)	3,15% (Vietcombank, 2010)

Kết quả ước lượng mô hình FGLS cuối cùng

Sau khi khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bằng phương pháp FGLS và loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê, kết quả thực nghiệm chỉ ra:

1. Quy mô ngân hàng ($LnSIZE$): Có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê cao ($P > |z| = 0,000 < 1%$) đối với rủi ro thanh khoản ($LR$), ủng hộ giả thuyết $H_4$. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết "Too big to fail" (TBTF) và nghiên cứu của Vodova (2013): các ngân hàng có quy mô tài sản lớn thường có xu hướng nắm giữ ít tài sản thanh khoản đệm hơn vì họ tin tưởng vào khả năng tiếp cận thị trường liên ngân hàng dồi dào hoặc sự can thiệp, cứu trợ từ Ngân hàng Nhà nước (với vai trò Người cho vay cuối cùng).
2. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($ETA$): Có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê ($P > |z| = 0,000 < 1%$) lên $LR$. Kết quả này trái ngược với giả thuyết $H_1$ ban đầu nhưng đồng thuận với phát hiện của Trương Quang Thông (2013). Khi ngân hàng sở hữu tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao, ban điều hành xem vốn CSH như một lá chắn bảo vệ vững chắc trước nhiều loại rủi ro, từ đó làm giảm động lực dự trữ tài sản thanh khoản cao và thúc đẩy mở rộng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản.
3. Các biến $NPL, ROE, PCL$: Không cho thấy mối quan hệ rõ ràng hoặc có ý nghĩa thống kê trong mô hình ước lượng FGLS hiệu chỉnh cuối cùng.

Đóng góp thực tiễn và giải pháp đề xuất

• Đóng góp học thuật: Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm lượng hóa tác động của các nhân tố nội tại lên rủi ro thanh khoản tại 17 NHTMCP niêm yết trong suốt giai đoạn 2010 – 2018; ứng dụng quy trình kiểm định và khắc phục khuyết tật chuẩn mực (FGLS) để khẳng định sự tồn tại của hiệu ứng "Too big to fail" tại hệ thống ngân hàng Việt Nam.
• Hệ thống giải pháp cho các NHTMCP:
  • Tăng cường hệ thống kiểm soát nội bộ và giám sát rủi ro thanh khoản độc lập.
  • Đảm bảo tính chủ động và đa dạng hóa nguồn huy động vốn, tránh phụ thuộc quá mức vào thị trường liên ngân hàng.
  • Xây dựng các kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (stress testing) ứng phó rủi ro thanh khoản từ tình huống bình thường đến kịch bản xấu nhất.
  • Thay đổi tư duy quản trị thụ động, chủ động tuân thủ lộ trình quản trị thanh khoản theo chuẩn Basel.
• Hệ thống giải pháp cho Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước:
  • Nâng cao vai trò định hướng và hiệu quả công tác thanh tra, giám sát an toàn vi mô và vĩ mô đối với hoạt động ngân hàng.
  • Hoàn thiện cơ cấu tổ chức và thực thi nghiêm túc các quy định của Luật số 17/2017/QH14 (cho phép xử lý phá sản các TCTD yếu kém bị kiểm soát đặc biệt), nhằm triệt tiêu tâm lý ỷ lại vào bảo lãnh ngầm của Nhà nước.
  • Đẩy mạnh áp dụng đầy đủ các nguyên tắc quản trị thanh khoản của Basel II và Basel III.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra một số hạn chế cụ thể:

• Phạm vi nghiên cứu chỉ tập trung vào 17 NHTMCP niêm yết trên các sàn chứng khoán (HOSE, HNX, UPCoM), chưa bao quát toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam (bao gồm các ngân hàng thương mại Nhà nước chưa niêm yết, ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài).
• Thước đo rủi ro thanh khoản mới chỉ sử dụng một chỉ số đơn lẻ là tỷ lệ Cho vay trên Tổng tài sản ($LR$), chưa kết hợp đồng thời các chỉ số đo lường tính thanh khoản khác ($L_1, L_2$) hoặc phương pháp khe hở thanh khoản.
• Do đặc tính kỹ thuật của mô hình hồi quy FGLS, giá trị hệ số xác định $R^2$ không mang ý nghĩa trực tiếp để đánh giá mức độ phù hợp toàn diện của mô hình như trong phương pháp OLS truyền thống.
• Nghiên cứu chỉ tập trung lượng hóa các nhân tố nội tại chủ quan, chưa đưa các biến ngoại sinh cấp độ thị trường và kinh tế vĩ mô (GDP, lạm phát, lãi suất chính sách, chính sách tiền tệ) vào mô hình định lượng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm: mở rộng quy mô mẫu khảo sát cho toàn hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam; áp dụng đa dạng các thước đo thanh khoản tổng hợp; và xây dựng mô hình kinh tế lượng mở rộng tích hợp cả các biến nội tại lẫn các biến số vĩ mô và chính sách quản lý.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực đối với:

• Sinh viên, học viên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học và Kinh tế lượng ứng dụng: Tham khảo quy trình phân tích dữ liệu bảng (panel data) hoàn chỉnh từ thống kê mô tả, kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Hausman) đến các kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Breusch-Pagan, Wooldridge) và kỹ thuật xử lý phương sai sai số thay đổi, tự tương quan bằng FGLS trên phần mềm Stata.
• Cán bộ quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Tham khảo cơ sở lý luận và các lập luận thực tiễn về mối quan hệ giữa quy mô tài sản, vốn chủ sở hữu và hành vi nắm giữ tài sản thanh khoản nhằm thiết lập hạn mức tín dụng và đệm thanh khoản phù hợp.
• Các nhà nghiên cứu chính sách tài chính - tiền tệ: Sử dụng các dẫn chứng định lượng về hiện tượng "Too big to fail" tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018 để đánh giá tác động của khung pháp lý Basel và Luật Các tổ chức tín dụng.

Phần đáng tham khảo nhất của tài liệu là Chương 3 (thiết kế mô hình nghiên cứu, định nghĩa biến số) và Chương 4 (toàn bộ quy trình kiểm định kinh tế lượng đa bước và biện giải kết quả FGLS).

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng chỉ tiêu nào để đo lường rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại? Tác giả sử dụng chỉ số đo lường tính kém thanh khoản $LR = \frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}}{\text{Tổng tài sản}}$ (dựa trên công thức $L_3$ của Vodova, 2011). Tỷ lệ này phản ánh tỷ trọng tài sản bị "khóa" trong các khoản tín dụng; tỷ lệ càng cao đồng nghĩa với tính kém thanh khoản càng lớn và rủi ro thanh khoản ngân hàng phải đối mặt càng cao.

2. Vì sao tác giả phải sử dụng mô hình hồi quy FGLS thay vì dừng lại ở mô hình REM? Mặc dù kiểm định Hausman ($Prob > \chi^2 = 0,0812 > 5%$) cho thấy mô hình REM phù hợp hơn FEM, nhưng các kiểm định khuyết tật sau đó phát hiện mô hình REM bị vi phạm hai giả định cơ bản: có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Breusch-Pagan, $p = 0,0000$) và có hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge, $p = 0,0000$). Ước lượng FGLS được áp dụng nhằm khắc phục triệt để hai khuyết tật này để đảm bảo hệ số ước lượng đạt tính chất BLUE (ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất).

3. Kết quả thực nghiệm về tác động của quy mô ngân hàng ($LnSIZE$) được giải thích như thế nào? Biến $LnSIZE$ có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0,001$) đến $LR$. Điều này được giải thích bởi lý thuyết "Too big to fail" (Vodova, 2013): các ngân hàng có quy mô lớn ít có động lực dự trữ tài sản thanh khoản cao do tự tin có thể tiếp cận nguồn vốn cứu trợ từ thị trường liên ngân hàng hoặc từ Ngân hàng Nhà nước với tư cách là Người cho vay cuối cùng, dẫn đến tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cao hơn.

4. Dữ liệu tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) và tỷ lệ vốn CSH ($ETA$) trong mẫu nghiên cứu có biến động ra sao giai đoạn 2010 – 2018? Theo thống kê mô tả, tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) trung bình đạt 1,99%, trong đó thấp nhất là 0,02% (TPBank năm 2010) và cao nhất là 8,81% (SHB năm 2012, sau đó giảm còn 2,40% vào năm 2018). Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($ETA$) có giá trị trung bình 8,43%, thấp nhất là 4,06% (BIDV năm 2017) và cao nhất là 25,54% (Kienlongbank năm 2010).

5. Cơ sở pháp lý nào liên quan đến xử lý phá sản ngân hàng yếu kém được tác giả nhấn mạnh trong đề tài? Tác giả viện dẫn Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Các tổ chức tín dụng (Luật số 17/2017/QH14, có hiệu lực từ ngày 15/01/2018). Luật này quy định cơ chế cho phép các tổ chức tín dụng hoạt động yếu kém bị đặt vào tình trạng kiểm soát đặc biệt có thể thực hiện thủ tục phá sản, tạo áp lực buộc các NHTMCP phải chủ động tự quản trị rủi ro thanh khoản thay vì ỷ lại vào sự hỗ trợ của Chính phủ.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thu Ngân đã hoàn thành việc lượng hóa các nhân tố nội tại tác động đến rủi ro thanh khoản tại 17 NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018. Thông qua phương pháp ước lượng FGLS xử lý phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm rằng quy mô ngân hàng ($LnSIZE$) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($ETA$) có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê cao đến rủi ro thanh khoản, củng cố lý thuyết "Too big to fail" trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam. Các phát hiện này cung cấp luận cứ thực tiễn quan trọng cho việc hoàn thiện hệ thống kiểm soát nội bộ tại các ngân hàng thương mại và tăng cường hiệu lực giám sát an toàn vĩ mô của cơ quan quản lý Nhà nước.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY NGUYEN THU NGÂN FACTORS AFFECTING THE LIQUIDITY RISK OF JOINT STOCK COMMERCIAL BANKS ON STOCK EXCHANGES IN VIETNAM GRADUATION DISSERTATION SPECIALIZED: BANKING AND FINANCE CODE: 52340201 HO CHI MINH CITY, JANUARY 2020 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY OF HO CHI MINH CITY NGUYEN THU NGÂN FACTORS AFFECTING THE LIQUIDITY RISK OF JOINT STOCK COMMERCIAL BANKS ON STOCK EXCHANGES IN VIETNAM GRADUATION DISSERTATION SPECIALIZED: BANKING AND FINANCE CODE: 52340201 INSTRUCTOR: ASSOC.D Ð NG VĂN DÂN HO CHI MINH CITY, JANUARY 2020 i ABSTRACT Liquidity problems are re-emphasised as Vietnamese commercial banks are making an effort in deploying Basel II for hoping a greater stability and decrease the likelihood of repeating the financial crisis events in 2007. Therefore, the aim of this research is to identify factors that affect liquidity risk of 17 Joint-stock commercial banks listed on stock exchanges in Vietnam and the data covers the period from 2010 to 2018. Multivariate regression models (Pooled-OLS, FEM, REM) were used to test the effects and levels of determinants; and after being selected by F-test and Hausman test, REM was the most appropriate. However, REM had heteroscedasticity in variance of error and plus, autocorrelation in the dataset.

Therefore, FGLS regression model is used to fix autocorrelation and unconstant variance of error to ensure a consistent and effective estimation. The result reveals that from 2010 to 2018, size of the bank and the ratio of equity to total assets have positive effects on liquidity risk and this can be explained by the famous “too big to fail” theory that big banks are seemed to secure against liquidity risk exposure not by holding high liquidity, but by assistance from interbank market or Lender of Last Resort (Vodova, 2013); plus, equity is considered as one of the last defense, a shield that against many kinds of risk. If banks see themselves as “big banks”, their motivation to hold liquidity is limited. Besides, the relation between liquidity risk and return on equity, non-performing loan ratio and provision credit losses ratio is ambiguous.

From the result obtained, the study proposes conclusions and a number of recommendations to banks themselves to increase the efficiency and improve the liquidity of Vietnamese commercial banks, as well as to the Governement on the management of the banking system in the coming period. ii SUMMARY In recent year, along with the emergence of globalization and free trade, economic individuals have created an environment of growth and competition. Financial markets are no exception, particularly the commercial banks – intermediaries that connect individuals, companies and other institutions together, keep the economy going. In addition to competition from domestic financial institutions, banks also face foreign financial ones which enter Vietnam gradually.

Banking industry is obviously one of the most sentimental activities not just in Vietnam but worldwide and plays an extremely important role in economic development. Banks not only influence but also promote the integration of economic activities such as resource mobilization, development activities, allocation of public finance and even social welfare distribution. The administration of banking is therefore always a matter of particular concern for the government to carry out its management and supervisory activities. Banks need to adapt, thrive and evolve effectively to survive in harsh environments, if they do not, they will be eliminated.

With a default of one bank, it could lead to the collapse of the entire financial and economic system due to its interconnectability. Global financial crisis that happened in 2007 could be a typical example of the banks’ strong influence on the economy that led to a series of bankruptcy, pushing the economic stagnation to its peak. Besides, the stock market in Vietnam is still quite young, the financial system is not really healthy and open, creating difficulties and barriers for banking activities. Thus, as liquidity problems are re-emphasised as Vietnamese commercial banks are making an effort in deploying Basel II for hoping a greater stability and decrease the likelihood of repeating the financial crisis events in 2007.

Moreover, after joining the ASEAN Economic Community in 2015, Vietnam has committed itself to alleviating restrictions in the banking sector, giving this sector many oppoturnities; but also many challenges such as competitive pressure from regional iii banks and international banks, in particular with regard to the limited financial potential of Vietnam compared to other banks in other countries. Therefore, the aim of this research is to identify factors that affect liquidity risk of Joint-stock commercial banks listed on stock exchanges in Vietnam. If the banks have strong liquidity, this not only helps to stabilize the financial market but also helps to grow the economy in Vietnam. Thus, to determine and evaluate the level of impact of these determinants and give conclusions and recommendation from the obtained results.

This research systematized the theoretical framework including theory definitions and liquidity risk impacts to the customers, the bank itself and the economy; and then evaluated the factors affecting liquidity risk in Vietnamese commercial banks and give empirical evidence based on previous studies. There are two basic types of determinants of liquidity risk which are objective factors and subjective factors. However, due to limited time, the author only focused on subjective factors without considering the affect of factors on “market” level and government policies on bank liquidity. Model of this research is based on Vodova (2011) and Trương Quang Thông (2013) panel data regression models as follows: 𝐿𝑅i𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐸𝑇𝐴i𝑡 + 𝛽2𝑁𝑃𝐿i𝑡 + 𝛽3𝑅𝑂𝐸i𝑡 + 𝛽4𝐿𝑛𝑆𝐼𝑍𝐸i𝑡 + 𝛽5𝑃𝐶𝐿i𝑡 + si𝑡 In which, LR is liquidity risk as a dependent variable; ETA, NPL, ROE, LnSIZE, PCL is ratio of equity to assets, non-performing loan ratio, return on equity, size of the bank, provision for credit losses respectively as independent variables; s is error term; 𝑡 is the 17 joint-stock commercial banks according to the list on the Government’s website; i is the year from 2010 to 2018.

The data was collected from financial statements of 17 Join-stock commercial banks that listed on stock exchanges in Vietnam. The estimated effects have also been presented with a positive correlation between LR and ROE, LnSIZE, PCL and a negative correlation between LR and ETA, NPL. iv Stata software was then used to describe statistically the dataset and test the correlation matrix between variables and the result was that ETA has a negative correlation with LR, whereas ROE and LnSIZE has a positive correlation with LR. Multivariate regression models (Pooled-OLS, FEM, REM) were used to test the effects and levels of determinants; and after being selected by F-test and Hausman test, REM was the most appropriate.

Although REM did not have multi-collinearity phenomenon, it still had heteroscedasticity in variance of error and plus, autocorrelation in the dataset. Therefore, FGLS was used to fix autocorrelation and unconstant variance of error to ensure a consistent and effective estimation. The result is as follows: 𝐿𝑅i𝑡 = −0.0712 𝐿𝑛𝑆𝐼𝑍𝐸i𝑡 + si𝑡 Due to the characteristics of FGLS, the R 2 value does not count as meaningful when it comes to measure the suitability of the model, however, it can be used to calculate statistical values as above. Whereby, both ETA and LnSIZE has positive effects on LR.

Firstly, the higher bank’s size, the higher liquidity risk exposure which is consistent with hypothesis H4. This result can be explained by the “Too big to fail” theory as big banks are seemed to secure against liquidity risk exposure not by holding high liquidity, but by assistance from interbank market or Lender of Last Resort (Vodova, 2013). Secondly, there is a strong positive effect of the ratio of equity-to-assets to liquidity risk meaning when the ratio of equity-to-assets decreases, liquidity risk will decrease as well. This result is inconsistent with hypothesis H1, but suprisingly consistent with the result on the influence of the bank’s size on liquidity risk.

Equity is considered as one of the last defense, a shield that against many kinds of risk. If banks see themselves as “big banks”, their motivation to hold liquidity is limited. This result is in line with the result of Trương Quang Thông (2013). However, the relation between liquidity risk and return on equity, non-performing loan ratio and provision credit losses ratio is ambiguous.

v From the result obtained, the study proposes a number of conclusions and recommendations to increase the efficiency and improve the liquidity of Vietnamese commercial banks in the coming period. Particularly, due to banks’ reliance too much on the Gorvernment, the Government has enacted the Law Amendments to some articles of the Law on Credit Institutions (Law No. 17/2017/QH14), is effective from January 15, 2018 that banks can be able to go bankrupt if they are poorly operating and are put under special control by the Government, which has changed entire situation. Therefore, banks need to rely more on themselves than on passive strategies as they used to, which is why the author then gave some recommendations to banks themselves to improve their liquidity and operational management, as well as some recommendations to the Governement on the management of the banking system.

In particular, banks need to strengthen internal control system, ensure capital mobilization, prepare specific plans for upcoming risk cases from the best to the worst. The Government needs to their leadership role for banks, inspect and control banking activities effectively, improve the organizational structure and apply effectively the Basel’s principles on managing liquidity. However, there still exists some limits of this research such as: this research is only conducted on join-stock commercial banks, not the whole banking system in Vietnam; the author only used one measurement to measure liquidity of the bank; the result of FGLS model can not be given out R-squared value to measure the suitability of the model; this study only conducted internal determinants. Therefore, the author hopes to study further to provide a more general measurement of liquidity risk, plus to build a better model to make it a more useful reference for students’ extensive researches.

vi ASSURANCE LETTER I assure that the “factors affecting liquidity risk of joint-stock commercial banks on stock exchanges in Vietnam” dissertation is my own report. The figures and sources of information in this research are derived clearly and honestly from the banks' consolidated financial statements. In addition, the tests were conducted publicly and transparently with no intervention to correct the results of regression models, in which there are no previously published content or content made by others except for full citations in the report. Author Nguy n Thu Ng n vi THANK YOU LETTER I would like to thank the teachers and friends in the Banking University in Ho Chi Minh city; and with the deepest gratitude, I would like to send to the personnel in the Department of Finance and Department of Banking the most sincere thanks for the knowledge and dedication, who has devoted to us during our school time.

Especially in the program of implementing the graduation dissertation with the guidance of Association Professor and Doctor of Philosophy Ð ng Văn Dân, I have been helped a lot in choosing the topic, writing the research, as well as in-depth guidance in how to work properly. Finally, I would like to thank my family, friends and relatives who have always been there to support and encourage me to complete my graduation dissertation. I sincerely thank! vi INDEX ABSTRACT.ii ASSURANCE LETTER. vi THANK YOU LETTER.viii LIST OF ACRONYMS.xii LIST OF TABLES.xiii LIST OF GRAPHS.xiv CHAPTER 1 INTRODUCTION.5 Research subjects and scope.7 Contribution of the study.

6 CHAPTER 2 THEORETICAL FRAMEWORK.1 Theory of liquidity risk of join-stock commercial banks.1 Joint stock Commercial banks.2 Bank liquidity risk.3 Liquidity risk impacts.2 Previous studies on factors affecting liquidity risk of joint-stock commercial banks. 12 SUMMARY OF CHAPTER 2.16 CHAPTER 3 RESEARCH MODEL.3 Research model and hypothesis.21 SUMMARY OF CHAPTER 3.24 CHAPTER 4 RESEARCH RESULTS.2 Correlation analysis of variables.1 Multi-collinearity test.35 SUMMARY OF CHAPTER 4.36 x CHAPTER 5 CONCLUSION AND RECOMMENDATION.