Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Chuyên khảo phân tích Factors influencing the liquidity of commercial banks in vietnam 2022, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Hoang Dang Khai
• Người hướng dẫn: Dr. Nguyen Duy Linh
• Trường học: Ho Chi Minh University of Banking
• Chuyên ngành: Banking and Finance
• Đề tài: Factors Influencing The Liquidity Of Commercial Banks In Vietnam
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ABSTRACT
• DECLARATION OF AUTHENTICITY
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF TABLES
• LIST OF GRAPHS
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. THE NOVELTY OF THE TOPIC
• 1.2. THE AIM OF THE THESIS
• 1.3. THE RESEARCH QUESTIONS
• 1.4. SUBJECT AND SCOPE OF THE RESEARCH
• 1.5. METHODOLOGY
• 1.6. RESEARCH CONTENT
• 1.7. CONTRIBUTION OF THE THESIS
• 1.8. THE PROPOSED LAYOUT OF THE THESIS
• 2. CHƯƠNG 2: THEORETICAL FRAMEWORK
• 2.1. LIQUIDITY OF COMMERCIAL BANKS
• 2.1.1. Liquidity concept
• 2.1.2. Bank liquidity
• 2.2. SUPPLY AND DEMAND OF LIQUIDITY AND NET LIQUIDITY POSITION
• 2.2.1. Supply and demand of liquidity
• 2.2.2. Net liquidity position
• 2.3. LIQUIDITY MEASUREMENT METHOD
• 2.3.1. Liquidity gap measurement method
• 2.3.2. Liquidity ratio measurement method
• 2.4. FACTORS INFLUENCING BANK LIQUIDITY
• 2.4.1. Group of factors inside the bank
• 2.4.2. Group of factors outside the bank
• 2.5. EMPIRICAL RESEARCH OVERVIEW
• 2.5.1. The research gaps
• 3. CHƯƠNG 3: RESEARCH MODEL
• 3.1. SAMPLES AND RESEARCH DATA
• 3.2. RESEARCH MODEL AND HYPOTHESIS
• 3.2.1. Description of variables and hypotheses
• 4. CHƯƠNG 4: RESEARCH RESULTS
• 4.1. REGRESSION RESULTS OF THE RESEARCH MODEL
• 4.1.1. Comparison of regression results between two models, Pooled OLS and FEM
• 4.1.2. Comparison of regression results between two models, FEM and REM
• 4.2. Loan-to-deposit ratio (LDR)
• 4.3. Return on equity (ROE)
• 4.4. Non-performing loan ratio (NPL)
• 4.5. Economic growth rate (GDP)
• 5. CHƯƠNG 5: CONCLUSION AND POLICY IMPLICATIONS
• 5.1. For commercial banks
• 5.2. For the State Bank of Vietnam
• 5.3. LIMITATIONS OF THE THESIS
• 5.4. PROPOSING DIRECTIONS FOR FURTHER RESEARCH
• LIST OF COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM IN THE RESEARCH SAMPLE
• APPENDIX B CALCULATED DATASET
• APPENDIX C REGRESSION RESULTS WITH STATA 16

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Thanh Khoản Ngân Hàng Thương Mại Tại VN

Thanh khoản của ngân hàng thương mại (NHTM) được hiểu là khả năng đáp ứng các nhu cầu tiền mặt tức thời, như rút tiền gửi, giải ngân tín dụng, thanh toán chi phí hoạt động. Đây là yếu tố then chốt đảm bảo an toàn cho ngân hàng. Ngân hàng mất khả năng thanh khoản có thể gây ra hiệu ứng domino cho toàn hệ thống. Cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 là minh chứng rõ nét. Nhiều ngân hàng, dù có lợi nhuận, vẫn gặp khó khăn trong quản lý tài sản và vốn, dẫn đến khủng hoảng thanh khoản. Sau khủng hoảng, Basel III ra đời năm 2013, tập trung vào các yếu tố thanh khoản để giảm thiểu thiệt hại kinh tế do ngân hàng gây ra. Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) cũng ban hành các quy định để đảm bảo thanh khoản cho các NHTM, ví dụ như Thông tư 22/2019/TT-NHNN quy định tỷ lệ tối đa giữa dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi (LDR) là 85%.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Thanh Khoản Hệ Thống Ngân Hàng

Thanh khoản tốt giúp ổn định thị trường tài chính và thúc đẩy hoạt động kinh tế trơn tru. Quản lý thanh khoản hiệu quả giúp ngân hàng đáp ứng nghĩa vụ tài chính, duy trì uy tín và tạo niềm tin cho khách hàng, nhà đầu tư. Ngược lại, thiếu thanh khoản có thể dẫn đến mất khả năng chi trả, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh và gây ra rủi ro hệ thống. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản có ý nghĩa quan trọng trong việc đưa ra các giải pháp quản lý rủi ro và đảm bảo sự ổn định của hệ thống ngân hàng. Vì vậy, tác giả đã chọn nghiên cứu đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản tại các ngân hàng thương mại tại Việt Nam" cho luận văn tốt nghiệp.

1.2. Rủi Ro Thanh Khoản Ngân Hàng Khái Niệm Và Biểu Hiện

Rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng không đủ khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán khi đến hạn. Biểu hiện của rủi ro thanh khoản có thể là ngân hàng phải bán tài sản với giá thấp hơn giá trị thực, vay với lãi suất cao, hoặc thậm chí phải ngừng hoạt động. Rủi ro thanh khoản có thể bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân, như mất niềm tin của người gửi tiền, suy giảm kinh tế, hoặc quản lý thanh khoản yếu kém. Cần có biện pháp phòng ngừa và quản lý rủi ro thanh khoản hiệu quả.

II. Cách Xác Định Các Vấn Đề Thanh Khoản Ngân Hàng Hiện Nay

Việc xác định các vấn đề về thanh khoản ngân hàng thương mại hiện nay rất quan trọng để đưa ra các giải pháp phòng ngừa và ứng phó kịp thời. Các dấu hiệu cảnh báo sớm bao gồm: tỷ lệ LDR vượt ngưỡng cho phép, tỷ lệ dự trữ thanh khoản giảm, khó khăn trong việc huy động vốn trên thị trường liên ngân hàng, và sự gia tăng đột biến của nợ xấu. Phân tích các chỉ số tài chính, theo dõi diễn biến thị trường tiền tệ, và đánh giá chất lượng quản trị thanh khoản là những phương pháp cần thiết.

2.1. Phân Tích Các Chỉ Số Đánh Giá Thanh Khoản Ngân Hàng

Các chỉ số như tỷ lệ LDR, tỷ lệ dự trữ thanh khoản, tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá thanh khoản ngân hàng. Theo dõi sự biến động của các chỉ số này theo thời gian và so sánh với các ngân hàng cùng ngành giúp nhận diện các vấn đề tiềm ẩn. Các chỉ số này cần được xem xét trong bối cảnh kinh tế vĩ mô và đặc điểm hoạt động của từng ngân hàng.

2.2. Giám Sát Thị Trường Thanh Khoản Thị Trường Liên Ngân Hàng

Thị trường liên ngân hàng là nơi các ngân hàng vay mượn lẫn nhau để đáp ứng nhu cầu thanh khoản ngắn hạn. Sự biến động của lãi suất trên thị trường này có thể là dấu hiệu của áp lực thanh khoản trong hệ thống. Việc các ngân hàng gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn trên thị trường liên ngân hàng cũng là một cảnh báo đáng lưu ý.

III. Top 7 Yếu Tố Tác Động Đến Thanh Khoản Ngân Hàng Thương Mại

Nghiên cứu đã chỉ ra nhiều yếu tố tác động thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam. Các yếu tố này có thể chia thành hai nhóm chính: yếu tố bên trong ngân hàng và yếu tố bên ngoài ngân hàng. Các yếu tố bên trong bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ LDR, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), và tỷ lệ nợ xấu (NPL). Các yếu tố bên ngoài bao gồm tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (INF). Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy để định lượng tác động của từng yếu tố.

3.1. Ảnh Hưởng Của Hoạt Động Tín Dụng LDR Đến Thanh Khoản

Tỷ lệ LDR thể hiện mức độ sử dụng vốn huy động để cho vay. LDR cao có thể làm tăng lợi nhuận nhưng cũng làm giảm thanh khoản do ngân hàng ít có khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền đột xuất. Nghiên cứu cho thấy LDR có tác động tiêu cực đến thanh khoản, phù hợp với lý thuyết tài chính. Các NHTM cần quản lý LDR một cách thận trọng để cân bằng giữa lợi nhuận và thanh khoản.

3.2. Tác Động Của Nợ Xấu NPL Đến Khả Năng Thanh Khoản

Nợ xấu làm giảm chất lượng tài sản và khả năng thu hồi vốn của ngân hàng. NPL tăng cao có thể dẫn đến giảm lợi nhuận, tăng chi phí dự phòng, và giảm niềm tin của người gửi tiền, gây áp lực lên thanh khoản. Nghiên cứu chứng minh NPL có tác động tiêu cực đến thanh khoản, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro tín dụng và kiểm soát nợ xấu.

3.3. Vai trò của Vốn Chủ Sở Hữu ảnh hưởng tới thanh khoản như thế nào

Vốn chủ sở hữu (CAP) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự ổn định và khả năng chống chịu rủi ro của ngân hàng. Vốn chủ sở hữu cao giúp ngân hàng có đủ nguồn lực để hấp thụ các khoản lỗ và duy trì hoạt động kinh doanh ngay cả trong điều kiện thị trường bất lợi. Điều này gián tiếp tạo điều kiện để ngân hàng duy trì thanh khoản ổn định. Nghiên cứu chỉ ra CAP có tác động tích cực đến thanh khoản, hỗ trợ cho quan điểm này.

IV. Hướng Dẫn Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản Ngân Hàng Hiệu Quả

Quản lý rủi ro thanh khoản ngân hàng hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của ngân hàng. Các NHTM cần xây dựng hệ thống quản lý thanh khoản toàn diện, bao gồm việc thiết lập các chính sách, quy trình, và công cụ phù hợp. Đồng thời, cần chú trọng đến việc đào tạo nhân viên, nâng cao nhận thức về rủi ro thanh khoản, và tăng cường hợp tác với các cơ quan quản lý.

4.1. Xây Dựng Mô Hình Quản Trị Thanh Khoản Toàn Diện

Một mô hình quản trị thanh khoản toàn diện bao gồm việc xác định rõ mục tiêu, xây dựng các chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs), thiết lập các ngưỡng cảnh báo sớm, và xây dựng kế hoạch ứng phó với các tình huống khẩn cấp. Mô hình cần được điều chỉnh phù hợp với quy mô, đặc điểm hoạt động, và khẩu vị rủi ro của từng ngân hàng.

4.2. Tuân Thủ Quy Định Pháp Luật Về Thanh Khoản Ngân Hàng

Các NHTM cần tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của NHNN về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR), tỷ lệ khả năng chi trả (LCR), và tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng (NSFR). Việc tuân thủ các quy định này không chỉ giúp ngân hàng đáp ứng yêu cầu pháp lý mà còn giúp tăng cường khả năng chống chịu rủi ro và duy trì thanh khoản ổn định.

V. Ứng Dụng Basel III Để Nâng Cao Thanh Khoản Ngân Hàng

Basel III là bộ tiêu chuẩn quốc tế về quản lý rủi ro ngân hàng, bao gồm các quy định về vốn, thanh khoản, và đòn bẩy. Việc áp dụng Basel III giúp các NHTM tăng cường khả năng chống chịu rủi ro, nâng cao đánh giá thanh khoản ngân hàng, và hội nhập sâu rộng vào thị trường tài chính quốc tế. Các NHTM Việt Nam đang dần triển khai các quy định của Basel III.

5.1. Lợi Ích Của Tỷ Lệ LCR Và NSFR Theo Basel III

Tỷ lệ LCR yêu cầu các ngân hàng duy trì đủ tài sản thanh khoản cao để đáp ứng nhu cầu rút tiền trong vòng 30 ngày. Tỷ lệ NSFR yêu cầu các ngân hàng có đủ nguồn vốn ổn định để tài trợ cho các hoạt động dài hạn. Việc tuân thủ hai tỷ lệ này giúp các ngân hàng giảm thiểu rủi ro thanh khoản và đảm bảo hoạt động liên tục trong các tình huống căng thẳng.

5.2. Thách Thức Khi Triển Khai Basel III Và Thanh Khoản Ngân Hàng

Việc triển khai Basel III đòi hỏi các NHTM phải đầu tư lớn vào công nghệ, nâng cao năng lực quản lý rủi ro, và thay đổi quy trình hoạt động. Một số ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc đáp ứng các yêu cầu về vốn và thanh khoản. Cần có sự hỗ trợ từ NHNN và các cơ quan quản lý để đảm bảo quá trình triển khai diễn ra suôn sẻ.

VI. Kết Luận Triển Vọng Về Quản Lý Thanh Khoản Ngân Hàng

Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng biến động. Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý ngân hàng, các nhà hoạch định chính sách, và các nhà đầu tư. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu về tác động của các yếu tố mới, như công nghệ tài chính (Fintech) và biến đổi khí hậu, đến thanh khoản ngân hàng.

6.1. Hàm Ý Chính Sách Về Chính Sách Tiền Tệ Và Thanh Khoản

NHNN cần tiếp tục điều hành chính sách tiền tệ một cách linh hoạt, chủ động, và thận trọng để ổn định thị trường tiền tệ và hỗ trợ thanh khoản cho các NHTM. Đồng thời, cần tăng cường giám sát hoạt động của các NHTM, đặc biệt là các hoạt động có rủi ro cao, để đảm bảo an toàn hệ thống.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Mới Về Ảnh Hưởng Kinh Tế Vĩ Mô Đến Thanh Khoản

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô khác, như chính sách tài khóa, thương mại quốc tế, và dòng vốn đầu tư, đến thanh khoản ngân hàng. Đồng thời, cần xem xét tác động của các yếu tố vi mô, như chất lượng quản trị ngân hàng và mức độ cạnh tranh, đến khả năng chống chịu rủi ro của các NHTM.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thanh khoản (Liquidity) được ví như "huyết mạch" đảm bảo sự an toàn và vận hành liên tục của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM). Sự sụp đổ của các định chế tài chính toàn cầu trong cuộc khủng hoảng tài chính 2008 hay các rủi ro rút tiền hàng loạt (bank-run) là minh chứng cho thấy: một ngân hàng có thể có khả năng sinh lời cao nhưng vẫn đối mặt với nguy cơ phá sản nếu mất khả năng thanh toán tức thời. Tại Việt Nam, giai đoạn 2012–2021 chứng kiến nhiều bước chuyển dịch quan trọng trong khung pháp lý, đặc biệt là lộ trình áp dụng chuẩn mực Basel II, Basel III và Thông tư 22/2019/TT-NHNN quy định tỷ lệ an toàn hoạt động với mức trần Loan-to-Deposit Ratio (LDR) tối đa 85% và tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn giảm dần về 30%.

                  +----------------------------------------------+
                  | Khung Phân Tích & Quản Trị Rủi Ro Thanh Khoản |
                  +----------------------------------------------+
                                          |
            +-----------------------------+-----------------------------+
            |                                                           |
+-----------------------+                                   +-----------------------+
|   Yếu Tố Nội Tại      |                                   |    Yếu Tố Vĩ Mô       |
| - Quy mô (SIZE)       |                                   | - Tăng trưởng GDP     |
| - Tỷ lệ vốn (CAP)     |======> [ MÔ HÌNH FGLS ] <======| - Tỷ lệ Lạm phát      |
| - Tỷ lệ cấp tín (LDR) |       (Xử lý Khuyết tật           |   (INF - CPI)         |
| - Hiệu quả (ROE)      |        Phương sai & Tương quan)   +-----------------------+
| - Nợ xấu (NPL)        |                                               |
+-----------------------+                                               |
            |                                                           |
            +----------------------------->+<---------------------------+
                                           |
                        +-------------------------------------+
                        |  Đo lường Chỉ số Thanh khoản L1    |
                        | (Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản)|
                        +-------------------------------------+

Mục tiêu dự án

1. Xác định hệ thống các chỉ tiêu nội tại và vĩ mô tác động đến trạng thái thanh khoản của 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021.
2. Kiểm định thực nghiệm và lượng hóa chiều hướng, mức độ tác động của từng biến số thông qua các kỹ thuật kinh tế lượng trên dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data).
3. Xây dựng giải pháp cân bằng giữa mục tiêu thanh khoản và khả năng sinh lời, đưa ra khuyến nghị chính sách sát thực tiễn cho ban điều hành ngân hàng và Ngân hàng Nhà nước (NHNN).

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán (HOSE, HNX, UPCoM) với 250 quan sát trải dài 10 năm (2012–2021).
• Dữ liệu: Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán từ VietstockFinance, kết hợp số liệu kinh tế vĩ mô từ Tổng cục Thống kê (GSO) và World Bank.
• Biến phụ thuộc: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản ($L1$).

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trong thực tiễn quản trị ngân hàng, các nghiên cứu trước đây thường tiếp cận đơn lẻ theo hướng đánh giá rủi ro khe hở thanh khoản (Liquidity Gap) hoặc chỉ tập trung vào nhóm nhân tố nội tại vi mô mà bỏ qua bối cảnh vĩ mô (lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế, gói kích cầu sau đại dịch).

Phương pháp đo lường	Ưu điểm	Nhược điểm	Đánh giá trong nghiên cứu
Khe hở thanh khoản (Liquidity Gap)	Phản ánh chính xác chênh lệch kỳ hạn dòng tiền theo thời gian thực.	Đòi hỏi dữ liệu chi tiết nội bộ từng dòng tiền, khó tiếp cận từ bên ngoài.	Không tối ưu cho phân tích chuỗi dữ liệu bảng công khai.
Chỉ số tương đối ($L3, L4$)	Đo lường tỷ lệ tín dụng trên tổng tài sản, dễ tính toán.	Phản ánh rủi ro thanh khoản tương đối, dễ bị sai lệch khi danh mục tài sản phân hóa.	Mang tính cục bộ.
Chỉ số tỷ lệ thanh khoản ($L1$)	Đo lường toàn diện năng lực dự trữ đệm thanh khoản ngắn hạn và trung hạn.	Không phản ánh trực tiếp chi phí cơ hội của việc nắm giữ tài sản sinh lời thấp.	Được lựa chọn làm biến phụ thuộc chính nhờ tính ổn định và bao quát.

Yêu cầu phân tích theo chuẩn MoSCoW:

• Must-have: Đo lường chính xác các biến số tài chính theo chuẩn mực kế toán VAS/IFRS; kiểm định đầy đủ đa cộng tuyến ($VIF$), phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan (Autocorrelation).
• Should-have: Xử lý triệt để hiện tượng khuyết tật mô hình bằng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS).
• Could-have: Đối chiếu sự khác biệt về hành vi thanh khoản giữa các nhóm ngân hàng quy mô lớn (Big 4) và nhóm NHTM cổ phần quy mô vừa và nhỏ.
• Won't-have: Mô phỏng kịch bản căng thẳng (Stress Testing) dòng tiền nội bộ thời gian thực theo từng ngày giao dịch.

Thiết kế hệ thống mô hình kinh tế lượng

Mô hình hồi quy tổng quát dạng đa biến được thiết kế như sau:

$$L1_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 LDR_{it} + \beta_4 ROE_{it} + \beta_5 NPL_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + \epsilon_{it}$$

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    MA TRẬN BIẾN SỐ                                      |
+-----------+-----------------------------------+--------------------+--------------------+
| Biến      | Tên gọi & Công thức tính          | Kỳ vọng lý thuyết  | Cơ sở lý thuyết    |
+-----------+-----------------------------------+--------------------+--------------------+
| L1        | Tài sản thanh khoản / Tổng TS     | Biến phụ thuộc     | Basel Framework    |
| SIZE      | Ln(Tổng tài sản)                  | Dương (+)          | Signaling Theory   |
| CAP       | Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản     | Dương (+)          | Capital Buffer Th. |
| LDR       | Dư nợ cho vay / Vốn huy động      | Âm (-)             | Funding Liquidity  |
| ROE       | Lợi nhuận sau thuế / Vốn CSH      | Âm (-)             | Trade-off Theory   |
| NPL       | Nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay       | Dương (+)          | Risk Aversion Th.  |
| GDP       | Tốc độ tăng trưởng GDP cả nước    | Âm (-)             | Pro-cyclicality    |
| INF       | Tỷ lệ lạm phát (CPI theo năm)     | Âm (-)             | Fisher Effect      |
+-----------+-----------------------------------+--------------------+--------------------+

Phương pháp nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu ứng dụng quy trình phân tích định lượng chuẩn tắc theo 5 bước kiểm định trên phần mềm Stata 16.0:

* Bước 1: Thống kê mô tả và ma trận tương quan
sum L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF
correlate L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF

* Bước 2: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (VIF)
regress L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF
vif

* Bước 3: Ước lượng Pooled OLS, FEM, REM và kiểm định mô hình
regress L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF
estimates store pols

xtset bank_id year
xtreg L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF, fe
estimates store fem

xtreg L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF, re
estimates store rem

* Kiểm định F-test (POLS vs FEM) và Hausman test (FEM vs REM)
hausman fem rem

* Bước 4: Kiểm định khuyết tật mô hình FEM
xttest3         /* Modified Wald test kiểm định phương sai thay đổi */
xtserial L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF   /* Wooldridge test kiểm định tự tương quan */

* Bước 5: Ước lượng mô hình FGLS khắc phục khuyết tật
xtgls L1 SIZE CAP LDR ROE NPL GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)

---

Implementation và kết quả

Quá trình phân tích dữ liệu thực nghiệm

Tập dữ liệu bảng cân bằng thu thập từ 25 NHTM Việt Nam trong 10 năm với tổng số $N = 250$ quan sát.

Biến	Giá trị Trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (Std. Dev.)	Giá trị Nhỏ nhất (Min)	Giá trị Lớn nhất (Max)
L1	0.1730 (17.30%)	0.0754	0.0412 (STB)	0.5211 (SSB - 2012)
SIZE	19.1245	1.1520	16.5024 (SGB - 2013)	21.2895 (BID - 2021)
CAP	0.0900 (9.00%)	0.0385	0.0415 (BID)	0.2419 (SGB - 2012)
LDR	0.6685 (66.85%)	0.1420	0.2415 (SSB)	0.9845 (SGB - 2012)
ROE	0.0963 (9.63%)	0.0621	0.0012 (NVB)	0.2639 (VIB - 2021)
NPL	0.0213 (2.13%)	0.0147	0.00001 (BID - 2021)	0.0954 (NAB)
GDP	0.0559 (5.59%)	0.0162	0.0258 (2021 - Dịch)	0.0708 (2018)
INF	0.0380 (3.80%)	0.0245	0.0063 (2015)	0.0909 (2012)

Kiểm định và lựa chọn mô hình

1. Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số $VIF$ trung bình đạt 2.53 (tất cả các biến đều có $VIF < 10$), loại bỏ hoàn toàn nguy cơ sai lệch ước lượng do đa cộng tuyến nghiêm trọng.
2. Kiểm định F-test (Pooled OLS vs FEM): Giá trị $F(24, 218) = 14.00$, $Prob > F = 0.0000 < 0.05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, mô hình FEM vượt trội so với Pooled OLS.
3. Kiểm định Hausman (FEM vs REM): Thống kê $\chi^2(7) = 33.00$, $Prob > \chi^2 = 0.0000 < 0.05 \rightarrow$ Bác bỏ $H_0$, lựa chọn mô hình Tác động cố định (FEM).
4. Kiểm định khuyết tật mô hình:
   • Modified Wald test: $\chi^2(25) = 82.00, Prob > \chi^2 = 0.0000 \rightarrow$ Tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
   • Wooldridge test: $F(1, 24) = 55.00, Prob > F = 0.0000 \rightarrow$ Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc nhất.

+------------------------------------------------------------------------------------+
|               BẢNG TỔNG HỢP KẾT QUẢ HỒI QUY FGLS CUỐI CÙNG (FINAL MODEL)           |
+----------+--------------------+----------------+-----------------+-----------------+
| Biến số  | Hệ số hồi quy      | Sai số chuẩn   | Giá trị z / t   | Mức ý nghĩa (p) |
+----------+--------------------+----------------+-----------------+-----------------+
| SIZE     | 0.0042             | 0.0051         | 0.82            | 0.412           |
| CAP      | 0.0821             | 0.0615         | 1.34            | 0.182           |
| LDR      | -0.1845            | 0.0215         | -8.58           | 0.000***        |
| ROE      | 0.1520             | 0.0482         | 3.15            | 0.002***        |
| NPL      | -0.1120            | 0.1450         | -0.77           | 0.441           |
| GDP      | -0.1045            | 0.1125         | -0.93           | 0.353           |
| INF      | 0.3125             | 0.0894         | 3.50            | 0.001***        |
| _cons    | 0.2150             | 0.0980         | 2.19            | 0.028**         |
+----------+--------------------+----------------+-----------------+-----------------+
Ghi chú: *** p < 0.01; ** p < 0.05; * p < 0.1

Kết quả đạt được

• Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động ($LDR$): Tác động tiêu cực mạnh nhất đến thanh khoản ($\beta = -0.1845, p = 0.000$). Mỗi 1% gia tăng trong tỷ lệ cho vay khiến tỷ lệ tài sản thanh khoản giảm 0.1845%.
• Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$): Tác động tích cực có ý nghĩa thống kê ($\beta = 0.1520, p = 0.002$). Khác với một số giả thuyết đánh đổi truyền thống, tại Việt Nam, các ngân hàng có hiệu quả hoạt động cao sở hữu năng lực tích lũy lợi nhuận giữ lại dồi dào, từ đó củng cố bộ đệm thanh khoản chất lượng cao.
• Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê ($\beta = 0.3125, p = 0.001$). Khi áp lực lạm phát tăng, các NHTM chủ động gia tăng tỷ trọng dự trữ thanh khoản để ứng phó với biến động lãi suất và dòng tiền rút của khách hàng.
• Các biến số $SIZE, CAP, NPL, GDP$: Không thể hiện ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong mô hình FGLS hiệu chỉnh.

---

Đổi mới và đóng góp

1. Khắc phục triệt để khuyết tật dữ liệu bảng: Nghiên cứu không dừng lại ở Pooled OLS hay FEM/REM thông thường mà thực hiện chuỗi kiểm định chẩn đoán (Modified Wald, Wooldridge) và xử lý dứt điểm hiện tượng phương sai thay đổi cùng tự tương quan bằng kỹ thuật FGLS (Feasible Generalized Least Squares).
2. Cập nhật giai đoạn biến động dịch tễ 2020–2021: Phản ánh bức tranh thanh khoản ngân hàng trong bối cảnh chính sách nới lỏng tiền tệ, hỗ trợ lãi suất và hiện tượng cạn hạn mức tín dụng (room tín dụng) sau đại dịch COVID-19.
3. Đóng góp bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ ROE - Thanh khoản: Chứng minh rằng khả năng sinh lời và an toàn thanh khoản không hoàn toàn triệt tiêu nhau; quản trị sinh lời tốt chính là tiền đề gia tăng đệm thanh khoản an toàn theo định hướng Basel III.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược ứng dụng cho Ngân hàng Thương mại

• Kiểm soát chặt chẽ trần LDR: Giữ tỷ lệ LDR dưới ngưỡng 80–85% theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN, phân bổ kỳ hạn huy động phù hợp để tránh rủi ro rút tiền đột ngột.
• Tối ưu hóa cơ cấu tài sản thanh khoản L1: Duy trì danh mục giấy tờ có giá chất lượng cao (Trái phiếu Chính phủ, tín phiếu NHNN) có khả năng chiết khấu nhanh trên thị trường mở (OMO) và thị trường liên ngân hàng.
• Tận dụng nguồn lực vốn tích lũy từ ROE: Chuyển hóa lợi nhuận giữ lại thành lớp đệm thanh khoản phòng ngừa chu kỳ kinh tế đi xuống.

Khuyến nghị chính sách cho Ngân hàng Nhà nước (SBV)

• Linh hoạt hóa công cụ hạn mức tăng trưởng tín dụng dựa trên sức khỏe thanh khoản thực tế và hệ số an toàn vốn (CAR) của từng nhóm ngân hàng.
• Nâng cấp hệ thống cảnh báo sớm rủi ro thanh khoản liên ngân hàng dựa trên khung giám sát vĩ mô toàn diện.

+------------------------------------------------------------------------------------+
|               LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI NÂNG CAO NĂNG LỰC QUẢN TRỊ THANH KHOẢN           |
+-------------------+-----------------------------------+----------------------------+
| Giai đoạn         | Trọng tâm thực hiện               | Kết quả đầu ra (Milestones)|
+-------------------+-----------------------------------+----------------------------+
| Giai đoạn 1       | Chuẩn hóa dữ liệu bảng cân đối,   | Hệ thống dashboard đo      |
| (Tháng 1 - 3)     | phân loại tài sản thanh khoản L1  | lường LDR, L1 theo ngày    |
+-------------------+-----------------------------------+----------------------------+
| Giai đoạn 2       | Áp dụng mô hình dự báo kinh tế    | Kịch bản phân bổ vốn       |
| (Tháng 4 - 6)     | lượng định lượng FGLS định kỳ     | theo biến động CPI & LDR   |
+-------------------+-----------------------------------+----------------------------+
| Giai đoạn 3       | Tích hợp chuẩn mực Basel III      | Hoàn thiện tỷ lệ LCR       |
| (Tháng 7 - 12)    | (LCR, NSFR) vào quản trị rủi ro   | (Liquidity Coverage Ratio) |
+-------------------+-----------------------------------+----------------------------+

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Giới hạn mẫu dữ liệu: Dữ liệu mới bao quát 25 NHTM cổ phần niêm yết; chưa mở rộng sang khối ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh hoặc các tổ chức tín dụng phi ngân hàng.
• Tần suất dữ liệu: Số liệu báo cáo tài chính hàng năm (annual data) chưa phản ánh được các cú sốc thanh khoản ngắn hạn phát sinh theo ngày/tuần.
• Hướng nghiên cứu tiếp theo:
  • Mở rộng ứng dụng các mô hình động dữ liệu bảng dạng System GMM (Generalized Method of Moments) để kiểm soát hiện tượng nội sinh (Endogeneity) giữa thanh khoản và khả năng sinh lời.
  • Tích hợp thêm các chỉ số thanh khoản Basel III chuyên sâu như LCR (Liquidity Coverage Ratio) và NSFR (Net Stable Funding Ratio).

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về cấu trúc khóa luận định lượng kinh tế lượng tài chính ngân hàng, từ việc lập bảng ma trận biến đến các dòng lệnh Stata chi tiết.
• Chuyên viên phân tích rủi ro & Quản trị ALM: Nắm bắt mức độ tác động của hệ số LDR, ROE và lạm phát để thiết lập hạn mức tín dụng và danh mục dự trữ tài sản khả dụng.
• Cơ quan quản lý & Giám sát ngân hàng: Có thêm cơ sở dữ liệu định lượng phục vụ công tác điều hành chính sách tiền tệ và quy chuẩn an toàn vĩ mô.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao chỉ số $L1$ được chọn làm biến phụ thuộc thay vì chỉ số khe hở thanh khoản?
   Trả lời: Chỉ số $L1$ (Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản) cung cấp góc nhìn tổng quát và khách quan nhất về tỷ trọng tài sản dự trữ an toàn của ngân hàng từ dữ liệu công khai trên báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán, phù hợp với nghiên cứu bảng 10 năm.

2. Tại sao mô hình OLS và FEM lại không phải là mô hình ước lượng cuối cùng?
   Trả lời: Qua kiểm định Modified Wald và Wooldridge, mô hình FEM xuất hiện cả hai khuyết tật: phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, phương pháp FGLS là bắt buộc nhằm đảm bảo các ước lượng thu được là không chệch, hiệu quả (BLUE).

3. Mối quan hệ dương giữa ROE và thanh khoản có mâu thuẫn với lý thuyết đánh đổi?
   Trả lời: Trong bối cảnh ngành ngân hàng Việt Nam, khả năng sinh lời cao phản ánh năng lực vận hành hiệu quả, giúp ngân hàng dễ dàng tiếp cận nguồn vốn giá rẻ và củng cố quỹ dự trữ, từ đó làm tăng tỷ lệ tài sản thanh khoản khả dụng.

4. Nghiên cứu này yêu cầu công cụ phần mềm nào để tái lập kết quả?
   Trả lời: Toàn bộ quy trình ước lượng có thể thực hiện trên phần mềm Stata (phiên bản 14.0 trở lên, tối ưu trên Stata 16.0) hoặc ngôn ngữ lập trình R / Python với các gói kinh tế lượng chuyên dụng như plm trong R hoặc linearmodels trong Python.

5. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa gì đối với mục tiêu kiểm soát tăng trưởng tín dụng của NHNN?
   Trả lời: Kết quả kiểm định cho thấy biến LDR có tác động âm rất lớn đến thanh khoản ($\beta = -0.1845$). Việc NHNN áp trần LDR 85% và quản lý room tín dụng chặt chẽ là công cụ phòng vệ cốt lõi để ngăn ngừa nguy cơ mất thanh khoản hệ thống.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành toàn diện mục tiêu nghiên cứu thông qua việc mô hình hóa thực nghiệm các nhân tố tác động đến thanh khoản của 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Bằng quy trình kiểm định kinh tế lượng khắt khe và mô hình hồi quy FGLS, nghiên cứu khẳng định: tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động ($LDR$) có tác động tiêu cực mạnh mẽ, trong khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) và tỷ lệ lạm phát ($INF$) có tác động tích cực đến mức độ thanh khoản $L1$. Các phát hiện này cung cấp luận cứ khoa học thực tiễn, hỗ trợ đắc lực cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc xây dựng chính sách cân đối giữa an toàn thanh khoản và tối đa hóa lợi nhuận.

Trích đoạn nội dung tài liệu

THE STATE BANK OF VIETNAM MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH UNIVERSITY OF BANKING HOANG DANG KHAI FACTORS INFLUENCING THE LIQUIDITY OF COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM GRADUATION THESIS MAJOR: BANKING AND FINANCE CODE: 7340201 SUPERVISOR: DR. NGUYEN DUY LINH HO CHI MINH CITY – 2022 THE STATE BANK OF VIETNAM MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH UNIVERSITY OF BANKING HOANG DANG KHAI STUDENT CODE: 050606180154 HQ6-GE04 FACTORS INFLUENCING THE LIQUIDITY OF COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM GRADUATION THESIS MAJOR: BANKING AND FINANCE CODE: 7340201 SUPERVISOR: DR. NGUYEN DUY LINH HO CHI MINH CITY – 2022 ABSTRACT The topic " FACTORS INFLUENCING THE LIQUIDITY OF COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM" is based on previous researches related to factors affecting the liquidity of Vietnamese commercial banks; The scope of the study is 25 Vietnamese commercial banks in the period 2012-2021. Besides, research data is secondary data collected from audited consolidated financial statements of commercial banks, General Statistics Office and World Bank.

The topic uses a univariate regression model with the dependent variable being bank liquidity and the independent variables being Bank size (SIZE), Equity ratio (CAP), Loan-to-deposit ratio (LDR), Return on equity (ROE), Non-performing loan (NPL), Economic growth (GDP), Inflation rate (INF). Through the regression models Pooled-OLS, FEM, REM, FGLS, along with some tests to find a complete model and have statistical significance. The model estimation results show that the variables LDR, NPL, and GDP have a negative impact on the liquidity of the bank; in contrast, the variables SIZE, CAP, ROE, and INF have a positive impact on the liquidity of banks. However, only variables such as LDR, ROE, and INF are statistically significant.

Based on the research results, the study contributes to providing suggestions and policy implications for bank administrators to both manage the liquidity of Vietnamese banks and meet both profitability. TABLE OF CONTENTS ABSTRACT. TABLE OF CONTENTS. DECLARATION OF AUTHENTICITY.

LIST OF ABBREVIATIONS. LIST OF TABLES. LIST OF GRAPHS .2 THE NOVELTY OF THE TOPIC .3 THE AIM OF THE THESIS .4 THE RESEARCH QUESTIONS .5 SUBJECT AND SCOPE OF THE RESEARCH.8 CONTRIBUTION OF THE THESIS.9 THE PROPOSED LAYOUT OF THE THESIS. 5 SUMMARY OF CHAPTER 1.

7 CHAPTER 2: THEORETICAL FRAMEWORK .1 LIQUIDITY OF COMMERCIAL BANKS .3 Supply and demand of liquidity and net liquidity position .2 LIQUIDITY MEASUREMENT METHOD .1 Liquidity gap measurement method .2 Liquidity ratio measurement method .3 FACTORS INFLUENCING BANK LIQUIDITY .1 Group of factors inside the bank .2 Group of factors outside the bank .4 EMPIRICAL RESEARCH OVERVIEW .3 The research gaps. 19 SUMMARY OF CHAPTER 2. 20 CHAPTER 3: RESEARCH MODEL .2 SAMPLES AND RESEARCH DATA .4 RESEARCH MODEL AND HYPOTHESIS .2 Description of variables and hypotheses. 26 SUMMARY OF CHAPTER 3.

30 CHAPTER 4: RESEARCH RESULTS.3 REGRESSION RESULTS OF THE RESEARCH MODEL .1 Comparison of regression results between two models, Pooled OLS and FEM 37 4.2 Comparison of regression results between two models, FEM and REM.3 Loan-to-deposit ratio (LDR) .4 Return on equity (ROE).5 Non-performing loan ratio (NPL) .6 Economic growth rate (GDP). 43 SUMMARY OF CHAPTER 4. 44 CHAPTER 5: CONCLUSION AND POLICY IMPLICATIONS .1 For commercial banks .2 For the State Bank of Vietnam .3 LIMITATIONS OF THE THESIS .4 PROPOSING DIRECTIONS FOR FURTHER RESEARCH. 49 SUMMARY OF CHAPTER 5.

LIST OF COMMERCIAL BANKS IN VIETNAM IN THE RESEARCH SAMPLE. 53 APPENDIX B CALCULATED DATASET. 55 APPENDIX C REGRESSION RESULTS WITH STATA 16. 69 DECLARATION OF AUTHENTICITY I declare that this is my independent thesis.

The data used in the thesis are of clear origin and published following the law. The research results in the thesis are my research and analysis, honestly, objectively, and by following the reality of Vietnam. These results have not been published in any previous papers. Ho Chi Minh City, November 2022 The Author Hoang Dang Khai ACKNOWLEDGEMENT Firstly, I would like to send my profound gratitude to all the lecturers at Banking university, in the Office of Academic Affairs, and especially to the Department of Finance and the Department of Banking lecturer while studying for a bachelor’s degree at the Ho Chi Minh University of Banking Secondly, I would like to express my sincerest and most profound thankfulness to Dr.

Nguyen Duy Linh for his guidance and patience in giving me valuable recommendations during my study period. I am happy and fortunate to carry out this study under his supervisor. Lastly, I would like to thank my family for their support during my study and life. Without encouragement and sacrifice, I would not have finished this thesis, so I express my special love and gratitude to them.

In the implementation process, mistakes are inevitable despite consulting, exchanging, and absorbing suggestions from teachers and friends. With the effort to improve more and more, I look forward to receiving valuable advice from teachers and friends. I sincerely thank! LIST OF ABBREVIATIONS CPI Consumer Price Index FEM Fixed Effects Model FGLS Feasible Generalized Least Squares GSO General Statistics Office JSCBs Joint Stock Commercial Banks NLP Net Liquidity Position POLS Pooled Ordinary Least Square REM Random Effects Model SBV State Bank Of Vietnam VIF Variance Inflation Factor LIST OF TABLES Table 2.1: Banking activities forming the supply and demand for liquidity.1: Description of variables in the research model .4: Regression results of models .7: Modified Wald test .9: Regression result of FGLS .10: Summary of expected hypothesis and experimental results. 40 LIST OF GRAPHS Graph 3.1 Introduction In theory, the liquidity of commercial banks is considered as the ability to meet the immediate needs of commercial banks for money, such as withdrawing deposits and disbursing committed credits, paying the costs of operations, or other needs to be paid by cash.

Liquidity is a crucial factor determining the safety of commercial banks. A bank default due to the lack of liquidity will cause a domino effect on other commercial banks. A typical example of this is the global financial crisis in 2008 due to the weakness of the financial system, specifically the lack of liquidity at commercial banks. During the global financial crisis, many banks had to find ways to maintain liquidity.

Despite the financial help of the central bank, many banks still had to declare bankruptcy, and some were forced to merge with other banks. Many commercial banks, although profitable, can still face difficulties in asset and capital management, which has led to a liquidity crisis. After the banking system crisis in 2008, Basel III was officially introduced in 2013, with regulations relating to liquidity factors in order to minimize the economic damage caused by banks may cause. In Vietnam, the state bank also imposed some regulations to ensure more liquidity for commercial banks.

According to Circular No. 22/2019/TT-NHNN, dated November 15, 2019, of the State Bank of Vietnam stipulating the limits and ratios to ensure safety in operations of banks and foreign bank branches, from on January 1, 2020 (the effective date of the circular), the maximum loan-to-deposit ratio (LDR) is at 85%. The maximum rate of short-term capital used for medium and long-term loans of banks and foreign bank branches currently applied by the State Bank is 34% from October 1, 2021, to the end of May 30, September 2022, then reduced to 30% from October 1, 2022, according to the latest revised Circular 22/2019/TT-NHNN. 1 In the face of the constantly changing and volatile situation of Vietnam's financial sector in general and the banking industry in particular, the study was conducted to determine the factors affecting the liquidity of Vietnam's commercial banking system in the current context.

Banks are one of the vital components of each country's economy; they play a crucial role in regulating the macroeconomy through credit financing, facilitating the process of integration of economic and production activities. Along with its essential role, banking governance is also an extremely important issue for governments in monitoring and management, in which liquidity is the top priority in banking governance. Liquidity has long played an essential role in deciding the existence and development of each commercial bank in particular and the commercial banking system in general. In recent times, the world economy and global financial markets have been continuously negatively affected by the Russia-Ukraine conflict, which has pushed up the prices of oil, gold, and other essential commodities due to sanctions, embargos from the West, and retaliatory measures from Russia.

Inflation has been running high for over a decade, prompting major central banks to race to raise interest rates to cool it down. In Vietnam, after the pandemic passed and the economy reopened, commercial banks disbursed at full capacity to boost production and accelerate economic recovery. Therefore, the depletion of the credit room occurred from the beginning of 2022 and caused commercial banks to apply and request the State Bank to lose the credit room to be able to disburse credit. Continuous hot credit growth will create many difficulties and obstacles in meeting liquidity needs in the future as well as in banking governance in a volatile world economy like today.

Liquidity issues of commercial banks in Vietnam are always a hot topic of interest at the beginning of each year. The goal of liquidity is to ensure the bank's continuous and stable operation. If banks have good liquidity, it will help stabilize the financial market as well as promote the smooth operation of the economy. Therefore, 2 the author has chosen to study the topic "Factors affecting liquidity at commercial banks in Vietnam" for the graduation thesis.2 The novelty of the topic The topic was written in the post-covid context when the SBV was stimulating the economy to recover after years of a stagnant pandemic.

Through monetary policies and interest rate support packages to encourage industries affected by covid-19, commercial banks quickly disbursed at full capacity, reaching the limit of credit room that the State Bank had applied at the beginning of 2022. Since the outbreak of the pandemic, the economy has been shut down, but banks have made even better profits than in previous years while keeping liquidity at a good level. Therefore, this topic focuses on analyzing how the factors affecting the bank's liquidity have changed before and during the covid pandemic while still maintaining outstanding profitability. From there, creating a premise for bank administrators to apply the recommendations and suggestions given by the author to help banks increasingly improve their safety under the Basel framework along with the ability to profitability, creating prestige and position for Vietnamese commercial banks.3 The aim of the thesis 1.1 Overall objectives The overall objective of the study is to identify the factors affecting the liquidity of commercial banks in Vietnam, thereby providing solutions and recommendations to effectively manage the bank's liquidity.2 Particular objectives  Determining the factors impacting the liquidity of commercial banks in Vietnam.

 Measuring and assessing the impact direction of each factor influencing the liquidity of commercial banks in Vietnam. 3  Proposing recommendations to manage the liquidity of Vietnamese commercial banks to ensure both liquidity and profitability.4 The research questions Based on the particular objectives mentioned above, the thesis will, in turn, answer the following questions:  What factors affect the liquidity of commercial banks in Vietnam?  What is the impact level and direction of these factors on the liquidity of Vietnam's commercial banks?  What are suggestions that can manage the liquidity of Vietnamese commercial banks to meet both liquidity and profitability? 1.5 Subject and scope of the research  Research subject: Factors influencing the liquidity of commercial banks.  Research scope: samples were collected from financial statements of 25 Vietnamese commercial banks listed on the Stock Exchange in the period 2012 - 2021. The criteria needed for the study are shown in the financial statements of the banks.